• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.77-84
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• 2019

Workflow management system is a system that manages the workflow model which defines the process of work in reality. We can define the workflow process by sequencing jobs which is performed by the performers. Using the workflow management system, we can also analyze the flow of the process and revise it more efficiently. Many researches are focused on how to make the workflow process model more efficiently and manage it more easily. Recently, many researches use the workflow log files which are the execution history of the workflow process model performed by the workflow management system. Ourresearch group has many interests in making useful knowledge from the workflow event logs. In this paper we use XES log files because there are many data using this format. This papersuggests what are the cardinalities of the temporal workcases and how to get them from the workflow event logs. Cardinalities of the temporal workcases are the occurrence pattern of critical elements in the workflow process. We discover instance cardinalities, activity cardinalities and organizational resource cardinalities from several XES-based workflow event logs and visualize them. The instance cardinality defines the occurrence of the workflow process instances, the activity cardinality defines the occurrence of the activities and the organizational cardinality defines the occurrence of the organizational resources. From them, we expect to get many useful knowledge such as a patterns of the control flow of the process, frequently executed events, frequently working performer and etc. In further, we even expect to predict the original process model by only using the workflow event logs.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.83-89
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• 2018

워크플로우 프로세스 인텔리전스와 시스템에서 워크플로우 프로세스 마이닝 및 분석 문제가 중요해지고 있다. 워크플로우 프로세스 인텔리전스의 품질을 향상시키기 위해서는 워크플로우 프로세스 마이닝 및 분석을 수행할 때, 워크플로우 실행 이벤트 로그를 저장하는 효율적이고 효과적인 데이터 센터가 필수적이다. 본 논문에서는 워크플로우 이벤트 로그 데이터 센터를 효율적으로 구성하고 XES 형식으로 워크플로우 프로세스 실행 이벤트 로그를 효과적으로 저장하기 위한 3차원 프로세스 기반 데이터 큐브를 제안한다. 이의 검증 단계로서, 프로세스 기반 데이터 큐브가 워크플로우 프로세스 패턴과 해당 워크플로우 프로세스 실행 이벤트 내역에서 실행 비율 및 업무전달관계와 같은 분석적 지식을 발견하는데 얼마나 적합한지를 보여주기 위해 프로세스 마이닝 실행 예제를 제시한다. 결과적으로, 프로세스 기반 데이터 큐브와 이를 활용한 프로세스 마이닝 시스템의 구현을 통해, 워크플로우 프로세스의 기본적 제어흐름 패턴을 성공적으로 발견할 수 있음을 확인했다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.87-96
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• 2019

본 논문에서는 분산 워크플로우 실행 이벤트 로그를 수집하고 분류하기 위한 사전 처리 도구로서 맵-리듀스기반 클러스터링 기법을 제안한다. 특히 우리는 볼륨, 속도, 다양성, 진실성 및 가치와 같은 BIG 데이터의 5V 속성에 만족하고 잘 충족되어 있기 때문에 분산 워크플로우 실행 이벤트 로그를 특별히 워크플로우 빅-로그(Workflow BIG-Logs)라고 정의한다. 이 논문에서 개발하는 클러스터링 기술은워크플로우 빅-로그를 기반으로 하는 특정 워크플로 프로세스 마이닝 및 분석 알고리즘의 사전 처리 단계에 적용하기 위한 목적으로 고안된 것이다. 즉, 맵리듀스(Map-Reduce) 프레임워크를 워크플로우 빅-로그 처리 플랫폼으로 사용하고, IEEE XES 표준 데이터 형식을 지원하며, 결국 본 연구에서 개발중에 있는 구조적 정보제어넷기반 워크플로우 프로세스 마이닝 알고리즘인 ${\rho}$-알고리즘의 사전 처리 단계 전용으로 사용되도록 구현된 것이다. 보다 자세하게 말하자면, 워크플로우 빅-로그의 클러스터링 패턴은 단위업무액티버티 기반 클러스터링 패턴과 단위업무 수행자 기반 클러스터링 패턴으로 분류되는데, 특별히 단위업무 액티버티 패턴의 하나인 시간적 워크케이스 패턴과 그의 발생 건수를 재발견하는 맵리듀스 기반 클러스터링 알고리즘을 설계하고 구현하고자 한다. 마지막으로, 우리는 BPI 챌린지에서 공개한 워크플로우 실행 이벤트 로그 데이터세트에 대해 일련의 실험을 수행함으로써 제안된 클러스터링 기법의 기술적 타당성을 검증한다.