This paper theoretically derives an algorithm to discover a new type of workflow-based knowledge from workflow models, which is termed workflow-based affiliation network knowledge. In general, workflow intelligence (or business process intelligence) technology consists of four types of techniques that discover, analyze, monitor and control, and predict a series of workflow-based knowledge from workflow models and their execution histories. So, this paper proposes a knowledge discovery algorithm which is able to discover workflow-based affiliation networks that represent the association and participation relationships between activities and performers defined in ICN-based workflow models. In order particularly to prove the correctness and feasibility of the proposed algorithm, this paper tries to apply the algorithm to a specific workflow model and to show that it is able to derive its corresponding workflow-based affiliation network knowledge.
This paper theoretically derives an algorithm to discover a new type of social networks from workflow models, which is termed workflow-based social network intelligence. In general, workflow intelligence (or business process intelligence) technology consists of four types of techniques that discover, analyze, monitor and control, and predict from workflow models and their execution histories. So, this paper proposes an algorithm, which is termed ICN-based workflow-based social network intelligence discovery algorithm, to be classified into the type of discovery techniques, which are able to discover workflow-based social network intelligence that are formed among workflow performers through a series of workflow models and their executions, In order particularly to prove the correctness and feasibility of the proposed algorithm, this paper tries to apply the algorithm to a specific workflow model and to show that it is able to generate its corresponding workflow-based social network intelligence.
Workflow management systems (WfMSs) automate and manage workflows, which are implementations of organizational processes operated in process-centric organizations. In this paper, wepropose an algorithm to discover temporal work transference networks from workflow execution logs. The temporal work transference network is a special type of enterprise social networks that consists of workflow performers, and relationships among them that are formed by work transferences between performers who are responsible in performing precedent and succeeding activities in a workflow process. In terms of analysis, the temporal work transference network is an analytical property that has significant value to be analyzed to discover organizational knowledge for human resource management and related decision-making steps for process-centric organizations. Also, the beginning point of implementinga human-centered workflow intelligence framework dealing with work transference networks is to develop an algorithm for discovering temporal work transference cases on workflow execution logs. To this end, we first formalize a concept of temporal work transference network, and next, we present a discovery algorithm which is for the construction of temporal work transference network from workflow execution logs. Then, as a verification of the proposed algorithm, we apply the algorithm to an XES-formatted log dataset that was released by the process mining research group and finally summarize the discovery result.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.2
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pp.691-708
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2014
This paper formalizes a special type of social networking knowledge, which is called "workflow performer-role affiliation networking knowledge." A workflow model specifies execution sequences of the associated activities and their affiliated relationships with roles, performers, invoked-applications, and relevant data. In Particular, these affiliated relationships exhibit a stream of organizational work-sharing knowledge and utilize business process intelligence to explore resources allotting and planning knowledge concealed in the corresponding workflow model. In this paper, we particularly focus on the performer-role affiliation relationships and their implications as organizational and business process intelligence in workflow-driven organizations. We elaborate a series of theoretical formalisms and practical implementation for modeling, discovering, and visualizing workflow performer-role affiliation networking knowledge, and practical details as workflow performer-role affiliation knowledge representation, discovery, and visualization techniques. These theoretical concepts and practical algorithms are based upon information control net methodology for formally describing workflow models, and the affiliated knowledge eventually represents the various degrees of involvements and participations between a group of performers and a group of roles in a corresponding workflow model. Finally, we summarily describe the implications of the proposed affiliation networking knowledge as business process intelligence, and how worthwhile it is in discovering and visualizing the knowledge in workflow-driven organizations and enterprises that produce massively parallel interactions and large-scaled operational data collections through deploying and enacting massively parallel and large-scale workflow models.
In this paper, we propose the SINDI-Grid which is a high-performance framework for scientific and technological knowledge discovery using the grid computing. By using the advantages of the grid computing providing data repository of large-volume and high-speed computing power, the SINDI-Grid framework provides a variety of grid services for distributed data analysis and scientific knowledge processing. And the SINDI-Workflow tool exploits these services so that performs the design and execution for scientific and technological knowledge discovery applications which integrate various information processing algorithms.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.9
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pp.3611-3634
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2015
In this paper, we build a theoretical framework for quantitatively measuring and graphically representing the degrees of closeness centralization among performers assigned to enact a workflow procedure. The degree of closeness centralization of a workflow-performer reflects how near the performer is to the other performers in enacting a corresponding workflow model designed for workflow-supported organizational operations. The proposed framework comprises three procedural phases and four functional transformations, such as discovery, analysis, and quantitation phases, which carry out ICN-to-WsoN, WsoN-to-SocioMatrix, SocioMatrix-to-DistanceMatrix, and DistanceMatrix-to-CCV transformations. We develop a series of algorithmic formalisms for the procedural phases and their transformative functionalities, and verify the proposed framework through an operational example. Finally, we expatiate on the functional expansion of the closeness centralization formulas so as for the theoretical framework to handle a group of workflow procedures (or a workflow package) with organization-wide workflow-performers.
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.
Recently, one of the most challenging problems is to compose web services dynamically, that is, on demand. A number of researchers have been considerably interested in the dynamic web services composition. However, while most of them focused on the semi-automatic web services composition with a human controller, very little attention was devoted to the full automation of this process. This paper primarily focuses on the automatic web services composition techniques. The main idea is to implement an automatic web services composition system using web ontologies to realize the semantic web and workflow technologies to play a major role in E-businesses. In this paper, we propose a matching algorithm for web service discovery and present an approach based on the use of ontologies to facilitate the interoperability of web services. Finally, we describe a workflow execution plan to support the automatic web services composition, and an experimental study that shows the high performance of our system.
Abstract Corporate activities are composed of numerous working processes and during the working flow, various business processes are being created and completed simultaneously. Enterprise Resources Planning (ERP) makes the working process simple, yet creates more complicated work structure and therefore, there is an absolute need of efficient management for business processes. The workflow literature has been looking for efficient and effective ways of rediscovering and mining workflow intelligence and knowledge from their enactment histories and event logs. As part of studies to analyze and improve the process, the concepts of 'Process Mining', 'Process re-discovery', 'BPR (Business Process Reengineering)' have appeared and the studies for practical implementation are proactively being done. However, these studies normally follow the approach throughout data warehousing for log data of process instances. It is very hard for these approaches to reflect user's intention to the rediscovering and mining activities. The process instances designed based on the consideration of analysis can make groupings effectively and when the analysis demand of user changes within the analysis domain can also reduce the cost of analysis. Therefore, the thesis proposes a special type of workflow model, which is called a colored workflow model, that is extended from the ICN (information control net) modeling methodology by reinforcing the concept of colored token. The colored tokens represent the conceptual types of constraints and criteria that can be used to classifying and grouping the workflow intelligence and knowledge extracted from the corresponding workflow models' enactment histories and event logs. Through the runtime information of process instances, it makes possible to analyze proactive and user-oriented process with the goal of deriving business knowledge from the beginning of process definition.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.1
s.33
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pp.101-112
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2005
Recently, one of the most challenging Problems is to compose web services dynamically, that is, on demand. In particular, when a functionality that cannot be directly realized by existing services is required, existing services may be combined together to fulfill the request. This paper is to implement the dynamic composition of web services using existing workflow technologies. Workflow systems play a major role in E-businesses. However, due to the composition of web services using workflows differs from the design of traditional workflow systems, two problems need to be solved. (1) how to efficiently discover web services and (2) how to facilitate the interoperability of heterogeneous web services. In this paper, we present a matching algorithm for web service discovery and propose an approach based on the use of ontologies to facilitate the integration of web services. Finally, we have built a prototype system to illustrate how to the dynamic composition of web services are achieved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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