웹 기반하에서 사용자의 질의에 대한 효율적인 검색결과를 제공하기 위하여 다양한 검색 알고리즘들이 개발되어 왔으며, 이러한 알고리즘들의 대부분은 사용자의 선호도나 편의성을 고려하였다. 그러나 지금까지 개발된 검색 알고리즘들은 일반적으로 웹이라는 수평의 비계층적인 웹 환경에서 개발된 것으로서 기업의 전사적 네트워크와 같이 계층적이고 기능적으로 복잡하게 구성되어 있는 웹 기반 환경에서는 적용하기가 힘든 실정이다. 본 논문에서는 이러한 특수한 웹 기반 환경하에서 사용자에게 효율적으로 마이닝 결과를 제공할 수 있는 멀티-에이전트 기반의 웹 마이닝 시스템을 제안한다. 이를 위해 우리는 계층적 웹 기반 환경이라는 네트워크 모델을 제시하며, 제시된 웹 환경에서 적용할 수 있는 4개의 협력 에이전트와 14개의 프로세스 모듈을 가진 멀티-에이전트 기반의 웹 마이닝 시스템을 설계한다. 그리고 각 에이전트에 대한 세부기능을 계층적 환경을 고려하여 모듈별로 설명하며 특히, 새로운 머징 에이전트와 개선된 랭킹 알고리즘을 그래프 이론을 적용하여 제안한다.
본 논문에서는 워크플로우 프로세스 재발견 문제를 해결하기 위한 적절한 해결책으로 워크플로우 최적 축소 모델을 제안한다. 워크플로우 최적 축소 모델은 워크플로우 최적 축소 넷으로 표현할 수 있다. ICN(Information Control Net) 모델링 기법으로 표현되는 프로세스 모델은 ICN을 구성하고 있는 액티비티 사이의 액티비티 의존성에 따라 적절한 알고리즘의 적용으로 액티비티 의존 넷을 구성할 수 있다. 워크플로우 최적 넷 또한 액티비티 의존 넷의 몇 가지 속성에 대한 알고리즘 적용으로 찾아낼 수 있으며, 찾아낸 워크플로우 최적 넷을 프로세스 재발견 문제를 해결하기 위한 방안으로 제안하며, 프로세스 개선에도 의미를 둘 수 있다.
본 연구에서는 스마트 마이닝 기술의 수준을 체계적이고 구조화된 방법으로 평가할 수 있는 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 모델을 제안하였다. 이를 위해 스마트 마이닝의 성숙도를 정의하였으며, 제조업에서 활용되는 스마트 공장 진단평가 모델(KS X 9001-3)을 참조하여 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 모델의 세부평가항목 도출하였다. 기존의 체계를 유지하면서 기존 46개의 세부평가항목을 광업에 적합하도록 수정하였으며 추진전략, 프로세스, 정보시스템과 자동화, 성과 부문에서 총 29개의 세부 평가 항목을 도출하였다. 이를 토대로 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 설문지를 설계하였고, 국내의 철광산을 연구지역으로 설정한 다음 스마트 마이닝 기술 수준을 평가하였다. 연구지역의 스마트화 수준은 레벨 2로 나타났으며, 일반 제조업의 평균 스마트 수준과 비교했을 때 40% 정도 낮은 수준에 있음을 유추할 수 있었다. 또한, 개발된 모델을 이용하여 스마트 마이닝의 도입, 운영, 고도화의 단계별로 광산의 취약한 부분을 인지하고 투자 및 개선 방향을 제시할 수 있었다.
한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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pp.345-361
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2001
인터넷의 확산으로 웹 구조, 웹 로그 등을 분석하는 웹마이닝(Web Mining)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 웹에서 발생하는 데이터에 대한 분석은 아직 미약한 상태이다. 웹에서 획득된 데이터는 신뢰도가 낮아 통계와 같은 기존의 분석 방법을 적용하기에 많은 어려움이 따른다. 또한 대용량 데이터와 실제 데이터에 유연한 분석을 제공하는 데이터 마이닝은 아직까지 적용 분야가 매우 한정되어 있다. 본 논문에서는 인터넷 사이트의 실제 데이터를 이용하여 데이터마이닝 과정에 따라 데이터 정제, 데이터 선택, 데이터 변환 등 효과적인 데이터 전처리 방법을 제시한다. 또한 이렇게 전처리된 데이터로 고객 세분화, 우수 고객 분류를 위한 데이터마이닝 기법을 적용한 후 수행 결과를 분석한다. 마지막으로 분석의 한계점을 지적하고 보다 양질의 데이터마이닝을 위한 시스템 및 사이트 설계 방안을 제시한다.
본 연구는 교량 시설물의 재난방지를 위한 정보시스템의 구축에 있어 선행되어야 하는 교량 구조계산서 항목 저장정보의 질적 향상을 위해 XML 스키마 매칭 기법을 효율적으로 활용할 방법에 대해 제시하였다. 이를 위하여 XML 스키마 매칭에 사용되는 가중치 변화에 따른 매칭 정확도를 나타내는 데이터를 구축하고, 이를 활용하여 데이터 마이닝 기법 중 하나인 의사결정나무 모델을 구현하여 교량의 형식, 문서가 포함하고 있는 항목의 수, 문서를 작성한 회사에 따라 달라질 수 있는 최적의 가중치를 지동으로 선정할 수 있는 프로세스를 제안하였다. 의사결정나무 모델을 통해 결정한 매칭 가중치는 이전에 비하여 약 10% 정확도 상승효과가 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 시뮬레이션을 이용하여 외래프로세스를 개선하여 기관 운영의 효율성을 높이고자 수행되었다. 3가지의 시나리오를 설정하여 시뮬레이션 분석을 수행하였으며 외래환자 전체 체류시간, 대기시간, 이동시간, 진료시간, 직원 활용도 지표를 비교하여 시나리오에 따른 외래프로세스의 효율성을 평가하였다. 병원의 진료자료를 수집하여 통계도구와 프로세스 마이닝 도구를 이용하여 분석하였다. 그리고 시뮬레이션 툴인 PIOS를 이용하여 모형의 타당성은 t-test로 검증하였다. 시뮬레이션 분석 결과, 센터제로 운영하는 경우의 외래프로세스가 가장 효율성이 높은 것으로 나타났다. 이를 볼 때 외래환자에 대해서는 센터제 형태로 운영되는 것이 기관의 효율성을 높이는 방안이라는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 시뮬레이션이 최적의 외래프로세스를 선정하는데 활용될 수 있는 방법이라는 것을 확인할 수 있었다. 시뮬레이션을 이용하면 과거 경험, 감정, 직관에 의존하는 기존의 보건의료 관리 기법에 비해 효율적인 의사 결정을 지원하는 방법이라는 것을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서 제시한 연구 모델은 보건 의료 시스템 상에 다양한 활용이 가능할 것으로 보인다.
기업의 업무 활동은 수많은 프로세스로 이루어져 있고 기업들이 업무를 처리하는 모든 활동 속에서 수많은 비즈니스 프로세스가 동시다발적으로 생성되고 처리된다. 전사적 업무환경은 업무의 처리를 간편하게 만든 동시에 더욱 복합적인 업무 형태를 만들어내었고 이에 따라 비즈니스 프로세스의 효율적 관리가 더욱 절실하게 되었다. 이에 기업 및 조직은 프로세스에 대한 개선과 새로운 비즈니스의 발견을 목표로 프로세스를 분석하고 비즈니스와 관련한 지식 도출을 위한 연구 개발에 집중하게 되었다. 프로세스를 분석하고 개선하기 위한 연구들로써 프로세스 마이닝, 프로세스 재발견, BPR(Business Process Reengineering) 등의 개념들이 등장하였고 실제 적용을 위한 연구들이 활발히 진행 중에 있다. 하지만 이러한 연구들은 대부분 프로세스 인스턴스들의 이력 정보에 대한 데이터웨어하우징을 통한 접근법을 따르고 있다. 이러한 접근법은 점점 복잡화되는 최근의 기업 환경과 수시로 변화하는 사용자의 요구를 충족시키기에 부족하다. 분석적인 측면을 고려하여 설계된 프로세스 인스턴스들은 효과적인 그룹화가 가능하고, 분석 도메인 내에서 사용자의 분석 요구가 변화하게 되는 경우에도 분석 비용을 줄일 수 있다. 본 연구에서는 기존 프로세스 모델링 방법론인 ICN을 확장하여 효과적인 프로세스 분석과 비즈니스 관련 지식 도출을 목표로 색채형 워크플로우 모델을 정의한다. 프로세스 인스턴스들에 대한 실행 정보를 통해 수동적인 프로세스 분석이 아닌, 프로세스 정의 시점부터 비즈니스 지식 도출을 목표로 하여 적극적이고 사용자 중심적인 프로세스 분석이 가능하게 한다.
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.
웹 사용 패턴 발견은 웹 로그 데이터를 사용하는 고급 수단이며 웹 로그 데이터 마이닝에 데이터 마이닝 기술을 적용한 특정 응용이다. 교육 분야에서 데이터 마이닝 (DM)은 데이터 마이닝 기술을 교육 데이터 (대학의 웹 로그, e-러닝, 적응형 하이퍼미디어 및 지능형 튜터링시스템 등)에 적용한다. 따라서 교육 연구 문제를 해결하기 위해 이러한 유형의 데이터를 분석하는 것이 목표이다. 본 논문에서는 대학의 웹 로그 데이터가 데이터 마이닝의 연구 대상으로 사용되어 진다. 데이터베이스 OLAP 기술을 사용하여 웹 로그 데이터가 데이터 마이닝에 사용될 수 있는 데이터 형식으로 사전 처리되고 그 처리 결과가 MSSQL에 저장된다. 동시에 처리 된 웹 로그 레코드를 기반으로 기본 데이터 통계 및 분석이 완료된다. 또한 웹 사용 패턴 마이닝의 Apriori Algorithm 및 구현 프로세스를 소개하고 Python 개발 환경에서 Apriori Algorithm 프로그램을 개발했다. 그런 다음 Apriori Algorithm의 성능을 보이고 웹 사용자 액세스 패턴의 마이닝을 실현했다. 이 연구 결과는 교육 시스템 개발에 패턴을 적용하는데 중요한 이론적 의미를 갖는다. 다음 연구로는 분산 컴퓨팅 환경에서 Apriori Algorithm의 성능 향상을 연구하는 것이다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제21권4호
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pp.51-64
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2014
The purpose of operating the main homepage of University is to provide the related information about University resources to site visitors. In this study, we analyze website browsing patterns and extract characteristics of users in order to improve its utilization. The access log files to main homepage were used to analyze the browsing patterns and converted to process log files adaptable to a process mining tool, ProM. Finally we provide useful information about user friendly homepage design and suggest plans for improving its utilization to website operators.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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