• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2003년도 춘계공동학술대회
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• pp.1128-1135
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• 2003

e-Transformation of an enterprise requires the collaboration of business processes to be suited to the business participants' purpose. To realize this collaboration, business processes should be implemented as components and the system developers could be able to reuse the components for their specific purpose. The first step of this collaboration is the discovery of exact components for business processes. A dilemma, however, is the fact that there are thousands or even millions of business processes which vary from one enterprise to another. Moreover, business processes could be decomposed into multiple levels of semantics and classified into several process areas. In general, discovery of exact business processes requires understanding of widely adopted classification schemes such as CBPC, OAGIS, or SCOR. To cope with this obstacle, business process metadata should be defined and managed regardless of specific classification schemes to support effective discovery and reuse of business processes components. In this paper, a methodology to discover business process components published in different semantic levels is proposed. The proposed methodology represents the metadata of business process components as topic maps stored in a registry and utilizes the powerful features of topic maps for process discovery. TM4J, an open-source topic map engine, is modified to support concept matching and navigation. With the implemented tool, application system developers can discover and publish the business process components effectively.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권8호
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• pp.2316-2332
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• 2024

In this paper, we introduce a web-based system that leverages the capabilities of the ρ(rho)-algorithm, which is a Structure Information Control Net (SICN)-oriented process mining algorithm, with open-source platforms, including Django, Graphviz, and Cytoscape, to facilitate the rediscovery and visualization of business process models. Our approach involves discovering SICN-oriented process models from process instances from the IEEE XESformatted process enactment event logs dataset. This discovering process is facilitated by the ρ-algorithm, and visualization output is transformed into either a JSON or DOT formatted file, catering to the compatibility requirements of Cytoscape or Graphviz, respectively. The proposed system utilizes the robust Django platform, which enables the creation of a userfriendly web interface. This interface offers a clear, concise, modern, and interactive visualization of the rediscovered business processes, fostering an intuitive exploration experience. The experiment conducted on our proposed web-based process discovery system demonstrates its ability and efficiency showing that the system is a valuable tool for discovering business process models from process event logs. Its development not only contributes to the advancement of process mining but also serves as an educational resource. Readers, students, and practitioners interested in process mining can leverage this system as a completely free process miner to gain hands-on experience in rediscovering and visualizing process models from event logs.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.51-66
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• 2023

본 논문에서는 비즈니스 프로세스 모델의 생명주기관리를 지원하는 대표적인 지식발견기술인 프로세스 마이닝과 지식개선기술인 프로세스 리엔지니어링 접근방법을 기반으로 하는 새로운 유형의 프로세스 발견 프레임워크를 제안한다. 또한, 제안된 프레임워크를 기반으로 하는 프로세스 마이닝 시스템을 개발하고, 이를 통한 실험적 검증을 수행한다. 실험적 효과검증에 적용된 프로세스 실행 이벤트 로그를 특별히 프로세스 빅-로그(Process BIG-Logs)라고 정의하고, 분산 비즈니스 프로세스 관리 시스템의 로깅메커니즘과 연계된 조각-실행로그이력들을 클러스터링하는 전처리과정을 거친 마이닝의 입력데이터세트로 활용한다. 결과적으로, 본 논문에서는 구조적 정보제어넷기반 프로세스 마이닝 알고리즘인 ρ-알고리즘을 개선한 제어경로기반 프로세스 그룹 발견 알고리즘과 프레임워크를 설계 및 구현하고, 구현된 시스템을 이용하여 제안한 알고리즘과 프레임워크의 정확성을 실험적으로 검증한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제12권3호
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• pp.151-175
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• 2007

지금까지 시맨틱 웹 서비스 발견은 WSMO나 OWL-S의 프로파일을 이용하여 수행되어 왔다. 그러나 이 연구들은 서비스의 이름과 input/output만을 이용하여 검색함으로써, 배송 후 지불을 하는 도서 판매 서비스를 찾아라.' 와 같이 서비스의 내부 정보에 대한 질의를 수행할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 TM-S 온톨로지와 TMS-QL을 제시한다. TM-S 온톨로지는 프로세스 정보를 이용하여 서비스의 행동을 기술하며, 3가지 하위 온톨로지인 프로세스 시그니처 온톨로지, 프로세스 구조 온톨로지, 프로세스개념 온톨로지로 구성되어 있다. TMS-QL은 사용자가 TM-S 온톨로지에 대해 질의 요구를 기술할 수 있는 언어를 제공한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제10권3호
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• pp.85-110
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• 2005

현재 시맨틱 웹 서비스 발견에 대한 연구는 OWL-S를 중심으로 LARKS프로젝트와 METEOR-S 프로젝트에서 활발히 이루어지고 있다. 그러나 이들 프로젝트들은 OWL-S의 발견 요소를 모두 포함하고 있지 않고 발견 알고리즘을 개선할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 OWL-S의 발견 요소 중 기존 연구에서 고려하지 않은 프로세스 구조 매칭 알고리즘과 METEOR-S 프로젝트의 QoS 매칭에 대한 알고리즘을 개선한 QoS 매칭 알고리즘을 제안한다. 또한 서비스 분류 매칭과 비즈니스 패턴 매칭을 새롭게 정의한다. 마지막으로 사용자의 선호도를 고려한 매칭 통합 알고리즘을 제안한다.

• 기술혁신학회지
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• 제8권2호
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• pp.860-885
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• 2005

This study relates to develop a quantitative method through which promising technology-based business items can be discovered and selected. For this study, we utilized patent trend analysis, technology-industry concordance analysis, and keyword co-occurrence analysis of US patents. By analyzing patent trends and technology-industry concordance, we were able to find out the emerging industry trends : prevalence of bio industry, service industry, and B2C business. From the direct and co-occurrence analysis of newly discovered patent keywords in the year, 2000, 28 promising business item candidates were extracted. Finally, the promising item candidates were prioritized using 4 business attractiveness determinants; market size, product life cycle, degree of the technological innovation, and coincidence with the industry trends. This result implicates that reliable discovery and selection of promising technology-based business items can be performed by a quantitative, objective and low- cost process using knowledge discovery method from patent database instead of peer review.

• 한국전자거래학회지
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• 제9권4호
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• pp.85-102
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• 2004

현재, 많은 연구가 진행되고 있는 시맨틱 웹 서비스 발견 기술은 DAML-S와 MIT의 Process Handbook 프로젝트의 온톨로지를 기반하고 있다. 하지만, 이러한 발견 기술들은 현재 상황에서 지능적으로 웹 서비스를 발견하기 위해서는 여러 가지 제약 상황을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 지능적 웹 서비스 발견을 위해 시맨틱 웹 서비스 발견 기술에 이용되는 기존의 온톨로지를 분석하였으며, 기존의 온톨로지가 가지는 장점을 수용하면서 단점을 보완하는 시맨틱 웹 서비스 표현 모델과 지능적 웹서비스 발견이 가능하도록 질의 언어를 제안하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권8호
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• pp.287-297
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• 2012

본 논문에서는 미국의 전자증거개시(E-Discovery) 제도의 확산에 따라 국내 도입에 대비하여 표준화 된 업무 수행 절차 확립을 위해 선행 연구가 이루어지고 있는 EDRM(Electronic Discovery Reference Model) 및 The Sedona Conference 프로젝트에 대한 분석을 바탕으로 일반화 된 E-Discovery 프로세스와 세부 절차 별 필수 업무 사항들을 제시한다. 또한 이런 절차들이 실제 소송에 활용됨에 있어서 근본적으로 내포하고 있는 시간과 비용 문제를 해결하기 위한 대체 기술로써 기계 학습, 오픈 소스 형태의 정보 검색 라이브러리, Hadoop 기반의 대용량 데이터 분산 처리 기법 등을 소개하고, E-Discovery 프로세스 상에서의 활용 방안을 제시하여, 관련 서비스 및 솔루션을 개발하고자 하는 벤더들에게 유용한 정보를 제공한다. 이는 또한 제도적 변화에 발맞추어 업무 시스템을 재정비하고자 하는 기업들로 하여금 소송에 보다 효과적으로 대처할 수 있도록 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.49-55
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• 2019

Organizations design and operate business process models to achieve their goals efficiently and systematically. With the advancement of IT technology, the number of items that computer systems can participate in and the process becomes huge and complicated. This phenomenon created a more complex and subdivide flow of business process.The process instances that contain workcase and events are larger and have more data. This is an essential resource for process mining and is used directly in model discovery, analysis, and improvement of processes. This event log is getting bigger and broader, which leads to problems such as capacity management and I / O load in management of existing row level program or management through a relational database. In this paper, as the event log becomes big data, we have found the problem of management limit based on the existing original file or relational database. Design and apply schemes to archive and analyze large event logs through Hadoop, an open source distributed file system, and HBase, a NoSQL database system.

• 산업경영시스템학회지
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• 제31권2호
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• pp.104-111
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• 2008

A process mining is considered to support the discovery of business process for unstructured process model, and a process mining algorithm by using the associated rule and sequence pattern of data mining is developed to extract information about processes from event-log, and to discover process of alternative, concurrent and hidden activities. Some numerical examples are presented to show the effectiveness and efficiency of the algorithm.