• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2001년도 추계학술대회 논문집
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• pp.50-54
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• 2001

Information systems development entails planning, analysis, design and construction phases. The analysis phase identifying user requirements is the most important of these phases. Since unidentified defects in the early phase causes increased work and costs as development proceeds, the quality of analysis results affects the quality of the resultant system. Major tasks in the analysis phase are data modeling and process modeling. Research on building a knowledge-based system for data modeling have been conducted much, however, not sufficiently for process modeling. As a system environment with high user interaction increases, research on process modeling methods and knowledge- based systems considering such environment are required. In this research, a process modeling framework for information systems with high user interaction is suggested and a knowledge-based system for supporting the suggested framework is implemented. A proposed model consists of the following tasks: event analysis, process analysis, and event/process interaction analysis. Event analysis identifies business events and their responses. Process analysis break down the processes of an enterprise into progressively increasing details. Decomposition begins at the function level and ends when the elementary process level is reached. Event/process interaction analysis verifies the results of process analysis and event analysis. A knowledge-based system for supporting a proposed process modeling framework is implemented in a web-based environment.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.526-528
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• 2016

EPDW는 Event-Process-Data-Work의 약자로 소프트웨어 아키텍처이다. 이 아키텍처는 Event 지향적인 프로그래밍 아키텍처이다. Event 가 발생하면 Process에서 가공하고 Data로 만들어 Work가 처리하는 기본구조를 가지고 있다. 모든 Event는 EventDivider 흐름이 관리되며 Process는 EventDivider에 등록된다. Work는 하나의 기능단위로써 필요한 controller들과 Process들을 가진다. 이를 통해 Event 가공의 코드의 재사용 및 분산방지가 된다. 그리고 Event 흐름의 단순화와 추적의 용이성을 증대해 디버깅에 이점을 가진다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2000년도 추계종합학술대회
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• pp.292-295
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• 2000

WDCS(회선분배장치)를 제어관리하는 W/S의 Daemon 중에서 Event 처리를 담당하는 EvtProc Daemon의 경우를 들어 효율적인 부하 분산 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 대량의 Event 발생 시 담당 프로세스가 연속적으로 fork, exec 하지 않고 일정시간 대기하므로써 fork와 exec의 오버헤드를 줄이고 같은 Op Code의 연이은 Event 발생에 대기중인 프로세스가 이를 처리함으로써 더욱더 오버헤드률 줄일 수 있다. 그리고 Event를 처리하는 Child생성에 있어 주 Child가 부하분산을 담당하게 함으로써 효율적이고 안정적으로 관리할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제12권2호
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• pp.219-231
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• 2007

본 논문에서는 복합 이벤트 처리를 적용하여 비즈니스 활동 분석(BAM)을 위한 이벤트 분석 방안을 제안한다. 이는 프로세스 관리자가 프로세스가 종료되기 이전에 발생 가능한 위험을 감지하고 모니터링하기 위하여 실시간에 진행되는 이벤트에 대하여 조기 경보를 제공하기 위하여 개발되었다. 본 연구에서는 의미 있는 위험을 가지는 이벤트를 추출하는, 프로세스 기반의 이벤트 모니터링 과정을 제시하였다. 복합 이벤트 패턴은 과거 누적된 이벤트 로그를 바탕으로 정의되며, 이벤트의 위험도는 그 패턴들에 기반하여 평가된다. 제안된 방법론은 홈쇼핑업체의 서비스 프로세스의 예를 이용하여 설명한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.21-28
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• 2019

Process mining is state-of-the-art technology in the workflow field. Recently, process mining becomes more important because of the fact that it shows the status of the actual behavior of the workflow model. However, as the process mining get focused and developed, the material of the process mining - workflow event log - also grows fast. Thus, the process mining algorithms cannot operate with some data because it is too large. To solve this problem, there should be a lightweight process mining algorithm, or the event log must be divided and processed partly. In this paper, we suggest a set of operations that control and edit XES based event logs for process mining. They are designed based on relational algebra, which is used in database management systems. We designed three operations for tailoring XES event logs. Select operation is an operation that gets specific attributes and excludes others. Thus, the output file has the same structure and contents of the original file, but each element has only the attributes user selected. Union operation makes two input XES files into one XES file. Two input files must be from the same process. As a result, the contents of the two files are integrated into one file. The final operation is a slice. It divides anXES file into several files by the number of traces. We will show the design methods and details below.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권1호
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• pp.815-824
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• 2019

스포츠이벤트의 운영 환경은 크기, 종류, 지역에 따라 다양하고, 단위업무별 업무가 독립적이지 않고 상호 유기적인 관계를 이루고 있으며, 복잡한 이해관계자가 매트릭스구조로 이루어져 있어 일반화된 운영 모델을 구축하는 것은 결코 쉬운 일은 아니다. 이 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스포츠이벤트 관리의 개념 및 프로세스의 지침을 제공하는 '표준'을 제안한다. 표준개발을 위해 산업분야 및 활동의 품질경영을 위한 국제 표준 규격인 ISO 9001:2015에서 제시하는 프레임을 따라 표준화를 진행하였다. 이 연구에서 제안하는 표준의 구성은 적용범위, 인용표준, 용어와 정의, 조직의 상황, 리더십, 계획수립, 지원, 운용, 성과평가, 개선으로 구성되어 있다. 이 연구에서 제시하는 스포츠이벤트 프로세스 관리 시스템 표준은 스포츠이벤트의 형태 또는 규모에 관계없이 스포츠이벤트를 유치하고, 준비하여, 운영하고자 하는 모든 조직에 적용될 수 있다. 또한, 스포츠이벤트의 생애주기 단계별 프로세스 관리에 초점을 맞춘 접근방법을 시도하여, 프로세스와 프로세스 간 상호 관련성과 의존성을 관리 할 수 있도록 하였다.

• 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.

• 한국전자거래학회지
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• 제14권4호
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• pp.315-332
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• 2009

물류 프로세스는 일반적인 비즈니스 프로세스와는 달리, 서로 이질적인 조직이 참여하여 프로세스를 진행한다는 특징을 보인다. 따라서 각 참여조직들 간의 상호작용을 제어하면서 프로세스를 수행하는 것이 필요하다. 프로세스의 실행이라는 측면에서 이를 제어하는 가장 좋은 대안으로 비즈니스 프로세스 관리(BPM) 시스템을 들 수 있으나, 참여조직 간의 프로세스 소유권과 접근 권한 관리 문제와 함께, 현재의 일반적인 상용 시스템들은 참여조직 간의 상호작용을 관리하기 위한 기능을 거의 제공하지 못한다는 문제점을 안고 있다. 또한 RFID 기술 기반의 물류 환경에서, RFID 이벤트의 적용과 처리를 지원하는 물류프로세스 관리에 대한 고려가 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 물류 환경에서 발생하는 다조직 프로세스를 RFID 이벤트 기반의 통제를 위한 새로운 방법론을 제시하고자 한다. Interworkflow(워크플로우 간) 패턴으로 표현되는 참여조직들 간의 프로세스 자동 트리거링(Auto-Triggering)을 위하여 ECA(Event-Condition-Action) 규칙에 복합이벤트(Complex Event)를 활용한 RFID 이벤트 기반의 RFID-based ECA 규칙을 제공한다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제18권3호
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• pp.224-233
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• 2013

For the scheduling and the job assignment of the ship hull production design which is a process-based work, we suggest the simulation-based scheduling using the discrete-event-based business process simulation. First, we analyze the ship hull production design process from the perspective of a job assignment to make it into the simulation model using DEVS (Discrete Event System Specification) which is the representative modeling method for a discrete-event simulation. Based on the APIs of the open-source discrete-event simulation engine, we implement the simulation using the Groovy script. We develop the scenario generator in which the user defines detail information of the construction drawing and its member blocks, and design engineers information, and the various setting for the simulation including the job assignment strategy. We use the XML files from this scenario generator as inputs of simulation so that we can get simulation result in forms of Gantt chart without changes of the simulation model.

• 한국CDE학회논문집
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• 제17권2호
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• pp.111-122
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• 2012

Capacity planning plays an important role not only for master production plan but also for facility or layout design in shipbuilding. Product work breakdown structure, attributes of production resources, and production method or process data are associated in order to make the discrete event simulation model of shipyard layout plan. The production amount of each process and the process time is assumed to be stochastic. Based on the stochastic discrete event simulation model, the production capacity of each facility in shipyard is estimated. The stochastic model of product arrival time, process time and transferring time is introduced for each process. Also, the production capacity is estimated for the assumed master production schedule.