Thanh-Hai Nguyen;Kyoung-Sook Kim;Dinh-Lam Pham;Kwanghoon Pio Kim
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.
Purpose The purpose of this study is to predict future behaviors of business process. Specifically, this study tried to predict the last activities of process instances. It contributes to overcoming the limitations of existing approaches that they do not accurately reflect the actual behavior of business process and it requires a lot of effort and time every time they are applied to specific processes. Design/methodology/approach This study proposed a novel approach based using deep learning in the form of dynamic recurrent neural networks. To improve the accuracy of our prediction model based on the approach, we tried to adopt the latest techniques including new initialization functions(Xavier and He initializations). The proposed approach has been verified using real-life data of a domestic small and medium-sized business. Findings According to the experiment result, our approach achieves better prediction accuracy than the latest approach based on the static recurrent neural networks. It is also proved that much less effort and time are required to predict the behavior of business processes.
Purpose - The current study is to compare the cognition of stakeholders on hosting a mega sports event between Korea and the United States. In particular, to understand their cognition and perceptual conflict towards hosting a mega sports event, the study employed conflict theory. Furthermore, the study reviewed the role of social capital in the process of managing the mega sports events. Research Design, Data, and Methodology - Of homogeneous sampling, purposeful sampling method and criterion-based selection approach were used to collect interview data from key stakeholders who have been involved in hosting a mega sports events in Korea and the United States. In-depth interview transcripts were reviewed multiple tiems after transcription to extract concepts and meanings that were pertinenet to the experience involving hosting a mega sports event. Further member checks was conducted to increase the credibility of the results. Results - Results can be summarized as followed: First, stakeholders of Korea have a strong desire for positive economic effects of a mega sports event, compared to those in the United States who are more concerned in enhancing the public interests and concerns. Second, in Korea, various socio-political issues emerged at the same time and conflicts among multiple stakeholders have aggravated the situations to coordinate the issues. This was because legal system supporting socio-trust has not been established. On the other hand, major stakeholders of the United States consisted of community members who have socio-trust and networks. Thereby these social resources have been found playing a key role in building social capital that assists the stakeholders to coordinate the current issues and to solve them. Conclusions - The current study analyzed the cognition and perceptual conflict of stakehoders in a mega sports event. Social capital has beend found as a key catalyst to increase a network and cooperation among stakeholders. In order to enhance social capital in managing a mega sports event hosted in Korea, legal systems that establish networks and relationships among the related stakeholders need to be developed. Furthermore, the systematic guideline needs to be developed, organizing the sub-committees according to the types of stakeholders and the categorized common needs.
Researchers in science and technology has broadened the scope of research in order to solve complex problems, academic exchange has also been actively carried out. If the paper which is a mean of interdisciplinary approach has a limited term and the formula, it can act as barriers to access for many researchers in various fields. This paper proposes a cross-validation method for eliminating documentary barriers based on discrete event system formalism. We expect that our proposed method will improve a cross-validation considering researchers in another fields.
In this paper we consider the well-known semiparametric proportional hazards (PH) models for survival analysis. These models are usually used with few covariates and many observations (subjects). But, for a typical setting of gene expression data from DNA microarray, we need to consider the case where the number of covariates p exceeds the number of samples n. For a given vector of response values which are times to event (death or censored times) and p gene expressions (covariates), we address the issue of how to reduce the dimension by selecting the significant genes. This approach enable us to estimate the survival curve when n < < p. In our approach, rather than fixing the number of selected genes, we will assign a prior distribution to this number. The approach creates additional flexibility by allowing the imposition of constraints, such as bounding the dimension via a prior, which in effect works as a penalty. To implement our methodology, we use a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method. We demonstrate the use of the methodology to diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) complementary DNA(cDNA) data.
In this paper, we investigate how the average survival time of listed companies in the Korea Stock Exchange (KSE) are affected by changes in macro-economic environment and covariate vectors which show peculiar financial characteristics of each company. We also apply the survival analysis approach to the dichotomous firm failure prediction and the results show a similar pattern of forecasting performance using the existing dichotomous prediction techniques. These findings suggest that, when we consider a bankruptcy model under a certain economic event, the survival approach can be a useful alternative to the existing dichotomous prediction methods since the approach provides estimation of average survival time as well as simple binary prediction.
For the failure diagnosis of industrial system like various manufacturing systems, power plants and etc, many failure diagnosis approaches are considered. Here we are focus on the DES approach for failure diagnosis. We treats of failure recovery problem that is euly not mentioned in DES approach. The procedure to design a recoverable diagnoser is presented. And the recoverability, necessary and sufficient condition fur recoverability are defined. Then we make the high-level diagnoser to reduce the state size of recoverable diagnsoer. Finally, a pump-valve system example is presented.
Process mining aims at mining valuable information from process execution results (called "event logs"). Even though process mining techniques have proven to be a valuable tool, the mining results from real process logs are usually too complex to interpret. The main cause that leads to complex models is the diversity of process logs. To address this issue, this paper proposes a trace clustering approach that splits a process log into homogeneous subsets and applies existing process mining techniques to each subset. Based on log profiles from a process log, the approach uses existing clustering techniques to derive clusters. Our approach are implemented in ProM framework. To illustrate this, a real-life case study is also presented.
We construct the procedure to predict safety accidents following Bayesian approach. We make a model that can utilize the data to predict other levels of accidents. An event tree model which is a frequently used graphical tool in describing accident initiation and escalation to more severe accident is transformed into an influence diagram model. Prior distributions for accident occurrence rate and probabilities to escalating to more severe accidents are assumed and likelihood of number of accidents in a given period of time is assessed. And then posterior distributions are obtained based on observed data. We also points out the advantages of the bayesian approach that estimates the whole distribution of accident rate over the classical point estimation.
In this paper we propose a new approach to the autonomous wall-following of wheeled mobile robots using hybrid system reference motion synthesis and generation. The hybrid system approach is in-troduced to the motion control of nonholonomic mobile robots for the indoor navigation problems. In the dis-crete event system the discrete states are defined by the user-defined constraints and the reference mo-tion commands are specified in the abstracted motions. The hybrid control system applied for the non-holonomic mobile robots can combine the motion planning and autonomous navigation with obstacle avoid-ance for the indoor navigation problem. Simulation results show that hybrid system approach is an effective method for the autonomous navigation in indoor environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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