• 한국통신학회논문지
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• 제36권12B호
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• pp.1509-1521
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• 2011

비즈니스 프로세스 및 워크플로우 기술의 국제표준화기구인 WfMCl)에서는 최근 비즈니스 프로세스 인텔리전스 마이닝 분야에 대한 산업체의 관심이 증가함에 따라 프로세스 실행이벤트로그 표준포맷인 비즈니스 프로세스 분석로그 포맷, BPAF2) 1.0을 공식적으로 발표한 바 있다. 즉, 비즈니스 프로세스 인텔리전스 마이닝 기술은 비즈니스 프로세스 모델의 실행이벤트로그로부터 제어흐름, 데이터흐름, 역할흐름, 수행자흐름 등의 흐름중심의 인텔리전스와 최근에 관심이 집중되는 프로세스기반 소셜네트워크, 소속성네트워크 등의 관계중심의 인텔리전스를 마이닝하는 일련의 알고리즘들과 분석기법들로 구성되는데 현재의 표준포맷인 BPAF 1.0은 비즈니스 프로세스의 제어흐름 인텔리전스 마이닝에 초점 맞추고 있어 최근에 관심이 집중되는 관계중심의 인텔리전스 마이닝을 지원할 수가 없다. 따라서, 본 표준화 논문에서는 제어흐름 인텔리전스 이외에 데이터흐름, 역할흐름, 수행자흐름의 흐름 중심 인텔리전스 뿐만 아니라 프로세스기반 소셜네트워크, 소속성 네트워크의 관계중심 인텔리전스의 마이닝을 지원할 수 있도록 기존의 BPAF 1.0 표준포맷을 확장한 BPAF 2.0 표준포맷을 제안한다. 특히, 본 논문에서 제안하는 BPAF 2.0은 한국정보통신기술협회 표준총회의 e 비즈니스 프로젝트 그룹을 통한 국내 표준안의 기반기술이 될 뿐 만 아니라 BPAF 1.0을 제정한 WfMC 국제표준화기구의 국제 표준안의 확장에 기여할 것이라고 판단한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권2호
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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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권8호
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• pp.3216-3230
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• 2015

A hot-issued research topic in the workflow intelligence arena is the emerging topic of "workflow-supported organizational social networks." These specialized social networks have been proposed to primarily represent the process-driven work-sharing and work-collaborating relationships among the workflow-performers fulfilling a series of workflow-related operations in a workflow-supported organization. We can discover those organizational social networks, and visualize its analysis results as organizational knowledge. In this paper, we are particularly interested in how to visualize the degrees of closeness centralities among workflow-performers by proposing a graphical representation schema based on the Graph Markup Language, which is named to ccWSSN-GraphML. Additionally, we expatiate on the functional expansion of the closeness centralization formulas so as for the visualization framework to handle a group of workflow procedures (or a workflow package) with organizational workflow-performers.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.