워크플로우 마이닝이란 워크플로우 관리시스템에서 생성되고 실행되어진 비즈니스 프로세스의 인스턴스의 실행경로를 분석하여 새로운 정보론 추출하는 과정을 의미한다. 본 논문에서는 빌드타임(Build Time)에 정의된 모델의 실행경로와 런타임(Run Time)에서 실행된 워크케이스의 실행경로를 비교/분석하여 새로운 워크플로우 모델의 제시 또는 작성된 비즈니스 프로세스의 개선을 위한 작업으로서 액티비티(activi쇼) 의존성을 이용한 워크케이스 마이닝에 관하여 기술하겠다. 제안된 워크케이스 마이닝을 위하여 각 액티비티의 의존성을 분석하여 중요경로(Essential Path)를 결정하는 액티비티 의존 넷 알고리즘(Activity-Dependent Net Algorithm)과 워크케이스 실행 정보를 이용하여 중요 경로와 일치여부를 결정하는 실행계열 분석 알고리즘(E-Walk Series Analysis Algorithm)을 제안한다.
최근 기업 및 조직들은 대규모 엔터프라이즈 환경에서 발생하는 대량의 업무 인스턴스들을 안정적으로 처리해줄 수 있는 초대형 워크플로우 관리 시스템 도입에 대한 활성화를 요구하고 있다. 워크플로우 벤더들은 초대형 워크플로우 서비스를 제공하는데 적합한 워크플로우 엔진을 구현하기 위해, 하드웨어들의 추가적인 연계를 통한 워크플로우 엔진의 물리적 성능 확장에 초점을 맞추고 있다. 그러나 워크플로우 엔진의 소프트웨어적인 아키텍처를 고려하지 않은 단순한 물리적 성능 확장은 불필요한 서비스 구축 시간 및 비용의 낭비를 야기할 수 있다. 이러한 한계를 개선하기 위하여, 본 논문에서는 워크플로우 엔진을 구성하는 소프트웨어 아키텍처를 고려하는 논리적 관점에서의 성능 향상을 위한 접근 방법을 모색한다. 이를 위해 워크플로우 서비스의 하드웨어 인프라를 전형적인 단위 클라이언트-서버 구조를 채택하고 있다고 가정하고, 대다수의 워크플로우 벤더들이 채택하고 있는 액티비티 인스턴스 아키텍처 기반 워크플로우 엔진과 본 논문에서 제안하는 워크케이스 아키텍처 기반 워크플로우 엔진의 성능을 비교 측정한다. 우리는 성능 측정의 분석 결과를 통해 논리적인 소프트웨어 아키텍처가 워크플로우 엔진의 초대형성에 많은 영향을 미칠 수 있음을 보여주고자 한다.
최근 기업들은 조직 내외의 협업 또는 협력에 의해 발생되는 거대량의 업무들을 안정적으로 처리해줄 수 있는 초대형 워크플로우 관리 시스템의 등장을 요구하고 있다. 워크플로우 벤더들은 초대형 워크플로우 서비스를 지원하는 워크플로우 관리시스템을 구현하기 위해, 하드웨어들의 추가적 확장을 통한 워크플로우 관리 시스템의 성능 향상을 모색하고 있다. 그러나 워크플로우 관리 시스템의 소프트웨어적인 아키텍처를 고려하지 않은 단순한 물리적 확장은 시스템 구축에 소요되는 시간적 또는 비용적 낭비를 야기할 수 있다. 이러한 한계를 개선하기 위하여, 본 논문에서는 워크케이스 기반 워크플로우 아키텍처를 제안하고, 해당 아키텍처를 토대로 하는 초대형 워크플로우 관리 시스템을 구현한다. 또한 워크케이스 기반 초대형 워크플로우 관리 시스템에 관한 생성 반응 시간 관련 실험을 통해서, 논리적인 소프트웨어 아키텍처의 개선이 워크플로우 관리 시스템의 초대형성에 매우 큰 영향을 미칠 수 있음을 증명하고자 한다.
기업 및 조직 내외에서 이루어지고 있는 대량 작업들을 처리하기 위하여 기존의 워크플로우 시스템보다 더욱 대형화된 처리를 지원하는 워크플로우 시스템의 등장이 요구되어지고 있다. 기업 인프라는 급격히 발전하고 있지만 그에 반해 워크플로우 시스템은 처리적인 측면에서 이를 뒷받침하지 못하고 있다. 현재의 시스템 환경의 한계를 극복하며 대량의 비즈니스 작업들을 처리해내기 위해서는 이에 대한 극복 방안이 마련되어야 한다. 본 논문에서는 극복 .방안의 일환으로 다수 사용자들의 요청에 의해 발생되는 프로세스 인스턴스인 워크케이스에 대한 효과적인 생성 기법에 대해 제시하고 이러한 방법을 기반으로 하여 실제적인 구현 및 테스트를 통해 결과를 도출해 내고자 한다.
워크플로우 마이닝은 워크플로우 엔진의 실행 정보를 포함하고 있는 워크플로우 로그 파일을 이용하여 워크플로우 모델 즉, 비즈니스 프로세스를 재설계하기 위한 방법을 제공하는 워크플로우 분야에서 새로운 연구 분야이다. 본 논문에서 제안된 워크케이스 마이닝을 위한 실행계열분석 알고리즘은 빌드타임에서 정의된 워크플로우 모델의 액티비티 실행순서와 런 타임에서 실제 실행된 모델의 실행순서와 비교하여 빌드 타임의 워크플로우 모델과 실행 모델과의 차이를 최소화하여 비즈니스 프로세스의 생산성을 향상 및 새로운 비즈니스 모델을 정의할 수 있는 기준을 제시한다. 이와 같은 작업은 빌드타임에 정의된 워크플로우 프로세스를 액티비티 의존넷을 이용하여 최소의 액티비티 집합으로 작성하고, 작성된 최소의 액티비티 집합과 실제 워크플로우 엔진에서 실행된 프로세스의 실행결과를 제안된 실행계열 분석 알고리즘을 이용하여 비교함으로써 수행할 수 있다.
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.
Workflow management system is a system that manages the workflow model which defines the process of work in reality. We can define the workflow process by sequencing jobs which is performed by the performers. Using the workflow management system, we can also analyze the flow of the process and revise it more efficiently. Many researches are focused on how to make the workflow process model more efficiently and manage it more easily. Recently, many researches use the workflow log files which are the execution history of the workflow process model performed by the workflow management system. Ourresearch group has many interests in making useful knowledge from the workflow event logs. In this paper we use XES log files because there are many data using this format. This papersuggests what are the cardinalities of the temporal workcases and how to get them from the workflow event logs. Cardinalities of the temporal workcases are the occurrence pattern of critical elements in the workflow process. We discover instance cardinalities, activity cardinalities and organizational resource cardinalities from several XES-based workflow event logs and visualize them. The instance cardinality defines the occurrence of the workflow process instances, the activity cardinality defines the occurrence of the activities and the organizational cardinality defines the occurrence of the organizational resources. From them, we expect to get many useful knowledge such as a patterns of the control flow of the process, frequently executed events, frequently working performer and etc. In further, we even expect to predict the original process model by only using the workflow event logs.
워크플로우 프로세스 인텔리전스와 시스템에서 워크플로우 프로세스 마이닝 및 분석 문제가 중요해지고 있다. 워크플로우 프로세스 인텔리전스의 품질을 향상시키기 위해서는 워크플로우 프로세스 마이닝 및 분석을 수행할 때, 워크플로우 실행 이벤트 로그를 저장하는 효율적이고 효과적인 데이터 센터가 필수적이다. 본 논문에서는 워크플로우 이벤트 로그 데이터 센터를 효율적으로 구성하고 XES 형식으로 워크플로우 프로세스 실행 이벤트 로그를 효과적으로 저장하기 위한 3차원 프로세스 기반 데이터 큐브를 제안한다. 이의 검증 단계로서, 프로세스 기반 데이터 큐브가 워크플로우 프로세스 패턴과 해당 워크플로우 프로세스 실행 이벤트 내역에서 실행 비율 및 업무전달관계와 같은 분석적 지식을 발견하는데 얼마나 적합한지를 보여주기 위해 프로세스 마이닝 실행 예제를 제시한다. 결과적으로, 프로세스 기반 데이터 큐브와 이를 활용한 프로세스 마이닝 시스템의 구현을 통해, 워크플로우 프로세스의 기본적 제어흐름 패턴을 성공적으로 발견할 수 있음을 확인했다.
한국데이타베이스학회 2002년도 추계 컨퍼런스: 기업경쟁력 강화를 위한 디지털 컨텐츠 및 정보기술 컨퍼런스
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pp.403-416
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2002
워크플로우 관리 시스템은 정부나 기업과 같은 조직의 작업을 처리하기 위한 비즈니스 프로세스를 컴퓨터를 기반으로 자동화함으로서 작업의 효율을 높이고 비용을 절감한다. 현재에 이르러 이런 워크플로우 시스템을 사용하는 조직들이 점차 거대화되어 가고 네트워크의 발달과 인터넷의 출현으로 인하여 워크플로우 시스템이 처리하여야 하는 작업의 수와 고객과 작업자 수 등이 빠른 속도로 증가하는 추세이다. 이런 추세에서 워크플로우 시스템은 거대 조직 환경에 적합한 워크플로우 시스템 아키텍쳐를 필요하게 된다. 이에 본 논문은 거대 조직 환경을 관리할 수 있는 워크플로우 관리 시스템으로 워크케이스 기반의 초대형 워크플로우 시스템의 아키텍쳐를 설계 및 구현 하고자 한다. 그리고 워크플로우 시스템 아키텍쳐를 분류, 분석하여 장단점을 가려내어 이를 기반으로 워크플로우 시스템 아키텍쳐의 성능을 예측하여 워크케이스 기반 워크플로우 시스템 아키텍쳐가 본 논문에서 제안하는 초대형 워크플로우 시스템의 아키텍쳐라는 것을 예측하여 본다. 또한 초대형 워크플로우 시스템을 위하하부 구조로 EJB(Enterprise Java Beans)를 사용하고 사용 이유를 기술한다. 본 논문에서는 이런 워크케이스 기반의 초대형 워크플로우 시스템 아키텍쳐를 위하여 개념적인 단계와 설계 단계, 구현 단계로 나누어 설계 및 구현을 하며 개념적인 단계에서는 워크케이스 기반 워크플로우 시스템 아키텍쳐에 대하여 상세히 기술하고 설계단계에서는 전체적인 기능 정의와 초대형 워크플로우 시스템의 구조를 설계한다. 그리고 구현 단계에서는 워크케이스 기반의 초대형 워크플로우 시스템 아키텍쳐를 실제 구현하기 위한 환경을 선택하고 구현 단계의 문제점들과 해결책을 기술한다. 다 솔레노이드방식 감압건조장치로 건조한 표고버섯으로 품위에 대한 유의성 검증결과, 표고버섯의 경우 온도별로는 색택과 복원률, 건조실 내부 압력별로는 수축률, 복원률에서 유의차가 있는 것으로 나타났다. 라. 본 연구에서 구명된 감압건조특성을 기초로 하여 배치식 감압건조기를 설계 제작에 활용하고자 한다.ational banks. Several financial interchange standards which are involved in B2B business of e-procurement, e-placement, e-payment are also investigated.. monocytogenes, E. coli 및 S. enteritidis에 대한 키토산의 최소저해농도는 각각 0.1461 mg/mL, 0.2419 mg/mL, 0.0980 mg/mL 및 0.0490 mg/mL로 측정되었다. 또한 2%(v/v) 초산 자체의 최소저해농도를 측정한 결과, B. cereus, L. mosocytogenes, E. eoli에 대해서는 control과 비교시 유의적인 항균효과는 나타나지 않았다. 반면에 S. enteritidis의 경우는 배양시간 4시간까지는 항균활성을 나타내었지만, 8시간 이후부터는 S. enteritidis의 성장이 control 보다 높아져 배양시간 20시간에서는 control 보다 약 2배 이상 균주의 성장을 촉진시켰다.차에 따른 개별화 학습을 가능하게 할 뿐만 아니라 능동적인 참여를 유도하여 학습효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.향은 패션마케팅의 정의와 적용범위를 축소시킬 수 있는 위험을 내재한 것으로 보여진다. 그런가 하면, 많이 다루어진 주제라 할지라도 개념이나 용어가 통일되지 않고
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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