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      • KCI등재

        의사결정나무를 이용한 비즈니스 프로세스의 실시간 위험 수준 측정

        강복영(Bokyoung Kang)․,조남욱(Nam Wook Cho)․,김훈태(Hoontae Kim)․,강석호(Suk-Ho Kang) 한국산업경영시스템학회 2008 한국산업경영시스템학회지 Vol.31 No.4

        This paper proposes a methodology to measure the risk level in real-time for Business Activity Monitoring (BAM). A decision-tree methodology was employed to analyze the effect of process attributes on the result of the process execution. In the course of process execution, the level of risk is monitored in real-time, and an early warning can be issued depending on the change of the risk level. An algorithm for estimating the risk of ongoing processes in real-time was formulated. Comparison experiments were conducted to demonstrate the effectiveness of our method. The proposed method detects the risks of business processes more precisely and even earlier than existing approaches.

      • 비즈니스 프로세스 관리 품질 향상을 위한 실시간 위험 수준 측정

        강복영(Bokyoung Kang),조남욱(Nam Wook Cho),김훈태(Hoontae Kim),강석호(Suk-Ho Kang) 한국산업경영시스템학회 2008 한국산업경영시스템학회 학술대회 Vol.2008 No.추계

        This paper proposes a systematic approach to real-time BAM which is more responsive to the risk of business processes. The decision tree methodology is employed to analyze the affect of attributes on the result of the process execution. During process execution, the level of risk is measured and monitored real time and an early warning can be depending on the level of risk.

      • KCI우수등재

        실시간 비즈니스 프로세스 모니터링 방법론을 위한 확장 KNN 대체 기반 LOF 예측 알고리즘

        강복영(Bokyoung Kang),김동수(Dongsoo Kim),강석호(Suk-Ho Kang) 한국전자거래학회 2010 한국전자거래학회지 Vol.15 No.4

        본 논문에서는 KNN 대체와 LOF 알고리즘의 결합 모델을 확장하여 실시간 비즈니스 프로세스 모니터링을 위한 비정상 종료 예측 방법론을 제안하였다. 기존의 룰 기반 모니터링 방법론은 실시간 프로세스 진행 정도에 따른 비관측 정보에 기인하여 조기 경보 및 실시간 대응이 힘들다는 한계점을 안고 있다. 이를 해결하기 위하여 비관측 정보에 대한 가정 및 진행 중인 프로세스의 향후 경로 예측을 통해 종료 시점에서 예상되는 LOF를 추정하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘을 적용하여 실시간 비즈니스 프로세스 모니터링 과정에서 각 관측 시점마다 종료 시점에서의 결과를 예측함으로써, 전 시점에 걸친 추세를 살펴 종료 패턴을 예측할 수 있다. 이를 통해 비즈니스 프로세스의 실시간 진척에 대한 정보를 가시화함으로써 기회 및 위협에 사전에 대응할 수 있게 하여 프로세스 관리 수준의 향상을 기대할 수 있을 것으로 예상된다. In this paper, we propose a novel approach to fault prediction for real-time business process monitoring method using extended KNN imputation based LOF prediction. Existing rule-based approaches to process monitoring has some limitations like late alarm for fault occurrence or no indicators about real-time progress, since there exist unobserved attributes according to the monitoring phase during process executions. To improve these limitations, we propose an algorithm for LOF prediction by adopting the imputation method to assume unobserved attributes. LOF of ongoing instance is calculated by assuming next probable progresses after the monitoring phase, which is conducted during entire monitoring phases so that we can predict the abnormal termination of the ongoing instance. By visualizing the real-time progress in terms of the probability on abnormal termination, we can provide more proactive operations to opportunities or risks during the real-time monitoring.

      • KCI등재

        LOF를 이용한 ICA 기반 통계적 공정관리의 성능 개선 방법론

        이재신(Jaeshin Lee),강복영(Bokyoung Kang),강석호(Suk-Ho Kang) 한국경영과학회 2011 韓國經營科學會誌 Vol.36 No.1

        Process monitoring has been emphasized for the monitoring of complex system such as chemical processing industries to achieve the efficiency enhancement, quality management, safety improvement. Recently, ICA (Independent Component Analysis) based MSPC (Multivariate Statistical Process Control) was widely used in process monitoring approaches. Moreover, DICA (Dynamic ICA) has been introduced to consider the system dynamics. However, the existing approaches show the limitation that their performances are strongly dependent on the statistical distributions of control variables. To improve the limitation, we propose a novel approach for process monitoring by integrating DICA and LOF (Local Outlier Factor). In this paper, we aim to improve the fault detection rate with the proposed method. LOF detects local outliers by using density of surrounding space so that its performance is regardless of data distribution. Therefore, the proposed method not only can consider the system dynamics but can also assure robust performance regardless of the statistical distributions of control variables. Comparison experiments were conducted on the widely used benchmark dataset, Tennessee Eastman process (TE process), and showed the improved performance than existing approaches.

      • KCI등재

        구조적 공백 기반 주문 분배 전략의 에이전트 기반 모델링 및 시뮬레이션

        김대영(Daeyoung Kim),강복영(Bokyoung Kang),강석호(Suk-Ho Kang) 한국경영과학회 2012 經營 科學 Vol.29 No.1

        Order allocation is one of the most important decision-making problems of firms having significant influences on performances of themselves and the whole supply chain. Existing researches about order allocation have mainly focused on evaluating capabilities of directly connected suppliers so that it is hard to consider effects and interactions from undirected connections over multiple lower-layers. To alleviate the limitation, this paper proposed a novel approach to order allocation using structural hole. By applying the concept of structural hole to the supply network, we could evaluate the structural supplying powers of firms with respect to both of direct and indirect connections. In the proposed approach, we derived a methodology to measure the potential supplying power of each firm by modifying the effective size as one of the measurements of structural hole and then, proposed its application, the structural hole based order allocation strategy. Furthermore, we conducted the agent based modeling of supply chain to perform the decision-making process of order allocation and simulated the proposed strategy. As a results, by coping with the variance of demand more stably, it could improve the performance of supply chain from the aspects of fill rate, inventory level and demand-supply balance.

      • 다구찌 강건설계 및 실험계획법의 삼성전자內 활용분석과 전망

        동승훈(Seung Hoon Tong),임연정(Yeonjung Lim),강복영(Bokyoung Kang) 대한산업공학회 2013 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2013 No.5

        다구찌 강건설계 기법을 삼성전자 내에서 본격적으로 활용하기 시작한 지 20여년이 훨씬 넘어서고 있는 현 시점에서 그 동안 진행된 실험계획법 관련 적용사례들에 대하여 다양한 기술통계 및 추이분석을 통해 현장 활용도와 향후 개선해야 할 과제를 살펴보고자 하였다. 분석결과 다구찌 기법의 강건설계 개념은 전통적인 실험계획법( Design Of Experiment; DOE )과 함께 다양한 현장 응용 형태로 성공적으로 확산,발전되고 있었다. 이러한 성과는 사내 품질대학의 구축과 운영을 통해 학계와 협력하여 임직원들에게 양질의 교육과 훈련을 지속적으로 제공한 것이 주효하였다고 판단된다. The Taguchi robust design method was introduced in Samsung Electronics about 20 years ago. At this stage, we investigated previous cases including official training programs and actual applications in operation divisions of the company by surveying electronic document management systems. And then, we analyzed the trend statistically and drew intuitions for further extensions. The Taguchi method had been successfully deployed and disseminated throughout various industrial domains with classical DOE( Design of Experiment ),which was due to the continuous employee training through professional education programs offered by Quality College and the cooperation with educational organizations.

      • 다구찌 강건설계 및 실험계획법의 삼성전자內 활용분석과 전망

        동승훈(Seung Hoon Tong),임연정(Yeonjung Lim),강복영(Bokyoung Kang) 한국경영과학회 2013 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2013 No.5

        다구찌 강건설계 기법을 삼성전자 내에서 본격적으로 활용하기 시작한 지 20여년이 훨씬 넘어서고 있는 현 시점에서 그 동안 진행된 실험계획법 관련 적용사례들에 대하여 다양한 기술통계 및 추이분석을 통해 현장 활용도와 향후 개선해야 할 과제를 살펴보고자 하였다. 분석결과 다구찌 기법의 강건설계 개념은 전통적인 실험계획법( Design Of Experiment; DOE )과 함께 다양한 현장 응용 형태로 성공적으로 확산,발전되고 있었다. 이러한 성과는 사내 품질대학의 구축과 운영을 통해 학계와 협력하여 임직원들에게 양질의 교육과 훈련을 지속적으로 제공한 것이 주효하였다고 판단된다. The Taguchi robust design method was introduced in Samsung Electronics about 20 years ago. At this stage, we investigated previous cases including official training programs and actual applications in operation divisions of the company by surveying electronic document management systems. And then, we analyzed the trend statistically and drew intuitions for further extensions. The Taguchi method had been successfully deployed and disseminated throughout various industrial domains with classical DOE( Design of Experiment ),which was due to the continuous employee training through professional education programs offered by Quality College and the cooperation with educational organizations.

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