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      프로세스 마이닝을 위한 거리 기반의 API(Anomaly Process Instance) 탐지법

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      https://www.riss.kr/link?id=A101550217

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      목차 (Table of Contents)

      • 1. Introduction
      • 2. Related research
      • 3. Anomaly Process Instance(API)
      • 4. Arc Matrix(AM)
      • 5. Detection of API
      • 1. Introduction
      • 2. Related research
      • 3. Anomaly Process Instance(API)
      • 4. Arc Matrix(AM)
      • 5. Detection of API
      • 6. Case Study
      • 7. Conclusion
      • 참고문헌
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      참고문헌 (Reference)

      1 심승배, "환자의 중증도 분류를 고려한 응급실의 진료 프로세스 패턴 분석" 한국경영과학회 37 (37): 111-124, 2012

      2 양한나, "프로세스 마이닝을 활용한 제품 수리 프로세스 분석 사례연구" 대한산업공학회 41 (41): 86-96, 2015

      3 Ngai, E. W. T., "The application of data mining techniques in financial fraud detection : A classification framework and an academic review of literature" 50 (50): 559-569, 2011

      4 van der Aalst, W. M. P., "Process mining manifesto" 2012

      5 Bae, J., "Process Mining, Discovery, and Integration using Distance Measures" 2006

      6 Pei, J, "Prefixspan : Mining sequential patterns efficiently by prefix-projected pattern growth" 2001

      7 Aggarwal, C. C., "Outlier analysis : Springer Science and Business Media" 2013

      8 Agrawal, R., "Mining sequential patterns, Paper presented at the Data Engineering" 1995

      9 Potter, C., "Major disturbance events in terrestrial ecosystems detected using global satellite data sets" 9 (9): 1005-1021, 2003

      10 Du, W., "LAD : Localization anomaly detection for wireless sensor networks" 66 (66): 874-886, 2006

      1 심승배, "환자의 중증도 분류를 고려한 응급실의 진료 프로세스 패턴 분석" 한국경영과학회 37 (37): 111-124, 2012

      2 양한나, "프로세스 마이닝을 활용한 제품 수리 프로세스 분석 사례연구" 대한산업공학회 41 (41): 86-96, 2015

      3 Ngai, E. W. T., "The application of data mining techniques in financial fraud detection : A classification framework and an academic review of literature" 50 (50): 559-569, 2011

      4 van der Aalst, W. M. P., "Process mining manifesto" 2012

      5 Bae, J., "Process Mining, Discovery, and Integration using Distance Measures" 2006

      6 Pei, J, "Prefixspan : Mining sequential patterns efficiently by prefix-projected pattern growth" 2001

      7 Aggarwal, C. C., "Outlier analysis : Springer Science and Business Media" 2013

      8 Agrawal, R., "Mining sequential patterns, Paper presented at the Data Engineering" 1995

      9 Potter, C., "Major disturbance events in terrestrial ecosystems detected using global satellite data sets" 9 (9): 1005-1021, 2003

      10 Du, W., "LAD : Localization anomaly detection for wireless sensor networks" 66 (66): 874-886, 2006

      11 Çiflikli, C., "Implementing a data mining solution for enhancing carpet manufacturing productivity" 23 (23): 783-788, 2010

      12 Hawkins, D. M., "Identification of outliers" Springer 11-, 1980

      13 Agarwal, B., "Hybrid Approach for Detection of Anomaly Network Traffic using Data Mining Techniques" 6 : 996-1003, 2012

      14 van der Aalst, W. M. P., "Discovery, Conformance and Enhancement of Business Processes" Springer 2011

      15 Han, J., "Data mining : concepts and techniques" Morgan Kaufmann 2012

      16 Witten, I. H., "Data Mining : Practical machine learning tools and techniques" Morgan Kaufmann 2011

      17 van der Aalst, W. M. P., "Business process mining : An industrial application" 32 (32): 713-732, 2007

      18 Rebuge, Á., "Business process analysis in healthcare environments : A methodology based on process mining" 37 (37): 99-116, 2012

      19 Laxhammar, R., "Anomaly Detection, Conformal Prediction for Reliable Machine Learning : Theory, Adaptations, and Applications, Elsevier Insight Series" Morgan-Kaufmann Publishers 2014

      20 Lin, S., "An outlier-based data association method for linking criminal incidents" 41 (41): 604-615, 2006

      21 Bezerra, F., "Algorithms for anomaly detection of traces in logs of process aware information systems" 38 (38): 33-44, 2013

      22 Shyur, H. -J., "A data mining approach to discovering reliable sequential patterns" 86 (86): 2196-2203, 2013

      23 Purarjomandlangrudi, A., "A data mining approach for fault diagnosis : An application of anomaly detection algorithm" 55 : 343-352, 2014

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      2016-01-01 평가 우수등재학술지 선정 (계속평가)
      2013-01-01 평가 등재학술지 유지 (기타) KCI등재
      2012-05-25 학술지명변경 외국어명 : Journal of the Korean Insitute of Industrial Engineers -> Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers KCI등재
      2010-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2008-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2006-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2004-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2001-07-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      1999-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.65 0.65 0.66
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.56 0.47 1.026 0.14
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