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ProcessLogTailor: 맞춤형 프로세스 로그 메이커
최민규(Minkyu Choi),찐티응엣(Thinguyet Trinh),보꾸옥안(Quocanh Vo),레티응언(Thingan Nguyen),응웬당퉁(Dangtung Nguyen),박종현(Jonghyeon Park),김영광(Youngkwang Kim),변주형(Juhyeong Byeon),김광훈(Kwanghoon Pio Kim) 한국정보기술학회 2024 Proceedings of KIIT Conference Vol.2024 No.5
본 논문에서는 비즈니스 프로세스 이벤트 로그를 분석하는 데에 중점을 둔 새로운 접근 방식을 제안한다. 이 기술은 Process Mining을 위한 비즈니스 프로세스 이벤트 로그를 전처리하여 프로세스 마이닝의 효율성과 효과성을 향상시킨다. 이 새로운 이벤트 로그 분석 시스템은 방대한 양의 로그 데이터의 구조를 효과적으로 파악하여 필요한 정보만을 명확하게 식별하고 구조화하여 프로세스 마이닝의 정확도와 효울성을 크게 증가시킨다. 본 논문은 이벤트 로그를 분석하고 구조화하는 과정에서 데이터베이스 관리 시스템에서 사용되는 Relational Algebra를 기반으로 한 select, project 연산을 제안한다. 사용자는 XES 기반 이벤트 로그를 자신이 필요한 정보만을 select, project 연산으로 처리하여 명확하게 분석할 수 있다. 이 시스템으로 본 논문은 기존의 프로세스 마이닝 기법보다 더 정밀하고 효율적인 분석 결과를 제공한다. 이벤트 로그의 깊이 있는 분석을 통해 프로세스의 실제 작업 흐름을 명확히 이해하고, 성능을 측정하여 개선 가능한 영역을 식별하는 데에 도움을 준다. In this paper, we propose a new approach focused on analyzing business process event logs for Process Mining. This technique preprocesses business process event logs to enhance the efficiency and effectiveness of process mining. The new event log analysis system effectively comprehends the structure of vast amounts of log data, clearly identifying and structuring only the necessary information, thereby significantly increasing the accuracy and efficiency of process mining. This paper introduces operations based on Relational Algebra used in database management systems, such as select and project operations, for analyzing and structuring event logs. Users can process XES-based event logs using select and project operations to clearly analyze only the information they need. This system provides more precise and efficient analysis results compared to conventional process mining techniques. Through in-depth analysis of event logs, it helps to clearly understand the actual workflow of processes, measure performance, and identify areas for improvement.