프로세스 기반 엔터프라이즈 소셜 네트워크의 점증적 마이닝 프레임워크|RISS 상세보기

국문 초록 (Abstract)

최근에 다양한 산업 분야의 경영 및 운용관리 영역에서 프로세스 기반 정보시스템(Process-aware Information System[1])의 도입에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 따라, 대용량의 비즈니스 프로세스 실행 로그와 이로부터 유용한 지식을 발견하기 위한 프로세스 마이닝의 중요성 역시 더욱 강조되고 있다. 지금까지, 프로세스의 발견[48-51] 및 재발견[52], 프로세스 모델-로그 분석[53, 54], 그리고 프로세스의 개선[55, 56] 등과 같은 목적으로 많은 프로세스 마이닝 기법들이 제안되었다. 특히, 프로세스 기반 엔터프라이즈 소셜 네트워크(enterprise social network) 관점에서 프로세스 로그로부터 프로세스에 참여하는 수행자들의 업무 네트워크를 발견 및 분석하기 위한 연구들[23, 25, 26-36]이 수행되어 왔다. 하지만, 대부분의 기존 연구들은 프로세스 기반 엔터프라이즈 소셜 네트워크에 대한 지식들의 발견과 분석을 위한 마이닝 기법에 중점을 둔 반면, 마이닝 과정의 지속성과 효율성을 고려하지 않은 한계점을 가지고 있다.

본 박사학위논문에서는 점증적 컴퓨팅(incremental computing[37]) 접근 방법을 이용하여 대규모 프로세스 실행 로그로부터 엔터프라이즈 소셜 네트워크를 발견 및 분석하기 위한 점증적 마이닝 프레임워크를 제안한다. 특히, 점증적 컴퓨팅 접근 방법은 대규모 및 실시간성을 지닌 프로세스 로그 데이터의 특성과 소셜 네트워크 분석의 복잡도 문제를 해결하고, 지속적인 엔터프라이즈 소셜 네트워크 마이닝을 실현하는 데에 있어서 필수적인 요구사항이라고 할 수 있다. 그러므로, 제안하는 점증적 마이닝 프레임워크의 핵심 목표는 실시간으로 발생하는 프로세스 로그 데이터를 고려하여, 엔터프라이즈 소셜 네트워크 마이닝 과정의 중복성을 최소화하고, 해당 네트워크의 구조와 핵심 속성들을 프로세스 리엔지니어링과 연계하여 지속적으로 마이닝 할 수 있는 체계를 구축하는 데에 있다. 이를 위해, 본 박사학위논문에서는 점증적 마이닝 프레임워크와 그에 따른 엔터프라이즈 소셜 네트워크의 발견 및 분석 과정에 대한 점증적 마이닝 기법 및 알고리즘을 제안한다. 점증적 마이닝 프레임워크에 있어서, 점증적 발견 과정의 핵심은 프로세스 로그 전처리의 중복성 제거와 이에 따른 네트워크 구조 및 가중치를 효율적으로 갱신하는 것이며, 점증적 분석 과정은 마이닝 발견 단계간 의존성 분석을 통한 분석 수치들의 부분적 재계산으로 요약할 수 있다. 또한, 제안한 프레임워크를 기반으로 하는 프로토타입 시스템을 설계 및 구현하고, 이를 독일의 한 은행에서 제공한 실제 대출 프로세스 로그 데이터에 적용함으로써, 본 박사학위논문에서 제안한 점증적 마이닝 프레임워크의 실현 가능성을 검증하였다.

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최근에 다양한 산업 분야의 경영 및 운용관리 영역에서 프로세스 기반 정보시스템(Process-aware Information System[1])의 도입에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 따라, 대용량의 비즈니스 프로세스...

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recently, the introduction and deployment of Process-Aware Information System (PAIS) [1] in the business management and operation areas of various industries has been received much attention. As the result, the importance of process mining, which is the research area for discovering valuable process-related information or knowledge from large-scale execution logs of business processes, also has been emphasized and studied from many researchers in the PAIS literature. Many process mining approaches and methods have been proposed so far to support the process discovery [48-51] and rediscovery [52], process-log comparison analysis [53, 54], and process optimization [55, 56]. Especially, there are previous works on the process-aware enterprise social network (ESN) that have attempted to discover and analyze a special kind of social network among business process performers [23, 25, 26-36]. The most of existing researches have focused on the mining techniques for the discovery and analysis of the process-aware enterprise social networking knowledge. On the other hand, the technical issues with regard to the consistency and efficiency in ESN mining have much less discussed in the literature.
This thesis proposes an incremental mining framework for discovering and analyzing ESNs from large-scale process logs by using the incremental computing approach [37]. In particular, the incremental computing approach is the most essential requirement to resolve the scalability and realtime issues inherent in process logs, and realize consistent and continuous ESN mining. Therefore, the goal of the incremental mining framework is to support the development of systems that able to minimize redundancies in mining ESNs, and consistently discover and analyze the network structure and its fundamental properties to align with business process reengineering. In this thesis, we present incremental mining techniques and algorithms for the analysis and discovery phases in the ESN mining. The core ideas of incremental ESN discovery are the elimination of redundancies in pre-processing process logs, and efficient updating structures and weight values of the network discovered previously. The incremental ESN analysis is focusing on the partial re-computation through the dependency analysis between ESN discovery steps. Additionally, we design and implement a prototype system based on the framework, and we apply the implemented system to the real process logs of the loan application process provided by an anonymous financial institute in Germany so as to investigate the feasibility of the proposed incremental mining framework in this thesis.

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