로직과 그래프 감소 기법을 이용한 구조적 비즈니스 프로세스 이상현상 검출 기법

Abstract

비즈니스 프로세스란 기업의 목표 달성을 위하여 다양한 비즈니스 규칙에 의해 정의된 상호 연관이 있는 비즈니스 기능의 집합을 의미한다. 이러한 비즈니스 프로세스 관리를 위해 많은 기업들은 프로세스 모델링 작업을 수행하게 되는데 모델링 작업 시에 예기치 못한 이상 현상이 발생할 수 있게 된다. 이러한 이상 현상이 미리 검출되지 않고 프로세스 엔진에 의해 실행된다면 막대한 손실 및 비용을 초래할 수 있기 때문에 모델링 단계에서 이상 현상을 검출하는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 개선된 그래프 감소 기법을 이용하여 비즈니스 프로세스 이상 현상을 검출하고 로직 기법을 이용하여 이의 타당성을 증명하였다. 본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 비즈니스 프로세스를 모델링하기 위한 표기법인 BPMN과 비즈니스 프로세스 이상 현상에 대한 분류 및 기존의 이상 현상 검출기법에 대한 연구를 살펴본다. 3장에서는 그래프 감소 방식을 적용하기 위해 비즈니스 프로세스를 정형화 하는 기법을 설명하며 4장에서는 제안하는 프로세스 검출 기법을 설명하고 5장에서는 제안하는 프로세스 검출 기법을 실제 프로세스에 적용해 본다. 마지막으로 6장에서는 논문의 결론을 맺는다.; A Business Process is a set of coordinated tasks and activities and that will to accomplishing a specific organizational goal. Business Process may have unexpected design anomalies in modeling phase. If business process engine executed without anomalies detection, the inappropriate business process will be executed and that will be lead to massive loss of costs and human capitals in organization. To ensure that there is no design anomalies in business process modeling phase and to detect anomalies of predefined actions within modeling tools are important issues in business process management. In this paper, we provide Anomaly Detection Mechanisms in Business Process using advanced Graph Reduction techniques and verify Graph Reduction Rules using the logic based techniques. The paper is organized into six sections. In section 2, we present an overview of BPMN, classification of business process anomalies and existing anomaly detection mechanisms. In Section 3, we present the transformation mechanisms to formalized process model. In Section 4, we present the proposed structural anomaly detection mechanisms. In Section 5, examples are presented. Finally, in Section 6, we summarize and conclude the paper.