MFP-트리 기반의 적응형 비즈니스 프로세스 마이닝 알고리즘

Abstract

기업 간의 경쟁이 심화되고 새로운 비즈니스 가치 창출을 위한 필요성이 증대되고 있는 상황에서, 비즈니스 프로세스 재설계(Business Process Re-engineering)은 여전히 중요한 개념으로 인식되고 있다. 프로세스 마이닝의 역할은 비즈니스 프로세스 재설계의 근거로 사용될 프로세스 모델을 생성하는 것이다. 프로세스 마이닝은 프로세스가 실제로 실행될 때 발생하는 이벤트 로그를 수집하여 알고리즘에 적용하고, 이를 통해 새로운 모델을 생성한다. 비즈니스 프로세스 재설계를 통해서 기업의 생산성을 제대로 향상시키기 위해서는 비즈니스 프로세스를 올바르게 생성하는 일이 필요하다. 하지만 실제로 비즈니스 프로세스를 설계하고 지원하기 위해 워크플로우 시스템을 도입하는 경우, 초기부터 완벽한 프로세스를 설계해 낸다는 것은 매우 어려운 일이다. 이러한 비즈니스 프로세스의 설계를 위해 주목 받는 것이 프로세스 마이닝이다. 이전에도 비즈니스 프로세스 재설계를 위한 로그 정보는 시스템 차원에서 제공되어왔다. 하지만 이를 이용하기 위한 모니터링 툴은 진행중인 워크플로우의 단편적인 정보만을 제공하고 단순한 데이터 베이스의 필드 수준에 불과했다. 프로세스 마이닝은 프로세스가 실제 실행되는 경우 발생하는 이벤트들의 로그(Log)를 수집하여 완성된 형태의 프로세스 모델을 생성하는 것에 그 목적이 있다. 생성된 프로세스 모델은 비즈니스 프로세스 재설계를 위한 근거로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 데이터 마이닝에 사용되는 FP-트리를 변형한 MFP-트리를 사용하여 프로세스 마이닝을 위한 알고리즘을 제시하고자 한다.; Information processing, network, software and the type of society that forms the basis of the technology are called by information technology. Last of the information technology be the one of the industries. Moreover, Information technology is used for the most effective strategy that be applied to other industries to improve productivity and to reduce cost. To improve the productivity of companies through the business process re-engineering is needed to create business process model correctly. However, if the introduction of workflow systems to support and design business process model, designing business process model from the beginning is very difficult. Because of comprehension between business officials and developers is discrepant. For this reason, development of the workflow systems to consider all cases is almost impossible. To resolve this problem, the process mining has been researched. The log information for re-engineering from executed process has been provided in the past. The role of the process mining is to create a process model will be used as the basis of the business process re-engineering. The event log that occurs when you run the process will be applied to the mining algorithm and this allows you to create a new model. The process mining is not a new concept. Nevertheless the process mining is considered to be a major development area. There are some of the existing techniques of the process mining. It can be categorized into three areas. The first technique is 'Process Discovery'. This technique is used to extract information from the existing process to find a new process. The second technique based on the discovered process in the event log is 'Conformance Checking'. It tests fitness of the original process's intent to evaluate the suitability. The third technique is 'Extension'. If the discovered process has low suitability, extension technique will be used to increase suitability to extend the discovered process using additional information from the event log. In this paper, we focused on process discovery. Because of the process mining targets the automatic discovery of information from an event log mainly. This information can be used to deploy new systems that support the execution of business processes. There are many techniques to express process model. Among others the Petri-net has been used to describe the asynchronous system as a graphic tool. Recently, many vendors used other techniques such as business process modeling notation. However, the result of the process mining cannot always go right. In this paper, we attacked follow problem. If one attempts to construct a process model for some part of the whole cases, the model is not created as well-structured. We propose adaptive data structure. This is MFP-Tree based on the existing FP-Tree. The FP-Tree is used in association analysis of the data mining. Section 2 introduces the related work. It includes process discovery in process mining, FP-Tree and direct causal relation. Section 3 develops an MFP-Tree and proposes algorithm based MFP-Tree. Section 4 summarizes our research and points out some future research issues.