Detailed Information

Cited 0 time in webofscience Cited 0 time in scopus
Metadata Downloads

실시간 비즈니스 프로세스 모니터링 방법론을 위한 확장 KNN 대체 기반 LOF 예측 알고리즘

Full metadata record
DC Field Value Language
dc.contributor.author강복영-
dc.contributor.author김동수-
dc.contributor.author강석호-
dc.date.available2018-05-10T15:04:03Z-
dc.date.created2018-04-17-
dc.date.issued2010-
dc.identifier.issn2288-3908-
dc.identifier.urihttp://scholarworks.bwise.kr/ssu/handle/2018.sw.ssu/15455-
dc.description.abstract본 논문에서는 KNN 대체와 LOF 알고리즘의 결합 모델을 확장하여 실시간 비즈니스 프로세스 모니터링을 위한 비정상 종료 예측 방법론을 제안하였다. 기존의 룰 기반 모니터링방법론은 실시간 프로세스 진행 정도에 따른 비관측 정보에 기인하여 조기 경보 및 실시간대응이 힘들다는 한계점을 안고 있다. 이를 해결하기 위하여 비관측 정보에 대한 가정 및 진행 중인 프로세스의 향후 경로 예측을 통해 종료 시점에서 예상되는 LOF를 추정하기 위한알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘을 적용하여 실시간 비즈니스 프로세스 모니터링 과정에서 각 관측 시점마다 종료 시점에서의 결과를 예측함으로써, 전 시점에 걸친 추세를 살펴종료 패턴을 예측할 수 있다. 이를 통해 비즈니스 프로세스의 실시간 진척에 대한 정보를 가시화함으로써 기회 및 위협에 사전에 대응할 수 있게 하여 프로세스 관리 수준의 향상을 기대할 수 있을 것으로 예상된다.-
dc.publisher한국전자거래학회-
dc.relation.isPartOf한국전자거래학회지-
dc.subjectLOF-
dc.subjectImputation-
dc.subjectReal-time-
dc.subjectProcess Monitoring-
dc.subjectOutlier Detection and Prediction-
dc.subjectLOF(Local Outlier Factor)-
dc.subject대체 기법-
dc.subject실시간-
dc.subject프로세스 모니터링-
dc.subject이상치 감지 및 예측-
dc.title실시간 비즈니스 프로세스 모니터링 방법론을 위한 확장 KNN 대체 기반 LOF 예측 알고리즘-
dc.typeArticle-
dc.type.rimsART-
dc.identifier.bibliographicCitation한국전자거래학회지, v.15, no.4, pp.303 - 317-
dc.identifier.kciidART001496045-
dc.description.journalClass3-
dc.citation.endPage317-
dc.citation.number4-
dc.citation.startPage303-
dc.citation.title한국전자거래학회지-
dc.citation.volume15-
dc.contributor.affiliatedAuthor김동수-
dc.subject.keywordAuthorLOF-
dc.subject.keywordAuthorImputation-
dc.subject.keywordAuthorReal-time-
dc.subject.keywordAuthorProcess Monitoring-
dc.subject.keywordAuthorOutlier Detection and Prediction-
dc.subject.keywordAuthorLOF(Local Outlier Factor)-
dc.subject.keywordAuthor대체 기법-
dc.subject.keywordAuthor실시간-
dc.subject.keywordAuthor프로세스 모니터링-
dc.subject.keywordAuthor이상치 감지 및 예측-
dc.description.journalRegisteredClassother-
Files in This Item
There are no files associated with this item.
Appears in
Collections
College of Engineering > ETC > 1. Journal Articles

qrcode

Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Related Researcher

Researcher Kim, Dongsoo photo

Kim, Dongsoo
College of Engineering (Department of Industrial & Information Systems Engineering)
Read more

Altmetrics

Total Views & Downloads

BROWSE