한양대학교 대학원 컴퓨터공학과 2020년 2학기

프로세스 마이닝은 이벤트 로그 데이터를 사용하여 프로세스 관련 정보를 추출하는 빅데이터 분석 기술이다. 다양한 현장 프로세스의 이벤트 기록을 분석하여 프로세스 모델을 자동으로 추출할 수 있을 뿐 아니라, 프로세스 모델과 이벤트 로그 데이터를 비교하여 프로세스 모델의 부합성 검사, 병목 현상 분석, 성능 개선 등을 할 수 있다.

이 과목은 프로세스 마이닝 문제를 푸는 주요 분석 기법을 다룬다. 가공되지 않은 이벤트 로그 데이터를 학습하여 프로세스 모델을 자동으로 생성하는 다양한 프로세스 발견 알고리즘을 공부한다. 아울러 이벤트 데이터와 프로세스 모델과의 부합성 검사 알고리즘과 프로세스 모델의 성능 향상을 위한 분석 기법도 공부한다. 그리고 오픈소스 프로세스 마이닝 도구인 ProM으로 현장 이벤트 데이터를 분석하는 프로젝트를 통하여 프로세스 마이닝의 최첨단 기술을 접하고 개선 가능성을 모색한다.

수업목표

  • 프로세스마이닝의 개념 이해
  • 이벤트 로그 데이터로부터 프로세스 모델을 학습하는 프로세스 모델 발견 기술 습득
  • 이벤트 로그와 프로세스 모델의 일치 검사 기술 습득
  • 이벤트 로그에서 추출한 정보를 활용한 프로세스 모델 개선 기술 습득
  • 프로세스 마이닝에 필요한 이벤트 데이터 로그를 이해하고, 이를 이용하여 해결할 수 있는 문제 체계화 능력 배양
  • 오픈소스 프로세스 마이닝 도구 ProM을 활용한 프로젝트 마이닝 프로젝트 수행 능력 습득

평가방법

  • 이론 강의
  • ProM 도구 활용 개별 프로젝트 수행 및 발표

교재

참고 자료

소프트웨어

수업 일정

내용 교재 Coursera 숙제
1 9/1 Introduction - Process Mining: Data Science in Action Ch 1, Ch 2 Video 1.1-1.3  
2 9/8 Overview of Data Mining Techniques Ch 4 Video 1.4-1.8  
3 9/15 Process Modeling and Analysis Ch 5, Ch 3 Video 2.1-2.3  
4 9/22 Process Modeling and Analysis Ch 3 Video 2.4-2.5  
5 9/29 Process Discovery: An Introduction Ch 6 Video 2.6  
6 10/6 Advanced Process Discovery Techniques Ch 6    
7 10/13 Advanced Process Discovery Techniques Ch 7    
8 10/20 Advanced Process Discovery Techniques Ch 3,7    
9 10/27 Comformance Checking Ch 8    
10 11/10 Comformance Checking Ch 8    
11 11/17 Mining Additional Perspectives Ch 9    
12 11/24 Operational Support Ch 10    
13 12/1 Project Mining in the Large Ch 12-14    
14 12/8 Process Mining Tool Tour: ProM, Disco Ch 11    
15 12/15 Final Presentation      

평가

  • 출석 10%
  • 학습 참여도 10%
  • 발표 40% = 20% x 2
  • 프로젝트 40%

교수진