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
- van der Aalst, Process Mining, 2nd Edition, Springer, 2016.
- Lectures in Coursera
참고 자료
소프트웨어
수업 일정
주 | 일 | 내용 | 교재 | Coursera | 숙제 |
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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
- 교수: 도경구, doh@hanyang.ac.kr