[논문 리뷰] Process Query Language: Design, Implementation, and Evaluation

Artem Polyvyanyy, Arthur H. M. ter Hofstede외 3명|arXiv (Cornell University)|2019. 09. 20.

Business Process Modeling and Analysis인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 작업 간 순서, 동시성, 배제와 같은 작업 간 행동 관계를 기반으로 프로세스 모델 레포지터리에 질의하는 도메인 특화 언어인 프로세스 질의 언어(Process Query Language, PQL)를 소개한다. 이 언어는 경험적으로 검증된 행동 조건자와 함께 공식적으로 증명된 결정 가능성을 지닌다. 또한 대규모 모델 컬렉션에서 거의 실시간 성능을 보이며, 행동 인식 질의를 통해 효과적인 감사 및 자동화를 가능하게 한다.

ABSTRACT

Organizations can benefit from the use of practices, techniques, and tools from the area of business process management. Through the focus on processes, they create process models that require management, including support for versioning, refactoring and querying. Querying thus far has primarily focused on structural properties of models rather than on exploiting behavioral properties capturing aspects of model execution. While the latter is more challenging, it is also more effective, especially when models are used for auditing or process automation. The focus of this paper is to overcome the challenges associated with behavioral querying of process models in order to unlock its benefits. The first challenge concerns determining decidability of the building blocks of the query language, which are the possible behavioral relations between process tasks. The second challenge concerns achieving acceptable performance of query evaluation. The evaluation of a query may require expensive checks in all process models, of which there may be thousands. In light of these challenges, this paper proposes a special-purpose programming language, namely Process Query Language (PQL) for behavioral querying of process model collections. The language relies on a set of behavioral predicates between process tasks, whose usefulness has been empirically evaluated with a pool of process model stakeholders. This study resulted in a selection of the predicates to be implemented in PQL, whose decidability has also been formally proven. The computational performance of the language has been extensively evaluated through a set of experiments against two large process model collections.

연구 동기 및 목표

• 기존 프로세스 질의 언어가 프로세스 모델의 구조적 측면에 집중하는 데 반해 행동적 측면을 다루지 못하는 격차를 보완하기 위해.
• 작업 간 행동 관계를 기반으로 프로세스 모델 레포지터리에 효율적이고 의미적으로 유의미한 질의를 가능하게 하기 위해.
• 스테이크홀더 연구를 통해 행동 조건자의 관련성을 경험적으로 검증하기 위해.
• 질의 평가의 신뢰성을 향상시키기 위해 행동 조건자의 결정 가능성을 공식 증명하기 위해.
• 실제 및 합성 프로세스 모델 컬렉션을 대상으로 PQL의 성능을 평가하여 타당성과 확장성을 입증하기 위해.

제안 방법

• 사용성 향상과 복잡한 행동 질의 지원을 위해 SQL 유사 문법을 사용해 PQL를 설계하기 위해.
• 프로세스 모델 스테이크홀더와의 경험적 평가를 기반으로 핵심 행동 조건자(예: can-execute, never-execute, concurrent)의 집합을 정의하기 위해.
• 각 행동 조건자의 결정 가능성을 공식적으로 증명하여 질의 평가의 정확성과 일관성을 보장하기 위해.
• 최적화된 알고리즘을 사용해 대규모 프로세스 모델 레포지터리에서 PQL 질의를 평가하는 질의 엔진을 구현하기 위해.
• 이름 변형을 처리하기 위해 구성 가능한 임계값을 지원하는 레이블 유사도 매칭 기능을 제공하기 위해.
• 실제 및 합성 프로세스 모델 컬렉션을 사용해 질의 실행 시간과 확장성 측정을 위한 성능 평가를 수행하기 위해.

Figure 3. Abstract syntax tree of the example PQL query Q3 in Section 2 . The numbers in parenthesis are used in Section 4.5 to explain the meaning of the query.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 프로세스 작업 간 어떤 행동 관계가 프로세스 모델 레포지터리 질의에 가장 관련성 있고 유용한가?
• RQ2 행동 조건자가 공식적으로 결정 가능하다고 증명될 수 있는가? 이를 통해 신뢰성 있는 질의 평가를 보장할 수 있는가?
• RQ3 대규모 프로세스 모델 컬렉션에 적용했을 때 행동 조건자 기반 질의 언어의 성능은 어떠한가?
• RQ4 레이블 유사도와 행동 인식 의미론을 통해 PQL는 어떻게 직관적이고 효과적인 프로세스 모델 질의를 지원하는가?
• RQ5 PQL는 와일드카드 기반의 실행 템플릿을 포함한 복잡한 검색 의도, 예를 들어 패턴 기반 질의를 어느 정도 지원할 수 있는가?

주요 결과

• 경험적 연구를 통해 프로세스 모델 질의에 가장 관련성 있는 행동적 의미를 지닌 조건자 집합을 도출하였으며, 이는 PQL의 기초가 되었다.
• 모든 핵심 PQL 조건자는 공식적으로 결정 가능하다고 증명되었으며, 이는 정확성 보장을 통해 신뢰할 수 있는 질의 평가를 가능하게 하였다.
• PQL 질의 엔진은 대규모 프로세스 모델 컬렉션에서 거의 실시간 응답 시간을 달성하여 실용적 타당성을 입증하였다.
• 구성 가능한 임계값을 가진 레이블 유사도 매칭은 모델 간 이름 변형을 효과적으로 처리하여 검색 정확도를 향상시켰다.
• 성능 평가를 통해 PQL는 수천 개의 모델에 대해 수용 가능한 응답 시간을 유지하며 확장성과 산업적 활용 가능성을 입증하였다.
• 언어는 와일드카드 기반 실행 템플릿을 포함한 복잡한 검색 패턴을 지원하여 표현력 있는 행동 질의를 가능하게 하였다.

Figure 6. A system obtained via unification of the set of labels $\{\texttt{a},\texttt{a}^{\prime}\}$ in the workflow system in Figure 4 .