[논문 리뷰] PROVED: A Tool for Graph Representation and Analysis of Uncertain Event Data

Marco Pegoraro, Merih Seran Uysal외 1명|arXiv (Cornell University)|2021. 03. 09.

Business Process Modeling and Analysis참고 문헌 13인용 수 2

한 줄 요약

PROVED는 불확실한 이벤트 데이터에서 프로세스 마이닝을 가능하게 하는 파이썬 기반 도구로, 불확실한 트레이스를 형식적인 의미 체계를 갖춘 행동 그래프와 페트리 넷으로 모델링한다. 이 도구는 편차 점수의 상한과 하한을 제공함으로써 모든 가능한 실행 시나리오를 폐기하지 않고 분석할 수 있도록, 발견, 적합성 검사, 정렬 계산을 지원한다.

ABSTRACT

The discipline of process mining aims to study processes in a data-driven manner by analyzing historical process executions, often employing Petri nets. Event data, extracted from information systems (e.g. SAP), serve as the starting point for process mining. Recently, novel types of event data have gathered interest among the process mining community, including uncertain event data. Uncertain events, process traces and logs contain attributes that are characterized by quantified imprecisions, e.g., a set of possible attribute values. The PROVED tool helps to explore, navigate and analyze such uncertain event data by abstracting the uncertain information using behavior graphs and nets, which have Petri nets semantics. Based on these constructs, the tool enables discovery and conformance checking.

연구 동기 및 목표

• 활동 레이블과 같은 속성이 모호하거나 다수의 가능한 값이 존재하는 불확실한 이벤트 데이터를 다룰 수 있는 프로세스 마이닝 도구의 증가하는 수요를 해결한다.
• 기존 도구들이 불확실한 데이터를 폐기하거나 忽시하는 한계를 극복하여, 불확실성을 첫 번째 정보로 간주하고 유지·분석할 수 있도록 한다.
• 형식적인 의미 체계를 갖춘 행동 그래프와 페트리 넷으로 불확실한 프로세스 트레이스를 모델링하여 공식적인 분석을 가능하게 한다.
• 불확실한 트레이스와 규범 모델 간의 적합성 검사를 수행하기 위해 최선의 경우와 최악의 경우 정렬 비용을 계산함으로써, 모든 가능한 실행 가능성을 반영한다.
• 프로그래밍이 필요 없는 상호작용형 인터페이스를 제공하여, 불확실한 로그, 변형, 트레이스, 이벤트 수준의 불확실성을 비주얼라이제이션을 통해 탐색할 수 있도록 한다.

제안 방법

• 불확실성에 대한 메타속성을 포함한 확장된 XES 형식을 사용하여 불확실한 이벤트 데이터를 표현하며, 가능한 활동 레이블의 집합과 같은 요소를 포함한다.
• 불확실한 트레이스를 모든 가능한 이벤트 간의 순서 관계를 포괄하는 행동 그래프로 모델링한다.
• 행동 그래프를 행동 넷(페트리 넷)으로 변환하여 형식적인 실행 의미 체계와 기반 모델 분석을 가능하게 한다.
• 정렬 알고리즘을 사용하여 불확실한 트레이스(행동 넷으로 표현)와 규범 모델(페트리 넷으로 표현) 간의 적합성 점수를 계산한다.
• 최선의 경우(최소 비용)와 최악의 경우(최대 비용)에 대한 이중 정렬 결과를 제공하여 불확실성의 범위를 반영한다.
• 불확실성 인식 기반의 페트리 넷 표현을 포함한, 웹 기반 상호작용형 대시보드를 구현하여, 불확실한 변형, 개별 트레이스, 시간 간격이 포함된 간트 다이어그램, 그리고 불확실성 인식 페트리 넷 표현을 시각화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 활동 레이블이나 기타 속성이 모호하거나 다중 값인 불확실한 이벤트 데이터는 프로세스 마이닝에서 어떻게 형식적으로 표현하고 분석할 수 있는가?
• RQ2 모든 가능한 프로세스 실현을 반영하는 실행 가능한 의미 체계를 갖춘 불확실한 프로세스 트레이스를 효과적으로 모델링하는 방법은 무엇인가?
• RQ3 불확실한 이벤트 데이터를 다룰 수 있도록 적합성 검사를 어떻게 개선할 수 있으며, 규범 모델에서의 편차에 대해 상한과 하한을 제공할 수 있는가?
• RQ4 프로그래밍이 필요 없는 사용자 인터페이스 패턴은 불확실한 프로세스 데이터의 상호작용 탐색을 어떻게 최적화할 수 있는가?
• RQ5 행동 그래프와 페트리 넷을 효과적으로 통합하여 확장 가능하고 정밀한 불확실한 프로세스 행동 분석을 가능하게 할 수 있는가?

주요 결과

• PROVED는 불확실한 트레이스를 행동 그래프와 페트리 넷으로 변환함으로써 불확실한 이벤트 데이터를 성공적으로 모델링하여 형식적인 실행과 분석을 가능하게 하였다.
• 도구는 불확실한 트레이스와 규범 모델 간의 최선의 경우와 최악의 경우 정렬 비용을 모두 계산하였으며, 표 1의 예시 트레이스에서 최악의 경우 비용은 2였다.
• 행동 넷 표현은 불확실한 트레이스의 모든 가능한 실현을 실행할 수 있도록 하여 동시성, 선택, 스킵 동작를 유지한다.
• 상호작용형 대시보드를 통해 사용자는 불확실한 변형을 탐색하고, 개별 트레이스로 드릴다운하며, 간트 다이어그램과 테이블 뷰를 통해 불확실성을 시각화할 수 있다.
• 불확실성 인식 메타데이터를 갖춘 전체 XES 임포트/익스포트를 지원하여 기존 프로세스 마이닝 워크플로우와의 통합이 가능하다.
• 이중 정렬 접근법은 가능한 모든 적합성 편차의 범위를 보여줌으로써 진단적 통찰을 제공하며, 불확실한 프로세스 분석의 투명성을 향상시켰다.