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초록

한국어

예측 분석을 전사 프로세스에 적용하는 것은 운영비용을 절감하고 생산성을 증대시킬 수 있는 효과적 방법이다. 이에 따라 비즈니스 프로세스의 행동과 성과지표를 예측하는 능력이 기업의 핵심역량으로 간주되고 있다. 최근에 순환신경망 형태의 딥러닝을 이용한 프로세스 예측 연구가 큰 관심을 받고 있다. 특히, 순환신경망을 이용하여 다음 단계의 액티비티를 예측하는 접근법이 우수한 결과를 내고 있다. 그러나 동적 순환신경망 형태의 딥러닝을 프로세스 성과지표의 예측에 적용한 연구는 부재한 상황이다. 이러한 지식의 공백을 메우기 위해 본 연구는 프로세스 마이닝과 동적 순환신경망 형태의 딥러닝을 이용하는 접근법을 개발했다. 국내 대기업의 실제 데이터를 활용하여 구매 프로세스의 중요한 성과지표인 적기 입고 예측에 개발된 접근법을 적용했다. 본 연구의 실험 방법과 결과, 연구의 시사점과 한계점이 제시되었다.

영어

Applying predictive analytics to enterprise processes is an effective way to reduce operation costs and enhance productivity. Accordingly, the ability to predict business processes and performance indicators are regarded as a core capability. Recently, several works have predicted processes using deep learning in the form of recurrent neural networks (RNN). In particular, the approach of predicting the next step of activity using static or dynamic RNN has excellent results. However, few studies have given attention to applying deep learning in the form of dynamic RNN to predictions of process performance indicators. To fill this knowledge gap, the study developed an approach to using process mining and dynamic RNN. By utilizing actual data from a large domestic company, it has applied the suggested approach in estimating timely stocking in purchasing process, which is an important indicator of the process. The analytic methods and results of this study were presented and some implications and limitations are also discussed.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
2.1 구매 및 물류 프로세스 예측
2.2 프로세스 마이닝
2.3 순환신경망: RNN과 LSTM
Ⅲ. 접근법
3.1 프로세스 마이닝과 프로세스 성과지표예측의 연계 방안
3.2 프로세스 성과지표 예측을 위한 구조
3.3 프로세스 성과지표 예측을 위한 구조의 구현
Ⅳ. 접근법 검증
4.1 대상 프로세스와 예측 성과지표
4.2 활용 데이터와 전처리
4.3 프로세스 마이닝 분석 결과의 활용
4.4 학습 방법
4.5 예측 결과
Ⅴ. 결론 및 시사점
참고문헌
Abstract

저자

• 강영식 [ Youngsik Kang | 명지대학교 경영정보학과 ]
• 이현우 [ Hyunwoo Lee | 명지대학교 경영정보학과 ]
• 김병수 [ Byoungsoo Kim | 영남대학교 경영학과 ] 교신저자

참고문헌