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웹 마이닝은 사용자의 웹 이용 분석을 위해 웹에서 발생한 데이터를 대상으로 유용한 패턴을 찾 아내는 기법이다. 하지만 기존의 웹 마이닝은 웹 로그의 연속적인 특성을 충분히 반영하여 분석하지 못하였다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 프로세스 마이닝을 활용하여 프로세스 모델에 의한 순 차적인 관계에 따른 웹 접속 로그를 분석하는 프레임워크를 제시한다. 프로세스 모델에 기반한 웹 로 그 분석은 웹 페이지들을 이동한 사용자들의 행위를 이해하고 문제점과 개선방안을 도출하는 데 유용 하게 사용될 수 있다. 본 연구에서는 제안한 방법론을 이용하여 대학정보시스템의 웹 로그를 분석하 여 적용 가능성과 그 분석 결과를 제시하였다.

Web mining techniques are often used to discover useful patterns from data log generated by Web servers for the purpose of web usage analysis. Yet traditional Web mining techniques do not reflect sufficiently sequential properties of Web log data. To address such weakness, we introduce a framework for analyzing Web access log data by using process mining techniques. To illustrate the proposed framework, we show the analysis of Web access log in a campus information system based on the framework and discuss the implication of the analysis result.

본 연구에서는 정보시스템의 구축 효과를 분석하기 위한 방안으로 프로세스 마이닝 기법 기반 의 프레임워크를 제시하였다. 새로운 정보시스템의 도입 효과를 기존에 사용하던 정보시스템과 프로 세스 관점에서 정량적으로 비교 분석 가능한 프레임워크를 설계하고, 시스템 변화에 따른 다양한 변 수들을 파악하기 위한 설정 도구를 소개하였다. 프로세스 마이닝은 정보시스템에서 발생한 로그와 트 랜잭션 기록 등을 바탕으로 프로세스 관점에서 다양한 성과 분석과 패턴 분석 등을 수행할 수 있어 정 보시스템의 성능을 평가하기 위한 도구로 활용 가능하다. 본 연구에서는 프로세스 마이닝 기법을 활 용해 기존 시스템과 신규 시스템의 성능을 비교 분석함으로써 정보시스템 도입효과를 정량적으로 검 증하기 위한 방안을 모색하였다. 제안된 프레임워크와 설정 도구는 다양한 산업 분야에서의 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

This paper presents a framework for analyzing the effects of newly introduced information systems based on the process mining techniques. The framework enables a quantitative comparison and analysis of legacy systems and new systems in process oriented perspectives. In addition, a configuration tool for understanding and identifying a variety of variables is presented. Process mining can be utilized for evaluating the performances of information systems because it provides various functions such as process discovery, performance analysis, and pattern analysis. This paper proposes a new method for quantitatively analyzing and comparing the effects of a newly adopted information system and its corresponding existing information system. We hope the framework and configuration tool could be utilized in various industries.

Recently, enterprise information systems accumulate business events in log files. Such event logs enable analysts to keep the track of conducted tasks and context in business process execution. Process mining techniques are widely used to understand and analyze the event logs, considering their underlying business process. This research introduces a technique for bottleneck identification in business process using process mining and process capacity theory. Trace clustering is also applied to divide process instances in the event log into several process models which contain similar behaviors. The proposed technique is illustrated through experiments using real-world event logs which were collected from repair service execution in a telecom company.

음식배달 시장의 성장이 코로나19 대유행 이후 음식배달 시장의 성장이 코로나19 대유행 이후 제한하는 아파트 단지 및 기타 시설들이 증가하고 있다 그 대안으로 자율주행 로봇을 통한 문전 배송이 부상하고 있다. 본 연구는 자율주행 로봇배달 활성화를 하여 배달 방식에 따라 Business Process를 두 가지 패턴으로 구성했다. D2D(Door to Door) 모델과 D2R2D(Door to Rider to Door) 모델로 구분하고 Process Mining을 통해 두 모델을 비교 분석하는 방법을 시연하였다. 본 연구에서는 Virtual Event Log를 활용하여 배달 환경 등에 따라 Business Process인 D2D 또는 D2R2D를 자유롭게 선택하여 활용 가능할 수 있도록 하였다

A company’s success largely depends on its business processes, which evolve as its environment changes. Therefore, maintaining a well-defined set of business processes deserves much attention of senior managers. There are many types of knowledge associated with each business process, such as organizational unit responsible for its execution, resource, business rule and domain knowledge. These types of knowledge need to be managed systematically and continuously, but in reality, they are not managed well in most companies. This paper suggests a noble approach to capturing, and managing such knowledge for agile and efficient execution of business processes. First, it suggests the use of ontology as a standard representation of business process knowledge to be shared both by business world and by IT world. Second, it suggests the use of process mining techniques to extract new business processes from the analysis of business process log files created as business processes are executed. These suggestions are illustrated with examples.

본 연구는 프로세스 마이닝 기법을 활용하여 지방자치단체의 재난관리 프로세스를 분석하고, 이를 바탕 으로 효율적이고 효과적인 재난관리체계를 구축하기 위한 개선 방향을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 강원권 A 기초자치단체의 풍수해 대응과 관련된 2022년도 전자결재 문서 1,615건을 대상으로 주요 기능별 빈도, 업무 부하, 대응 소요 시간 등을 정량적으로 분석하였다. 분석 결과, 특정 기능과 부서에 업무 부하가 집중되며, 일부 대응 절차가 장기화되는 문제가 존재하는 것으로 나타났다. 또한, 개별 재난대응 프로세스 간 구조적 차이가 존재하는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 업무 부하의 완화 및 관리를 통한 재난관리 프로세스의 최적화 방안과 더불어 프로세스 마이닝 기법을 활용한 재난관리체계 고도화의 필요성을 제안하였다. 본 연구는 프로세스 마이닝 기법을 적용하여 지방자치단 체의 재난관리 프로세스를 분석하고, 이에 기반하여 재난대응체계의 효율화를 위한 정책적 시사점을 제공하였다는 점에서 의의가 존재할 것이다.

This study analyzes the disaster management processes of local governments using process mining techniques and proposes measures to establish a more efficient and effective disaster management system. To this end, a quantitative analysis was conducted on 1,615 electronic approval documents related to wind and flood disaster responses from a local government in the Gangwon region in 2022. The analysis revealed that workloads were concentrated in specific functions and departments, and that certain response procedures were unduly prolonged. Additionally, structural differences were identified across individual disaster response processes. Based on these findings, this study proposes an optimization strategy aimed at mitigating excessive workloads and improving workload distribution, while emphasizing the need to enhance disaster management systems through process mining techniques. This study contributes to the field by empirically applying process mining techniques to the analysis of local government disaster management processes and providing practical policy implications for improving disaster response efficiency.

다양한 디바이스(엑스레이 장비와 자기공명촬영장치 등)와 전사 어플리케이션(전사적자원관리 시스템, 고객관계관리 시스템, 그룹웨어 등)이 데이터의 폭발적인 성장을 이끌고 있다. 프로세스 마이닝은 이러한 디바이스와 전사 어플리케이션이 남긴 업무 수행에 관한 로그 데이터(이벤트 로그)를 분석해서 프로세스 혁신 지식(프로세스 모델, 프로세스 성과 정보, 병목지점, 위반사례 등)을 발견하고, 프로세스를 진단하는데 활용될 수 있다. 프로세스 마이닝의 산업 활용 사례가 전 세계적으로 증가하고 있으나, 국내 산업에 적용된 사례가 드물고 관련 방법론이 견고하지 못한 상황이다. 이러한 한계점을 극복하기 위해서 본 연구는 전사 어플리케이션 중의 하나인 전자결재 시스템의 로그 데이터를 분석하여 전재결재 업무에 관한 프로세스 지식 발견과 진단을 위한 프로세스 마이닝 기반의 방법론을 제안하고자 한다. 제안된 방법론은 국내 M대학교의 전자결재 업무에 대한 진단 사례를 통해서 검증된다. 본 연구의 결과는 IT 시장조사기관인 IDC가 예측한 빅 데이터(big data)의 폭발적인 성장 환경에서 국내 민간과 공공분야가 프로세스 혁신 지식의 발견을 통해서 새로운 기회를 찾는데 도움을 줄 수 있을 것이다. 마지막으로 본 연구의 한계점과 향후 연구방향이 토론된다.

A variety of devices(e.g., X-ray device & MRI) and enterprise applications (e.g., ERP & CRM) have resulted in explosive data growth. Process mining can be utilized to discover process innovation knowledge from event logs produced by the devices and applications, and to diagnose process based on the discovered knowledge. Although the industrial application of process mining has increased globally, its application examples to home industries are rare. To address this knowledge void, this study attempts to propose a methodology for electronic approval process knowledge discovery and diagnostics based on process mining. The case study of university electronic approval process demonstrates the applicability of our methodology. The research results are likely to help private and public organizations seize new opportunities in the age of big data. Finally the limitation and future direction of this paper are discussed.

최근 ICT 기반 서비스 기업의 성공 사례로 다양한 창업 기업 육성 및 지원이 등장하고 있지만 정책 및 지원이 창업 초기에 몰려 있어 창업 후 안정적인 성장이 어려운 실정이다. 이는 창업 과업을 개별적인 활동으로 인식하기 때문이다. 하지만 창업 초기부터 성장 및 안정 단계에 이르기까지 창업 성공에 영향을 미치는 일련의 프로세스가 존재하고 이를 파악하는 것은 창업자의 성공적인 창업 경험을 지원하는 기반이 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 실제 창업 경험자들을 대상으로 설문 조사를 실시하여 프로세스 마이닝 기법을 이용하여 창업 프로세스 모델을 구축하고 분석하고자 한다. 실제 ICT 서비스업 창업 사례를 기반으로 프로세스 분석한 결과, 창업자 분석, 아이디어 도출, 사업계획서 작성, 사업다각화가 전체 창업 과정에서 중요한 프로세스로 도출되었다. 반면에 마케팅 관련 활동 및 투자자금 활용 과업이 빈도는 높았지만 중요하게 나타나지 않았는데 이는 이러한 활동들이 일회성 활동이 아니라 지속적으로 수행되어야 하는 과업임을 의미한다. 본 연구에서 제안하는 분석 방법을 통해 창업 과업 간의 순차적인 흐름을 도출하고 과업 수행 간 특징을 도출할 수 있을 뿐만 아니라 개별 과업 단위의 연구에서는 파악할 수 없었던 일시적 과업의 파악과 상호 보완적인 과업 활동의 파악이 가능할 것이라 기대된다. 본 연구에서 제안하는 프로세스 모델 및 분석 결과를 바탕으로 창업자 지원 시스템을 구축하게 되면 더 많은 실제 창업 사례 분석을 통하여, 예비 창업자 또는 신규 창업자의 창업 과정에서 개인별 맞춤형 지원이 가능할 뿐만 아니라, 창업 과정에서 발생되는, 또는 발생 가능한 여러 어려움을 극복하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

Recently there are many development and support policies for start-up companies because of successful venture companies related to ICT services. However, as these policies have focused on the support for the initial stage of start-up, many start-up companies have difficulties to continuously grow up. The main reason for these difficulties is that they recognize start-up tasks as independent activities. However, many experts or related articles say that start-up tasks are composed of related processes from the initial stage to the stable stage of start-up firms. In this study, we models the start-up processes based on the survey collected by the start-up companies, and analyze the start-up process of ICT service companies with process mining techniques. Through process mining analysis, we can draw a sequential flow of tasks for start-ups and the characteristics of them. The analysis of start-up businessman, idea derivation, creating business model, business diversification processes are resulted as important processes, but marketing activity and managing investment funds are not. This result means that marketing activity and managing investment funds are activities that need ongoing attention. Moreover, we can find temporal and complementary tasks which could not be captured by independent individual-level activity analysis. Our process analysis results are expected to be used in simulation-based web-intelligent system to support start-up business, and more cumulated start-up business cases will be helpful to give more detailed individual-level personalization service. And our proposed process model and analyzing results can be used to solve many difficulties for start-up companies.

ERP는 전사 비즈니스 프로세스의 자동화와 통합을 지원하고, 업무 수행에 관한 방대한 데이터를 기록하고 있다. 최근에 학계와 재계는 ERP 비즈니스 프로세스의 성과 개선과 컴플라이언스 강화를 지원할 수 있는 프로세스 마이닝에 많은 관심을 기울이고 있다. 그러나 이러한 관심은 SAP ERP와 같은 외산 ERP를 채택한 대기업의 비즈니스 프로세스 분석과 개선에 한정되어 있다. 사실, 외산 ERP에 비해 국산 ERP는 이벤트 데이터를 기록하고 관리하는 역량이 부족하다. 그러므로 국산 ERP에 프로세스 마이닝을 적용하는 것은 큰 도전과제이다. 이러한 도전과제를 극복하기 위해 본 연구는 프로세스 마이닝을 활용하여 국산 ERP의 프로세스를 분석하고자 한다. 이와 함께, 본 연구는 국내 화장품 제조기업의 사례에서 배운 교훈을 토론할 것이다. 본 연구의 결과는 국산 ERP를 채택한 국내 중소기업의 경쟁력 강화에 도움을 줄 것으로 기대되며 중소기업 ERP 구축에 투입된 한국 정부의 막대한 투자가 성과를 내는 것에 기여할 수 있을 것이다.

ERP supports the automation and integration of business processes of enterprises and records voluminous data about the business activities of enterprises. The academe and business enterprises are focusing on process mining, which improves the performance of business processes and strengthens compliance. However, these studies focused on analysis of the business process of large companies, which adopts foreign ERP, such as SAP ERP or Oracle ERP. In comparison with foreign ERP, domestic ERP lags behind in terms of logging and managing of event data. Therefore, the application of process mining to domestic ERP is a challenging task. The present study aims to analyze domestic ERP based on process mining to overcome this challenge. This study discusses the lessons learned from a case study in a Korean cosmetics manufacturing company. Our results are expected to strengthen the competitiveness of Korean small and medium-sized enterprises that adopt domestic ERP and realize the outcomes of the large investment of the Korean government on the ERP implementation of enterprises.

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.

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.

The purpose of operating the main homepage of University is to provide the related information about University resources to site visitors. In this study, we analyze website browsing patterns and extract characteristics of users in order to improve its utilization. The access log files to main homepage were used to analyze the browsing patterns and converted to process log files adaptable to a process mining tool, ProM. Finally we provide useful information about user friendly homepage design and suggest plans for improving its utilization to website operators.

Manufacturing process mining performs various data analyzes of performance on event logs that record production. That is, it analyzes the event log data accumulated in the information system and extracts useful information necessary for business execution. Process data analysis by process mining analyzes actual data extracted from manufacturing execution systems (MES) to enable accurate manufacturing process analysis. In order to continuously manage and improve manufacturing and manufacturing processes, there is a need to structure, monitor and analyze the processes, but there is a lack of suitable technology to use. The purpose of this research is to propose a manufacturing process analysis method using process mining and to establish a manufacturing process mining system by analyzing empirical data. In this research, the manufacturing process was analyzed by process mining technology using transaction data extracted from MES. A relationship model of the manufacturing process and equipment was derived, and various performance analyzes were performed on the derived process model from the viewpoint of work, equipment, and time. The results of this analysis are highly effective in shortening process lead times (bottleneck analysis, time analysis), improving productivity (throughput analysis), and reducing costs (equipment analysis).

본 연구는 조선 산업의 선박 건조 공사 수행 과정에서 불규칙적으로 발생하는 재작업문제에 대한 분석 및 개선 방안을 제시하고자 하였다. SPP조선의 SAP(ERP) 외주공사 재작업 이벤트 로그를 수집하여 정제하고, 프로세스 마이닝 방법 중 퍼지 마이닝, 패턴 분석, 보틀넥 분석으로 프로세스 발견 및 분석을 실시하였고 결과 및 시사점을 도출하였다. SPP조선의 재작업은 크게 선주 요구사항, 설계 개선 사항, 현장 작업 도 미숙의 원인이 되어 생산 재작업, 설계 변경 재작업이 발생함을 발견하였다. 또한 재작업 프 로세스에서 가장 많이 발생하는 패턴인 PB(선체도장)-2A(선주요구)-P1(생산 재작업)공사의 사 전 방지를 위해 사례분석 결과의 방법을 수행해야한다. 시사점으로는 먼저 조선 산업에서 본 공사 후 재작업 공사 프로세스 모델 도출 및 원인 분석 으로 재작업 예방 및 최소화, 생산성 향상, 비용감소에 기여하였다. 둘째, 프로세스 마이닝 방법 론을 국내 조선기업에 대한 재작업 사례를 분석함으로서 추후 연구의 가이드라인을 제시하였다. 셋째, 기업 관리자들에게 프로세스 모델, 문제점 및 원인들을 체계적으로 보여주어 업무 능력 향상에 기여하였다는 점에서 의의를 가진다.

The purpose of this study is to analyze and remedy the irregular rework problems in shipbuilding industry. We collected and refined the rework event log of the SAP (ERP) outsourcing company of SPP shipbuilding. The process discovery and analysis were performed by fuzzy mining, pattern analysis and bottle neck analysis among process mining methods. The reworking of SPP shipbuilding was found to cause production rework and design change rework as ship owner 's requirement, design improvement, and field work were also causes of immaturity. In addition, method of case analysis result should be carried out in order to prevent PB(ship painting)-2A(ship owner request)-P1(re-work of production) which is the most common pattern in rework process. First, in the shipbuilding industry, the reworking process model and the analysis of the cause of rework contributed to prevention and minimization of rework, productivity improvement and cost reduction. Second, the process mining methodology is analyzed and the guidelines for future research are presented. Finally, it has a significance in that it contributes to improvement of business ability by systematically showing process model, problems and causes to enterprise managers.

본 연구에서는 광산 지반침하 발생 위험도를 상대적 순위 관점에서 평가할 수 있는 GIS 기반의 소프트웨어를 개발하였다. 한국광해관리공단에 구축된 광산GIS 자료로부터 추출 가능한 지반침하 영향인자 15개를대상으로 통계 기반의 빈도비 모델, 반정량적 기법인 퍼지 소속 함수, 가중치를 산정하는 계층분석기법을 결합하여 적용할 수 있도록 설계하였다. 소프트웨어 구현을 위해 Visual Basic.NET과 ArcObjects 프로그래밍을 수행하였으며, ArcMap 프로그램 확장 툴바 형태로 개발하였다. 4단계 과정(인자 선택, 가중치 산정, 빈도비 또는 퍼지분석, 지도 작성 옵션)을 통해 분석된 결과는 ArcGIS 프로그램에서 가시화(2, 3차원)할 수 있도록 하였다. 개발된소프트웨어를 강원도 폐탄광 지역에 적용한 결과 갱도, 지형, 지질, 수계 조건을 함께 고려하여 분석을 수행할수 있었으며, 기 지반침하지와의 공간적 비교 분석을 통한 검증 결과 신뢰할 수 있는 평가 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 개발한 소프트웨어가 폐광산 지역의 지반침하 예측 및 관리를 지원할 수 있는 도구로서 유용하게활용될 수 있을 것으로 기대한다.

This paper presents a GIS-based software for evaluating subsidence susceptibility in abandoned mine areas. The software is designed to combine frequency ratio model, fuzzy membership functions, analytic hierarchy process to prioritize areas vulnerable to subsidence incorporating 15 contributing factors which can be extracted from Mine GIS of Mine Reclamation Corporation. ArcObject programming using Visual Basic.NET was performed to implement the software as an extension toolbar in ArcMap program. It enables to provide 2D or 3D visualization of final resultant data obtained from four step processes (factor selection, weighting, correlation analysis, mapping option). Application of the software to the abandoned coal mine areas in Gangwon-do revealed that the software can analyze ground stability considering drift, topography, geology and hydrological conditions. Consequently, it gave a reasonable subsidence susceptibility map by spatially comparing with subsidence inventory map. The developed software can be effectively utilized to support subsidence prediction and management of abandoned mine areas

본 논문에서는 스마트 공장에서 의사결정 모델을 이용한 순차 마이닝 기반 제조공정을 제안한다. 제안하는 모델은 소규모의 제조공정에서 순차 마이닝 의사결정 모델을 적용하여 제조 효율을 높이는 방법이다. 제조 단계 중 제품 제조 과정에서 나타나는 데이터를 입력 변수들로 구성하고, 시간당 제조량과 불량률을 출력 변수로 구성한다. t-검정을 통해 유의 수준이 높은 변수만을 사용하여 GSP 알고리즘과 REPTree 알고리즘을 이용한 규칙과 모델을 생성한다. 의미있는 순차 규칙과 의사결정 모델은 정확도, 민감도, 특이성, 예측도를 통해 유의미함을 확인한다. 결과적으로, 실제 제조에 적용한 결과 불량률은 0.38%가 개선되었고, 시간당 제조량은 평균 1.89/h 증가되었다. 이는 소규모 제조 공정에서 데이터 마이닝 분석을 통한 제조 효율을 높이기 위한 의미있는 결과를 나타낸다.

In this paper, we propose a sequence mining based manufacturing process using a decision model in cognitive factory. The proposed model is a method to increase the production efficiency by applying the sequence mining decision model in a small scale production process. The data appearing in the production process is composed of the input variables. And the output variable is composed the production rate and the defect rate per hour. We use the GSP algorithm and the REPTree algorithm to generate rules and models using the variables with high significance level through t-test. As a result, the defect rate are improved by 0.38% and the average hourly production rate was increased by 1.89. This has a meaning results for improving the production efficiency through data mining analysis in the small scale production of the cognitive factory.

기존 연구들은 주로 사용자의 게임 참여 동기나 사회적 욕구에 따른 이탈 요인을 연구하였다. 하지만, 기존 연구들은 게임 참여 동기 관점에서 집중하다 보니, 사용자 불만 사항 개선에 따른 사용자 이탈에 관한 분석은 비교적 적게 이루어져왔다. 게임에 대한 사용자 불만 사항과 그에 따른 게임 품질 개선은 사용자가 게임에 참여하는 요인 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 사용자 불만 요인이 사용자 이탈에 미치는 영향을 실증적으로 분석하여 그 관계를 살펴보고자 한다. 본 연구는 최근 유행했던 “PUBG - 배틀그라운드 게임”을 분석하여 제품 품질에 대한 불만 사항 피드백이 얼마나 사용자 이탈에 영향을 주는지 실증적으로 분석 한다. 텍스트 마이닝(Text Mining) 분석을 통해, 사용자들의 품질에 대한 불만요인을 도출하였고, 콕스모델(Cox Model)을 통해 불만 요인에 따른 사용자의 이탈률을 추정하였다. 또한 준실험설계 방법을 통해 실제 불만사항 개선 패치에 따라 사용자 수가 어떻게 변화하는지 살펴봄으로 본 연구 결과를 검증하였다. 분석 결과, 불만 사항 중 게임의 재미와 관련된 요인들이 사용자 이탈에 가장 큰 영향을 주었고, 반면 게임 사용 편의성과 관련된 불만 사항들은 비교적 사용자 이탈에 적은 영향을 준다는 것을 실증적으로 보였다. 본 연구결과에 따르면, 게임 불만 요인 개선에 따라 사용자들의 이탈 정도가 달라질 수 있으며, 이에 따라 게임 사용자 관리를 할 수 있다는 것을 밝혀냈다. 본 연구는 게임 개발 및 운영사 입장에서 사용자들의 불만 사항 개선에 대한 우선 순위를 제공해 줌으로서 실증적인 공헌을 제시한다.

Obviating user churn is a prominent strategy to capitalize on online games, eluding the initial investments required for the development of another. Extant literature has examined factors that may induce user churn, mainly from perspectives of motives to play and game as a virtual society. However, such works largely dismiss the service aspects of online games. Dissatisfaction of user needs constitutes a crucial aspect for user churn, especially with online services where users expect a continuous improvement in service quality via software updates. Hence, we examine the relationship between a game’s quality management and its user base. With text mining and survival analysis, we identify complaint factors that act as key predictors of user churn. Additionally, we find that enjoyment-related factors are greater threats to user base than usability-related ones. Furthermore, subsequent quasi-experiment shows that improvements in the complaint factors (i.e., via game patches) curb churn and foster user retention. Our results shed light on the responsive role of developers in retaining the user base of online games. Moreover, we provide practical insights for game operators, i.e., to identify and prioritize more perilous complaint factors in planning successive game patches.

The latest issue is the smart factory. In order to implement this smart factory, the most fundamental element is to establish product specifications for factors affecting the product, obtain useful data to analyzed and predicted, and maintain safety. But most manufacturers have many errors. Therefore, the purpose of this study is to verify factors of product through statistical techniques and to study the process control and safety.