본 논문에서는 KNN 대체와 LOF 알고리즘의 결합 모델을 확장하여 실시간 비즈니스 프로세스 모니터링을 위한 비정상 종료 예측 방법론을 제안하였다. 기존의 룰 기반 모니터링 방법론은 실시간 프로세스 진행 정도에 따른 비관측 정보에 기인하여 조기 경보 및 실시간 대응이 힘들다는 한계점을 안고 있다. 이를 해결하기 위하여 비관측 정보에 대한 가정 및 진행 중인 프로세스의 향후 경로 예측을 통해 종료 시점에서 예상되는 LOF를 추정하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘을 적용하여 실시간 비즈니스 프로세스 모니터링 과정에서 각 관측 시점마다 종료 시점에서의 결과를 예측함으로써, 전 시점에 걸친 추세를 살펴종료 패턴을 예측할 수 있다. 이를 통해 비즈니스 프로세스의 실시간 진척에 대한 정보를 가시화함으로써 기회 및 위협에 사전에 대응할 수 있게 하여 프로세스 관리 수준의 향상을 기대할 수 있을 것으로 예상된다.
In this paper, we propose a novel approach to fault prediction for real-time business process monitoring method using extended KNN imputation based LOF prediction. Existing rule-based approaches to process monitoring has some limitations like late alarm for fault occurrence or no indicators about real-time progress, since there exist unobserved attributes according to the monitoring phase during process executions. To improve these limitations, we propose an algorithm for LOF prediction by adopting the imputation method to assume unobserved attributes. LOF of ongoing instance is calculated by assuming next probable progresses after the monitoring phase, which is conducted during entire monitoring phases so that we can predict the abnormal termination of the ongoing instance. By visualizing the real-time progress in terms of the probability on abnormal termination, we can provide more proactive operations to opportunities or risks during the real-time monitoring.
