KR101282979B1 - 워크플로우 기반 협력 네트워크 분석방법 및 시스템 - Google Patents

워크플로우 기반 협력 네트워크 분석방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

워크플로우 기반 협력 네트워크 분석 방법 및 시스템이 제공된다. 다수의 단위업무로 구성되는 워크플로우 네트워크를 생성하고 관리하는 워크플로우 관리부, 상기 워크플로우 네트워크를 수행자와 상기 단위업무 간의 관계를 나타내는 협력 네트워크로 변환하는 협력 네트워크 변환부, 상기 협력 네트워크를 기초로 협력 매트릭스를 생성하는 협력 매트릭스 연산부 및 상기 협력 매트릭스를 기초로 상기 협력 네트워크를 분석하는 분석부를 포함한다.

Description

워크플로우 기반 협력 네트워크 분석방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR ANALYSING AFFILIATION NETWORK BASED ON WORKFLOW}
본 발명은 조직 내의 워크플로우 모델을 기초로 협력 네트워크(affiliation network)를 분석하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
워크플로우(workflow)란 기업 비즈니스에서 정의된 업무와 관련된 사람, 정보 자원의 흐름을 통합적으로 관리, 지원해주는 업무 처리 자동화 시스템이다.
기업은 조직 내의 조직 정보, 경영 정보, 파트너 정보 등을 효율적으로 운영 및 관리하기 위하여 워크플로우 모델을 도입하여 비즈니스 프로세스를 설계, 관리 할 수 있다.
또한, 기업은 워크플로우 모델을 도입함으로써, 프로세스를 자동화하고, 업무 생산성을 향상시키며, 업무 처리의 효율성을 높이고, 비용을 감소시킬 수 있다.
워크플로우 모델은 조직의 모습을 할당 업무(task), 수행자(actor), 역할(role), 액티비티(activity) 및 자료 저장소(repository)로 표현한다. 이러한 워크플로우 모델은 빌더 타임에서 정의되고, 런타임 시에 미리 정의된 내용을 기반으로 하여 프로세스의 생성, 탐색 또는 제어와 같은 기능을 수행한다.
도 1은 워크플로우 모델을 정의하는데 필수적으로 요구되는 객체 유형들의 집합과 그들 간의 관계를 정의한 워크플로우 메타 모델을 도시하고 있다.
워크플로우 메타 모델을 구성하는 객체 유형들은 워크플로우 프로시저, 액티비티, 역할, 수행자, 연관 데이터, 트랜지션, 호출 어플리케이션 등이 있다.
워크플로우 프로시저(Workflow Procedure)는 프로세스로서, 액티비티라고 정의되는 단위 업무들의 집합과 이들 간의 실행 순서로 정의된다. 워크플로우 관리 시스템은 정의된 워크플로우 프로시저에 의해 구조화되고 제어되고 실행된다. 또한, 워크플로우 프로시저에 내포된 제어 흐름은 액티비티들에 대한 4가지의 기본적인 제어 흐름 유형들인 순차적(Sequential), 선택적(Disjunctive), 병렬적(Conjunctive), 반복적(Repetitive) 제어 흐름 유형들의 조합으로 표현된다.
액티비티(Activity)는 워크플로우 프로시저를 구성하는 기본 단위업무이다. 액티비티는 작업 액티비티(Work Activity), 블록 액티비티(Block Activity), 서브프로세스 액티비티(Subprocess Activity), 게이트웨이 액티비티(gateway Activity), 이벤트 액티비티(Event Activity) 등으로 구분된다. 이들 액티비티 간에는 실행 시간의 선후관계가 존재하며, 이러한 선후관계는 워크플로우 프로시저의 기본 제어흐름 유형을 통해 정의되며, 이는 곧 워크플로우 프로시저의 정의를 의미한다.
역할(Role)과 수행자(Actor)는 워크플로우 모델을 위한 조직 정보를 정의하는 핵심 요소로서, 역할은 논리적 조직의 개념 또는 물리적 부서의 개념으로서 액티비티에 할당되며, 수행자는 워크플로우 프로시저를 구성하는 작업 액티비티의 실행을 담당하는 자로서 일정한 역할이 할당된다.
연관 데이터(Relevant Data)는 워크플로우 프로시저 인스턴스의 실행시에 요구되는 각 액티비티의 입출력 데이터이다. 연관 데이터는 해당 프로세스를 구성하는 액티비티들의 입출력 데이터로 이용되며, 프로세스의 제어흐름을 결정짓는 트랜지션들의 변수로 이용된다.
트랜지션(Transition Condition)은 워크플로우 프로시저의 제어흐름에 따른 액티비티들의 실행 순서를 제어하기 위해 정의되는 객체이다. 이러한 트랜지션은 연관 데이터를 변수로 이용하여 액티비티 실행 순서를 정의한다.
한편, 기업의 규모가 팽창함에 따라 처리되어야 할 프로세스 업무 처리량 및 관련된 이력 정보들이 기하급수적으로 늘어나고 있다. 따라서, 워크플로우 및 비즈니스 프로세스에 대한 개선과 재발견을 위한 새로운 기술이 요구되고 있다.
워크플로우 모델과 일련의 워크플로우 모델들의 그룹으로 정의되는 워크플로우 패키지로부터 워크플로우 프로세스 관련 지식을 발견해내는 기법을 워크플로우 인텔리전스 발견 기법이라고 하며, 워크플로우 모델들의 실행이력인 로그 정보로부터 워크플로우 관련 지식을 발견해내는 기법을 워크플로우 인텔리전스 재발견기법이라고 한다. 대량의 워크플로우 및 비즈니스 프로세스 모델과 그들의 실행 이력을 기반으로 하는 워크플로우 프로세스 관련 지식의 발견 및 재발견 알고리즘들과 이를 위한 프레임워크의 확보 유무는 워크플로우 관리 시스템과 비즈니스 프로세스 관리 시스템의 가치를 평가하는데 중요한 요소이다.
이중에서, 워크플로우 모델을 기반으로 하는 협력 네크워크(Affiliation Network)를 발견함으로써 워크플로우 모델에 배정된 업무수행자들(Actors)과 단위업무들(Activities) 간의 소속 관계를 파악할 수 있으며, 이에 대한 분석을 통해 조직에서 수행하는 업무에 할당된 인적자원과 그에 따른 비용 및 업무 협력 정도를 파악하는 것이 가능하다. 여기서, 협력 네트워크란 워크플로우 모델상에 정의된 역할담당 및 수행자배정 정보를 바탕으로 업무수행자들과 단위업무들 간에 형성된 상호관계를 나타내는 네트워크 모델을 의미한다.
따라서, 조직에서 운용 중 또는 운용 예정인 워크플로우 모델로부터 협력 네트워크를 찾아내고 이를 통해 업무수행자들과 단위업무들 간의 협력 관계를 용이하게 분석할 수 있는 협력 네트워크 분석 방법 및 시스템의 도입이 요구되고 있다.
이와 관련하여, 한국공개특허 제2003-0032593호에는 "워크플로우 마이닝 시스템 및 방법"이라는 제목의 발명이 개시되어 있다. 한국공개특허 제2003-0032593호의 발명은 워크플로우 시스템의 운영 과정에서 축적된 워크플로우 로그 데이터에 데이터 마이닝 기법을 적용하여 프로세스 또는 업무의 과거 수행 결과를 평가, 분석 및 진단하기 위한 워크플로우 마이닝 시스템 및 방법에 관한 것이다.
한국공개특허 제2003-0032593호, "워크플로우 마이닝 시스템 및 방법"
본 발명은 상술한 종래의 문제점을 극복하기 위한 것으로서, 본 발명의 목적은 워크플로우 관리 시스템을 도입한 조직내의 전체 프로세스 정보인 워크플로우 모델을 추출하여 조직에 존재하는 모든 인적 자원과 해당 프로세스 간의 소속관계를 보여주며, 이에 대한 분석을 실시함으로써 조직에서 수행하는 업무에 할당된 인적자원과 그에 따른 비용과 업무 협력 정도를 분석할 수 있는 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 1 측면에 따른 워크플로우 기반 협력 네트워크 분석 시스템은, 다수의 단위업무로 구성되는 워크플로우 네트워크를 생성하고 관리하는 워크플로우 관리부, 상기 워크플로우 네트워크를 수행자와 상기 단위업무 간의 관계를 나타내는 협력 네트워크로 변환하는 협력 네트워크 변환부, 상기 협력 네트워크를 기초로 협력 매트릭스를 생성하는 협력 매트릭스 연산부 및 상기 협력 매트릭스를 기초로 상기 협력 네트워크를 분석하는 분석부를 포함한다.
여기서, 상기 협력 네트워크 변환부는 상기 워크플로우 네트워크 상에 정의된 역할(Role) 정보 및 수행자(Actor) 정보를 기초로 상기 워크플로우 네트워크를 수행자와 단위업무간의 상호 관계를 나타내는 협력 네트워크로 변환할 수 있다.
여기서, 상기 워크플로우 네트워크는 액티비티 정보, 저장소(repository) 정보, 역할(role) 정보, 상기 수행자 정보 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
여기서, 상기 협력 매트릭스 연산부는, 상기 협력 매트릭스로부터 연루협력 매트릭스 및 참여협력 매트릭스를 생성할 수 있다.
여기서, 상기 분석부는 상기 연루협력 매트릭스를 분석하여 상기 단위업무에 관한 수행자의 연루 여부를 취득하고, 상기 참여협력 매트릭스를 분석하여 상기 수행자의 상기 단위업무에의 참가 여부를 취득할 수 있다.
여기서, 상기 연루협력 매트릭스의 행과 열은 수행자에 대응되며, 상기 연루협력 매트릭스의 비대각선의 단위원소는 행과 열의 수행자 쌍의 두 명의 수행자들이 공동으로 연루된 단위업무의 수를 표시하고, 상기 연루협력 매트릭스의 대각선의 단위원소는 수행자 각각이 연루된 단위업무의 수를 표시할 수 있다.
여기서, 상기 참여협력 매트릭스의 행과 열은 단위업무에 대응되며, 상기 참여협력 매트릭스의 비대각선의 단위원소는 행과 열의 단위업무 쌍의 두 개의 단위업무들의 실행에 공동으로 참여하는 수행자의 수를 표시하고, 상기 참여협력 매트릭스의 대각선의 단위원소는 각각의 단위업무의 실행에 배정된 수행자의 수를 표시할 수 있다.
여기서, 워크플로우 기반 협력 네트워크 분석 시스템은 워크플로우 네트워크, 협력 네트워크 및 협력 매트릭스 중 적어도 하나 이상을 저장하는 저장부를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 저장부는, 상기 워크플로우 네트워크를 저장, 관리하는 워크플로우 정의 DB, 상기 협력 네트워크를 저장, 관리하는 협력 네트워크 DB 및 상기 협력 매트릭스를 저장 관리하는 협력 매트릭스 DB를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 제 2 측면에 따른 협력 네트워크 분석 시스템을 이용한 워크플로우 기반 협력 네트워크 분석 방법은, 다수의 단위업무로 구성되는 워크플로우 네트워크를 수행자와 상기 단위업무 간의 관계를 나타내는 협력 네트워크로 변환하는 단계, 상기 협력 네트워크를 기초로 협력 매트릭스를 생성하는 단계 및 상기 생성된 협력 매트릭스를 기초로 상기 협력 네트워크를 분석하는 단계를 포함한다.
여기서, 상기 협력 네트워크로 변환하는 단계는 상기 워크플로우 네트워크 상에 정의된 역할(Role) 정보 및 수행자(Actor) 정보를 기초로 상기 워크플로우 네트워크를 수행자와 단위업무간의 상호 관계를 나타내는 협력 네트워크로 변환하는 단계일 수 있다.
여기서, 상기 워크플로우 네트워크는 액티비티 정보, 저장소(repository) 정보, 역할(role) 정보, 상기 수행자 정보 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
여기서, 상기 협력 매트릭스를 생성하는 단계는, 상기 협력 매트릭스로부터 연루협력 매트릭스 및 참여협력 매트릭스를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 협력 네트워크를 분석하는 단계는, 상기 연루협력 매트릭스를 분석하여 상기 단위업무에 관한 수행자의 연루 여부를 취득하는 단계 및 상기 참여협력 매트릭스를 분석하여 상기 수행자의 상기 단위업무에의 참가 여부를 취득하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 연루협력 매트릭스의 행과 열은 수행자에 대응되며, 상기 연루협력 매트릭스의 비대각선의 단위원소는 행과 열의 수행자 쌍의 두 명의 수행자들이 공동으로 연루된 단위업무의 수를 표시하고, 상기 연루협력 매트릭스의 대각선의 단위원소는 수행자 각각이 연루된 단위업무의 수를 표시하는 것일 수 있다.
여기서, 상기 참여협력 매트릭스의 행과 열은 단위업무에 대응되며, 상기 참여협력 매트릭스의 비대각선의 단위원소는 행과 열의 단위업무 쌍의 두 개의 단위업무들의 실행에 공동으로 참여하는 수행자의 수를 표시하고, 상기 참여협력 매트릭스의 대각선의 단위원소는 각각의 단위업무의 실행에 배정된 수행자의 수를 표시할 수 있다.
여기서, 상기 협력 네트워크의 분석 결과를 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 제 3 측면에 따른 컴퓨터 판독 가능한 기억매체는 상기의 워크플로우 기반 협력 네트워크 분석 방법 중 어느 한 방법을 컴퓨터가 행하게 하는 컴퓨터 실행 가능한 프로그램을 격납한다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단에 의하면, 기업 내에서 기존에 존재하는 워크플로우 프로세스 모델로부터 협력 네크워크 모델을 발견하고, 발견된 협력 네트워크를 분석하여 조직 내 직원들과 단위업무들 간의 업무수행관계를 파악할 수 있다.
또한, 전술한 본 발명의 과제 해결 수단에 의하면, 기존의 워크플로우 프로세스 모델을 분석하여 조직에서 수행하는 업무에 할당된 인적자원과 그에 따른 비용과 업무 협력 정도를 분석할 수 있는 수단을 제공할 수 있다.
도 1은 종래의 워크플로우 모델을 정의하는데 필요한 객체 유형들의 집합과 그들간의 관계를 정의한 워크플로우 메타 모델의 관계도이다.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른, 워크플로우 기반 협력 네트워크 분석 시스템의 전체 개요도이다.
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른, 워크플로우 기반 협력 네트워크 분석 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4 는 액티비티-역할-수행자 정보를 포함하는 워크플로우 프로세스 모델을 나타내는 도면이다.
도 5 는 도 4의 워크플로우 프로세스 모델로부터 생성되는 협력 네트워크를 나타내는 도면이다.
도 6 는 도 5의 협력 네트워크를 기초로 생성되는 협력 매트릭스를 나타내는 도면이다.
도 7 는 도 6의 협력 매트릭스로부터 연루협력 매트릭스 및 참여협력 매트릭스를 획득하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 이를 상세한 설명을 통해 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 명세서의 설명 과정에서 이용되는 숫자(예를 들어, 제1, 제2 등)는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위한 식별기호에 불과하다.
또한, 본 명세서에서, 일 구성요소가 다른 구성요소와 "연결된다" 거나 "접속된다" 등으로 언급된 때에는, 상기 일 구성요소가 상기 다른 구성요소와 직접 연결되거나 또는 직접 접속될 수도 있지만, 특별히 반대되는 기재가 존재하지 않는 이상, 중간에 또 다른 구성요소를 매개하여 연결되거나 또는 접속될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 워크플로우 기반 협력 네트워크 분석 시스템의 전체 개요도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 워크플로우 기반 협력 네트워크 분석 시스템(100)은 기업 내에 도입된 워크플로우 프로세스로부터 조직에 속하는 모든 인적 자원과 해당 프로세스간의 소속관계를 찾아내고, 이를 기초로 조직에서 수행하는 단위업무들에 할당된 인적자원과 그에 따른 비용 및 업무협력 정보를 분석하여 사용자에게 제공한다. 이를 위해, 워크플로우 기반 협력 네트워크 분석 시스템(100)은 워크플로우 네트워크를 워크플로우 기반의 협력 네트워크로 변환하고, 변환된 협력 네트워크로부터 협력 매트릭스를 획득한 후, 이를 분석하고 화면에 표시한다. 이와 같은 작업을 수행하는 워크플로우 기반 협력 네트워크 분석 시스템(100)의 세부 구성에 대해서 구성 요소별로 설명하기로 한다.
워크플로우 기반 협력 네트워크 분석 시스템(100)은 워크플로우 관리부(110), 협력 네트워크 변환부(120), 협력 매트릭스 연산부(130), 분석부(140)를 포함한다. 또한, 상기의 구성요소에 더하여 출력부(150) 및 저장부(160)을 더 포함할 수 있다.
워크플로우 관리부(110)는 다수의 단위업무로 구성되는 워크플로우 네트워크를 생성하고 관리한다. 구체적으로, 워크플로우 관리자(110)는 업무별로 워크플로우 프로세스를 정의, 생성하고, 생성된 워크플로우 프로세스를 저장, 관리한다. 이를 위해, 워크플로우 관리자(110)는 프로세스 정의부(112), 프로세스 실행부(114) 및 프로세스 감시부(116)을 포함할 수 있다. 프로세스 정의부(112)는 업무 별로 워크플로우 프로세스를 정의, 생성하고, 프로세스 실행부(114)는 정의된 워크플로우 프로세스를 실행하고 관련된 입출력 정보를 처리한다. 또한, 프로세스 감시부(116)는 실행되는 워크플로우 프로세스의 정상 동작 여부를 감시하고, 이상 동작시에 관리자에게 경보를 발송하거나 프로세스 재실행 요청을 상기 프로세스 실행부(114)에 전송할 수 있다.
또한, 워크플로우 관리부(110)는 프로세스 정의부(112)에서 정의, 생성된 워크플로우 프로세스를 저장부(160)에 저장하거나, 프로세스 실행부(114)에서 워크플로우 프로세스를 실행하는 과정에서의 각종 로그 데이터를 상기 저장부(160)에 저장할 수 있다.
협력 네트워크 변환부(120)는 수행자와 단위업무 간의 관계를 나타내는 협력 네트워크로 변환한다. 구체적으로, 협력 네트워크 변환부(120)는 워크플로우 협력 네트워크 지식 발견 알고리즘을 이용하여 워크플로우 프로세스로부터 협력 네트워크를 자동적으로 변환할 수 있다. 여기서, 협력 네트워크란 워크플로우 모델상에 정의된 역할담당 및 수행자배정 정보를 바탕으로 업무수행자들과 단위업무들 간에 형성된 상호관계를 나타내는 네트워크 모델을 의미한다.
협력 네트워크 변환부(120)는 워크플로우 네트워크의 구성 객체인 단위업무(activity), 역할(role) 및 수행자(actor)를 구성요소로 하여 수행자들과 단위업무들 간의 협력관계를 파악하여 협력 네트워크를 생성한다. 참고로, 워크플로우 네트워크는 액티비티(activity) 정보, 저장소(repository) 정보, 역할(role) 정보, 수행자(actor) 정보 등을 구성 객체로서 포함할 수 있다. 협력 네트워크 지식 발견 알고리즘에 대해서는 도 4, 도 5를 참조하여 상세히 후술하기로 한다.
협력 매트릭스 연산부(130)는 협력 네트워크 변환부(120)에서 생성된 협력 네트워크를 기초로 연산 작업을 수행하여 협력 매트릭스를 생성한다.
구체적으로, 협력 매트릭스 연산부(130)는 생성된 협력 네트워크를 분석하여 협력 네트워크를 협력 매트릭스(bipartite matrix)로 변환하며, 이때 협력 매트릭스는 2차원의 행렬 형태일 수 있다. 협력 매트릭스는 가로 및 세로가 협력 네트워크에 관련된 모든 수행자들과 단위업무들로 표현된다.
또한, 협력 매트릭스 연산부(130)는 협력 매트릭스로부터 연루협력 매트릭스 및 참여협력 매트릭스를 생성할 수 있다. 생성된 연루협력 매트릭스 및 참여협력 매트릭스는 분석을 위해 분석부(140)로 전달될 수 있다. 협력 매트릭스의 세부 구성에 대해서는 도 6을 참조하여 상세히 후술하기로 한다.
분석부(140)는 협력 매트릭스 연산부(130)에서 생성된 협력 매트릭스를 이용하여 협력 네트워크를 분석한다. 이때, 분석부(140)는 해당 협력 네트워크의 분석을 위하여 조밀도(density) 분석 및 구심도(centrality) 분석 등의 다양한 분석 기법을 적용할 수 있다.
또한, 분석부(140)는 상기 협력 매트릭스 연산부(130)에서 생성된 연루협력 매트릭스 및 참여협력 매트릭스를 분석할 수 있다. 구체적으로, 분석부(140)는 연루협력 매트릭스를 분석하여 각각의 단위업무들에 관한 수행자들의 연루 여부를 취득할 수 있다. 또한, 분석부(140)는 참여협력 매트릭스를 분석하여 각각의 수행자들의 단위업무에의 참가 여부들을 파악할 수 있다.
출력부(150)는 분석부(140)를 통해 분석된 협력 매트릭스의 수행자들과 단위업무들 간의 상관 관계들을 화면상에 표시한다.
저장부(160)는 워크플로우 정의 DB(162), 협력 네트워크 DB(164) 및 협력 매트릭스 DB(166)을 포함할 수 있으며, 워크플로우 네트워크, 협력 네트워크 및 협력 매트릭스 등의 데이터를 저장, 관리할 수 있다. 워크플로우 정의 DB(162)에 저장되는 워크플로우 프로세스는 단위업무 정보, 저장소 정보, 역할 정보, 수행자 정보 등을 포함할 수 있다. 이때, 단위업무 정보는 선행 단위업무와의 관계 및 후행 단위업무와의 관계 정보를 포함할 수 있다. 또한, 워크플로우 프로세스는 단위업무-역할 매핑 정보, 단위업무-수행자 매핑 정보 및 역할 수행자 매핑 정보 등의 매핑 정보를 포함할 수 있다.
다음으로, 워크플로우 기반 협력 네트워크 분석 방법에 대해 살펴보기로 한다. 본 명세서에서는 협력 네트워크 분석 방법을 상세히 설명하기 위하여 실무에서 사용하는 대표적인 워크플로우 프로세스 중 하나인 주문처리 프로세스 모델을 예로서 설명하기로 한다. 물론, 본 발명의 권리범위는 이에 한정되지는 않으며 동일한 개념을 공유하는 다른 워크플로우 프로세스에 대해서도 본 발명의 권리범위가 적용됨은 당업자에게 자명하다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 워크플로우 기반 협력 네트워크 분석 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S100에서, 우선, 워크플로우 네트워크를 분석하여 협력 네트워크로 변환한다. 워크플로우 네트워크에 대한 협력 네트워크로의 변환은 협력 네트워크 변환부(120)에 의해 협력 네트워크 지식 발견 알고리즘을 이용하여 자동적으로 처리될 수 있다.
도 4는 액티비티(단위업무)-역할-수행자 정보를 포함하는 워크플로우 프로세스 모델을 도시한 도면이다. 또한, 도 5는 도 4의 워크플로우 프로세스 모델로부터 생성되는 협력 네트워크를 도시한 도면이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 도시된 주문 처리 워크플로우 프로세스 모델은 하나 이상의 단위업무(activity) αA, αB, αC, … ,αF 들 간의 제어 흐름 및 데이터 흐름을 화살표로 표시하고 있으며, 예를 들어, αB 는 αA 의 후행 업무이고 αC, αD 의 선행 업무이다.
또한, 각각의 단위업무에는 그에 대응되는 역할(role) RX, RY, RZ 가 각각 할당되어 있으며, 예를 들어, 단위업무 αA, αD, αE 에는 역할 RX 가 할당되어 있고, 단위업무 αC 에는 역할 RZ 가 할당되어 있다.
또한, 수행자(actor) φa, φb, φc, φd, φe 는 역할에 배정되어 역할을 통해 단위업무에 할당될 수 있으며, 예를 들어, 역할 RX 에는 수행자 φa, φb, φc 가 배정되어 있으며, 역할 RY 에는 수행자 φe 가 배정되어 있다. 여기서, 단위업무와 역할과의 관계는 직선으로 표시되고, 역할과 수행자와의 관계는 화살표로 표시된다. 물론, 수행자가 역할을 중간에 거치지 않고 단위업무에 직접 할당되도록 구성될 수도 있으며, 이 경우, 단위업무-역할 매핑 과정 및 역할-수행자 매핑 과정이 생략되게 되어 과정이 더욱 간단할 수 있다.
이와 같은, 워크플로우 네트워크에서의 단위업무 간의 제어흐름 및 역할 할당 그리고 수행자 배정 관계를 아래와 같이 정형적으로 표현될 수 있다.
우선, 단위업무 간의 제어 흐름은 δi() 와 δo() 로 표현될 수 있으며, 여기서, δi(α)는 단위업무 α 의 선행 단위업무를 의미하고, δo(α)는 단위업무 α 의 후행 단위업무를 의미한다. 예를 들어, δi(αA) 는 α시작 이고, δo(αA) 는 αB 가 된다.
또한, 단위업무와 역할과의 할당 모델은 εp() 및 εa() 로 표현될 수 있으며, 여기서, εp(α)는 단위업무 α 의 실행을 책임 맡은 하나의 역할을 의미하고, εa(R)은 특정 역할이 실행 책임을 맡고 있는 단위업무를 의미한다. 예를 들어, εp(αA) 는 RX 이고, εa(RY) 는 αB, αF 이다.
또한, 역할과 수행자와의 배정 모델은 πC() 및 πP() 로 표현될 수 있으며, 여기서, πC(R)은 특정 역할에 배정된 수행자의 집합을 의미하고, πP(φ) 는 특정 수행자가 속한 역할 집단을 의미한다. 예를 들어, πC(RX)는 φa, φb, φc 이고, πP(φd)는 RZ 이다.
따라서, 도 4의 워크플로우 네트워크를 상기의 함수들을 이용하여 표현하면 다음과 같다.
단위업무 간의 제어 흐름 δi(), δo()는,
δi(α시작) = null, δo(α시작) = αA,
δi(αA) = α시작, δo(αA) = αB,
δi(αB) = αA, δo(αB) = αC, αD,
δi(αC) = αB, δo(αC) = αE, αF,
δi(αD) = αB, δo(αD) = α종료,
δi(αE) = αC, δo(αE) = α종료,
δi(αF) = αC, δo(αF) = α종료,
δi(α종료) = αD, {αE, αF}, δo(α종료) = null
단위업무와 역할과의 할당 모델 εp(), εa()는,
εp(α시작) = null, εp(αA) = RX, εp(αB) = RY, εp(αC) = RZ,
εp(αD) = RX, εp(αE) = RX, εp(αF) = RY, εp(α종료) = null,
εa(RX) = αA, αD, αE, εa(RY) = αB, αF, εa(RZ) = αC
역할과 수행자와의 배정 모델 πC(), πP()는,
πc(RX) = φa, φb, φc, πc(RY) = φe, πc(RZ) = φd
πp(φa) = RX, πp(φb) = RX, πp(φc) = RX
πp(φd) = RZ, πp(φe) = RY
협력 네트워크 변환부(120)는 상기의 함수들로 표현된 워크플로우 네트워크 데이터를 이용하여 도 5의 협력 네트워크를 자동으로 생성할 수 있다. 생성되는 협력 네트워크는 도 4의 구성 객체 중 단위업무(αA, αB, αC, … ,αF)와 수행자(φa, φb, φc, φd, φe)를 구성 요소로 하는 연루협력관계(Involvement) 함수 σp, σv 및 참가협력관계(Participation) 함수 ψa, ψv 를 통해 구성될 수 있다.
연루협력관계 함수는 특정 수행자가 연루된 단위업무에 관한 정보인 연루협력지식을 나타내며, σp(φ) 는 특정 수행자에 연루된 단위업무를 의미하고, σv(φ, α) 는 특정 연루협력링크 (φ, α)에 대한 링크 강도치(weight value) 를 의미한다. 상기의 워크플로우 네트워크 관련 함수들을 이용하면, σp(φ) 는 εa(πp(φ)) 가 되며, σv(φ, α) 는 φ 로부터 α 로의 연결 링크의 링크 강도치를 의미한다.
또한, 참가협력관계 함수는 특정 단위업무에 참가한 수행자들에 관한 정보인 참가협력지식을 나타내며, 이 중, ψa(α) 는 특정 단위업무의 실행에 참가하는 수행자들의 매칭을 의미하고, ψv(α, φ) 는 특정 참가협력링크 (α, φ)에 대한 링크 강도치(weight value)를 의미한다. 상기의 워크플로우 네트워크 관련 함수들을 이용하면, ψa(α) 는 πc(εp(α)) 가 되며, ψv(α, φ) 는 α 로부터 φ 로의 연결 링크의 링크 강도치를 의미한다.
본 실시예에서는 모든 링크의 강도치를 1로 설정하고 별도의 가중치를 두지 않을 수 있다. 이 경우, α 와 φ 간의 연결 링크가 설정되어 있는 경우에는 링크 가중치가 모두 "1"이 되고, 연결 링크가 설정되어 있지 않은 경우에는 링크 가중치를 "0"으로 설정할 수 있다. 이와 같이 연루협력 및 참가협력의 링크 강도치가 0과 1로 표현 가능한 경우를 이진협력 네트워크라고 하며, 두 협력 유형의 링크 강도치가 1보다 큰 수치 및 0으로 표현되는 경우를 다중값 협력 네트워크라고 한다. 본 실시예에서는 설명의 용이성을 위하여 이진협력 네트워크를 기준으로 설명하기로 한다.
상기의 함수들을 이용하여 워크플로우 네트워크를 협력 네트워크로 변환시키기 위한 협력 네트워크 지식 발견 알고리즘의 일 예는 다음과 같다. 물론, 본 발명의 권리범위는 이하의 알고리즘에 한정되지 않으며, 동일한 알고리즘을 균등한 범위에서 가공하여 균등한 역할을 수행하는 다른 모든 알고리즘에 대해서도 권리범위가 미침은 당연하다.
Input ΓC = {function(δ, κ), set(A, T)} (워크플로우 프로세스 모델)
ΓR = {function(ε, π), set(A, R, P)} (워크플로우 역할 및 수행자 할당 모델)
Output Λ = {function(σ, ψ, S) over set(A, P, V)} (워크플로우 협력네트워크 모델)
Begin Procedure
/* 연류협력관계 함수에 의한 연루협력링크 및 링크 강도치 */
For (∀φ ∈ 수행자 집합) Do
Begin
Add all members of (εa(πp(φ)) To σp(φ);
Add "링크 강도치=1" To σv(all edges of (φ, σp(φ)));
End
/* 참가협력관계 함수에 의한 참가협력링크 및 링크 강도치 */
For (∀α ∪ 단위업무 집합) Do
Begin
Add all members of (πc(εp(α)) To ψa(α);
Add "링크 강도치=1" To ψv(all edges of (α, ψa(α)));
End
End Procedure
이때, A는 단위업무들의 집합이고, P는 수행자들의 집합이며, R은 역할들의 집합을 나타낸다. 또한, V는 링크 강도치의 집합을 나타내고, T는 천이조건들의 집합을 나타낸다.
상기의 알고리즘을 이용하여 도 4의 워크플로우 프로시저를 협력 네트워크로 변환한 것이 도 5에 도시되어 있다.
도 5에서, 수행자 φa, φb, φc, φd, φe 와 단위업무 αA, αB, αC, αD, αE, αF 간의 협력 관계를 파악할 수 있으며, 예를 들어, 수행자 φc 는 단위업무 αA, αD, αE 에 연루(involve)되어 있으며, 단위업무 αD 에는 수행자 φa, φb, φc 가 참여(participate)하고 있음을 알 수 있다. 도 5의 협력 네트워크는 이진협력 네트워크이므로, 각각의 링크의 링크 강도치는 모두 "1"이 된다.
이후, 단계 S102에서, 협력 매트릭스 연산부(130)는 생성된 협력 네트워크를 분석하기 위해 상기 협력 네트워크를 기초로 협력 매트릭스를 생성한다.
협력 매트릭스 연산부(130)에서 생성되는 협력 매트릭스는 도 6에 도시되어 있으며, 협력 매트릭스의 가로축과 세로축은 모두 협력 네트워크를 구성하는 단위업무들과 이의 실행에 배정된 수행자들로 구성된다.
생성된 협력 매트릭스는 도 6과 같이
Figure 112011101546362-pat00001
의 형태를 가지게 된다.
이후, 협력 매트릭스 연산부(130)는 상기 생성된 협력 매트릭스로부터 연루협력 매트릭스 및 참여협력 매트릭스를 생성할 수 있다(S104). 구체적으로, 연루협력 매트릭스 XA 는 협력행렬의 부분행렬인 A와 A'의 곱셈행렬로부터 생성되고(XA = A A'), 참여협력 매트릭스 XP 는 A' 와 A의 곱셈행렬로부터 생성될 수 있다(XP = A' A). 협력 매트릭스로부터 연루협력 매트릭스 및 참여협력 매트릭스를 생성하는 과정은 도 7에 도시되어 있다.
이후, 분석부(140)는 생성된 협력 매트릭스를 기초로 협력 네트워크를 분석한다(S106, S108).
구체적으로, 분석부(140)는 생성된 연루협력 매트릭스를 분석하여 단위업무에 관한 수행자의 연루 여부를 분석할 수 있다(S106). 이를 위해 분석부(140)는 조밀도 분석 방법 또는 구심도 분석 방법 등의 다양한 협력 네트워크 분석 기법들을 적용할 수 있다.
도 7에서, 생성된 연루협력 매트릭스(XA) 는 해당 워크플로우 네트워크의 실행에 배정된 5명의 수행자들을 열과 행으로 구성하는 5 * 5 행렬이며, 각 단위원소의 값의 의미는 대각선의 단위원소와 비대각선의 단위원소로 구분되는데, 비대각선의 단위원소는 행과 열의 수행자 쌍의 두 명의 수행자들이 공동으로 연루된 단위업무의 수를 의미하고, 대각선의 단위원소는 수행자 각각이 연루된 단위업무의 수를 의미한다. 즉, 연루협력 매트릭스의 첫번째 수행자인 φa 와 세번째 수행자인 φc 가 함께 공동으로 연루된 단위업무의 수는 3개가 되며, 다섯번째 수행자인 φe 가 연루되어 있는 단위업무의 수는 2개가 됨을 알 수 있다.
또한, 분석부(140)는 생성된 참여협력 매트릭스를 분석하여 단위업무에 관한 수행자의 연루 여부를 분석할 수 있다(S108). 참여협력 매트릭스(XP) 는 해당 워크플로우 네트워크를 구성하는 6 개의 단위업무들을 행과 열로 구성하는 6 * 6 행렬이며, 각 단위원소의 값의 의미는 마찬가지로 대각선의 단위원소와 비대각선의 단위원소로 구분되는데, 비대각선의 단위원소는 행과 열의 단위업무 쌍의 두 개의 단위업무들의 실행에 공동으로 참여하는 수행자의 수를 의미하고, 대각선의 단위원소는 각각의 단위업무의 실행에 배정된 수행자의 수를 의미한다. 즉, 참여협력 매트릭스에서 단위업무 αA 와 αD 에 공동으로 참여하는 수행자의 수는 3 명임을 알 수 있으며, 대각선 행렬 상에서 세 개의 단위업무 αA, αD, αE 의 실행을 위해서 각각 3명씩의 수행자가 참가하였고, 나머지 세 개의 단위업무 αB, αC, αF 의 실행을 위해서는 각각 1명씩의 수행자가 참가했음을 알 수 있다.
이후, 출력부(150)는 상기 분석부(140)를 통해 얻어진 분석 결과를 화면 또는 다른 표시 수단을 통해 사용자에게 표시한다(S110).
이상에서 설명한 구성의 발명을 통해, 관리자는 조직 내 구축되어 있는 워크플로우 관리 시스템으로부터 원하는 워크플로우 네트워크 모델을 선택하여 조직에 존재하는 모든 인적 자원과 해당 프로세스 간의 소속관계를 보여주며, 이에 대한 분석을 실시함으로써 조직에서 수행하는 업무에 할당된 인적자원과 그에 따른 비용과 업무 협력 정도를 파악할 수 있다.
또한, 조직의 관리자에게 기존의 워크플로우 시스템 분석 기법으로 제공하기 어려운 다양한 조직 구성원 관계에 따른 효율적인 협력 네트워크의 구성, 적절한 자금, 자원, 인력 배분 방법 등을 위한 기초 자료로 활용될 수 있는 효과를 얻을 수 있다.
본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비 휘발성 매체, 분리형 및 비 분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비 휘발성, 분리형 및 비 분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (18)

  1. 워크플로우 기반 협력 네트워크 분석 시스템에 있어서,
    다수의 단위업무로 구성되는 워크플로우 네트워크를 생성하고 관리하는 워크플로우 관리부,
    상기 워크플로우 네트워크를 수행자와 상기 단위업무 간의 관계를 나타내는 협력 네트워크로 변환하는 협력 네트워크 변환부,
    상기 협력 네트워크를 기초로 협력 매트릭스
    Figure 112013015939689-pat00009
    (A는 단위업무들의 집합이고, P는 수행자들의 집합임)를 생성하는 협력 매트릭스 연산부 및
    상기 협력 매트릭스를 기초로 상기 협력 네트워크를 분석하는 분석부
    를 포함하고,
    상기 협력 매트릭스 연산부는 상기 협력 매트릭스로부터 연루협력 매트릭스(XA) 및 참여협력 매트릭스를 생성하되, 상기 연루협력 매트릭스(XA)는 상기 협력 매트릭스의 부분 매트릭스인 A와 A'의 곱셈 매트릭스로부터 생성되고(XA = A A'), 상기 참여협력 매트릭스 XP 는 A' 와 A의 곱셈 매트릭스로부터 생성되는(XP = A' A) 것을 특징으로 하는 워크플로우 기반 협력 네트워크 분석 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 협력 네트워크 변환부는,
    상기 워크플로우 네트워크 상에 정의된 역할(Role) 정보 및 수행자(Actor) 정보를 기초로 상기 워크플로우 네트워크를 수행자와 단위업무간의 상호 관계를 나타내는 협력 네트워크로 변환하는, 워크플로우 기반 협력 네트워크 분석 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 워크플로우 네트워크는 액티비티 정보, 저장소(repository) 정보, 역할(role) 정보, 상기 수행자 정보 중 하나 이상을 포함하는, 워크플로우 기반 협력 네트워크 분석 시스템.
  4. 삭제
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 분석부는 상기 연루협력 매트릭스를 분석하여 상기 단위업무에 관한 수행자의 연루 여부를 취득하고, 상기 참여협력 매트릭스를 분석하여 상기 수행자의 상기 단위업무에의 참가 여부를 취득하는,
    워크플로우 기반 협력 네트워크 분석 시스템.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 연루협력 매트릭스의 행과 열은 수행자에 대응되며,
    상기 연루협력 매트릭스의 비대각선의 단위원소는 행과 열의 수행자 쌍의 두 명의 수행자들이 공동으로 연루된 단위업무의 수를 표시하고,
    상기 연루협력 매트릭스의 대각선의 단위원소는 수행자 각각이 연루된 단위업무의 수를 표시하는,
    워크플로우 기반 협력 네트워크 분석 시스템.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 참여협력 매트릭스의 행과 열은 단위업무에 대응되며,
    상기 참여협력 매트릭스의 비대각선의 단위원소는 행과 열의 단위업무 쌍의 두 개의 단위업무들의 실행에 공동으로 참여하는 수행자의 수를 표시하고,
    상기 참여협력 매트릭스의 대각선의 단위원소는 각각의 단위업무의 실행에 배정된 수행자의 수를 표시하는,
    워크플로우 기반 협력 네트워크 분석 시스템.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 워크플로우 네트워크, 상기 협력 네트워크 및 상기 협력 매트릭스 중 적어도 하나 이상을 저장하는 저장부를 더 포함하는, 워크플로우 기반 협력 네트워크 분석 시스템.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 저장부는,
    상기 워크플로우 네트워크를 저장, 관리하는 워크플로우 정의 DB,
    상기 협력 네트워크를 저장, 관리하는 협력 네트워크 DB 및
    상기 협력 매트릭스를 저장 관리하는 협력 매트릭스 DB
    를 더 포함하는, 워크플로우 기반 협력 네트워크 분석 시스템.
  10. 협력 네트워크 분석 시스템을 이용한 워크플로우 기반 협력 네트워크 분석 방법에 있어서,
    다수의 단위업무로 구성되는 워크플로우 네트워크를 수행자와 상기 단위업무 간의 관계를 나타내는 협력 네트워크로 변환하는 단계,
    상기 협력 네트워크를 기초로 협력 매트릭스
    Figure 112013015939689-pat00010
    (A는 단위업무들의 집합이고, P는 수행자들의 집합임)를 생성하는 단계 및
    상기 생성된 협력 매트릭스를 기초로 상기 협력 네트워크를 분석하는 단계
    를 포함하고,
    상기 협력 매트릭스를 생성하는 단계는 상기 협력 매트릭스로부터 연루협력 매트릭스(XA) 및 참여협력 매트릭스를 생성하는 단계를 더 포함하되,
    상기 연루협력 매트릭스(XA) 는 상기 협력 매트릭스의 부분 매트릭스인 A와 A'의 곱셈 매트릭스로부터 생성되고(XA = A A'), 상기 참여협력 매트릭스 XP 는 A' 와 A의 곱셈 매트릭스로부터 생성되는(XP = A' A) 것을 특징으로 하는 워크플로우 기반 협력 네트워크 분석 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 협력 네트워크로 변환하는 단계는,
    상기 워크플로우 네트워크 상에 정의된 역할(Role) 정보 및 수행자(Actor) 정보를 기초로 상기 워크플로우 네트워크를 수행자와 단위업무간의 상호 관계를 나타내는 협력 네트워크로 변환하는 단계인,
    워크플로우 기반 협력 네트워크 분석 방법.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 워크플로우 네트워크는 액티비티 정보, 저장소(repository) 정보, 역할(role) 정보, 상기 수행자 정보 중 하나 이상을 포함하는,
    워크플로우 기반 협력 네트워크 분석 방법.
  13. 삭제
  14. 제 10 항에 있어서,
    상기 협력 네트워크를 분석하는 단계는,
    상기 연루협력 매트릭스를 분석하여 상기 단위업무에 관한 수행자의 연루 여부를 취득하는 단계 및
    상기 참여협력 매트릭스를 분석하여 상기 수행자의 상기 단위업무에의 참여 여부를 취득하는 단계를 포함하는,
    워크플로우 기반 협력 네트워크 분석 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 연루협력 매트릭스의 행과 열은 수행자에 대응되며,
    상기 연루협력 매트릭스의 비대각선의 단위원소는 행과 열의 수행자 쌍의 두 명의 수행자들이 공동으로 연루된 단위업무의 수를 표시하고,
    상기 연루협력 매트릭스의 대각선의 단위원소는 수행자 각각이 연루된 단위업무의 수를 표시하는 것인,
    워크플로우 기반 협력 네트워크 분석 방법.
  16. 제 14 항에 있어서,
    상기 참여협력 매트릭스의 행과 열은 단위업무에 대응되며,
    상기 참여협력 매트릭스의 비대각선의 단위원소는 행과 열의 단위업무 쌍의 두 개의 단위업무들의 실행에 공동으로 참여하는 수행자의 수를 표시하고,
    상기 참여협력 매트릭스의 대각선의 단위원소는 각각의 단위업무의 실행에 배정된 수행자의 수를 표시하는,
    워크플로우 기반 협력 네트워크 분석 방법.
  17. 제 10 항에 있어서,
    상기 협력 네트워크의 분석 결과를 표시하는 단계를 더 포함하는, 워크플로우 기반 협력 네트워크 분석 방법.
  18. 제 10,11,12,14,15,16, 17 항 중 어느 한 항에 의한 협력 네트워크 분석 방법을 컴퓨터가 행하게 하는 컴퓨터 실행 가능한 프로그램을 격납한, 컴퓨터 판독 가능한 기억매체.
KR1020110138642A 2011-12-20 2011-12-20 워크플로우 기반 협력 네트워크 분석방법 및 시스템 KR101282979B1 (ko)

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