KR20180131163A - 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 방법 및 계층적 프로세스 분석 시스템 - Google Patents
다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 방법 및 계층적 프로세스 분석 시스템 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20180131163A KR20180131163A KR1020170067818A KR20170067818A KR20180131163A KR 20180131163 A KR20180131163 A KR 20180131163A KR 1020170067818 A KR1020170067818 A KR 1020170067818A KR 20170067818 A KR20170067818 A KR 20170067818A KR 20180131163 A KR20180131163 A KR 20180131163A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- case
- stage
- cases
- process analysis
- cluster
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 226
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 101
- 238000012800 visualization Methods 0.000 claims description 18
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 15
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 15
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 3
- 239000012467 final product Substances 0.000 description 2
- 239000002243 precursor Substances 0.000 description 2
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/41865—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by job scheduling, process planning, material flow
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/4183—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by data acquisition, e.g. workpiece identification
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/41885—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by modeling, simulation of the manufacturing system
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/20—Pc systems
- G05B2219/23—Pc programming
- G05B2219/23186—Visual display of workpiece with actions to execute on
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 방법 및 계층적 프로세스 분석 시스템이 개시된다. 본 발명의 일실시예에 따른 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 방법은, 공정을 이루는 복수의 케이스 각각에 대해, 케이스 식별자를 부여하는 단계와, 상기 케이스 식별자를 분석하여, 상기 각 케이스에 대한 스테이지를 결정하는 단계와, 각 스테이지에 속하는 적어도 하나의 케이스를, 케이스 간의 유사도에 따라 그룹핑하고, 상기 그룹핑 별로 클러스터를 할당하는 단계, 및 상기 스테이지 내 또는 상기 클러스터 내의 케이스를, 레벨 별로 단말에 표시하는 단계를 포함한다.
Description
본 발명은 대용량 이벤트 로그에서 프로세스 모델을 도출하는 프로세스 마이닝에 관련된 기술로서, 멀티 스테이지를 갖는 프로세스에 특화된 계층적 프로세스 분석의 제공을 통해 다단계 공정의 특징이 용이하게 표현되도록 하는 계층적 프로세스 분석 방법 및 계층적 프로세스 분석 시스템에 관한 것이다.
프로세스 모델 분석(Process Discovery)은, 공정 수행에 따라 발생된 이벤트 로그의 누적 데이터부터 유의미한 통찰(insight)을 획득하는 것을 지칭할 수 있다.
프로세스 모델 분석은 대표적으로 제조 프로세스 분석에 많이 이용되며, 이 같은 제조 공정의 분석으로 한정되지 않고, 진료 프로세스 분석, 항만 물류 프로세스 분석, 전시회 관람객 동선 분석 등 다양한 형태의 공정과 관련한 데이터로부터 아직 가시화되지 않은 프로세스 모델을 도출하는 과정을 일컬을 수 있다.
한편, 프로세스 분석을 통해서는, 이벤트 로그에서 추출된 정보(예, 빈도, 중요도)를 토대로, 일례로 도 1에 도시한 것과 같은 액티비티(Activity)와 아크(arc)를 가지는 다수의 노드(Node)를 포함하는 그래프가 생성될 수 있다.
도 1은 종래의 프로세스 모델링 기법에 따라 도출되는 프로세스 모델의 일례를 시각화한 그래프이다.
도 1을 참조하면, 종래의 프로세스 모델링 기법에서는 일원적 프로세스 분석을 수행하고 있어, 이벤트 로그와 관련된 데이터가 다단계 공정에서 생성되어 그 내용을 포함하더라도, 도 1과 같이 그래프 상에는 다단계 공정의 특징이 잘 드러나지 않을 뿐만 아니라, 상당히 복잡한 구조로 표현되기 때문에 유의미한 결과를 도출하는 데 한계가 있다.
도 2는 종래의 프로세스 모델링 기법에 따라 도출되는 프로세스 모델에서, 중복된 데이터가 포함되는 일례를 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 종래의 프로세스 모델링 기법에서는 다단계 공정을 처리 함에 따라 발생되는 이벤트를 기록한 이벤트 로그 파일을 분석하여, 도 2에 도시된 표(200)와 같이, 다단계 공정을 이루는 각 부분 공정(이하, 케이스)(210, 220, 230, 240, 211, 221, 231, 250)를 카운팅할 수 있다.
하지만, 케이스(210, 220, 230)와 케이스(211, 221, 231)는 각각, 코일 넘버('COIL NO'), 선행자 속성('Parent COIL NO'), 액티비티('ACTIVITY'), 시작 시간('START TIME') 및 종료 시간('END TIME')과 같은 속성이 모두 같은 동일한 프로세스 임을 알 수 있다. 여기서, 각 케이스의 속성은 미리 정의(predefined attribute)될 수 있다.
이와 같이, 종래의 프로세스 모델링 기법에서는 실제로는 1회씩 처리한 케이스(210, 220, 230)를, 표(200)에서와 같이, 케이스(210, 220, 230)와 케이스(211, 221, 231)로 복수 회 카운팅 하게 되는 문제가 생길 수 있다.
본 발명의 실시예는 다단계 공정의 특징을 용이하게 표현할 수 있도록 하기 위해, 멀티 스테이지를 갖는 프로세스에 특화된 계층적 프로세스 분석을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 실시예는 스테이지 별 분할과, 군집(클러스터링, 그룹핑) 및 세부 연결 관계에 이르는 3가지 레벨의 시각화를 통해, 멀티 스테이지를 갖는 프로세스에 적합한 계층적인 프로세스 분석을 제시 함으로써, 기존 프로세스 분석 기법에서 단순히 빈도를 카운트하여 연결관계를 정의하는 것에 의한 일원적 시각화의 한계를 해결하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일실시예에 따른 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 방법은, 공정을 이루는 복수의 케이스 각각에 대해, 케이스 식별자를 부여하는 단계와, 상기 케이스 식별자를 분석하여, 상기 각 케이스에 대한 스테이지를 결정하는 단계와, 각 스테이지에 속하는 적어도 하나의 케이스를, 케이스 간의 유사도에 따라 그룹핑하고, 상기 그룹핑 별로 클러스터를 할당하는 단계, 및 상기 스테이지 내 또는 상기 클러스터 내의 케이스를, 레벨 별로 단말에 표시하는 단계를 포함한다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 시스템은, 공정을 이루는 복수의 케이스 각각에 대해, 케이스 식별자를 부여하는 식별자 부여부와, 상기 케이스 식별자를 분석하여, 상기 각 케이스에 대한 스테이지를 결정하는 스테이지 결정부와, 각 스테이지에 속하는 적어도 하나의 케이스를, 케이스 간의 유사도에 따라 그룹핑하고, 상기 그룹핑 별로 클러스터를 할당하는 클러스터 할당부, 및 상기 스테이지 내 또는 상기 클러스터 내의 케이스를, 레벨 별로 단말에 표시하는 표시 제어부를 포함한다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 멀티 스테이지를 갖는 프로세스에 특화된 계층적 프로세스 분석을 제공하여, 다단계 공정의 특징을 용이하게 표현할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 스테이지 별 분할과, 군집(클러스터링, 그룹핑) 및 세부 연결 관계에 이르는 3가지 레벨의 시각화를 통해, 멀티 스테이지를 갖는 프로세스에 적합한 계층적인 프로세스 분석을 제시 함으로써, 기존 프로세스 분석 기법에서 단순히 빈도를 카운트하여 연결관계를 정의하는 것에 의한 일원적 시각화의 한계를 해결할 수 있다.
도 1은 종래의 프로세스 모델링 기법에 따라 도출되는 프로세스 모델의 일례를 시각화한 그래프이다.
도 2는 종래의 프로세스 모델링 기법에 따라 도출되는 프로세스 모델에서, 중복된 데이터가 포함되는 일례를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 시스템의 내부 구성을 도시한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 시스템에서, 스테이지를 결정하는 일례를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 시스템에서, 클러스터를 할당하는 일례를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 시스템에서, 멀티 스테이지 프로세스 모델을 시각화한 그래프이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 방법의 순서를 도시한 흐름도이다.
도 2는 종래의 프로세스 모델링 기법에 따라 도출되는 프로세스 모델에서, 중복된 데이터가 포함되는 일례를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 시스템의 내부 구성을 도시한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 시스템에서, 스테이지를 결정하는 일례를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 시스템에서, 클러스터를 할당하는 일례를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 시스템에서, 멀티 스테이지 프로세스 모델을 시각화한 그래프이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 방법의 순서를 도시한 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 응용프로그램 업데이트 장치 및 방법에 대해 상세히 설명한다. 그러나, 본 발명이 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
본 발명의 일실시예에 따른 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 시스템은, 계층적 프로세스 분석 시스템은, 멀티 스테이지(다단계)를 갖는 공정을 이루는 복수의 케이스 각각에 대해, 케이스의 선임자(Predecessor)를 탐색하여 각 케이스를 스테이지 별로 구분하고, 각 스테이지 내에서 적어도 하나의 케이스를 클러스터링(군집)하고, 클러스터링된 케이스들을 레벨 별로 시각화 함으로써, 다단계 공정에 특화된 계층적인 프로세스 모델을 발견할 수 있다.
일례로, 계층적 프로세스 분석 시스템은, 철강 코일로 판금을 제조하는 제조 공정 뿐만 아니라, 다양한 형태의 다단계로 이루어진 모든 공정으로부터, 계층적인 프로세스 모델을 발견할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 시스템의 내부 구성을 도시한 블록도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 시스템(300)은 식별자 부여부(310), 스테이지 결정부(320), 클러스터 할당부(330) 및 표시 제어부(340)를 포함하여 구성할 수 있다.
식별자 부여부(310)는 공정을 이루는 복수의 케이스 각각에 대해, 케이스 식별자를 부여한다.
본 명세서에서 "공정"은 다단계로 이루어질 수 있으며, 단계 별 부분 공정을 "케이스(CASE)"로 지칭할 수 있다. 다시 말해, 공정은 복수의 케이스로 이루어질 수 있다. 또한, 각 케이스는 일정 순서로 나열된 이벤트(event)(또는 트레이스(trace))의 집합으로 구성될 수 있다.
일례로, 식별자 부여부(310)는 철강 코일(steel coil)을 이용하여 단계 별로 판금(steel plate)을 제조하는 공정이, 하나의 큰 철강 코일을 절단하여 1/2 사이즈의 철강 코일을 만드는 부분 공정(케이스 1)과, 1/2 사이즈의 철강 코일을 다시 절단하여 1/4 사이즈의 철강 코일을 만드는 부분 공정(케이스 2), 및 1/4 사이즈의 철강 코일로 최종 제품을 만드는 부분 공정(케이스 3)으로 이루어지는 경우, 3개의 케이스 각각에 대해, 공정 내에서 각 케이스가 수행되는 순서를 반영하여 순차적으로 케이스 식별자를 부여할 수 있다.
이때, 식별자 부여부(310)는 먼저 수행되는 케이스(선임 케이스)에 부여한 케이스 식별자를 이용하여 다음에 수행되는 케이스에 대한 케이스 식별자를 부여할 수 있다.
구체적으로, 식별자 부여부(310)는 케이스 간 선후 관계를 나타내는 선행자 속성을 참조하여, 상기 각 케이스 중, 선임 케이스를 가지지 않는 제1 케이스에, 임의로 생성한 케이스 식별자(예, '111')를 부여하고, 상기 각 케이스 중, 선임 케이스를 갖는 제2 케이스에, 상기 선임 케이스에 부여된 제1 케이스 식별자를 적어도 포함하여 생성한 제2 케이스 식별자를 부여할 수 있다.
일례로, 식별자 부여부(310)는 상기 제1 케이스 식별자에 문자열을 부가하여, 상기 제2 케이스 식별자를 생성하되, 상기 문자열에 대해, 상기 제1 케이스 식별자가, 접두사(Prefix), 접미사(Suffix) 및 접요사(Infix) 중 적어도 하나로 사용되도록 하여 상기 제2 케이스 식별자를 생성할 수 있다.
예를 들어, 도 2를 참조하면, 식별자 부여부(310)는 표(200)에서 중복된 케이스(211, 221, 231)를 제외한, 5개의 케이스(210, 220, 230, 240, 250) 각각에 대해, 케이스 간의 선후 관계를 나타내는 선행자 속성(표(200)의 'Parent COIL NO')을 탐색하고, 선행자 속성이 널 값('-')인 케이스(210)를 최초로 수행되는 제1 케이스로서, 케이스 식별자 '111'을 부여할 수 있다.
이후, 식별자 부여부(310)는 선임 케이스가 갖는 제1 케이스 식별자의 뒤에, 적어도 하나의 숫자 또는 문자로 구성되는 문자열(예를 들어, 'A', '1A', '1A', '1C')을 부가하는 방식(Prefix 법)으로 생성한 제2 케이스 식별자를, 상기 선임 케이스를 참조하는 케이스에 부여하고, 이러한 과정을, 공정 내에서 마지막으로 수행되는 케이스까지 반복할 수 있다.
즉, 식별자 부여부(310)는 상기 케이스 식별자 '111'를 선행자 속성으로 갖는 케이스(220)에, 케이스 식별자 '111A'를 부여하고, 상기 케이스 식별자 '111A'를 선행자 속성으로 갖는 케이스(230)에, 케이스 식별자 '111A1A'를 부여하고, 상기 케이스 식별자 '111A1A'를 선행자 속성으로 갖는 케이스(240) 및 케이스(250)에 각각, 케이스 식별자 '111A1A1A' 및 '111A1A1C'를 부여할 수 있다.
식별자 부여부(310)는 상술한 것처럼 부여한 케이스 식별자를 통해, 제1 케이스(210)에 대한 케이스 식별자 '111'로 시작하는 케이스(220, 230, 240, 250)는 모두, 제1 케이스(210)를 루트 노드(Root node)로 가지고 있음을 손쉽게 나타낼 수 있다.
이 밖에도, 식별자 부여부(310)는 선임 케이스가 갖는 제1 케이스 식별자의 앞에 문자열을 부가(Suffix 법)하거나, 선임 케이스가 갖는 제1 케이스 식별자 내에 문자열을 부가(Infix 법)하는 방식으로 생성한 제2 케이스 식별자를, 상기 선임 케이스를 참조하는 케이스에 부여할 수도 있다.
식별자 부여부(310)는 케이스 식별자를 부여하는 다양한 방식(Prefix 법, Suffix 법, Infix 법)에 따른 정보 이득을 계산하고, 가장 높은 정보 이득을 나타내는 방식을 디폴트로 지정하여 케이스 식별자를 생성, 부여할 수 있다.
스테이지 결정부(320)는 상기 케이스 식별자를 분석하여, 상기 각 케이스에 대한 스테이지를 결정한다.
일례로, 스테이지 결정부(320)는 상기 각 케이스 중, 선임 케이스를 가지지 않는 제1 케이스에 대한 스테이지의 등급을 디폴트로 결정하고, 상기 각 케이스 중, 선임 케이스를 갖는 제2 케이스에 대한 스테이지의 등급을, 상기 선임 케이스에 대한 스테이지의 등급 보다 증가하여 결정할 수 있다.
여기서, 스테이지 간 등급 간격은 예컨대, '1' 이상으로 정해진 상수일 수 있다. 즉, 스테이지 결정부(320)는 상기 선임 케이스에 대한 스테이지의 등급에, 등급 간의 정해진 간격을 가산하여, 상기 제2 케이스에 대한 스테이지의 등급을 결정할 수 있다.
이하, 도 4를 참조하여 스테이지 결정부(320)를 설명한다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 시스템에서, 스테이지를 결정하는 일례를 도시한 도면이다.
도 4를 참조하면, 스테이지 결정부(320)는 공정을 이루는 5개의 케이스 각각에 부여한 케이스 식별자('111', '111A', '111A1A', '111A1A1A' 및 '111A1A1C')를 통해 각 케이스 간의 선후 관계(참조 관계)를 파악하여 각 케이스의 스테이지를 분류할 수 있다.
우선, 스테이지 결정부(320)는 모든 케이스에서 공통으로 시작되는 문자열('111')을 케이스 식별자로 가지는 '케이스 1'을 가장 먼저 수행된 케이스로 판단하여 스테이지의 등급을 디폴트값(예컨대 '1')으로 결정할 수 있다. 이때, 스테이지 결정부(320)는 상기 선행자 속성이 널 값인 '케이스 1'을, 선임 케이스를 가지지 않는 제1 케이스로 판단할 수도 있다.
이후, 스테이지 결정부(320)는 케이스 식별자를 분석하여 다이렉트로 후임하는 케이스를 반복적으로 탐색하여, 스테이지 등급을 증가하여 결정할 수 있다.
즉, 스테이지 결정부(320)는 각 케이스 식별자가 생성된 순서('111'→'111A'→'111A1A'→'111A1A1A'→'111A1A1C')를 통해, 케이스 간의 선후 관계가 '케이스 1 → 케이스 2 → 케이스 3→ 케이스 4, 케이스 5'와 같은 것으로 판단하고, 각 케이스의 스테이지의 등급을 '1'씩 가산하여 결정할 수 있다.
스테이지 결정부(320)는 도 4에 도시한 케이스 간의 참조 관계를 나타내는 화살표(←)에서 알 수 있듯이, '케이스 1'을 스테이지 '1'로 분류하고, '케이스 1'을 참조하는 '케이스 2'를 스테이지 '2'로 분류하고, '케이스 2'를 참조하는 '케이스 3'을 스테이지 '3'으로 분류하고, '케이스 3'을 함께 참조하는 '케이스 4' 및 '케이스 5'를 스테이지 '4'로 분류할 수 있다.
다시 도 3으로 돌아가면, 클러스터 할당부(330)는 각 스테이지에 속하는 적어도 하나의 케이스를, 케이스 간의 유사도에 따라 그룹핑(클러스터링)하고, 상기 그룹핑 별로 클러스터를 할당한다.
여기서, 케이스 간의 유사도는 다양한 방식에 의해 구해질 수 있으나, 본 명세서에서는 자카드 거리(Jaccard distance)법에 따라 산출한 두 케이스 간의 거리를 통해, 케이스 간 유사도를 판단하는 것을 일례로 설명한다.
구체적으로, 클러스터 할당부(330)는 동일 스테이지로 분류된 케이스 간의 자카드 거리를 산출하고, 상기 자카드 거리가, 설정된 임계치(예, '1') 보다 작은 케이스를 하나의 클러스터로 그룹핑 할 수 있다.
상기 각 케이스는, 일정 순서로 나열된 이벤트의 집합으로 구성되고, 클러스터 할당부(330)는 각 케이스를 구성하는 이벤트의 교집합의 개수(n(A∩B))를, 상기 각 케이스를 구성하는 이벤트의 합집합의 개수(n(A∪B))로 나누고, 상기 나눈 값을, 1로부터 차감하여, 상기 각 케이스에 대한 자카드 거리를 산출할 수 있다.
이때, 클러스터 할당부(330)는 상기 각 케이스에 공통으로 포함되는 이벤트를 카운트하여, 상기 교집합의 개수를 구할 수 있다. 또한, 클러스터 할당부(330)는 상기 각 케이스에 포함되는 이벤트의 개수를 합산한 값으로부터, 상기 교집합의 개수를 차감하여(n(A)+n(B)-n(AnB)), 상기 합집합의 개수를 구할 수 있다.
자카드 거리 = 1 - ( (n(A∩B)) / (n(A∪B)) )
= 1 - ( (n(A∩B)) / (n(A)+n(B)-n(AnB) )
본 명세서에서 공정을 이루는 복수의 케이스 각각은, 적어도 하나의 이벤트(또는 트레이스)를 포함하며, 일정 순서로 나열된 이벤트의 집합으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 케이스(A)는 이벤트(a) + 이벤트(b) + 이벤트(c)로 구성되고, 케이스(B)는 이벤트(a) + 이벤트(d) + 이벤트(f)로 구성되어, 케이스(A)와 케이스(B)가 공통된 이벤트(a)를 포함하는 경우, 클러스터 할당부(330)는 동일 스테이지에 속한 케이스(A)와 케이스(B) 간의 자카드 거리를 '1-(1/(3+3-1))=0.8'와 같이 산출할 수 있다.
클러스터 할당부(330)는 산출된 자카드 거리('0.8')가 임계치('1') 보다 작으므로, 두 케이스 (A, B)의 유사도가 높은 것으로 보고, 두 케이스 (A, B)를 하나의 클러스터로 그룹핑 할 수 있다.
이와 같은 방식으로, 클러스터 할당부(330)는 각 스테이지에 속한 케이스들에 대해 자카드 거리를 계산하고, 일정 거리 내의 케이스들을 유사도가 높은 케이스로 판단하여 하나의 클러스터로 그룹핑(군집)할 수 있다.
이하, 도 5를 참조하여 클러스터 할당부(330)를 설명한다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 시스템에서, 클러스터를 할당하는 일례를 도시한 도면이다.
도 5를 참조하면, 클러스터 할당부(330)는 동일한 스테이지 내의 적어도 하나의 케이스를, 케이스 간의 유사도를 활용하여 클러스터링 하여, 하나 또는 복수 개의 클러스터로 그룹핑 할 수 있다.
클러스터 할당부(330)는 자카드 거리(Jaccard distance) 방식으로 동일 스테이지 내의 케이스들 간에 거리 측정을 통해, 케이스 간의 유사도를 판단하여, 유사도가 높은 케이스들을 하나의 클러스터로 그룹핑 하고, 유사도가 낮은 케이스들에는 서로 다른 클러스터를 할당할 수 있다. 이에 따라 각 스테이지에는 도 5에 도시된 것처럼 적어도 하나 이상의 클러스터가 생성될 수 있다.
이후, 클러스터 할당부(330)는 각 스테이지 간의 클러스터들을 해당 클러스터에 속한 케이스들의 선후 관계(참조 관계)를 반영하여, 화살표(←)로 연결할 수 있다.
클러스터 할당부(330)는 스테이지에서 케이스들을 클러스터링(군집)하기 위한 다양한 추적 클러스터링(trace clustering)을 선택 이용하여, 스테이지 내에서 정확성을 향상시킬 수 있다.
다시 도 3으로 돌아가면, 표시 제어부(340)는 상기 스테이지 내 또는 상기 클러스터 내의 케이스를, 레벨(관점) 별로 단말에 표시한다.
다시 말해, 표시 제어부(340)는 상기 스테이지, 상기 스테이지 내 클러스터, 상기 클러스터 내 케이스를 레벨 별로 단말에 시각화 할 수 있다.
일례로, 표시 제어부(340)는 상기 스테이지를 시각화하는 글로벌 레벨, 시각화 명령에 의해 지정되는 스테이지 내의 클러스터를 시각화하는 스테이지 레벨, 및 상기 시각화 명령에 의해 지정되는 클러스터 내의 케이스를 시각화하는 클러스터 레벨 중 적어도 하나의 레벨로, 상기 케이스를 상기 단말에 표시할 수도 있다.
이하, 도 6을 참조하여 표시 제어부(340)를 설명한다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 시스템에서, 멀티 스테이지 프로세스 모델을 시각화한 그래프이다.
도 6을 참조하면, 표시 제어부(340)는 인터페이스에 의해, 복수의 레벨이 선택되면, 글로벌 레벨('Level 0')(610), 스테이지 레벨('Level 1')(620), 및 클러스터 레벨('Level 2')(630) 순으로, 적어도 하나의 케이스를 계층적으로 표시할 수 있다.
예를 들어, 표시 제어부(340)는 글로벌 레벨('Level 0')(610)에서 공정을 이루는 복수의 케이스들이 속하는 4개의 스테이지(stage 1, stage 2, stage3, stage 4)를 시각화 하고, 이후 스테이지 레벨('Level 1')(620)에서 각 스테이지 내의 클러스터를 시각화하고, 이후 클러스터 레벨('Level 2')(630)에서 각 클러스터 내의 케이스를 시각화 하여, 점진적으로 상세히 시각화 하는 계층적인 구조의 프로세스 모델링을 행할 수 있다.
이때, 표시 제어부(340)는 상기 각 스테이지를 구성하는 클러스터 간을 화살표로 연결하여 표시하되, 하위 스테이지를 구성하는 제1 클러스터에 포함되는 케이스가, 상위 스테이지를 구성하는 복수의 제2 클러스터 내 케이스와 선후 관계가 있다면, 상기 제1 클러스터와 상기 복수의 제2 클러스터를 동시에 연결하는 다수의 화살표로 표시할 수 있다.
예를 들어, 표시 제어부(340)는 도 6에서와 같이, 스테이지 2 내의 클러스터 2에 속하는 각 케이스가 참조하는 선임 케이스들이, 스테이지 1 내에서 서로 다른 클러스터(클러스터 2 및 3)로 그룹핑 된 경우, 스테이지 2 내의 클러스터 2를, 스테이지 1 내의 클러스터 2와 3에 모두 연결하는 화살표로 표시할 수 있다.
마찬가지로, 표시 제어부(340)는 스테이지 3 내의 클러스터 1에 속하는 각 케이스가 참조하는 선임 케이스들이, 스테이지 2 내에서 서로 다른 클러스터(클러스터 1 및 2)로 그룹핑 된 경우, 스테이지 3 내의 클러스터 1을, 스테이지 2 내의 클러스터 1과 2에 모두 연결하는 화살표로 표시할 수 있다.
이와 같이, 표시 제어부(340)는 레벨 별로 시각화 하는 경우, 클러스터 내의 케이스 간의 선후 관계를 반영하여, 각 스테이지와, 각 스테이지 내의 클러스터를 연결할 수 있다.
실시예에 따라, 표시 제어부(340)는 글로벌 레벨('Level 0')(610)에서 시각화된 스테이지 중에서, 단말에 의해 지정된 스테이지 내의 클러스터 만을 스테이지 레벨('Level 1')(620)에서 상세히 시각화 할 수도 있다.
또한, 표시 제어부(340)는 스테이지 레벨('Level 1')(620)에서 시각화된 클러스터 중에서, 단말에 의해 지정된 클러스터 내의 케이스 만을 클러스터 레벨('Level 2')(630)에서 상세히 시각화 할 수도 있다.
이와 같이, 표시 제어부(340)는 멀티 스테이지를 갖는 계층적 프로세스 모델을 레벨 별로 시각화하여, 단일 레벨에서 일원화하여 복잡하게 시각화되는 기존의 프로세스 분석 기법의 한계를 보완하여, 레벨에 따른 시각화를 통해 보다 유의미한 결과를 용이하게 획득 가능하도록 할 수 있다.
표시 제어부(340)는 글로벌 레벨('Level 0')(610)에서의 시각화를 통해, 다단계(멀티 스테이지) 특성을 가지는 공정의 요약을 설명할 수 있고, 스테이지 레벨('Level 1')(620)에서의 시각화를 통해, 공정에서 각 스테이지의 특징을 설명할 수 있고, 클러스터 레벨('Level 2')(630)에서의 시각화를 통해, 원본 클러스터의 관점에서 공정을 세부적으로 설명할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 일실시예에 따르면, 멀티 스테이지를 갖는 프로세스에 특화된 계층적 프로세스 분석을 제공하여, 다단계 공정의 특징을 용이하게 표현할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 스테이지 별 분할과, 군집(클러스터링, 그룹핑) 및 세부 연결 관계에 이르는 3가지 레벨의 시각화를 통해, 멀티 스테이지를 갖는 프로세스에 적합한 계층적인 프로세스 분석을 제시 함으로써, 기존 프로세스 분석 기법에서 단순히 빈도를 카운트하여 연결관계를 정의하는 것에 의한 일원적 시각화의 한계를 해결할 수 있다.
실시예에 따라, 상기 케이스가 레벨 별로 표시된 상태에서, 상기 단말에 의해 상기 임계치가 조정되는 경우, 클러스터 할당부(330)는 상기 자카드 거리를, 상기 조정된 임계치와 비교하여, 상기 그룹핑을 재수행하고, 표시 제어부(340)는 상기 그룹핑의 재수행에 따라 변경되는 클러스터 내 케이스를, 레벨 별로 상기 단말에 재표시 할 수 있다.
즉, 클러스터 할당부(330)는 상기 임계치('1') 보다 낮은 값으로 임계치가 조정되면, 거리가 더 가까운 케이스들, 즉 유사도가 더 높은 케이스들을 그룹핑 할 수 있어, 정확도를 높일 수 있다.
하지만, 임계치가 지나치게 낮아지면 하나의 클러스터로 그룹핑 되지 않는 케이스가 많아지면서 클러스터의 수가 너무 많아지고, 커버리지(coverage)가 낮아지는 문제점이 생길 수 있다.
이에 따라, 단말에서는 시각화되는 클러스터의 수를 확인하면서 임계치를 조정하고, 클러스터 할당부(330)는 단말에 의해 조정된 임계치에 따라 클러스터를 할당할 수 있다.
즉, 단말은 시각화되는 클러스터가 지나치게 많을 경우 임계치를 높여 클러스터의 수가 감소되도록 하고, 정확도를 높이려면 임계치를 낮추는 조정을 통해 클러스터의 수를 늘려 클러스터가 세부적으로 시각화 되도록 할 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 따르면, 단말에 의한 상기 임계치의 조정을 통해, 하나의 클러스터로 그룹핑하는 케이스의 수를 바꿔서 재 그룹핑 함으로써, 각 스테이지 내부가 시각화 되는 정도를 단말에서 원하는 정도로 용이하게 조정할 수 있다.
이하, 도 7에서는 본 발명의 실시예들에 따른 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 시스템(300)의 작업 흐름을 상세히 설명한다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 방법의 순서를 도시한 흐름도이다.
본 실시예에 따른 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 방법은 상술한 계층적 프로세스 분석 시스템(300)에 의해 수행될 수 있다.
도 7을 참조하면, 단계(710)에서, 계층적 프로세스 분석 시스템(300)은 공정을 이루는 복수의 케이스 각각에 대해, 케이스 식별자를 부여한다.
일례로, 계층적 프로세스 분석 시스템(300)은 철강 코일(steel coil)을 이용하여 단계 별로 판금(steel plate)을 제조하는 공정이, 하나의 큰 철강 코일을 절단하여 1/2 사이즈의 철강 코일을 만드는 부분 공정(케이스 1)과, 1/2 사이즈의 철강 코일을 다시 절단하여 1/4 사이즈의 철강 코일을 만드는 부분 공정(케이스 2), 및 1/4 사이즈의 철강 코일로 최종 제품을 만드는 부분 공정(케이스 3)으로 이루어지는 경우, 3개의 케이스 각각에 대해, 공정 내에서 각 케이스가 수행되는 순서를 반영하여 순차적으로 케이스 식별자를 부여할 수 있다.
이때, 계층적 프로세스 분석 시스템(300)은 먼저 수행되는 케이스(선임 케이스)에 부여한 케이스 식별자에 임의의 문자열을 부가하는 방식으로 다음에 수행되는 케이스에 대한 케이스 식별자를 부여할 수 있다.
단계(720)에서, 계층적 프로세스 분석 시스템(300)은 상기 케이스 식별자를 분석하여, 상기 각 케이스에 대한 스테이지를 결정한다.
예를 들어, 도 4를 참조하면, 계층적 프로세스 분석 시스템(300)은 공정을 이루는 5개의 케이스 각각에 부여한 케이스 식별자('111', '111A', '111A1A', '111A1A1A' 및 '111A1A1C')를 통해 각 케이스 간의 선후 관계(참조 관계)를 파악하여 각 케이스의 스테이지를 분류할 수 있다.
구체적으로, 계층적 프로세스 분석 시스템(300)은 모든 케이스에서 공통으로 시작되는 문자열('111')을 케이스 식별자로 가지는 '케이스 1'을 가장 먼저 수행된 케이스로 판단하여 스테이지의 등급을 디폴트값(예컨대 '1')으로 결정하고, 이후, 상기 케이스 식별자를 분석하여 각 케이스에서 다이렉트로 후임하는 케이스를 반복적으로 탐색하여, 스테이지 등급을 1씩 가산하여 결정할 수 있다.
단계(730)에서, 계층적 프로세스 분석 시스템(300)은 각 스테이지에 속하는 적어도 하나의 케이스를, 케이스 간의 유사도에 따라 그룹핑하고, 상기 그룹핑 별로 클러스터를 할당한다.
구체적으로, 계층적 프로세스 분석 시스템(300)은 동일 스테이지로 분류된 케이스 간의 자카드 거리를 산출하고, 상기 자카드 거리가, 설정된 임계치(예, '1') 보다 작은 케이스를 하나의 클러스터로 그룹핑 할 수 있다.
여기서, 상기 각 케이스는, 일정 순서로 나열된 이벤트의 집합으로 구성되고, 계층적 프로세스 분석 시스템(300)은 각 케이스를 구성하는 이벤트의 교집합의 개수(n(A∩B))를, 상기 각 케이스를 구성하는 이벤트의 합집합의 개수(n(A∪B))로 나누고, 상기 나눈 값을, 1로부터 차감하여, 상기 각 케이스에 대한 자카드 거리를 산출할 수 있다.
예를 들어, 계층적 프로세스 분석 시스템(300)은 케이스(A)는 이벤트(a) + 이벤트(b) + 이벤트(c)로 구성되고, 케이스(B)는 이벤트(a) + 이벤트(d) + 이벤트(f)로 구성되어, 케이스(A)와 케이스(B)가 공통된 이벤트(a)를 포함하는 경우, 동일 스테이지에 속한 케이스(A)와 케이스(B) 간의 자카드 거리를 '1-(1/(3+3-1))=0.8'와 같이 산출하고, 산출된 자카드 거리('0.8')가 임계치('1') 보다 작으므로, 두 케이스 (A, B)의 유사도가 높은 것으로 보고, 두 케이스 (A, B)를 하나의 클러스터로 그룹핑 할 수 있다.
이와 같은 방식으로, 계층적 프로세스 분석 시스템(300)은 각 스테이지에 속한 케이스들에 대해 자카드 거리를 계산하고, 일정 거리 내의 케이스들을 유사도가 높은 케이스로 판단하여 하나의 클러스터로 그룹핑(군집)할 수 있다.
단계(740)에서, 계층적 프로세스 분석 시스템(300)은 상기 스테이지 내 또는 상기 클러스터 내의 케이스를, 레벨 별로 단말에 표시한다.
본 단계(740)는 군집화된 데이터를 레벨 별로 시각화 하는 단계일 수 있다. 예를 들어, 도 6을 참조하면, 계층적 프로세스 분석 시스템(300)은 글로벌 레벨('Level 0')(610)에서 공정을 이루는 복수의 케이스들이 속하는 4개의 스테이지(stage 1, stage 2, stage3, stage 4)를 시각화 하고, 이후 스테이지 레벨('Level 1')(620)에서 각 스테이지 내의 클러스터를 시각화하고, 이후 클러스터 레벨('Level 2')(630)에서 각 클러스터 내의 케이스를 시각화 하여, 점진적으로 상세히 시각화 하는 계층적인 구조의 프로세스 모델링을 행할 수 있다.
이때, 계층적 프로세스 분석 시스템(300)은 클러스터 내의 케이스 간의 선후 관계를 반영하여, 각 스테이지와, 각 스테이지 내의 클러스터를 연결하여 레벨 별로 시각화 할 수 있다.
실시예에 따라, 계층적 프로세스 분석 시스템(300)은 글로벌 레벨('Level 0')(610)에서 시각화된 스테이지 중에서, 단말에 의해 지정된 특정 스테이지 내의 클러스터 만을 스테이지 레벨('Level 1')(620)에서 상세히 시각화 할 수도 있다.
또한, 계층적 프로세스 분석 시스템(300)은 스테이지 레벨('Level 1')(620)에서 시각화된 클러스터 중에서, 단말에 의해 지정된 특정 클러스터 내의 케이스 만을 클러스터 레벨('Level 2')(630)에서 상세히 시각화 할 수도 있다.
이와 같이, 계층적 프로세스 분석 시스템(300)은 멀티 스테이지를 갖는 계층적 프로세스 모델을 레벨 별로 시각화하여, 단일 레벨에서 일원화하여 복잡하게 시각화되는 기존의 프로세스 분석 기법의 한계를 보완하여, 레벨에 따른 시각화를 통해 보다 유의미한 결과를 용이하게 획득 가능하도록 할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
300: 계층적 프로세스 분석 시스템
310: 식별자 부여부
320: 스테이지 결정부
330: 클러스터 할당부
340: 표시 제어부
310: 식별자 부여부
320: 스테이지 결정부
330: 클러스터 할당부
340: 표시 제어부
Claims (16)
- 공정을 이루는 복수의 케이스 각각에 대해, 케이스 식별자를 부여하는 단계;
상기 케이스 식별자를 분석하여, 상기 각 케이스에 대한 스테이지를 결정하는 단계;
각 스테이지에 속하는 적어도 하나의 케이스를, 케이스 간의 유사도에 따라 그룹핑하고, 상기 그룹핑 별로 클러스터를 할당하는 단계; 및
상기 스테이지 내 또는 상기 클러스터 내의 케이스를, 레벨 별로 단말에 표시하는 단계
를 포함하는 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 방법. - 제1항에 있어서,
상기 레벨 별로 단말에 표시하는 단계는,
상기 스테이지를 시각화하는 글로벌 레벨, 시각화 명령에 의해 지정되는 스테이지 내의 클러스터를 시각화하는 스테이지 레벨, 및 상기 시각화 명령에 의해 지정되는 클러스터 내의 케이스를 시각화하는 클러스터 레벨 중 적어도 하나의 레벨로, 상기 케이스를 상기 단말에 표시하는 단계
를 포함하는 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 방법. - 제2항에 있어서,
상기 레벨 별로 단말에 표시하는 단계는,
인터페이스에 의해, 복수의 레벨이 선택되면, 상기 글로벌 레벨, 상기 스테이지 레벨, 및 상기 클러스터 레벨 순으로, 적어도 하나의 케이스를 표시하는 단계
를 더 포함하는 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 방법. - 제1항에 있어서,
상기 케이스 식별자를 부여하는 단계는,
케이스 간 선후 관계를 나타내는 선행자 속성을 참조하여,
상기 각 케이스 중, 선임 케이스를 가지지 않는 제1 케이스에, 임의로 생성한 케이스 식별자를 부여하는 단계; 및
상기 각 케이스 중, 선임 케이스를 갖는 제2 케이스에, 상기 선임 케이스에 부여된 제1 케이스 식별자를 적어도 포함하여 생성한 제2 케이스 식별자를 부여하는 단계
를 포함하는 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 방법. - 제4항에 있어서,
상기 케이스 식별자를 부여하는 단계는,
상기 제1 케이스 식별자에 문자열을 부가하여, 상기 제2 케이스 식별자를 생성하되, 상기 문자열에 대해, 상기 제1 케이스 식별자가, 접두사(Prefix), 접미사(Suffix) 및 접요사(Infix) 중 적어도 하나로 사용되도록 하여 상기 제2 케이스 식별자를 생성하는 단계
를 더 포함하는 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 방법. - 제1항에 있어서,
상기 스테이지를 결정하는 단계는,
상기 각 케이스 중, 선임 케이스를 가지지 않는 제1 케이스에 대한 스테이지의 등급을 디폴트로 결정하는 단계; 및
상기 각 케이스 중, 선임 케이스를 갖는 제2 케이스에 대한 스테이지의 등급을, 상기 선임 케이스에 대한 스테이지의 등급 보다 증가하여 결정하는 단계
를 포함하는 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 방법. - 제1항에 있어서,
상기 그룹핑 별로 클러스터를 할당하는 단계는,
동일 스테이지로 분류된 케이스 간의 자카드 거리(Jaccard distance)를 산출하는 단계; 및
상기 자카드 거리가, 설정된 임계치 보다 작은 케이스를 그룹핑 하는 단계
를 포함하는 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 방법. - 제7항에 있어서,
상기 각 케이스는, 일정 순서로 나열된 이벤트의 집합으로 구성되고,
상기 자카드 거리를 산출하는 단계는,
각 케이스를 구성하는 이벤트의 교집합의 개수를, 상기 각 케이스를 구성하는 이벤트의 합집합의 개수로 나누고, 상기 나눈 값을, 1로부터 차감하여, 상기 각 케이스에 대한 자카드 거리를 산출하는 단계
를 포함하는 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 방법. - 제8항에 있어서,
상기 자카드 거리를 산출하는 단계는,
상기 각 케이스에 공통으로 포함되는 이벤트를 카운트하여, 상기 교집합의 개수를 구하는 단계; 및
상기 각 케이스에 포함되는 이벤트의 개수를 합산한 값으로부터, 상기 교집합의 개수를 차감하여, 상기 합집합의 개수를 구하는 단계
를 더 포함하는 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 방법. - 제9항에 있어서,
상기 계층적 프로세스 분석 방법은,
상기 케이스가 레벨 별로 표시된 상태에서, 상기 단말에 의해 상기 임계치가 조정되는 경우,
상기 자카드 거리를, 상기 조정된 임계치와 비교하여, 상기 그룹핑을 재수행하는 단계; 및
상기 그룹핑의 재수행에 따라 변경되는 클러스터 내 케이스를, 레벨 별로 상기 단말에 재표시하는 단계
를 더 포함하는 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 방법. - 제1항에 있어서,
상기 각 스테이지를 구성하는 클러스터 간을 화살표로 연결하여 표시하는 단계로서, 하위 스테이지를 구성하는 제1 클러스터에 포함되는 케이스가, 상위 스테이지를 구성하는 복수의 제2 클러스터 내 케이스와 선후 관계가 있다면, 상기 제1 클러스터와 상기 복수의 제2 클러스터를 동시에 연결하는 다수의 화살표로 표시하는 단계
를 더 포함하는 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 방법. - 공정을 이루는 복수의 케이스 각각에 대해, 케이스 식별자를 부여하는 식별자 부여부;
상기 케이스 식별자를 분석하여, 상기 각 케이스에 대한 스테이지를 결정하는 스테이지 결정부;
각 스테이지에 속하는 적어도 하나의 케이스를, 케이스 간의 유사도에 따라 그룹핑하고, 상기 그룹핑 별로 클러스터를 할당하는 클러스터 할당부; 및
상기 스테이지 내 또는 상기 클러스터 내의 케이스를, 레벨 별로 단말에 표시하는 표시 제어부
를 포함하는 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 시스템. - 제12항에 있어서,
상기 표시 제어부는,
상기 스테이지를 시각화하는 글로벌 레벨, 시각화 명령에 의해 지정되는 스테이지 내의 클러스터를 시각화하는 스테이지 레벨, 및 상기 시각화 명령에 의해 지정되는 클러스터 내의 케이스를 시각화하는 클러스터 레벨 중 적어도 하나의 레벨로, 상기 케이스를 상기 단말에 표시하는
다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 시스템. - 제12항에 있어서,
상기 식별자 부여부는,
케이스 간 선후 관계를 나타내는 선행자 속성을 참조하여,
상기 각 케이스 중, 선임 케이스를 가지지 않는 제1 케이스에, 임의로 생성한 케이스 식별자를 부여하고,
상기 각 케이스 중, 선임 케이스를 갖는 제2 케이스에, 상기 선임 케이스에 부여된 제1 케이스 식별자를 적어도 포함하여 생성한 제2 케이스 식별자를 부여하는
다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 시스템. - 제12항에 있어서,
상기 스테이지 결정부는,
상기 각 케이스 중, 선임 케이스를 가지지 않는 제1 케이스에 대한 스테이지의 등급을 디폴트로 결정하고,
상기 각 케이스 중, 선임 케이스를 갖는 제2 케이스에 대한 스테이지의 등급을, 상기 선임 케이스에 대한 스테이지의 등급 보다 증가하여 결정하는
다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 시스템. - 제12항에 있어서,
상기 클러스터 할당부는,
동일 스테이지로 분류된 케이스 간의 자카드 거리를 산출하고, 상기 자카드 거리가, 설정된 임계치 보다 작은 케이스를 그룹핑 하는
다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 시스템.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020170067818A KR101974271B1 (ko) | 2017-05-31 | 2017-05-31 | 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 방법 및 계층적 프로세스 분석 시스템 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020170067818A KR101974271B1 (ko) | 2017-05-31 | 2017-05-31 | 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 방법 및 계층적 프로세스 분석 시스템 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20180131163A true KR20180131163A (ko) | 2018-12-10 |
KR101974271B1 KR101974271B1 (ko) | 2019-04-30 |
Family
ID=64670966
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020170067818A KR101974271B1 (ko) | 2017-05-31 | 2017-05-31 | 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 방법 및 계층적 프로세스 분석 시스템 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR101974271B1 (ko) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002259503A (ja) * | 2001-03-05 | 2002-09-13 | Mitsubishi Electric Corp | 生産管理システム、生産管理方法、その生産管理方法を用いた半導体装置の製造方法、生産管理情報が記録された記録媒体、生産管理プログラム、およびその生産管理プログラムが記録された記録媒体 |
JP2012094016A (ja) * | 2010-10-28 | 2012-05-17 | Hitachi Ltd | 生産情報管理装置および生産情報管理方法 |
KR101370785B1 (ko) * | 2012-11-06 | 2014-03-06 | 한국과학기술원 | 입체 영상의 깊이 맵 생성 방법 및 장치 |
KR101660892B1 (ko) * | 2014-01-08 | 2016-09-29 | 울산과학기술원 | 프로세스 마이닝을 이용한 프로세스 모델 도출 방법 및 장치 |
-
2017
- 2017-05-31 KR KR1020170067818A patent/KR101974271B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002259503A (ja) * | 2001-03-05 | 2002-09-13 | Mitsubishi Electric Corp | 生産管理システム、生産管理方法、その生産管理方法を用いた半導体装置の製造方法、生産管理情報が記録された記録媒体、生産管理プログラム、およびその生産管理プログラムが記録された記録媒体 |
JP2012094016A (ja) * | 2010-10-28 | 2012-05-17 | Hitachi Ltd | 生産情報管理装置および生産情報管理方法 |
KR101370785B1 (ko) * | 2012-11-06 | 2014-03-06 | 한국과학기술원 | 입체 영상의 깊이 맵 생성 방법 및 장치 |
KR101660892B1 (ko) * | 2014-01-08 | 2016-09-29 | 울산과학기술원 | 프로세스 마이닝을 이용한 프로세스 모델 도출 방법 및 장치 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR101974271B1 (ko) | 2019-04-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US7370039B2 (en) | Method and system for optimizing configuration classification of software | |
GB2592335A (en) | Partitioning knowledge graph | |
CN107016018B (zh) | 数据库索引创建方法及装置 | |
CN109891337B (zh) | 用于提供用于制造零件中的特征的加工方法的过程和系统 | |
CN111552509B (zh) | 一种接口间依赖关系的确定方法及装置 | |
JP5427640B2 (ja) | 決定木生成装置、決定木生成方法、及びプログラム | |
US7231626B2 (en) | Method of implementing an engineering change order in an integrated circuit design by windows | |
EP3427163B1 (en) | Node-centric analysis of dynamic networks | |
CN106033425A (zh) | 数据处理设备和数据处理方法 | |
JP4648386B2 (ja) | 設計支援装置、設計支援方法、設計支援プログラム | |
CN114723014A (zh) | 张量切分模式的确定方法、装置、计算机设备及介质 | |
CN108052832B (zh) | 一种基于排序的微聚集匿名化方法 | |
CN114610825A (zh) | 关联网格集的确认方法、装置、电子设备及存储介质 | |
KR101974271B1 (ko) | 다단계 공정 분석을 위한 계층적 프로세스 분석 방법 및 계층적 프로세스 분석 시스템 | |
JP6668494B2 (ja) | データ分析装置およびデータ分析方法 | |
CA2910829C (en) | Attribute importance determination | |
JP6500698B2 (ja) | 組み合わせ計算によるイベント駆動ソフトウェアのイベント・シーケンス構築 | |
JP6173885B2 (ja) | 工程計画支援装置及び工程計画支援方法 | |
KR101906678B1 (ko) | 효율적인 혼합 시뮬레이티드 어닐링 기반의 데이터 클러스터링 방법 및 시스템 | |
US11093797B1 (en) | Feature superposition predictor | |
KR20130095516A (ko) | 빈발 부분그래프의 마이닝 방법 | |
JP5600694B2 (ja) | クラスタリング装置及び方法及びプログラム | |
CN113001538A (zh) | 一种命令解析方法及系统 | |
JP2020166443A (ja) | データ加工方法レコメンドシステム、データ加工方法レコメンド方法、及びデータ加工方法レコメンドプログラム | |
JP2014228974A (ja) | 分析方法、分析装置および分析プログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A201 | Request for examination | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant |