전체 글 검색 결과

213 개의 검색 결과가 있습니다.

Process Mining - Theory/Conformance Checking

Log skeleton이란? (Process discovery와 Classification)

저어어엉말 간만에 정신 차리고 논문 읽고 쓰는 글. 정신없는 학기가 끝나고 2주 만에 페이스를 찾았다. (그리고 한 달 반 뒤 다시 잃게 된다.) Process discovery 알고리즘의 성능을 평가하려면 어떻게 해야할까? 많은 Conformance checking 방법들이 존재하지만, classification 또한 process discovery 알고리즘의 성능을 평가하는 좋은 방법이 될 수 있다. 예를 들어, 20개의 프로세스 패턴(variant) 중 10개가 의도한 패턴이고 나머지 10개가 의도하지 않은 패턴이라고 할 때, process discovery 알고리즘이 의도한 패턴 10개와 의도하지 않은 패턴 10개를 올바르게 구분할 수 있다면 이는 좋은 알고리즘이라고 할 수 있을 것이다. 이번 포..

2020. 7. 20. 22:41

Process Mining - Tools/pm4py_version_1

PM4Py로 프로세스 모델 generalization 계산하는 법

Generalization이란, 프로세스 모델이 얼마나 일반적인지를 나타내는 척도이다. 즉, data mining으로 치면 overfitting을 피하는 정도와 같다. 이벤트 로그는 해당 시스켐 안에서 나온 데이터만을 포함하기 때문에, generalization을 이용해 프로세스 모델이 이 이벤트 로그가 아닌 다른 데이터에 대해 얼마나 일반적으로 적용될 수 있을지를 판단한다. 자세한 것은 다음 포스팅을 참고한다. 이번 포스팅에서는 PM4Py로 generalization을 계산하는 방법에 대해 알아보겠다. 우선, PM4Py의 generalization은 다음과 같은 식을 따라 계산한다. 프로세스 모델의 일부 부분들이 비교적 적게 사용되었다면 이들이 차후에 사용될 여지가 더 많다고 판단하고, 더 많은 beh..

2020. 7. 19. 16:05

Process Mining - Theory/Conformance Checking

Alignment based conformance checking이란? (Alignment를 이용한 적합도 검증) - 심화편 (3)

5달 만에 돌아온 Alignment based conformance checking 포스팅. 이번 포스팅은 저번 Alignment based conformance checking이란? (Alignment를 이용한 적합도 검증) - 심화편 (2) (synchronous product net이란?) 포스팅에 이은 마지막 alignment based conformance checking 포스팅이다. 저번 포스팅에서 우리는 synchronous product net을 어떻게 구하고, 이를 이용해 어떻게 optimal alignment를 계산하는지에 대해 알아보았다. 하지만 저번 포스팅에서는 optimal alignment를 구할 때 휴리스틱한 방법을 사용했다. 이번 포스팅에서는 이를 shortest path a..

2020. 5. 3. 14:47

Process Mining - Tools/ProM

ProM에서 Dotted Chart 만들기

이번 포스팅에서는 저번 Dotted Chart 설명에 이어 ProM을 이용하여 Dotted Chart를 그리는 방법에 대해 알아보겠다. * 이 포스팅은 ProM Lite 1.1을 기준으로 작성되었다. 1. 이벤트 로그를 import한다. 이는 앞선 ProM 사용법 을 보면 잘 나와 있기 때문에 과정은 생략하겠다. 원하는 plugin을 선택하기 위해 세모 버튼을 클릭한다. 2. Project Log on DottedChart 플러그인을 선택하고 Start 버튼을 누른다. 3. 가시성을 높이기 위해 Color Attribute를 E: concept name으로 설정한다. Color Attribute를 E: Concept name으로 설정함으로써, 각 색깔이 각 액티비티를 의미하도록 한다. 4. 원하는 X축,..

2020. 4. 30. 17:34

Process Mining - Theory

Dotted Chart란?

아주 뜸하다가 연휴 맞이 포스팅. 포항이 너무 바빴다 ㅎㅎ. 이번 포스팅에서는, 프로세스 마이닝의 visualization 방법 중 하나인 dotted chart가 무엇인지에 대해 알아보겠다. Dotted chart를 통해 우리는 프로세스 분석 결과를 파악할 수 있을 뿐만 아니라 앞으로 프로세스가 어떤 방향으로 진행될지 예측 또한 할 수 있다. Dotted Chart의 기본 형태 Dotted Chart는 기본적으로, 다음과 같은 형태를 지닌다. 위 그래프에서 각 점은 하나의 이벤트, X축은 시간의 흐름, Y축은 각 trace를 말한다. 즉, 하나의 가로줄이 하나의 케이스를 의미하고, 그 가로줄을 구성하고 있는 점들이 해당 케이스의 이벤트들인 것이다. 예를 들어, 위 그래프 중 다음 부분을 살펴 보자. 위..

2020. 4. 30. 17:13

Process Mining - Theory/Process Model

페트리 넷의 종류 (P-net (state machine), T-net (marked graph), Free-choice Net이란?)

제너럴한 데이터 마이닝 글이 조회수가 잘 나오는 걸 알지만 나는 쓴다 프로세스 마이닝. ㅎㅎ 저번 포스팅에서 우리는 페트리 넷(Petri Net)이 무엇인지에 대해 알아보았다. 논문들을 읽다 보면 페트리 넷이 P-net이라거나 Free-choice net이라고 가정을 하고 논리를 전개해나가는 경우가 꽤 있다. 이번 포스팅에서는, 페트리 넷의 종류들 중 P-net, T-net, Free-Choice Net에 대해 알아보겠다. P-net (state machine) P-net은 다른 말로 state machine이라고도 부른다. P-net은 다음과 같이 정의할 수 있다. 즉, 페트리 넷 내의 모든 트랜지션들의 input과 output flow가 하나인 페트리 넷을 말한다. 예를 들어, 다음과 같은 페트리 넷..

2020. 4. 12. 20:41

Process Mining - Theory/Conformance Checking

Process model의 Complexity(Simplicity) 계산법 (2) (Cyclomatic Metric이란?)

저번 포스팅에서 우리는 프로세스 모델의 complexity를 계산하는 방법 중 하나인 Cardoso Metric에 대해 알아보았다. 이번 포스팅에서는 프로세스 모델의 complexity를 계산하는 또 다른 방법인 Cyclomatic Metric에 대해 알아보겠다. Cyclomatic Metric이란? Cyclomatic Metric은 그래프에서의 Vertex(노드)와 Edge의 개수에 집중한다. 예를 들어 ,다음과 같은 두 그래프가 있다고 하자. 왼쪽 그래프와 오른쪽 그래프는 vertex의 개수는 같지만, 오른쪽 그래프의 edge 개수가 더 작다. 즉, 같은 노드의 개수를 가지고 있지만 오른쪽 그래프가 나타낼 수 있는 behavior의 경우의 수가 더 작고, 달리 말하면 오른쪽 그래프가 왼쪽 그래프에 비..

2020. 3. 19. 13:01

Process Mining - Theory/Conformance Checking

Process model의 Complexity(Simplicity) 계산법 (1) (Cardoso Metric이란?)

포항집에서 쓰는 첫 글. 프로세스 모델의 quality를 평가하는 데에는 fitness, precision, generalization, simplicity의 4가지 척도가 있고, 그 중에서 simplicity는 모델이 얼마나 복잡한지 혹은 모델이 얼마나 간단한지를 측정하는 요소이다. 이번 포스팅에서는 이러한 프로세스 모델의 simplicity(complexity)를 계산하는 다양한 방법 중, Cardoso Metric에 대해 알아보겠다. Cardoso Metric이란? Cardoso Metric은 프로세스 모델의 split에 주목한다. Split은 해당 노드에서 다음 flow로 넘어갈 수 있는 토큰의 수를 결정한다. Split을 좀 더 직관적으로 이해하고 싶다면, 다음 C-net 포스팅을 참고하도록 한..

2020. 3. 15. 18:31

Process Mining - Theory

Robotic Process Automation이란? (RPA란? RPA의 장점, RPA와 프로세스 마이닝)

프로세스 마이닝 이론 포스팅을 안 한지 굉장히 오래된 것 같아서 논문들 좀 찾아보다가 RPA가 한 번은 뭔지 제대로 알아야겠다 싶어서 Robotic Process Automation 논문을 읽게 되었다. 이번 포스팅에서는, RPA가 무엇이고, RPA가 어떻게 활용될 수 있는지에 대해 개괄적으로 알아보겠다. RPA란? RPA란, 간단히 말하면 UI(User Interface) 상에서 사람이 단순하게 반복하던 작업을 자동화하는 것을 말한다. RPA가 기존의 WFM(Workflow Management System)의 자동화 등과 다른 점은 'outside-in' 방식을 채택했다는 것이다. 즉, 시스템 자체를 변경하거나 개발하는 것을 통해서 자동화를 하는 것이 아니라, 시스템은 변경되지 않은 채로 두고 UI를 ..

2020. 3. 5. 23:52

Process Mining - Tools/RapidMiner

RapidMiner로 Confusion Matrix 도출하기 (How to get confusion matrix with RapidMiner)

Confusion Matrix는 Classification 결과의 성능을 분석하는 가장 기본적인 척도로, 정말 간단하게 행렬 형태로 몇 개의 데이터를 어떤 분류로 분류했는지를 보여줌으로써 분류 예측의 성능을 알려준다. 이번 포스팅에서는 RapidMiner로 Confusion Matrix를 도출하는 방법에 대해 알아보겠다. 1. Classification Model을 만든다. 모델의 classification 성능을 분석하려면, 우선 성능을 분석할 대상이 되는 모델이 있어야할 것이다. 그러므로 Classification model을 준비한다. (이 포스팅에서는 저번 RapidMiner로 Decision Tree 분석하기에서 사용한 decision tree 모델을 사용하도록 하겠다.) 2. Performan..

2020. 3. 4. 23:27

Process Mining - Tools/RapidMiner

RapidMiner로 Decision Tree 분석하기

이 블로그에서 꾸준하게 조회수가 많이 나오는 글 중 하나가 RapidMiner의 사용법을 간단하게 정리해 놓은 글이다. 그래서 RaidMiner의 구체적인 사용법을 포스팅해야지해야지 하면서 한 번도 하지 않았기 때문에 ㅎㅎ 이렇게 코로나19로 인한 강제 외출금지 + 게임도 질림 + 책 읽으면 잠 옴의 콤보로 RapidMiner 포스팅을 시작하게 되었다. 대구에 살고 있다고 안부 물어준 여러 사람들에게 감사합니다..! 이번 포스팅에서는 RapidMiner로 Decision Tree를 분석하는 방법에 대해 알아보겠다. 이 포스팅은 RapidMiner의 기본적인 사용법에 대한 이해가 있다고 가정한다. 1. Decision Tree operator를 검색해서 클릭한다. 2. training dataset을 선택..

2020. 3. 4. 23:11

Machine Learning - Thoery/Traditional ML

Decision Tree의 Impurity 지표 (Entropy, GINI index, GR)

* 이번 포스팅은 Decision Tree에 대한 기본적인 이해가 있다는 것을 가정한다. Decision Tree는 데이터를 이용하여 tree 구조를 만드는 것을 통해 이를 분류하거나 결과값을 예측하는 분석 방법을 말한다. 이 Decision Tree를 만들 때에는, 각 node들의 복잡성, 즉 impurity가 가장 낮은 방향으로 tree가 만들어진다. 즉, 결과 노드 (leaf node) 안에서 섞여 있는 정도가 낮은 tree를 만드는 것이 목표인 것이다. 그렇다면 이 복잡성을 어떻게 측정할 수 있을까? 이번 포스팅에서는 이 Impurity 지표에는 무엇이 있는지에 대해 알아보겠다. Entropy 가장 기본적인 impurity 지표는 Entropy이다. Entropy는 다음 식으로 계산할 수 있다. ..

2020. 3. 1. 20:16

Machine Learning - Thoery

AprioriAll algorithm이란? (AprioriAll 알고리즘이란?)

2020년의 첫 글 및 한국에서 쓰는 첫 글 ㅎㅎ 너무 오래 쉬었다. 대구에서 집 밖에 전혀 나갈 수가 없기 때문에.. 하나의 스팀 게임을 일주일 동안 75시간 플레이한 끝에 드디어 키보드를 잡았다. 앞으로 한 달 동안 뭘 해야할지 심각하게 고민이다... 일 시켜 주세요... * 이 포스팅은 Sequence Mining에 대한 기본적인 이해가 있다는 가정하에 진행된다. Sequence Mining이란, 아이템들의 ordering을 분석하여 이를 다양한 방법으로 활용하는 것을 말한다. Sequence mining을 통해 어떤 sequence가 어떤 빈도로 출현했는지, 다음 아이템은 무엇일지 예측하는 것 등이 가능하다. 하지만 우리가 가지고 있는 모든 아이템셋들에 대해서 빈도를 하나하나 찾아보는 것은 굉장히..

2020. 3. 1. 19:25

카테고리 없음

2019년 돌아보기

6월 ICPM 때까지 가라 가라 해도 가지 않던 시간이 날이 조금 쌀쌀해지자마자 도망을 치더니 어느덧 연말이다. 하나씩 쌓여가다 보면 좀 더 나은 사람이 되겠지 하고 한 해가 끝나갈 때마다 그다음 해의 목표를 정하고 하나씩 지워가는 것을 시작한 것은 아마 재작년. (너무 얼마 안 됐네;) 그걸 메모장에 쓰고 정말로 체크리스트를 하나씩 지워가며 한 해를 보내는 것을 시작한 것은 올해. 그리고 이제 한 해마다 돌아보는 글을 쓰는 것을 시작하려고 한다. 학업과 연구 연구 참여 시작 전 첫 번째 돌아보기이니까 간단히 나와 프로세스마이닝의 역사에 대해서 이야기를 해 보면. 맨 처음에 접한 것은 학교에서의 연구 참여였다. 사실 그 때는 아 이런 것이 있구나~ 하고 말았던 것 같다. 그 다음으로 접한 것은 인턴. 의..

2019. 12. 15. 06:36

Machine Learning - Thoery/Traditional ML

Random Forest란? (Random forest 설명, Random Forest의 장단점)

Random Forest는 Decision Tree들을 엮어서 Forest를 만듦으로써 더 좋은 예측을 하게 만드는 분류 기법의 하나이다. Random Forest는 Support Vector Machine, Boosting 등과 함께 아주 좋은 예측 성능을 가지는 머신 러닝 기법 중 하나이다. 이번 포스팅에서는 이 Random Forest가 무엇이고, 어떻게 만들어지는지에 대해 알아보겠다. Motivation 예를 들어, 다음과 같은 스테인드 글라스가 있다고 하자. (뜬금) 우리는 이 세 개의 스테인드 글라스의 각 칸에 대해 다음과 같이 각각 원하는 색의 진하기로 색을 칠할 것이다. 그런데 이 상황에서 이들을 바탕으로 해서 특정 부분을 딱 집으면 내가 그 부분에 대해서 어떤 색을 칠하기 싶은지를 예측한..

2019. 12. 15. 03:58

Process Mining - Tools/ProM

ProM으로 프로세스 모델 도출하기 (Inductive Miner)

대부분의 Inductive Miner 논문들의 일저자이신 분을 뵌 기념 Inductive Miner 포스팅. (사실 이 논리면 연구실 가는 날마다 교수님 논문 글 써야함) 이번 포스팅에서는 ProM으로 요즘 가장 많이 쓰이는 process discovery 알고리즘 중 하나인 inductive miner로 프로세스 모델(페트리 넷)을 도출하는 방법에 대해 알아보겠다. * 이 포스팅은 ProM 버전 6.9를 기준으로 작성되었다. 1. 원하는 이벤트 로그 파일(XES 파일)을 import 해준다. 오른쪽 상단의 import 버튼을 누른다. 원하는 XES 파일을 선택한다. 2. 해당 로그 파일에 대해 플러그인을 선택하기 위해 재생 모양 버튼을 누른다. 3. Mine Petri net with Inductive..

2019. 12. 9. 06:24

Process Mining - Theory/Process Model

BPMN이란? (Business Process Modeling Notation이란?)

BPMN은 오늘날 비즈니스 프로세스를 모델링할 때에 가장 널리 쓰이는 언어 중 하나이다. 이번 포스팅에서는 이 BPMN이 무엇인지에 대해 알아보겠다. BPMN은 위 그림과 같은 형태를 가진다. BPMN의 구성 요소를 하나하나 살펴 보면 다음과 같다. task / activity: 하나의 행동을 나타낸다. 위 그림에서 register request, decide 등이 이에 해당된다. event: 토큰이 이동하는 자리를 표시하는 역할을 한다. 이는 일정 시간이 지나면 / 메일이 오면 등의 조건이 될 수도 있고 start와 end처럼 시작과 끝을 의미하기도 한다. 각 event마다 input과 output arc가 각각 하나씩만 있다. (start, end event 제외) gateway: 하나의 task 이..

2019. 12. 9. 06:10

Process Mining - Theory

프로세스 마이닝의 precision과 recall (데이터 마이닝의 precision과 recall)

Precision과 Recall은 데이터 마이닝에서 어떤 값을 예측하는 모델의 성능을 평가할 때 아주 흔하게 쓰이는 개념이다. 이번 포스팅에서는 이 precision과 recall이 프로세스 마이닝에서는 어떻게 계산되는지에 대해 알아보겠다. 데이터 마이닝에서의 precision과 recall 우선, 데이터 마이닝에서의 precision과 recall에 대해 간단히 짚고 넘어가겠다. 이미 알고 있다면, 이 부분은 건너 뛰어도 좋다. 우리가 어떤 값을 예측하는 모델을 만들었고, 이 모델을 테스트한다고 하자. 우리는 정답 데이터(actual class)와 우리의 모델이 예측한 데이터(predicted class)를 비교함으로써 얼마나 맞았고, 얼마나 틀렸는지를 평가할 수 있을 것이다. 이 때, 우리는 이것이 ..

2019. 12. 9. 05:40

Machine Learning - Thoery/Traditional ML

Supervised Learning과 Unsupervised Learning 차이

요즘 그냥 데이터 마이닝, 머신 러닝 글 쓰는 것에 약간의 자신감과 재미가 붙었다. 프로세스 마이닝 논문 열심히 읽고 글 써도 아무도 읽지 않는 것.. ㅠㅠ 그래도 열심히 써야지 Supervised Learning과 Unsupervised Learning. 대부분의 Machine Learning, Data Science를 다루는 과목의 첫 시간에 무조건 나오는 단어들이다. 그래서 나도 이 포스팅으로 머신 러닝 글을 시작해서 하나하나 나아가려고 했지만 어쩌다 보니 이제서야 쓰게 되었다. 아무튼 이번 포스팅에서는 supervised learning과 unsupervised learning의 차이점이 무엇인지, 그리고 각각에 속해 있는 구성 요소에는 무엇이 있는지 등을 총정리해보겠다. Supervised Le..

2019. 12. 5. 06:42

Machine Learning - Thoery

Apriori Algorithm이란? (Apriori 알고리즘이란?)

Association Rule의 적용을 위해서는, 각 item들이 각 itemset 안에서 어떤 빈도로 출현했는지, 어떤 item과 함께 나왔는지를 파악하는 것이 필수적이다. 하지만 데이터셋이 큰 경우, 이를 모든 후보 itemset들에 대해 하나하나 검사하는 것은 굉장히 비효율적이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제시된 것이 FP-Growth 알고리즘, Apriori 알고리즘 등이다. 이번 포스팅에서는 이 중 Apriori Algorithm에 대해 알아보겠다. Motivation 우리가 참치, 방어, 과메기를 함께 사는 사람의 수를 찾고 싶다고 하자. 이때, 이 수는 참치, 방어를 함께 사는 사람의 수보다 클 수 있을까? 절대 그럴 수 없을 것이다. 참치, 방어를 사는 사람 중에서는 과메기가 아닌 광어..

2019. 12. 5. 04:47