철강산업에서의 프로세스 마이닝 프레임워크의 개발 : U사 MES 중심으로

Abstract

많은 기업들이 경쟁력 확보를 위해 ERP, MES, APS 및 SCM과 같은 다양한 정보시스템에 투자를 해왔으며, 이런 정보시스템들의 활용이 수년에 걸쳐 이루어지면서 기업 내에 축적되고 있는 데이터와 응용 프로그램들에서 생성해 내는 로그의 종류와 양 또한 급격히 증가하고 있다. 특히 로그 데이터의 경우 운영기간에 따라 상당한 규모의 데이터가 시스템 내에 축적되었지만 이를 효과적으로 저장하여 추출 및 분석할 수 있는 도구나 방법론이 미비하여 대부분의 로그가 정기적으로 버려지는 실정이었다. 그러나 최근 프로세스 마이닝 기법을 이용하여 이러한 로그 데이터를 효과적으로 분석하여 잠재적인 비즈니스 가치를 발굴해내는 사례와 연구가 발표되면서 이에 대한 관심이 국내외적으로 높아지고 있는 실정이다. 특히 빅데이터 시대로 접어들면서 대용량 데이터의 저장과 분석을 위한 도구와 방법론이 활발히 연구되면서 이들 분야의 연구 결과를 프로세스 마이닝 분야에 효과적으로 활용할 수 있는 방법이 체계적으로 제시될 필요가 있겠다. 본 논문에서는 로그의 종류를 유형화하고, 빅데이터를 위한 데이터 저장과 분석 도구로써 많이 활용되고 있는 Hadoop과 Hive를 이용하여 프로세스 마이닝 관점에서 이를 저장 및 분석하는 과정을 체계화하고자 한다. 로그의 유형과 분석 상황에 맞게 필요한 정보를 추출하여 이를 Hive상에 저장하고, 분석 주제에 따라 Hive로부터 데이터를 조회 및 정제하여 그 분석결과를 생성해내는 방법을 제안한다. 제안한 방법론을 실제 철강산업의 로그 데이터에 적용하여 DISCO를 통해 분석함으로써, 본 논문의 방법론이 실제 프로세스 마이닝의 분석 방법론으로 활용될 수 있음을 예시하였다.