LSTM 신경망을 이용한 예측적 비즈니스 프로세스 모니터링

예측 비즈니스 프로세스 모니터링 방법은 프로세스의 완료된 사례 로그를 활용하여 실행 중인 사례에 대한 예측을 수행합니다. 이 분야의 기존 방법들은 특정 예측 작업에 맞춰 특별히 설계되었습니다. 또한, 그들의 상대적 정확도는 사용되는 데이터셋에 매우 민감하여, 특정 환경에서 적용할 때 사용자가 시험과 오류 및 조정을 거쳐야 하는 문제가 있습니다. 본 논문에서는 Long Short-Term Memory (LSTM) 신경망을 활용하여 다양한 예측 프로세스 모니터링 작업에 대해 일관성 있게 정확한 모델을 구축하는 접근법으로 조사하였습니다. 첫째, LSTM이 실행 중인 사례의 다음 이벤트와 타임스탬프를 예측하는 기존 기술보다 우수하다는 것을 보여주었습니다. 둘째, 다음 작업을 예측하기 위한 모델을 활용하여 실행 중인 사례의 전체 진행 과정을 예측하는 방법을 설명하였습니다. 마지막으로, 동일한 접근법을 남은 시간 예측에 적용하고, 이 접근법이 기존의 특별히 설계된 방법들보다 우수함을 입증하였습니다.