객체 중심 이벤트 데이터의 의미론적 인코딩

초록

본 논문은 객체‑중심 이벤트 데이터(OCED) 메타모델을 RDF·OWL 기반의 온톨로지로 변환하고, 도메인‑특화 확장과 실제 데이터 그래프를 계층적으로 연결하는 프레임워크를 제시한다. 이를 통해 프로세스 마이닝에서의 상호운용성, 지식 추론, 표현력 향상을 목표로 하며, XES 로그를 자동으로 OCED 지식 그래프로 변환하는 시연을 제공한다.

상세 분석

논문은 먼저 기존 XES 기반의 활동‑중심 로그가 객체 간 상호작용을 충분히 표현하지 못한다는 한계를 지적하고, IEEE Task Force가 제안한 OCED 메타모델이 이러한 문제를 객체‑중심으로 해결한다는 점을 강조한다. 그러나 OCED 자체는 메타모델 수준에서만 정의돼 있어 실제 도메인 지식을 반영하거나 다른 시스템과 연계하기에는 부족하다. 이를 보완하기 위해 저자들은 세 층 구조의 의미론적 인코딩을 설계한다.

1. Meta‑Level (OCEDO): RDF와 OWL을 이용해 OCED의 핵심 개념인 Event, Object, Attribute, Relation 등을 클래스와 속성으로 정의한다. 핵심(oced:)와 보조(aux:) 네임스페이스를 구분해 기본 구조와 부가적인 메타데이터를 명확히 구분한다. 예를 들어 oced:Event는 owl:Class이며, oced:observes는 이벤트와 객체를 연결하는 owl:ObjectProperty로 선언된다.

2. Intensional Level (OCEDD): 도메인‑특화 확장을 위해 기존 온톨로지에 서브클래스·서브프로퍼티를 추가한다. 논문에서는 BPIC 2013 사례를 사용해 ext:Incident, ext:Product, ext:TeamMember 등 구체적인 비즈니스 개념을 정의하고, ext:has_impact, ext:is_part_of 같은 관계를 도입한다. 이는 도메인 전문가가 자신의 업무 규칙을 온톨로지에 직접 삽입할 수 있게 한다.

3. Extensional Level (OCEDR): 실제 로그 데이터를 RDF 트리플 형태의 지식 그래프로 변환한다. 저자들은 XES 로그를 파싱해 이벤트와 객체를 인스턴스로 생성하고, 시간 속성은 xsd:dateTime 타입으로, 기타 속성은 문자열 혹은 정의된 데이터 타입으로 매핑한다. 변환 과정은 완전 자동화된 프로토타입으로 구현되어 GitHub에 공개돼 재현 가능성을 확보한다.

이러한 계층화는 상호운용성을 크게 향상시킨다. RDF/OWL 기반이므로 다른 도메인 온톨로지와 쉽게 연결할 수 있고, SPARQL을 통한 질의와 추론 엔진을 활용한 복합 규칙 검증이 가능하다. 또한, 표현력 측면에서 객체 간 복합 관계와 이벤트‑객체 관찰 관계를 명시적으로 모델링함으로써 기존 XES가 제공하지 못한 다중 객체 흐름을 자연스럽게 기술한다.

하지만 몇 가지 한계도 존재한다. 첫째, 도메인‑특화 확장을 위해서는 전문가가 온톨로지를 설계해야 하는데, 이는 초기 비용과 유지보수 부담을 초래한다. 둘째, 대규모 로그를 RDF 트리플로 변환하면 삼중항 수가 급증해 저장·쿼리 성능에 영향을 줄 수 있다. 현재 논문에서는 프로토타입 수준의 실험만 제시했으며, 확장성 평가가 부족하다. 셋째, OCED 메타모델 자체가 아직 표준화 과정에 있으므로, 온톨로지와 실제 데이터 형식 간의 버전 관리 문제가 발생할 가능성이 있다.

전반적으로 논문은 Semantic Web 기술을 활용해 OCED를 기계가 이해 가능한 형태로 구조화함으로써 프로세스 마이닝 분야에 새로운 연구·응용 가능성을 열었다는 점에서 의의가 크다.