빅 데이터 환경하에서 프로세스 마이닝을 이용한 구매 감사 통합 실시간 모니터링 시스템에 대한 연구 A Study on Procurement Audit Integration Real Time Monitoring System Using Process Mining Under Big Data Environment원문보기
최근에는 프로세스 마이닝의 최대 강점을 활용함으로써, 기업 조직의 감사 업무에 적극적으로 활용하기 위한 다양한 연구 활동이 활발히 진행 중에 있다. 한편 기업 조직의 중요한 경영 활동중의 하나인 구매 부문 감사 시 빅 데이터 환경 하에서 생성된 방대한 데이터를 프로세스 마이닝을 이용하여 체계적이고 효율적으로 분석하고 감사 측면에서 위험 관리 사전 모니터링 하는 관련 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 기업현장에서 발생되는 대량의 데이터들을 단순하게 사후에 모니터링하는 수준에서 벗어나 기업의 구매 부문에서 이상 징후들을 사전에 탐지하고 사고를 미리 방지하기 위하여 하둡 기반의 내부 감사 통합 실시간 모니터링 시스템을 구현하고자 한다. 이렇게 구현된 시스템을 통해 발주한 구매 자재의 납기관리 강화, 구매원가 절감, 경쟁력 있는 협력업체 관리, 사기 발생 억제, 규정준수, 내부통제 회계제도 준수 및 강화를 실현하고자 한다. 이러한 목적을 달성하기 위해 프로세스 마이닝을 이용하여 데이터를 효율적으로 분석하고 하둡기반의 시스템을 구축함으로써 이 결과로 구매감사 통합 실시간 모니터링 방식을 활용하여 실시간으로 실행할 수 있는 정보 제공이 가능하게 되었다. 또한, 통합적인 관점에서 입체적으로 업무 상태를 관리할 수 있게 되었고, 상시 모니터링 보다 대량의 작업을 실시간에 빠른 속도로 처리하게 됨으로써 구매 감사 품질개선 및 구매 프로세스 혁신의 효과가 나타났다.
최근에는 프로세스 마이닝의 최대 강점을 활용함으로써, 기업 조직의 감사 업무에 적극적으로 활용하기 위한 다양한 연구 활동이 활발히 진행 중에 있다. 한편 기업 조직의 중요한 경영 활동중의 하나인 구매 부문 감사 시 빅 데이터 환경 하에서 생성된 방대한 데이터를 프로세스 마이닝을 이용하여 체계적이고 효율적으로 분석하고 감사 측면에서 위험 관리 사전 모니터링 하는 관련 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 기업현장에서 발생되는 대량의 데이터들을 단순하게 사후에 모니터링하는 수준에서 벗어나 기업의 구매 부문에서 이상 징후들을 사전에 탐지하고 사고를 미리 방지하기 위하여 하둡 기반의 내부 감사 통합 실시간 모니터링 시스템을 구현하고자 한다. 이렇게 구현된 시스템을 통해 발주한 구매 자재의 납기관리 강화, 구매원가 절감, 경쟁력 있는 협력업체 관리, 사기 발생 억제, 규정준수, 내부통제 회계제도 준수 및 강화를 실현하고자 한다. 이러한 목적을 달성하기 위해 프로세스 마이닝을 이용하여 데이터를 효율적으로 분석하고 하둡기반의 시스템을 구축함으로써 이 결과로 구매감사 통합 실시간 모니터링 방식을 활용하여 실시간으로 실행할 수 있는 정보 제공이 가능하게 되었다. 또한, 통합적인 관점에서 입체적으로 업무 상태를 관리할 수 있게 되었고, 상시 모니터링 보다 대량의 작업을 실시간에 빠른 속도로 처리하게 됨으로써 구매 감사 품질개선 및 구매 프로세스 혁신의 효과가 나타났다.
In recent years, by utilizing the greatest strengths of process mining, the various research activities have been actively progressed to use auditing work of business organization. On the other hand, there is insufficient research on systematic and efficient analysis of massive data generated under ...
In recent years, by utilizing the greatest strengths of process mining, the various research activities have been actively progressed to use auditing work of business organization. On the other hand, there is insufficient research on systematic and efficient analysis of massive data generated under big data environment using process mining, and proactive monitoring of risk management from audit side, which is one of important management activities of corporate organization. In this study, we intend to realize Hadoop-based internal audit integrated real-time monitoring system in order to detect the abnormal symptoms in prevent accidents in advance. Through the integrated real-time monitoring system for purchasing audit, we intend to realize strengthen the delivery management of purchasing materials ordered, reduce cost of purchase, manage competitive companies, prevent fraud, comply with regulations, and adhere to internal control accounting system. As a result, we can provide information that can be immediately executed due to enhanced purchase audit integrated real-time monitoring by analyzing data efficiently using process mining via Hadoop-based systems. From an integrated viewpoint, it is possible to manage the business status, by processing a large amount of work at a high speed faster than the continuous monitoring, the effectiveness of the quality improvement of the purchase audit and the innovation of the purchase process appears.
In recent years, by utilizing the greatest strengths of process mining, the various research activities have been actively progressed to use auditing work of business organization. On the other hand, there is insufficient research on systematic and efficient analysis of massive data generated under big data environment using process mining, and proactive monitoring of risk management from audit side, which is one of important management activities of corporate organization. In this study, we intend to realize Hadoop-based internal audit integrated real-time monitoring system in order to detect the abnormal symptoms in prevent accidents in advance. Through the integrated real-time monitoring system for purchasing audit, we intend to realize strengthen the delivery management of purchasing materials ordered, reduce cost of purchase, manage competitive companies, prevent fraud, comply with regulations, and adhere to internal control accounting system. As a result, we can provide information that can be immediately executed due to enhanced purchase audit integrated real-time monitoring by analyzing data efficiently using process mining via Hadoop-based systems. From an integrated viewpoint, it is possible to manage the business status, by processing a large amount of work at a high speed faster than the continuous monitoring, the effectiveness of the quality improvement of the purchase audit and the innovation of the purchase process appears.
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문제 정의
Process Mining의 목적은 기업의 Business Process에서 일어나는 업무처리 기록(Event Log)들을 기반으로 처리 가능한 정보를 discover하는 것이며, Process Mining의 결과는 기업의 Business Process를 혁신적으로 변화시키는데 적극 활용될 수 있다.
Process Mining의 목적은 다양한 기업의 업무 처리 시스템인 BPM, CRM, ERP, SCM 등에서 기록되는 이벤트 로그(Event Log)를 심층 분석하여 의미 있는 정보를 찾아내고자 한다. (그림 1)은 Process Mining의 연구 분야를 나타내고 있으며, 이의 주된 연구분야는 Process 성과 측정, Process Model 도출, 조직 Model 도출, 시뮬레이션 분석 등이다[4].
전체 시스템은 일정 기간 동안의 정해진 영업, 구매, 생산, 재무, 인사에 따른 실시간 자료를 수집 부분, 하둡을 이용하여 수집한 데이터를 통해 관계를 분석하는 부분, 분석 결과를 조회할 수 있는 Web interface로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 구매에 관한 내용을 다루었다.
본 논문에서는 앞서 언급한 현장의 대량의 데이터들을 단순하게 사후에 모니터링하고 프로세스 성과를 측정하고 개선하는 수준에서 벗어나 기업의 중요한 경영활동중의 하나인 구매 부문에서 이상 징후들을 사전에 탐지하고 사고를 미리 방지하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 Process Mining 기법을 통해 데이터를 효율적으로 분석하고 체계화한다.
본 연구에서는 2.3절에서 제공한 이론적 토대를 기반으로 한 Transaction Log를 대상으로 동시실행 Process, 선택실행 Process, 그리고 중요한 Process로 간주되지만 실제 수행에 있어 빈도가 낮아 발견되지 못하는 Business Process를 발견하기 위하여, P사의 자재 구매 단계별 수행절차를 대상으로 한 와 같이 Data Mining의 전체적인 흐름을 이용하여 Process Mining Algorithm을 개발하였다.
본 연구에서는 기업현장에서 발생되는 대량의 데이터들을 단순하게 사후에 모니터링하는 수준에서 벗어나 기업의 중요한 경영활동의 하나인 구매부문에서 이상 징후들을 사전에 탐지하고 사고를 미리 방지하기 위하여 개발되어진 하둡 기반의 내부감사 통합 실시간 모니터링 시스템을 구현하였다. 이러한 구매감사 통합 실시간 모니터링 시스템을 통해 발주한 구매자재의 납기관리 강화, 구매원가 절감, 경쟁력있는 업체 관리, 사기발생 억제, 규정준수, 내부통제 회계제도 준수 및 강화를 기할 수 있다.
이 결과로, 통합적인 관점에서 실질적이고 입체적으로 업무의 작업 상태를 관리할 수 있게 되었으며, 구매 감사 품질개선 및 구매 프로세스 혁신의 효과가 나타났다. 이러한 관점에서의 실질적인 적용방안을 제안하고자 한다.
제안 방법
분당 서울대학교 병원의 경우 외래 진료 프로세스 분석에 Process Mining 기법을 활용하였다. Process Mining 분석 기법을 활용하여 다양한 분석 결과를 도출하였다. 데이터 분석을 통해서 도출된 진료 Process Model과 병원의 표준 진료 지침과 비교해 보니 약 90% 정도의 정합도가 있음을 알 수 있었고<그림 4>, 그 결과로는 진료 process management가 어느 정도 잘 되고 있다는 것을 검증할 수 있게 되었다.
입고 지연일 데이터는 실제 납품일과 납품 예정일의 종류에 따라서 새로운 데이터를 실시간으로 텍스트 파일로 만들어낸다. Web 서버의 입력을 통해 실시간으로 파싱(Parsing) 후 모든 자료를 하나로 합병한 후 해당 자료를 분산 처리를 통해 분석한다.
Database에는 수집된 데이터들이 통합된 형태로 저장되며, 관계 분석기는 관계를 Map과 Reduce를 통해서 분석한다. 본 시스템의 구조를 통해 Web 서버를 통한 데이터 수집과 Result Inquiry가 실시간으로 가능할 수 있도록 하였다.
본 연구는 P사의 데이터를 와 같이 Web을 이용해 정형 및 비정형 데이터로 수집한 후 하둡(Hadoop)을 이용하여 얻은 결과를 다시 Web을 통해 결과를 조회할 수 있는 형식으로 구성된다.
특히 비즈니스 프로세스의 실시간 모니터링을 제공하기 위해 Business Process를 수행할 때 발생하는 수많은 Event들을 거의 실시간으로 수집하고 분석하여 적절하게 대응하는 것이다[13]. 본 연구는 앞에서 언급한 문제들에 착안하여 구매 감사 통합 실시간 모니터링 시스템을 P사를 중점으로 하여 구현하고 적용한다.
이 두 가지 사례를 간단히 살펴보면, 삼성전기에서는 Manufacturing Execution System에서 생성되는 데이터를 분석하여 생산 공정 프로세스와 관련된 다양한 분석을 실시하였다. 빅 데이터를 바탕으로 하여 실제 생산 Process Model을 도출하였고 공정상 도출되는 병목현상에 대한 분석을 수행하였다. 또한, 생산 공정에 사용되는 실험 장비의 효율 상태에 대한 분석 및 장비 활용의 효율성 분석이 가능하게 되었다.
환자 유형에 따라서 다양한 진료 Pattern을 보이는 것을 알 수 있었고, 이러한 결과로 환자 안내 시스템 개선에 적극 활용되었다. 아울러 Log 분석을 통하여 시뮬레이션 모델을 작성함으로써 환자가 증가할 경우 진료 시간에 어떤 변화가 일어나는지를 분석하였고, 병원에서 사용하고 있는 키오스크의 적정대수 산정을 할 수 있게 되었다[5].
삼성전기와 분당 서울대학교 병원의 프로세스 분석 사례는 국내의 많은 사례 중에 대표적인 우수사례로서 많이 소개되고 있다. 이 두 가지 사례를 간단히 살펴보면, 삼성전기에서는 Manufacturing Execution System에서 생성되는 데이터를 분석하여 생산 공정 프로세스와 관련된 다양한 분석을 실시하였다. 빅 데이터를 바탕으로 하여 실제 생산 Process Model을 도출하였고 공정상 도출되는 병목현상에 대한 분석을 수행하였다.
본 논문에서는 앞서 언급한 현장의 대량의 데이터들을 단순하게 사후에 모니터링하고 프로세스 성과를 측정하고 개선하는 수준에서 벗어나 기업의 중요한 경영활동중의 하나인 구매 부문에서 이상 징후들을 사전에 탐지하고 사고를 미리 방지하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 Process Mining 기법을 통해 데이터를 효율적으로 분석하고 체계화한다. 이 후 하둡을 기반으로 한 내부감사통합 실시간 모니터링 시스템을 구축함으로써 실시간으로 실행에 옮길 수 있는 정보 제공이 가능하게 되었다.
본 연구의 통합 실시간 모니터링 시스템의 기본 개념은 <그림 13>과 같다. 현장의 각종 작업으로부터 해당하는 자료를 수집하여 Big data middleware에서 해당 자료를 하둡 HDFS(분산 파일 시스템)로 분산처리하고 그 결과를저장한다. 저장된 자료는 database, web application system, mobile device 등으로 전송되어 업무와 관련된 해당 관리자들이 작업관리 업무에 즉각 이용할 수 있도록 한다.
대상 데이터
데이터를 실시간으로 분석하기 위해서는 정형 데이터뿐만아니라 비정형 데이터가 필요하다. 데이터 크롤링(Data Crawling)에서는 두 가지 데이터를 각각 Web 서버를 이용한 웹 크롤링(Web Crawling)을 통해 수집한다. 먼저 웹 서버에서 원하는 부서를 선택하면 해당 기관에서 제공하는 데이터가 텍스트 파일로 만들어진다.
본 연구에서는 기존 방법과 P사 Purchase Order의 정상조건 및 비정상조건(Risk요인)에 대한 관리상 조기경보 Check Point Control은 과 같이 자재구매단가 변경관리, 구매오더 삭제 관리, 구매수량 변경 관리, 납기일변경 관리, 납기일 지연 관리, 검수물 합격품 사후관리, 대금 지불조건 변경 관리 등을 대상으로 한다.
성능/효과
구매 감사 실시간 모니터링 시스템의 구매 이상 징후 판단의 정확도는 상시 모니터링의 경우 74%의 정확도를 보인 반면 본 실험의 결과는 98%의 결과를 얻어서 24%의 정확도 증가를 볼 수 있었다. 이는 다양한 데이터의 수집을 통한 분석과 실시간 데이터의 분석의 결과이다.
<그림 15>는 통합 실시간 모니터링과 상시모니터링의 작업 처리를 비교한 그래프이다. 그래프에서 알 수 있듯이 통합 모니터링 시스템에 의한 작업 처리가 상시모니터링 작업 처리보다 많은 양을 효과적으로 처리하고 있다는 것을 알 수 있다.
데이터 분석을 통해서 도출된 진료 Process Model과 병원의 표준 진료 지침과 비교해 보니 약 90% 정도의 정합도가 있음을 알 수 있었고, 그 결과로는 진료 process management가 어느 정도 잘 되고 있다는 것을 검증할 수 있게 되었다.
첫째, 과거 지향적 핵심 성과지표는 실시간 의사결정의 장애요소가 되고 있다. 둘째, 프로세스의 서비스 레벨 목표를 선행적으로 관리하기 위한 프로세스 가시성이 부족하다. 셋째.
이러한 상시 모니터링 활동은 직원의 부정행위, 개인적인 부주의, 태만으로 인하여 발생한 문제점들을 신속하게 포착하여 회사가 적시에 대응처리 하도록 지원하며 사전에 종업원에게 상시 모니터링에 대한 신호를 보내어 부정위반 행위를 미리 방지토록 할 수 있다. 상시 모니터링의 단점인 실시간 분석을 해결하기 위하여 본 연구에서는지속적으로 발생하는 데이터를 실시간으로 분석하여 의미있는 이상징후 패턴을 탐지하고 즉시 반응하는 시스템인 통합 실시간 모니터링 시스템을 통해 시스템의 전체적인 속도와 처리량에 있어 기존의 상시 모니터링 보다는 좋은 결과를 볼 수 있었다.
이 결과로 하둡(Hadoop)을 이용한 구매감사 통합 실시간 모니터링이 강화되어 즉각적으로 실행할 수 있는 정보 제공이 가능하게 되었을 뿐만 아니라 통합적 관점에서 입체적으로 업무상태를 관리할 수 있게 되어 상시 모니터링 보다 대량의 작업을 빠른 속도로 처리하게 됨으로써 구매감사 품질개선 및 구매프로세스 혁신 등의 효과가 나타났다.
이 후 하둡을 기반으로 한 내부감사통합 실시간 모니터링 시스템을 구축함으로써 실시간으로 실행에 옮길 수 있는 정보 제공이 가능하게 되었다. 이 결과로, 통합적인 관점에서 실질적이고 입체적으로 업무의 작업 상태를 관리할 수 있게 되었으며, 구매 감사 품질개선 및 구매 프로세스 혁신의 효과가 나타났다. 이러한 관점에서의 실질적인 적용방안을 제안하고자 한다.
데이터 분석을 통해서 도출된 진료 Process Model과 병원의 표준 진료 지침과 비교해 보니 약 90% 정도의 정합도가 있음을 알 수 있었고<그림 4>, 그 결과로는 진료 process management가 어느 정도 잘 되고 있다는 것을 검증할 수 있게 되었다. 환자 유형에 따라서 다양한 진료 Pattern을 보이는 것을 알 수 있었고, 이러한 결과로 환자 안내 시스템 개선에 적극 활용되었다. 아울러 Log 분석을 통하여 시뮬레이션 모델을 작성함으로써 환자가 증가할 경우 진료 시간에 어떤 변화가 일어나는지를 분석하였고, 병원에서 사용하고 있는 키오스크의 적정대수 산정을 할 수 있게 되었다[5].
후속연구
이는 다양한 데이터의 수집을 통한 분석과 실시간 데이터의 분석의 결과이다. 이후 데이터에 대한 수집에 있어 범위를 확대한다면 보다 좋은 결과를 얻을 수 있을 것으로 보인다.
향후 연구에서는 실시간으로 데이터를 분석, 조회할 수 있는 사물 인터넷 기술들을 추가적으로 활용하여 기업경영의 감사측면에서의 위험관리 사전 모니터링 기능을 강화할 수 있는 방안을 지속적으로 연구, 발전시켜 나가고자 한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
Process Mining의 목적은?
Process Mining의 목적은 다양한 기업의 업무 처리 시스템인 BPM, CRM, ERP, SCM 등에서 기록되는 이벤트 로그(Event Log)를 심층 분석하여 의미 있는 정보를 찾아내고자 한다. (그림 1)은 Process Mining의 연구 분야를 나타내고 있으며, 이의 주된 연구분야는 Process 성과 측정, Process Model 도출, 조직 Model 도출, 시뮬레이션 분석 등이다[4].
하둡은 무엇으로 구성되어 있는가?
하둡(Hadoop)은 방대한 양의 자료와 데이터를 처리 할 수 있는 분산 처리 Program을 지원하는 Java Software Framework이다. 분산처리 시스템을 위해 하둡(Hadoop)은 분산 처리 시스템(MapReduce)과 분산 파일 시스템(DFS:Distributed File System)으로 구성되어 있다. Map Reduce와 HDFS는 Master / Slave 구조로 구성되어 있으며, MapReduce는 Resource Manager / NodeManager로 관리되며, HDFS는 NameNode / DataNode로 관리된다.
본 논문의 하둡 기반의 내부 감사 통합 실시간 모니터링 시스템 개발을 통해 어떤 목적들을 실현시키려고 하는가?
본 연구에서는 기업현장에서 발생되는 대량의 데이터들을 단순하게 사후에 모니터링하는 수준에서 벗어나 기업의 구매 부문에서 이상 징후들을 사전에 탐지하고 사고를 미리 방지하기 위하여 하둡 기반의 내부 감사 통합 실시간 모니터링 시스템을 구현하고자 한다. 이렇게 구현된 시스템을 통해 발주한 구매 자재의 납기관리 강화, 구매원가 절감, 경쟁력 있는 협력업체 관리, 사기 발생 억제, 규정준수, 내부통제 회계제도 준수 및 강화를 실현하고자 한다. 이러한 목적을 달성하기 위해 프로세스 마이닝을 이용하여 데이터를 효율적으로 분석하고 하둡기반의 시스템을 구축함으로써 이 결과로 구매감사 통합 실시간 모니터링 방식을 활용하여 실시간으로 실행할 수 있는 정보 제공이 가능하게 되었다.
참고문헌 (15)
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