ABPMS 프로세스 프레임의 하이브리드 성질과 자동화된 프로세스 발견에 대한 함의

AI 증강 비즈니스 프로세스 관리 시스템 (AI-Augmented Business Process Management System, ABPMS) 의 핵심 구성 요소는 시스템에 프로세스 인식성을 부여하고 시스템이 작동해야 하는 경계를 정의하는 프로세스 프레임이다. 전통적인 프로세스 모델과 비교할 때, 원칙적으로 프로세스 프레임은 관리되는 프로세스의 다소 더 허용적인(repermissive) 표현을 제공해야 하며, 이를 통해 ABPMS 의 (반) 자율적 행동인 '프레임된 자율성(framed autonomy)'이 나타날 수 있어야 한다. 동시에 프로세스 프레임은 단일 언어적 또는 기호적 형식론에 제한되지 않으며, 사전 정의된 절차부터 상식 규칙과 모범 사례에 이르기까지 이질적인 지식을 포함할 수 있다. 본 논문에서는 ABPMS 프로세스 프레임을 준동시 실행되는(procedural)와 선언적(declarative) 프로세스 모델로 구성된 하이브리드 비즈니스 프로세스 표현으로 개념화한다. 우리는 이전 연구들을 바탕으로 이 유형의 프로세스 프레임의 실행 의미론을 개요하고, 절차적 프로세스 모델에도 선언적 패러다임의 오픈 월드 가정(open-world assumption)을 채택해야 한다고 주장한다. 후자는 제약 조건과 같은 해석(constraint-like interpretation)으로 이어지며, 각 절차적 모델은 해당 모델 내의 활동을 제한하는 것으로 간주되지만, 다른 모델에 존재할 수 있는 활동에 명시적인 실행 요구사항이나 제한을 부과하지는 않는다. 이는 Declare 와 같은 기존 선언적 언어에서 각 제약 조건이 제한되는 특정 활동에만 직접적인 영향을 미치는 것과 유사하다. 이러한 유사성을 바탕으로, 우리는 발견된 선언적 제약 조건의 일부 하위 집합을 준동시 실행되는(procedural) 프로세스 단편으로 매핑하는 방안을 제안함으로써, 이에 상응하는 프로세스 (프레임) 발견 접근법의 기초를 마련한다.