KR102676519B1 - 오류 통제 기능을 수행하는 지능형 업무 자동화 서비스 제공 장치 및 방법 - Google Patents
오류 통제 기능을 수행하는 지능형 업무 자동화 서비스 제공 장치 및 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102676519B1 KR102676519B1 KR1020230129070A KR20230129070A KR102676519B1 KR 102676519 B1 KR102676519 B1 KR 102676519B1 KR 1020230129070 A KR1020230129070 A KR 1020230129070A KR 20230129070 A KR20230129070 A KR 20230129070A KR 102676519 B1 KR102676519 B1 KR 102676519B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- automation
- data
- error control
- work
- business
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 103
- 238000013461 design Methods 0.000 claims abstract description 98
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 32
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 145
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 32
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 16
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims description 14
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims description 9
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 8
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 6
- 230000008439 repair process Effects 0.000 claims description 6
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 4
- 238000012552 review Methods 0.000 claims description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 12
- 238000010276 construction Methods 0.000 abstract description 5
- 238000011161 development Methods 0.000 description 16
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 14
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 10
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 9
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 8
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 8
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 description 6
- 230000003252 repetitive effect Effects 0.000 description 6
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 6
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 5
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 description 5
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 238000003780 insertion Methods 0.000 description 4
- 230000037431 insertion Effects 0.000 description 4
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 3
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 3
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 3
- 208000025721 COVID-19 Diseases 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 1
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 1
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000012938 design process Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000008676 import Effects 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000007790 scraping Methods 0.000 description 1
- 230000006641 stabilisation Effects 0.000 description 1
- 238000011105 stabilization Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F8/00—Arrangements for software engineering
- G06F8/30—Creation or generation of source code
- G06F8/34—Graphical or visual programming
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
- G06F11/0703—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation
- G06F11/0793—Remedial or corrective actions
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/30—Monitoring
- G06F11/3058—Monitoring arrangements for monitoring environmental properties or parameters of the computing system or of the computing system component, e.g. monitoring of power, currents, temperature, humidity, position, vibrations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/36—Preventing errors by testing or debugging software
- G06F11/3664—Environments for testing or debugging software
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
- G06F3/048—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI]
- G06F3/0484—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI] for the control of specific functions or operations, e.g. selecting or manipulating an object, an image or a displayed text element, setting a parameter value or selecting a range
- G06F3/0486—Drag-and-drop
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F8/00—Arrangements for software engineering
- G06F8/10—Requirements analysis; Specification techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F8/00—Arrangements for software engineering
- G06F8/30—Creation or generation of source code
- G06F8/38—Creation or generation of source code for implementing user interfaces
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0633—Workflow analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/10—Office automation; Time management
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L51/00—User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail
- H04L51/02—User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail using automatic reactions or user delegation, e.g. automatic replies or chatbot-generated messages
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Marketing (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
본 발명은 노코드 기반의 업무 자동화 솔루션을 제공하는 지능형 업무 자동화 서비스 기술에 관한 것으로, 사용자 인터페이스를 통해 업무 자동화 설계에 필요한 작업 도구를 제공하고, 사용자 인터페이스를 통해 입력되는 업무자동화 설계 정보에 기반하여 워크플로우로 업무 자동화 설계 정보를 배포하는 자동화 설계 단계, 상기 디자인 편집 단계에서 배포된 업무 자동화 설계 정보에 따라 작업을 진행시키는 워크플로우 제공 단계 및 워크플로우 제공단계에서 업무 자동화 설계 정보에 따라 업무 자동화 수행 중 발생되는 오류에 대해 AI 학습을 통해 자동으로 복구 처리 하는 오류 통제 단계를 포함하는 방법에 의해 현장의 업무 담당자가 직접 코딩없이 자신의 업무를 자동화, 검증, 배포 가능하도록 하고, 오류를 통제 및 자동복구함으로써 기존 RPA 솔루션을 대체할 수 있는 쉽고 안정적인 업무자동화 구축이 가능한 솔루션을 제공할 수 있다.
Description
실시예는 노코드 기반의 업무 자동화 솔루션을 제공하는 지능형 업무 자동화 서비스 기술에 관한 것이다.
디지털 워크플레이스라는 새로운 변화에 맞춰 현업의 업무 담당자가 IT 전문가의 도움 없이 직접 업무 자동화가 가능한 프로세스가 요구되고 있다. 기업의 경쟁력은 비즈니스 가치를 제공하는 디지털 업무 전환이 얼마나 잘 준비되었는지에 따라 결정되므로 한정된 인적 자원으로 디지털 전환을 준비할 필요가 있다.
기업 업무환경의 디지털 전환에 있어 업무자동화 영역은 매우 중요한 위치를 차지하고 있으며, 초기 금융권을 중심으로 RPA도구를 도입하여 단순 반복적인 정형화 업무에 적용해 유의미한 성과를 거두었고, 현재는 제조업 및 서비스업, 공공기관까지 앞 다투어 업무자동화를 통해 효율적인 경영환경을 구축하고 기업 경쟁력을 강화하려고 한다.
특히, 코로나19 팬데믹이 바꿔 놓은 일상과 업무 환경, 비즈니스 관행은 기업의 디지털화를 더욱 가속화시켰다. 그리고 이런 디지털화의 최전선에 있는 기술이 바로 RPA로 대표되는 자동화 기술임에 따라 자동화는 팬데믹 기간 동안 모든 기업의 우선순위 기술로 자리 잡으면서 빠르게 확산되었다.
RPA는 기업의 효율성과 생산성, 반복업무 자동화를 통한 비용 절감등 혁신 수단으로 주목을 받았으나, 단순하고 정형화된 프로세스와 데이터를 다루는 업무에만 한정되며, 사용자의 요구와 기대를 따라잡을 수 없다는 한계가 있었다.
기업의 핵심 전략으로 업무자동화가 주목받고 있으나, 기업환경의 변화와 더불어 비정형 데이터를 기반으로 한 비정형 업무 절차가 증가함에 따라 단순, 반복 업무만을 대상으로 하는 기존 RPA만으로는 지속적인 사용자의 요구에 부응하지 못하고 RPA는 많은 시간이 필요하여 업무 자동화에 한계가 있다.
한편, 기업의 자동화 대상 업무도 반복 업무에서 점점 더 복잡하고 비정형 데이터를 기반으로 하는 업무로 확대되고 있으나 현재 자동화 솔루션으로는 한계가 있다.
특히 중견,중소기업의 경우 상대적으로 적은 인적자원으로 많은 양의 업무를 처리해야 하기 때문에 업무 자동화가 절실하다.
기업의 업무 프로세스가 시장 상황에 얼마나 민첩하고 탄력있게 대응할 수 있는지가 기업의 경쟁력과 직결된다. 급변하는 시장에 맞게 자동화된 업무 프로세스를 쉽고 빠르게 생성/변경해야 하지만 기술이 충족하지 못하고 있는 실정이다. 코로나 19 위기 이후 노코드 플랫폼 확대와 더불어 현업이 직접 IT 시스템 구축에 참여하는 경우가 3배이상 증가하고 있으며 급변하는 기업 업무 환경에 대한 기술 발전과 기술 지원이 미흡한 실정이다.
이에 따라 AI로 대표되는 차세대 기술과의 융합으로 한층 더 완성된 자동화를 구현하여 자동화 영역을 확대하려는 움직임이 일어나고 있으며, 개발 툴을 좀 더 쉽고 편하게 만들어 제공함으로써 기업의 전 직원이 개발에 참여하는 자동화의 전사적 확장이 필요하다.
본 발명은 이 같은 기술적 배경에서 도출된 것으로, 업무 담당자가 직접 디지털 워크플레이스를 구현할 수 있도록 노코드 기반의 업무 자동화 솔루션을 제공함에 있어서 업무 자동화 오류에 대해 AI 학습을 통해 자동으로 복구 처리 하는 지능형 업무 자동화 서비스 제공 장치 및 방법을 제공함에 그 목적이 있다.
상기의 과제를 달성하기 위한 본 발명은 다음과 같은 구성을 포함한다.
즉 본 발명의 일 실시예에 따른 업무 자동화 솔루션을 제공하는 지능형 업무 자동화 서비스 제공방법은 하나 이상의 프로세서들, 및 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 메모리를 구비한 컴퓨팅 장치에서 수행되는 방법으로서, 사용자 인터페이스를 통해 업무 자동화 설계에 필요한 작업 도구를 제공하고, 사용자 인터페이스를 통해 입력되는 업무자동화 설계 정보에 기반하여 워크플로우로 업무 자동화 설계 정보를 배포하는 자동화 설계 단계, 상기 디자인 편집 단계에서 배포된 업무 자동화 설계 정보에 따라 작업을 진행시키는 워크플로우 제공단계, 워크플로우 제공단계에서 업무 자동화 설계 정보에 따라 업무 자동화 수행 중 발생되는 오류에 대해 AI 학습을 통해 자동으로 복구 처리 하는 오류 통제 단계를 포함한다.
한편, 의 일 실시예에 따른 업무 자동화 솔루션을 제공하는 지능형 업무 자동화 서비스 제공 장치는 하나 이상의 프로세서들, 및 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 메모리를 구비한 컴퓨터 장치로서, 사용자 인터페이스를 통해 업무 자동화 설계에 필요한 작업 도구를 제공하고, 사용자 인터페이스를 통해 입력되는 업무자동화 설계 정보에 기반하여 워크플로우로 업무 자동화 설계 정보를 배포하는 자동화 설계부, 상기 디자인 편집부에서 배포된 업무 자동화 설계 정보에 따라 작업을 진행시키는 워크플로우 제공부 및 워크플로우 제공부에서 업무 자동화 설계 정보에 따라 업무 자동화 수행 중 발생되는 오류에 대해 AI 학습을 통해 자동으로 복구 처리 하는 오류 통제부를 포함한다.
본 발명에 따르면 업무 자동화 설계에 있어서 현장의 업무 담당자가 직접 코딩없이 자신의 업무를 자동화, 검증, 배포 가능하도록 하고, 오류를 통제 및 자동복구함으로써 기존 RPA 솔루션을 대체할 수 있는 쉽고 안정적인 업무자동화 구축이 가능한 솔루션을 제공할 수 있는 지능형 업무 자동화 서비스 제공 장치 및 방법을 제공하는 효과가 도출된다.
뿐만 아니라 단시간 내 업무 프로세스 변화에 대응이 가능한 프로세스 편집기를 제공하여 기업 운영의 민첩성 및 효율성을 가속화할 수 있다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 업무 자동화 서비스 제공 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 업무 자동화 서비스 제공 시스템의 전체 구조도이다.
도 3 은 일 실시예에 따른 지능형 업무 자동화 서비스 제공 시스템에서 자동화 실행 요청 및 자동화 실시 과정을 상세히 도시한 예시도이다.
도 4 는 일 실시예에 따른 파라미터 매핑 과정의 예시도이다.
도 5 는 엑셀 파일 분할 과정에서 퀵정렬 및 삽입 정렬을 혼합한 기법을 나타낸 예시도이다.
도 6 및 도 7 은 일 실시예에 따른 지능형 업무 자동화 서비스 제공 장치의 인터페이스 구조 예시도이다.
도 8 은 일 실시예에 따른 디자인 편집기 및 워크플로우 구성을 도시한 예시도이다.
도 9 는 정보 엔트로피 가중치 시스템 성능 위험도 평가 흐름도이다.
도 10 은 일 실시예에 따른 지능형 업무 자동화 서비스 제공 방법의 흐름도이다.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 업무 자동화 서비스 제공 시스템의 전체 구조도이다.
도 3 은 일 실시예에 따른 지능형 업무 자동화 서비스 제공 시스템에서 자동화 실행 요청 및 자동화 실시 과정을 상세히 도시한 예시도이다.
도 4 는 일 실시예에 따른 파라미터 매핑 과정의 예시도이다.
도 5 는 엑셀 파일 분할 과정에서 퀵정렬 및 삽입 정렬을 혼합한 기법을 나타낸 예시도이다.
도 6 및 도 7 은 일 실시예에 따른 지능형 업무 자동화 서비스 제공 장치의 인터페이스 구조 예시도이다.
도 8 은 일 실시예에 따른 디자인 편집기 및 워크플로우 구성을 도시한 예시도이다.
도 9 는 정보 엔트로피 가중치 시스템 성능 위험도 평가 흐름도이다.
도 10 은 일 실시예에 따른 지능형 업무 자동화 서비스 제공 방법의 흐름도이다.
본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 본 발명에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명한다.
본 발명의 실시예들에 따른 지능형 업무 자동화 서비스 제공 장치는 적어도 하나의 컴퓨터 장치에 의해 구현될 수 있으며, 본 발명의 실시예들에 따른 지능형 업무 자동화 서비스 제공 방법은 지능형 업무 자동화 서비스 제공 장치에 포함되는 적어도 하나의 컴퓨터 장치를 통해 수행될 수 있다. 이때, 컴퓨터 장치에는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 프로그램이 설치 및 구동될 수 있고, 컴퓨터 장치는 구동된 컴퓨터 프로그램의 제어에 따라 본 발명의 실시예들에 따른 지능형 업무 자동화 서비스 제공 방법을 수행할 수 있다. 상술한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터 장치와 결합되어 지능형 업무 자동화 서비스 제공 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장될 수 있다.
일 실시예에 따른 지능형 업무 자동화 서비스 제공 장치는 업무 자동화 시 자주 사용되는 데이터베이스 조회/생성, 엑셀 문서 가공, 파일 생성/복사, 메일 수발 신 등의 작업을 함수형태의 블록을 조합해 자동으로 처리할 수 있도록 시각화 프로그래밍 모듈을 기반으로 자동화 작업을 생성하고, 드래그앤드랍 및 속성설정 방식(내장 함수를 통해 데이터 편집 및 연산 처리를 코딩없이 진행)으로 현업의 사용자가 직접 코딩 없이도 자신의 업무 절차를 설계/개발이 가능하며, 기 등록된 템플릿과 리소스를 업무 절차에 따라 배치하고, 배치된 각 템플릿과 리소스 내 파라미터를 솔루션에서 제공하는 맵핑 모듈을 통해 연결시킴으로 업무 자동화 가능을 수행(간단한 업무 로직은 수식 작성기 (Formula Builder) 형태로 제공)하는 디자인 편집 기능을 수행한다.
또한, 업무 자동화 수행 중 발생되는 오류에 대해 AI 학습을 통해 자동으로 복구 처리를 하도록 하는 오류 통제 기능을 더 수행할 수 있다.
일 실시예에 따른 지능형 업무 자동화 서비스 제공 장치가 제공하는 노코드 기반의 자동화 솔루션은 현장의 업무 담당자가 직접 코딩없이 자신의 업무를 자동화, 검증, 배포 가능하도록 하고, 오류를 통제 및 자동복구함으로써 기존 RPA 솔루션을 대체할 수 있는 쉽고 안정적인 업무자동화 구축이 가능한 솔루션을 제공한다. 구체적으로 드래그앤드랍 및 속성설정 방식으로 현업의 사용자가 직접 코딩없이도 자신의 업무 절차를 설계/개발 할 수 있는 디자인 편집기, 데이터 추출, 편집 및 연산 처리를 위한 자동화 작업 생성기, 자동화 업무 흐름제어 관리를 위한 워크플로우 모듈, 오류 통제 및 복구를 위한 데이터 수집/분석 및 전처리 모듈, 오류 통제 및 복구 모듈을 포함한다.
노코드는 코딩을 작성하지 않아도 그래픽 이미지를 사용해 컴퓨터와 의사소통하는 그래픽 유저인터페이스(GUI) 기반 도구를 통해 간편하게 소프트웨어를 만드는 프로그래밍 방법이다. 각 노코드 툴이 제공하는 다양한 템플릿과 리소스 중 하나를 선택하고 마우스로 준비된 구성요소를 끌어다 놓거나 텍스트를 입력하는 등의 간단한 동작만으로 프로그램을 쉽게 만들 수 있다.
일 실시예에 따르면 노코드는 자동화 구축 솔루션에 적용하여 전문 IT 개발자는 개별 자동화솔루션(RPA, OCR, 챗봇, 머신러닝 등)의 템플릿과 응용 프로그램 형태의 리소스를 개발하여 제공하고, 현업사용자는 제공된 템플릿과 리소스를 사용해 자신의 업무를 직접 코딩없이 자동화 할 수 있도록 노코드 기반 업무자동화 구축 플랫폼제공할 수 있다.
더불어 간단한 응용 프로그램은 현업의 사용자가 코딩없이 사전에 정의된 블록형태의 기능 도구들을 배치하고 속성을 설정함으로써 데이터 추출, 편집, 구조 변경 등의 작업을 할 수 있게 함으로써 사용자들이 IT 개발자들에게 일일이 프로그램 제작을 의뢰해야 하는 수고로움 없앨 수 있다.
또한 현업 담당자가 업무자동화를 주도함으로 현업 담당자와 IT 담당자가 함께 프로그램 설계를 진행하고 IT 담당자는 개별 자동화 툴을 이용한 템플릿과 리소스만 개발하여 제공하며, 현업 담당자가 직접 템플릿과 리소스를 GUI를 기반으로한 디자이너 도구를 이용해 업무 절차대로 연계, 조합함으로써 업무를 자동화하게 된다. 이후 담당자가 직접 업무에 적용해서 테스트하고 직접 자동화 업무 절차를 변경하면서 최적화된 상태로 운영시스템에 적용할 수 있다.
일 실시예에 따른 업무 자동화는 개별 자동화솔루션의 템플릿과 리소스만을 전문 개발자가 나눠서 개발하고 이후 현업 담당자가 쉽게 연계, 조합하게 함으로써 평균 1~2주 내 업무자동화 구축이 가능해진다.
또한 현업 담당자가 주도하는 업무자동화는 담당자의 실무지식을 기반으로 하기 때문에 좀 더 효율적인 업무 절차대로 자동화 구축이 가능하며, 오류에 대한 사전 대응도 누락없이 구현 가능하므로 운영환경에서 보다 빠르게 안정화가 가능하다. 즉 전문개발자가 개발 제공하는 템플릿 및 리소스를 좀 더 공통화가 가능하도록 개발함으로써 템플릿과 리소스를 여러 업무에서 재사용이 가능하고 자동화 구축 대상이 증가할수록 템플릿과 리소스의 재사용이 증가하게 되며, 업무자동화 구축 기간을 감소시킬 수 있다.
또한 IT 비전문가인 현업 사용자가 비정형 업무 절차와 비정형 데이터 기반 업무를 빠르고 안정적으로 자동화 하기위해 개별 자동화솔루션을 연계하고 코딩없이 템플릿과 리소스만을 연계 조합하여 자동화 구축이 가능한 노코드 기반 업무자동화 솔루션을 제공하여 기존 RPA 솔루션의 문제점을 해소하기 위한 개발솔루션의 기술적, 성능적, 서비스적으로 차별화된 해결방안을 제시할 수 있다.
이에 따라 드래그앤드랍 및 속성설정 방식으로 현업의 사용자가 직접 코딩 없이도 자신의 업무 절차를 설계/개발 가능하다. 즉, 자동화솔루션 전문 개발자가 미리 개발 후 등록 해놓은 템플릿과 리소스를 디자인 편집기에서 업무 절차에 따라 배치하고 배치된 각 템플릿과 리소스 내 파라미터를 솔루션에서 제공하는 맵핑 모듈을 통해 연결시킴으로 업무 자동화가 가능하다.
업무에 자주 사용되는 기능은 미리 솔루션 내 내장 함수로 탑재하여 제공하므로 사용자는 쉽게 업무 절차 내 포함시켜 다양한 작업을 쉽게 자동화 할 수 있고, 내장 함수로 제공되는 리소스는 엑셀 데이터 변환, 웹스크래핑 기능, 코드 조회 기능, 엑셀 데이터 변환 기능, 문자열 패턴 추출 기능, 엑셀 파일 분할/통합 기능, 이메일 데이터 추출 기능, PDF 파일 분할/통합 기능, 서브 업무 절차 호출 기능을 수행할 수 있다. 업무 절차로 정의된 각 자동화 작업간의 파라미터 연결은 제공되는 맵핑 기능을 통해 데이터 형변환(List, Map, String)이 가능하고 데이터 합치기, 자르기, 패턴 추출등의 데이터 편집 기능이 제공되므로 빠르고 쉽게 개별 작업간 연결이 가능하며, 간단한 리소스 기능은 사용자가 직접 자동화 작업 생성기를 통해 코딩없이 제공되는 기능 요소들의 조합을 통해 개발 가능하므로, 자동화 작업 중 추가로 IT 전문가에게 추가 개발의뢰를 할 필요가 없다.
개별 자동화 작업의 파라미터와 수행된 자동화 이력을 추적하여 오류를 통제하고 복구할 수 있다. 현업 사용자와 같은 IT 비전문가에 의해 개발된 자동화 업무 절차의 안정성을 확보하기위해 개발된 업무 절차를 자동으로 검증하고 오류를 통제 할 수 있으며, 오류 발생 시에도 정의된 처리 방법에 따라 자동으로 복구 처리 수행이 가능하고, 오류를 통제하고 자동으로 복구하는 기능은 경쟁사 유사제품에서 볼 수 없는 기능으로 업무 절차의 설계, 개발 기간을 감소시킬 수 있다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 업무 자동화 서비스 제공 장치의 구성을 도시한 블록도이고, 도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 업무 자동화 서비스 제공 시스템의 전체 구조도이다. 도 3 은 일 실시예에 따른 지능형 업무 자동화 서비스 제공 시스템에서 자동화 실행 요청 및 자동화 실시 과정을 상세히 도시한 예시도이다.
도 1 과 같이 일 실시예에 따른 지능형 업무 자동화 서비스 제공 장치(10)는 통신 인터페이스(110), 메모리(120), 입출력 인터페이스(130) 및 프로세서(140)를 포함한다.
통신 인터페이스(110)는 네트워크(20)를 통해 지능형 업무 자동화 서비스 제공 장치(10)가 다른 장치(일례로, 앞서 설명한 저장 장치들)와 서로 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 지능형 업무 자동화 서비스 제공 장치(10)의 프로세서(140)가 메모리(120)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청이나 명령, 데이터, 파일 등이 통신 인터페이스(110)의 제어에 따라 네트워크(20)를 통해 다른 장치들로 전달될 수 있다. 역으로, 다른 장치로부터의 신호나 명령, 데이터, 파일 등이 네트워크(20)를 거쳐 지능형 업무 자동화 서비스 제공 장치(10)의 통신 인터페이스(110)를 통해 지능형 업무 자동화 서비스 제공 장치(10)로 수신될 수 있다. 통신 인터페이스(110)를 통해 수신된 신호나 명령, 데이터 등은 프로세서(140)나 메모리(120)로 전달될 수 있고, 파일 등은 지능형 업무 자동화 서비스 제공 장치(10)가 더 포함할 수 있는 저장 매체(상술한 영구 저장 장치)로 저장될 수 있다
메모리(120)는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 여기서 ROM과 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량기록장치는 메모리(120)와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 지능형 업무 자동화 서비스 제공 장치(10)에 포함될 수도 있다.
또한, 메모리(120)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드가 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(120)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로부터 메모리(120)로 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체가 아닌 통신 인터페이스(110)를 통해 메모리(120)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 소프트웨어 구성요소들은 네트워크(20)를 통해 수신되는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 프로그램에 기반하여 지능형 업무 자동화 서비스 제공 장치(10)의 메모리(120)에 로딩될 수 있다.
입출력 인터페이스(130)는 입출력 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 입력 장치는 마이크, 키보드 또는 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 디스플레이, 스피커와 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로 입출력 인터페이스(130)는 터치스크린과 같이 입력과 출력을 위한 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수도 있다. 입출력 장치는 지능형 업무 자동화 서비스 제공 장치(10)와 하나의 장치로 구성될 수도 있다.
프로세서(140)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(120) 또는 통신 인터페이스(110)에 의해 프로세서(140)로 제공될 수 있다. 예를 들어 프로세서(140)는 메모리(120)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.
보다 상세하게 프로세서(140)는 디자인 편집부(1410), 자동화 설계부(1420), 워크플로우 제공부(1430) 및 오류 통제부(1440)를 포함한다.
디자인 편집부(1410)는 업무 기능 별 자동 설계 가능한 템플릿을 통해 드래그앤드롭 방식으로 업무 절차에 포함되는 업무 자동화 설계를 위한 편집 신호를 입력받는다.
일 실시예에 있어서 디자인 편집부(1410)는 드래그앤드롭 방식 기반의 업무 자동화 설계를 위한 디자인 편집툴을 통해 편집 기능을 제공한다.
또한 업무 자동화 설계를 위한 업무 로직 설정 과정에서 수식 작성기(Formula Builder) 형태로 편집 신호를 입력받도록 구현될 수도 있다.
업무에서 많이 사용되는 기능을 응용 프로그램으로 자동화 구현한 리소스로 제공하고, IT 전문가가 자동화 솔루션을 통해 자동화 구현한 템플릿을 통해 실무자는 드래그앤드롭 방식을 이용하여 업무 절차의 자동화 구현을 코딩없이 개발 가능한 디자인 편집기능을 제공할 수 있다.
일 실시예에 있어서 드래그앤드롭 방식을 지원하기 위해 파라미터 매핑을 수행한다. 도 4 는 일 실시예에 따른 파라미터 매핑 과정의 예시도이다. 템플릿과 리소스는 공통적으로 입력 파라미터와 출력 파라미터를 포함하고 있고 입력 파라미터의 용도는 자동화 기능을 동작하기 위해 필요한 초기 데이터이며, 출력 파라미터는 자동화 기능이 수행되고 결과 값을 반환하는 용도로 사용된다.
디자인 편집부(1410)에 포함된 파라미터 매핑 모듈은 현재 선택된 템플릿 또는 리소스를 실행 시 필수로 사용되는 데이터를 설정하는 부분으로 이전 템플릿 또는 리소스의 출력 데이터와 전역에서 사용할 수 있는 데이터를 매핑 가능한 데이터로 구성하여 사용자로하여금 드래그앤드롭 방식이 가능한 구조로 구현될 수 있다.
또한, 추가적인 편집이 필요 시 다양한 데이터 편집 함수를 제공하여 간단하게 데이터를 편집할 수 있도록 데이터 편집 함수 모듈을 포함하도록 구현된다
또한 엑셀, 메일, 파일 및 데이터 조회 작업으로 분류한 다양한 기능을 공통적인 요소로 정의, 입출력 데이터를 기반으로 구현된 응용 프로그램을 자동화 설계 작업 도구로 제공하고, 사용자가 직접 자동화 작업 생성기를 통해 생성한 기능으로 구성된 디자인 편집부(1410)를 통해 자동화 설계 및 구현 도구로 활용 가능하다.
일 실시예에 있어서 응용 프로그램 기반의 리소스는 각종 코드 조회 기능, SAP 연계 조회 기능, RFC (Remote Function Call) 방식 데이터 호출, OData 방식 데이터 호출이 가능한 데이터베이스 리소스, 엑셀 데이터 변환 기능 (ExcelToJSON, ExcelToXML), 엑셀 파일 분할 기능 (SplitExcel)을 포함하는 엑셀 리소스, 메일 발신 (SendMail) 기능, 패턴 매칭을 활용한 메일 검색 및 저장 기능, 메일 데이터 추출 기능 (MailDataExtraction)을 포함하는 메일 리소스, 결재 상신 기능, 결재 상태 검색 기능을 포함하는 결재 리소스, PDF 파일 분할, 파일 형식에 따른 첨부 파일 검증기능을 포함하는 파일 리소스를 포함한다. 그러나 이에 한정되는 것은 아니다.
자동화 솔루션 기반의 템플릿은 단순, 반복적인 업무를 자동화한 기능을 연계 사용하는 RPA, 텍스트 or 이미지로 구성된 파일에서 의미 있는 데이터 추출 용도로 연계 사용하는 OCR, 사람이 개입되어 판단이 필요한 업무 절차나 결과/오류 등 판단 및 전달 목적 용도로 연계 사용하는 챗봇, 통계 또는 학습된 데이터를 통해 예측, 확률 등의 용도로 연계 사용하는 M/L등을 포함한다.
자동화 설계부(1420)는 디자인 편집부(1410)에서 제공된 사용자 인터페이스를 통해 업무 자동화 설계에 필요한 작업 도구를 제공하고, 사용자 인터페이스를 통해 입력되는 업무자동화 설계 정보에 기반하여 워크플로우로 업무 자동화 설계 정보를 배포한다.
일 실시예에 있어서 자동화 설계부(1420)는 사용자에 의해 직접 데이터 편집, 가공으로 새로운 데이터 생성 작업 목적으로 활용되는 Biz로 구현될 수 있다.
자동화 설계부(1420)는 코딩없이 세부적인 데이터 편집 및 연산 처리를 프로그래밍 가능 한 자동화 작업 생성기를 제공한다. 자동화 작업 생성기 내 프로그래밍 도구를 위한 편집 함수, 사칙, 비교, 반복 연산 기능을 포함한다. 이때 모든 함수에 오버로딩 (Overloading) 기법 활용 개발하여 인자로 사용되는 파라미터의 자료형으로 인한 오류 발생을 최소화할 수 있다.
또한 실제 도형을 배치 및 연결을 통해 사용된 함수들의 실제 코드는 서버에 존재하여 사용된 함수와의 연관 관계를 메타 정보로 추출할 수 있는 메타 생성 기능을 더 수행하도록 구현된다.
일 실시예에 따르면 테스트 및 검증을 위한 시뮬레이션 기능을 더 수행하도록 구현될 수 있다. 함수 및 연산 기능으로 구현된 도형을 서로 연결하여 생성한 자동화 기능의 테스트를 위한 시뮬레이션을 수행할 수 있다.
또한, 도형간의 결합 및 파라미터 설정, 자료형 등 다양하게 발생할 수 있는 오류 검출 기능을 수행하여 설정된 입력 데이터 자료형에 대한 오류를 미연에 방지하고 실제 사용할 데이터를 입력할 수 있는 구조로 개발되어 결과 값의 정확도를 시뮬레이션 기능을 통해 향상시킬 수 있는 효과가 도출될 수 있다.
워크플로우 제공부(1430)는 자동화 설계부(1420)에서 배포된 업무 자동화 설계 정보에 따라 작업을 진행시킨다.
워크플로우는 논리적으로 판단이 필요하며 참(true)과 거짓(false) 두 가지 방향 중 하나의 방향으로 진행하는 판단, 두 가지 방향으로 들어오는 데이터를 병합하여 진행하는 병합, 시작과 종료 사이의 있는 기능을 정해진 수만큼 반복 진행하는 반복을 포함한다.
일예로 데이터베이스 관련 응용 프로그램이 코드 그룹 ID, 코드 그룹명, 코드 ID와 값 반환 기능 개발을 위한 각종 코드 조회 기능, RFC (Remote Function Call) 연계에 의한 데이터 조화와 OData 연계에 의한 데이터 조회 기능 개발을 위한 SAP 데이터 조회 기능을 수행하도록 설계할 수 있다. 또한 RFC 및 OData 두 방식을 하나의 인터페이스 연계할 수 있는 구조로 개발하는 것도 가능하다.
표 1 은 데이터베이스 관련 응용 프로그램에서 입력 파라미터항목을 나타낸 것이다.
| 데이터베이스 | SAP | |
| RFC | OData | |
| 코드 그룹명 or 코드 그룹ID 코드 ID |
Function 명 Import, Export, Table 파라미터 |
Entity Set |
이때 출력파라미터는 구조화된JSON 형식의 데이터로 구현된다. 그리고 엑셀 관련 응용 프로그램 개발을 위해서 엑셀 데이터를 각종 시스템에서 요구되는 데이터 구조 (JSON 또는 XML)로 변환 기능 개발을 위한 엑셀 데이터 변환 기능 (ExcelToJSON, ExcelToXML)을 파일의 정보와 데이터 정보, 출력 형식의 필수 파라미터를 전달 받아 대용량 데이터 처리 및 행렬의 전치(Transpose of A Matrix) 이용하여 출력 형식의 다변화를 고려하여 개발한다.
엑셀관련 응용 프로그램에서 입력 파라미터는 엑셀 파일의 파일 경로 및 파일명, 인코딩 헤더 정보, 변환될 데이터 셀 정보이고, 출력 파라미터는 구조화된 JSON 형식의 데이터이다.
그리고 엑셀 파일 분할 (SplitExcel) 기능은 하나의 원본 파일에서 특정 열 기준으로 데이터를 정렬 후 N개의 데이터 기준으로 파일을 분할하는 엑셀 파일 분할 (SplitExcel) 기능을 수행하도록 구현된다.
크기가 작은 엘리먼트들을 DnC 과정에서 가장 많이 하는 연산은 Divide한 이후 잘게 나누어진 부분을 정렬하는 과정이여서 DnC 과정 이후 정렬 속도 보다는O(N^2) 시간복잡도를 가지고 있는 삽입정렬의 정렬 속도가 속도 향상을 불러올 수 있어 퀵정렬과 삽입정렬을 혼합한 기법을 사용하여 개발할 수 있다.
도 5 는 엑셀 파일 분할 과정에서 퀵정렬 및 삽입 정렬을 혼합한 기법을 나타낸 예시도이다.
이때 입력 파라미터는 엑셀 파일의 파일 경로, 엑셀 파일명, 정렬로 사용될 열 정보 정렬 방식, 출력 파일명(선택)을 포함하고, 출력 파라미터는 분할된 엑셀 파일 경로와 파일명을 List<Mao>형으로 반환된다.
메일 관련 응용 프로그램은 문자열 패턴 매칭을 활용한 메일 검색 및 저장 기능을 수행한다. 입력 값으로 주어진 문자열로 메일 제목 및 본문 내용의 문자열과 일치된 메일 검색과 일치된 메일을 메일 아카이브 형식인 EML 파일로 저장하는 기능, 메모리 효율 및 특수 문자 제외 후 패턴 매칭을 하기 위한 변형된 KMP 알고리즘을 개발할 수 있다.
KMP(Knuth-Morris-Pratt) 알고리즘은 사람이 읽는 것처럼 문자열을 거의 한번만 읽고도 원하는 단어를 찾을 수 있는 알고리즘으로 메모리 효율 및 특수 문자(공백, 탭, 줄바꿈 등) 포함 여부 탐색을 위해 라인(줄바꿈) 단위로 데이터 전처리 과정에서 공백 및 눈으로 보이지 않는 특수 문자 제거 후 탐색하는 변형된 KMP 알고리즘을 사용할 수 있다.
이때 입력 파라미터는 탐객 문자열, 공백 및 특수 문자 제거 탐색 여부를 포함하고, 출력 파라미터는 메일 아카이브 파일 저장 위치 및 파일 명을 포함한다.
메일 데이터 추출 기능은 저장된 이메일의 파일 위치 정보와 파일명으로 해당 메일 파일을 검색 후 발신자, 제목, 본문, 첨부 파일 등 메일 아카이브 파일(.eml)에 포함되어 있는 모든 데이터를 구조화된 JSON 형태로 반환하는 기능을 수행한다. 메일 아카이브 파일(.eml)의 메타 정보를 활용하여 발신자, 수신자, 참조차, 비밀참조자, 본문 내용, 첨부 파일 데이터를 취득할 수 있다.
첨부 파일은 용량별로 네트워크 부하를 유발할 수 있어 출력 데이터에 직접 첨부 파일을 저장하여 보내는 구조가 아닌 서버에 저장 후 저장된 위치와 파일명을 출력 데이터로 보내는 구조로 구현된다.
이때 입력 파라미터는 메일 아카이브 파일 저장 위치, 메일 아카이브 파일명을 포함한다. 출력 파라미터는 구조화된 JSON 형식의 데이터를 포함한다.
메일 발신 기능은 메일 양식과 데이터 결합을 통해 공문, 보고서 형태로 발신할 수 있도록 하고 수신자별 개별 발신 기능 및 첨부 파일들을 하나의 압축 파일 첨부 기능으로 구현된다. 메일 양식에 데이터를 추가할 수 있는 데이터 바인딩 기능을 포함한다. 그리고 업무 양식을 활용하여 가공된 데이터만 변경하여 메일 전송하는 방법을 위해 개발 기술에서는 HTML로 구현된 주요 업무 양식에 데이터를 결합하는 기술을 적용하고, 업무 양식에서 데이터 변환하기 위해서는 반드시 데이터를 찾을 수 있는 키(Key) 설정이 필요하고, 설정을 위해 JSON 스키마 형식을 제공하여 사용자로부터 선택하여 사용될 수 있다.
수신자 목록에 정의된 사용자들에게 개별 발신 기능은 많은 수신자를 한 번에 처리하지 못해 오류가 발생되어 메일 발신을 하지 못하는 경우나 본문 내용 중 특정 데이터만 변경되어 많은 수신자들에게 개인별로 발신할 수 있는 기능으로 구현되며, 이로 인해 메일 시스템의 영향도로 인한 오류 발생 최소화 및 사용 용도를 고려하여 개발될 수 있다. 또한 여러 파일을 하나의 압축 파일로 첨부할 수 있는 기능을 포함한다.
파일 압축 위치 설정에 따른 방식을 고려하여 클라이언트와 서버로 구분할 수 있고, 클라이언트 방식 및 서버 방식으로 실행된 결과로 압축 파일 정보와 압축 파일로 만들기 위해 서버로 전송했던 파일 목록을 JSON 형식의 데이터로 변환 후 반환하고, 임시로 만들었던 폴더 및 파일은 결과 데이터 반환과 동시에 삭제 처리 로직을 포함하도록 구현된다.
이때 입력 파라미터는 제목, 수신자 목록, 메일 양식 사용 여부, 본문 내용, 첨부 파일, 업축 작업 위치를 포함하고, 출력 파라미터는 구조화된 JSON 형식의 데이터를 포함한다.
일 실시예에 있어서, 메일 발송 기능을 위해 Dynamic HTML을 활용하여 공통 Template을 설정하고 인터페이스 모듈에서 데이터만 바인딩한 뒤 본문을 HTML 형태로 구성 및 발송 가능하도록 구현된다.
또한, 파일 관련 응용 프로그램 개발을 위해 PDF 파일 분할 및 파일 형식에 따른 파일 검증을 수행할 수 있다.
PDF 파일 분할은 OCR 타깃 문서가 PDF 파일 내에 여러 장으로 구성되어 있을 경우 이를 문서 개별 단위로 분리, 저장 후 파일 위치와 파일명으로 분할하는 기능으로, PDF 파일의 메타 정보로 이루어진 DDX 문서를 참조하여 기계어를 어셈블리어로 변환하고 페이지 단위로 문서를 분해과정을 거쳐 저장하는 구조로 개발될 수 있다. 입력 파라미터는 PDF 파일(로컬 or 서버)이고, 출력 파라미터는 구조화된 JSON 형식의 데이터를 포함한다.
그리고 파일 형식에 따른 파일 검증은 전통적인 방식인 파일 확장자를 통해서 검증하는 방식이 아닌 파일의 MIME-Type을 통한 파일 검증 알고리즘 기능 개발을 수행하며, 마임(MIME) 표준에 따라 문서 유형을 감지하여 내부적으로 문자 인코딩과 언어 식별 저장소에서 N-gram 알고리즘을 이용하여 언어 식별 처리 등 기술을 활용하고 파일 검증 처리한다. 또한 변조된 확장자를 원래 확장자로 저장 후 파일 위치와 파일명 반환 되는 구조로 구현된다.
입력 파라미터는 파일(로컬 or 서버), 검증할 파일 확장자를 포함하고, 출력 파라미터는 논리형(true or false)과 파일 위치, 파일명을 JSON 데이터로 반환한다.
도 6 및 도 7 은 일 실시예에 따른 지능형 업무 자동화 서비스 제공 장치의 인터페이스 구조 예시도이다.
구체적으로 도 6 은 자동화 솔루션 실행 연계를 위한 인터페이스 구조이다.
자동화 작업 기능이 내재된 솔루션 연계 및 실행, 응용 프로그램 실행을 위한 인터페이스 어플리케이션을 제공하고, OpenAPI로 HTTP/S 통신으로 구현되며, 인증 유무, 방식 및 파라미터 전달 방법 등을 고려하여 제안할 수 있다.
또한 Basic Auth 인증 처리 시 기존 인증이 무효화 현상 발생 대비를 위한 유효성 검사 모듈을 포함하도록 구현된다.
도 7 은 응용 프로그램 실행 연계를 위한 인터페이스 구조를 나타낸 것이다.
자동화 솔루션 연계 방식과 동일한 구조인 OpenAPI로 HTTP/S 통신으로 개발되고, JWT (JSON Web Token) 인증 방식 기반으로 등록된 시스템 한해서만 연계토록 개발된다. 또한 재사용을 고려하여 NoSQL로 저장하고 만료 시간에 자동으로 토큰이 삭제 되도록 구현될 수 있다.
일 실시예에 있어서 자동화 설계부(1420)는 세부적인 데이터 편집 및 연산 처리를 위한 자동화 작업 생성기를 설계할 수 있다. 자동화 설계부(1420)는 코딩없이 세부적인 데이터 편집 및 연산 처리를 프로그래밍 가능 한 자동화 작업 생성기를 설계한다.
자동화 작업 생성기 내 프로그래밍 도구를 위한 편집 함수, 사칙, 비교, 반복 연산 기능을 수행하고, 모든 함수에 오버로딩 (Overloading) 기법 활용 개발하여 인자로 사용되는 파라미터의 자료형으로 인한 오류 발생을 최소화할 수 있다.
그리고 사용자 인터페이스 상에서 실제 도형을 배치 및 연결을 통해 사용된 함수들의 실제 코드는 서버에 존재하여 사용된 함수와의 연관 관계를 메타 정보로 추출할 수 있는 메타 생성 기능을 제공한다.
도 8 은 일 실시예에 따른 디자인 편집기 및 워크플로우 구성을 도시한 예시도이다.
일 실시예에 따른 지능형 업무 자동화 서비스 제공 장치(10)는 함수 및 연산 기능으로 구현된 도형을 서로 연결하여 생성한 자동화 기능의 테스트를 위한 시뮬레이션 기능을 수행하여 테스트 및 검증을 위한 시뮬레이션 기능을 제공할 수 있다. 도형간의 결합 및 파라미터 설정, 자료형 등 다양하게 발생할 수 있는 오류 검출 기능을 수행하고 설정된 입력 데이터 자료형에 대한 오류를 미연에 방지하고 실제 사용할 데이터를 입력할 수 있는 구조로 구현되며 결과 값의 정확도를 시뮬레이션 기능을 통해 향상시킬 수 있다.
오류 통제부(1440)는 워크플로우 제공부(1430)에서 업무 자동화 설계 정보에 따라 업무 자동화 수행 중 발생되는 오류에 대해 AI 학습을 통해 자동으로 복구 처리 한다.
일 실시예에 따른 지능형 업무 자동화 서비스 제공 장치(10)는 자동화 실행의 오류 통제 (예측/복구) 기능을 위한 데이터 수집/분석 모듈 및 로그 수집기를 포함한다.
오류 통제부(1440)는 자동화 실행 오류 통제에 대한 데이터 학습을 위해 데이터수집 범위 및 대상 을 정의할 수 있다. 예를 들어 템플릿 및 리소스 메타 데이터, 템플릿 및 리소스 실행 요청 데이터, 템플릿 및 리소스 실행 결과 데이터, 워크플로우 실행, 자동화 실행 요청 및 결과 데이터, 시스템 리소스 사용량 정보를 수집한다.
일 실시예에 있어서 오류 통제부(1440)는 업무 자동화 수행 중 발생되는 오류에 대해 AI 학습을 통해 자동으로 복구 처리를한다.
오류 통제부(1440)는 실시간 로그 데이터 수집하고, 실시간 시스템 성능 데이터 수집 및 전송을 위해 템플릿 및 리소스 메타데이터, 템플릿 및 리소스 실행 요청 데이터, 템플릿 및 리소스 실행 결과 데이터, 워크 플로우 실행데이터, 자동화 실행 및 결과 데이터, 시스템 자원 정보를 수집한다.
오류 통제부(1440)는 업무 자동화 수행 중 발생되는 오류에 대해 AI 학습을 통해 자동으로 복구 처리를 하도록 하는 기능, 템플릿 및 리소스의 실행 결과 데이터 기반으로 오류를 예측하고 복구할 수 있는 오류 통제 기능을 수행하도록 구현된다.
실시간 로그 데이터 수집을 위한 수신 전용 REST 어플리케이션을 포함한다. 그리고 실시간 시스템 성능 데이터 수집 및 전송을 위한 자동화 솔루션 로그 전송 모듈을 포함한다.
자동화 솔루션의 구동에 영향이 미치는 CPU 사용률, 메모리 사용률, Disk 사용률, 네트워크 전송률 등 정형화된 데이터로 자동화 솔루션 구동 과정에 영향을 줄 수 있는 데이터와 개발 기술로 이루어진 워크플로우와 인터페이스 어플리케이션의 CPU 사용률, 힙(Heap) 메모리 사용률, 쓰레드 개수 등 어플리케이션에 영향을 줄 수 있는 데이터를 수집 대상으로 하며 오류 예측 및 시스템 성능 예측의 학습 데이터로 활용하기 위해 수신 전용 REST 어플리케이션으로 데이터 전송할 수 있다.
그리고 데이터베이스 데이터 수집을 위한 AOP 기능을 수행한다. AOP(Aspect Oriented Programming)는 로직을 기준으로 핵심적인 관점, 부가적인 관점으로 나누어 바라보고, 그 관점을 기준으로 각각 모듈화하여 프로그래밍할 수 있다. 공통 기능을 부가적인 관점으로 처리하고, 데이터 수집 기능을 핵심적인 관점으로 분리하여 공통 기능이 변경되더라도 핵심 로직 구현 코드 변경 없이 운영 가능한 구조로 구현된다.
그리고 디렉토리 모니터링에 의한 파일 데이터 수집 기능을 수행할 수 있다. 어플리케이션별로 관리되는 로그 파일은 사이즈 및 일자별로 관리가 되며, 사용량에 따라 설정을 변경할 수 있는 구조로 되어 있어 각 어플리케이션 로그 설정에 종속적이지 않고 자체적인 설정 관리로 파일의 상태 변화(파일 크기 및 변경 시간 등)을 고려하여 주기적인 디렉토리 모니터링을 통해 더 이상 변화가 없는 파일을 대상으로 하여 로그 수집기로 전송할 수 있다. 실시간으로 발생하는 데이터 반영을 위한 반복학습 기능 및 접근성을 고려한 REST API를 제공할 수 있다.
추가적으로 자동화 실행의 오류 통제 (오류 예측, 시스템 성능 예측) 기능을 위한 데이터 전처리를 더 수행할 수 있다. 이때 텍스트 내용 분류/분석을 위한 LL 파서 알고리즘을 통해 효율적인 방법으로 구문 해석이 가능한 LL 파서 기법을 활용하여 텍스트 내용을 분류/분석하기 위한 알고리즘으로 개발할 수 있다.
또는 입력 버퍼, 스택, 파싱 테이블 구성 요소에 문자열 검색 과정을 거처 스택에 저장하고 파싱 완료된 문자를 추출하여 원하는 데이터를 추출하는 방법으로 개발하면, 문자열 데이터 분류/분석을 위한 BF 알고리즘을 제공할 수 있다. 즉, BF 알고리즘과 LL파서 알고리즘을 조합하여 파일인 경우 라인 단위, 데이터베이스의 경우 행(Row) 단위로 분류, 분석, 색인화가 가능하다.
또한 정상적으로 운영이 가능한 시스템을 판별하기 위한 시스템 성능 예측이 가능하다. 즉, 시스템 성능 데이터로 공통적인 데이터 요소로는 CPU, 메모리, 디스크 사용률을 성능 예측이 가능하고, 결과 데이터로는 현재 시스템 위험도를 고려하여 응용 프로그램, 자동화 솔루션 프로그램, 개발 기술인 워크플로우와 인터페이스 실행 위험도를 수치로 반환하고 CPU, 메모리, 디스크 요소별 수치를 합한 단순 합산과 가중치 적용으로 위험도 수치를 측정할 수 있다.
도 9 는 정보 엔트로피 가중치 시스템 성능 위험도 평가 흐름도이다.
평가 항목 별로 임계치를 설정하여 단순히 점수화하고 모든 평가 점수를 동일한 가치로 간주하여 단순히 점수의 총합이 높아 시스템 위험도가 높다라고 평가할 수 없고 각 평가 항목은 다른 비중을 가지고 있으며 이에 따른 가중치를 적용하는 것이 타당하여 항목별 가중치 적용 기법으로 정보 엔트로피 기법을 활용하여 가중치를 산정한다. 그리고 필수 파라미터 사용 유무를 이용한 오류 예측을 수행하고, 템플릿 및 리소스 오류 복구 기능을 개발한다.
추가적으로 누락된 필수 데이터 항목을 담당자에게 메일과 챗봇으로 자동 요청하거나, 자체 시스템 성능 고려한 대기 작업 실행 요청 기능을 수행할 수 있다.또한 자동화 솔루션 및 응용 프로그램 시스템 성능을 고려한 시스템 경고 자동 알림이 가능하다.
또한 업무 절차에 대한 자동화 흐름제어 관리를 위한 워크플로우 어플리케이션을 제공할 수 있다. 자동화 솔루션 실행 및 응용 프로그램 실행 기능을 위한 파라미터를 맵핑한다. 전역 변수로 저장 후 다른 전역 변수와 같이 다음 작업 도구의 입력 파라미터에 값에 전역 변수의 값을 설정하고 모든 작업 도구는 입력 파라미터로 설정된 키(Key)와 값(Value)을 이용해 자동화 개발 작업이 진행되며 모든 파라미터는 중앙에서 메타 데이터로 관리할 수 있다.
파라미터 전달 방식에 의해 업무 로직 확장 개발 가능성이 있으며, 자동화 솔루션 실행 및 응용 프로그램 기능 실행 결과 데이터를 유일한 변수로 등록 및 저장하기 위한 알고리즘을 적용한다.
프로세스 유일한 식별키 (인스턴스 ID, 타스크 ID, 개발작업 고유 ID)와 파라미터 명을 조합하여 저장 시 자동화 실행 시작부터 종료 되는 시점까지 생성되는 변수들을 모든 자동화 솔루션 실행 및 응용 프로그램 실행 시 필요한 입력 파라미터에 맵핑이 가능하게 구현된다.
또한 업무 자동화를 위한 기준 정보 관리 및 모니터링 UI 를 제공할 수 있다.
템플릿 및 리소스, 디자인 편집기 등 노코드 기반으로 자동화 구축하기 위한 기초 데이터 수집과 실무자에 의해 자동화 설계 및 시뮬레이션 등 자동화 구축 도구 제공하여 업무를 자동화하고 실행 과정을 실시간 모니터링 통해 설계 과정부터 구현하여, 모니터링을 지원되는 운영 관리 시스템을 제안할 수 있다. 이에 따라 사용자 인터페이스를 통해 디자인 편집기를 통해 중요시 여기는 업무 내용 및 모니터링이 필요한 항목을 설정하기 위한 데이터를 입력받을 수 있다.
데이터 수집을 위한 템플릿 및 리소스 메타 데이터를 관리한다.
템플릿 및 리소스는 업무 절차를 자동화하기 위해 사용되는 도구이며, 사용자의 요청으로 추가, 삭제하는 데이터로 이를 관리하는 UI를 개발하여 템플릿 및 리소스의 구성요소로 이루어진 각종 속성 정보를 데이터베이스에 저장하여 관리하는 UI를 제공할 수 있다. 자동화 솔루션 연계와 응용 프로그램 기능 연계로 구성 정의된 템플릿과 리소스는 입력 파라미터, 자동화 솔루션 연계 및 응용 프로그램 기능 연계 데이터, 결과 파라미터로 구성되고, 템플릿 및 리소스 실행 이력 데이터 저장, 검색될 수 있다.
표 2 는 사용자 인터페이스 개발 작업의 구성 요소를 나타낸 것이다.
| 구성 | 항목 | |
| 입력 파라미터 (수행에 필요한 초기 데이터) |
기본 정보 (사용자 정보)와 업무 수행 과정에 필요한 업무 고유 정보로 이루어져 있으며 템플릿 및 리소스 실행을 위한 초기 데이터 |
|
| 자동화 수행 | 자동화 솔루션 연계 (템플릿) |
RPA, OCR, 챗봇, 머신러닝 솔루션과의 연동에 필요한 속성 정보 |
| 응용 프로그램 기능 연계 (리소스) | 응용 프로그램의 형식 및 기능별로 정의된 고유 ID 정보 | |
| 출력 파라미터(결과) | 구조화된 JSON 데이터 | |
일 실시예에 따른 지능형 업무 자동화 서비스 제공 장치는 템플릿과 리소스를 조합하여 워크플로우 형태로 업무절차를 정의하고 수행하므로 실시간으로 진행 과정을 모니터링할 수 있다. 그리고 시스템 로그 레벨의 정의에 따라 각 작업간의 데이터 흐름까지도 모니터링이 가능하여 비정상 데이터의 유입으로 인한 오류 발생 시 즉시 원인파악이 가능하다.
특히 각 작업간 로그를 중앙에서 워크플로우 모듈이 수집하여 모니터링 화면에서 일괄 검색 및 확인 가능하도록 지원하여 필요 시 로그 레벨 설정만으로 각 작업간 수행 데이터까지도 로우 레벨까지 확인이 가능함으로 원인 파악이 즉시 가능해진다.
또한 백그라운드에 워크플로우 엔진을 탑재하여 전체 업무 절차를 관리하므로써 특정 템플릿이나 리소스에서 오류가 발생하여 멈추었을 경우 해당 지점에서 오류 조치 후 화면상 표시되는 제어 화면 설정 과정을 통해 재시작이 가능하다.
도 10 은 일 실시예에 따른 지능형 업무 자동화 서비스 제공 방법의 흐름도이다. 일 실시예에 따른 일 실시예에 따른 지능형 업무 자동화 서비스 제공 방법은 업무 기능 별 자동 설계 가능한 템플릿을 통해 드래그앤드롭 방식으로 업무 절차에 포함되는 업무 자동화 설계를 위한 편집 신호를 입력받는 사용자 인터페이스를 제공한다(S200).
이때 디자인 편집 단계는 템플릿과 리소스가 공통적으로 자동화 기능을 동작하기 위해 필요한 초기 데이터를 위한 입력 파라미터와 자동화 기능이 수행되고 결과 값을 반환하기 위한 출력 파라미터를 포함한다.
그리고 디자인 편집 단계에서 제공된 사용자 인터페이스를 통해 업무 자동화 설계에 필요한 작업 도구를 제공하고, 사용자 인터페이스를 통해 입력되는 업무자동화 설계 정보에 기반하여 워크플로우로 업무 자동화 설계 정보를 배포한다(S210).
일 양상에 있어서, 자동화 설계 단계는 기 등록된 템플릿과 리소스를 업무 절차에 따라 배치하고, 배치된 각 템플릿과 리소스 내 파라미터를 솔루션에서 제공하는 맵핑 모듈을 통해 연결시킨다.
그리고 자동화 설계 단계는 선택된 템플릿 또는 리소스를 실행 시 필수로 사용되는 데이터를 설정하여, 이전 템플릿 또는 리소스의 출력 데이터와 전역에서 사용할 수 있는 데이터를 매핑 가능한 데이터로 구성한다.
이때 자동화 설계 단계는, 함수에 오버로딩 (Overloading) 기법을 활용한다.
또한 자동화 설계 단계는, 도형의 배치 및 연결을 통해 사용된 함수들의 실제 코드는 기 저장된 함수들중 메타 정보로 연관관계를 추출할 수 있도록 메타 생성 기능을 더 수행한다.
이후에 자동화 설계 단계에서 배포된 업무 자동화 설계 정보에 따라 작업을 진행시키는 워크플로우 제공한다(S220).
본 발명의 일 양상에 있어서, 자동화 설계 단계는 업무 자동화 시 자주 사용되는 빈도에 기반하여 데이터베이스 조회/생성, 엑셀 문서 가공, 파일 생성/복사, 메일 수발신작업 중 적어도 하나의 기능을 함수형태의 블록을 조합하여 자동으로 처리할 수 있도록 업무자동화 설계 정보를 입력받는다.
그리고 워크플로우 제공 단계는 이메일 제어, 챗봇 제어, 연계 제어, 스케쥴 제어 중 적어도 하나의 기능에 대한 자동화 실행 요청을 통제한다.
업무 자동화 설계를 위한 업무 로직 설정 과정에서 수식 작성기(Formula Builder) 형태로 편집 신호를 입력할 수 있다.
이후에 업무 자동화 수행 중 발생되는 오류에 대해 AI 학습을 통해 자동으로 복구 처리를한다(S230).
오류 통제 단계는 실시간 로그 데이터 수집하고, 실시간 시스템 성능 데이터 수집 및 전송을 위해 템플릿 및 리소스 메타데이터, 템플릿 및 리소스 실행 요청 데이터, 템플릿 및 리소스 실행 결과 데이터, 워크 플로우 실행데이터, 자동화 실행 및 결과 데이터, 시스템 자원 정보를 수집한다.
업무 자동화 수행 중 발생되는 오류에 대해 AI 학습을 통해 자동으로 복구 처리를 하도록 하는 기능, 템플릿 및 리소스의 실행 결과 데이터 기반으로 오류를 예측하고 복구할 수 있는 오류 통제 기능을 수행하도록 구현된다.
일 양상에 있어서, 오류 통제 단계는, 자동화 실행의 오류 통제 기능을 위한 실시간 로그 데이터 및 시스템 성능 데이터를 수집하는 단계, 상기 수집된 데이터를 텍스트 분석하여 데이터 전처리 하는 단계, 정상적으로 업무 자동화 운영이 가능한 시스템 성능 예측을 통해 자동화 실행의 오류 통제 기능 모델을 생성하는 단계, 및 생성된 오류 통제 기능 모델을 적용하여 오류 통제 기능을 수행하는 단계를 포함한다.
이때 전처리 하는 단계는, 텍스트 내용 분석을 위한 LL 파서 알고리즘 또는 문자열 데이터 분석을 위한 BF 알고리즘을 행한다.
또한, 일 실시예에 있어서 오류 통제 단계는, CPU, 메모리, 디스크 사용률을 포함하는 시스템 성능 데이터를 수집하는 단계, 상기 수집된 성능 데이터에 변수별 엔트로피를 산정하고 가중치를 산정하는 단계 및 상기 산정된 가중치를 반영하여 시스템 성능 위험도를 평가하는 단계를 포함한다.
본 발명의 추가적인 양상에 있어서, 메일 이벤트 처리 모듈, 스케줄 이벤트 처리모듈, 챗봇 이벤트 처리모듈, 연계 이벤트 처리 모듈, 실행 요청 버퍼 모듈 중 적어도 하나에 대한 이벤트 기능 리뷰를 수행하는 이벤트 처리 단계를 더 수행할 수 있다. 각각의 업무 자동화 기능에 대한 정상 동작 여부를 모니터링하고 리뷰를 수행하도록 구현될 수 있다. 이에 따라 각 기능에 대한 정확한 오류 점검 및 자동 복구가 가능하다.
업무 자동화 기능에 대한 이벤트 처리 단계를 통해 이벤트 관리 모듈에서 유입되는 모든 형태의 이벤트 정보를 관리하게 함으로써 재작업 필요 시 현업의 지원없이 모니터링 화면에서 마우스 클릭 한번만으로 즉시 재수행 가능할 수 있다.
전술한 방법은 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
10 : 지능형 업무 자동화 서비스 제공장치
110 : 통신 인터페이스 120 : 메모리
130 : 입출력 인터페이스 140 : 프로세서
1410 : 디자인 편집기 1420 : 자동화 설계부
1430 : 워크플로우 제공부 1440 : 오류 통제부
110 : 통신 인터페이스 120 : 메모리
130 : 입출력 인터페이스 140 : 프로세서
1410 : 디자인 편집기 1420 : 자동화 설계부
1430 : 워크플로우 제공부 1440 : 오류 통제부
Claims (7)
- 하나 이상의 프로세서들, 및
상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 메모리를 구비한 컴퓨팅 장치에서 수행되는 방법으로서,
사용자 인터페이스를 통해 업무 자동화 설계에 필요한 작업 도구를 제공하고, 사용자 인터페이스를 통해 입력되는 업무자동화 설계 정보에 기반하여 워크플로우로 업무 자동화 설계 정보를 배포하는 자동화 설계 단계;
상기 자동화 설계 단계에서 배포된 업무 자동화 설계 정보에 따라 작업을 진행시키는 워크플로우 제공 단계; 및
워크플로우 제공단계에서 업무 자동화 설계 정보에 따라 업무 자동화 수행 중 발생되는 오류에 대해 AI 학습을 통해 자동으로 복구 처리 하는 오류 통제 단계;를 포함하고,
상기 오류 통제 단계는,
자동화 실행의 오류 통제 기능을 위한 실시간 로그 데이터 및 시스템 성능 데이터를 수집하는 단계,
상기 수집된 데이터를 텍스트 분석하여 데이터 전처리하는 단계,
정상적으로 업무 자동화 운영이 가능한 시스템 성능 예측을 통해 자동화 실행의 오류 통제 기능 모델을 생성하는 단계, 및
생성된 오류 통제 기능 모델을 적용하여 오류 통제 기능을 수행하는 단계를 포함하며,
상기 오류 통제 단계는,
CPU, 메모리, 디스크 사용률을 포함하는 시스템 성능 데이터를 수집하는 단계,
상기 수집된 성능 데이터에 변수별 엔트로피를 산정하고 가중치를 산정하는 단계 및
상기 산정된 가중치를 반영하여 시스템 성능 위험도를 평가하는 단계를 포함하고,
상기 가중치를 산정하는 단계는,
항목별 가중치 적용 기법으로 정보 엔트로피 기법을 활용하여 가중치를 산정하고,
상기 수집하는 단계는,
자동화 실행 오류 통제에 대한 데이터 학습을 위해 데이터수집 범위 및 대상 을 정의하고,
상기 오류 통제 단계는,
업무 자동화 수행 중 발생되는 오류에 대해 AI 학습을 통해 자동으로 복구 처리를 하도록 하는 기능 및 템플릿 및 리소스의 실행 결과 데이터 기반으로 오류를 예측하고 복구하는 오류 통제 기능을 수행하며,
누락된 필수 데이터 항목을 담당자에게 메일과 챗봇으로 자동 요청하거나, 자체 시스템 성능 고려한 대기 작업 실행 요청 기능을 수행하거나, 자동화 솔루션 및 응용 프로그램 시스템 성능을 고려한 시스템 경고 자동 알림 기능을 수행하고,
상기 자동화 설계단계는,
적어도 하나의 기능을 함수형태의 블록을 조합하여 자동으로 처리할 수 있도록 업무자동화 설계 정보를 입력받는, 방법.
- 삭제
- 제 1 항에 있어서,
상기 수집하는 단계는,
실시간 로그 데이터 수집하고, 실시간 시스템 성능 데이터 수집 및 전송을 위해 템플릿 및 리소스 메타데이터, 템플릿 및 리소스 실행 요청 데이터, 템플릿 및 리소스 실행 결과 데이터, 워크 플로우 실행데이터, 자동화 실행 및 결과 데이터, 시스템 자원 정보를 수집하는, 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 전처리 하는 단계는,
텍스트 내용 분석을 위한 LL 파서 알고리즘 또는 문자열 데이터 분석을 위한 BF 알고리즘을 수행하는, 방법.
- 삭제
- 제 1 항에 있어서,
메일 이벤트 처리 모듈, 스케줄 이벤트 처리모듈, 챗봇 이벤트 처리모듈, 연계 이벤트 처리 모듈, 실행 요청 버퍼 모듈 중 적어도 하나에 대한 이벤트 기능 리뷰를 수행하는 이벤트 처리 단계를 더 포함하는, 방법.
- 하나 이상의 프로세서들, 및
상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 메모리를 구비한 컴퓨터 장치로서,
사용자 인터페이스를 통해 업무 자동화 설계에 필요한 작업 도구를 제공하고, 사용자 인터페이스를 통해 입력되는 업무자동화 설계 정보에 기반하여 워크플로우로 업무 자동화 설계 정보를 배포하는 자동화 설계부;
상기 자동화 설계부에서 배포된 업무 자동화 설계 정보에 따라 작업을 진행시키는 워크플로우 제공부; 및
워크플로우 제공부에서 업무 자동화 설계 정보에 따라 업무 자동화 수행 중 발생되는 오류에 대해 AI 학습을 통해 자동으로 복구 처리 하는 오류 통제부;를 포함하고,
상기 오류 통제부는,
자동화 실행의 오류 통제 기능을 위한 실시간 로그 데이터 및 시스템 성능 데이터를 수집하는 단계,
상기 수집된 데이터를 텍스트 분석하여 데이터 전처리하는 단계,
정상적으로 업무 자동화 운영이 가능한 시스템 성능 예측을 통해 자동화 실행의 오류 통제 기능 모델을 생성하는 단계, 및
생성된 오류 통제 기능 모델을 적용하여 오류 통제 기능을 수행하는 단계를 더 수행하며,
상기 오류 통제부는,
CPU, 메모리, 디스크 사용률을 포함하는 시스템 성능 데이터를 수집하는 단계,
상기 수집된 성능 데이터에 변수별 엔트로피를 산정하고 가중치를 산정하는 단계 및
상기 산정된 가중치를 반영하여 시스템 성능 위험도를 평가하는 단계를 더 수행하고,
상기 가중치를 산정하는 단계는,
항목별 가중치 적용 기법으로 정보 엔트로피 기법을 활용하여 가중치를 산정하고,
상기 수집하는 단계는,
자동화 실행 오류 통제에 대한 데이터 학습을 위해 데이터수집 범위 및 대상 을 정의하며,
상기 오류 통제부는,
업무 자동화 수행 중 발생되는 오류에 대해 AI 학습을 통해 자동으로 복구 처리를 하도록 하는 기능 및 템플릿 및 리소스의 실행 결과 데이터 기반으로 오류를 예측하고 복구하는 오류 통제 기능을 수행하고,
누락된 필수 데이터 항목을 담당자에게 메일과 챗봇으로 자동 요청하거나, 자체 시스템 성능 고려한 대기 작업 실행 요청 기능을 수행하거나, 자동화 솔루션 및 응용 프로그램 시스템 성능을 고려한 시스템 경고 자동 알림 기능을 수행하며,
상기 자동화 설계부는,
적어도 하나의 기능을 함수형태의 블록을 조합하여 자동으로 처리할 수 있도록 업무자동화 설계 정보를 입력받는, 장치.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020230129070A KR102676519B1 (ko) | 2023-09-26 | 2023-09-26 | 오류 통제 기능을 수행하는 지능형 업무 자동화 서비스 제공 장치 및 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020230129070A KR102676519B1 (ko) | 2023-09-26 | 2023-09-26 | 오류 통제 기능을 수행하는 지능형 업무 자동화 서비스 제공 장치 및 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR102676519B1 true KR102676519B1 (ko) | 2024-06-20 |
Family
ID=91669592
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020230129070A KR102676519B1 (ko) | 2023-09-26 | 2023-09-26 | 오류 통제 기능을 수행하는 지능형 업무 자동화 서비스 제공 장치 및 방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102676519B1 (ko) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20140019623A (ko) | 2012-08-06 | 2014-02-17 | 인크로스 주식회사 | 웹 어플리케이션 저작을 위한 통합 플랫폼 및 그 저작 방법 |
| KR101572509B1 (ko) | 2014-05-28 | 2015-11-30 | (주)에이시에스 | 웹 기반의 어플리케이션 구축을 위한 사용자 인터페이스 프레임워크 운용 방법 |
| KR102392359B1 (ko) * | 2021-12-09 | 2022-05-02 | (주)제인소프트 | 인공지능 기반의 하이퍼오토메이션 솔루션 시스템 |
| KR20230033166A (ko) * | 2021-08-30 | 2023-03-08 | (주) 이든티앤에스 | 업무 자동화 솔류션을 위한 워크플로우의 스크립트 액티비티 생성 방법, 이를 실행하기 위한 기록매체에 저장된 스크립트 액티비티 생성 프로그램 및 스크립트 액티비티 생성 프로그램이 기록된 컴퓨터로 독취 가능한 기록매체 |
-
2023
- 2023-09-26 KR KR1020230129070A patent/KR102676519B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20140019623A (ko) | 2012-08-06 | 2014-02-17 | 인크로스 주식회사 | 웹 어플리케이션 저작을 위한 통합 플랫폼 및 그 저작 방법 |
| KR101572509B1 (ko) | 2014-05-28 | 2015-11-30 | (주)에이시에스 | 웹 기반의 어플리케이션 구축을 위한 사용자 인터페이스 프레임워크 운용 방법 |
| KR20230033166A (ko) * | 2021-08-30 | 2023-03-08 | (주) 이든티앤에스 | 업무 자동화 솔류션을 위한 워크플로우의 스크립트 액티비티 생성 방법, 이를 실행하기 위한 기록매체에 저장된 스크립트 액티비티 생성 프로그램 및 스크립트 액티비티 생성 프로그램이 기록된 컴퓨터로 독취 가능한 기록매체 |
| KR102392359B1 (ko) * | 2021-12-09 | 2022-05-02 | (주)제인소프트 | 인공지능 기반의 하이퍼오토메이션 솔루션 시스템 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20050165822A1 (en) | Systems and methods for business process automation, analysis, and optimization | |
| De Medeiros et al. | An outlook on semantic business process mining and monitoring | |
| US7418453B2 (en) | Updating a data warehouse schema based on changes in an observation model | |
| US8224762B2 (en) | Information processing method and apparatus for business process analysis | |
| Baier et al. | Bridging abstraction layers in process mining by automated matching of events and activities | |
| US20110161132A1 (en) | Method and system for extracting process sequences | |
| US8489441B1 (en) | Quality of records containing service data | |
| CN112001594A (zh) | 一种基于物资合同管理的机器人管理***及其管理方法 | |
| CN114757468B (zh) | 一种面向流程挖掘中流程执行异常的根源分析方法 | |
| CN110544035A (zh) | 一种内控检测方法、***和计算机可读存储介质 | |
| CN115982012A (zh) | 一种接口管理能力成熟度的评估模型及方法 | |
| Kattner et al. | Inconsistency management in heterogeneous models-an approach for the identification of model dependencies and potential inconsistencies | |
| CN114124743B (zh) | 一种数据应用全链路检查规则执行方法及*** | |
| KR20230100260A (ko) | 업무 처리 자동화 시스템의 업무 처리 상황 관리 시스템 및 그 구동방법 | |
| US20100153261A1 (en) | System and method for providing transaction classification | |
| CN113902416A (zh) | 建筑信息资产全过程的管理方法和相关设备 | |
| CN117541195A (zh) | 一种审计项目智能管理方法及*** | |
| CN212460603U (zh) | 基于物资合同管理的机器人管理*** | |
| Pooput et al. | Finding impact factors for rejection of pull requests on github | |
| KR102676519B1 (ko) | 오류 통제 기능을 수행하는 지능형 업무 자동화 서비스 제공 장치 및 방법 | |
| KR102676516B1 (ko) | 지능형 업무 자동화 서비스 제공 장치 및 방법 | |
| KR102518772B1 (ko) | 수집 데이터 자동 처리를 위한 데이터 적재 프로파일링 장치 및 방법 | |
| US20100145748A1 (en) | Information technology planning based on enterprise architecture | |
| Seah et al. | The Significance of Technology in Digitalising Malaysia Industries | |
| Satriansyah et al. | Application Prototype Attendance System Garuda Indonesia's Premium Service Assistant Employees Use The Waterfall Model |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |