KR20180065839A - 작업 및 작업로그 데이터 분석을 통한 업무 성과 알림 방법 및 장치 - Google Patents

작업 및 작업로그 데이터 분석을 통한 업무 성과 알림 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

작업 데이터 및 작업로그 데이터의 분석을 통한 업무 성과 알림 방법이 제공된다. 본 방법은, 작업 데이터를 획득하는 단계 - 상기 작업 데이터는 작업고유번호, 작업명, 작업 시작 날짜, 작업 마감 날짜, 작업 담당자, 작업타입, 작업과 관련된 프로세스 명, 작업과 관련된 키워드를 포함함 -, 작업로그 데이터를 생성하는 단계 - 상기 작업로그 데이터는 작업고유번호, 작업타입, 작업로그 데이터를 수집하기 시작한 시작시간, 작업로그 데이터 수집을 종료한 종료시간, 작업과 관련된 프로세스 명, 작업과 관련된 파일명 및 작업과 관련된 웹사이트 주소를 포함함 -, 상기 작업로그 데이터를 분석하여 작업패턴을 생성하는 단계, 및 상기 생성된 작업패턴을 기초로 알람을 생성하는 단계를 포함한다.

Description

작업 및 작업로그 데이터 분석을 통한 업무 성과 알림 방법 및 장치{Method and apparatus for reporting job performance through analysis of job and job log data}
본 발명은 개인화된 업무 관리 기술에 관한 것으로, 특히 컴퓨터 기반으로 수행되는 업무를 보다 효율적으로 관리하고, 직원의 업무 집중도를 극대화할 수 있도록 하는 작업 및 작업로그 데이터 분석을 통한 업무 성과 알림 방법 및 장치에 관한 것이다.
조직에서 구성원들의 업무 상태를 적시에 확인하고 구성원들에게 맞는 업무를 할당하는 것은 조직 발전은 물론 조직 구성원 개인의 발전을 위해서도 매우 중요한 의미가 있다. 이를 위해서는 구성원의 업무 성향 및 조직 구성원의 업무 상태를 신속히 파악하고 업무 스케쥴, 업무 현황을 효과적으로 안내하는 것이 매우 중요하다.
한편, 많은 조직에서 전사적 자원 관리(ERP) 시스템을 도입하고, 이를 통해 업무 현황 및 직원별 업무 성과 분석 작업을 수행하고 있다. 한국공개특허공보 제10-2012-0007302호에서 개인별 업무 처리 현황을 전산화된 정보로 제공할 수 있는 업무관리 시스템을 개시하고 있으나, 이는 업무량에 국한하여 개인별, 팀별, 업체별 업무처리 상태를 수치화된 정보로 제공할 뿐이다.
KR 10-2012-0007302 A KR 10-2015-0060480 A
따라서, 구성원의 업무 상태나 업무 성향을 파악하고 분석하여 조직원들에게 적시에 업무 상태에 대한 알람을 주고 성향에 적합한 업무를 할당함으로써 조직원들이 업무 역량을 최대화 할 수 있는 시스템이 필요하다.
본 발명의 일 특징에 의하면, 네트워크에 접속된 컴퓨터 시스템에 의해 수행되는 작업 데이터 및 작업로그 데이터의 분석을 통한 업무 성과 알림 방법이 제공된다. 본 방법은, 작업 데이터를 획득하는 단계 - 상기 작업 데이터는 작업고유번호, 작업명, 작업 시작 날짜, 작업 마감 날짜, 작업 담당자, 작업타입, 작업과 관련된 프로세스 명, 작업과 관련된 키워드를 포함함 -, 작업로그 데이터를 생성하는 단계 - 상기 작업로그 데이터는 작업고유번호, 작업타입, 작업로그 데이터를 수집하기 시작한 시작시간, 작업로그 데이터 수집을 종료한 종료시간, 작업과 관련된 프로세스 명, 작업과 관련된 파일명 및 작업과 관련된 웹사이트 주소를 포함함 -, 상기 작업로그 데이터를 분석하여 작업패턴을 생성하는 단계, 및 상기 생성된 작업패턴을 기초로 알람을 생성하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 작업고유번호는 특정 작업에 할당하는 유일한 번호이며, 작업타입은 지식기반 업무, 시간기반 업무 또는 지원 업무이며, 작업과 관련된 프로세스명은 작업을 수행하는데 필요한 프로그램으로 워드프로세스, 인터넷용 프로세스 또는 메신저 프로세스를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 작업로그 데이터를 생성하는 단계는 직원용 클라이언트로부터 상기 직원용 클라이언트에서 실행된 프로그램 정보, 네트워크를 통해 송수신된 데이터, 입출력 디바이스 구동 정보를 포함하는 기본로그 데이터를 수신하는 단계, 및 상기 기본로그 데이터를 작업로그 데이터로 변환하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 작업로그 데이터를 분석하여 작업패턴을 생성하는 단계는 딥러닝, 머신러닝, SVM, AdaBoost, 및 Multilayer Percetron Networks 중에서 적어도 하나를 이용해서 상기 작업로그 데이터를 분석하여, 작업타입별 작업패턴 또는 시간대별 작업패턴을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 생성된 작업패턴을 기초로 알람을 생성하는 단계는 소정의 기간동안의 작업로그 데이터를 분석하여 작업타입별 비중을 구하고, 상기 작업타입별 비중이 상기 작업타입별 작업패턴과 다르거나, 소정의 기간동안의 작업로그 데이터를 분석하여 시간대별 비중을 구하고, 상기 시간대별 비중과 상기 시간대별 작업패턴이 다른 경우, 알람을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 기본로그 데이터를 작업로그 데이터로 변환하는 단계는 상기 작업 데이터와 상기 기본로그 데이터와의 유사도를 산출하고, 상기 유사도를 기초로 상기 기본로그 데이터를 작업로그 데이터로 변환하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 작업 데이터와 상기 기본로그 데이터와의 유사도를 산출하는 단계는, 상기 기본로그 데이터에 포함된 실행 프로그램 정보, 네트워크를 통해 송수신된 데이터, 입출력 디바이스 구동 정보와 상기 작업 데이터에 포함된 작업명, 작업 시작 날짜, 작업 마감 날짜, 작업 담당자, 작업타입, 작업과 관련된 프로세스 명, 작업과 관련된 키워드를 비교하여 유사도를 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 방법은 직원용 클라이언트로부터 상기 변환된 작업로그 데이터의 정확도 여부에 대한 입력을 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 의하면, 구성원의 업무 상태나 업무 성향을 파악하고 분석하여 적시에 조직원들에게 업무 상태에 대한 알람을 주고 성향에 적합한 업무를 할당함으로써 조직원들이 업무 역량을 최대화 할 수 있는 효과가 있다.
도 1은, 본 발명의 일 실시예에 따른 업무 성과 알림 방법이 구현되는 네트워크 구성의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 2는, 도 1에 도시된 업무 성과 알림 장치의 내부 구성을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 업무 성과 알림 방법을 설명하기 위한 흐름도를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 작업 데이터 테이블을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 작업근거 데이터 테이블을 도시한 도면이다.
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 관하여 상세히 설명한다. 이하에서는, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 우려가 있다고 판단되는 경우, 이미 공지된 기능 및 구성에 관한 구체적인 설명을 생략한다. 또한, 이하에서 설명하는 내용은 어디까지나 본 발명의 일 실시예에 관한 것일 뿐 본 발명이 이로써 제한되는 것은 아님을 알아야 한다.
본 명세서에서 사용되는 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용되는 것으로 본 발명을 한정하려는 의도에서 사용된 것이 아니다. 예를 들면, 단수로 표현된 구성요소는 문맥상 명백하게 단수만을 의미하지 않는다면 복수의 구성요소를 포함하는 개념으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명의 명세서에서, '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것일 뿐이고, 이러한 용어의 사용에 의해 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하려는 것은 아니다.
본 명세서에 기재된 실시예에 있어서 '블록' 또는 '부'는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하는 기능적 부분을 의미하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 '블록' 또는 '부'는, 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 '블록' 또는 '부'를 제외하고는, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서로 구현될 수 있다.
덧붙여, 달리 정의되지 않는 한 기술적 또는 과학적인 용어를 포함하여, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명의 명세서에서 명백하게 달리 정의하지 않는 한 과도하게 제한 또는 확장하여 해석되지 않는다는 점을 알아야 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여, 본 발명의 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
도 1은, 본 발명의 일 실시예에 따른 업무 성과 알림 방법이 구현되는 네트워크 구성의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 직원용 클라이언트 단말기들(150-1 ~ 150-N)은 통신망(140)을 통해 업무 성과 알림 장치(120)와 접속되어 있다. 직원용 클라이언트 단말기들(150-1 ~ 150-N)은 한 명의 직원이 하나의 단말(155) 또는 여러 단말을 사용할 수 있음을 나타낸다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 직원용 클라이언트(150-1 ~ 150-N)는 각각의 직원이 할당된 작업을 수행하는데 사용하는 단말로서, 무선 랜 및/또는 유선 랜 모듈을 구비한 데스크탑(desktop) 또는 랩탑(laptop) PC, 태블릿 PC, 노트북, 노트 패드 등의 휴대용 단말기, 스마트폰 등과 같은 다양한 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치, 워크스테이션, IPTV(Internet Protocol Television), 인터넷 TV(Internet Television), 지상파 TV, 케이블 TV 등의 스마트 TV 등을 포함할 수 있으나, 클라이언트 단말의 종류가 이에 제한되는 것은 아니다.
직원용 클라이언트(150-1 ~ 150-N)는 일정시간 간격으로 기본로그 데이터를 생성하여 업무 성과 알림 장치(120)로 전송한다. 일 실시예에서, 기본로그 데이터는 직원이 직원용 클라이언트를 사용하여 작업을 수행하면서 생성한 로그 데이터로서 실행 프로그램 정보, 네트워크를 통해 송수신된 데이터, 입출력 디바이스 구동 정보, 파일명 등이 포함될 수 있다.
도시되지 않았으나, 관리자용 클라이언트 또한 통신망(140)을 통해 업무 성과 알림 장치(120)와 접속될 수 있다. 관리자용 클라이언트는 관리자로부터 작업 데이터를 입력받아 업무 성과 알림 장치(120)로 전송하고, 업무 성과 알림 장치(120)로부터 직원용 클라이언트(150)에 관한 알림을 수신하는 단말로서, 무선 랜 및/또는 유선 랜 모듈을 구비한 데스크탑(desktop) 또는 랩탑(laptop) PC, 태블릿 PC, 노트 북, 노트 패드 등의 휴대용 단말기, 스마트 폰 등과 같은 다양한 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치, 워크스테이션, IPTV(Internet Protocol Television), 인터넷 TV(Internet Television), 지상파 TV, 케이블 TV 등의 스마트 TV 등을 포함할 수 있으나, 단말의 종류가 이에 제한되는 것은 아니다.
통신망(140)에는 본 발명의 일 실시예에 따른 업무 성과 알림 장치(120)가 더 접속되어 있는데, 업무 성과 알림 장치(120)는 직원용 클라이언트(150)의 작업 상태를 관리한다. 업무 성과 알림 장치(120)는 클라이언트들(150)의 기본작업 로그를 수집하여 작업 상황을 모니터링하고 작업 상태에 대한 알람을 생성하여 해당 클라이언트로 전송한다. 보다 상세한 구성은 도 2를 참조하여 설명하기로 한다.
통신망(140)은 인터넷(Internet), 와이파이(WiFi) 네트워크, 근거리 통신망(Local Area Network: LAN), 광역 통신망(Wide Area Network: WAN), 부가가치 통신망(Value Added Network: VAN), 개인 근거리 무선통신(Personal Area Network: PAN), PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handy-phone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 또는 4G(LTE/LTE-Advanced) 등의 이동 통신망 또는 위성 통신망 등과 같은 모든 종류의 유/무선 네트워크를 포함할 수 있으나, 통신망(140)의 종류가 이에 한정되는 것은 아니다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 업무 성과 알림 장치의 구성을 도시한 도면이다. 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 업무 성과 알림 장치에서 관리되는 작업 데이터 테이블의 일 실시예를 도시한 도면이고, 도 5는 업무 성과 알림 장치에서 관리되는 작업근거 데이터 테이블의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 업무 성과 알림 장치(120)는 제어부(210), 저장부(220) 및 통신부(230)를 포함할 수 있다. 저장부(220)는 작업 데이터 테이블(400) 및 작업로그 데이터 테이블(500)을 저장할 수 있다(도 4 및 도 5 참조, 도 4에 도시된 작업 데이터 테이블(400) 및 도 5에 도시된 작업로그 데이터 테이블(500)은 단지 예시의 목적상 데이터를 서로 연관시켜 저장하는 방식을 개념적으로 도시한 것일 뿐이고 도면에 도시된 사항이 저장된 데이터의 구조를 예시하거나 암시하는 것이 아님을 인식하여야 할 것이다).
작업 데이터는 작업에 관한 정보이다. 도 4에 도시된 바와 같이 작업 데이터는 작업별로 유일하게 할당되는 '작업고유번호', '작업명', 작업이 시작되는 '작업 시작 날짜', 작업이 완료되어야 하는 '작업 마감 날짜', 작업을 수행하는 '작업 담당자', 작업의 유형을 나타내는 '작업타입', 작업을 수행하는데 필요한 프로그램 정보가 기록되는 '작업과 관련된 프로세서명' 또는 작업을 수행하는데 필요한 프로그램이 워드프로세서인 경우 작업을 수행하는데 필요한 파일의 이름이 기록되는 '작업과 관련된 파일명', 작업을 수행하는데 필요한 프로그램이 웹브라우저인 경우 작업을 수행하는데 필요한 웹사이트 주소가 기록되는 '작업과 관련된 웹사이트 주소', 작업과 관련된 주용 용어인 '키워드'를 포함할 수 있다.
작업로그 데이터는 직원용 클라이언트에서 생성된 기초로그 데이터를 작업 데이터와 연관시켜 변환한 데이터이다. 도 5에 도시된 바와 같이 작업로그 데이터는 작업로그 데이터의 '번호', 연관된 작업의 '작업고유번호', '작업 담당자', '작업근거 타입', 작업로그 데이터를 수집하기 시작한 '시작시간', 작업로그 데이터 수집을 종료한 '종료시간', 작업과 관련된 '프로세스 명', 작업과 관련된 '파일명', 작업과 관련된 '웹사이트 주소'를 포함할 수 있다. 여기서 '작업근거 타입'은 작업을 구분한 근거로서 파일, 네트워크, 웹, 외근, 전화일 수 있고, '프로세스 명'은 작업에 사용한 프로세스로서, 한글(hwp.exe), 워드(word), 파워포인트(ppt), 웹 브라우저(크롬, 익스프로러, 사파리 등), 메신저(카카오톡, 네이트온 등)일 수 있다.
저장부(220)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드 디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드(MultiMedia Card: MMC), 카드 타입의 메모리(예를 들어, SD(Secure Digital) 카드 또는 XD(eXtream Digital) 카드 등), RAM(Random Access Memory), SRAM(Static Random Access Memory), ROM(Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크 및 광 디스크 중 어느 하나의 저장 매체로 구현될 수 있으나, 당업자라면 저장부(220)의 구현 형태가 이에 한정되는 것이 아님을 알 수 있을 것이다.
제어부(210)는 통신부(230)를 통하여, 관리자 클라이언트(도시되지 않음)로부터 작업 데이터를 수신하여 저장부(220)에 저장하도록 구성될 수 있다.
제어부(210)는 또한 통신부(230)를 통하여 직원용 클라이언트(150)로부터 기본로그 데이터를 수신하여 저장부(220)에 저장하도록 더 구성될 수 있다. 기본로그 데이터는 해당 클라이언트(150)가 수행한 작업과 관련된 로그 데이터이다. 기본로그 데이터는 기본로그 데이터의 생성 시간, 실행된 프로그램 정보, 네트워크를 통해 송수신된 데이터, 입출력 디바이스 구동 정보 등을 포함하여 일정 시간 간격으로 생성될 수 있다.
제어부(210)는 기본로그 데이터를 작업로그 데이터로 변환하도록 더 구성될 수 있다. 일 실시예에서, 제어부(210)는 기본로그 데이터를 분석하여 작업로그 데이터로 변환할 수 있다. 예컨대, 제어부(210)는 복수의 기본로그 데이터({기본로그 데이터의 생성 시간(2017년 1월 12일 9시 30분 20초), 실행된 프로그램 정보(hwp.exe, explore.exe), 네트워크를 통해 송수신된 데이터(3Mbyte, 제안서 양식, http://home.com), 입출력 디바이스 구동 정보(키보드, 마우스)}, {기본로그 데이터의 생성 시간(2017년 1월 12일 9시 30분 40초), 실행된 프로그램 정보(hwp.exe, explore.exe), 네트워크를 통해 송수신된 데이터(3Mbyte, 제안서 양식, http://home.com), 입출력 디바이스 구동 정보(키보드, 마우스) ... {기본로그 데이터의 생성 시간(2017년 1월 12일 10시 25분 20초), 실행된 프로그램 정보(hwp.exe, explore.exe), 네트워크를 통해 송수신된 데이터(3Mbyte, 제안서 양식, http://home.com), 입출력 디바이스 구동 정보(키보드, 마우스)})를 변환하여 작업로그 데이터(작업고유번호(1), 작업타입(HEAD), 작업로그 데이터를 수집하기 시작한 시작시간(2017년 1월 12일 9시 30분 20초), 작업로그 데이터 수집을 종료한 종료시간(2017년 1월 12일 10시 25분 20초), 작업과 관련된 프로세스 명(hwp.exe), 작업과 관련된 파일명(제안서) 및 작업과 관련된 웹사이트 주소(http://home.com))를 생성할 수 있다.
일 실시예에서, 제어부(210)는 작업 데이터와 기본로그 데이터와의 유사도를 산출하고, 유사도를 기초로 기본로그 데이터를 작업로그 데이터로 변환할 수 있다. 일 실시예에서, 제어부(210)는 기본로그 데이터에 포함된 실행 프로그램 정보, 네트워크를 통해 송수신된 데이터, 입출력 디바이스 구동 정보와 작업 데이터에 포함된 작업명, 작업 시작 날짜, 작업 마감 날짜, 작업 담당자, 작업타입, 작업과 관련된 프로세스 명, 작업과 관련된 키워드를 비교하여 유사도를 산출할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 유사도 산출은 자연어처리(Natural Language Processing)방식을 사용할 수 있으며 이에 제한되는 것은 아니다. 또한, 당업자라면, 로그 데이터의 특성을 고려하여 다양한 형태로 작업로그 데이터로 변환하는 방법을 생각해낼 수 있을 것으로, 여기서는 구체적인 설명은 생락하기로 한다.
제어부(210)는 작업로그 데이터의 정확도 여부에 대한 입력을 직원용 클라이언트로부터 수신하도록 더 구성될 수 있다. 예컨대, 작업로그 데이터의 요약 정보("홍길동님은 2017년 1월 12일 9시 30분부터 2017년 1월 12일 10시 25분까지 제안서 작업을 수행하셨습니다. 맞습니까?")를 관련 직원용 클라이언트로 전송하고, 직원용 클라이언트로부터 확인 메시지("수락 또는 해당 로그 제거")를 수신하도록 구성될 수 있다.
제어부(210)는 작업로그 데이터를 분석하여 작업패턴을 생성하도록 더 구성될 수 있다. 일 실시예에 있어서, 제어부(210)는 딥러닝, 머신러닝, SVM, AdaBoost, 및 Multilayer Percetron Networks 중에서 적어도 하나를 이용해서 상기 작업로그 데이터를 분석하여 작업타입별 작업패턴 또는 시간대별 작업패턴을 생성할 수 있다.
제어부(210)는 작업패턴과 소정의 시간동안 저장된 작업로그 데이터를 비교하여 알람을 생성하도록 더 구성될 수 있다. 제어부(210)는 작업타입별 작업패턴을 소정의 기간동안 저장된 작업로그 데이터와 비교하여, 소정의 기간동안 저장된 작업로그 데이터가 작업타입별 작업패턴과 상이한 경우, 알람을 생성할 수 있다.
이상으로 설명한 제어부(210)는, 응용 주문형 집적 회로(Application Specific Integrated Circuits: ASICs), 디지털 신호 처리기(Digital Signal Processors: DSPs), 디지털 신호 처리 소자(Digital Signal Processing Devices: DSPDs), 프로그램 가능 논리 소자(Programmable Logic Devices: PLDs), 현장 프로그램 가능 게이트 어레이(Field-Programmable Gate Arrays: FPGAs), 프로세서(processors), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers) 및 마이크로 프로세서(microprocessors) 중 적어도 하나에 기반한 하드웨어 플랫폼(hardware platform)으로서 구현될 수 있다. 제어부(210)는 또한 전술한 하드웨어 플랫폼 상에서 실행 가능한 펌웨어(firmware)/소프트웨어 모듈로 구현될 수 있다. 이 경우, 소프트웨어 모듈은 적절한 프로그램(program) 언어로 쓰여진 소프트웨어 애플리케이션(application)에 의해 구현될 수 있다.
통신부(230)는 업무 성과 알람 장치(120) 및/또는 클라이언트(150)와 통신망(140)을 통해서, 예컨대 IP(Internet Protocol) 기반의 통신을 수행하기 위한 하드웨어 및 소프트웨어/펌웨어로 구현될 수 있다. 일 실시예에서, 통신부(230)는 TCP/IP 통신 프로토콜을 따르는 통신 인터페이스에 의해 구현될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 업무 성과 알림 방법을 설명하기 위한 흐름도를 도시한 도면이다.
본 방법은 관리자 클라이언트(도시되지 않음)로부터 작업 데이터를 수신하여 저장하는 단계(S310)로부터 시작된다. 예컨대, 첫 번째 작업이 과제 제안서 작성 작업인 경우, 작업 데이터는 '작업고유번호'를 1로 하고, '작업명'은 OO 과제 제안서, 작업이 시작되는 '작업 시작 날짜'는 2017년 1월 10일, 작업이 완료되어야 하는 '작업 마감 날짜'는 2017년 1월 30일, 작업을 수행하는 '작업 담당자'는 홍길동, 작업의 유형을 나타내는 '작업타입'은 HEAD, 작업을 수행하는데 필요한 프로그램 정보가 기록되는 '작업과 관련된 프로세서명'은 한글, 작업을 수행하는데 필요한 프로그램이 워드프로세서인 경우 작업을 수행하는데 필요한 파일의 이름이 기록되는 '작업과 관련된 파일명'은 제안서, 작업을 수행하는데 필요한 프로그램이 웹브라우저인 경우 작업을 수행하는데 필요한 웹사이트 주소가 기록되는 '작업과 관련된 웹사이트 주소'는 과제 주관기관의 홈페이지, '키워드'는 '제안서, 주관기관명, 과제명'일 수 있다.
일 실시예에 있어서, 작업타입은 작업의 유형을 나타내는 것으로 지식 기반 결과를 요구하는 업무, 예컨대 연구 개발 등의 업무의 경우 'HEAD', 통상의 경우 일정 시간 동안 누구나 비슷한 결과를 낼 수 있는 업무의 경우 'HAND', 성과를 산정하기 어려운 업무, 예컨대 지원 부서 업무 등의 경우 'HEART'로 분류할 수 있다.
다음으로, 단계(S320)에서, 직원용 클라이언트(150)로부터 기본로그 데이터를 수신한다. 기본로그 데이터는 기본로그 데이터의 생성 시간, 실행된 프로그램 정보, 네트워크를 통해 송수신된 데이터, 입출력 디바이스 구동 정보를 포함하여, 일정 시간 간격으로 생성될 수 있다. 예컨대, 홍길동이라는 직원과 연관된 직원용 클라이언트(150)에서 생성된 기본로그 데이터는 기본로그 데이터의 생성 시간(2017년 1월 12일 9시 30분 20초), 실행된 프로그램 정보(hwp.exe, explore.exe), 네트워크를 통해 송수신된 데이터(3Mbyte, 제안서 양식, http://home.com), 입출력 디바이스 구동 정보(키보드, 마우스)를 포함할 수 있다.
다음으로, 단계(S330)에서, 기본로그 데이터를 작업로그 데이터로 변환한다. 기초로 기본로그 데이터를 분석하여 작업로그 데이터로 변환할 수 있다. 예컨대, 복수의 기본로그 데이터({기본로그 데이터의 생성 시간(2017년 1월 12일 9시 30분 20초), 실행된 프로그램 정보(hwp.exe, explore.exe), 네트워크를 통해 송수신된 데이터(3Mbyte, 제안서 양식, http://home.com), 입출력 디바이스 구동 정보(키보드, 마우스)}, {기본로그 데이터의 생성 시간(2017년 1월 12일 9시 30분 40초), 실행된 프로그램 정보(hwp.exe, explore.exe), 네트워크를 통해 송수신된 데이터(3Mbyte, 제안서 양식, http://home.com), 입출력 디바이스 구동 정보(키보드, 마우스) ...{기본로그 데이터의 생성 시간(2017년 1월 12일 10시 25분 20초), 실행된 프로그램 정보(hwp.exe, explore.exe), 네트워크를 통해 송수신된 데이터(3Mbyte, 제안서 양식, http://home.com), 입출력 디바이스 구동 정보(키보드, 마우스)})를 변환하여 작업로그 데이터(작업고유번호(1), 작업타입(HEAD), 작업로그 데이터를 수집하기 시작한 시작시간(2017년 1월 12일 9시 30분 20초), 작업로그 데이터 수집을 종료한 종료시간(2017년 1월 12일 10시 25분 20초), 작업과 관련된 프로세스 명(hwp.exe), 작업과 관련된 파일명(제안서) 및 작업과 관련된 웹사이트 주소(http://home.com))로 변환될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 작업 데이터와 상기 기본로그 데이터와의 유사도를 산출하고, 상기 유사도를 기초로 기본로그 데이터를 작업로그 데이터로 변환할 수 있다. 일 실시예에서, 상기 작업 데이터와 기본로그 데이터와의 유사도를 산출하는 것은 기본로그 데이터에 포함된 실행 프로그램 정보, 네트워크를 통해 송수신된 데이터, 입출력 디바이스 구동 정보와 작업 데이터에 포함된 작업명, 작업 시작 날짜, 작업 마감 날짜, 작업 담당자, 작업타입, 작업과 관련된 프로세스 명, 작업과 관련된 키워드를 비교하여 유사도를 산출할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 유사도 산출은 자연어처리(Natural Language Processing)방식을 사용할 수 있으며 이에 제한되는 것은 아니다. 또한, 당업자라면, 로그 데이터의 특성을 고려하여 다양한 형태로 작업로그 데이터로 변환하는 방법을 생각해낼 수 있을 것으로, 여기서는 구체적인 설명은 생락하기로 한다.
일 실시예에 있어서, 작업로그 데이터의 정확도 여부에 대한 입력을 직원용 클라이언트로부터 수신할 수 있다. 예컨대, 작업로그 데이터의 요약된 정보("홍길동님은 2017년 1월 12일 9시 30분부터 2017년 1월 12일 10시 25분까지 제안서 작업을 수행하셨습니다. 맞습니까?)를 관련 직원용 클라이언트로 전송하고, 직원용 클라이언트로부터 확인 메시지("수락 또는 해당 로그 제거")를 수신할 수 있다.
다음으로, 단계(S340)에서, 작업로그 데이터를 분석하여 작업패턴을 생성한다. 일 실시예에서, 딥러닝, 머신러닝, SVM, AdaBoost, 및 Multilayer Percetron Networks 중에서 적어도 하나를 이용해서 상기 작업로그 데이터를 분석하여 작업타입별 작업패턴 또는 시간대별 작업패턴을 생성할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 작업타입별 작업패턴은 해당 작업의 담당자가 비중이 높은 작업타입('HEAD', 'HAND', 'HEART')이 무엇인지, 주로 사용하는 작업과 관련된 프로세스가 무엇인지 등을 나타낼 수 있으며, 시간대별 작업패턴은 업무집중 시간을 나타낼 수 있다. 예컨대, 직원(홍길동)과 연관된 직원용 클라이언트의 작업로그 데이터를 분석하여 작업패턴을 생성하는 경우, 작업타입별 작업패턴에서 직원(홍길동)은 작업타입('HEAD')의 비중이 높고, 작업과 관련된 프로세스는 워드프로세스임을 분석할 수 있고, 시간대별 작업패턴에서 직원(홍길동)은 주로 10:00~12:00, 14:00 ~17:00에 업무집중도가 높은 직업패턴을 가진다는 것을 알 수 있다.
다음으로, 단계(S350)에서, 작업패턴과 소정의 시간동안 저장된 작업로그 데이터를 비교하여 알람을 생성한다. 작업타입별 작업패턴을 기초로 소정의 기간동안 저장된 작업로그 데이터를 비교하여, 소정의 기간동안 저장된 작업로그 데이터가 작업타입별 작업패턴과 상이한 경우, 알람을 생성할 수 있다. 예컨대, 직원(홍길동)의 작업타입별 작업패턴은 작업타입('HEAD')의 비중이 높고, 작업과 관련된 프로세스는 워드프로세스인데, 이틀간 저장된 작업로그 데이터에서는 메일 프로세스의 로그의 비중이 높은 경우, "홍길동님, 주로 워드프로세스 업무가 할당되어 있으신데, 메일 업무를 주로 수행하고 계십니다. 확인이 필요합니다"라는 알람을 생성하여 관리자용 클라이언트와 해당 직원용 클라이언트로 전송할 수 있다. 또한, 예컨대, 시간대별 작업패턴에서 직원(홍길동)은 주로 10:00~12:00, 14:00 ~17:00에 업무집중도가 높은데 이틀간 저장된 작업로그 데이터에서는 해당 시간대에 업무집중도가 낮은 경우, "근래 이전과 다르게 14:00 ~ 17:00까지 시간동안 업무에 집중이 잘 안되시는 것 같습니다. 확인이 필요합니다"라는 알람을 생성하여 관리자용 클라이언트와 해당 직원용 클라이언트로 전송할 수 있다.
당업자라면 알 수 있듯이 본 발명은 본 명세서에서 기술된 예시에 한정되는 것이 아니라 본 발명의 범주를 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형, 재구성 및 대체될 수 있다. 예를 들어, 본원에 기술된 다양한 기술들은 하드웨어 또는 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합에 의해 구현될 수 있다. 따라서, 본원에 따른 소프트웨어 안전성 분석을 위한 분석 머신의 특정한 양태나 부분은 범용 또는 전용 마이크로프로세서, 마이크로-컨트롤러 등에 의해 실행 가능한 하나 이상의 컴퓨터 프로그램으로 구현될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램은, 컴퓨터 프로세서 등에 의해 판독 가능한 저장 매체, 예컨대 EPROM, EEPROM, 플래시 메모리장치와 같은 비휘발성 메모리, 내장형 하드 디스크와 착탈식 디스크 같은 자기 디스크, 광자기 디스크, 및 CDROM 디스크 등을 포함한 다양한 유형의 저장 매체에 저장된 형태로 구현될 수 있다. 또한, 프로그램 코드(들)는 어셈블리어나 기계어로 구현될 수 있고, 전기 배선이나 케이블링, 광섬유, 또는 기타 임의의 다른 형태의 전송 매체를 통해 전송되는 형태로 구현될 수도 있다.
본 명세서에서는, 업무성과 알림 방법의 예시적인 실시예에 대해 다양한 도면를 참조하여 주로 기술했지만, 다른 유사한 실시예들이 이용될 수 있다. 본 발명의 진정한 사상 및 범주에 속하는 모든 변형 및 변경을 이하의 특허청구범위에 의해 모두 포괄하고자 한다.

Claims (10)

  1. 네트워크에 접속된 컴퓨터 시스템에 의해 수행되는 작업 데이터 및 작업로그 데이터의 분석을 통한 업무 성과 알림 방법으로서,
    작업 데이터를 획득하는 단계 - 상기 작업 데이터는 작업고유번호, 작업명, 작업 시작 날짜, 작업 마감 날짜, 작업 담당자, 작업타입, 작업과 관련된 프로세스 명, 작업과 관련된 키워드를 포함함 -,
    작업로그 데이터를 생성하는 단계 - 상기 작업로그 데이터는 작업고유번호, 작업타입, 작업로그 데이터를 수집하기 시작한 시작시간, 작업로그 데이터 수집을 종료한 종료시간, 작업과 관련된 프로세스 명, 작업과 관련된 파일명 및 작업과 관련된 웹사이트 주소를 포함함 -,
    상기 작업로그 데이터를 분석하여 작업패턴을 생성하는 단계, 및
    상기 생성된 작업패턴을 기초로 알람을 생성하는 단계
    를 포함하는 업무 성과 알림 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    작업고유번호는 특정 작업에 할당하는 유일한 번호이며,
    작업타입은 지식기반 업무, 시간기반 업무 또는 지원 업무이며,
    작업과 관련된 프로세스명은 작업을 수행하는데 필요한 프로그램으로 워드프로세스, 인터넷용 프로세스 또는 메신저 프로세스를 포함하는 업무 성과 알림 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    작업로그 데이터를 생성하는 단계는
    직원용 클라이언트로부터 상기 직원용 클라이언트에서 실행된 프로그램 정보, 네트워크를 통해 송수신된 데이터, 입출력 디바이스 구동 정보를 포함하는 기본로그 데이터를 수신하는 단계, 및
    상기 기본로그 데이터를 작업로그 데이터로 변환하는 단계
    를 포함하는 업무 성과 알림 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 작업로그 데이터를 분석하여 작업패턴을 생성하는 단계는
    딥러닝, 머신러닝, SVM, AdaBoost, 및 Multilayer Percetron Networks 중에서 적어도 하나를 이용해서 상기 작업로그 데이터를 분석하여, 작업타입별 작업패턴 또는 시간대별 작업패턴을 생성하는 단계를 포함하는 업무 성과 알림 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 생성된 작업패턴을 기초로 알람을 생성하는 단계는
    소정의 기간동안의 작업로그 데이터를 분석하여 작업타입별 비중을 구하고, 상기 작업타입별 비중이 상기 작업타입별 작업패턴과 다르거나,
    소정의 기간동안의 작업로그 데이터를 분석하여 시간대별 비중을 구하고, 상기 시간대별 비중과 상기 시간대별 작업패턴이 다른 경우, 알람을 생성하는 단계를 포함하는 업무 성과 알림 방법.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 기본로그 데이터를 작업로그 데이터로 변환하는 단계는
    상기 작업 데이터와 상기 기본로그 데이터와의 유사도를 산출하고, 상기 유사도를 기초로 상기 기본로그 데이터를 작업로그 데이터로 변환하는 단계를 포함하는 업무 성과 알림 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 작업 데이터와 상기 기본로그 데이터와의 유사도를 산출하는 단계는,
    상기 기본로그 데이터에 포함된 실행 프로그램 정보, 네트워크를 통해 송수신된 데이터, 입출력 디바이스 구동 정보와 상기 작업 데이터에 포함된 작업명, 작업 시작 날짜, 작업 마감 날짜, 작업 담당자, 작업타입, 작업과 관련된 프로세스 명, 작업과 관련된 키워드를 비교하여 유사도를 산출하는 업무 성과 알림 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 방법은 직원용 클라이언트로부터 상기 변환된 작업로그 데이터의 정확도 여부에 대한 입력을 수신하는 단계를 더 포함하는 업무 성과 알림 방법.
  9. 컴퓨터 시스템으로서,
    통신 인터페이스,
    프로세서, 및
    데이터베이스를 포함하고,
    상기 프로세서는, 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항의 방법을 수행할 수 있는, 컴퓨터 시스템.
  10. 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독가능 기록매체로서, 상기 프로그램은 명령어들을 포함하고, 상기 명령어들은 컴퓨터에 의해 실행될 때 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하는, 컴퓨터 판독가능 기록매체.

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