프로세스의 라이프사이클을 관리하는 과정에서 프로세스 모델의 리엔지니어링을 효과적으로 수행하기 위해서는, 프로세스 마이닝 시점에 발견된 프로세스 모델의 제어 흐름 게이트웨이-활동 형성(control-flow gateway-activity formations)에 대한 질적 수준을 가능한 한 높게 유지하는 것이 중요하다. 그러나 거의 모든 기존 프로세스 마이닝 시스템은 더 높은 수준의 질적 형성을 발견하는 데 있어 일관된 기능을 거의 보장하지 못한다. 품질 문제를 제쳐 두더라도, 그들 중 일부는 부정확한 형성을 발견하는 문제까지 겪는다. 따라서 본 논문은 프로세스 마이닝 시점에 구조적 형성(structural formations)이 형성되는 과정에 부정적인 영향을 미쳐, 발견된 프로세스 모델의 제어 흐름 게이트웨이-활동 형성의 질적 수준을 저하시키는 강력한 효과를 발휘할 수 있는, 프로세스 로그 데이터셋 내의 소규모 트레이스 집합을 탐지하기 위한 알고리즘적 접근을 고안하고자 한다. 구체적으로, 본 논문은 프로세스 로그 데이터셋 내에 ‘구조적 이상-트레이스(structural anomaly-trace) 유형’으로 명명되는 새로운 유형의 예외 트레이스를 정식으로 제시하고, 이에 연관된 일련의 개념적 정의를 형식적으로 정의한다. 다음으로, 구조적 이상-트레이스를 자동으로 탐지하기 위한 알고리즘적 접근을 설명하고, 4TU Center for Research Data에서 제공되는 Customer Summary 프로세스 로그의 예시 데이터셋으로 동작하는 구현된 프로세스 마이닝 시스템을 통해 그 기능적 정확성을 검증한다. 마지막으로, 본 논문은 프로세스 마이닝 시점뿐만 아니라 프로세스 라이프사이클 관리 체계(process lifecycle management scheme)의 프로세스 리엔지니어링 시점에서, 제안된 접근의 실행 가능성과 효과를 검증하고 논의한다. 프로세스 인지 기업 및 조직에서의 적용 가능성을 포함한다.

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