프로세스 마이닝 분야에서 이벤트 로그로부터 프로세스 패턴을 발견하는 문제는 여전히 어려운 주제로 남아 있으며, 많은 연구자들의 관심을 지속적으로 받아 왔다. 프로세스 모델을 활용하는 것은 데이터셋의 크기, 이벤트 트레이스의 완전성, 특히 프로세스 모델 구조의 복잡성과 같은 이벤트 로그의 특성에 크게 의존하며, 이는 주요한 과제로 남아 있다. ρ(rho)-알고리즘은 순차, 선택, 병렬, 반복과 같은 구조화된 정보 제어 넷(structured information control net, SICN) 전부를 마이닝할 수 있는 강력한 프로세스 마이닝 알고리즘이다. 그러나 ρ-알고리즘은 다수의 SICN 기본 패턴이 여러 수준에서 결합되어, 매칭되는 페어링 및 적절한 중첩(proper nesting) 특성을 만족하는 복잡한 프로세스 패턴을 마이닝할 때도 어려움에 직면한다. 본 논문은 새로운 접근을 제시하고, 다중 수준 및 복합 제어 흐름 게이트웨이(multi-level and compound control-flow gateways, ML-CCFG)의 형식화와 이들 게이트웨이를 위한 일련의 의사결정 규칙을 정의한다. 또한 ρ-algorithm으로부터 확장된 알고리즘(이를 ρMC-algorithm이라 명명)을 제안하며, 이는 프로세스 인스턴스 이벤트 로그로부터 ML-CCFG를 포함하는 SICN 지향 프로세스 모델을 효율적으로 발견할 수 있다. 우리는 IEEE XES 형식의 프로세스 실행(process enactment) 이벤트 로그 데이터셋으로부터 SICN 지향 프로세스 모델을 발견하고 그래픽 형태로 시각화하기 위한 ρMC-algorithm 구현 시스템을 개발하였다. 아울러, 제안된 알고리즘을 검증하기 위해 구현된 시스템을 프로세스 실행 이벤트 로그 데이터셋에 적용하여 일련의 실험적 분석을 수행하였다.

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