본 논문은 모델 추상화(MA)와 이벤트 추상화(EA)를 통해 복잡한 모델과 이벤트 데이터를 단순화하는 방법을 제시한다. 특히, 발견된 모델과 이벤트 로그를 동시에 추상화하는 기법을 제안하여, 모델 크기 감소와 같은 최적화 목표를 달성하면서도 실제 행동에 대한 근거를 유지할 수 있도록 한다. 기존에는 모델 추상화 후 이벤트 로그를 동기화하여 추상화하는 기술이 없어 실제 행동에 대한 분석 통찰력이 제한되는 문제가 있었다. 본 논문에서는 행동 프로필 추상화를 기반으로 비순서 유지 MA 기법을 사용하여 새로운 EA 기법을 제시하고, MA와 EA를 동시에 적용하여 동등한 프로세스 모델을 생성할 수 있음을 증명한다.
