본 논문은 프로세스 추적 이벤트와 비즈니스 활동 간의 차이를 해결하는 문제를 다룬다. 기존의 추론 기반 접근 방식(Abstract Argumentation Framework 사용)의 한계점인 계산 비용 및 정보 부족 문제를 해결하기 위해, 데이터/계산 효율적인 신경 기호(neuro-symbolic) 접근 방식을 제안한다. 이 방법은 예시 기반 시퀀스 태깅 모델로 후보 해석을 제시하고, AAF 기반 추론기를 사용하여 이를 개선함으로써, 수동 주석 데이터 부족 문제를 완화한다. 실험 결과를 통해 제안된 방법의 효율성과 사전 지식 활용의 유용성을 검증한다. 특히 데이터 주석 및 모델 최적화 비용이 제한적인 환경에서 유용하다.
