본 발명 에서 제시 한 데이터 처리 방법 을 이용 하 여 , 서로 다른 스키마 를 갖 는 프로세스 간 에 기준 프로세스 를 결정 하 여 , 서로 다른 프로세스 의 우선 순위 ( priority ) 와 실행 순서 ( execution order ) 를 결정 하 여 다양 한 연결 관계 패스 의 조합 이 가능 하 다 . 또한 프로세스 간 의 결합 연결 관계 패스 ( Bridge _ RPs ) 및 기준 프로세스 ( reference process ) 의 시계열 정보 ( timeline ) 를 이용 하 여 , 다른 프로세스 의 실행 순서 를 결정 함 으로써 다양 한 프로세스 의 데이터 연결 관계 를 동일 한 시계열 ( timeline ) 로 배치 가능 하 다 . 또한 서로 다른 스키마 를 갖 는 프로세스 에 있 어서 , 링크 의 속성 및 타입 , 중요 도 정보 , 반복 횟수 ( frequency ) , 적합 성 ( relevancy ) , 링크 간 의 방향 성 정보 를 이용 하 여 , 일정 레벨 이상 의 링크 정보 유사 성 을 링크 를 추출 하 여 , 서로 다른 스키마 를 갖 는 프로세스 간 의 상호 유사 성 ( relative similarity ) 및 대표 유사 성 ( representative similarity ) 를 이용 하 여 기준 프로세스 ( reference process ) 를 선정 , 기준 프로세스 의 스키마 와 일정 레벨 이상 의 유사 성 갖 는 프로세스 를 결정 하 여 , 해당 프로세스 의 스키마 를 기준 프로세스 의 스키마 와 연결 하 여 스키마 를 확장 할 수 있 다 . 따라서 프로세스 의 스키마 확장 방법 을 이용 하 여 데이터 스키마 를 정교 화 하 고 해당 프로세스 와 관련 성 이 높 은 데이터 를 지속 적 으로 수집 함 으로써 머신 러닝 기반 의 빅 데이터 분석 에 효과 적 으로 적용 할 수 있 다 .