본 기술의 진화는 역사상 유래 없는 속도로 사회와 기업의 변화를 가속하고 있고 요구되는 대응을 위해 대형 IT 프로젝트가 긴박하게 추진되고 있다. 고도의 기술과 대규모 업무를 다루고, 막대한 인력과 비용이 투입되는 대규모 프로젝트는 인간 심리와 복잡계 이론에 기반한 전략적 갈등관리가 요구되나, 기존의 관리방법은 이에 부응하는 실용적 기제를 제시하지 못하는 실정으로 프로젝트 실패가 증가하고 있다. 본 연구는 적절한 해법을 찾기 위해 프로젝트 실패 현황과 성과 요인, 프로젝트 리더십에 대해 관련 연구하였고, 대형 IT 프로젝트의 복잡성과 갈등구조에 주목하여 기존의 프로젝트 관리방안에서는 간과하였던 심리학적, 행동경제학적 접근을 접목하였다. 논문에서 제시한 프로젝트 행태관리 방안은 대규모 IT 프로젝트의 주요 실패 행태들을 근원적이고 선제적으로 해소할 수 있는 프로젝트 단계별 행태관리 전략과 실천적 프랙티스를 제시한다. 해당 현장 전문가 및 실무자 그룹의 설문조사를 통해 제안된 행태관리 방안의 유효성에 대한 기대를 검증하였고, 본 방안을 대형 프로젝트 관리에 도입함으로써 보다 안정적인 프로젝트 성공 기반을 확보할 수 있다.
다양한 시설의 건설, 다수 이해관계자의 참여, 긴 사업기간 등의 복잡성으로 인해 대규모 건설프로젝트는 이를 관리함에 있어 어려움이 있다. 효과적인 대규모 프로젝트관리를 위해서는 합리적인 진도율 측정이 중요하고, 이를 위한 다양한 방법들이 제안되었다. 하지만 기존의 방법들은 단일 또는 일부 시설의 건설 프로젝트로 한정하였기 때문에 다양한 시설들을 건설하는 대규모 프로젝트에 적용하는 데 한계가 있다. 따라서 본 연구는 대규모 건설프로젝트의 특성을 반영한 진도율 측정 프레임워크를 제안함을 목표로 한다. 프레임워크는 작업분류체계 개발, 주요시설별과 하위시설별 가중치 산정, 통합 진도율 산정으로 총 4가지 단계로 이루어져 있다. 본 프레임워크를 검증하기 위해서 세종시를 대상으로 사례연구를 수행하였고, 활용 가능성을 검증할 수 있었다. 본 연구를 바탕으로 대규모 건설프로젝트의 진도율을 보다 합리적으로 측정할 수 있고 효과적인 프로젝트관리가 이루어질 것으로 기대된다.
애자일 개발 방법론이 확산되면서 초기에 불가능하다고 여겨진 대규모 IT 프로젝트에도 애자일 개발 방법론을 도입하고자 하는 노력이 있으며 이에 대한 사례도 다수 소개되고 있다. 본 논문에서는 2개의 대표적인 엔터프라이즈 애자일 방법론을 비교하고, 엔터프라이즈 애자일 개발 방법론의 하나인 학습 기반 애자일 프레임워크(DAD, Disciplined Agile Delivery)를 적용한 사례를 소개한다. 유사한 개발 과제를 수행한 2개의 프로젝트 간의 비교를 통해 폭포수 방법론을 사용한 프로젝트와 학습기반 애자일 프레임워크를 사용한 프로젝트의 개발 생산성을 정량적으로 측정하여 비교하였다.
한국데이타베이스학회 2001년도 추계 컨퍼런스: 인터넷 비즈니스 환경에서의 디지털 컨텐츠 기술 발전 및 활용을 위한 컨퍼런스
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pp.526-535
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2001
우리나라 시스템 통합(System Integration) 프로젝트는 최근 들어 공공부문을 중심으로 점차로 대형화되고 장기간에 걸쳐 수행되는 추세에 있다. 그러나, 프로젝트를 주도해야 할 IT 인력의 이직률이 증가되고 근속기간이 점차 단축되는 현상은 국내 산업계의 기술축적과 경쟁력 제고에 걸림돌이 되고 있다. 본 연구의 목적은 대규모 시스템 통합 프로젝트를 수행 도중에 이직한 IT 인력의 이직 원인이 무엇인지 알아보며 이직방지를 위한 대안을 제시하는 것이다. 이를 위해 기존의 연구에서 공통적으로 제시하는 이직 영향요인을 업무측면, 인간관계 측면, 처우측면으로 재구성 한 설문분석을 통해 어떤 요소들이 이직에 큰 영향을 미치는지를 분석하였다. 또한 사례연구를 통해 응답자들을 업무적 성향과 처우적 성향별로 분류하여 이직에 영향을 준 각 측면별 이유와 해결책 및 시사점을 도출하였다. 본 연구의 결과는 IT인력에 대한 기존의 이직방지 대책보다는 효율적으로 IT인력을 운용 할 수 있는 참고기준이 될 수 있을 것이다.
대규모 금융권 차세대 프로젝트에서 테스트에 대한 중요성은 재무RISK 관점에서 뿐만 아니라 소프트웨어 품질향상을 위한 결함의 제거 관점에서도 그 의미가 크다. 대규모 차세대 프로젝트는 일반 프로젝트에 비하여 개발되는 소프트웨어의 양이 방대하고 개발참여인원도 일반적인 관리수준을 넘어 수작업에 의한 테스트만으로는 충분한 품질을 보장하지 못한다. 또한 테스트를 수행한 이후에도 지속적으로 변경이 발생하고 이를 반영하는 과정에서 많은 결함이 유입되는 현재의 SI 프로젝트 특성상 지속적인 테스트 및 반복적인 검증만이 소프트웨어의 품질을 보장할 수 있다. 본 논문에서는 code coverage testing기법을 활용하여 동적 테스트 수행결과를 log로 도출하고, log 분석 결과를 통해 소프트웨어 품질의 향상을 기대할 수 있는 방안을 제시한다.
실물옵션은 전통적인 경제성 평가기준의 하나인 순현재가치 분석법이 의사결정 과정에서 경영의 유연성을 무시함으로써 투자 혹은 자산의 가치를 낮게 평가하는 단점을 제거하고 이를 평가에 적절히 포함시킬 수 있다고 여겨지고 있어 새로운 평가방법으로 주목을 받고 있다. 특히, 정보기술(IT) 분야에서는 다음과 같은 이유 때문에 전통적인 현금흐름할인 방법이 효과적이지 못할 수 있다. (1) 우선, 정보통신 분야에서 대부분의 정보기술 기반 투자 프로젝트는 막대한 자본이 소요되기 때문에 기업들은 이를 피하기 위하여 단계적인 투자계획을 세우는 경우가 많다. (2) 또한, 초기 기반에 대한 투자의 주요한 혜택이 대부분 그 이후 단계의 투자에서 구현되기 때문에 성급한 초기투자에 대한 경제성 평가는 이후의 혜택을 무시할 가능성이 많아진다. (3) 마지막으로 초기의 투자 프로젝트에 참여하지 못하면, 이 후의 프로젝트에 참여하기 어렵기 때문에 미래의 혜택을 얻을 수 없게 된다. 이러한 여러 가지 이유로 이를 적절히 평가할 수 있는 실물옵션 평가방법이 선호된다. 본 연구에서는 정보통신 분야의 투자와 같은 대규모 프로젝트의 특징을 평가방법의 입장에서 살펴보고, 실물옵션 개념을 응용하여 이러한 투자 형태의 평가를 위한 모델을 개발하고 적용방법을 생각해본다.
최근 생명공학 분야에서는 IT와 BT가 결합하는 새로운 패러다임의 컴퓨팅 환경이 구축되고 있다. 이에 게놈 프로젝트 결과 분석해야 하는 데이터의 양은 엄청나게 증가하고 있다. 그러한 데이터를 처리하기 위해서는 대규모 저장장치 외에 슈퍼컴퓨터 급의 고성능 컴퓨터가 필요하게 되었다. 그러한 데이터를 처리하기 위해서는 대규모 저장장치 외에 슈퍼컴퓨터 급의 고성능 컴퓨터가 필요하게 되었으며, 바이오 인포메틱스 분야를 지원하기 위해서는 대규모 하드웨어 뿐만 아니라 데이터베이스, 데이터 마이닝 등의 소프트웨어 기술로 인해 그리드 환경을 요구하게 되었다. 이에 본 논문에서는 그리드 환경에서 분산된 수많은 생물학 데이터베이스에 쉽게 접근할 수 있는 통합 환경으로 응용 클라이언트를 제시할 것이다.
모듈러 건축은 공장 생산 과정을 토해서 품질과 정확도를 향상 시킬 수 있고 같은 유닛을 반복적으로 만들어내기 때문에 대규모 생산과 비용 절감이 가능하다. 특히, 현장 작업과 공장 생산을 동시에 진행 할 수 있기 때문에 공기 단축이 가능하다. 그러나 실제 모듈러 건축 프로젝트 조사 보고서에 따르면 모듈러 건축과 기존 건축의 평균 공사 기간에서는 큰 차이를 보이고 있지 못하다. 이는 모듈러 건축 프로젝트의 실제 시공 시 발생하는 공기 지연 문제 때문이다. 따라서 실제 시공 시 공기 지연 방지를 위한 대안 선택이 필요하며, 특히 대규모 모듈러 건축 프로젝트 현장 시공의 경우 현장에서의 모듈 양중 및 조립 과정이 공장 생산과 동시에 진행되기 때문에 대안 파악이 공장과 현장을 동시에 고려하여 수행되어야 한다. 본 연구에서는 규모에 따른 모듈러 건축의 실제 시공 시 프로세스의 차이를 토대로 IDEF0 모델링을 통하여 대규모 모듈러 건축의 관리 요소를 파악하였고 이를 이용하여 공기 지연을 판단할 수 있는 공장 생산량과 현장 시공량 관리 모델을 개발하였다. 이를 이용하여 대규모 모듈러 건축 실제 시공 시 발생하는 공기 지연 문제를 감소시킬 수 있을 것이다.
일반적으로 대규모 정보시스템 개발 프로젝트는 장기간 진행되는 특징이 있어, 프로젝트의 위험관리에 대한 관심이 특히 더 중요하다. 특히 IS 프로젝트는 소프트웨어 개발 생명주기 중 이행단계에서 오픈을 위한 진행상태 점검 및 컷오버 진행여부에 대한 의사결정을 하는 작업활동을 가지게 되는데 대규모 IS의 경우 오픈 후 그 파급효과가 대체로 크기 때문에 컷오버 의사결정을 보다 신중히 내려야 할 필요가 있다. 이것은 프로젝트를 오픈 하기 위한 매우 중요한 작업이지만 기존 프로젝트들의 컷오버 의사결정은 대부분 다양한 세부영역별 지표로 관리하기 보다는 시스템이행, 어플리케이션이행, 데이터이행 관점에서 단순히 이행의 정상 여부에만 초점을 두고 관리되어 실질적인 오픈에 대한 객관적인 기준으로 삼기에는 부족한 면이 있었다. 이에 본 연구에서는 컷오버 의사결정 관리 지표를 기능완성도, 비기능완성도, 이행리허설 등 컷오버 단계에 직접적으로 연관이 있는 실질적인 상세 항목으로 구성된 지표를 제시하고 이를 적용한 실제 사례를 통하여 그 효과를 확인하고자 한다.
시스템의 규모가 대형화되어 감에 '시스템의 시스템'의 형태로써 대규모 사이즈의 프로그램 다양한 목적을 가진 사용자들, 대규모 저장 데이터양과 처리, 소프트웨어 컴포넌트간의 복잡한 연결상과 상호 의존성, 하드웨어의 다양성등을 포함하는 초대형 규모로 발전하고 있다. 또한 유, 무선 인터넷의 보편화와 소형기기들의 인터넷화 및 기존 서비스들의 개방화가 진행됨에 따라 새로운 독자적인 서비스를 만들기 보다는 SOA기반의 기존 시스템을 통합하여 새로운 서비스를 만드는 시도가 일어나고 있다. 최근 진행되고 있는 국가 및 산업의 대형 프로젝트들은 이러한 흐름에 따라 IT기술을 융합한 소프트웨어 기반의 초 대형 시스템 (Ultra Large Scale System)을 필요로 하고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 정보와 시스템의 대규모화에 대한 즉각적인 대처를 할 수 있는 Ultra Large Scale 시스템의 자율적응형 (Self-Adaptive) 기술 연구를 위하여 Self-Healing, Self-Integrating, Self-Orchestrating, Self-Managing, Self-Adaptring의 5가지 관점에서의 연구를 제안한다. 본 논문에서 제안하고 있는 연구의 파급 효과를 극대화 할 수 있는 영역은 e-Biz 시스템 u-city 시스템, USN 기반 물류 시스템 자동차 및 조선 사업의 IT융합 등의 대규모 시스템이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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