"이 프로젝트 언제 끝날까요?"
"음... 버퍼 20% 넣어서 6주요."
잠깐, 왜 20%인가요?
"그냥... 경험상?"
이제 추측이 아닌 계산으로 버퍼를 정합시다.
버퍼의 딜레마
프로젝트 버퍼, 어떻게 정하시나요?
대부분 이렇게 합니다:
- "무조건 30% 추가"
- "지난번에 늦었으니 50%"
- "중요한 프로젝트니까 100%"
- "그냥 느낌상..."
결과는? 너무 적으면 프로젝트 지연, 너무 많으면 자원 낭비와 파킨슨 법칙.
적정선은? 아무도 모릅니다.
리스크 점수 시스템
리스크를 측정하면 버퍼를 계산할 수 있습니다.
class RiskBasedBuffer {
calculateBuffer(baseEstimate, risks) {
// 리스크 요소별 가중치
const factors = {
신기술_사용: { weight: 3, score: risks.newTech },
팀_경험_부족: { weight: 3, score: risks.teamExp },
요구사항_불명확: { weight: 3, score: risks.unclear },
복잡도: { weight: 2, score: risks.complexity },
의존성: { weight: 2, score: risks.dependency },
변경_가능성: { weight: 2, score: risks.changeProb }
};
// 리스크 점수 계산 (0-100)
let totalRisk = 0;
let maxRisk = 0;
for (const factor in factors) {
const f = factors[factor];
totalRisk += f.weight * f.score;
maxRisk += f.weight * 10;
}
// 리스크 비율로 버퍼 계산
const riskRatio = totalRisk / maxRisk;
const bufferPercentage = 10 + (riskRatio * 60); // 10-70%
return {
baseEstimate,
bufferPercentage: Math.round(bufferPercentage),
bufferDays: Math.round(baseEstimate * bufferPercentage / 100),
totalEstimate: baseEstimate + Math.round(baseEstimate * bufferPercentage / 100)
};
}
}
실제 적용 예시
두 프로젝트를 비교해보겠습니다.
고위험 프로젝트: 블록체인 결제 시스템
const highRiskProject = {
base_estimate: 60, // 일
risks: {
newTech: 8, // 블록체인 첫 도입
teamExp: 9, // 팀 경험 없음
unclear: 7, // 스펙 미완성
complexity: 7, // 분산 시스템
dependency: 6, // 외부 API 다수
changeProb: 8 // 자주 바뀜
}
// 계산 결과:
// 리스크 점수: 67/100
// 권장 버퍼: 50% (30일)
// 최종 예상: 90일
};
저위험 프로젝트: 관리자 페이지 CRUD
const lowRiskProject = {
base_estimate: 30, // 일
risks: {
newTech: 1, // 익숙한 스택
teamExp: 1, // 경험 풍부
unclear: 2, // 명확한 스펙
complexity: 2, // 단순 CRUD
dependency: 1, // 독립적
changeProb: 2 // 거의 없음
}
// 계산 결과:
// 리스크 점수: 15/100
// 권장 버퍼: 15% (5일)
// 최종 예상: 35일
};
똑같이 "경험상 20%"를 넣었다면?
블록체인 프로젝트는 실패하고, CRUD는 자원을 낭비했을 겁니다.
동적 버퍼 관리
버퍼는 한 번 정하고 끝이 아닙니다.
매일 소비를 추적하고 패턴을 분석해야 합니다.
class DynamicBufferManager {
constructor(totalBuffer) {
this.totalBuffer = totalBuffer;
this.consumed = 0;
this.projectProgress = 0;
}
updateStatus(progress, bufferUsedToday) {
this.projectProgress = progress;
this.consumed += bufferUsedToday;
const consumptionRate = this.consumed / this.totalBuffer;
const idealRate = this.projectProgress;
// 버퍼 소비가 진행률보다 빠르면 위험
if (consumptionRate > idealRate * 1.5) {
return {
status: "🔴 위험",
action: ["근본 원인 분석", "스코프 재검토", "자원 추가"]
};
} else if (consumptionRate > idealRate * 1.2) {
return {
status: "🟡 주의",
action: ["리스크 재평가", "일정 조정 검토"]
};
}
return {
status: "🟢 정상",
remainingBuffer: this.totalBuffer - this.consumed
};
}
}
몬테카를로 시뮬레이션
더 정교한 예측을 원한다면 시뮬레이션을 돌려보세요.
import random
def monte_carlo_buffer(tasks, iterations=1000):
"""1000번 시뮬레이션으로 적정 버퍼 계산"""
results = []
for _ in range(iterations):
total_time = 0
for task in tasks:
# 각 작업은 최선/최악 케이스 사이에서 랜덤
best_case = task["estimate"] * 0.7
worst_case = task["estimate"] * 2.0
# PERT 분포로 시뮬레이션
simulated = random.triangular(
best_case,
worst_case,
task["estimate"]
)
total_time += simulated
results.append(total_time)
# 결과 분석
results.sort()
p50 = results[500] # 50% 확률
p90 = results[900] # 90% 확률
recommended_buffer = p90 - p50
return {
"base": p50,
"buffer_90": recommended_buffer,
"confidence_90": p90
}
# 사용 예시
tasks = [
{"name": "설계", "estimate": 5},
{"name": "개발", "estimate": 15},
{"name": "테스트", "estimate": 8}
]
result = monte_carlo_buffer(tasks)
print(f"50% 확률: {result['base']:.0f}일")
print(f"90% 확률: {result['confidence_90']:.0f}일")
print(f"권장 버퍼: {result['buffer_90']:.0f}일")
버퍼 소비 패턴 분석
버퍼가 왜 소비되는지 추적하면 다음 프로젝트를 개선할 수 있습니다.
class BufferConsumptionTracker {
recordConsumption(day, consumed, reason) {
this.history.push({ day, consumed, reason });
// 패턴 분석
const triggers = this.identifyTriggers();
if (triggers[0].reason === "요구사항 변경") {
console.log("⚠️ 요구사항 동결 필요");
} else if (triggers[0].reason === "기술적 이슈") {
console.log("⚠️ 기술 검증 강화 필요");
}
}
identifyTriggers() {
// 원인별 버퍼 소비 집계
const reasons = {};
this.history.forEach(h => {
reasons[h.reason] = (reasons[h.reason] || 0) + h.consumed;
});
// 상위 3개 원인 반환
return Object.entries(reasons)
.sort((a, b) => b[1] - a[1])
.slice(0, 3)
.map(([reason, days]) => ({ reason, days }));
}
}
실전 사례: 결제 시스템 리뉴얼
한 핀테크 회사의 실제 사례입니다.
초기 계획 (경험적 버퍼)
- 예상: 3개월 + 20% = 3.6개월
- 실제: 5.5개월 (실패!)
리스크 분석 후 재계획
리스크 평가:
- PCI 규정 준수: 9점
- 레거시 연동: 8점
- 실시간 처리: 7점
- 보안 경험 부족: 8점
리스크 점수: 72/100
권장 버퍼: 55%
새 예상: 4.65개월
결과
- 실제: 4.5개월 (성공!)
- 버퍼 사용: 85%
리스크 기반 버퍼가 프로젝트를 구했습니다.
체크리스트
리스크 기반 버퍼 도입 시:
- 리스크 요소 정의 (기술, 팀, 요구사항)
- 각 요소 0-10점 평가
- 가중치 적용하여 점수 계산
- 버퍼 비율 산출 (10-70%)
- 일일 버퍼 소비 추적
- 주간 리스크 재평가
- 트리거 포인트 설정
- 버퍼 소비 원인 분석
- 패턴 기반 개선
마무리
리스크 기반 버퍼는 "감"이 아닌 "계산"입니다.
불확실성은 제거할 수 없지만, 측정하고 대비할 수는 있습니다.
다음 프로젝트에서 리스크 기반 버퍼를 시도해보세요.
추측이 아닌 데이터로 프로젝트를 관리하는 첫걸음이 될 겁니다.
체계적인 프로젝트 관리가 필요하신가요? Plexo를 확인해보세요.
