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리스크 정량화 : 보이지 않는 것들의 계량화
CONFERENCE PAPER Risk Management 10 October 2015
Meyer, Werner G.
ProjectLink Consulting
(번역: 김홍연 운영위원)
발췌 : Meyer, W. G. (2015). Quantifying risk: measuring the invisible. Paper presented at PMI® Global Congress 2015—EMEA, London, England. Newtown Square, PA: Project Management Institute.
프로젝트관리에 있어서 정량적 리스크관리는 프로젝트에 대한 리스크의 영향(또는 임팩트)을 수치로 변환하는 프로세스이다. 이 수치 정보는 프로젝트의 비용과 시간 우발성(또는 컨틴전시)을 결정하는데 자주 사용되고 있다. 이 논문에서는 정량적 리스크 평가 방법의 일부 원리와 방법이 광산 산업의 자본 프로젝트에서 사용하기 위해 개발된 방법에 대해 설명하고자 한다. 정량적 리스크 평가의 결과를 기반으로 하는 몇 가지 우발성 결정 방법을 찾아보았다. 이 논문은 개발된 프로세스가 실제 프로젝트에 어떻게 적용되었는지를 보여주며, 정량적 리스크 평가의 함정 중 일부를 강조하고 방지할 수 있는 방법으로 마무리하였다.
개요
프로젝트 리스크는 “… 발생할 경우 범위, 일정, 비용 및 품질과 같은 하나 이상의 프로젝트 목표에 긍정적 또는 부정적 영향을 미치는 불확실한 사건 또는 조건” 으로 정의된다 (Project Management Institute, 2013, p. 310).
프로젝트 리스크관리의 목표는 리스크가 프로젝트에 어떤 영향일 미치는지를 식별하고 최소화하는 것이다. 모든 종류의 리스크관리와 관련된 문제는 리스크가 불확실한 사건이라는 것이다. 조직은 프로젝트 관리 및 프로젝트 제품의 후속 작업에서 리스크 관리를 통해 이러한 불확실한 이벤트에 대한 노출을 줄이려고 한다. 이는 일반적으로 리스크관리 계획, 리스크 식별, 정성적 리스크분석 수행, 정량적 리스크분석 수행, 리스크 대응계획 및 리스크 관리와 같은 단계로 구성된 공식 관리 프로세스를 통해 수행된다 (Project Management Institute, 2009).
리스크라는 단어의 기원에 대해서는 약간의 논쟁이 있지만, “루트, 돌, 단단한 땅의 깎기”를 의미하는 고대 그리스어“ριζα”(“riza”로 발음 됨) 는 " 벼랑 "을 의미하는 라틴어 단어 riscus . 원래 그리스어 단어는 “바다에서 피하기 어려운”에 대한 은유였으며, 고대의 선원들은 지중해, 에게해 및 티레 니아해의 수많은 섬을 통과하여 그 단어의 의미와 영향에 매우 익숙했다. 이 단어는 나중에 이탈리아 사람들에 의해 단어 rischo 와 rischio 로 빌려졌고, 프랑스어는 risque로, 스페인어는 rysgo 로 썼다. 16세기 중반에 단어는 독일어를 의미하는 독일어로 료고 (Rysigo) 로 감히 “ 용감하다 ; 착수하다; 경제적인 성공을 기대합니다.” 영어로 된 형식은 프랑스어나 이탈리아어에서 유래한 것으로 여겨진다 (Handzy, 2012).
프로젝트 리스크 관리는 잘 정의된 연구 분야이며 이에 관한 많은 책과 논문이 작성되었다. 이 중 리스크 분석은 크게 두 가지 영역 (정성적 리스크 분석 및 정량적 리스크 분석)으로 나뉜다. 이 두 가지 중에서 정성적 리스크분석을 주로 많이 사용하고 있으나 프로젝트에 대한 정량적리스크평가 (QRA)는 일반적이지는 않다. 이 이유는 종종 프로젝트에 대한 데이터가 충분하지 않아 평가를 수행할 수 없기 때문이다. 경우에 따라 QRA를 수행하는데 필요한 노력이 총 프로젝트 가치에 비해 너무 비쌀 수 있으며 프로젝트 팀이 이에 대해 결정할 수 있다.
QRA의 목적은 리스크의 확률과 영향을 측정 가능한 수량으로 변환하는 것입니다. 프로젝트의 맥락에서 리스크의 값이 프로젝트 비용 또는 시간 견적치에 추가됩니다. 따라서 프로젝트 리스크 정량화와 비용 및 일정 우발 상황은 분리할 수 없다. 이 논문에서는 리스크 정량화의 여러 측면에 대해 살펴 본다.
정량적 리스크 분석
Galway (2004)는 프로젝트 관리와 관련된 세 가지 리스크 요소를 논의합니다.
- 일정 – "계획된 기간 내에 프로젝트가 완료될 수 있을까요?"
- 비용 – "할당 된 예산 내에서 프로젝트가 완료될 수 있을까요?"
- 성과 – "프로젝트의 결과물이 프로젝트의 비즈니스 및 기술 목표를 만족시킬 수 있을까요?"
가능한 경우 프로젝트 팀이 리스크에 대한 효과적인 완화 전략을 개발하거나 프로젝트 견적에 적절한 우발성을 포함 할 수 있도록 이러한 리스크를 정량화 해야 한다.
우발성 결정
우발 사태를 결정하기위한 많은 방법들이 제안되어 있다. 다음은 프로젝트 관리 문헌에 나타나는 방법 목록이다.
휴리스틱 방법
휴리스틱 방법은 경험 기반 또는 전문가 기반 기술을 사용하여 우발 상황을 견적합니다. 여기에는 다음이 포함된다.
- 총 가치의 백분율 (Moselhi, 1997);
- 미리 정해진 지침 (Hollmann et al., 2012);
- 제어된 간격 및 메모리 (Chapman & Cooper, 1983; Cooper, MacDonald, & Chapman, 1985); 과
- 사례 기반 추론 모델 (Kim, An, & Kang, 2004).
기대 값 방법
예상 가치 방법은 리스크 확률을 리스크의 최대 시간 / 비용 노출과 곱하여 우발 상황 값을 얻습니다. 이러한 방법에는 다음이 포함된다.
- 순간의 방법 (Moselhi, 1997); 과
- 개인 리스크의 예상 가치 (Mak, Wong, & Picken, 1998).
확률 분포 방법
확률 분포 방법은 사전 정의된 통계 분포를 기반으로 우발성 결과를 계산합니다. 여기에는 다음이 포함된다.
- 몬테카를로 시뮬레이션 (Kwak & Ingall, 2007; Whiteside, 2008); 과
- 범위 견적 (Curran, 1990; Humphreys et al., 2008).
수학적 모델링
수학적 모델링 방법은 우발성 값을 결정하기 위해 이론적인 수학적 모델을 사용합니다. 이 모델은 일반적으로 선형 및 비선형 방정식을 모두 사용하며 다음을 포함된다.
- 인공 신경망 (Günaydın & Doğan, 2004; Kim et al., 2004); 과
- 퍼지 세트 (Nieto-Morote & Ruz-Vila, 2011; Paek, Lee, & Ock, 1993).
상호 의존성 모델
상호 의존성 모델은 활동 간의 논리적 및 자원 제한적 종속성을 사용하여 우발성을 결정합니다. 이러한 방법에는 다음이 포함된다.
- 영향도 (Diekmann & Featherman, 1998);
- 제약 이론 (Leach, 2003); 과
- 분석적 계층 프로세스 : AHP (Dey, Tabucanon, & Ogunlana, 1994; An, Kim, & Kang, 2007).
경험적 방법 (벤치마킹)
경험적 방법은 역사적 프로젝트를 사용하여 리스크를 유발하는 요인을 결정한다. 그런 다음 이러한 요인을 미래 프로젝트에 적용하여 과거 프로젝트와 공유되는 우발 사고 기반 특성을 결정한다. 이러한 방법에는 다음이 포함된다.
- 회귀 (Lowe, Emsley, & Harding, 2006; Williams, 2003); 과
- 요인 평가 (Hollmann, 2012; Trost & Oberlender, 2003).
사례 개요
2015년 초, 저자의 회사는 남아프리카 백금 채굴 회사의 기존 백금 농축기 공장 확장을 위한 자본 프로젝트에 대한 QRA를 수행하기 위해 과업을 착수했다. 농축기 확장 프로젝트 (CEP)의 목표는 농축기의 처리량을 18 % 증가시키는 것이었다. 이 프로젝트의 예상 비용은 6 천 6 백만 달러였다. QRA는 저자 회사, 특히 광업 회사를 위해 2014 년에 개발 한 QRA 프로세스에 따라 수행되어야 했다.
백금 농축기 공장은 백금 함유 광석을 분쇄, 밀링 및 부유 과정을 통해 처리한다. 농축기의 최종 제품은 제련소로 보낸 다음 BMR (Base Metal Refinery)로 보내져 니켈 및 구리와 같은 금속을 제거한 다음 PMM (Porcious Metals Refinery)과 백금 그룹 금속 (PGM) 및 금이 제거되었다.
구체적으로 플랜트는 습식 및 건식 섹션의 두 부분으로 구성된다. 건식 섹션에서는 백금 함유 광석을 광산에서 받아 광석을 부셔 필요한 크기로 분쇄한다. 습식 섹션에서, 물과 혼합된 광석은 농축물을 생성하도록 처리 된 후, 건조되고 제련소에서 추가로 처리된다. 확장 프로젝트를 구현하려면 습식 및 건식 섹션 모두에서 수정이 필요했다.
QRA는 예상 자본 비용 (CAPEX) 및 프로젝트 일정에 대한 리스크의 영향을 해결해야 했다. 이 프로젝트는 공개 입찰 프로세스를 통해 여러 하청 업체와 계약한 1차 계약자에게 수여되었다.
QRA 프로세스
회사를 위해 개발된 QRA 프로세스는 그림 1에 설명되어 있으며 아래에 간략하게 설명되어 있습니다.
그림 1 : QRA 프로세스.
작업 범위
프로젝트 작업 범위는 QRA의 시작점으로, 수행해야 할 사항을 설명하고 프로젝트 팀이 프로젝트에 노출되는 리스크 유형을 평가할 수 있도록 한다. CEP 작업 범위는 잘 정의되어 있다. 비용 및 시간 견적치를 개발하기 위해 여러 기술 문서, 도면 및 설계 설명이 제공되었다. QRA를 시작할 때 자세한 프로젝트 실행 계획도 제공되었다.
작업 분류 체계 (WBS)
WBS 및 WBS 사전은 작업 범위에서 개발되었으며 정성적 및 정량적 프로젝트 리스크 평가의 기초를 형성한다. CEP WBS에는 236 개의 제어 계정이 포함되었다. 대부분의 작업은 하청 업체에 아웃소싱되었고 일부 하청 업체에는 여러 개의 관리 계정이 할당되었다.
CAPEX 견적
CAPEX 견적치는 WBS를 기본 입력 중 하나로 개발했다. 견적이 수행될 때 이용 가능한 과업범위 세부 사항의 레벨은 견적 방법에 의해 결정된다. 견적에서 다른 작업 패키지에 대해 다른 수준의 정확도가 있다는 것이 종종 발견된다. 견적 방법과 견적의 정확도 수준은 견적자가 명확하게 문서화해야 한다. 이 정보는 가정이 적을수록 추후에 더 나은 우발성 계산을 할 수 있기 때문이다.
독립 견적 회사가 CEP의 CAPEX를 견적했다. 이상적인 상황에서 견적 담당자는 모든 관리 계정에 대한 견적을 확보해야하지만 고객의 시간제약으로 인해 불가능했다. 평가자는 세 가지 기술을 사용하여 견적을 작성하고 각 항목의 리스크 평가에 따라 각 관리 계정의 정확도 범위를 표시했다. 견적된 관리 계정은 높음 (-15 % ~ + 25 %), 중간 (-10 % ~ + 15 %) 및 낮음 (-5 % ~ + 5 %) 리스크 항목으로 분류되었다. 범위는 주로 사용 된 견적 방법을 기반으로한다. 리스크가 높은 항목은 해당 항목에 대한 도면이 없으므로 전문 엔지니어의 전문가 평가를 기반으로 견적되었다. 중간 규모의 리스크 항목은 유사한 프로젝트의 과거 정보를 기반으로 견적되었으며, 그리고 일반적으로 총 프로젝트 자본의 백분율 또는 단위 비율 (예 : 파이프 미터, 콘크리트 입방 미터 등)을 기반으로 한다. 세부 설계 도면을 기반으로 하청 업체로부터 받은 견적을 통해 리스크가 낮은 품목을 견적했다.
프로젝트 일정
프로젝트 일정은 WBS의 범위 분석을 정확하게 반영해야 하며 QRA 프로세스를 단순화하므로 시간 및 노력 견적에 대한 정확도 범위를 갖는 것이 이상적이다. 스케줄의 점 추정에도 우발성이 없어야 한다. 스케줄에 추정 범위가 없으면 나중에 가정해야 하며, 이로 인해 부정확성이 발생할 수 있다. 일정에는 일정 범위를 결정하는 방법 및 일정 범위의 작업에 이러한 범위가 적용되는 방법에 대한 설명이 포함된 일정 문서의 기초가 포함되어야 한다.
1 차 계약 업체는 1 차 계약 업체 엔지니어의 예상 시간과 입찰 계약에서 하청 업체로부터 받은 시간 추정을 바탕으로 CEP 일정을 개발했다. 스케줄러는 모든 스케줄 된 활동에 대해 -5 % ~ + 15 %의 추정 정확도를 제안했습니다. 이 포괄적인 접근 방식은 이상적이지 않았지만 더 나은 정보가 없는 상태에서 받아 들여졌다.
대규모 자본 프로젝트의 프로젝트 일정은 종종 수천 줄로 나뉜다. CEP 일정에 대한 추가 조사와 스케줄러와의 논의에 따르면 일정의 세부 수준이 다르기 때문에 각 활동에 정확도 범위를 적용하는 것이 불가능한 것으로 나타났다. 1 차 계약 업체의 일정은 일반적으로 하청 업체의 일정보다 상세하게 작성되었다. 따라서 일정에서 하위 네트워크를 식별하고 이러한 하위 네트워크에 리스크 평가를 적용하기로 결정했다.
프로젝트 리스크 등록부
프로젝트 리스크 등록부 개발은 리스크 식별 프로세스의 일부이다. (Project Management Institute, 2009). 정성적 리스크 평가 과정에서 리스크는 상대적인 확률과 영향으로 평가된다. 리스크 등록부는 정량적 리스크 평가에 중요한 입력이며 프로젝트 별 리스크를 QRA로 가져온다.
수행 조직의 담당자가 CEP의 리스크 등록부를 개발했다. QRA가 완료될 당시 리스크 등록부에 25개의 활성 리스크가 있었다. 5 x 5 리스크 매트릭스에 따라 분류 된 1 개의 높은 리스크, 7 개의 중요한 리스크, 11 개의 중간 리스크 및 6 개의 낮은 리스크가 있었으며, 이는 각 리스크의 확률과 영향을 1 ~ 5로 평가했다.
리스크 / WBS 매핑 및 양자 분석
리스크 / WBS 매핑 프로세스는 리스크 등록부를 WBS에 매핑하는 작업을 한다. 이 매핑은 원가 견적이 수행되는 수준 (일반적으로 관리 계정 수준)에서 수행해야 한다. 이 프로세스에서 각 WBS 제어 계정은 리스크 등록부의 리스크에 대해 평가되어 리스크가 비용 및 / 또는 시간 영향을 미칠지 여부를 결정한다. 매핑 외에도 각 리스크의 영향 규모 (또는 양자)가 결정됩니다. 영향은 특정 비용 또는 시간 증가 또는 감소 또는 특정 분포의 백분율 범위로 정량화된다. 그런 다음 양자 분석을 사용하여 각 관리 계정의 총 리스크를 정량화한다.
CEP 분석에서 리스크는 WBS의 관리 계정에 매핑되었다. 많은 리스크가 프로젝트 후 운영 영향뿐만 아니라 비즈니스 사례 영향도 미칠 것으로 결정되었다.
불확실성 범위 결정
이 프로세스에서 각 제어 계정에 적용되는 리스크를 결합하여 각 제어 계정의 전체 불확실성 범위를 결정한다. 이 프로세스는 세 가지 소스, 즉 견적 정확도, 프로젝트 리스크 및 시스템 리스크의 리스크 영향을 결합한다.
범위 결정의 또 다른 측면은 리스크의 영향 분포이다. 확률론적 리스크 정량화 방법은 실제에서 견적 변수의 값이 예상되는 방식을 반영하기 위해 적절한 확률 분포의 선택에 의존한다. 확률 분포가 선택되면 변수의 동작에 대한 가정이 이루어져야 한다. 선택한 분포가 변수에 정확히 맞는 것 같지는 않지만 대부분의 경우 분포의 근사값으로 충분하다.
두 가지 범주의 분포 (즉, 인간의 의사 결정을 반영하는 분포 및 경제 요인, 날씨, 천연 자원의 변동 등과 같은 현상을 기반으로 한 분포)가 확인되었다. 기간 견적과 같은 인간의 결정에 영향을 받는 요인은 선형 확률 분포를 거의 갖지 않는다. PERT, 베타, 지수 및 대수 정규 분포는 여러 유형의 인간 행동에 대한 근사치를 모델링한다.
가격 변동이나 생산 라인 지연과 같은 비인간 현상의 영향을 받는 요인은 종종 선형 또는 불연속 분포를 갖는다. 계정 불확실성 통제에 대한 분포를 선택하기 위해 다음 원칙이 사용되었다.
연속 분포
PERT, 삼각형 및 이중 삼각형 분포는 사람이 기간과 비용을 견적하고 (일반적으로 해당 분야의 전문가) 작은 증분 변경이 가능한 경우 (예 : 벽을 페인트칠 하는데 걸리는 시간 또는 비용)에 사용된다. 특정 작업을 수행하기 위한 시간별 노동).
대수, 지수 또는 파레토 분포는 견적값이 한쪽으로 만 변경 될 수 있는 경우에 사용된다. 예를 들어, 특정 활동에 대한 인건비는 US $ 5,000 일 수 있다. 업계는 임금 인상이 인플레이션 이상으로 증가한 많은 임금 파업을 보았으므로, 가까운 시일에 파업이 발생할 수 있는 리스크가 존재하여 인플레이션보다 인건비가 증가 할 수 있다. 인건비가 하락할 확률은 이전에 본 적이 없기 때문에 분배에서 제외됩니다. 이 상황을 모델링하기 위한 분포는 증가 옵션 만 허용해야 한다 (Whiteside, 2008).
이산 분포
이산 분포는 액티비티 비용 또는 액티비티 수행 시간이 특정 값 사이를 이동할 때 사용된다(예: 펌프 비용은 US$1,000이지만, 극한의 강우 조건에서 선택한 펌프가 필요에 따라 수행하지 못할 위험이 있음). 대안은 극심한 강우에도 견딜 수 있는 2000달러짜리 펌프이다. 이 예에서 리스크 분포에는 두 개의 값(즉, US$1000 또는 US$2000)만 있으므로 연속 분포를 사용할 수 없다는 것이 명백하다. 물론 프로젝트 팀이 리스크 영향의 기본 요소를 이해하고 다른 분포를 선택할 수 있는 경우가 있다.
시뮬레이션
Monte Carlo 시뮬레이션은 추정치 및 정의된 정확도 범위를 기반으로 분포를 생성하기 위해 수행된다. 시뮬레이션은 프로젝트 비용 추정 및 프로젝트 일정 모두에 대해 수행된다. Monte Carlo 시뮬레이션의 결과는 개별 추정치의 분포에 관계없이 정규 분포를 생성한다. (Kwak & Ingall, 2007). 이것을 중심 극한 정리라고 하며, 다양한 확률 수준에서 비용 및 시간 추정치를 비교적 쉽게 결정할 수 있다.
CEP의 경우 @Risk 소프트웨어 패키지를 사용하여 비용 및 일정 시뮬레이션을 수행했다. 비용과 시간에 대하여 제안된 우발 사태는 P80 수준이었다. 정규 분포가 주어지면 P80 수준은 분포에서 80 % 확률이 되는 점입니다 (즉, 특정 프로젝트에 대해 임의로 시뮬레이션 된 비용 또는 일정 값은 P80 값 (시간의 80 %)보다 작거나 같다).
결과 분석
결과의 시뮬레이션 후 분석은 모든 이해 당사자가 결과를 검토하고 평가할 수 있게 하므로 프로세스에서 중요한 단계입니다. 이 과정에서 프로젝트 이해 관계자는 과거 프로젝트에 대한 자신의 경험과 비교하여 결과를 검증 할 기회도 갖게 됩니다 (Galway, 2004). 예상 결과와의 상당한 편차를 추가로 조사 할 수 있으며 입력 범위를 확인할 수 있다.
CEP 프로젝트에 대한 QRA 결과의 분석은 이해 관계자들이 전통적으로 더 높은 우발 가치를 기대했기 때문에 많은 논의로 이어졌습니다. 어떤 이해 관계자도 더 높은 추정치를 뒷받침 할 증거를 만들 수 없었으며, 더 높은 값에 대한 기대는 주로 직감에 근거한 것으로 나타났습니다. 시뮬레이션 결과는 수정없이 수용되었다.
우발성 결정
프로젝트 관리자와 프로젝트 스폰서가 최종 우발 사태를 결정합니다. 최종 우발 상황은 종종 Monte Carlo 시뮬레이션의 값이 아니라 관리 오버 헤드, 보험, 포트폴리오 관리비에 대한 기여 등과 같은 조직에서 요구할 수 있는 추가 비용을 포함한다 (Vose, 2008).
CEP 프로젝트는 비용 및 일정에 대한 P80 값을 기본 우발 가치로 받아 들였습니다. 프로젝트 견적에 포함되지 않은 비즈니스 사례 리스크를 수용하기 위해 일부 점 추정에 우발성이 추가되었다.
습식 구간의 스케줄 지연 비용을 계산하는 것은 프로젝트 작업을 수행하는데 사전 정의된 종료 일정이 있었기 때문에 문제가 되었다. 특정 종료일정에 작업을 완료 할 수 없는 경우에는 종료일정을 연장할 수 없으며, 다음 종료일정까지 보통 작업을 중단하고 지연시켜야 한다. 일반적으로 3-4 주 후에 완료된다. 작업이 계획된 프로젝트 기간을 넘어 추가 셧다운으로 연장 된 경우 발생하는 추가 비용은 셧다운 동안의 작업 비용뿐만 아니라 해당 기간 동안 계약자가 장비를 현장에 유지하는 데 드는 비용이다. 따라서 추가 셧다운에 대한 비용 견적은 셧다운 사이의 계약자의 일일 비용과 셧다운 동안의 작업 비용이된다. CEP 종료시 계약 업체의 비용은 일일 종료 비용의 약 1/3입니다. 플랜트의 습식 구간에 있는 과거의 프로젝트로부터 평균 6 개월마다 1 회의 결선이 누락되었으며 추가로 3 회의 정지에 대한 우발상태 허용이 결정되었다.
하
비즈니스 사례 평가
우발성 값이 결정되면 프로젝트가 여전히 실행 가능한 옵션인지 판별하기 위해 프로젝트 비즈니스 사례를 다시 평가해야 한다. 프로젝트가 더 큰 프로젝트 포트폴리오의 일부인 경우 우발적인 상황으로 인해 포트폴리오의 다른 구성 요소와 비교하여 덜 매력적인 옵션이 될 수 있다. CEP는 권고되는 우발 사태를 포함하여 수익성이 높은 프로젝트로 유지되었다.
최종 결과
프로젝트 QRA의 최종 결과는 아래의 그림 2 및 3에 나와 있습니다.
그림 2 : 비용 우발성 결과
그림 3 : 일정 우발성 결과
토론
QRA 프로세스의 개발 및 CEP에서의 후속 사용에서 프로젝트 팀이 직면한 많은 문제에 대한 해결 방법을 찾아야했다.
P-값(P-value) 문제
적절한 P-값의 결정은 종종 문제가 되는데, 많은 조직들이 보통 충분한 설명 없이 어떤 P-값으로 우발상황을 고정하기 때문이다. 이 접근방식의 어려움은 P-값이 특정한 확률로 비용이나 시간을 제공하지만, 특정 P-값에서 우발상황을 배분한 후에도 남아 있는 위험은 여전히 알려져 있지 않기 때문에 프로젝트에 대한 의사결정에 실제로 도움이 되지 않는다는 것이다.
CEP의 경우 나머지 위험은 P80 값과 함께 보고되었다. 정규 분포는 꼬리가 무한하므로 P99.99 값은 최대 위험 값으로 보고되었다. 포인트 추정치, P80 값, P99.99 값을 제시했을 때, 의사결정자들은 추가 비용과 시간의 측면에서 얼마나 많은 위험이 제공되었는지 알고 있었지만, P80 값과 P99.99 값의 차이는 얼마나 많은 위험이 제공되지 않았는지를 보여준다(그림 4 참조)
그림 4 : P- 값 및 잔존 리스크
세 가지 유형의 리스크
프로젝트 비용과 시간에 영향을 미치는 총 리스크는 세 가지 유형의 리스크를 조합한 것이다. 프로젝트 리스크는 리스크 등록부로부터 포착되며, 특정 프로젝트에만 적용된다. 추정 정확도 리스크는 추정 정확도의 불확실성을 반영하며, 프로젝트 범위에 대한 세부사항 수준, 작업량이나 재료의 수량을 추정하는데 사용되는 방법, 가격을 결정하는데 사용되는 방법과 관련이 있다. 시스템 리스크는 자원의 가용성, 정치적 영향, 기술 사용 등과 같은 특정 환경의 모든 프로젝트에 적용된다. 총 리스크 양은 다음과 같은 세 가지 리스크 유형의 합이라는 점에 주목해야 한다.
예를 들어 : 특정 관리 계정의 점 추정치는 $ 10,000이며 정확도 범위는 ± 10 %입니다. 그러나 관리 계정에는 특정 리소스를 사용할 수 없는 프로젝트 리스크가 있다. 이 리스크가 발생하면 삼각형 분포로 비용이 최대 1,000 달러까지 증가합니다. 또한 새로운 기술이 프로젝트에 사용될 체계적인 리스크가 있으며, 이는 재 작업으로 인해 시간이 지연 될 수 있다. 이로 인해 비용이 최대 15 %까지 증가할 수 있지만 새로운 기술을 사용하면 작업이 더 빨리 완료 될 수 있으므로 10 %가 절약 될 수 있다.
이 리스크 관리 계정의 총 리스크는 각 리스크가 독립적인 이벤트이며 다른 리스크 발생 여부와 상관없이 관리 계정 비용에 영향을 줄 수 있기 때문에 이러한 리스크의 영향을 합한 것이다.
세부적인 일정
상세한 프로젝트 일정이 QRA를 수행하는 데 이상적일 것으로 기대하지만, 종종 반대다. 세부적인 프로젝트 일정에 대한 경험에 따르면 사람들이 일, 주 등의 개별 단위로 작업을 견적하기 때문에 세부 활동이 정의될 때 견적 정확도가 종종 과장된 것으로 나타났다. 수행에 3일이 걸리는 작업은 단순히 평가자가 일 단위의 작업에 익숙하다는 이유만으로 1.5일의 2개 과제가 아닌 2일 각 2개 과업으로 추정할 수 있다.
이러한 문제를 피하기 위해 스케줄 QRA에 서브 네트워크 접근 방식이 채택되었다. 이 방법을 사용하면 critical chain methods (Leach, 2003)을 사용하여 일정의 하위 네트워크를 결정하고 하위 네트워크에 대한 우발성을 계산하고 네트워크 끝에서 버퍼로 추가한다.
우발 사고
경험에 따르면 대부분의 조직은 프로젝트 전체 기간 동안 하나의 우발성 값만을 프로젝트에 할당한다. 이것은 오랜 기간 동안 많은 양의 자본투자를 잠궈버린다. 프로젝트에 대한 리스크의 특성은 프로젝트가 실행될 때 나머지 작업 범위가 줄어들 기 때문에 리스크의 수가 줄어들도록하는 것이다. 따라서 프로젝트 수명 동안 시간 단계 우연의 과정이 채택되었다. 이를 통해 프로젝트는 프로젝트가 진행됨에 따라 우발 자금을 사업으로 되돌릴 수 있다.
경험에 따르면 대부분의 조직은 프로젝트의 전체 기간 동안 프로젝트에 단일 우발 가치를 할당한다. 이것은 많은 양의 자본을 장기간 고정시키게 된다. 프로젝트에 대한 리스크의 특성은 프로젝트가 실행될 때 나머지 작업 범위가 줄어들기 때문에 리스크의 수가 줄어들도록 하는 것이다. 따라서 프로젝트 수명에 걸쳐 시간 경과에 따른 우발상황의 프로세스가 채택되었습니다. 이를 통해 프로젝트가 진행됨에 따라 우발 자금을 사업으로 되돌릴 수 있다.
단계별 QRA
QRA에 사용된 방법은 프로젝트 단계와 일치해야 한다. 타당성 및 개념 연구와 같은 초기 프로젝트 단계에서는 경험적 모델을 사용하는 것이 더 적절할 수 있지만, 프로젝트에 상세한 WBS 및 견적이 있으면 이러한 모델을 사용해서는 안된다 (Humphreys et al., 2008).
결론
QRA를 올바르게 사용하면 프로젝트에 엄청난 가치를 부여 할 수 있다. CEP 프로젝트에서 배운 가장 중요한 교훈은 프로젝트를 QRA 용으로 설정해야 한다는 것이다. 이것이 올바르게 수행되려면, WBS, 통제 계정, 일정, 비용 견적 및 리스크 등록부는 리스크가 프로젝트에 영향을 줄 수 있는 위치를 쉽게 결정하고 임팩트를 정량화 할 수 있는 방식으로 설계되어야 한다. 올바르게 설정되지 않은 프로젝트에서 QRA를 수행하면 리스크의 임팩트에 대한 많은 가정이 생겨서 결과 값을 방어하기가 어렵다.
참고문헌
An, S. H., Kim, G. H., & Kang, K. I. (2007). A case-based reasoning cost estimating model using experience by analytic hierarchy process. Building and Environment, 42(7), 2573–2579.
Chapman, C., & Cooper, D. F. (1983). Risk engineering: Basic controlled interval and memory models. Journal of the Operational Research Society, 51–60.
Cooper, D., MacDonald, D., & Chapman, C. (1985). Risk analysis of a construction cost estimate. International Journal of Project Management, 3(3), 141–149.
Curran, M. W. (1990). Range estimating reduces iatrogenic risk. AACE International Transactions, K. 3.1.
Dey, P., Tabucanon, M. T., & Ogunlana, S. O. (1994). Planning for project control through risk analysis: A petroleum pipeline-laying project. International Journal of Project Management, 12(1), 23–33.
Diekmann, J. E., & Featherman, W. D. (1998). Assessing cost uncertainty: Lessons from environmental restoration projects. Journal of Construction Engineering and Management, 124(6), 445–451.
Galway, L. (2004). Quantitative risk analysis for project management: A critical review. RAND Corporation.
Günaydın, H. M., & Doğan, S. Z. (2004). A neural network approach for early cost estimation of structural systems of buildings. International Journal of Project Management, 22(7), 595–602.
Handzy, D. (2012). Riscus. Retrieved from http://risk-ology.com/
Hollmann, J. K. (2012). Estimate accuracy: Dealing with reality. Cost Engineering, 54(6), 17.
Hollmann, J. K., Accioly, R., Adams, R. B., Boukendour, S., Cretu, O., Portigal, M., & Zhao, J. G. (2012). Risk analysis and contingency determination using expected value. Recommended Practice 44R-08: AACE International.
Humphreys, K., Curran, K., Curran, M., Gruber, C., Hollmann, J., Maddex, W., . . . Zhao, J. (2008). Risk analysis and contingency determination using range estimating. Recommended Practice 41R-08: AACE International.
Kim, G. H., An, S. H., & Kang, K. I. (2004). Comparison of construction cost estimating models based on regression analysis, neural networks, and case-based reasoning. Building and Environment, 39(10), 1235–1242.
Kwak, Y. H., & Ingall, L. (2007). Exploring Monte Carlo simulation applications for project management. Risk Management, 9(1), 44–57.
Leach, L. (2003). Schedule and cost buffer sizing: How to account for the bias between project performance and your model. Project Management Journal, 34(2), 34–47.
Lowe, D. J., Emsley, M. W., & Harding, A. (2006). Predicting construction cost using multiple regression techniques. Journal of Construction Engineering and Management.
Mak, S., Wong, J., & Picken, D. (1998). The effect on contingency allowances of using risk analysis in capital cost estimating: A Hong Kong case study. Construction Management & Economics, 16(6), 615–619.
Moselhi, O. (1997, July). Risk assessment and contingency estimating. AACE International Transactions, Dallas, TX. D&RM/A.06.01-06.
Nieto-Morote, A., & Ruz-Vila, F. (2011). A fuzzy approach to construction project risk assessment. International Journal of Project Management, 29(2), 220–231.
Paek, J. H., Lee, Y. W., & Ock, J. H. (1993). Pricing construction risk: Fuzzy set application. Journal of Construction Engineering and Management, 119(4), 743–756.
Project Management Institute. (2009). Practice standard for risk management. Newtown Square, PA: Author.
Project Management Institute. (2013). A guide to the project management body of knowledge (PMBOK® guide) – Fifth edition. Newtown Square, PA: Author.
Trost, S. M., & Oberlender, G. D. (2003). Predicting accuracy of early cost estimates using factor analysis and multivariate regression. Journal of Construction Engineering and Management, 129(2), 198–204.
Vose, D. (2008). Risk analysis: A quantitative guide: Hoboken, NJ: John Wiley & Sons.
Whiteside, J. D. (2008). A practical application of Monte Carlo simulation in forecasting. AACE International Transactions, ES41.
Williams, T. P. (2003). Predicting final cost for competitively bid construction projects using regression models. International Journal of Project Management, 21(8), 593–599.
| 역자(김홍연)의 생각 |
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효과적인 QRA를 수행하기 위한 사전요소와 이를 사후 의사결정에 어떻게 활용할지에 대한 사례분석입니다. 특히 리스크오너의 의사결정에 크게 영향을 미칠 수 있는 P-값의 해석에 대하여 흥미롭네요.
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원문: www.pmi.org/learning/library/quantitative-risk-assessment-methods-9929