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[JK용어집] 리스크 및 리스크관리 관련 용어집

by 바름브레인 CEO 2023. 2. 27.

리스크와 관련된 용어

 

다음은 K-Risk/KICEM/KVEI의 공동 리스크 Training Workshop에서 사용한 용어를 프로젝트 리스크관리 가이드라인, Chat GPT, 권위있는 문헌에서 용어를 찾아와서 정리한 것입니다. 

 

동료간 상호 감사(peer-to-peer audit) - peer-to-peer audit는 동료 간에 상호 검토를 통해 진행되는 감사입니다. 이는 일반적으로 조직 내부의 다른 부서나 팀에 대한 감사일 수도 있고, 동일한 산업의 다른 기업이나 조직에 대한 감사일 수도 있습니다. Peer-to-peer audit는 감사의 품질과 효과성을 높이기 위한 방법 중 하나로, 다른 감사자나 전문가의 시선과 경험을 활용하여 감사 과정 및 결과물의 신뢰성과 완전성을 높일 수 있습니다. 이는 일종의 "상호 감사"로, 서로의 감사 활동을 점검하고 검토하며, 서로의 작업에 대한 피드백을 제공하고 지식과 정보를 공유하는 것을 목적으로 합니다. Peer-to-peer audit는 전문성과 신뢰성을 강화하고, 새로운 시각과 아이디어를 얻을 수 있으며, 조직의 감사 업무를 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 

 

리스크(Risk)는 어떤 사건이나 상황이 예상 또는 의도한 결과와 다른 결과를 가져올 가능성을 말합니다. 이는 손실, 피해 또는 손상의 가능성을 나타내며, 불확실성과 부정적인 결과의 가능성과 관련이 있습니다. 많은 경우, 리스크는 어떤 사건이 발생할 확률 또는 가능성과 그 사건이 가지고 올 잠재적 결과를 측정하여 계산됩니다. 리스크 관리는 리스크를 식별, 평가, 제어 또는 완화하여 부정적인 결과의 가능성과 영향을 최소화하는 과정입니다. 리스크는 금융, 보험, 공학, 의학, 환경 관리 등 다양한 분야에서 기본 개념으로 사용됩니다. 이러한 분야에서는 리스크를 수학적 및 통계적 방법으로 측정하여 불확실한 사건의 잠재적 결과를 이해하고 관리하는 데 사용됩니다. 리스크는 종종 부정적인 결과와 관련이 있지만, 높은 수익의 가능성 또는 의학적 치료의 성공적 결과와 같이 긍정적인 결과와도 관련이 있습니다. 리스크 관리는 다양한 결정과 행동의 잠재적 이점과 비용을 균형잡아 고려하여 최적의 결과를 도출하는 것을 목표로 합니다. 

 

무작위 불확실성(Aleatory uncertainty)은 시스템 또는 현상의 고유한 가변성 또는 무작위성에서 비롯되는 불확실성의 일종입니다. 정보 또는 지식 부족 때문에 발생하는 지식적 불확실성과는 달리, 무작위 불확실성은 시스템을 완전히 이해한다 하더라도 제거할 수 없습니다. 무작위 불확실성은 일반적으로 기상 패턴, 지진 또는 생물학적 과정과 같이 고유한 가변성과 무작위성이 있는 자연 현상과 관련이 있습니다. 또한 금융 시장이나 복잡한 공급망과 같은 인간 시스템에서도 개별 요소의 행동과 상호작용에서 고유한 가변성이 있기 때문에 발생할 수 있습니다. 무작위 불확실성은 일반적으로 확률 이론과 같은 통계적 방법을 사용하여 측정하며, 종종 확률 또는 빈도 분포와 같은 용어로 표현됩니다. 이는 위험 분석 및 의사 결정에서 중요한 고려 사항이며, 시스템 또는 현상의 고유한 가변성과 무작위성을 고려하여 견고한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 무작위 불확실성의 예로는 특정 지역에서 자연재해 (허리케인, 지진 등)가 발생할 확률 또는 주식 시장의 크래시 또는 다른 금융 이벤트의 가능성 등이 있습니다. 

 

불확실성(Uncertainty)이란 특정 사건, 결과 또는 상황에 대한 지식 또는 정보 부족을 의미합니다. 무엇이 일어날지 또는 상황이 어떻게 전개될지를 모르는 상태를 묘사합니다. 다시 말해, 불확실성은 확실성, 명확성 또는 예측 가능성이 없는 상태를 말합니다. 불확실성에는 지식 또는 정보 부족으로 발생하는 지식적 불확실성과 시스템 내부의 고유 가변성이나 무작위성에서 발생하는 경우가 있습니다. 불확실성은 완전한 확신에서 완전한 애매함까지 정도 또는 수준에 따라 특성화될 수 있습니다. 불확실성은 과학 연구, 금융 시장 및 사회적 상호 작용을 포함한 많은 실제 상황에서 흔한 특징입니다. 불확실성을 관리하고 탐색하는 것은 많은 분야에서 중요한 기술로, 종종 불완전하거나 불완전한 정보를 기반으로 결정하거나 행동을 취함을 의미합니다. 

 

지식적 불확실성(Epistemic uncertainty)은 지식 또는 정보 부족으로 발생하는 불확실성의 일종입니다. 특정 시스템이나 현상에 대한 우리의 이해의 한계에서 비롯되는 불확실성으로, 데이터의 불완전성, 부족, 측정 오류 또는 불완전한 모델 등으로 인해 발생합니다. 지식적 불확실성은 종종 시스템이나 현상에 대한 지식을 얻는 것이 목표인 과학 연구와 관련이 있습니다. 또한, 엔지니어링, 금융 및 헬스케어와 같은 분야에서의 의사 결정 과정에서도 중요한 역할을 합니다. 이는 잘못된 결정이 중요한 결과를 초래할 수 있기 때문입니다. 지식적 불확실성은 더 많은 데이터, 더 나은 측정 기술 또는 개선된 모델을 통해 감소시킬 수 있습니다. 그러나 복잡한 시스템이나 현상의 완전한 지식을 가질 수 없기 때문에 완전히 제거할 수는 없습니다. 지식적 불확실성을 이해하고 정량화하는 것은 위험 분석 및 의사 결정의 중요한 측면입니다. 이를 통해 의사 결정자는 자신들의 지식의 한계를 고려하고 더 명확하고 견고한 결정을 내릴 수 있습니다. 

 

컨틴전시(Contingency) 프로젝트 비용 산출 시 컨틴전시(Contingency)는 예상치 못한 위험이나 부작용에 대처하기 위해 추가 예산을 확보하는 것을 의미합니다. 즉, 예산 계산 시에 고려되지 않은 리스크 요인으로 인해 발생할 수 있는 추가 비용을 미리 고려하여 예산에 포함시키는 것입니다. 프로젝트에서 발생할 수 있는 리스크는 예상할 수 없으며, 예산 계산 시에는 고려되지 않은 리스크 요소가 실제로 발생할 수 있습니다. 이러한 경우, 예산 초과나 예산 부족으로 인한 프로젝트 지연 등의 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해, 예산 산출 시에 일정 비율의 컨틴전시 예산을 미리 예약하여 발생할 수 있는 예상치 못한 위험 요소에 대처할 수 있도록 합니다. 컨틴전시 예산은 일반적으로 예산 총액의 일정 비율로 산출됩니다. 예를 들어, 총 예산이 100억 원이라면, 5%의 컨틴전시 예산을 추가로 예약할 수 있습니다. 이를 통해, 프로젝트의 안정성과 예산 통제를 보장할 수 있습니다.


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