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문제 정의
- 일반적으로 서비스 기업에서의 6시그마 추진은 비정형화된 프로세스와 데이터 수집의 어려움 등으로 인해 통계적 분석의 적용이 어렵다는 단점이 있다. 그러나 본 연구는 DMNC 진행 중 발견되는 이상 원인들에 대하여 원인이 파악되고 이의 재발방지가 가능하면 즉시 개선을 실시하였고, 다양한 층별 분석을 통하여 통계적인 유의성을 확인하여 이에 대한 세부 원인을 파악하였다.
- 본 사례는 고객들의 불만사항이 무엇인지 명백하므로 VOC(Voice Of Customer) 수집과 CCR (Critical Customer Requirement) 전개 등의 과정을 생략하고, 404 Not Found 링크 오류 발생율을 90% 감소시키는 것을 개선 목표로 수립하였다.
- 본 사례에서는 내부적으로는 현행 관리지표인 열람페이 지수 (Ege View PV), 순방문자 수 (Unique Visit: UV) 에 기사 링크에러율이 관리 대상으로 새롭게 추가되었고, 외부적으로는 인터넷 사용자의 불만 해결과 관련 이해 관계자들의 요구사항 반영, 외부 고객 만족을 통한 고객 충성도 제고를 위해 선정되었다.
- 이에 본 연구에서는 인터넷 미디어포털 기업의 6시그마 추진 사례와 그 실행 과정을 조사분석 하여, 인터넷 기반의 비즈니스 기업군에의 활용 가능성을 발견하고자 한다.
- CTQ(Yl)은 PV 대비 404 Not Found 오류 발생율, CTQ(Y2)는 404 Not Found 오류 발생 시 장애조치 시간이다. 즉, 고객이 기사를 방문하는 건수와 비례하여 문제의 발생 빈도를 측정하고, 문제 발생 시 이를 신속하게 조치하기 위한 능력을 측정하는 것이다.
제안 방법
- CTQ 인 404 Not Found 오류를 객관적으로 측정하기 위한 지표인 CTQ(Y) 로 변환키 위하여 우선 잠재적인 CTQ(Y) 후보를 도출하였다. 방문 유형, 측정 기 준, 방문경로, 방문자 기준으로 모든 가능한 후보를 도출하였으며, CTO와의 연관성, 유효성, 논리성, 측정 가능성, 연속형 자료 표현 가능성, 자료수집 용이성의 기준으로 X-Y Matrix 방법을 이용하여 2개의 CTQ(Y) 를 선정하였다.
- Referer 페이지에서 링크 오류가 발생한 부분을 스캔하는 툴을 개발하여 발생 빈도가 높은 Referer를 확인 가능케 하고, Referer 페이지의 기사 링크 상태 체크가 항상 가능토록 와 같이 개발하였다.
- 개선 방향에 따른 창의적 아이디어도출을 위하여 브레인 스토밍 방법을 사용하였고, CDAM (Combine, Delete,Add, Modify) 방법으로 아이디어를 확장 정리하여 7개의 개선안을 수립하였다.
- 개선안에 대하여 유효성과 목표 달성 여부를 파악하기 위하여 시범 적용을 1주일간 실시하였다. 그 결과 CTQ(Yl)의 시그마 수준은 A매체의 경우 4.
- 개선안의 지속적인 유지, 관리에 위협이 되는 위험요인을 파악하기 위해 FMEA 방법을 통하여 RPN(Risk Priority Number)이 높은 위험요인을 파악하였고, Email / SMS 발송서버 상태 체크, 스케줄러 동작 여부 체크, 메일 수신 서버 상태 체크에 대한 조치계획을 수립하였다. 또한 개선안 적용이 지속적으로 되는가를 확인하기 위한 공정관리 계획서를 작성하였으며, 이상 상태 판단 기준과 그에 따른 조치계획을 수립하였다.
- 고객의 핵심 요구사항인 CTQ(Critical to Quality) 선정을 위하여 기사 링크에러의 종류별 데이터를 수집하였으며, 이중 제일 빈도가 많은 Not Found 오류(그림 1참조)를 CTQ 로 선정 하였다.
- 그 결과 외부 호출에 의해 404 Not Found 오류가 발생한 파일에 대해서는 검색 서비스로 대치(S1), 모니터링 페이지 및 자동경고(Email, SMS) 시스템 구축(S2)을 개선안으로 선정하였다.
- 데이터 수집을 위하여 웹서버에 자바스크립트를 추가하여 Referer(해당 기사를 부른 Site 주소) 및 오류 발생 URL을 DB에 저장하였다. 또한 이 Process 의 정확성을 검증하여, 시스템의 신뢰성을 확인 하였다.
- CTQ(Y)에 영향을 주는 잠재원인 변수를 특성 요인도 와 논리도(Logic Tree) 방법을 통하여 도출하였다. 도출된 잠재원인 변수를 발생 빈도와 장애처리 시간으로 구분하여 내부 요인과 외부 요인, 모니터링 방법, 업무 수행자별로 정리하였으며, 이의 확인과 추가 잠재 원인 변수도출을 위하여 층별 분석을 실시하였다.
- 개선안의 지속적인 유지, 관리에 위협이 되는 위험요인을 파악하기 위해 FMEA 방법을 통하여 RPN(Risk Priority Number)이 높은 위험요인을 파악하였고, Email / SMS 발송서버 상태 체크, 스케줄러 동작 여부 체크, 메일 수신 서버 상태 체크에 대한 조치계획을 수립하였다. 또한 개선안 적용이 지속적으로 되는가를 확인하기 위한 공정관리 계획서를 작성하였으며, 이상 상태 판단 기준과 그에 따른 조치계획을 수립하였다.
- 데이터 수집을 위하여 웹서버에 자바스크립트를 추가하여 Referer(해당 기사를 부른 Site 주소) 및 오류 발생 URL을 DB에 저장하였다. 또한 이 Process 의 정확성을 검증하여, 시스템의 신뢰성을 확인 하였다.
- 먼저 매체별 404 Not Found 오류 발생 현황을 모니터링 할 수 있는 웹 페이지를 <그림 8〉과 같이 개발하였다. 이를 활용하면 매체별 특정 일자의 4M Not Found 오류 발생 현황 조회가 가능하고, 매체별 당일 4M Not Found 오류 발생 현황의 조회가 가능하고, 발생 현황을 그래프로 확인 가능하며, 404 Not Found 오 류 발생 파일별 횟수를 내림차순으로 보여준다* 또, Referer 보기 버턴을 만들어 클릭시 해당 404 Not Found 오류 발생 에러파일을 유발시키는 Referer 정보를 보여준다.
- 모니터링 페이지 이상 여부는 월별로 매체별로 404 Not Found 오류 발생 현황을 확인토록 하였으며, 데이터 수집 이상 여부는 주별로 데이터베이스에 자료가 정상적으로 누적되는지를 확인토록 하였고, Referer 링크에러 스케닝 툴은 매월 특정 Referer의 스케닝 결과 이상 여부를 체크토록 하였고, Email / SMS 발송 싱.태는 매주 발생건에 대해 발송 상태를 점검하도록 하였다.
- 태는 매주 발생건에 대해 발송 상태를 점검하도록 하였다. 사후관리에 대비하여 Monitoring plan을 작성하였으며, 웹프로그램 개발 자료, 프로그램 개발 시 작성된 자료 및 소스파일을 문서화하였다.
- 즉 홈페이지 개편 시 운영자 실수를 예방할 수 있도록 기사관리 툴을 수정하고, 미리보기 기능을 추가하고, 수작업 영역을 부분적으로 자동화 하였다. 외부 호출에 의한 기사 링크 에러를 분석하여 동일한 에러가 일정 횟수 이상 발생할 경우 외부포털에 통보하도록 하였다.
- Referer 페이지에서 링크 오류가 발생한 부분을 스캔하는 툴을 개발하여 발생 빈도가 높은 Referer를 확인 가능케 하고, Referer 페이지의 기사 링크 상태 체크가 항상 가능토록 <그림 9>와 같이 개발하였다. 이를 통하여 일자별 오류 발생 현황을 그래프로 표시하여 발생 추이를 쉽게 알 수 있도록 하였으며, 매체별 1일 발생 임계치를 설정하고 임계치 초과 시 SMS 또는 Email 로 통보받을 수 있는 시스템을 개발하였다.
- 잠재원인변수 중 핵심원인변수(Vital Few x, s)로 의심되는 운영자의 실수(xl), 외부에서 잘못된 URL의 호출(x2), 404 Not found 오류 발생인지 여부(x3) 등을 잠재 핵심 원인 변수로 도출하였고, 핵심 원인 변수 여부의 확인을 위해 잠재핵심원인변수에 대하여 가설검정 및 정성적 분석을 실시하였다. 핵심원인변수 도출을 위하여 <표3>의 자료를 활용하였다
- 4로 향상되었으나, 목표 달성에는 부족하여 새로운 대책을 수립하였다. 즉 홈페이지 개편 시 운영자 실수를 예방할 수 있도록 기사관리 툴을 수정하고, 미리보기 기능을 추가하고, 수작업 영역을 부분적으로 자동화 하였다. 외부 호출에 의한 기사 링크 에러를 분석하여 동일한 에러가 일정 횟수 이상 발생할 경우 외부포털에 통보하도록 하였다.
- 측정 단계 진행 중에 3가지의 즉시 개선(Quick fix) 사항을 확인하고 조치하였다 즉 하나는 매체별로 04 Not found 오류 발생 시 사용자의 불만을 감소시키기 위해 안내 페이지를 보여줌과 동시에 1초 후 매체별 홈페이지로 이동되도록 하는 것이다. 다른 하나는 매체별 404 Not found 오류 발생 현황을 모니터링 할 수 있는 웹페이지를 개발하였다.
- 층별 분석의 결과를 바탕으로 B매체의 기사 삭제 후 수작업 편집, 영역 수정 작업을 수행하지 않음으로 발생하는 404 Not Found 오류를 콘텐트 운영팀 및 개발자에게 통보하여 즉시 개선토록 하였다. 이를 통하여 개선 전에는 한 달 동안에 92, 118건의 발생 건수가 개선 후에는 한 달 동안에 5건으로 축소되는 효과를 보였다, <그림4>에서 보는 바와 같이, 층별 분석의 결과 자동 생성되는 기사 스케쥴러의 잘못된 로직, 원본 데이터베이스 데이터의 에러와 삭제된 기사의 URL 호출, Referer를 알 수 없는 Null 호출의 발생 등을 추가 잠재 원인 변수로 도출 하였다.
- 핵심원인 변수별로 개선의 방향을 수립하였다. 즉 X1에 대해서는 운영자 실수를 예방할 수 있는 기사 생성 프로세스를 구축, x2에 대해서는 해당 포탈에 기사 링크 오류를 통보하여 수정하는 것과 과거 홈페이지 개편 이전 데이터에 대해서는 검색 서비스로 대치 x3에 대해서는 모니터링 툴 개발과 Emil 및 SMS 발송 시스템을 구축하는 것으로 하였다.
대상 데이터
- A 회사는 미디어포털 사이트로, 일간지, 주간지, 월간지 등의 서비스를 제공하나, 그 중 가장 대표가 되는 일간지 2개와 종합월간지 1개를 본 사례의 대상으로 선정하였고, 각 서비스별로 1일 평균 UV 와 1일 업데이트되는 기사 수를 조사하여 3개의 웹서비스의 Main Page를 수행 범위로 최종 선정하였다.
- CTQ(Y2) 의 운용정의는 404 Not Found 오류 조치일과 404 Not Found 오류 발생일과의 차이로 연속형 데이터이고, 망소항목의 특성을 가지며, 관련자와의 협의 결과 규격상한은 60분으로 설정 하였다.
- 설문조사 대상은 운영자 및 개발자 중에서 실무경력이 풍부한 과장급 이상 10명을 선정하였다. 설문 분석 결과 이들 모두 404 Not Found 오류가 발생하더라도 이를 인지하지 못하였고, 따라서 아무런 조치를 취하지 못하였다.
- 핵심원인변수 도출을 위하여 의 자료를 활용하였다
데이터처리
- 운영자의 실수(xl)는 "기사 생성 시 운영자의 잘못된 URL 링크는 404 Not Found 오류 발생 빈도에 영향을 준다"는 가설로 변환하였고, 평상시 발생 빈도의 평균값과 운영자 실수시 발생 빈도의 평균값비교(2 표본 t 검정), 운영자 실수에 의한 기사 링크 오류 사례 수집, 운영자가 유발할 수 있는 가능성이 높은 프로세스를 기능 전개형 프로세스맵으로 분석하였다.
- CTQ(Yl)에 대하여 매체별, 일별 발생 빈도의 평균 값 차이 비교(분산분석), 기사를 호출하는 Referer의 내• 외부 여부에 따른 발생빈도의 평균값 차이 비교(2 표본 t 검정), 매체별 Referer의 내•외부 평균값 차이 비교(2표본 t 검정), 외부 Referer의 빈도분석(Pareto Chart), CTQ(Y2)에 대하여 매체별 평균 시간 차이 분석(등분산분석)을 실시하였다. <표 2>에 요약된 것과 같이, g(Yl)은 매체별로 1일 평균 404 Not Found 오류 발생 빈도는 다르며, R CTQ(Y2)에 대하여 매체별 평균 시간 차이 분석(등분산분석)을 실시하였다.
- 개선안에 대한 우선순위 결정을 위하여 조직적합성 (경영진 지원 여부, 관련 팀의 반발 여부, 조직 내 운영시스템과의 상충 여부)과 장애요소(회사 전략과 배치 여부, 소요예산, 개선안간의 상충성)에 대하여 Mati-ix 평가방법을 실시하였다
- 수집된 데이터의 분석을 위하여 “한글 Minitab 14.0” Software 를 이용하였으며, 각 매체별 CTQ(Yl), CTQ(Y2)에 대하여 그래프 분석과 기술통계 분석을 실시하였고, 안정성 평가를 위해 CTQ(Yl)은 부적합율 관리도(그림 2참조), CTQ(Y2)는 개별 값 관리도(그림 3참조)를 작성 하였다.
- CTQ(Yl)에 대하여 매체별, 일별 발생 빈도의 평균 값 차이 비교(분산분석), 기사를 호출하는 Referer의 내• 외부 여부에 따른 발생빈도의 평균값 차이 비교(2 표본 t 검정), 매체별 Referer의 내•외부 평균값 차이 비교(2표본 t 검정), 외부 Referer의 빈도분석(Pareto Chart), CTQ(Y2)에 대하여 매체별 평균 시간 차이 분석(등분산분석)을 실시하였다. <표 2>에 요약된 것과 같이, g(Yl)은 매체별로 1일 평균 404 Not Found 오류 발생 빈도는 다르며, R CTQ(Y2)에 대하여 매체별 평균 시간 차이 분석(등분산분석)을 실시하였다.
- 외부에서 잘못된 URL의 호출(x2)은 내.외부 발생 빈도의 평균값비교(2 표본 t 검정)를 실시하였고, 총 31일간의 매체 합산 데이터를 사용하였다.
이론/모형
- 또, 외부 호출 URL 현황을 분석한 결과 Null, Naver, Nate, Egloos, Daum의 Referer가 상위 84%를 점유하고 있으며, 이들 외부 대형 포탈의 검색엔진이나 블로그 서비스가 개편 전의 기사를 링크하여 사용하고 있었으며, 홈페이지 개편 이전 콘텐트 마이그래이션을 진행하지 않아 다수의 오류가 발생하였고, 현재 개편 전 콘텐트는 영구백업 후 삭제된 상태이다. 404 Not found 오류 발생 여부 인지 여부(x3)는 Window Analysis 방법을 이용하여 과거의 프로세스 상태 분석과 설문조사를 실시하였다.
- CTQ(Y)에 영향을 주는 잠재원인 변수를 특성 요인도 와 논리도(Logic Tree) 방법을 통하여 도출하였다. 도출된 잠재원인 변수를 발생 빈도와 장애처리 시간으로 구분하여 내부 요인과 외부 요인, 모니터링 방법, 업무 수행자별로 정리하였으며, 이의 확인과 추가 잠재 원인 변수도출을 위하여 층별 분석을 실시하였다.
- CTQ 인 404 Not Found 오류를 객관적으로 측정하기 위한 지표인 CTQ(Y) 로 변환키 위하여 우선 잠재적인 CTQ(Y) 후보를 도출하였다. 방문 유형, 측정 기 준, 방문경로, 방문자 기준으로 모든 가능한 후보를 도출하였으며, CTO와의 연관성, 유효성, 논리성, 측정 가능성, 연속형 자료 표현 가능성, 자료수집 용이성의 기준으로 X-Y Matrix 방법을 이용하여 2개의 CTQ(Y) 를 선정하였다.
- 본 사례는 프로세스 품질 개선의 문제 해결 방법론인 DMAIC 절차를 따라 추진되었다.
성능/효과
- CTQ(Y2)의 시그마 수준은 A매체의 경우 1.8에서 2.7로, B매체의 경우 1.6에서 2.6로, C매체의 경우 2.1에서 2.4로 향상되었으나, 목표 달성에는 부족하여 새로운 대책을 수립하였다. 즉 홈페이지 개편 시 운영자 실수를 예방할 수 있도록 기사관리 툴을 수정하고, 미리보기 기능을 추가하고, 수작업 영역을 부분적으로 자동화 하였다.
- CTQ(Y2)의 현 수준에 대한 측정 결과 A 매체는 부 적합율 43.16%로 1.0시그마, B 매체는 부적합율 45.86% 로 1.6 시그마, C 매체는 부적합율 26.99%로 2.1시그마 수준이다 따라서 개선의 목표를 부적합율 90% 절감으로 하면, A 매체는 부적합율 4.3%로 3.2시그마, B 매체는 부적합율 4.6%로 3.2 시그마, C매체는 부적합율 2.7%로 3.4시그마 수준이 된다.
- 개선안의 지속적인 적용을 위하여 모니터링 툴 사용방법을 웹사이트 운영자에게 교육하였고, 모니터링 툴 사용자와 개발 및 사용방법을 공유하였다.
- 개선안에 대하여 유효성과 목표 달성 여부를 파악하기 위하여 시범 적용을 1주일간 실시하였다. 그 결과 CTQ(Yl)의 시그마 수준은 A매체의 경우 4.5에서 4.9로 B매체의 경우 3.3에서 4.3로, C매체의 경우 4.6에서 5.2로 향상되었다.
- 본 연구는 인터넷 미디어포털 기업의 6시그마 추진 사례에 관한 것으로 생산현장이 아닌 인터넷 산업의 문제에도 전통적인 6시그마 방법인 DMAIC를 통해 품질 개선이 가능함을 확인할 수 있었다. 또한 문제가 측정이 됨과 동시에 개선이 되기 시작하였으며, 측정될 수 있는 모든 것은 개선될 수 있음을 확인할 수 있었다.
- 본 연구는 인터넷 미디어포털 기업의 6시그마 추진 사례에 관한 것으로 생산현장이 아닌 인터넷 산업의 문제에도 전통적인 6시그마 방법인 DMAIC를 통해 품질 개선이 가능함을 확인할 수 있었다. 또한 문제가 측정이 됨과 동시에 개선이 되기 시작하였으며, 측정될 수 있는 모든 것은 개선될 수 있음을 확인할 수 있었다.
- 선정된 개선안의 유효성 평가를 실시한 결과 S1은 x2에 강한 영항을, S2는 핵심원인 변수 모두와 강한 상관관계를 나타내었다.
- 선정된 핵심원인 변수가 CTQ(Y)에 미치는 결과를 확인해 본 결과, 운영자의 실수(xl)와 외부 호출에 따른 404 Not Found 오류 발생(x2)은 CTQ(YD의 발생 빈도에 유의한 요인으로 밝혀졌으며, 404 Not Found 오류인지 여부(x3)는 장애처리 시간인 CTQ(Y2)에 유의함이 확인되었다.
- <그림5>와 같이 검정의 결과로 기사 생성 시 운영자 실수에 의한 잘못된 URL 링크는 404 Not Found 오류 발생 빈도에 영향을 주는 것으로 나타났다.
- <그림6>와 같이 기능 전개형 프로세스맵을 작성하여 수작업입력 부분은 기사 등록 시 운영자 실수에 의한 401 Not Fotmd 오류 발생 위험이 존재하며, 미리보기를 할 경우 예방 가능한 부분임이 확인되었고, 수작업 영역 수정 프로세스에서는 취재기자가 기존에 등록된 기사를 삭제 요청할 경우 운영자가 기사 삭제 후 수작업 영역 수정 작업을 누락하게 되면 404 Not Found 오류 발생 위험이 존재함을 확인 하였다.
- <그림 10>은 2008년 7월부터 9월까지의 3개월 동안의 4CH Not Foxmd 오류 발생 현황을 수집한 결과이며, 개선 결과가 지속적으로 관리되고 있음을 알 수 있다. 웹페이지 1회 노출 시 책정되는 광고 단가를 기준하여 본 사례로 인한 품질 개선의 성과를 산정한 결과, 년간 약 1억5천 5백만원의 광고 손실 비용 절감 효과를 가져오는 것으로 추정되었으며, 그 밖에 고객의 만족도 향상과 이에 따른 웹사이트에 대한 신뢰도 및 고객 충성도가 향상될 것이 기대된다.
- 이를 통하여 개선 전에는 한 달 동안에 92, 118건의 발생 건수가 개선 후에는 한 달 동안에 5건으로 축소되는 효과를 보였다, 에서 보는 바와 같이, 층별 분석의 결과 자동 생성되는 기사 스케쥴러의 잘못된 로직, 원본 데이터베이스 데이터의 에러와 삭제된 기사의 URL 호출, Referer를 알 수 없는 Null 호출의 발생 등을 추가 잠재 원인 변수로 도출 하였다.
- 먼저 매체별 404 Not Found 오류 발생 현황을 모니터링 할 수 있는 웹 페이지를 <그림 8〉과 같이 개발하였다. 이를 활용하면 매체별 특정 일자의 4M Not Found 오류 발생 현황 조회가 가능하고, 매체별 당일 4M Not Found 오류 발생 현황의 조회가 가능하고, 발생 현황을 그래프로 확인 가능하며, 404 Not Found 오 류 발생 파일별 횟수를 내림차순으로 보여준다* 또, Referer 보기 버턴을 만들어 클릭시 해당 404 Not Found 오류 발생 에러파일을 유발시키는 Referer 정보를 보여준다.
- 외부는 다른 결과를 보인다. 즉 A매체는 외부가, B매체와 C매체는 내부의 발생 빈도가 크다 매체별로 외부 Referer에 대해서는 알 수 없는 경우, Naver, Daum, Nate 등이 전체의 80% 이상이 됨을 알 수 있었다. C1QY2)는 매체별로 장애처리 시간의 분산이 다르다고 통계적 결론을 낼 수 있다.
후속연구
- 본 사례는 동종업체, Longtail 전략을 추구하는 인터넷 서비스산업, 과거의 많은 자료를 Sa-ver 보관하며 이를 서비스하는 유형의 업종(전자 도서관 학술 DB 등), 지식경영을 추진하는 일반기업 등에 좋은 선례가 될 것으로 기대 한다.
- 향후 연구과제로는 최근에 논의되는 와해성 혁신 (Destructive innovation), 성장을 위한 6시그마, Lean 6 시그마 등의 차세대 6시그마 혹은 3세대 6시그마 방법론을 활용한 연구가 수행되어야 하겠다.
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