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문제 정의
- R&D 투자는 설비 등 하드웨어 적인 부분과 인력 등 소프트웨어적인 부분으로 구분할 수 있는데 본 연구에서는 인력측면에서 살펴보고자 한다.
- 이러한 한계를 극복하기 위해서는 기존의 확정적 모형이 아닌 확률적 모형이 필요하다. 그러나 확률적 모형을 이용하여 적정인력을 산정한 기존 연구가 없어서, 본 연구에서는 적정인력 산정을 위한 확률적 모형을 제안하고, 연구개발 부문의 적정 인력 예측에 실제로 적용하고자 한다.
- 기본과정과 데이터 수집 체계를 수립하고 나면 이로부터 프로젝트별 소요인원과 수행시간의 확률 분포를 추정하고자 한다. 가령, 동일한 프로젝트 유형이라고 하더라도 개발 기간과 투입 인력의 수는 매우 다양할 것이며 각 단계별로 투입된 인원의 구성도 차이가 있을 것이다.
- 따라서 본 연구에서는 R&D 업무를 세분화하기 위한 기준으로 ‘제품군’과 ‘난이도’를 제안한다.
- 따라서 본 연구에서는 개별 기업의 R&D 인력예측을 위한 모형을 제시하고, 이 모형을 활용하여 기업이 R&D 인력 최적화를 달성하기 위한 방법을 제안하고자 한다.
- 이외에도 현황파악을 통해 실제 현실 상황을 최대한 반영한 시뮬레이션을 설계하고자 한다. 또한 여러 가지 상황에 따라 최적 인력규모 결과가 어떻게 변화하는가에 대한 민감도 분석을 수행함으로써 연구소 및 기업이 향후 인력 계획을 수립하는데 필요한 다양한 정보를 제공하고자 한다. 이를 위한 몬테카를로 시뮬레이션은 다음과 같은 단계로 진행한다.
- 본 연구는 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 연구개발 업무 수행에 필요한 인력 규모의 확률분포를 정확히 추정할 수 있다는 인식에서 출발하였다. 정형화되어 있지 않은 업무의 산포를 고려하기 위해 각 업무별 수행에 필요한 시간과 소요 인력의 확률 분포를 도출하고, 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 연구개발부문의 연구 프로젝트 수행에 필요한 인력을 예측하였다.
- 본 연구에서는 기존의 ‘매출’ 대신 ‘R&D 프로젝트’를 인력예측의 기준으로 삼고자 한다.
- 본 연구에서는 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 다양한 연구개발 상황에 대한 필요 인력 규모의 확률분포를 구하고, 이로부터 인력규모를 최적화하기 위한 연구개발 프로젝트의 일정계획을 수립하고자 한다. 시뮬레이션 알고리즘은 실제 연구개발 부문의 운영환경과 최대한 유사하도록 설계되어야 하므로 다음과 같은 기능을 갖추어야 한다.
- 즉, 기존 연구의 경우 확정적 모형을 이용하여 적정 인력의 평균만을 제공하므로 ① 투입 인력의 산포가 큰 연구개발 부문에 적용할 수 없으며, ② 전략이나 계획에 따른 인력규모의 최적화 연구가 이뤄지지 않았고, ③ 기존 연구 결과를 타 업종이나 산업에 적용하기 힘들다는 단점이 있다. 본 연구에서는 확률적 모형과 몬테카를로 시뮬레이션을 활용하여 이와 같은 기존 연구의 한계를 극복하고자 한다. 이 결과를 이용하면 업무 수행에 필요한 인력규모의 평균 뿐만 아니라 산포, 최대값, 최소값 및 백분위수 등 의사결정에 필요한 다양한 정보를 구할 수 있고, 인력 계획에 따른 다양한 시나리오를 검토해 볼 수도 있으므로 기술경영 분야에 기여도가 높은 연구라고 판단된다.
- 이 질문에 대한 답을 구하기 위해서 본 연구에서는 R&D 투자의 최적화를 위한 연구를 수행하고자 한다.
- 이상의 알고리즘을 실제 사례를 통해 보여주고자 한다. 다만, 다음 사례에 소개된 수치는 실제 데이터가 아닌 가상의 데이터이다.
- 이외에도 현황파악을 통해 실제 현실 상황을 최대한 반영한 시뮬레이션을 설계하고자 한다. 또한 여러 가지 상황에 따라 최적 인력규모 결과가 어떻게 변화하는가에 대한 민감도 분석을 수행함으로써 연구소 및 기업이 향후 인력 계획을 수립하는데 필요한 다양한 정보를 제공하고자 한다.
- 즉, 기업이 원하는 R&D 목표를 달성하기 위해 어느 정도의 R&D 인력이 필요한지 결정하는 방법을 제시하고자 한다.
- 본 연구에서는 기존의 ‘매출’ 대신 ‘R&D 프로젝트’를 인력예측의 기준으로 삼고자 한다. 즉, 매출이 아닌 일의 관점에서 필요한 인력을 예측하고자 하는 것이다. 이렇게 함으로써 기업의 장기적 R&D 계획에 의한 인력의 채용 및 충원 등의 인사전략을 수립할 수 있게 될 것이다.
가설 설정
- 내수 제품이면서 난이도 ‘중’에 해당하는 400건의 R&D 프로젝트를 분석한 결과, 과제수행기간의 분포, 즉 T12의 확률밀도함수는 2장에서 소개한 예제와 같다고 가정하자.
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