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"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.

리스크 기반 버퍼: 불확실성을 숫자로 관리하기

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