Putnam-SLIM(Putnam Software Lifecycle Management)

개요

Putnam-SLIM(Putnam Software Lifecycle Management)은 소프트웨어 프로젝트의 노력, 일정, 비용 등을 예측하기 위해 Barry Boehm과 Lawrence Putnam이 제안한 경험 기반 산정 모델입니다. 특히 대규모·장기 프로젝트에서 조직의 생산성 데이터를 기반으로 비용과 납기 가능성을 정량적으로 평가하는 데 효과적인 방법론으로 활용됩니다.

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1. 개념 및 정의

항목	설명	비고
정의	소프트웨어 개발 프로젝트의 일정, 노력, 인력, 품질 등을 경험적 수식 기반으로 산정하는 예측 모델	SLIM: Software Lifecycle Management
목적	개발 기간 내 투입 인력과 산출물 양을 바탕으로 리소스 계획 및 비용 예측	고신뢰 일정 추정
기초 이론	Norden-Rayleigh 곡선 + Rayleigh Defect Curve	프로젝트 진행률 모델링

“더 많은 인력을 투입한다고 항상 일정이 단축되는 것은 아니다”는 현실적 모델 기반

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2. 특징

항목	Putnam-SLIM	COCOMO	비교 요약
추정 방식	경험 기반 수학 모델	규모 기반 정량 모델	경험+조직별 생산성 고려
생산성 지수	조직별 PI 값 사용	없음	조직별 튜닝 가능
일정 산정	Effort = (Size³ / PI²)^(1/3)	Effort = a * Size^b	곡선형 진행률 반영

초기 예측뿐만 아니라, 프로젝트 중간 추적(Tracking)에도 활용 가능

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3. 구성 요소

구성 요소	설명	역할
규모(Size)	기능점수(Function Point) 또는 코드 라인 수(LOC)	산출물 양 추정 기준
생산성 지수(PI)	조직 또는 프로젝트의 이력 기반 개발 속도	Effort, Time 계산에 사용
시간(Time)	전체 프로젝트 소요 기간	일정 예측 지표
노력(Effort)	총 인월(MM) 또는 인년(YY)	인력 자원 예측 지표

SLIM-Estimate 도구 등을 통해 수치 기반 시뮬레이션 가능

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4. 기술 요소

기술 요소	설명	활용 사례
Rayleigh Curve	노력 분포 예측 곡선	프로젝트 초기-중반 집중 분포 모델링
SLIM-Estimate	Putnam 모델 적용 소프트웨어	대형 방산/정부/금융 프로젝트에 사용됨
PI Calibration	조직별 생산성 지수 보정 기법	과거 프로젝트 DB 기반 보정
LOC-FP 변환 모델	LOC→FP 또는 FP→LOC 변환 공식	언어별 변환율 적용 필요

데이터 기반 조직 생산성 향상 분석 도구로도 활용 가능

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5. 장점 및 이점

항목	설명	기대 효과
일정/비용 예측 정밀화	곡선 기반 모델로 실측 유사 예측 가능	사전 리스크 완화
조직 성숙도 반영	생산성 지수 기반 맞춤 예측 가능	조직 최적화 모델 적용
리소스 계획 최적화	필요 인력 수 산정 및 효율 분배 가능	예산 및 투입 자원 계획 지원

“적정 일정에 적정 인력을 배치하는” 합리적 계획 모델 도출 가능

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

사례	활용 방식	고려사항
방위산업 프로젝트	SLIM 기반 일정 및 인력 산정	보안성, 예산 투명성 중요
금융권 SI 사업	PI 튜닝 기반 개발자 생산성 기준 예측	과거 유사 프로젝트 비교 분석 필요
대기업 사내 플랫폼 구축	중장기 일정 기반 조직 역량 분석	PI 추정 정확도와 규모 추정 정합성 필수

PI 데이터가 부정확하거나 규모 추정이 부실할 경우 오차 발생 가능성 큼

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7. 결론

Putnam-SLIM은 경험적 데이터와 수학 모델을 기반으로, 대규모 소프트웨어 프로젝트의 일정과 노력을 정량적으로 예측할 수 있는 고급 분석 기법입니다. 단순한 LOC 기반 산정을 넘어서, 조직별 생산성까지 반영한 계획 수립을 가능하게 하며, 특히 방위·공공·금융처럼 예측 신뢰도가 중요한 프로젝트에서 활용 가치가 높습니다. 앞으로는 AI 기반 예측과 접목되어 더욱 정밀한 계획 분석 툴로 발전할 것입니다.