류프리

PMP 문제집

프로젝트 목표에 가장 큰 영향을 미치는 위험을 파악하기 위해 특정 위험을 제외한 다른 위험을 고정해 둔 상태로 각각의 영향력을 분석하고자 한다. 이때 어떤 기법을 활용해야 하는가?

1. 의사결정정 나무 분석 (Decision tree analysis)

2. 매트릭스 분석 (Matrix analysis)

3. 민감도 분석 (Sensitivity analysis)

4. 인과관계도 (Cause and effect diagram)

프로젝트 목표에 가장 큰 영향을 미치는 위험을 파악하기 위해 특정 위험을 제외한 다른 위험을 고정해 둔 상태로 각각의 영향력을 평가하여 위험의 상대적 중요도를 비교하고자 하는 기법이다. 민감도 분석 결과는 영향력이 높은 것부터 위에서 아래로 표시하는데 이를 토네이도 다이어그램 (Tornado diagram)이라 한다. 토네이도 다이어그램은 변수의 상대적 중요도를 비교하기 위한 민감도 분석에서 활용하는 특수 형태의 가로형 바 차트를 말하며 아래 제시된 예시 형태로 표현된다.

PMP 문제집

불확실한 프로젝트 상황에서 여러 가지 의사결정 사안과 그에 따른 결과를 확률을 고려하여 금전적 기대값 형태로 분석한 후 가장 경제적인 대안을 선정하고자 한다. 이때 활용할 수 있는 기법은 무엇인가?

1. 몬테카를로 시뮬레이션 (Monte carlo simulation)

2. 민감도 분석 (Sensitivity analysis)

3. 의사결정정 나무 분석 (Expected Monetary Value Analysis)

4. 금전적 기대값 분석 (Alternative analysis)

PMP 문제집

조직에서 올해 $2,000,000을 신사업에 투자하기로 결졍하였다. 만약 성공하게 된다면 $5,000,000의 매출이 발생하고 확률은 60%로 예상된다. 실패했을 경우 투자 금액 전체를 잃게 되는 경우 EMV는 얼마인가?

1. $0

2. $500,000

3. $1,000,000

4. $1,800,000

EMV (Expected Monetary Value)는 사건의 가치와 발생할 확률로 기대화폐가치 (금전적 기대값)을 계산하는 기법이다. 전체 EMV = 성공했을 경우 EMV + 실패했을 경우 EMV 식으로 계산하면 다음과 같다.

($5,000,000-$2,000,000) * 0.6 + (0-$2,000,000) * 0.4 = 1,800,000 – 800,000 = $1,000,000

PMP 문제집

불확실한 프로젝트 상황에서 어떤 의사 결정을 해야할 경우 의사결정자의 위험 선호도에 따라 결과는 충분히 달라질 수 있다. 이러한 상황을 설명할 수 있는 기법 혹은 이론을 무엇이라고 하는가?

1. 의사결정 나무 분석 (Decision tree analysis)

2. 효용이론 (Utility theory)

3. 다기준 의사결정 분석 (Multi criteria decision analysis)

4. 집단 의사결정 기법 (Group creativity techniques)

프로젝트 수행 시 위험을 고려하여 의사결정을 해야할 때 의사결정자의 위험 선호도에 따라 의사결정은 달라질 수 있다. 즉, 의사결정자가 위험을 선호하는 타입인지 중립적인 타입인지, 위험을 회피하고자하는 타입인지에 따라 위험 대응 계획 관련 의사결정은 달라질 수 있다. 이러한 상황을 설명하는 이론을 효용이론 (Utility theory)라 한다.

PMP 문제집

위험이 프로젝트 일정 혹은 원가 목표에 미치는 영향을 분석하기 위해 프로젝트 모델을 개발하고 난수를 발생시켜 목표 준수 확률을 계산하고자 할 때 활용할 수 있는 기법은 무엇인가?

1. 몬테카를로 시뮬레이션 (Monte carlo simulation)

2. 민감도 분석 (Sensitivity analysis)

3. 금전적 기대값 분석 (Expected Monetary value analyis)

4. 확률-영향 매트릭스 (Probability and impact matrix)

확률 분포(Probability distribution)를 가정하여 프로젝트 모델을 만들고 난수(Random variables)를 발생시켜 일정, 원가 측면의 준수확률을 시뮬레이션하는 기법을 몬테카를로 시뮬레이션 (Monte carlo simulation)이라 한다. 몬테카를로 시뮬레이션은 반복적인 계산 (Iterated calculation)이 필요한 대표적인 정량적 위험 분석 기법이다.

PMP 문제집

프로젝트 목표에 대한 영향력을 분석하는 위험 관리 기법중 반복적인 계산이 필요한 기법은 무엇인가?

1. 몬테카를로 시뮬레이션 (Monte carlo simulation)

2. 민감도 분석 (Sensitivity analysis)

3. 금전적 기대값 분석 (Expected Monetary value analyis)

4. 데이터 수집 기법 (Data gathering techniques)

몬테카를로 시뮬레이션을 수행하기 위해서는 확률 분포(예. 원가분포)를 도출해야 하는데 이를 위해서는 많은 시행 횟수를 통해 시뮬레이션 해야만 유의미한 결과를 얻을 수 있다. 그러므로 정량적 위험 분석 기법 중 반복적인 시뮬레이션이 반드시 필요한 기법은 몬테카를로 시뮬레이션이다.