자원 제약을 고려한 제안 프로젝트 포트폴리오 문제의 최적해법

The Exact Solution Procedure for Resource Constrained Proposal Project Portfolio Problem

국내의 소프트웨어시장에서는 시스템 개발, 시스템 유지관리 및 하드웨어 설치 등 다양한 정보 시스템 구축사업이 발주되고 있다. 이에 이를 수주하려는 기업은 가용자원 내에서 사업내용, 예상 수익, 수주가능성 등의 요소를 종합적으로 고려하여 입찰 참여여부를 결정하게 된다. 이는 기업의 경영에 큰 영향을 주는 중요한 의사결정이며 고도의 정밀성과 과학성이 요구된다. 따라서 이러한 의사결정을 지원하기 위하여, 입찰할 사업에 대한 제안 프로젝트를 선택하여 포트폴리오를 구성 하는 최적화 수학모형과 알고리즘의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 제안 프로젝트의 특성을 반영한 프로젝트 모드라는 개념을 설정하고 활동별 활동 모드에 따라 활동 기간을 연장함으로써 선형적으로 증가되는 수주확률을 고려하였다. 이를 통해 제한된 자원 하에서 전체 기대가치의 합을 최대화하는 수학적 모형과 최적화 알고리즘을 제시하였으며, 모의실험을 통해 본 알고리즘의 유효성을 입증하였다. 모의실험은 프로젝트의 수, 프로젝트 모드의 수, 활동모드의 수 등 다양한 계수값을 조정하면서 수행하였다. 실행가능한 해가 존재하지 않은 해 영역 또는 현재의 해보다 개선된 해가 존재하지 않는 해 영역을 체계적으로 제거하는 기법인 개선 규칙들을 사용하였다. 이를 통해 수작업으로는 불가능하며 많은 연산시간이 소요되는 프로젝트 포트폴리오 최적화 해법을 비교적 적은 시간 내에 산출하였고, 작은 계수값으로 수행한 일부 모의실험에서는 주어진 제한시간(3,600초)내에 계산결과를 도출하는 결과를 보였 다. 본 연구는 활동의 기간이 연장됨에 따라 수주 확률이 선형적으로 증가한다는 가정 하에, 수주 기대가치의 총합을 최대화하는 문제로서, 최적해 도출 알고리즘을 새롭게 제시하였다는 점에 의의가 있다.

In the domestic software market, various information system construction projects such as system development, system maintenance and hardware installation are being ordered. It is a very important decision to establish a portfolio of bidding projects and to participate in the project by judging various factors such as business contents, expected profits, and possibility of winning orders within the available resources held by the company, and it requires a high degree of precision and scientificity. Therefore, to support such decision-making, it is necessary to develop an optimized mathematical model and algorithm that composes a portfolio by selecting a proposal project for a bidding project. Setting the concept of project mode reflecting the characteristics of the proposal projects, this study considers the probability of winning orders linearly increased by extending the duration of activity according to the activity mode. Based on the considerations, this study presents mathematical models and optimization algorithms that maximize the sum of total expectations under resource constraints, and demonstrate the effectiveness of this algorithm through simulation experiments. The simulation was performed by adjusting various coefficient values, such as the number of projects, the number of project modes, and the number of activity modes. The bounding rules, a technique for systematically eliminate solution space where no viable solution exists or solution space that do not have an improved solution than the current one, were used. Through this, the project portfolio optimization solution, which is impossible by manual and takes a lot of computation time, was calculated in a relatively small amount of time. In some simulations performed with a small coefficient value, the calculation result was derived within the limited time (3,600 seconds). This study is meaningful in that it presents a new algorithm for deriving optimally as a problem that maximizes the sum of order expectations, assuming that the probability of winning orders increases linearly as the duration of the activity extends.