자원의 제약이 있는 R&D 프로젝트 포트폴리오 선택 문제: 프로젝트 목록이 불확정적인 경우 (Resource Constrained R&D Project Portfolio Selection Problem: Uncertain Project List Case)

서지정보

· 발행기관 : 한국서비스경영학회
· 수록지 정보 : 서비스경영학회지 / 23권 / 4호 / 158 ~ 181페이지
· 저자명 : 김승겸, 백인섭, 오정은, 안태호

초록

일반적으로 연구자원의 전문성은 R&D 프로젝트의 핵심요소 중 하나이다. 따라서, R&D 프로젝트 전문 기업들은 한정된 연구자원을 효율적으로 사용하는 것이 매우 중요하다. 이러한 기업에서 R&D 프로젝트 포트폴리오를 작성하는 경우, 발생이 확정된 프로젝트들만을 대상으로 하여 모든 연구자원을 배정하는 것은 기업의 수익 최대화 측면에서 효율적이지 않을 수 있다. 만일 계획 시점에서 발생여부가 확률적인 고수익의 프로젝트가 있는 경우, 해당 프로젝트를 위한 자원할당을 고려하는 것이 더 효율적일 수 있다. 따라서 본 연구에서는 R&D 프로젝트 포트폴리오 선택 문제에 발생이 확정된 프로젝트들뿐만 아니라 발생이 확정되지 않고 확률적으로만 알고 있는 경우의 프로젝트들도 포함하여 수익을 최대화하는 수학적 모형을 개발하였으며, 확률적 요소의 추정을 위해 시뮬레이션 기법을 이용하여 전체수익을 평균적으로 산정하는 방법을 제시하였다.
모의실험 결과, 확정된 프로젝트 목록에 연구자원의 100%를 배정하는 경우보다 발생이 확률적인 프로젝트 목록에 일정 비율의 연구자원을 배정하는 것이 포트폴리오 전체수익 측면에서 더 좋은 결과를 보였다. 이는 모의실험의 조건과 같이 발생이 확정된 프로젝트들의 수익보다 발생이 확률적인 프로젝트들의 수익이 높고 그 발생의 분포가 알려져 있다면 발생이 확률적인 프로젝트들에 일정 비율의 연구자원을 배정하는 것이 R&D 프로젝트 포트폴리오의 전체수익 최대화에 유리하다는 시사점을 제공한다.

영어초록

Generally speaking, the expertise of researchers is the key component for a successful R&D project. Therefore, Companies in the R&D business is very important to efficiently use limited research resources. In particular, when companies prepare a project portfolio as to maximize profit, considering and allocating resources of only those projects that the occurrence is certain at the time of creation may not have optimal efficiency. In cases of probabilistic high-yielding projects that the occurrence is not determined at the time of planning, it may be more efficient to consider the allocation of resources for such projects. Therefore, in this study, a mathematical model was developed that maximizes the profit by including not only the projects whose occurrence is confirmed in the R&D project portfolio selection problem, but also the projects where the occurrence is unknown and only probabilistic. For estimation, a method of averaging total revenue using a simulation method is presented. According to the simulation results, allocating a certain percentage of research resources to projects with a probability of occurrence showed better results than to allocate 100% of research resources to projects with confirmed occurrence in terms of overall project portfolio return. This means that, as in the conditions of the simulation, if the profit of projects with a probability of occurrence is to be higher than those projects with confirmed occurrence, and if the distribution of the occurrence is known, it is better to allocate a certain percentage of research resources to the projects with a probability of occurrence in terms of overall return of the portfolio.

참고자료

· 없음