애자

일소

프트

웨어

개발

방법

론Agile M

ethodology

김창

준(애

자일

컨설

팅대

표)

june@

agileconsulting.co.kr

애자

일컨

설팅

은…

국내

에서

애자

일소

프트

웨어

개발

방법

론을

전문

적으

로컨

설팅

하기

시작

한최

초의

회사

삼성

전자

/전기

, 삼성

SDS,

LG전

자, L

GCN

S, 팬

택앤

큐리

텔, S

KT,

SK C

om

mun

icat

ions

, 한미

연합

사령

부, 다

음커

뮤니

케이

션, N

HN

, 엔씨

소프

트, 한

국생

명공

학연

구원

등에

교육

, 컨설

팅, 코

칭등

제공

프로

젝트

성공

과실

패

성공

적인

프로

젝트

들을

떠올

려보

자. 어

떤공

통점

이있

는가

.

실패

한프

로젝

트들

을떠

올려

보자. 어

떤패

턴이

보실

패한

프로

젝트

들을

떠올

려보

자. 어

떤패

턴이

보이

는가.

Agile?

1. able to m

ove quickly w

ith skill and control

2. able to think quickly and intelligently

2. able to think quickly and intelligently

Agile M

ethodology

1990

년대

중반

이후

부터

덩치

크고

무거

운방

법론

들에

대한

대안

들이

대두

되기

시작

. 변화

대응

력, 민

첩성

등을

특징

으로

함.

2001

년스

노우

버드

에서

로다

른방

법론

의수

장들

이모

여서

서로

의공

통점

을논

의. 애

자일

방법

론이

라는

이름

을지

음.

이름

을지

음.

현재

전세

계적

으로

애자

일방

법론

에대

한높

은관

심을

보이

고, 점

차많

은성

공사

례들

이발

표되

고있

음.

애자

일의

효과

방법

론별

성공

률비

교

프로

젝트

성공

원인

방법

론별

생산

성비

교U

.S. Ave

rage P

roductiv

ity

25.0

0

30.0

0

35.0

0

40.0

0

FP/Staff Month

CM

M1

CM

M3

CM

M5

0.00

5.00

10.0

0

15.0

0

20.0

0

100

1,00

010

,000

100,

000

FP (

log s

cale

)

FP/Staff Month

Itera

tive

OO

Six

-Sig

ma

TSP/P

SP

Wate

rfall

Agile

/XP

From Applied Software M

easurement 3E, C

apers Jones

애자

일적

용사

례

GM

S 프

로젝

트(임

베디

드)

구성

인력

절반

이상

이임

베디

드초

보구

성인

력절

반이

상이

임베

디드

초보

일정

수준

이하

로결

함률

유지

0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

70000

Dec-98 Apr-99 Aug

-99 Dec-99 Apr-00 Aug

-00 Dec-00 Apr-01 Aug

-01 Dec-01

Gross Lines of Code

0줄에

서6만

줄로

코드

증가

했는

데…

Dec-98 Apr-99 Aug

-99 Dec-99 Apr-00 Aug

-00 Dec-00 Apr-01 Aug

-01 Dec-01

02468

10

12

Dec-98 Apr-99 Aug

-99 Dec-99 Apr-00 Aug

-00 Dec-00 Apr-01 Aug

-01 Dec-01

Number of Defects그

동안

결함

률을

일정

수준

이하

로유

지

•생

산성

: 임베

디드

업계

표준

에비

해29

2%

(ESL

OC/h

r)

•결

함률

:•

결함

률:

–3년

간전

체버

그51

개–

임베

디드

업계

표준

441개

(동일

코드

크기

기준

)

해외

적용

회사

/프로

젝트

Hewlett-Packard, IBM, Oracle, Sun M

icrosystems

Sabre Airline Solutions,

Microsoft, Google, Yahoo,

Nokia, Ericsson, British Telecom,

Philips Research, General Electric Healthcare,

Philips Research, General Electric Healthcare,

SAP, Siemens,

BBC,

US Federal Reserve

⁄

국내

도입

상황

•SI

업계

: 삼성

SDS,

LG C

NS,

티맥

스등

•웹

서비

스업

계: N

HN

, 다음

커뮤

니케

이션

, 야후

코리

아등

•게

임업

계: 엔

씨소

프트

, 네오

플, 티

쓰리

엔터

테인

먼트

, 엔

트리

브, 웹

젠등

•임

베디

드업

계: 삼

성전

자, L

G전

자, 아

이디

스등

•임

베디

드업

계: 삼

성전

자, L

G전

자, 아

이디

스등

•금

융업

계: 퍼

스트

데이

타코

리아

(신용

결제

VAN

사업

)•

연구

조직

: 한국

생명

공학

연구

원, 서

울대

/이화

여대

산학

협동

등

애자

일의

핵심

특징

애자

일의

핵심

특징

분석

설계

구현

테스

트전

개분

석설

계구

현테

스트

전개

분석

설계

구현

테스

트전

개

“여기

까지

석달

걸렸

는데

생각

한것

보다

조금

더걸

렸고

한60

% 진

행됐

으니

까…

흠…

두어

달더

있으

면되

겠네

요.”

설마

가사

람잡

는경

우설

마가

사람

잡는

경우

확률

/통계

의설

명력

:

과거

와미

래에

연결

점이

있을

때

프랙

탈

(자기

유사

성)

1달

가치

가치

가치

가치

계획조정

계획조정

계획조정

계획조정

1주

가치

가치

가치

가치

계획조정

계획조정

계획조정

계획조정

1일

가치

가치

가치

가치

계획조정

계획조정

계획조정

계획조정

1시간

가치

가치

가치

가치

계획조정

계획조정

계획조정

계획조정

10분

리스크/투명성/가치

t

리스크/투명성/가치

t

리스크/투명성/가치

t

예측

가능

성리

스크

변화

적응

력학

습속

도

매시

도당

0.1%

의성

공률

개선

이있

다고

한다

면10

00번

의반

복후

에는

…

연속

된작

은개

선의

놀라

움

성공

률2.

7배

90%

병따

개과

장

90%

을화

통사

원

90%

갑갑

해대

리

확률

개발

자 90%

90%

경운

기과

장

90%

기똥

찬사

원

90%

무다

리사

원

90%

정말

로대

리

90%

0.9

+ 0

.9 +

0.9

+ 0

.9 +

0.9

+ 0

.9 +

0.9

7

= 0

.9

0.9

×0.9

= 0

.81

0.9

×0.9

= 0

.81

0.9

×0.9

×0.9

= 0

.729

0.9

×0.9

×0.9

= 0

.729

그리

고그

리고

0.9

7≒

0.4

80.9

≒

0.4

8

협력

협력

버그

발견

의확

률론

한사

람이

1시간

동안

핵심

적인

버그

를발

견할

확률

이0.

1이

라고

하고

, 사람

이총

7명이

라고

하면

,

모든

사람

이버

그를

발견

할확

률은

?

0.1^

7 = 0

.000

0001

0.1^

7 = 0

.000

0001

한사

람이

라도

버그

를발

견할

확률

은?

1-0.

9^7

= 0

.53

한사

람이

뭔가

새로

운것

을학

습했

을때

, 그지

식을

모든

사람

과공

유할

수있

다면

…

또는

또는

애자

일은

협력

을통

해집

단학

습을

가속

화시

키고

, 결과

적으

로프

로젝

트생

산성

을향

상시

킨다

.트

생산

성을

향상

시킨

다.

애자

일방

법론

의핵

심

1)세

상이

변하

고2)

우리

가더

똑똑

해지

는

상황

하에

서는

협력

과집

단지

성을

통해

, 서로

학습

하면

서큰

프로

젝트

를여

러개

의작

은프

로젝

트인

것처

럼만

들어

프랙

탈적

으로

시도

하는

것이

훨씬

유리

하다

.

해외

정부

지원

사례

Agile

-ITE

A (M

obile

-D)

유럽

연합

(9개

국)에

서임

베디

드분

야를

위유

럽연

합(9

개국

)에서

임베

디드

분야

를위

한애

자일

방법

론연

구, 도

입을

지원

필립

스, 노

키아

등참

여

역사

상가

장생

산적

인팀

중하

나였

던윈

도우

용볼

랜드

쿼트

로프

로개

발팀

은그

생산

성이

업계

평균

에비

해최

소20배

가넘

었다

. 숫

자로

만이

야기

한다

면,

같은

숫자

의사

람들

로20년

걸리

는일

을이

사람

들은

1년

이면

할수

있었

다는

말이

된다

.사

람들

은1년

이면

할수

있었

다는

말이

된다

.

주범

위자

동화

아동

복지

정보

시스

템

(Sta

tew

ide A

uto

mate

d C

hild

Welfare

Info

rmation S

yste

m)

SAC

WIS

동일

요구

사항

하에

모든

주에

서

시스

템을

구현

해야

함

플로

리다

주대

미네

소타

주

1990년

프로

젝트

시작

초기

의경

비예

상$32M

1998년

완료

로계

획

현재

109명

이작

업중

플로

리다

현재

109명

이작

업중

현재

까지

$170M

사용

(2002년

)

$230M

로추

정비

용정

정

2005년

으로

완료

시점

정정

IBM

컨설

턴트

투입

1999년

프로

젝트

시작

완료

계획

:

99년

9월

Phase 1

00년

중반

Phase II

미네

소타

00년

중반

Phase II

예상

비용

$1.1

M

2000년

초완

료

8명

총$1.1

M 소

요

1999년

프로

젝트

시작

예상

비용

$1.1

M

완료

계획

:

극과

극?

1990

년프

로젝

트시

작초

기의

경비

예상

$32M

1998

년완

료로

계획같은

일을

하는

시스템인데… 99년

9월

Phase 1

00년

중반

Phase II

2000년

전반

기완

료

8명

총$1.1

M 소

요

현재

109명

이작

업중

현재

까지

$170

M 사

용(2

002년

)$2

30M

로추

정비

용정

정20

05년

으로

완료

시점

정정

IBM

컨설

턴트

투입

왜?

왜?

성공

하는

프로

젝트

의특

징

무슨

특징

이있

었나

?

어떤

조건

과상

황이

그런

성공

을가

능하

게했

을까

?

전세

계에

성공

적인

팀들

을조

사했

더니

다음

7가

지공

통점

이있

었다

. 특

히처

음세

가지

는

성공

적인

팀의

7가

지특

징

7가

지공

통점

이있

었다

. 특

히처

음세

가지

는거

의모

두에

게해

당했

다.

지난

6개

월간

실행

되고

, 테

스트

했고

, 사

용가

능한

Fre

quent D

eliv

ery

지난

6개

월간

실행

되고

, 테

스트

했고

, 사

용가

능한

코드

를사

용자

커뮤

니티

에최

소2회

이상

제공

했는

가?

지난

3개

월간

최소

한번

은모

두모

여서

작업

습관

에대

해고

민하

고토

론해

봤는

가?

Reflective

Im

pro

vem

ent

무엇

이우

리의

속도

를높

이고

또무

엇이

속도

를떨

어뜨

리며

뭐를

개선

할수

있는

지토

론해

봤는

가?

당신

의질

문이

답을

가진

사람

의눈

혹은

귀에

도달

하는

데30초

미만

이걸

리는

가?

Osm

otic C

om

munic

ation

최소

며칠

에한

번은

다른

팀원

의대

화에

서뭔

가나

에게

유용

한것

을엿

듣는

가?

50%

이상

추정

이잘

못되

었다

고상

사에

게말

할수

있는

가?

매력

적인

이직

제안

이있

었다

고말

할수

있나

?

Pers

onal Safe

ty

팀회

의에

서스

케쥴

에대

해상

사에

게반

대표

현을

할수

있나

?

서로

의설

계에

대해

오랜

논쟁

후에

기분

좋게

dis

agre

e할

수있

나?

각자

자신

이해

야할

최고

우선

순위

일2개

가무

엇인

지모

든사

람이

알고

있나

?

Focus

최소

이틀

연속

, 매

회2시

간이

상인

터럽

트없

는시

간을

보장

받을

수있

나?

시스

템의

사용

에대

해질

문이

생긴

시점

부터

전문

사용

자가

답할

때까

지평

균3일

이하

가걸

리는

가?

Easy

Access to E

xpert U

sers

사용

자가

답할

때까

지평

균3일

이하

가걸

리는

가?

몇시

간이

내에

도가

능한

가?

Technic

al Envi

ronm

ent

with

Auto

mate

d T

ests

, C

onfigura

tion

Managem

ent, a

nd F

requent In

tegra

tion

물리

적으

로옆

에있

지않

으면

서시

스템

테스

트를

종료

할때

까지

자동

실행

할수

있는

가?

모든

개발

자가

자기

코드

를C

MS에

넣는

가? 주

당최

소2회

는통

합하

는가

?

eXtrem

e P

rogra

mm

ing

익스

트림

프로

그래

밍

사회

적변

화의

메커

니즘

개발

스타

일

XP란

?

개선

으로

가는

길

인간

성과

생산

성을

화해

하려

는시

도

소프

트웨

어개

발규

율(d

iscip

line)

개선

지금

상황

과상

관없

이여

러분

은언

제나

더나

아질

수있

다.

더나

아지

는일

은언

제나

스스

로부

터시

작할

수있

다.

더나

아지

는일

은언

제나

오늘

부터

시작

할수

있다

.

XP의

차별

성

짧은

개발

주기

점진

적계

획접

근방

법

비즈

니스

쪽의

변화

요구

를포

용

자동

화된

테스

트에

의존

커뮤

니케

이션

시구

두전

달,

테스

트, 소

스코

드에

의존

진화

적설

계

개인

들의

긴밀

한협

력에

의존

단기

적, 장

기적

모두

이득

이되

는실

천방

법에

의존

가치

가치

의사

소통

단순

성

피드

백피

드백

용기

존중

원칙

원칙

원칙

흐름받아들인 책임

인간

성경

제성

상호

이익

품질 개선

아기

발걸

음자

기유

사성

잉여

다양

성기회

실패

반성

원칙

흐름받아들인 책임

인간

성경

제성

상호

이익

품질 개선

아기

발걸

음자

기유

사성

잉여

다양

성기회

실패

반성

원칙

개선

아기

발걸

음자

기유

사성

다양

성잉

여

기회

실패

반성

상호

이익

품질

개선

아기

발걸

음자

기유

사성

원칙

개선기회

실패

반성 품질

상호

이익

실천

방법

실천

방법

10의

제곱

수들

초 분 시 반일

짝프

로그

래밍

테스

트우

선프

로그

래밍

10분

빌드

점진

적설

계

지속

적통

합

반일 일 주 월

정보

를제

공하

는작

업공

간

함께

앉기

전체

팀활

기찬

작업 여

유일

주일

별주

기스

토리

분기

별주

기

코드

공유

매일

배치

단일

코드

기반

점진

적배

치

근본

원인

분석

진짜

고객

참여

팀지

속성

팀크

기줄

이기

범위

협상

계약

사용

별지

불

코드

와테

스트

초 분 시 반일

짝프

로그

래밍

테스

트우

선프

로그

래밍

10분

빌드

점진

적설

계

지속

적통

합

반일 일 주 월

정보

를제

공하

는작

업공

간

함께

앉기

전체

팀활

기찬

작업 여

유일

주일

별주

기스

토리

분기

별주

기

코드

공유

매일

배치

단일

코드

기반

점진

적배

치

근본

원인

분석

진짜

고객

참여

팀지

속성

팀크

기줄

이기

범위

협상

계약

사용

별지

불

코드

와테

스트

적용

사례

적용

사례

Analy

sis

–D

esig

n –

Codin

g –

Testing -

Main

tenance

Analy

sis–

Desig

n –

Codin

g –

Testing -

Main

tenance

Epic

Use

r St

ory

(prioritize

d)

Use

r Re

sear

ch/A

naly

sis/

Model

Task

Ana

lysis/

Model

Task

Ana

lysis/

Model

Cont

extu

al Inq

uiry

Requi

rem

ents

Work

shop

Analy

sis

–D

esig

n–

Codin

g –

Testing -

Main

tenance

CRC C

ard

Whi

teboa

rd

Qui

ck D

esig

n Se

ssio

n

Spik

e So

lution

Spik

e So

lution

Light

-wei

ght

UM

L

Refa

ctoring

Sim

ple

Sys

tem

Analy

sis

–D

esig

n –

Codin

g–

Testing -

Main

tenance

Pair P

rogra

mm

ing

Test

Drive

n D

evel

opm

ent

Cont

inuo

us Int

egra

tion

Colle

ctiv

e Code

Ow

ners

hip

Colle

ctiv

e Code

Ow

ners

hip

Analy

sis

–D

esig

n –

Codin

g –

Testing

-M

ain

tenance

Four

Qua

dra

nts

Explo

rato

ry T

esting

Com

put

er A

ided

Tes

ting

Acc

epta

nce

Test

ing

Acc

epta

nce

Test

ing

Usa

bili

ty T

esting

Stre

ss T

esting

Bug H

unt

Analy

sis

–D

esig

n –

Codin

g –

Testing -

Main

tenance

Sim

ple

Conf

igur

atio

n M

anag

emen

t

Bug T

est

Root Cau

se A

naly

sis

……

Analy

sis

–D

esig

n –

Codin

g –

Testing –

Main

tenance

Learn

ing

Pair W

ork

Proje

ct R

etro

spec

tive

/Rev

iew

Inte

ration

Retrosp

ective

/Rev

iew

Dai

ly S

crum

Mee

ting

Dai

ly S

crum

Mee

ting

Self-

cont

rolle

d M

easu

rem

ent