핵심 인사이트 (3줄 요약)

  1. 데이터 논리적 그룹화: 기능점수(FP) 산정 시 물리적 테이블 단위가 아닌, 사용자 관점에서 의미 있는 논리적 데이터 집합으로 기능을 측정함.
  2. 내부/외부 구분: 어플리케이션 내부에서 유지관리되는 데이터(ILF)와 타 시스템에서 참조만 하는 데이터(EIF)를 명확히 분리하여 규모를 산정함.
  3. 복잡도 결정: 데이터 요소(DET)와 레코드 요소(RET)의 개수를 기준으로 저/중/고 복잡도를 판단하여 가중치를 부여함.

Ⅰ. 개요 (Context & Background)

정확한 소프트웨어 비용 산정은 프로젝트 성공의 핵심이다. 기능점수(Function Point, FP) 방식은 사용자 관점에서 소프트웨어가 제공하는 기능을 정량화한다. 그 중 **데이터 기능(Data Functions)**은 어플리케이션이 사용자에게 정보를 제공하기 위해 유지하거나 참조하는 논리적인 파일 덩어리를 의미하며, 이는 전체 FP 산정의 기초가 되는 정적 데이터 구조의 크기를 결정한다.

Ⅱ. 아키텍처 및 핵심 원리 (Deep Dive)

[ Target Application ]
          |
    +-----+-----------------+
    |  [ ILF ] (Internal)   | <--- (Maintain: Add, Change, Delete)
    |  - User Data          |
    +-----------------------+
          |
    +-----+-----------------+
    |  [ EIF ] (External)   | <--- (Reference only)
    |  - System B Data      |
    +-----------------------+

Bilingual ASCII Diagram:
+---------------------------+       +---------------------------+
|    Application Boundary   |       |     External Boundary     |
|    (애플리케이션 경계)    |       |     (외부 시스템 경계)    |
+-------------+-------------+       +-------------+-------------+
              |                                   |
      +-------v-------+                   +-------v-------+
      |      ILF      |                   |      EIF      |
      | (Internal Logi| <---------------+ | (External Inter|
      |   cal Files)  |    (Reference)    |   face Files)  |
      +---------------+                   +---------------+
      (관리 대상 데이터)                   (참조 대상 데이터)
  • ILF (Internal Logical File): 애플리케이션 경계 내부에서 유지(Update)되는 논리적 데이터 그룹.
  • EIF (External Interface File): 다른 애플리케이션 경계에서 유지되며, 현재 애플리케이션에서는 참조(Read) 목적으로만 사용하는 데이터 그룹.
  • 측정 기준:
    • DET (Data Element Type): 사용자 식별이 가능한 유일한 필드(컬럼) 수.
    • RET (Record Element Type): 논리적인 서브 레코드 또는 연관 테이블 그룹 수.

Ⅲ. 융합 비교 및 다각도 분석 (Comparison & Synergy)

구분내부 논리 파일 (ILF)외부 연계 파일 (EIF)
정의어플리케이션 내에서 생성/수정타 시스템에서 생성, 본 시스템은 참조만
유지보수 책임해당 어플리케이션에 있음타 어플리케이션에 있음
FP 가중치상대적으로 높음 (저:7, 중:10, 고:15)상대적으로 낮음 (저:5, 중:7, 고:10)
주요 식별 기준사용자 관점의 논리적 데이터 집합인터페이스를 통한 데이터 공유 파일

Ⅳ. 실무 적용 및 기술사적 판단 (Strategy & Decision)

기술사적 판단: 데이터 기능을 정확히 식별하기 위해서는 물리적인 DB 스키마에 매몰되지 않는 논리적 관점(User View) 유지가 필수적이다.

  1. 정규화 vs FP: DB 설계 시 성능을 위해 테이블을 분리(정규화)하더라도, 사용자 관점에서 하나의 관리 대상이면 1개의 ILF로 산정해야 함.
  2. 코드성 데이터: 단순 코드 테이블은 ILF로 산정할지, 아니면 다른 ILF의 속성(DET)으로 볼지 업무 중요도에 따라 결정해야 함 (실무적으로는 핵심 마스터 데이터만 ILF로 간주).
  3. 공공사업 가이드: 국내 공공 SW 사업에서는 한국소프트웨어산업협회(KOSA) 가이드를 준수하며, 특히 ILF와 EIF의 복잡도 판정 시 DET/RET 증빙 자료를 철저히 관리해야 정산 시 분쟁을 예방할 수 있음.

Ⅴ. 기대효과 및 결론 (Future & Standard)

데이터 기능 산정은 데이터 모델링(DA)의 성숙도와 직결된다. 정확한 ILF/EIF 식별은 개발 공수 예측의 정확도를 높이고, 데이터 품질 관리의 시발점이 된다. 향후 클라우드 기반의 데이터 레이크나 NoSQL 환경에서도 사용자 관점의 논리적 데이터 그룹화 원칙은 FP 산정의 변함없는 표준 아키텍처 원칙으로 남을 것이다.

📌 관련 개념 맵 (Knowledge Graph)

  • 상위 개념: SW 규모 산정, 기능점수(Function Point)
  • 하위 개념: DET(데이터 요소), RET(레코드 요소), 논리적 파일
  • 연관 개념: 트랜잭션 기능(EI, EO, EQ), 데이터 모델링(ERD)

👶 어린이를 위한 3줄 비유 설명

  1. ILF: 내가 직접 쓰고 정리하는 '나의 일기장'이에요. 내가 내용을 바꾸고 지울 수 있죠.
  2. EIF: 도서관에서 빌려온 '백과사전'이에요. 내용은 읽을 수 있지만, 내가 그 책에 글을 쓸 수는 없어요.
  3. 이 두 가지 책이 얼마나 두껍고 내용이 많은지를 보고, 숙제(개발)가 얼마나 힘든지 계산하는 방법이에요.