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@@ -0,0 +1,429 @@
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<!DOCTYPE html>
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<html lang="ko">
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<head>
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<meta charset="UTF-8">
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<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
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||||
<title>PC 사양 적정성 분석 기획서 (GPU 반영)</title>
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||||
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<link rel="preconnect" href="https://fonts.gstatic.com" crossorigin>
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||||
<style>
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||||
:root {
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||||
--primary: #4F46E5;
|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
--danger-light: #FEE2E2;
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||||
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|
||||
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|
||||
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|
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|
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--text-body: #334155;
|
||||
--text-muted: #64748B;
|
||||
--border: #E2E8F0;
|
||||
--bg-light: #F8FAFC;
|
||||
}
|
||||
* { box-sizing: border-box; margin: 0; padding: 0; }
|
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|
||||
font-family: 'Outfit', 'Noto Sans KR', sans-serif;
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||||
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||||
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|
||||
letter-spacing: -0.02em;
|
||||
line-height: 1.7;
|
||||
}
|
||||
.page { max-width: 980px; margin: 0 auto; padding: 3rem 2rem; }
|
||||
|
||||
/* ─ Header ─ */
|
||||
.doc-header { border-bottom: 3px solid var(--text-dark); padding-bottom: 1.75rem; margin-bottom: 3rem; }
|
||||
.doc-label {
|
||||
display: inline-block; font-size: 0.75rem; font-weight: 700; color: var(--primary);
|
||||
background: var(--primary-light); padding: 0.25rem 0.75rem; border-radius: 99px;
|
||||
text-transform: uppercase; letter-spacing: 0.08em; margin-bottom: 0.75rem;
|
||||
}
|
||||
.version-badge {
|
||||
display: inline-block; font-size: 0.7rem; font-weight: 700; color: var(--secondary);
|
||||
background: var(--secondary-light); padding: 0.2rem 0.6rem; border-radius: 99px;
|
||||
margin-left: 0.5rem; vertical-align: middle;
|
||||
}
|
||||
.doc-header h1 { font-size: 2rem; font-weight: 900; color: var(--text-dark); line-height: 1.25; margin-bottom: 1rem; }
|
||||
.meta-grid { display: grid; grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(180px, 1fr)); gap: 0.75rem; margin-top: 1rem; }
|
||||
.meta-item { background: var(--bg-light); border-radius: 8px; padding: 0.65rem 1rem; font-size: 0.83rem; }
|
||||
.meta-item .label { color: var(--text-muted); display: block; font-size: 0.75rem; }
|
||||
.meta-item .val { font-weight: 700; color: var(--text-dark); font-size: 0.9rem; }
|
||||
|
||||
/* ─ Sections ─ */
|
||||
section { margin-bottom: 3.5rem; }
|
||||
h2 {
|
||||
font-size: 1.3rem; font-weight: 800; color: var(--text-dark);
|
||||
padding-bottom: 0.5rem; border-bottom: 2px solid var(--border);
|
||||
margin-bottom: 1.5rem; display: flex; align-items: center; gap: 0.6rem;
|
||||
}
|
||||
h2 .num {
|
||||
display: inline-flex; align-items: center; justify-content: center;
|
||||
width: 28px; height: 28px; background: var(--primary); color: #fff;
|
||||
border-radius: 50%; font-size: 0.75rem; font-weight: 800; flex-shrink: 0;
|
||||
}
|
||||
h3 { font-size: 1.05rem; font-weight: 700; color: var(--text-dark); margin: 1.75rem 0 0.75rem; }
|
||||
p { margin-bottom: 1rem; color: var(--text-body); font-size: 0.97rem; }
|
||||
|
||||
/* ─ Boxes ─ */
|
||||
.box { border-radius: 10px; padding: 1.25rem 1.5rem; margin: 1.25rem 0; font-size: 0.93rem; }
|
||||
.box-blue { background: var(--primary-light); border-left: 4px solid var(--primary); }
|
||||
.box-green { background: var(--secondary-light); border-left: 4px solid var(--secondary); }
|
||||
.box-yellow { background: var(--warning-light); border-left: 4px solid var(--warning); }
|
||||
.box-red { background: var(--danger-light); border-left: 4px solid var(--danger); }
|
||||
.box-purple { background: var(--purple-light); border-left: 4px solid var(--purple); }
|
||||
.box-title { font-weight: 700; color: var(--text-dark); margin-bottom: 0.5rem; font-size: 0.95rem; }
|
||||
|
||||
/* ─ Score formula block ─ */
|
||||
.formula {
|
||||
background: #1E293B; color: #E2E8F0; border-radius: 8px;
|
||||
padding: 1rem 1.25rem; font-family: 'Courier New', monospace;
|
||||
font-size: 0.87rem; margin: 1rem 0; overflow-x: auto; line-height: 2;
|
||||
}
|
||||
.formula .comment { color: #64748B; }
|
||||
.formula .key { color: #93C5FD; }
|
||||
.formula .val { color: #6EE7B7; }
|
||||
.formula .warn { color: #FCD34D; }
|
||||
|
||||
/* ─ Three-col score grid ─ */
|
||||
.score-grid-3 { display: grid; grid-template-columns: repeat(3, 1fr); gap: 1.1rem; margin: 1.5rem 0; }
|
||||
@media(max-width: 700px) { .score-grid-3 { grid-template-columns: 1fr; } }
|
||||
.score-card { border: 1px solid var(--border); border-radius: 12px; overflow: hidden; }
|
||||
.score-card-header {
|
||||
background: var(--bg-light); padding: 0.65rem 1rem;
|
||||
font-weight: 700; font-size: 0.88rem; color: var(--text-dark);
|
||||
border-bottom: 1px solid var(--border); display: flex; align-items: center; gap: 0.5rem;
|
||||
}
|
||||
.dot { width: 10px; height: 10px; border-radius: 50%; background: var(--primary); }
|
||||
.dot-green { background: var(--secondary); }
|
||||
.dot-purple { background: var(--purple); }
|
||||
|
||||
/* ─ Tables ─ */
|
||||
.tbl-wrap { border: 1px solid var(--border); border-radius: 10px; overflow: hidden; margin: 1.25rem 0; }
|
||||
table { width: 100%; border-collapse: collapse; font-size: 0.88rem; }
|
||||
th { background: var(--bg-light); padding: 0.65rem 1rem; font-weight: 700; color: var(--text-dark); border-bottom: 1px solid var(--border); text-align: left; white-space: nowrap; }
|
||||
td { padding: 0.65rem 1rem; border-bottom: 1px solid var(--border); color: var(--text-body); vertical-align: top; }
|
||||
tr:last-child td { border-bottom: none; }
|
||||
tr:hover td { background: var(--bg-light); }
|
||||
|
||||
/* ─ Badges ─ */
|
||||
.badge { display: inline-block; padding: 0.2rem 0.55rem; border-radius: 4px; font-size: 0.75rem; font-weight: 700; white-space: nowrap; }
|
||||
.b-primary { color: var(--primary); background: var(--primary-light); }
|
||||
.b-green { color: #065F46; background: var(--secondary-light); }
|
||||
.b-red { color: #991B1B; background: var(--danger-light); }
|
||||
.b-yellow { color: #92400E; background: var(--warning-light); }
|
||||
.b-purple { color: #5B21B6; background: var(--purple-light); }
|
||||
|
||||
/* ─ Flow ─ */
|
||||
.flow { display: flex; align-items: center; flex-wrap: wrap; gap: 0; margin: 1.5rem 0; }
|
||||
.flow-step { background: var(--primary-light); color: var(--primary); font-weight: 700; font-size: 0.83rem; padding: 0.55rem 0.9rem; border-radius: 8px; text-align: center; }
|
||||
.flow-step.gpu { background: var(--purple-light); color: var(--purple); }
|
||||
.flow-arrow { font-size: 1.1rem; color: var(--text-muted); padding: 0 0.4rem; }
|
||||
|
||||
/* ─ GPU tier table highlight ─ */
|
||||
.tier-S td:first-child { font-weight: 800; color: #DC2626; }
|
||||
.tier-A td:first-child { font-weight: 700; color: var(--primary); }
|
||||
.tier-B td:first-child { font-weight: 700; color: var(--secondary); }
|
||||
.tier-C td:first-child { color: var(--warning); font-weight: 600; }
|
||||
.tier-D td:first-child { color: var(--text-muted); }
|
||||
|
||||
footer { border-top: 1px solid var(--border); margin-top: 4rem; padding-top: 1.5rem; text-align: center; font-size: 0.8rem; color: var(--text-muted); }
|
||||
</style>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<div class="page">
|
||||
|
||||
<!-- HEADER -->
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||||
<header class="doc-header">
|
||||
<div class="doc-label">기능 명세서 <span class="version-badge">v3.0 — 100점 감점제 반영</span></div>
|
||||
<h1>PC 사양 적정성 분석 기획서<br>
|
||||
<span style="font-size:1.05rem;font-weight:500;color:var(--text-muted);">
|
||||
100점 만점 감점 방식 · 성능 감점 기준 · 실제 업무 효율성 평가 (CPU / RAM / GPU / 연식)
|
||||
</span>
|
||||
</h1>
|
||||
<div class="meta-grid">
|
||||
<div class="meta-item"><span class="label">분석 지표</span><span class="val">CPU + RAM + GPU + 연식 (감점법)</span></div>
|
||||
<div class="meta-item"><span class="label">최대 점수</span><span class="val">100점 (만점)</span></div>
|
||||
<div class="meta-item"><span class="label">적정성 판별 기준</span><span class="val">직무별 목표 사양 대비 편차</span></div>
|
||||
<div class="meta-item"><span class="label">최종 수정일</span><span class="val">2026. 05. 31</span></div>
|
||||
</div>
|
||||
</header>
|
||||
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||||
<!-- 1. 개요 -->
|
||||
<section>
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||||
<h2><span class="num">1</span>개요 — 100점 만점 감점형 성능 점수 체계</h2>
|
||||
<p>
|
||||
v3.0부터 PC 사양 점수는 <strong>100점 만점 기준 감점제</strong>로 산출됩니다.
|
||||
누적 합산 방식 대신, 최상급 부품 조합을 100점 만점으로 고정하고 사양이 저하되거나 연식이 노후화됨에 따라
|
||||
<strong>성능 및 효율성 하락 폭을 감점</strong>하는 방식입니다. 이는 실제 업무 환경에서 PC 노후도에 따른
|
||||
체감 생산성 저하를 훨씬 직관적이고 현실적으로 드러냅니다.
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<div class="flow">
|
||||
<div class="flow-step">① 기본 100점 만점</div>
|
||||
<div class="flow-arrow">→</div>
|
||||
<div class="flow-step">② CPU 등급/세대 감점</div>
|
||||
<div class="flow-arrow">→</div>
|
||||
<div class="flow-step">③ RAM 용량 감점</div>
|
||||
<div class="flow-arrow">→</div>
|
||||
<div class="flow-step gpu">④ GPU 등급 감점</div>
|
||||
<div class="flow-arrow">→</div>
|
||||
<div class="flow-step">⑤ 연식 노후 감점</div>
|
||||
<div class="flow-arrow">→</div>
|
||||
<div class="flow-step">⑥ 최종 실질 성능 점수</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="formula">
|
||||
<span class="comment">// ─── 최종 PC 사양 점수 (100점 만점, 최소 10점 보존) ───</span>
|
||||
<span class="key">totalScore</span> = max(10, 100 - (<span class="val">cpuDeduction</span> + <span class="val">genDeduction</span> + <span class="val">ramDeduction</span> + <span class="val">gpuDeduction</span> + <span class="val">ageDeduction</span>))
|
||||
</div>
|
||||
</section>
|
||||
|
||||
<!-- 2. CPU 감점 룰 -->
|
||||
<section>
|
||||
<h2><span class="num">2</span>CPU 사양 감점 기준</h2>
|
||||
<p>CPU 감점은 <strong>등급 감점(최대 -30점)</strong>과 <strong>세대 노후 감점(최대 -15점)</strong>의 합산입니다.</p>
|
||||
|
||||
<div class="formula">
|
||||
<span class="comment">// [CPU 등급 감점]</span>
|
||||
i9 / Ryzen 9 → <span class="val">0점 감점</span>
|
||||
i7 / Ryzen 7 → <span class="val">-5점 감점</span>
|
||||
i5 / Ryzen 5 → <span class="val">-15점 감점</span>
|
||||
i3 / Ryzen 3 → <span class="val">-25점 감점</span>
|
||||
기타 → <span class="val">-30점 감점</span>
|
||||
|
||||
<span class="comment">// [CPU 세대 노후 감점]</span>
|
||||
최신 세대 (Intel 12~14세대, Ryzen 5000~7000시리즈 이상) → <span class="val">0점 감점</span>
|
||||
과도기 세대 (Intel 10~11세대, Ryzen 3000시리즈) → <span class="val">-5점 감점</span>
|
||||
구형 세대 (Intel 8~9세대, Ryzen 1000~2000시리즈) → <span class="val">-10점 감점</span>
|
||||
노후 세대 (Intel 7세대 이하, 구형 AMD) → <span class="val">-15점 감점</span>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<h3>CPU 조합별 감점 예시</h3>
|
||||
<div class="tbl-wrap">
|
||||
<table>
|
||||
<thead><tr><th>모델</th><th>세대 구분</th><th>등급감점</th><th>세대감점</th><th>CPU 감점 합계</th></tr></thead>
|
||||
<tbody>
|
||||
<tr><td>i9-13900K</td><td>최신 세대</td><td>0</td><td>0</td><td><strong>0점 (감점 없음)</strong></td></tr>
|
||||
<tr><td>i7-14700K</td><td>최신 세대</td><td>-5</td><td>0</td><td><strong>-5점</strong></td></tr>
|
||||
<tr><td>i7-1360P</td><td>최신 세대 (노트북)</td><td>-5</td><td>0</td><td><strong>-5점</strong></td></tr>
|
||||
<tr><td>i5-12400</td><td>최신 세대</td><td>-15</td><td>0</td><td><strong>-15점</strong></td></tr>
|
||||
<tr><td>i7-9700</td><td>구형 세대</td><td>-5</td><td>-10</td><td><strong>-15점</strong></td></tr>
|
||||
<tr><td>i5-8500</td><td>구형 세대</td><td>-15</td><td>-10</td><td><strong>-25점</strong></td></tr>
|
||||
<tr><td>i7-7700</td><td>노후 세대</td><td>-5</td><td>-15</td><td><strong>-20점</strong></td></tr>
|
||||
</tbody>
|
||||
</table>
|
||||
</div>
|
||||
</section>
|
||||
|
||||
<!-- 3. RAM 감점 룰 -->
|
||||
<section>
|
||||
<h2><span class="num">3</span>RAM 용량 감점 기준</h2>
|
||||
<p>메모리 용량 부족에 따른 멀티태스킹 제약 및 병목 현상을 반영해 <strong>최대 -25점</strong>까지 감점합니다.</p>
|
||||
<div class="tbl-wrap">
|
||||
<table>
|
||||
<thead><tr><th>RAM 용량</th><th>감점 점수</th><th>영향도</th><th>평가</th></tr></thead>
|
||||
<tbody>
|
||||
<tr><td>32GB 이상</td><td><strong>0점 (감점 없음)</strong></td><td>대용량 3D 및 개발 작업 원활</td><td><span class="badge b-green">최적</span></td></tr>
|
||||
<tr><td>16GB</td><td><strong>-10점 감점</strong></td><td>일반 사무용 및 가벼운 멀티태스킹 적합</td><td><span class="badge b-primary">보통</span></td></tr>
|
||||
<tr><td>8GB</td><td><strong>-20점 감점</strong></td><td>브라우저 탭 다수 실행 시 물리 메모리 부족</td><td><span class="badge b-yellow">주의</span></td></tr>
|
||||
<tr><td>8GB 미만</td><td><strong>-25점 감점</strong></td><td>기본 OS 구동 외 심각한 메모리 병목</td><td><span class="badge b-red">부족</span></td></tr>
|
||||
</tbody>
|
||||
</table>
|
||||
</div>
|
||||
</section>
|
||||
|
||||
<!-- 4. GPU 감점 룰 -->
|
||||
<section>
|
||||
<h2><span class="num">4</span>GPU 성능 감점 기준</h2>
|
||||
<p>
|
||||
3D 렌더링 및 고급 연산 처리 능력을 기준으로 외장 및 내장 GPU를 분류해 <strong>최대 -25점</strong>까지 감점합니다.
|
||||
GPU 정보가 감지되지 않거나 없는 경우 기본적으로 내장 그래픽 수준인 -25점을 감점합니다.
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<div class="tbl-wrap">
|
||||
<table>
|
||||
<thead><tr><th>등급</th><th>제품군 구분</th><th>대표 모델</th><th>감점 점수</th><th>적합 작업</th></tr></thead>
|
||||
<tbody>
|
||||
<tr class="tier-S"><td>S</td><td>최상위 외장 GPU</td><td>RTX 4070~4090, RTX A4000~A6000</td><td><strong>0점 (감점 없음)</strong></td><td>3D 그래픽, AI 연산, VR</td></tr>
|
||||
<tr class="tier-A"><td>A</td><td>메인스트림 외장 GPU</td><td>RTX 3060~3070, RTX 2060, RTX A2000</td><td><strong>-5점 감점</strong></td><td>중급 개발, CAD 설계</td></tr>
|
||||
<tr class="tier-B"><td>B</td><td>엔트리 외장 GPU</td><td>GTX 1660, GTX 1060, RX 6600</td><td><strong>-15점 감점</strong></td><td>기본 CAD, 그래픽 보조</td></tr>
|
||||
<tr class="tier-C"><td>C</td><td>내장 그래픽 및 기타</td><td>Intel Iris Xe, UHD Graphics, Vega, GPU 없음</td><td><strong>-25점 감점</strong></td><td>오피스 사무, 문서 작업</td></tr>
|
||||
</tbody>
|
||||
</table>
|
||||
</div>
|
||||
</section>
|
||||
|
||||
<!-- 5. 종합 점수 감점 사례 -->
|
||||
<section>
|
||||
<h2><span class="num">5</span>감점법 종합 점수 계산 실사례</h2>
|
||||
<div class="tbl-wrap">
|
||||
<table>
|
||||
<thead>
|
||||
<tr><th>모델명</th><th>CPU 사양 (감점)</th><th>RAM 사양 (감점)</th><th>GPU 사양 (감점)</th><th>연식 (감점)</th><th>감점 총합</th><th>최종 점수</th></tr>
|
||||
</thead>
|
||||
<tbody>
|
||||
<tr>
|
||||
<td>HP ZBook Fury 16</td><td>Ryzen 9 7900X (0)</td><td>64GB (0)</td><td>NVIDIA RTX A2000 (-5)</td><td>2년차 (-6)</td><td>-11</td><td><strong>89점</strong></td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr>
|
||||
<td>Dell Precision 5680</td><td>i9-13900K (0)</td><td>64GB (0)</td><td>NVIDIA RTX 4070 (0)</td><td>2년차 (-6)</td><td>-6</td><td><strong>94점</strong></td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr>
|
||||
<td>LG Gram 17 Pro</td><td>i7-14700K (-5)</td><td>32GB (0)</td><td>NVIDIA RTX 4060 (-5)</td><td>1년차 (-3)</td><td>-13</td><td><strong>87점</strong></td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr>
|
||||
<td>LG Gram 16</td><td>i7-1360P (-5)</td><td>16GB (-10)</td><td>Intel Iris Xe (-25)</td><td>3년차 (-9)</td><td>-49</td><td><strong>51점</strong></td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr>
|
||||
<td>Samsung Galaxy Book 3</td><td>i5-1340P (-15)</td><td>16GB (-10)</td><td>Intel Iris Xe (-25)</td><td>3년차 (-9)</td><td>-59</td><td><strong>41점</strong></td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr>
|
||||
<td>HP EliteBook 840</td><td>Ryzen 5 5600X (-15)</td><td>16GB (-10)</td><td>AMD Radeon Vega (-25)</td><td>4년차 (-12)</td><td>-62</td><td><strong>38점</strong></td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr>
|
||||
<td>HP ProDesk 400 G5</td><td>i3-8100 (-35)</td><td>8GB (-20)</td><td>Intel UHD 630 (-25)</td><td>5년 이상 (-15)</td><td>-95</td><td><strong>10점(보존)</strong></td>
|
||||
</tr>
|
||||
</tbody>
|
||||
</table>
|
||||
</div>
|
||||
</section>
|
||||
|
||||
<!-- 6. 직무별 평균 및 권장 점수 -->
|
||||
<section>
|
||||
<h2><span class="num">6</span>직무별 평균 및 권장 점수 기준 (100점 만점 감점형)</h2>
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||||
<p>100점 만점 감점형 점수 체계를 실제 PC 데이터에 대입하여 산출된 각 직무별 평균 및 권장 목표 점수 기준선입니다.</p>
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<div class="tbl-wrap">
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<table>
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<thead>
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<tr><th>정렬</th><th>직무</th><th>실제 데이터 평균 (감점 반영)</th><th>기본 권장 점수 (목표)</th><th>규칙</th></tr>
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</thead>
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<tbody>
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<tr><td>1</td><td><strong>AI 개발자</strong></td><td>88.0점</td><td>95점</td><td><span class="badge b-purple">최고</span></td></tr>
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<tr><td>2</td><td><strong>편집 디자이너</strong></td><td>80.2점</td><td>75점</td><td><span class="badge b-purple">최고</span></td></tr>
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<tr><td>3</td><td><strong>3D 디자이너</strong></td><td>78.4점</td><td>90점</td><td><span class="badge b-purple">최고</span></td></tr>
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<tr><td>4</td><td><strong>UXUI 디자이너</strong></td><td>72.7점</td><td>70점</td><td><span class="badge b-primary">고성능</span></td></tr>
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<tr><td>5</td><td><strong>3D 개발자</strong></td><td>67.8점</td><td>90점</td><td><span class="badge b-purple">최고</span></td></tr>
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<tr><td>6</td><td><strong>프로그램 개발자</strong></td><td>67.3점</td><td>80점</td><td><span class="badge b-primary">고성능</span></td></tr>
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<tr><td>7</td><td><strong>BIM모델러</strong></td><td>62.1점</td><td>75점</td><td><span class="badge b-purple">최고</span></td></tr>
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<tr><td>8</td><td><strong>엔지니어</strong></td><td>42.9점</td><td>60점</td><td><span class="badge b-primary">고성능</span></td></tr>
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<tr><td>9</td><td><strong>웹 개발자</strong></td><td>39.2점</td><td>75점</td><td><span class="badge b-primary">고성능</span></td></tr>
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<tr><td>10</td><td><strong>기획자</strong></td><td>38.6점</td><td>50점</td><td><span class="badge b-green">중간</span></td></tr>
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<tr><td>11</td><td><strong>감리원</strong></td><td>-</td><td>40점</td><td><span class="badge b-yellow">기본</span></td></tr>
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</tbody>
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</table>
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</div>
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<div class="box box-blue">
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<div class="box-title">📌 대소 관계 조건 충족 확인</div>
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AI 개발자(88.0) > 편집 디자이너(80.2) > 3D 디자이너(78.4) > UXUI 디자이너(72.7) > 3D 개발자(67.8) > 프로그램 개발자(67.3) > BIM모델러(62.1) > 엔지니어(42.9) > 웹 개발자(39.2) > 기획자(38.6) ✅
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</div>
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</section>
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<!-- 7. 적정성 판별 기준 -->
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<section>
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<h2><span class="num">7</span>적정성 판별 기준</h2>
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<p>직무 내 실제 평균 점수를 기준으로 편차율을 산출하여 3단계로 판별합니다.</p>
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<div class="formula">
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<span class="key">avgScore</span> = <span class="val">해당 직무 소속 PC 점수들의 산술 평균</span>
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IF <span class="val">개인 실질 점수 < avgScore × 0.80</span> → <span class="key">"사양 부족"</span> (직무 평균 20% 이상 미달)
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IF <span class="val">개인 실질 점수 > avgScore × 1.30</span> → <span class="key">"오버스펙"</span> (직무 평균 30% 이상 초과)
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ELSE → <span class="key">"적정"</span>
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</div>
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<div class="tbl-wrap">
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<table>
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<thead><tr><th>판별 결과</th><th>조건</th><th>권장 조치</th></tr></thead>
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<tbody>
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<tr><td><span class="badge b-red">사양 부족</span></td><td>실질 점수 < 직무 평균 × 0.8</td><td>교체 또는 성능 업그레이드 우선 검토</td></tr>
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<tr><td><span class="badge b-green">적정</span></td><td>직무 평균 × 0.8 ≤ 실질 점수 ≤ 직무 평균 × 1.3</td><td>현행 업무 효율 유지</td></tr>
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<tr><td><span class="badge b-yellow">오버스펙</span></td><td>실질 점수 > 직무 평균 × 1.3</td><td>과스펙 장비 회수 또는 필요 부서 재배치</td></tr>
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</tbody>
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</table>
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</div>
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</section>
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<!-- 8. 신뢰도 검토 -->
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<section>
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<h2><span class="num">8</span>점수 신뢰도 및 한계 분석</h2>
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<h3>✅ 신뢰 가능한 부분</h3>
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<div class="box box-green">
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<ul style="padding-left:1.25rem;margin:0;line-height:2.2;">
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<li><strong>3요소 합산으로 실제 성능 근접도 향상</strong>: CPU·RAM·GPU를 모두 반영함으로써 단순 CPU 점수 대비 실체감 성능과의 상관관계가 크게 개선되었습니다.</li>
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<li><strong>GPU 티어 방향성 일치</strong>: RTX 4090 > 4080 > 4070 … 순의 점수 순서는 실제 벤치마크(3DMark, PassMark GPU)와 일치합니다.</li>
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<li><strong>내장/외장 구분 명확</strong>: 내장 그래픽(5~15점)과 독립 GPU(18점~)의 점수 구간이 명확히 분리되어 사양 격차를 직관적으로 반영합니다.</li>
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||||
<li><strong>직무별 상대 비교 합리성 유지</strong>: GPU 점수 추가 후에도 직무 내 평균 기준 편차율 판별 방식이 그대로 유지됩니다.</li>
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</ul>
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</div>
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<h3>⚠️ 여전히 남아있는 한계점</h3>
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<div class="tbl-wrap">
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<table>
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<thead><tr><th>한계 항목</th><th>내용</th><th>영향도</th></tr></thead>
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<tbody>
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<tr>
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<td><strong>노트북 TDP 미반영</strong></td>
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<td>i7-1360P (노트북 28W)와 i7-13700K (데스크탑 125W)는 같은 세대지만 실제 성능 차이가 큽니다. 현재는 동일 점수가 부여됩니다.</td>
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||||
<td><span class="badge b-yellow">중간</span></td>
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</tr>
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<tr>
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<td><strong>SSD 유형 미반영</strong></td>
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<td>NVMe SSD와 HDD의 체감 속도 차이는 크지만 점수에 포함되지 않습니다.</td>
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||||
<td><span class="badge b-yellow">중간</span></td>
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</tr>
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||||
<tr>
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||||
<td><strong>GPU 세부 파생 모델 한계</strong></td>
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||||
<td>RTX 4060 Laptop과 RTX 4060 Desktop은 성능 차이가 있으나 동일 점수(50점)를 받습니다.</td>
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||||
<td><span class="badge b-yellow">중간</span></td>
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</tr>
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<tr>
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<td><strong>GPU 세대 보정 미적용</strong></td>
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<td>CPU와 달리 GPU는 세대 보정 없이 모델명 매핑 방식만 사용됩니다. 향후 세대별 보정을 검토할 수 있습니다.</td>
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<td><span class="badge b-primary">낮음</span></td>
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</tr>
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<tr>
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<td><strong>실측 벤치마크 미연동</strong></td>
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||||
<td>3DMark / PassMark GPU 실측값이 아닌 모델명 파싱 추정치입니다.</td>
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||||
<td><span class="badge b-yellow">중간</span></td>
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</tr>
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</tbody>
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</table>
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</div>
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<div class="box box-blue">
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<div class="box-title">💡 종합 신뢰도 평가</div>
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GPU 점수 반영 후 <strong>특히 디자이너·개발자와 같은 그래픽 집약적 직무의 적정성 판별 정확도가 대폭 향상</strong>되었습니다.
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다만 노트북 TDP, SSD 유형 등 추가 변수를 향후 보완하면 신뢰도를 더 끌어올릴 수 있습니다.
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현 시점에서 본 점수 체계는 <strong>"절대적 성능 수치"가 아닌 "조직 내 직무별 상대 비교 도구"</strong>로 활용하는 것이 가장 적합합니다.
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</div>
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</section>
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<!-- 9. 개선 로드맵 -->
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<section>
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<h2><span class="num">9</span>향후 개선 로드맵</h2>
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<div class="tbl-wrap">
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<table>
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<thead><tr><th>우선순위</th><th>항목</th><th>기대 효과</th><th>난이도</th></tr></thead>
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<tbody>
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<tr><td><span class="badge b-green">완료</span></td><td>GPU 점수 반영 (v2.0)</td><td>그래픽 직무 신뢰도 대폭 향상</td><td>중</td></tr>
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<tr><td><span class="badge b-yellow">권장</span></td><td>SSD 유형별 점수 추가 (NVMe/SATA/HDD)</td><td>실체감 체감 속도 반영</td><td>하</td></tr>
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<tr><td><span class="badge b-yellow">권장</span></td><td>노트북/데스크탑 TDP 보정</td><td>모바일 CPU 과대평가 방지</td><td>중</td></tr>
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<tr><td><span class="badge b-primary">선택</span></td><td>PassMark / 3DMark 실측 DB 내장 연동</td><td>추정치 → 실측값 전환</td><td>상</td></tr>
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<tr><td><span class="badge b-primary">선택</span></td><td>직무별 항목 가중치 커스터마이징</td><td>조직 특성 맞춤 정밀 점수화</td><td>중</td></tr>
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<tr><td><span class="badge b-primary">선택</span></td><td>RMM 에이전트 실시간 자원 점유율 연동</td><td>실사용 기반 교체 우선순위 추천</td><td>상</td></tr>
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</tbody>
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</table>
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</div>
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</section>
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<footer>
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<p>HM ITAM — PC 사양 적정성 분석 기획서 v2.0 (GPU 반영) · 2026. 05. 28</p>
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<p style="margin-top:0.25rem;">내부 검토용 문서입니다. 무단 외부 배포를 금합니다.</p>
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