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다양한 형태의 데이터 입력을 지원하는 AHP 시스템 개발 및 전략적 의사 결정에의 응용
Development of Various Input Supporting AHP System and Its Application to Strategic Decision Making 원문보기

산업공학 = IE Interfaces, v.24 no.3, 2011년, pp.210 - 219  

최상현 (충북대학교 경영정보학과) ,  김진욱 (경상대학교 산업시스템공학부.공학연구원) ,  한관희 (경상대학교 산업시스템공학부.공학연구원)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The traditional AHP(Analytic Hierarchy Process) is to evaluate subjectively the alternatives in the view point of each of criteria and has been widely used at the fields of real world application. The AHP has some drawbacks that makes it difficult to keep the consistency of decision makers' input an...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 시스템은 Saaty의 AHP의 장점을 이용하면서 AHP의 기준간 혹은 기준별 대안간 평가값 입력시 범용적 데이터를 활용할 수 있는 방법론에 기반을 두고 있다. 마지막으로 정성적 판단과 정량적 판단이 동시에 필요한 전략산업 선정 문제에 적용하여 활용 가능성을 검증하고자 한다.
  • 본 연구에서는 정량적 수치, 정성적 척도값, 퍼지 척도 등의 다양한 입력 방법을 반영할 수 있는 방법론을 제안하고 범용데이터 기반 AHP 시스템을 개발하고자 한다. 본 시스템은 Saaty의 AHP의 장점을 이용하면서 AHP의 기준간 혹은 기준별 대안간 평가값 입력시 범용적 데이터를 활용할 수 있는 방법론에 기반을 두고 있다. 마지막으로 정성적 판단과 정량적 판단이 동시에 필요한 전략산업 선정 문제에 적용하여 활용 가능성을 검증하고자 한다.
  • 본 연구에서는 다 기준 의사결정에서 많이 사용되는 AHP의 한계점을 보완할 수 있는 Hybrid-AHP 방법을 제안하였다. 본 방법론은 기존의 9점 쌍대비교 척도 이외에도 정량적 값을 직접 입력할 수도 있으며, 퍼지 쌍대비교 척도도 활용할 수 있다.
  • 하지만 실제 문제에서는 기준별로 대안의 정성적인 주관적 평가값 입력 뿐만 아니라 정량적인 실측값을 직접 입력할 수 있도록 지원된다면 평가자의 입력의 편의성이 향상될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 이와 같이 다양한 입력 방법을 반영할 수 있는 범용적 AHP 시스템을 제안하고자 한다.
  • 본 연구에서는 전통적 AHP에서 비교 대상의 데이터의 형태에 따른 선택적 비교를 가능하게 하는 체계를 제시하였다. 그리고 기준에 대한 비교 방법과 기준대비 대안의 비교 방법의 정리를 통해 빠른 비교 방법을 선택할 수 있게 하였다.
  • 본 연구에서는 정량적 수치, 정성적 척도값, 퍼지 척도 등의 다양한 입력 방법을 반영할 수 있는 방법론을 제안하고 범용데이터 기반 AHP 시스템을 개발하고자 한다. 본 시스템은 Saaty의 AHP의 장점을 이용하면서 AHP의 기준간 혹은 기준별 대안간 평가값 입력시 범용적 데이터를 활용할 수 있는 방법론에 기반을 두고 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
계층분석방법은 무엇인가? 계층분석방법(Analytic Hierarchy Process : AHP)은 Saaty에 의해 제안된 의사결정방법론으로, 주어진 의사결정 문제를 계층화 한 뒤, 상위계층에 있는 한 요소의 관점에서 직계 하위계층에 있는 요소들의 상대적 중요도 또는 가중치를 쌍대비교에 의해 측정하는 방식을 통하여 계층에 있는 대안들의 가중치 또는 우선순위를 구할 수 있도록 해 주는 기법이다(Kim et al., 2003; Saaty, 1997). AHP는 의사결정자의 오랜 경험이나 직관 등을 정성적인 평가값으로 처리하기 때문에 쉽게 적용이 가능하다.
퍼지 AHP는 무엇인가? 퍼지 AHP은 쌍대비교 과정에서 인간의 판단에 내재된 불명확하고 애매한 불확실성을 다루기 위해 쌍대비교의 결과를 퍼지수로 변환하여 평가기준이나 대안의 상대적 중요도를 도출하기 위한 의사결정도구이다(Park et al., 2007). 퍼지숫자를 이용하여 쌍대비교를 하는 것은 동일하나, 사용하는 숫자가 퍼지수를 사용하는 차이가 있다.
AHP는 어떻게 수행되나? 단계 1 : 의사 결정 문제의 의사 결정 기준들 간의 관계를 분석하여 계층 구조를 형성한다. 단계 2 : 각 계층내의 의사 결정 기준들의 쌍대비교를 수행한다. 단계 3 : 쌍대비교 행렬로부터 각 계층내의 의사 결정 기준들의 상대적 중요도를 계산한다. 단계 4 : 각 계층별로 얻어진 기준들의 중요도를 결합하여 대안들의 중요도를 계산한다.
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참고문헌 (16)

  1. Albright, S. C. (2007), VBA for Modelers-Developing Decision Support Systems with Microsoft Excel Second edition, Thomson Brooks/Cole. 

  2. Chang, D. Y. (1996), Applications of the extent analysis method in fuzzy AHP, European Journal of Operation Research, 95(3), 649-655. 

  3. Cheng, C. H. (1999), Evaluating weapon systems using ranking fuzzy numbers, Fuzzy Sets and Systems, 107, 25-35. 

  4. Choi, S. H., Kim, J. W., and Han, K. H. (2010), Development of Hybrid-AHP system and its application for both quantitative and qualitative assessment values, Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society, 689-697. 

  5. Hwang, J. S. and Lee, C. S. (2004), A Risk Management Method Using Fuzzy Theory for Early Construction Stage, Journal of the Architecture and Urban Research Information Center, 5(2), 136-143. 

  6. Kim, S. H., Jung, B. H., and Kim, J. K. (2003), Decision Analysis and Application, Youngji Moonhwasa, Seoul, Korea. 

  7. Kwak, S. J., Yoo, S. J., and Heo, J. Y. (2003), Fuzzy Decision making Analysis for Public Assessment of Dam Construction, The Korea Spatial planning Review, 38, 107-121. 

  8. Lee, C. J., L, G., and Won, J. S. (2009), An Analysis of the BIM Software Selection Factor, Journal of the Architectural Institute of Korea, 25(7), 153-163. 

  9. Lee, D. U. and Kim, Y. S. (2003), A Study on the Cost Risk Analysis for Construction Projects using fuzzy-AHP Method, Journal of the Architectural Institute of Korea, 19(4), 169-176. 

  10. Lee, H. S., Han, D. H. and Choi, Y. J. (2006), A Study on Service Quality Measurement Using Triangular Fuzzy Number(TFN) and Analytic Hierarchy Process(AHP), Journal of the Society of Korea Industrial and Systems Engineering. 

  11. Lee, K. H. and Oh, K, R. (1997), Fuzzy Theory and Application Volume I: Theory, Hongrung Publishing Company, Seoul, Korea. 

  12. Lee, S. H. and Yun, D. G. (2003), Using Fuzzy Numbers to Evaluate Service Quality(FR-SERVQUAL), Journal of the Society of Korea Industrial and Systems Engineering, 27(3), 66-74. 

  13. Park, C. G., Nam, J. H., Lee, Y. G., Kim, K. H., and Choi, G. R. (2007), The Consideration of Evaluator's Confidence and Risk Attitude in Fuzzy AHP, Journal of the Society of Korea Industrial and System Engineering, 30(1), 89-95. 

  14. Saaty, T. L. and Vargas, L. G. (2001), Model, Methods, Concepts and Application of the Analytic Hierarchy Process, Kluwer Academic Publishers, Boston 

  15. Saaty, T. L. (1997), A Scaling Method for Priorities in Hierarchical Structures, Journal of Mathematical Psychology, 15, 234-281. 

  16. Yang, Y. Q., Wang, S. Q., and Dulaimi, M. (2003), A Fuzzy Quality Function Deployment System for Buildable Design Decision-makings, Automation in construction, 12, 381-393. 

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