[논문]AHP와 TOPSIS 융합 방법론을 이용한 국가 사이버 역량 강화 방안

배선하; 박상돈; 김소정

[국내논문] AHP와 TOPSIS 융합 방법론을 이용한 국가 사이버 역량 강화 방안
The Enhancement Strategy on National Cyber Capability Using Hybrid Methodology of AHP and TOPSIS 원문보기

융합보안논문지 = Convergence security journal, v.15 no.4, 2015년, pp.43 - 55

배선하 (국가보안기술연구소) , 박상돈 (국가보안기술연구소) , 김소정 (국가보안기술연구소)

초록
AI-Helper

ICT가 사회 주요 기반 구조로 자리매김 함에 따라 사이버 역량 강화 필요성이 대두되고 있다. 그러나 국내에 효과적인 사이버 역량 평가 방법론이 존재하지 않아 우리나라의 사이버 역량을 평가하고, 이에 기반한 역량 강화 방안 마련이 어려운 실정이다. 사이버 역량 평가는 우리의 사이버 역량 실태를 점검하여 정책 방향 수립에 활용하고 효과적인 예산 편성을 위한 근간을 제공할 수 있다. 그러나 현실적으로 사이버 역량 평가 항목이 다양하고, 각 항목의 판단 척도가 상이하여 의사 결정자가 판단하는데 어려움이 존재한다. 이에 본 논문에서는 AHP와 TOPSIS를 융합한 사이버 역량 평가 방법론을 제안하였다. AHP는 다양한 평가 항목간의 중요도 판별에 활용하고, TOPSIS는 평가 대상국 간의 순위 판별에 활용하였고, 가상 실험 데이터를 이용하여 주요 4개국에 대한 평가를 수행하였다. 실험 결과 제안한 사이버 평가 방법론은 AHP를 이용한 사이버 평가에 비해 평가 항목과 평가 대상국의 확장이 가능하고, 보다 정교한 수학적 기반을 통해 객관적인 평가가 가능한 것으로 나타났다.

Abstract ▼ AI-Helper

The effective cyber capability assessment methodology does not exist, it's difficult to check the current state of the our country's cyber capabilities and to establish cyber capability enhancement plan based on the result of assessment. The cyber capability assessment is necessary in order to determine the current level of the country, establish policy directions and provide the basis for effective budgeting. But assessment of national cyber capability is multi-criteria decision makink problem. In this paper develops an assessment model based on the AHP and TOPSIS. AHP is used to determine weight of the criteria and TOPSIS method is used to obtain final ranking. We also introduce the result of four major nations cyber capability assessment using the proposed methodology. The experiment used the virtual experimental data. And the result show that the proposed methodology can expand the number of criteria and alternatives for assessment and provide more sophisticated mathematical base for objective assessment comparing methodology using AHP only.

Keyword

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

이와 같이 국가의 사이버 역량을 평가하기 위해서는 법, 제도, 경제, 사회, 기술 등 다양한 항목에 대한 종합적인 평가가 필요하다고 할 수 있겠다. 이에 평가항목의 속성이 다양하고, 항목 간에 중요도 및 척도가 상이하여 합리적인 의사결정과 객관적 판단하기 어려울 경우 평가 항목을 분류하고, 각 항목 간의 선호도 및 가중치를 산출하여 의사결정을 돕는 다기준 의사결정방법을 사이버 역량 평가에 적용하여 보다 객관적인 평가를 수행하고자 한다.
따라서 본 논문에서는 널리 알려진 다기준 의사결정방법 5가지인 MAUT, AHP, PROMETHEE, ELECTRE, TOPSIS에 대한 이론적 고찰과 사이버 역량 평가에 적합한 방법론을 선정을 위한 분석을 수행 하였다. 그 결과 AHP와 TOPSIS를 융합한 사이버 역량 평가 방법론을 제안하였다.
따라서 이에 대한 개선이 필요하기 때문에 기존의 AHP를 이용한 사이버 역량 평가 모델을 개선한 AHP와 TOPSIS를 융합한 새로운 사이버 역량 평가 모델을 제안하고자 한다.
사이버 방어 역량 평가는 평가 대상 및 항목이 다양하고, 평가 항목에 대한 충분한 근거 자료 확보가 어렵기 때문에 사전에 가중치 및 선호 함수를 결정짓기가 어렵다는 특성을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 사이버 역량의 특성을 반영하여 평가 수행을 위해 AHP와 TOPSIS를 융합한 방법론을 제안한다.

가설 설정

순위선호라는 것은 평가 대상a가 대상b에 비해 미흡하지 않은 대상이라고 판단되면, 대상a와 대상b의 수학적 지배관계가 존재하지 않더라도 대상 a를 선택 하려는 의사결정자의 주관적 선호 성향을 의미한다[12]. 따라서, 순위선호방법에서는 선호의 비추이성과 평가 대상의 비교 불가능성을 가정하고 있다.

제안 방법

따라서 본 논문에서는 널리 알려진 다기준 의사결정방법 5가지인 MAUT, AHP, PROMETHEE, ELECTRE, TOPSIS에 대한 이론적 고찰과 사이버 역량 평가에 적합한 방법론을 선정을 위한 분석을 수행 하였다. 그 결과 AHP와 TOPSIS를 융합한 사이버 역량 평가 방법론을 제안하였다.
단계 4. 획득된 정보를 이용하여 종합 목표에 여러 속성들이 얼마나 기여하는가를 나타내는 다속성 효용 함수를 구성한다.
단계 4. 산출된 비교 항목의 중요도를 세 번째 단계에서 산출된 결과에 곱하여 최종 순위를 수치적으로 산출한다.
선호함수는 (그림 1)과 같이 이분형(Usual criterion), U형(U-shape criterion), V형(V-shape criterion), 계단형(Level criterion), 선형(V-shape with indifference criterion), 가우스형(Gaussian criterion) 6가지이고, 각 선호함수에 필요한 선호 임계치를 사용한다. 선호함수와 선호임계치는 의사결정자의 주관에 의존한다[14].
먼저, Delphi 방법을 통해 평가 항목을 결정하고, 다음 AHP를 이용하여 항목의 가중치를 산출하였다. 마지막으로 가중치와 동일하게 AHP를 이용하여 대상 간의 평가 순의를 획득하였다. 평가 항목이 많을 경우 의사결정자가 판단해야할 평가 횟수가 급증하는 단점을 보완하기 위해서 AHP와 Likert 중 선택하여 설문을 수행할 수 있도록 개발하였다.
마지막으로 가중치와 동일하게 AHP를 이용하여 대상 간의 평가 순의를 획득하였다. 평가 항목이 많을 경우 의사결정자가 판단해야할 평가 횟수가 급증하는 단점을 보완하기 위해서 AHP와 Likert 중 선택하여 설문을 수행할 수 있도록 개발하였다.
국가보안기술연구소의 사이버 역량 평가 모델 개발로 주변국과 우리나라의 사이버 역량을 비교를 시도하였고, 공격과 방어 측면에서 개선점 및 강화 방안을 마련할 수 있는 기초를 마련하였다.
앞에서 다양한 다기준 의사결정방법에 대해서 이론적으로 고찰하고, 장단점을 비교 분석하였다. 그러나 어느 특정 기법도 모든 상황에서 우월한 방법이라고 단정 짓기는 어렵다.
TOPSIS의 장점은 유클리디안 거리를 이용하여 평가 대상국 간의 순위를 판별하는 데 있어 정교한 수학적 기반을 제공한다는 점이다. AHP와 TOPSIS의 장점을 융합하기 위해서 AHP를 이용하여 평가 항목 간의 가중치를 산출하고, TOPSIS 절차에 AHP에 의해 산출된 가중치를 이용하여 최종 평가 대상들 간의 우선순위를 도출한다. AHP와 TOPSIS를 이용한 사이버 역량 평가 방법의 절차는 (그림 3)과 같다.
제안한 AHP와 TOPSIS를 융합한 다기준 의사결정 방법론을 사이버 역량 평가에 적용하기 위하여 다음과 같이 가상의 데이터를 이용하여 방어 역량에 평가 시험을 수행하였다.
단계 1. AHP에 의해 산출된 의사결정 행렬의 모든 성능 점수를 수식(20)을 이용하여 정규화한 행렬 r_ij를 구한다.
사이버 역량 평가는 평가 항목과 평가 대상이 다양한 다기준 의사결정 문제이다. 이에 널리 알려진 다기준 의사결정방법 5가지인 MAUT, AHP, PROMETHEE, ELECTRE, TOPSIS를 분석하고, 그 결과 사이버 역량 평가의 특성을 반영하여 AHP와 TOPSIS를 융합한 새로운 사이버 역량 평가 방법론을 제안하였다.

대상 데이터

대상의 평가 순위는 PROMETHEE Π에 의해서 순 흐름량인 Φ에 의해 결정된다.
평가 대상은 한국, 러시아, 중국, 미국 4개국으로 선정하였으며, 방어 역량을 위한 평가 항목은 국가 정보 보호 백서의 국가·공공부문 평가 항목 중 4가지 항목인 조직, 인력 역량, 교육, 예산에 대해서 실험을 수행하였다[25].
평가 대상은 한국, 러시아, 중국, 미국 4개국으로 선정하였으며, 방어 역량을 위한 평가 항목은 국가 정보 보호 백서의 국가·공공부문 평가 항목 중 4가지 항목인 조직, 인력 역량, 교육, 예산에 대해서 실험을 수행하였다[25]. 실험은 실제 전문가 수렴 데이터 아닌 가상의 데이터로 수행되었다.

이론/모형

먼저, Delphi 방법을 통해 평가 항목을 결정하고, 다음 AHP를 이용하여 항목의 가중치를 산출하였다. 마지막으로 가중치와 동일하게 AHP를 이용하여 대상 간의 평가 순의를 획득하였다.
사이버 방어 역량 평가를 위한 의사결정 행렬은 기존의 사이버 역량 평가 모델에 적용되었던 AHP를 이용하여 산출되었다.
AHP와 TOPSIS를 융합한 방법론을 이용한 사이버 역량 평가 방법은 AHP 방법만을 이용한 사이버 역량 평가가 평가 대상이 제한적이었던 문제점을 개선하고, 평가 대상과 평가 항목이 늘어나도 보다 객관적인 평가가 가능하다는 장점을 가지고 있다. 또한 선호의 비추이성 오류를 갖고 있던 AHP의 수학적 선호 과정 계산 방법을 개선하여, AHP는 평가 항목의 가중치를 도출하는 데에 활용하고, 평가 대상국의 순위를 판별하는 데에는 TOPSIS를 활용하였다. TOPSIS는 유클리 디안 거리를 이용하여 순위 판별에 AHP 보다 정교한 수학적 기반을 제공하는 것으로 분석되었다.

성능/효과

또한 선호의 비추이성 오류를 갖고 있던 AHP의 수학적 선호 과정 계산 방법을 개선하여, AHP는 평가 항목의 가중치를 도출하는 데에 활용하고, 평가 대상국의 순위를 판별하는 데에는 TOPSIS를 활용하였다. TOPSIS는 유클리 디안 거리를 이용하여 순위 판별에 AHP 보다 정교한 수학적 기반을 제공하는 것으로 분석되었다.

후속연구

추후 AHP와 TOPSIS를 이용한 사이버 역량 평가 방법에 대한 실제 전문가 실험을 통하여 제안한 방법의 효용성을 입증할 필요가 있다.
세부 평가 항목 선정을 위해서는 BAH의 사이버 파워 평가 항목, BSA의 유럽 사이버 보안 평가 항목, RAND 연구소의 사이버 방어 평가 항목 등 기존의 미국과 유럽에서 사이버 역량 평가에서 활용되었던 항목을 종합적으로 분석할 필요가 있다. 그 중 국내 사이버 환경에 적합한 항목을 선별하고, 국내 정책 방향에 부합하는 국가정보보호 백서의 국가·공공 부문 평가 항목과 망 분리 여부 등을 융합하여 사이버 역량 평가를 위한 세부 평가 항목을 구체화하는 추가적인 연구가 필요할 것으로 보인다.
세부 평가 항목 선정을 위해서는 BAH의 사이버 파워 평가 항목, BSA의 유럽 사이버 보안 평가 항목, RAND 연구소의 사이버 방어 평가 항목 등 기존의 미국과 유럽에서 사이버 역량 평가에서 활용되었던 항목을 종합적으로 분석할 필요가 있다. 그 중 국내 사이버 환경에 적합한 항목을 선별하고, 국내 정책 방향에 부합하는 국가정보보호 백서의 국가·공공 부문 평가 항목과 망 분리 여부 등을 융합하여 사이버 역량 평가를 위한 세부 평가 항목을 구체화하는 추가적인 연구가 필요할 것으로 보인다.
또한 사이버 역량 평가의 특성 상 명백한 근거 자료를 확보하기가 어렵기 때문에 의사결정자의 판단에 모호성이 존재할 수 있다. 이러한 의사결정자의 평가의 모호성을 반영하기 위해서 최근 다양하게 연구되고 있는 퍼지 다기준 의사결정방법(FMCDM : Fuzzy Multi Criteria Decision Making)에 대해서도 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	AHP는 무엇인가?	AHP는 의사결정 문제를 계층구조화하고, 쌍대 비교를 기초로 평가 항목들의 가중치(상대적 중요도)와 각 평가 항목 하에서 대상들의 상대적 선호도를 도출한 후, 이를 계층구조에 따라 종합화하여 평가 대상들의 평가 순위와 종합적 선호도를 구하는 방법이다[10].
	PROMETHEE 방법에서의 선호 함수들은 어떤 것들이 있는가?	선호함수는 (그림 1)과 같이 이분형(Usual criterion), U형(U-shape criterion), V형(V-shape criterion), 계단형(Level criterion), 선형(V-shape with indifference criterion), 가우스형(Gaussian criterion) 6가지이고, 각 선호함수에 필요한 선호 임계치를 사용한다. 선호함수와 선호임계치는 의사결정자의 주관에 의존한다[14].
	AHP 방법론은 중요도 산출 결과에 있어 평가자들이 내린 판단에 논리적 모순이 있는지 검증하기 위해 어떤 지표를 제공하는가?	AHP 방법론은 중요도 산출 결과에 있어 평가자들이 내린 판단에 논리적 모순이 있는지 검증하기 위한 지표인 일관성 지수 CI(Consistency Index)와 일관성 비율 CR(Consistency Ratio)을 제공한다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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