[논문]AHP 분석도구 개발에 관한 연구

김동길; 최성호; 한성수

doi:10.9716/kits.2018.17.2.101

AHP 분석도구 개발에 관한 연구
A Study on the Development of AHP Analytic Tools 원문보기

한국IT서비스학회지 = Journal of Information Technology Services, v.17 no.2, 2018년, pp.101 - 110

김동길 (강릉 원주대학교 산업공학과 대학원) , 최성호 (강릉 원주대학교 산업경영공학과) , 한성수 (한국전자통신연구원 기술경제연구본부)

Abstract ▼ AI-Helper

Analytic Hierarchy Process (AHP) is a systematic and objective decision method that stratifies multiple criteria to determine various evaluation factors' order of priority. Since AHP requires several stages of analysis with complicated attributes, they normally rely on computer programs for the execution of such analyses. However, the existing AHP analytic tools carry the inconvenience of having to repeatedly input massive amounts data generated in every stage. This repetitious data entry process results in prolonged analysis times and higher possibility of errors, leading to decreased reliability of the results. Thus, in this study, we develop an analytic tool that effectively simplifies the data entry process in AHP analysis, for the purpose of reducing analysis times and increasing the reliability of the results.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

EC와 IMI는 AHP분석에 필요한 전반적인 기능을 제공하고 있고, 실시간 접근이 가능하다는 장점(IMI의 경우)도 지니지만 앞서 언급한 바와 같이 자료입력과정의 비효율성은 여전히 존재한다고 판단된다. 본 연구에서는 유료 분석도구들의 기능을 유지하고, 자료의 입력 과정들을 효율적으로 단순화할 수 있는 AHP 분석 도구¹⁾를 엑셀의 VBA를 이용하여 개발하였다.
또한, 본 연구에서 개발된 AHP 분석도구와 기존 AHP 분석도구들에 대해 자료입력시간과 오류검증시간의 차이에 대한 통계적 실험을 통해, 본 연구에서 개발된 AHP 분석도구가 기존 AHP 분석도구들보다 효율적인 것을 검증하였다. 아울러, 본 연구에서 개발된 분석도구를 프리웨어로 공개하여, 향후 관련 연구를 진행하는 연구자들의 효율적 연구에 기여할 수 있도록 하였다.
기존의 AHP 분석도구들은 평가요인들을 계층화하고 쌍대비교 평가표에 중요도 수치를 다시 입력하는 과정, 그리고 입력된 데이터의 입력오류를 검증하는 작업으로 인해 분석할 계층과 평가요인이 많아질수록 분석에 필요한 시간이 길어지고, 자료입력과정에서 발생할 수 있는 입력오류의 가능성이 증가하여 분석결과의 신뢰도에도 영향을 미칠 수 있다. 이에 본 연구에서는 범용 소프트웨어인 엑셀 VBA를 이용하여 AHP 분석에 필요한 기능들을 유지하고, 자료입력과정을 효과적으로 단순화하는 분석도구를 개발하였다.

가설 설정

이러한 순서로 실험을 진행한 이유는 자료입력과정과 오류검증과정에서 발생하는 학습효과로 예상되는 정의 효과가 새로 개발된 분석도구인 NSW에 유리하게 적용되어 왜곡되는 것을 피하기 위함이다. 또한, 실험대상자의 분석실험은 각각 독립적이라고 가정하였다. 각 AHP 분석도구가 사용된 PC의 사양은 Intel(R) Core i5-2400 CPU 3.

제안 방법

자료 입력에 필요한 시간(x)과 입력된 자료를 검증하는데 소요되는 시간(y)을 확률변수로 하고, 실험군으로 30명의 실험대상자를 랜덤추출방식으로 선발하여 분석과정과 자료입력 및 오류검증 방법에 대한 교육을 실시하고, 상기의 동일한 실험 데이터를 NSW, EX Ⅱ, 그리고 EC 순서로 AHP 분석을 진행하였다. 이러한 순서로 실험을 진행한 이유는 자료입력과정과 오류검증과정에서 발생하는 학습효과로 예상되는 정의 효과가 새로 개발된 분석도구인 NSW에 유리하게 적용되어 왜곡되는 것을 피하기 위함이다.
AHP는 불확실한 상황이나 다양한 평가기준을 필요로 하는 곳에 쓰이는 의사결정 방법으로 문제의 분석에 있어서 주관적 판단과 시스템적인 분석을 가능하게 하는 의사결정 방법의 하나이다. AHP의 분석 과정은 [Figure 2]에서 보는 바와 같이 해결할 문제에 대한 요소를 추출하는 요인분석을 시작으로, 추출된 요소를 계층구조로 분해하고 각 레벨의 요소에 대해 설문조사를 통해 쌍대비교 간 상대적 중요도를 계산한다. 이후 일관성 검사를 통해 계층 전체의 중요도를 계산하고 종합 목적에 대한 각 대체안의 우선순위를 결정한다(Kim D.
[Table 5]에서 보는 바와 같이 쌍대비교 행렬에 평가 요인들을 표현하고(1～70), 분석 중에 응답 자료를 추가로 입력 할 수 있도록 코드를 작성하였다(71～90), 이후 입력된 자료는 모든 평가요인들에 동일하게 적용되어 가중치 계산과 일관성 검사를 위한 준비과정을 거치는데, 입력 자료가 늘어남에 따라 증가하는 쌍대비교 행렬의 계산 시간을 줄이기 위해 WorksheetFunction.Transpose의 자동완성 기능을 응용하여 응답자료의 입력과정을 단순화하였다(91～95).
각 단계별로 쌍대비교 행렬이 완성되면, 설문응답 결과를 입력할 때 한 개의 스프레드시트에서 모든 응답 결과를 입력할 수 있도록 코드를 작성하여 쌍대비교 행렬의 입력과정을 단순화 하였다([Figure 7] 참조).
실험진행과정은, 먼저 NSW를 활용한 AHP 분석에서는 쌍대비교 평가표에 자료를 입력하고 이를 대상으로 바로 오류를 검증하는 과정을 진행한다. 반면 EC와 EX Ⅱ를 이용한 AHP 분석은 초기 쌍대비교 행렬의 입력과정 이후에 평가요인 간에 파악된 중요도 수치를 쌍대비교 행렬에 재입력해야 하는 과정이 필요하고, 이후 입력된 데이터의 오류 확인을 위해 상위기준 쌍대비교 평가표 1개, 하위기준 평가표 3개로 나타난 총 4개의 쌍대비교 평가표를 동일하게 검증하는 과정을 거쳤다.
첫째, 쌍대비교 평가표의 입력을 효율적으로 단순화하여 입력시간과 검증시간을 최소화 하였다 둘째, 각 평가요소들의 가중치 계산과 일관성 검사를 모두 통합하여 반복적인 자료입력 없이 초기 쌍대비교 평가표 입력만으로 최종결과를 바로 파악할 수 있도록 구현하였다. 셋째, 평가요인의 입력과 초기 쌍대비교 평가표의 중요도 수치를 입력하는 부분을 제외한 나머지 전 과정이 추가적인 작업이 없이 진행되도록 하였다.
실험진행과정은, 먼저 NSW를 활용한 AHP 분석에서는 쌍대비교 평가표에 자료를 입력하고 이를 대상으로 바로 오류를 검증하는 과정을 진행한다. 반면 EC와 EX Ⅱ를 이용한 AHP 분석은 초기 쌍대비교 행렬의 입력과정 이후에 평가요인 간에 파악된 중요도 수치를 쌍대비교 행렬에 재입력해야 하는 과정이 필요하고, 이후 입력된 데이터의 오류 확인을 위해 상위기준 쌍대비교 평가표 1개, 하위기준 평가표 3개로 나타난 총 4개의 쌍대비교 평가표를 동일하게 검증하는 과정을 거쳤다.
이에 본 연구는 기존 AHP 분석의 분석단계별 반복적인 자료입력 과정과 오류검증 과정을 단순화하고 복수의 응답자료에 대한 가중치 계산과 일관성 검사 등을 통합적으로 분석을 가능하게 함으로써 보다 신속하고 신뢰성 있는 분석결과를 얻을 수 있는 AHP 분석도구를 엑셀의 VBA(Visual Basic for Application)를 이용하여 개발하였다.
AHP의 분석 과정은 먼저 목표(Goal)를 위해 선택 가능한 기준(criteria)과 대안(alternative)을 선정하고 계층화하는 작업이 필요하다. 이후 계층화된 요인별로 중요도와 우선순위를 측정하기 위하여 쌍대비교로부터 얻어지는 행렬을 바탕으로 상대적 중요도와 우선순위를 계산하고, 응답의 타당성을 판단하기 위해 일관성 비율을 구하여 각각의 기준이나 대안별 우선순위를 평가한다(Saaty, 1978; 1986; Harker, 1987). 이 때, [Figure 1]에서 보는 바와 같이 각 단계마다 새로 생성되는 자료들의 반복적인 입력 작업이 필요한데, 분석할 요인과 계층이 많아질수록 또 응답자 수가 늘어날수록 입력 데이터의 양이 급격히 증가하므로 보다 신뢰성 있는 분석 결과를 얻기 위해 컴퓨터를 이용한 분석도구를 많이 이용한다(Kim et al.

대상 데이터

10GHz, 4GB RAM으로 OS는 Windows 10 Professional 64bit이며, 실험자료는 Kim et al.(2017)에서 사용된 AHP 설문응답 50부를 이용하였다.

이론/모형

이렇게 얻어진 값 가중치들의 평균값 λ(고유값)를 이용하여, 일관성지수(CI : onsistency Index)를 구한다.

성능/효과

[Table 8]에서 보는 바와 같이 자료입력시간과 오류검증시간에 대한 모든 귀무가설(H0)이 유의수준(= 0.05)에서 기각되므로(기각역 Z ≤ -1.645), 이를 근거로 NSW의 평균자료입력시간과 평균오류검증시간이 EC 혹은 EX Ⅱ보다 적다는 것을 통계적으로 확인할 수 있었다.
72%의 오류검증시간이 단축할 수 있음을 확인할 수 있다. 또한, 본 실험에서는 1차 하위계층만의 분석이었지만, 이러한 차이는 하위계층과 평가요인이 증가할수록 더욱 커질 것으로 추론할 수 있을 것이다.
또한, 본 연구에서 개발된 AHP 분석도구와 기존 AHP 분석도구들에 대해 자료입력시간과 오류검증시간의 차이에 대한 통계적 실험을 통해, 본 연구에서 개발된 AHP 분석도구가 기존 AHP 분석도구들보다 효율적인 것을 검증하였다. 아울러, 본 연구에서 개발된 분석도구를 프리웨어로 공개하여, 향후 관련 연구를 진행하는 연구자들의 효율적 연구에 기여할 수 있도록 하였다.
본 실험데이터를 통한 실험의 결과의 평균시간들을 고려하면 NSW가 EC와 EX Ⅱ보다 각각 약 26.82%, 64.83%로 자료입력시간이 단축되고, 오류검증을 위한 평균시간은 각각 약 41.68%, 42.72%의 오류검증시간이 단축할 수 있음을 확인할 수 있다. 또한, 본 실험에서는 1차 하위계층만의 분석이었지만, 이러한 차이는 하위계층과 평가요인이 증가할수록 더욱 커질 것으로 추론할 수 있을 것이다.
본 연구에서 개발된 AHP 분석도구에 대해 정리하면 다음과 같다. 첫째, 쌍대비교 평가표의 입력을 효율적으로 단순화하여 입력시간과 검증시간을 최소화 하였다 둘째, 각 평가요소들의 가중치 계산과 일관성 검사를 모두 통합하여 반복적인 자료입력 없이 초기 쌍대비교 평가표 입력만으로 최종결과를 바로 파악할 수 있도록 구현하였다. 셋째, 평가요인의 입력과 초기 쌍대비교 평가표의 중요도 수치를 입력하는 부분을 제외한 나머지 전 과정이 추가적인 작업이 없이 진행되도록 하였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	AHP의 분석 과정은 처음에 어떤 작업이 필요한가?	AHP(Analytic Hierarchy Process)는 이와 같은 의사결정론 중에서 복합적인 다수의 평가요인들을 계층화하여 우선순위를 분석하는 체계적이고 객관적인 다기준 의사결정기법이다. AHP의 분석 과정은 먼저 목표(Goal)를 위해 선택 가능한 기준(criteria)과 대안(alternative)을 선정하고 계층화하는 작업이 필요하다. 이후 계층화된 요인별로 중요도와 우선순위를 측정하기 위하여 쌍대비교로부터 얻어지는 행렬을 바탕으로 상대적 중요도와 우선순위를 계산하고, 응답의 타당성을 판단하기 위해 일관성 비율을 구하여 각각의 기준이나 대안별 우선순위를 평가한다(Saaty, 1978; 1986; Harker, 1987).
	AHP 분석에 사용되고 있는 소프트웨어인 EX I과 EX II는 어떤 단점이 있는가?	, 2007; Y’s Tool, 2007). 그러나 두 분석도구 모두 단일 응답결과에 대한 가중치 계산과 일관성 검사는 가능하지만 다기준 의사결정 구조의 복수의 응답결과를 통합하여 분석하는 것은 불가능하다. 유료 분석도구인 EC와 IMI는 AHP 전용 소프트웨어로 다기준 의사결정은 지원한다.
	AHP는 어떤 기법인가?	AHP(Analytic Hierarchy Process)는 이와 같은 의사결정론 중에서 복합적인 다수의 평가요인들을 계층화하여 우선순위를 분석하는 체계적이고 객관적인 다기준 의사결정기법이다. AHP의 분석 과정은 먼저 목표(Goal)를 위해 선택 가능한 기준(criteria)과 대안(alternative)을 선정하고 계층화하는 작업이 필요하다.

참고문헌 (13)

Expertchoice, "AHP Solution : Expert Choice", 2015, Available at http://expertchoice.co.kr/expert_choice.html(Accessed Jan 11. 2018).
Expertchoice, "AHP Solution : I Make It", 2018, Available at http://imakeit.kr/(Accessed Jan 11. 2018).
Harker, P.T., "The Theory of Ratio Scale Estimation : Saaty's Analytic Hierarchy Process", Management Science, Vol.33, No.11, 1987, 1383-1403.

상세보기
Kim, D.K., S.H. Choi, and S.J. Kim, "An Analysis of the Users' Behavior Patterns in the Domestic OTT Services", The Journal of Internet Electronic Commerce Research, Vol. 17, No.4, 2017, 69-82.
Kim, H.J., D.H. Jo, and T.H. Ahn, "A Priority Analysis on Influential Factors for Software Bid Evaluation in Public Sectors based on Analytic Hierarchy Process(AHP)", Journal of Information Technology Services, Vol. 16, No.1, 2017, 41-53.
Kinoshita, E. and T. Oya, Strategic Decision Method AHP, Cheongram, 2012.
Park, G.H., H.S. Song, and J.Y. Won, Management Science : Use of Excel file, Kyobobook, 2007.
Park, Y.S., Decisions Based on the AHP, Kyowoosa, 2009.
Saaty, T.L., "Modeling Unstructured Decision Problems- The Theory Analytical Hierarchies", Mathematics and Computers in Simulation, Vol.20, No.3, 1978, 147-158.

상세보기
Satty, T.L., The analytic Hierarchy Process, New York : McGraw-Hill, 1980.
Saaty, T.L., "Axiomatic Foundation of the Analytic Hierarchy Process", Management Science, Vol.32, No.7, 1986, 841-855.

상세보기
Song, Y.W. and W.K. Kim, "A Study on Factors for Influence SW Development Productivity on The IT Service Company", Journal of Information Technology Services, Vol.13, No.2, 2014, 195-217.
Y's Tool, "AHP Analysis Tool", 2007, Available at http://egloos.zum.com/yjyjh/v/33525(Accessed Jan 11. 2018).

저자의 다른 논문 :

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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