| 다수의 속성들을 계층적으로 분류하고 각 속성의 중요도를 파악해 최적 대안을 선정하는 기법 |
계층적 의사결정법(AHP, Analytic Hierarchy Process)
1970년대 초반 펜실베이니아대학 Tomas Saaty 교수가 미 국무부의 무기 통제 및 군비축소를 위해 세계적인 경제학자, 게임이론 전문가들과 협력 작업을 하는 과정에서 의사결정 과정의 비능률성을 개선하기 위한 대안의 일환으로 개발한 방법
짐작이나 추측에 의존하거나 각 부분들에 대한 설명으로부터 시스템에 대한 종합적인 설명을 찾아내는 통상적 방법과 달리 AHP(Analytic Hierarchy Process)는 연역적 방법과 귀납적 방법 두 가지를 하나의 통합된 논리적 프레임웍으로 결합하여 시스템과 환경을 상호 영향을 미치는 부분들로 구조화하고 통합하여 각 부분이 전체 시스템에 미치는 영향을 측정하여 priority(우선순위)를 제공하는 새로운 통합의 논리를 제공함.
의사결정의 전 과정을 여러 단계로 나눈 후 이를 단계별로 분석 해석함으로써 합리적인 의사결정에 이를 수 있도록 지원해 주는 방법으로 현존하는 의사결정 방법 중 가장 과학적이고 강력한 의사결정 방법
AHP는 지나친 단순화를 피하고 장점과 단점을 도출하여 평가하며 미래를 계획하고 변화에 대응할 수 있게 지원함으로써 사회적으로 책임 있는 결정을 할 수 있게 하며 논리와 함께 느낌과 직관까지도 포함하여 시스템적 관점에서 상황을 구조화함으로써 논리를 기반으로 한 전통적 지식 창출 방법의 한계를 극복, 복잡하고 구조화되지 않은 상황에 존재하는 요소들의 동시적 상호작용을 찾아낼 수 있게 해줌.
미국 연방정부, World Bank와 같은 국제기구, 해양수산부 등 우리나라 정부기관, 한국개발연구원(KDI) 등 연구기관, 산업은행 등 금융기관, LG전자 등 민간기업 등 각급 조직에서 판단과 선택, 성과의 측정/평가, 의사결정/정책결정, (사업) 타당성 분석 및 검증, 갈등의 조정/해소, 그룹 의사결정의 통합 등이 필요한 경우에 기본적으로 폭넓게 활용되고 있습니다. 최근에는 BSC, 6 SIGMA 등에서도 적극적으로 활용되고 있음.
(1) AHP 정의
『 여러 목적들이 의사결정자에게 중요한 상황에서 대안을 선택하는 기법으로 대안들 간의 상대적인 비교정보를 수치화하여 주관적 평가에 의하여 대안 간 중요도를 평가, 복잡한 문제를 해결함. 』
⦁ 의사결정의 목표 혹은 평가 기준이 다수이며 복합적인 경우 상호 배타적인 대안들의 체계적인 평가를 지원하는 의사결정 지원 기법
① 의사결정의 계층구조를 구성, 계층분석적 과정/방법 또는 분석적 계층화 과정
- 의사결정자의 판단을 근거로 정량적인 요소와 정성적인 요소를 동시에 고려
② 의사결정의 全 과정을 여러 단계로 나눈 후 이를 단계별로 분석, 해결하여 합리적 의사결정에 이를 수 있도록 지원해주는 방법
(2) AHP의 특징 : 이론의 단순성, 명확성, 적용의 간편성 및 범용성
• 계량화하기가 불가능한 어떠한 사항들의 경우 인간의 직감에 의존할 수밖에 없으나 AHP는 인간의 직감을 계량화 합리화시켜줌.
– 자료가 완비되지 않은 여건 하에서의 계획 수립과 시간적으로 촉박한 상황 하에서의 최고경영자의 의사결정 지원 그리고 부서 간 의견이 대립된 상황 하에서 종합적인 대응 방안 수립 등의 복잡한 문제를 해결
– 문제의 속성을 체계적, 계층적으로 규명하여 문제를 정형화하고 단 시간 내에 최상의 정책을 수립하기 위한 기법
(3) AHP의 장점
AHP는 복잡한 정치적 문제와 사회경제적 문제를 다룰 수 있는 강력한 프로세스로 개인의 판단과 가치들을 논리적인 방법으로 통합하며 그들의 상상, 경험, 지식을 활용하여 문제를 계층으로 구조화하고 논리, 직관, 경험을 활용하여 판단함.
• 복잡한 상황의 구조화 - 복잡한 네트워크에서 여러 종류의 함수적 관계를 정량적으로 다룰 수 있는 실제적 방법
• 데이터와 무형의 요소에 대한 주관적 판단의 통합 - 정량적 요소/ 정성적 요소, 주관적 요소/ 객관적 요소의 통합
• 여러 사람의 지식, 경험, 감정의 통합 - 모든 관계자의 판단을 반영, 계획을 수립할 수 있는 강력한 도구로 이해관계자의 갈등 조정/해소
• 과학적 우선순위(weight) 도출 - 평균 priority와 한계 priority를 활용한 자원배분
• 논리적 일관성 검증 - 미래 예측과 리스크 및 불확실성에 대비한 다양한 계획 수립을 위한 일원화된 수단
• 합리적 그룹 의사결정 도출 - Trade-off에 대한 경영진의 능력 향상
• (사업) 타당성 분석, 검증 및 결과의 타당성, 객관성 제고 - 민감도 분석을 통한 비용 효율적인 재검토로 효익/비용, 리스크 최소화 등의 보완
• Feedback의 체계화 - 변화하는 일련의 목표들에 대해 조직 성과를 관찰하고 지도하는 도구
(4) AHP 기법의 절차
⦁ 복잡한 평가 기준을 계층화하여 단계별 요소 간의 쌍대 비교 실시함으로써 상대적 중요도를 전문가의 지식, 경험 및 직관을 기준으로 비율 척도화하여 정량적인 형태의 결과로 표현
문제 정의 → 계층화(계층구조 작성) → 쌍대 비교(비교 행렬 작성)
→ 가중치 산출(상대적 중요도) → 일관성 검증 → 종합(대안 선택)
1) 문제 정의
⦁ 최상위단인 목표(Goal), 평가의 기준단인 기준(Criteria), 최하위단의 대안(Alternative)으로 구성
① 개선을 위한 목적을 명확히 기술 – 문제점, 의사결정상의 이슈, 개선하고 싶은 목적 등을 명시
② 목적 달성을 위한 기준(Criteria) 정의
– 설문조사 및 전문가 그룹 미팅을 통해 목적 달성을 위한 Criteria를 조사하여 유사한 요소끼리 Grouping 하며 때로는 Brainstorming 및 Brain writing 기법을 활용하기도 함.
③ 대안 선택 – 의사결정을 위한 대안(Alternative) 혹은 Criteria의 속성(Attribute)을 정의
2) 계층구조 작성 - 의사결정 모형 설정
① 의사결정 요소, 기준을 명문화하여 계층적 구조로 만듦.
② 최소 구현 모델은 3단 구성
- 유사한 Criteria 및 대안들을 묶어서 친화도(Affinity diagram) 또는 계통도(Tree diagram)로 표시하며 고려 요소 및 선택 대안들이 많을 시에는 유사한 것들을 묶어서 계층 수를 늘림.
3) 쌍대 비교 실시 : 비교 행렬
⦁ 계층구조의 각 요소 간의 쌍대 비교(Pair-wise Comparison)를 통해 상대적 비중을 도출하고 의사결정 요소들 간의 상대 비교로 판단
① 동일한 계층끼리 쌍대 비교를 실시 – 비교 대상이 n 개이면 n(n-1)/2번의 비교를 해야 함.
② 쌍대 비교 결과를 토대로 비교 행렬(Comparison matrix)를 작성
4) 상대적 가중치(중요도) 산출
⦁ 쌍대 비교를 통해 구한 행렬로부터 최대 고유치와 이에 상응하는 고유벡터를 구하여 이를 가중치로 활용
- 고유치(Eigen-Value) 방법을 사용하여 의사결정 요소의 상대적 가중치를 추정함.
5) 일관성 검증
⦁ 가중치의 계산이 합당하려면 일련의 쌍대 비교가 일관성이 있어야 함.
- 일관성은 정합도(CR, Consistency Ratio)를 이용하여 검증하는데 일관성이 완벽할 경우 0이 되며 일관성이 나쁠수록 커지며, 정합도가 0.1보다 작은 경우 신뢰할 수 있는 결과로 판정함.
6) 종합(대안 선택)
⦁ 의사결정 요소들의 상대적인 가중치 종합화
Q 여러 대안 중에서 자신의 선호도와 기준의 중요도에 따라 최선의 대안을 선택하는 경영과학 기법으로 가장 적절한 것은?
① 선형계획법(linear programming)
② 게임 이론(game theory)
③ 네트워크 모형(network)
④ 계층화 분석법(AHP)
【해설】 정답 ④
④ 계층화 분석법. 계층적 의사결정법(AHP, Analytic Hierarchy Process)
다수의 속성들을 계층적으로 분류하고 각 속성의 중요도를 파악해 최적 대안을 선정하는 기법
미국의 전략 연구학 학자 사티(Saaty) 교수가 1970년 대에 제안했고 현재 다목표 정책 결정법 중에서 가장 많이 사용되는 다속성 정책 결정법이다. 실험 심리학에 이론적 기초를 둔 계층 분석법은 정형화된 문제를 계량화하는 연구에서 강점을 보이고 높은 체계성을 보인다. 계층화 분석법은 최종목표를 정해놓고 그 목표를 이룰 수 있는 방법을 역추적하는 방식으로 생각해도 좋다.
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