네트워크 분석(ANP, Analytic Network Process)
⦁1996년 Tomas Saaty 교수에 의해 개발되었으며 내, 외부 종속관계와 피드백 구조의 문제를 해결하는 AHP를 확장한 새로운 방식
- AHP에 기초를 둔 시스템 분석, 통합 및 조정을 위한 방법으로 요소 간의 비선형 관계를 모델화하는 복잡한 의사결정이 가능하여 문제 해결 우수성과 적용 범위 다양성으로 활용 가능성이 높은 기법
- 목표, 기준, 대안 상호 간의 종속성이나 피드백을 포함하는 네트워크 구조의 의사결정 시스템으로 AHP를 확장한 새로운 방식인 대행렬(supermatrix)를 이용함.
⦁ ANP는 Cycle과 Loop가 있는 AHP의 특수 형태
∎ AHP기법과의 차이점
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구분
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AHP 기법
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ANP 기법
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구조
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하향 계층적 트리 구조
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클러스트(Cluster)와 요소를 잇는 순환고리(Cycle)와 클러스터 자신에게 연결되는 루프(Loop)를 가진 네트워크 구조
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가정
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각 구성요소 간 상호 독립
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각 구성요소 간 상호 관계 존재
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특징
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⦁ 단방향 흐름
⦁ 계산이 비교적 단순
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⦁ 상호 종속성, 피드백 효과
⦁ 많은 평가 요소 간의 상대 비교 실시로 설문자에게 과중한 부담에 따른 신뢰성 저하 우려
⦁ 많은 데이터에 따른 계산이 복잡하여 시간과 다 소요
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AHP 기법은 의사결정이 계층적 구조로 이루어진다고 가정한다.
의사결정의 계층성은 단방향 구조의 의사결정 시스템으로서 상위 목표는 하위 목표에 영향을 주지만 하위 목표는 상위 목표에 영향을 주지 못한다. 또한 동일한 수준에 위치한 목표들 사이에서는 서로 상관관계가 없다고 가정하는 상호 독립성을 가정을 한다. 이러한 점에서 AHP는 상위계층에 속하는 요소의 속성을 하위계층의 요소들이 얼마나 보유하고 있는가를 비교하여 우선순위를 결정하는 속성의 지배(dominance of property)를 측정한다고 말할 수 있으며 하향식(top-down) 방식의 선형적 분화가 기본 메커니즘이 된다. 반면 ANP는 모든 의사결정 문제가 계층적으로 구조화되지 않는다는 점을 인식하고 의사결정에 관여하는 기준의 중요도가 대안의 결정에 영향을 미칠 수 있지만 반대로 대안마다 지니는 특성이 기준의 중요도에도 영향을 미칠 수 있다는 점을 분석에 포함을 시킨다. 또한 하위 목표들 간의 상호작용에 의한 시너지효과의 존재를 가정하여 하위 목표들의 요소로부터 상위 목표의 요소에 미치는 피드백 효과가 존재하는 경우도 분석에서 고려한다. 이렇게 의사결정에 포함되는 요소들 간의 양방향 상호작용의 문제를 고려한다는 점에서 네트워크 (network)와 유사한 형태로 의사결정구조가 형성이 된다. 결국 ANP에서는 계층적 종속관계뿐만 아니라 요소 간의 시너지효과 그리고 피드백 효과 등을 종합 적으로 고려하는 형태로 구조가 형성된다. |
∎ ANP 장점
⦁ 계층을 구성하는 요소 간에 존재하는 상호작용이나 의존성, 판단 기준과 대안 간에 서로 영향을 미치는 피드백 구조를 반영하여 분석함으로써 보다 더 현실적인 결과를 도출할 수 있음.
⦁ 대부분의 의사결정 문제는 특성상 요소들 간의 수평적 상호 관계와 수직/종속성이 존재하기 때문에 단순히 계층적 구조만으로는 설명할 수가 없으므로 서로 간 영향을 주는 사건이 시간에 따라 진행되는 경우 미래의 의사결정을 위한 기법으로 활용
- 계층 내에 내, 외부 종속을 인지하고 이를 대행렬로 표현하여 가중치를 구함.
∎ ANP 네트워크 구조 및 절차
- 통제 계층 구조 형성
- 평가 기준집합과 하위 시스템 평가요소 결정
- 각 통제기준에 따라 기준집합과 요소에 대한 번호 부여
- 기준집합과 요소의 분석에 필요한 접근 방법 결정
- 영향력 특성에 따른 기준집합의 재배열
- 일관성 판단 및 쌍대 비교
- 가중치 및 중요도 산출
- 대행 행렬 작성
- 가중치 조합
- 극한값 산출
- 효과의 정규화
- 대안 결정
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