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선호도 행렬 (Preference Matrix)
사용자는 특정한 아이템에 대한 선호를 가지고 있고 이들 두 요소는 행과 열로 하는 행렬로 표현되고 각 엔트리를 이루는 값들은 순서집합(ordered set)으로 주어지며, 값은 사용자가 평가한 아이템의 평점의 크기를 의미함.
선호도 행렬은 대체로 희소 행렬(sparse matrix)라는 가정이 주어지며 희소 행렬은 대부분 행렬의 값이 ‘알 수 없음'(unknown) 상태인 것을 의미
(예제 1)
신제품인 에어컨 평가 기준, 가중치, 평가 점수(1=최저, 10=최고)로 다른 제품 중에 최고 점수가 800점이라면 이 에어컨을 도입하여야 하는가?
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성과 기준
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가중치(A)
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점수(B)
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가중점수(A X B)
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시장 잠재
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30
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8
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240
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단위당 이익력
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20
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10
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200
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작동 호환성
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20
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6
|
120
|
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경쟁우위
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15
|
10
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150
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투자 규모
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10
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2
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20
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위험도
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5
|
4
|
20
|
|
|
|
|
750
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☞ 750점이므로 도입하지 말아야 함.
(예제 2)
세 가지 신제품(A, B, C) 중 한 가지만 상품화할 수 있다.
성과 기준과 평가 점수가 하기와 같은 경우 선호도 행렬 기법을 사용하여 최선의 대안을 선택
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성과 기준
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가중치
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평가 점수
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||
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제품 A
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제품 B
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제품 C
|
||
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수요 불확실성과 프로젝트 위험
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0.2
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3
|
9
|
2
|
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2. 기존 제품과의 유사성
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0.1
|
7
|
8
|
6
|
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3. 기대 투자 수익(ROI)
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0.3
|
10
|
4
|
8
|
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4. 현재 프로세스와의 적합성
|
0.1
|
4
|
7
|
6
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5. 경쟁 우의
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0.3
|
4
|
6
|
5
|
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제품
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계산
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총점
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A
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0.2 X 3 + 0.1 X 7 + 0.3 X 10 + 0.1 X 4 + 0.3 X 4
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5.9
|
|
B
|
0.2 X 9 + 0.1 X 8 + 0.3 X 4 + 0.1 X 7 + 0.3 X 6
|
6.3
|
|
C
|
0.2 X 2 + 0.1 X 6 + 0.3 X 8 + 0.1 X 6 + 0.3 X 5
|
5.5
|
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