루프 매트릭스 상호연관관계의 일관성 검정을 고려한 계층적 의사결정방법

Abstract

불확실성 하에서 하나의 대안을 선택해야하는 의사결정 활동은 모든 사람들의 일상생활이나 전문 영역 등 우리가 활동하는 모든 부분에서 수행되어지고 있다. 하지만 사회가 점점 과학기술의 발달과 다양화로 변화해감으로써 복잡성과 불확실성이 증가하여 의사결정이 어려워지고 있다. 때문에, 합리적인 대안을 도출하기 위한 의사결정분석이 필요하며 합리적인 의사결정분석을 위하여 객관적인 평가기준들을 기반으로 최종대안을 선정하는 것이 무엇보다 중요하다고 할 수 있다. 대표적인 의사결정방법으로는 1970년대 Saaty에 의해 개발된 AHP기법이 사용되어 오고 있으며, 의사결정을 계층구조화하여 평가기준들 간의 쌍대비교를 통해 평가자의 지식, 경험을 포착하고자 하는 방법이다. 이는 수학적인 이론에 근거하지만 사용자 측면에서는 쌍대비교에 의한 이론의 단순성, 명확성이라는 장점으로 널리 활용되어지고 있다. 하지만 인간의 판단 및 평가에는 애매함과 부정확성 및 주관적 기준에 의한 편향성마저 포함되어, 사실상 특정 수치에 의해 요인을 평가하는 것은 비현실적 일 수밖에 없으며, 계층을 구성하는 요소들 간 독립성을 가정함으로 인해 평가요소들간의 상관관계를 무시하여 정보부족으로 인한 의사결정시 정확한 판단이 불가하다는 문제점이 지적되고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 극한Matrix이론을 이용하여 AHP 평가기준들 간의 상호연관관계를 도출하였고 논리적 구조를 지닌 쌍대비교행렬과의 일관성 검정 및 불일관성 검정을 통하여 객관적인 중요도를 반영하였다. 이를 통하여 평가기준들의 상대적 중요도와 상호연관관계 중요도를 구분할 수 있고 이 두 가지를 함께 고려해 새롭게 평가기준을 구분함으로써 현실적인 최적의 대안을 선정하는 데 활용할 수 있을 것이다.