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AHP와 베이지안 네트워크를 활용한 프로젝트 위험요인 분석

Title
AHP와 베이지안 네트워크를 활용한 프로젝트 위험요인 분석
Other Titles
Project Risk Factors Analysis Using the AHP and the Bayesian Network
Author
손홍민
Alternative Author(s)
Son, Hong-min
Advisor(s)
안선응
Issue Date
2011-02
Publisher
한양대학교
Degree
Master
Abstract
최근 프로젝트의 위험요인 리스트를 통한 프로젝트 위험에 관한 수많은 연구가 수행되고 있으며, 위험요인의 분석기법에 대한 연구들이 다양한 측면에서 활발하게 이루어지고 있다. 실제로 프로젝트를 수행하는데 있어서 모든 위험요인을 관리하는 것은 현실적으로 어렵다. 따라서 프로젝트의 성과영역별로 영향을 미치는 주요한 위험요인을 파악하고 이들을 심층적으로 관리하는 것이 프로젝트의 실패를 줄이는 효과적인 방법이라 할 수 있다. 또한, 단순히 위험요인 리스트를 제시하는 데서 벗어나, 위험요인이 프로젝트의 어떤 성과영역에 영향을 주는 요인인지를 확인하고 성과영역별로 관리가 필요한 위험요인을 제시한다면 효과적인 프로젝트 위험관리가 될 수 있다. 본 연구에서는 AHP분석기법과 베이지안 네트워크를 이용한 프로젝트 위험요인 분석 방법을 제안하였다. 특정구간에서의 프로젝트 위험확률을 계산하고, 계산된 특정구간에서의 프로젝트 위험확률을 통하여 특정 위험요인의 발생확률을 추론하였다. 프로젝트 위험확률의 계산뿐만 아니라 특정구간에서의 프로젝트 위험요인 발생 시 원인을 파악 할 수 있게 하였다. 도출된 위험요인의 발생확률을 근거로 위험요인들의 관리 우선순위를 설정할 수 있을 것이다. 위험요인들 식별과 더불어 원인과 결과로 구성된 베이지안 네트워크를 활용하여 위험에 대한 구조적 해석이 가능하므로 프로젝트 위험관리에 일조할 것으로 기대한다.| Recently even though lots of studies on project risk management using risk factors list have been conducted, still most of risk factor lists are only for software developments and showing big deviations in the definition levels and ranges of them. In reality, in project management, managing all the risk factors in process takes too much efforts and impractical. Therefore, more effective way preventing failure is to define the risk factors that most affects the results of each project sectors and only focusing on management of that factors. Effective project risk factors management is not only suggesting the risk factors list but also finding the sectors that the list affecting and suggesting the risk factors list that needs to be managed in each sector. This paper suggests a project risk factors management using AHP and Bayesian network. AHP is used to calculate the weights of risk factors in each sector and a Bayesian network is developed using the calculated weights. In the Bayesian network the weights mean risk exposure of each factor. Using the developed Bayesian network, project risk probabilities are calculated, and then they are used to calculate probabilities of specific risk factors to occur.; Recently even though lots of studies on project risk management using risk factors list have been conducted, still most of risk factor lists are only for software developments and showing big deviations in the definition levels and ranges of them. In reality, in project management, managing all the risk factors in process takes too much efforts and impractical. Therefore, more effective way preventing failure is to define the risk factors that most affects the results of each project sectors and only focusing on management of that factors. Effective project risk factors management is not only suggesting the risk factors list but also finding the sectors that the list affecting and suggesting the risk factors list that needs to be managed in each sector. This paper suggests a project risk factors management using AHP and Bayesian network. AHP is used to calculate the weights of risk factors in each sector and a Bayesian network is developed using the calculated weights. In the Bayesian network the weights mean risk exposure of each factor. Using the developed Bayesian network, project risk probabilities are calculated, and then they are used to calculate probabilities of specific risk factors to occur.
URI
https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/139708http://hanyang.dcollection.net/common/orgView/200000415739
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GRADUATE SCHOOL[S](대학원) > DEPARTMENT OF INFORMATION AND INDUSTRIAL ENGINEERING(정보경영공학과) > Theses (Master)
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