다수 기준 의사결정분석에서 모델화 불확실성

전문가 제언

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○ 본 연구는 속성평가가 불확실한 경우에 MCDA(multi-criteria decision analysis; 다수 수준 의사결정분석)에 관한 고찰을 하고 있다. 평가는 대안 선호, 대안 순위 매김, 대안은 급수 순서로 서열 매김, 등으로 선정하기 위한 여러 형식을 취하고 있다. 불확실성(uncertainty)은 완전한 지식의 결핍으로 인식되고 있지만 많은 출처로부터 도출할 수 있으며 다수 형식으로 간주되고 있다. 불확실성 하에 용이한 의사결정은 이 불확실성을 어떻게 모델화 하는가에 대한 선택을 필요로 하고 있다.

○ MCDA 문헌을 섭렵하여 두 가지 주요 주제로 분류 했는데, 즉, 불확실 하에 선호를 표현하기 위한 공식적인 모델 그리고 불확실한 결과에 대한 판단 평가 및 이들 결과와 연계되는 선호이다. 이러한 주제 범위 내에서 불확실성 구성방식을 다섯 종류로 나눌 수 있었다. 이 다섯 종류는 확률기반 의사결정분석, 결심가중치(무게)기반 의사결정분석, 명백한 위험기반 의사결정분석, 퍼지기반 의사결정분석 그리고 시나리오기반 의사결정분석이다.

○ 불확실성 하에 의사결정은 의사결정자가 불확실 정량화에 대해 다양한 판단을 하도록 요구하고 있다. 불확실 정량화 결과는 가능한 믿음을 주고, 더욱 발생하기 쉬운 것이라 할 수 있다. 좋은 확률 평가는 MCDA에서 현재 가장 좋은 수단으로 받아들여지고 있다. 명백한 위험측정에 대한 평가는 사분위(quantiles)에 초점을 두고 사분위로부터 범위를 도출한다. 회원함수(membership function) 평가는 퍼지모델에서 얻는 분명한 중심이 주는 가치보다 덜 주목을 받고 있다. 대부분의 시나리오계획은 시나리오 구성에 대해 의문을 제기하고 있는 실정이다.

○ MCDA를 사용하는 가용한 의사결정모델이 성장하고 있지만 아직도 분명하지 않은 실정이다. 의사결정자는 기존 불확실한 의사결정모델들 간에 관계를 탐구함에 의해서 이 분야에 대한 장차 연구를 폭을 넓히기보다는 깊이를 증가시킴으로써 가장 좋은 서비스를 받을 수 있을 것이다.

저자

Ian N. Durbach, Theodor J. Stewart

자료유형

학술정보

원문언어

영어

기업산업분류

과학기술일반

연도

2012

권(호)

223

잡지명

European Journal of Operational Research

과학기술
표준분류

과학기술일반

페이지

1~14

분석자

김*영

분석물

• 다수기준 의사결정 분석에서 모델화 불확실성.pdf [343,623 byte]

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