계층 분석법

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계층 분석 방법(Analytic Hierarchy Process, AHP) 또는 분석적 계층화 과정은 다수 대안에 대한 다면적 평가 기준을 통한 의사 결정 지원 방법의 하나로, 토머스 사티(Thomas Saaty)가 1980년에 발표한 동명의 논문에서 처음 제창되었다.

적용[편집]

AHP는 경제, 경영, 국방, 정치 등의 여러분야에 쉽게 적용될 수 있다.

여러 단계를 거쳐 완성되는 프레임웍이 제시되고 있으나, 여기서는 4단계로 구성되어 있는 프레임웍을 예를 들어 설명하겠다.

  1. 의사결정문제를 상호 관련된 의사결정 사항들의 계층으로 분류하여 의사결정계층-의사결정모형을 설정한다.
    • 일반적으로 기업의 의사결정문제는 다요소의사결정의 속성을 갖고 있으며, 복잡하고-상호연관적인 경우가 많다.
    • 이런 문제를 해결하기 위하여, 관련된 의사결정 요소-기준을 명문화하여 계층적인 구조로 만들어 낸다.
    • 계획이나, 정책을 세울경우 전향과정(Forwarding), 후향과정(Backwarding)을 거쳐 좀 더 구체적인 미래(목표)를 수립한다.
    • 최소 구현 모델은 3단 구성으로, 최상위단인 목표(Goal), 평가의 기준단인 기준(Criteria), 최하위 단인 대안(Alternative)로 구성이 된다.
  2. 의사결정 요소들 간의 쌍대비교로 판단자료를 수집한다.
  3. 고유치(eigen-value)방법을 사용하여 의사결정요소의 상대적 가중치를 추정한다.
  4. 평가대상이 되는 여러대안들에 대한 종합순위를 얻기 위하여 의사결정 요소들의 상대적인 가중치를 종합화한다.

AHP (분석적 계층화 과정, 또는 계층적 분석 방법)를 활용함으로써 얻게 되는 특장점을 다음과 같이 정리할 수 있다. 논문을 쓰거나 업무에 활용할 때 AHP를 우선순위(priority)를 도출하는 것에 한정하는 경우가 대부분인데 이는 매우 안타까운 일이다. AHP를 활용하여 얻을 수 있는 것들 중 최소한 다음에 정리한 몇 가지 핵심 포인트를 놓쳐서는 안될 것이다.

1. 의사결정참여자의 판단의 '논리적 일관성을 검증'해준다.

AHP는 의사결정참여자의 판단을 바탕으로 '비일관성비율(Inconsistency Ratio)'-비일관성지수(Inconsistency Index)가 아님에 주의-를 계산하여 여러 판단 값들의 논리적 비일관성을 계산하여 제시한다. 그 값이 0.1보다 크면 재검토하는 기준으로 삼는다. 이는 쌍대비교라는 작업을 통해 일종의 redundance를 만들기 때문에 가능한 것이다. 일부에서는 AHP의 쌍대비교의 수가 많아 의사결정참여자나 설문응답자의 부담이 클 수 있음을 지적하고 있으나, 그 부담이 델파이 등 다른 방법들에 비해 결코 높지 않을 뿐만 아니라 논리적 타당성을 검증해주는 중요한 역할을 하므로 새롭게 인식하고 긍정적으로 활용하는 것이 필요해 보인다.

2. '합리적 그룹의사결정'을 도출할 수 있도록 지원한다.

AHP를 활용함으로써 얻는 가장 큰 효과는 여러 이해관계자의 지식, 경험, 의견 등을 합리적으로 도출할 수 있다는 점일 것이다. 여러 이해관계자의 지식과 경험, 그리고 의견 등을 합리적으로 통합하는 것은 실질적인 win-win을 달성하는 것으로, '적절한 양보와 갈등 봉합'을 통해 '각자가 불만을 최소화'하는 전통적인 '합의'와는 커다란 차이가 있다. 합리적 그룹의사결정을 통해 '주어진 여건에서 파이를 최대화'함으로써 '각자의 이익을 최대화'할 수 있게 된다. 이에 대한 자세한 내용은 www.decision.kr에서 볼 수 있다.

3. 리스크 관리 및 비상계획(contingency plan)을 가능하게 한다.

AHP를 활용할 때 가장 많이 간과하는 것이 '민감도 분석(what-if 분석)' 기능이다. 이 기능을 통해 관련된 일종의 리스크 관리 및 비상계획(contingency plan)의 수립이 가능하고, 이를 통해 매우 커다란 시사점을 얻을 수 있다. AHP 계층(hierarchy)를 하나의 분석 모델이라고 볼 때, 다른 모델과 마찬가지로 복잡한 상황을 단순화하여 핵심적 미래예측 기능을 발휘할 수 있도록 하는 것이 중요하다. 이를 어느 정도 달성할 수 있게 하는 것이 민감도 분석 기능이다.

4. 합리적 갈등해소 및 자원배분을 가능하게 한다.

AHP는 위 단계를 거쳐 최종적으로 모든 조직과 사회의 궁극적 목적인 이해 상충 및 갈등을 해소(봉합이 아님)하고 한정된 자원을 '최적으로 배분'하여 사회적 효용을 극대화할 수 있도록 지원해준다. 통계 분석, 선형계획 수립, 시스템 다이내믹스 분석 등 모든 분석의 목적은 다름 아닌 '구성원들의 이해의 합리적 조정 또는 자원의 최적배분을 통한 사회적 부의 극대화'이다. AHP 역시 예외가 아닐 뿐만 아니라 이를 위해 가장 좋은 방법 중 하나이다. 그런데 대부분의 AHP 분석의 예를 보면 이를 간과하고 있다. AHP 분석 결과가 사회적 갈등해소와 자원의 최적배분에 어떻게 기여하는지를 반드시 살펴보는 것이 좋다.