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계량화된 데이터가 없어 측정이 곤란한 문제에 대하여 전문가 설문 및 의사결정기법을 적용하여 문제를 해결하는 방법과 예제풀이 제시

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한컴오피스
최초등록일 2012.11.14 최종저작일 2012.05
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  계량화된 데이터가 없어 측정이 곤란한 문제에 대하여 전문가 설문 및 의사결정기법을 적용하여 문제를 해결하는 방법과 예제풀이 제시
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    소개

    계량화된 데이터가 없어 측정이 곤란한 문제가 많다.
    그러한 문제를 해결하기 위해서는 관련 분야의 전문가 설문을 받아 통계처리하여
    문제를 해결해야 한다.
    여기에서는 다양한 의사결정기법을 적용하여 문제를 해결하는 방법을 제시하고
    예제풀이를 통해 활용방법을 절차에 준해 제시한다.

    목차

    의사결정의 계량적 기법
    1. 개요
    가. 일반적인 의사결정 절차
    나. 정의 : 쌍비교가 필요없는 경우, 쌍비교가 필요한 경우
    다. 방법활용 단계
    2. 다기준 의사결정 방법론(예문제시 포함)
    가. 가중합 방법(Weighted Sum Method)
    나. 가중곱 방법(Weighted Product Method)
    다. 단순부가 가중치법(Simple Additice Weighting Method)
    라. 계층적 분석방법(Analytical Hierarchical Process)
    마. TOPSIS
    3. 방법별 Solution 비교
    4. 계층 가중치법 혼합
    가. 정의
    나. 계층구조
    다. 우선순위 산출절차
    5. AHP에서의 전문가 의견 종합 가중치 산정 예문

    본문내용

    일반적인 의사결정 절차
    문제 정의
    -기능
    -초기조건
    -요망상태

    소요/목표식별

    목표 설정

    대안 식별

    기준 정의
    - 대안간 차별화 가능
    - 모든 목표에 포함
    - 중복회피

    의사결정 / 방법선택

    대안 평가

    解의 타당성 검토

    정 의
    - 쌍비교가 필요없는 경우
    대안(A) : 선택 가능한 다른 방책 또는 시나리오
    다중 속성(C) : 대안 판단 기준
    의사결정 가중치(w) : 기준간 상대적 중요도 값(0~1)
    의사결정 행렬() : 기준에 대한 대안의 영향을 표현하는 행렬

    - 쌍비교가 필요한 경우(전문가 의견)
    속성(A) : 동일계층간 비교 가능한 속성들
    =2 : 속성 Ai가 속성Aj 보다 2배 우세(1/9~9 범위로 부여)

    방법 활용 단계
    ○ 분석 대안 식별()
    ○ 선택과정에 대한 기준 식별()
    ○ 각 대안의 속성값 식별()
    ○ 분석방법 적용
    가중합 방법 : WSM(Weighted Sum Method)
    가중곱 방법 : WPM(Weighted Product Method)
    단순 부가 가중치법 : SAW(Simple Additive Weighting Method)-AHP(Revised)
    계층적 분석방법 : AHP(Analytical Hierarchy Process)
    ELECTRE : Elimination and Choice Translating
    TOPSIS : Technique for Order Preferences by Similarity to Ideal Solution

    참고자료

    · 없음
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