AHP를 이용한 대안 평가의 유의성 분석 = 비모수적 통계 검정 적용

국문 초록 (Abstract)

공공사업 타당성 평가나 대안 선정에서는 대부분 AHP 기법을 활용하여 대안별 가중합 방식으로 최종 점수를 산정하고 그 값이 가장 큰 대안을 선택하고 있다. 특히 타당성 분석과 같은 경우에는 최종 점수가 0.5보다 큰 대안을 선택하게 되는데, 그 값이 0.5보다 얼마나 커야 의사결정이 의미있고 설득력있는 판단이라고 할 수 있는지에 대한 합리적인 기준 없이 적용되고 있다. 한국개발연구원(KDI)에서 제시한 방법론에는 사업진행 대안의 종합 점수가 0.5 근처에 있는 경우를 회색 영역으로 구분하여 신중한 결정을 하도록 제시하고 있는데, 세부 기준에 관한 이론적 검토는 빈약하다. 반면, 통계적 검정의 개념을 도입하여 시도된 분석 사례에서는 가중합 평가 점수의 확률분포로서 정규분포 또는 베타분포를 가정하였으나, 이에 대한 분포적 타당성은 제시되지 않았다. 본 논문에서는 현재 다양한 분야에서 적용되고 있는 가중합 평가 방식의 사례를 검토하여 그 결과의 통계적 검정의 필요성을 제기하고, 통계적 검정을 위하여 특정 분포를 가정하지 않는 비모수적 검정 방법을 제시한다. 그리고 본 연구에서 제시한 방법을 국방 분야의 사례에 적용하고 그 함의와 함께 향후 연구의 발전방향을 제안한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The method of weighted sum of evaluation using AHP is widely used in feasibility analysis and alternative selection. Final scores are given in forms of weighted sums and the alternative with largest score is selected. With two alternatives, as in feasibility analysis, the final score greater than 0.5 gives the selection but there remains a question that how large is large enough. KDI suggested a concept of ‘grey area’ where scores are between 0.45 and 0.55 in which decisions are to be made with caution, but it lacks theoretical background. Statistical testing was introduced to answer the question in some studies. It was assumed some kinds of probability distribution, but did not give the validity on them. We examine the various cases of weighted sum of evaluation score and show why the statistical testing has to be introduced. We suggest a non-parametric testing procedure which does not assume a specific distribution. A case study is conducted to analyze the validity of our suggested testing procedure. We conclude our study with remarks on the implication of analysis and the future way of research development.

목차 (Table of Contents)

• 1. 서론
• 2. 기존 연구 사례와 문제점
• 3. 통계적 접근 방법: 비모수적방법론
• 4. 실증 분석: 기존 사례에의 적용
• 5. 결론
• References