AHP (Analytic Hierarchy Process, 계층분석법)

AHP (Analytic Hierarchy Process, 계층분석법)

복잡한 의사결정 문제를 목표-평가기준-대안의 계층 구조로 분해하고, 쌍대비교(Pairwise Comparison)를 통해 각 요소의 상대적 가중치를 산출하여 최적 대안을 선정하는 다기준 의사결정(MCDM) 기법

목적: 복잡한 의사결정의 체계적·정량적 분석, 주관적 판단의 객관화, 최적 대안 선정

특징: 계층 구조화, 쌍대비교 기반, 일관성 검증, 정성적 판단의 정량화

계층 구조

• •1단계 - 목표(Goal): 최종 의사결정 목표 (예: 최적 IT 시스템 선정)
• •2단계 - 평가기준(Criteria): 의사결정 기준 (예: 비용, 성능, 확장성, 보안)
• •3단계 - 하위기준(Sub-criteria): 세부 평가 항목 (선택적)
• •4단계 - 대안(Alternatives): 비교 대상 (예: 솔루션 A, B, C)

쌍대비교 (Pairwise Comparison)

• •동일 계층의 요소를 두 개씩 비교하여 상대적 중요도를 1~9 척도로 평가
• •척도: 1(동등), 3(약간 중요), 5(중요), 7(매우 중요), 9(극히 중요), 2,4,6,8(중간값)
• •n개 요소 시 비교 횟수: n(n-1)/2
• •비교 행렬(Comparison Matrix) 구성 → 고유벡터(Eigenvector) 산출 → 가중치 도출

일관성 검증

• •일관성 지수(CI, Consistency Index): CI = (λmax - n) / (n - 1), λmax=최대 고유값
• •일관성 비율(CR, Consistency Ratio): CR = CI / RI (RI=무작위 일관성 지수, 행렬 크기별 상수)
• •CR < 0.1(10%)이면 일관성 있는 판단으로 인정, 초과 시 재비교 필요

절차: 1)문제 정의·계층 구조화 → 2)쌍대비교 행렬 작성 → 3)가중치 산출(고유벡터법) → 4)일관성 검증(CR<0.1) → 5)종합 가중치 계산 → 6)최적 대안 선정

장점: 체계적·논리적, 정성적 판단 정량화, 일관성 검증 가능, 그룹 의사결정 지원, 직관적 이해

단점: 비교 항목 많으면 비교 횟수 급증(n(n-1)/2), 평가자 주관성, 순위 역전 현상(Rank Reversal), 독립성 가정

비교

적용사례: 공공 IT 사업 평가(정보시스템 감리), 벤더/솔루션 선정, IT 투자 우선순위 결정, 클라우드 서비스 비교, 입지 선정, 인사 평가

연관: 의사결정, IT 투자 우선순위, MCDM, 가중치 산출, 정보시스템 감리