SlideShare a Scribd company logo
1 of 73
Download to read offline
Copyright 2011 by Jaeho BAE. All Right Reserved.
No Part of this document may be circulated, quoted, or reproduced for distribution outside the client organization without prior written approval from Jhbae @ HU
2011. 7.
오산대 교수 배재호
jhbae@osan.ac.kr
합리적 의사 결정 방법
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
About Instructor…
l저서 - 공급망관리: 실무적용을 위한 계획에서 운영까지, 도서출판
두남, 2010. 6. 25.
lMature Market Sub-segmentation and Its Evaluation
by the Degree of Homogeneity, JDS, 8(3), pp.27-35, 2010.
lA Study on the Customer Experience Analysis for the
Silver Generation in the Communication Service
Market using CEM, JSKISE, 32(2), pp.66—75, 2009.
lPractical setup time implementation in the roll-based
manufacturing practice having print operations, IE
Interface, 22(1), pp. 85-94, 2009.
lQuality control system development corresponding to
the floor status for improving process control level,
JKIPE, 13(2), pp. 59-67, 2008.
l특허 - 링크구조를 가진 조명 유닛 및 이를 이용한 가로등, 10-2010-
0707612.
l특허 - 개선된 방열구조를 구비한 조명유닛 및 이를 이용한 가로등,
10-2010-0707613.
저서/
주요논문
주요
컨설팅
사례
배재호 (Jaeho BAE, Ph. D.)
2008 우수논문상 수상 (대한설비관리학회)
공학박사 (인공신경망, SCM, 성과관리)
l현) 혜천대학 물류유통정보과, 교수
l현) 유통과학회 산학부문 간사
l전) EIB Korea, 상무이사
l전) PWC Consulting, Principal Consultant
l전) 아주대학교 e-Business 학부, 겸임교수
l전) 삼육대학교, 외래교수
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
About Instructor…
배재호 (Jaeho BAE, Ph. D.)
2008 우수논문상 수상 (대한설비관리학회)
공학박사 (인공신경망, SCM, 성과관리)
l현) 혜천대학 물류유통정보과, 교수
l현) 유통과학회 산학부문 간사
l전) EIB Korea, 상무이사
l전) PWC Consulting, Principal Consultant
l전) 아주대학교 e-Business 학부, 겸임교수
l전) 삼육대학교, 외래교수
주요
컨설팅
사례
PI 및 업무 혁신 부문
l 2010.07~2010.12: 율촌화학 필름공장의 CTQ 도출 및 개선 방안 수립
l 2008.01~2008.12: 율촌화학 PI Master Plan 및 PI 1차 과제 수행
l 2007.09~2007.11: KT 고객경험관리를 통한 신제품/서비스 개발
l 2006.04~2006.06: 도레이새한 PI Master Plan 수립
l 2004.04~2004.06: 율촌화학 생산 부문 PI Master Plan 수립
l 2002.03~2002.06: SKT 내부 IT 고객 지원 프로세스 개선
l 2001.07~2001.09: CCKBC (코카콜라) 생산 전략 수립
알고리즘 설계 및 구현 부문
l 2010.06~2011.05: 중소기업청, 고효율 에너지 기자재 규격에 적합한 LED 가로등 개발
l 2007.03~2007.08: KCC의 생산계획 알고리즘 설계
l 2006.11~2007.03: 동진쎄미켐의 스케줄링 알고리즘 설계
l 2004.08~2005.01: KAC의 스케줄링 알고리즘 설계
l 1998.09~1999.10: 산업자원부, 한국형 ERP 개발을 위한 제조부문 설계
l 1997.06~1998.06: 농심의 재고 자동 보충 시스템/수요예측 시스템의 설계 및 개발
l 1996.11~1997.06: 정보통신부, 직렬통신 설비의 원격제어를 위한 converter 개발
l 1995.11~1996.03: 과학기술처, MMI 구현
기타 시스템 구축
l 지식경제부, 중소기업의 ISP 수립
l 동진쎄미켐의 품질관리 시스템 구축
l 율촌화학의 BI 시스템 구축
l 동진쎄미켐의 MES 시스템 구축
l MCM의 ERP Roll-out
l 율촌화학의 생산계획 시스템 구축
l 율촌화학의 MES 구축
l KAC의 MES 구축
l KT의 ERP 구축
l 동부전자의 ERP 구축
l 팬택의 ERP 구축
l 풀무원의 ERP 구축
저서/
주요논문
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
It is not the strongest of
the species that survives
nor the most intelligent, 

it is those most adaptive
to change.
"
"
가장 강한 자가 살아 남는 것이 아니라,
변화에 잘 적응하는 자가 살아 남는다.
Charles Robert Darwin, 1809.2.12 ~ 1882.4.19
영국의 생물학자, 철학자. 주요 저서: 종의 기원
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
uestion 1.
Q기저귀 시장에서의 지속적인 연구개발의 이유는?
아시다시피...
전세계 기저귀 시장은 두 개 회사의 독점!
VS.
P&G의 팸퍼스 킴벌리 클라크의 하기스
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
uestion 1.
Q연구 개발의 필요성이 전혀 없는데
1. 세계 거의 모든 시장은 두 업체에 의해 좌우되고...
2. 어차피 매년 아기들은 계속 탄생하고...
3. 아기들이 사용하는 기저귀의 양은 제한되어 있는데...
그럼에도 불구하고,
Q1. 양사 모두 투자하지 않으면, 얻게되는 수익이 더 클텐데...
Q2. 기저귀 제품이 놀랍게 進步하는 이유는 무엇일까?
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
uestion 1.
Q그들이 지속적으로 R&D에 투자하는 이유는?
It’s a
Prisonner’s Dilemma
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
uestion 1.
Q이런 경우가 있겠죠?
P&G 만 투자하는 경우
킴벌리 클라크만 투자하는 경우
양사 모두 투자하는 경우
양사 모두 투자하지 않는 경우
Case 1.
Case 2.
Case 3.
Case 4.
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
uestion 1.
Q그 결과가 다음과 같다고 가정합시다.
P&G 만 투자하는 경우
킴벌리 클라크만 투자하는 경우
양사 모두 투자하는 경우
양사 모두 투자하지 않는 경우
Case 1.
Case 2.
Case 3.
Case 4.
P&G: +80 / 킴벌리 클라크: -20
킴벌리 클라크: +80 / P&G: -20
양사 모두: +20
양사 모두: +60
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
uestion 1.
Q모든 경우를 요약해 보니, 다음의 표와 같습니다.
Payoff Matrix
킴벌리 클라크가
R&D 투자하는 경우 R&D 투자하지 않는 경우
P&G가
R&D

투자하는 경우
R&D

투자하지 않는
경우
+ 20
- 20
+ 20
+80
+ 80
+60
- 20
+60
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
uestion 1.
Q결국 그들이 선택해야 할 방법은?
Payoff Matrix
킴벌리 클라크가
R&D 투자하는 경우 R&D 투자하지 않는 경우
P&G가
R&D

투자하는 경우
R&D

투자하지 않는
경우
+ 20
- 20
+ 20
+80
+ 80
+60
- 20
+60
Nash’s Equilibrium
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
uestion 1.
Q답을 내기 어려울 때는 정도를 따르는 것이 가장 현명합니다.
Payoff Matrix
킴벌리 클라크가
R&D 투자하는 경우 R&D 투자하지 않는 경우
P&G가
R&D

투자하는 경우
R&D

투자하지 않는
경우
+ 20
- 20
+ 20
+80
+ 80
+60
- 20
+60
시장 전체의 이익은 120 vs. 40
게임의 법칙에 따라 지속적인 투자로

진입장벽 효과까지 얻을 수 있었음!
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
반도체 장비 산업의 유망 신생기업인 A사는 

최근 거래처로부터 ERP 도입을 강권 받았습니다.
A사는 ERP가 그렇게 필요하다고 생각하지는 않고 있는 상황에서,

여러분이 A사의 임원이라면 어떤 결정을 내리시겠습니까?
안 할 수 없는 상황이라면?
이런 질문들에 대해 함께 고민해 볼까요?
uestion 1.
Q
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
uestion 1.
Q아! 경쟁사가 있을 수도 있겠네요.
A사는 불편한 ERP를 정보화 툴로 활용하고,

경쟁사는 ERP를 통해 프로세스까지 개선하는 경우
경쟁사는 불편한 ERP를 정보화 툴로 활용하고,

A사는 ERP를 통해 프로세스까지 개선하는 경우
양사 모두 ERP를 적극 도입하여

기존 업무 프로세스까지 B/P로 개선하는 경우
양사 모두 ERP 도입을 통해

불편한 사무자동화 툴을 얻는 경우
Case 1.
Case 2.
Case 3.
Case 4.
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
uestion 1.
Q선택은 무엇인가요?
What’s your decision?
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
다음 도형의 면적을 구하시오.
uestion 2.
Q수학 문제 좋아하시나요?
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
uestion 2.
Q다음 도형의 면적을 구하시오.
20m
10m
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
uestion 2.
Q혹시 이런 방법으로 계산하나요?
20m
10m
S = ⇡r2
+ ⇡r2
= 2⇡r2
= 4
Z 10
0
p
r2 x2dx
= 157
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
uestion 2.
Q그렇다면 이런 도형은 면적은 어떻게 구할까요?
20m
10m
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
uestion 2.
Q발상의 전환으로 문제를 쉽게 해결하는 방법.
It’s a
Monte-Carlo Simulation
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
uestion 2.
Q규칙적으로 점을 찍어, 도형 안에 점이 몇 개나 들어있는 가를 확인
20
10
20
10
S = 70 + 70
= 140
S = 108
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
uestion 2.
Q더 정확한 값은 원한다면?
20
10
20
10
더 많은 점을
찍으면?
필요한 수준의

노력과

필요한 수준의

정확도
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
Suitable

Solution
Best
Solution
uestion 2.
Q지금 우리에게 필요한 것은?
최적최고
vs.
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
What I want is...
uestion 3.
Q제조기업에서 흔히 발생하는 문제.
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
What our client wanted.
“아이 셋… 

함께 놀 그네 같은 게 

필요한데, 정원에 있는 

나무에 매달았으면 

좋겠어요”
uestion 3.
Q
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
“아이 셋… 

함께 놀 그네가 

필요한데, 정원에 있는 

나무에 매달았으면 

좋겠어요”
What sales requested.
uestion 3.
Q
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
What engineering designed.
uestion 3.
Q
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
What production ordered.
uestion 3.
Q
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
What was manufactured.
uestion 3.
Q
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
What was installed.
uestion 3.
Q
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
What was our client ACTUALLY wanted?
?
uestion 3.
Q
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
What our client ACTUALLY wanted is...
uestion 3.
Q
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
고객은 우리에게 납기를 단축하라고 요구하고 있습니다. 

고객이 요구하는 납기단축이란?
지금 우리에게 필요한 것은

고객이 원하는 것을 명확히 이해하는 능력!
uestion 3.
Q
LT=7days3 11
Current
Lead-time
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
긴급 납기일의 급격한 단축 vs. 안정적 납기 단축
우리 고객의 요구는 무엇인가요?
uestion 3.
Q
LT=7days3 1
LT=7days1 13
LT=5days4 6
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
지금까지 우리가 살펴 본 것은...
Prionner’s Dilema
Monte-Carlo Simulation
Commnunication Episode
Question 1.
Question 2.
Question 3.
합리적 의사결정의 중요성
최적 솔루션의 중요성
숨어있는 의미의 중요성
for what?
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
Do the things !!right
Do the things !!right
Do the things !!right
right
1
2
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
논리적 분석 방법
분석적 계층 과정 (AHP)
Today’s Agenda 제대로 된 일을 제대로 하는 판단기준
A H P
Analytic (분석적)
Hierarchy (계층)
Process (과정)
대상을 충분히 작은 구성 요소로 나눔
중요도 및 상호관계에 따라 계층 구조로 정리
결과를 가져오는 일련의 행위나 기능
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
Q 1. 어떤 차를 사시겠습니까?
선택 기준은?
하나의 기준으로?
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
Q 2. 어떤 비행기를 타시겠습니까?
계기판의 숫자가 너무 많다면?
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
AHP is ... 槪要
1. 자료가 완비되지 않은 여건 하에서의 계획 수립 (Planning)
2. 시간적으로 촉박한 상황 하에서의 최고 경영자의 의사결정 지원
3. 부서 간의 의견이 대립된 상황 하에서의 종합적인 대응방안 수립
등의 복잡한 문제에 당면했을 때, 문제의 속성을

체계적 (Systematic), 계층적 (Hierarchy)으로 규명하여 

문제를 정형화하고 

단 시간 내에 

최상의 정책을 수립하기 위한 기법.
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
1. Hierarchies
2. Priorities
3. Consistency
AHP is ... 特徵
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
1. Hierarchies 복잡한 상황의 구조화를 위해 

계층적 구조의 설정
Goal
Criteria
Alternateives
의사결정의 목표
의사결정의 기준
선택할 대안
의사결정의 최종 목표가 되는 Goal의 설정
의사결정의 판단 기준이 되는 항목으로, 계
층이 완전할 필요는 없음.
즉 중요한 항목은 더욱 세부적으로, 그렇지
않은 항목은 상위 항목에서 일반적인 언어
로 표현해도 좋음
의사결정을 통해서 선정할 대안
✓ 요소를 5~9개의 중요도와 상호관계에 따
라 동질적인 집단으로 군집화
✓ 한 레벨에 존재하고 있는 요소 모두가 상위
레벨의 일부 요소와 관련
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
2. Priorities 비율척도를 통한 우선순위 도출로 

상대적 중요도의 설정
중요도 내용
1 중요도 같음
3 약간 더 중요함
5 중요함
7 매우 중요함
9 극히 중요함
2, 4, 6, 8 이상의 값들의 중간 값
1-9 Scale 9점 척도 활용
비교 대상과의 중요도 차이를 9점 척도로 평가
Reciprocals 역수관계의 유지
A가 B보다 3배 중요하다면, B는 A보다 1/3배 중요
Pairwise Comparison 쌍대비교 雙對비교
Matrix 양식을 활용하여, 모든 대상을 1:1 비교
스타일 안정성 연비
스타일 1 1/2 3
안정성 2 1 4
연비 1/3 1/4 1
예) 자동차 선정 시, 스타일/안정성/연비의 중요도 평가
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
3. Consistency 통합 및 논리적 일관성 검증으로 

논리적 일관성의 확보/유지
Cognitive Dissonance Theory
인지 부조화 이론
사이비 연구단체 연구 결과 (1956)
1) Leon Festinger & Henry W. Riecken, & Stanley Schachter, 1956
2) L.Slater, 2005
3) Leon Festinger, 1957
1)
인지 부조화란 쉽게 요약하자면 양립 불가능한 인지요소들이 동시에 존재하여 서
로 대립을 일으킬 때의 상황을 말한다. 대개의 사람들은 인지 부조화로 인해서 심
적 불편을 느끼므로 이러한 부조화를 해소하기 위해 노력하게 된다.
그런데 이 과정에서 자신의 믿음과 신념에 맞추어 행동을 바꾸는 것이 아니라, 행
동에 따라 믿음을 변화시키며 부조화를 증폭시킬 수 있는 정보는 의도적으로 회피
및 무시하게 된다.
행동을 바꾸는 것보다는 신념을 바꾸는 것이 쉽기 때문이다.
Examples
Insufficient reward paradigm (2005)
2)
Induced compliance paradigm (1957)
3)
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
3. Consistency 통합 및 논리적 일관성 검증으로 

논리적 일관성의 확보/유지
✓ 유사한 개념이나 사물들이 동질성이나 관련성의 기준에 따라 그
룹핑되어야 함.
✓ 어떤 기준에 대해 사물이나 개념 간 관계의 강도가 논리적 방법으
로 정당화 되어야 함.
예) 포도와 구슬은 둥글다는 기준에 따라 그룹핑 가능
예) A=5B, B=2C, then A=10C
비일관성이 일정 수준 이하면 재검토
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
?
3. Consistency 통합 및 논리적 일관성 검증으로 

논리적 일관성의 확보/유지
✓ 다음과 같은 사례를 확인해 봅시다.
A씨는 자동차를 구매하기 위하여 H사의 소나타와 그랜저, 

수입차인 H사의 어코드를 염두에 두고 딜러에게 문의를 하였습니다.
이에 자동차 딜러는 다음과 같이 대답합니다.
“그랜저가 어코드에 비해 좋습니다.
어코드가 아무래도 소나타에 비해 좋습니다.
그랜저와 소나타는 같은 회사 차라 성능이 비슷합니다”
이 딜러의 말에 일관성이 있다고 할 수 있을까요?
의사결정을 위해서는 논리적 일관성이 필수
그랜저 > 어코드
어코드 > 소나타
그랜저 = 소나타
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
례 연구
사간단한 문제로 시작해 보겠습니다.
3명의 후보 중, 우수사원을 선정하는 문제입니다.
피평가 대상자 평가 기준
근태사항
업무실적
개인능력개발
태연
윤아
써니
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
례 연구
사 사전 평점 확인
누굴 선정해야 할까요?
태연 윤아 써니
근태사항 매우 우수 우수 매우 우수
업무실적 우수 매우 우수 우수
개인능력 개발 매우 우수 우수 우수
평가 기준/판단 기준이 많아질수록 평가는 어려워 집니다.
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
례 연구
사 Hierarchies
우수사원 선정
근태사항 업무실적 자기능력 개발
Goal
Criteria
Alternatives
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
례 연구
사 Criteria의 확인
일단 평가 기준의 중요성부터 판단해야겠지요?
평가 기준을 다음과 같이 정해 보도록 하겠습니다.
이러한 경우 일관성 지수는 ‘0’: 전혀 어긋남이 없다는 뜻
1. 업무실적은 근태실적에 비해 2배 중요합니다.

다시 말해, 근태실적은 업무실적에 비해 1/2배 중요한게 됩니다.
2. 근태실적은 개인능력개발 실적에 비해 3배 중요합니다.
3. 업무실적은 개인능력개발 실적에 비해 몇 배 중요할까요?
업무실적: 근태실적 = 2:1
근태실적:개인능력개발 = 3:1
업무실적:개인능력개발 = 6:1
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
례 연구
사평가 기준을 한꺼번에 표로 나타내 보면...
근태사항 업무실적 개인능력개발
근태사항 1 3
업무실적 2 1 6
개인능력 개발 1
나머지 빈 칸을 메우는 방법은? “Reciprocal” 기억나시죠?
Criteria의 확인
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
례 연구
사나머지 빈 칸도 채워보면...
근태사항 업무실적 개인능력개발
근태사항 1 1/2 3
업무실적 2 1 6
개인능력 개발 1/3 1/6 1
모든 경우에 대한 상대 비교값이 완성되었습니다.
Criteria의 확인
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
례 연구
사평가 항목별 가중치를 한꺼번에 계산해 보면...
결론적으로 3:6:1의 비율로 가중치를 할당한다는 의미
Criteria의 확인
근태사항 업무실적 개인능력개발
근태사항 1 1/2 3
업무실적 2 1 6
개인능력 개발 1/3 1/6 1
평균 가중치
1.5 0.3
3 0.6
0.5 0.1
5 1합계
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
례 연구
사가중치를 구하는 방법은 다양합니다.
필요에 따라, 필요한 수준의 정확도로... ...
잠깐!!
평균 가중치
1.5 0.3
3 0.6
0.5 0.1
5 1
1. 산술평균
2. 기하 평균
3. 상대값 Matrix
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
례 연구
사일관도를 구하는 방법엔 수학적 지식이 조금 필요합니다.
조금 번거롭기는 하지만, 유용한 도구 입니다.
잠깐!!
n RI	
  
1 0
2 0
3 0.58
4 0.9
5 1.12
6 1.24
7 1.32
8 1.41
9 1.45
10 1.49
RI 랜덤화 지수
0
B
B
B
@
w1
w2
...
wn
1
C
C
C
A
T 0
B
B
B
@
a11 a12 . . . a1n
a21 a22 . . . a2n
...
...
...
...
an1 an2 . . . ann
1
C
C
C
A
max 고유치의 최대값
일관성 지수CI
CI = µ =
max n
n 1
일관성 비율CR
CR =
CI
RI
CR < 0.1 일 때

신뢰할 수 있는 결과로 해석
max =
nX
i=1
✓
ai1w1 + ai2w2 + · · · + ainwn
wi
◆
n
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
례 연구
사조금 전 문제에서 확인해 볼까요?
처음에 확인한 바와 일치합니다.
잠깐!!
n RI	
  
1 0
2 0
3 0.58
4 0.9
5 1.12
6 1.24
7 1.32
8 1.41
9 1.45
10 1.49
RI 랜덤화 지수
max 고유치의 최대값
일관성 지수CI
일관성 비율CR
CR = 0 이므로,

매우 신뢰할 수 있는 결과
max = 3.000
CI = µ
=
3 3
2
= 0
CR =
CI
RI
=
0
0.58
= 0
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
례 연구
사데이터가 달라진다고 가정해 보겠습니다.
업무실적과 개인능력개발의 중요도가 다르다고 가정합시다.
잠깐!!
근태사항 업무실적 개인능력개발
근태사항 1 1/2 3
업무실적 2 1 1
개인능력 개발 1/3 1 1
평균 가중치
1.5 0.415
1.333 0.369
0.778 0.215
3.611 1합계
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
례 연구
사다시 한 번 확인해 보면...
이러한 경우, 응답 문항을 신뢰할 수 없습니다.
잠깐!!
n RI	
  
1 0
2 0
3 0.58
4 0.9
5 1.12
6 1.24
7 1.32
8 1.41
9 1.45
10 1.49
RI 랜덤화 지수
max 고유치의 최대값
일관성 지수CI
일관성 비율CR
CR > 0.1 이므로,

신뢰할 수 없는 결과
CI = µ
=
0.3674
2
max = 3.3674
CR =
CI
RI
=
0.1837
0.58
= 0.3167
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
례 연구
사 Priorities
근태사항 업무실적 개인능력개발
근태사항 1 1/2 3
업무실적 2 1 6
개인능력 개발 1/3 1/6 1
CR=0.000
근태

사항
태연 윤아 써니
태연 1 3 3
윤아 1/3 1 1
써니 1/3 1 1
업무

실적
태연 윤아 써니
태연 1 1/3 1
윤아 3 1 3
써니 1 1/3 1
개인

능력
태연 윤아 써니
태연 1 3 1
윤아 1/3 1 1/3
써니 1 3 1
CR=0.000 CR=0.000 CR=0.000
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
례 연구
사 Priorities
Criteria 별 Alternatives의 평가
근태 태연 윤아 써니
태연 1 3 3
윤아 1/3 1 1
써니 1/3 1 1
업무실적 A B C
A 1 1/3 1
B 3 1 3
C 1 1/3 1
개인능력 A B C
A 1 3 1
B 1/3 1 1/3
C 1 3 1
평균 가중치
2.333 0.6
0.778 0.2
0.778 0.2
평균 가중치
0.778 0.2
2.333 0.6
0.778 0.2
평균 가중치
1.667 0.429
0.556 0.143
1.667 0.429
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
례 연구
사 Priorities
근태 업무실적 개인능력 개발
0.3 0.6 0.1
태연 0.6 0.2 0.2
윤아 0.2 0.6 0.2
써니 0.429 0.143 0.429
최종 평가: Criteria 별 Alternatives의 평가 결과 확인
평가점수 Rank
0.36 2
0.48 1
0.343 3
가중치 반영 평가 점수가 가장 높은 윤아가 선정되어야 함.
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
례 연구
사여러분의 자녀가 학교를 선택하려고 합니다.
어떤 학교를 선택하시겠습니까?
A
B
C
선택 가능 학교 선택 기준은?
학업
교우
학교생활
학비
진로
위치
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
례 연구
사 Hierarchies
학교 선택
학업 교우 학교생활 학비 진로 위치
A B C
Goal
Criteria
Alternatives
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
례 연구
사 Priorities
학업 교우 학교생활 학비 진로 위치
학업 1 1/2 1 3 1 1/3
교우 2 1 2 3 2 2
학교생활 1 1/2 1 2 1 2
학비 1/3 1/3 1/2 1 1/2 1/2
진로 1 1/2 1 2 1 1
위치 3 1/2 1/2 2 1 1
학업 A B C
A 1 1/3 1/2
B 3 1 3
C 2 1/3 1
교우 A B C
A 1 1 1
B 1 1 1
C 1 1 1
학교생활 A B C
A 1 5 1
B 1/5 1 1/5
C 1 5 1
학비 A B C
A 1 3 7
B 1/3 1 1/5
C 1/7 5 1
진로 A B C
A 1 1/2 1
B 2 1 2
C 1 1/2 1
위치 A B C
A 1 6 4
B 1/6 1 1/3
C 1/4 3 1
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
례 연구
사 Priorities
학업 교우 학교생활 학비 진로 위치
학업 1 1/2 1 3 1 1/3
교우 2 1 2 3 2 2
학교생활 1 1/2 1 2 1 2
학비 1/3 1/3 1/2 1 1/2 1/2
진로 1 1/2 1 2 1 1
위치 3 1/2 1/2 2 1 1
기하평균 가중치
0.891 0.137
1.906 0.294
1.122 0.173
0.49 0.076
1 0.154
1.07 0.156
6.48 1합계
Criteria 간의 중요도 평가 결과를 활용하여 가중치 산정
※ 가중치 산정은 기하평균, 산술평균, 상대값 활용 등의 다양한 방법이 적용 가능함.
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
례 연구
사 Priorities
Criteria 별 Alternatives의 평가
학업 A B C
A 1 1/3 1/2
B 3 1 3
C 2 1/3 1
교우 A B C
A 1 1 1
B 1 1 1
C 1 1 1
학교생활 A B C
A 1 5 1
B 1/5 1 1/5
C 1 5 1
학비 A B C
A 1 3 7
B 1/3 1 1/5
C 1/7 5 1
진로 A B C
A 1 1/2 1
B 2 1 2
C 1 1/2 1
위치 A B C
A 1 6 4
B 1/6 1 1/3
C 1/4 3 1
기하평균 평가결과
0.55 0.157
2.08 0.594
0.874 0.249
기하평균 평가결과
1.71 0.455
0.342 0.091
1.71 0.455
기하평균 평가결과
0.794 0.25
1.587 0.5
0.794 0.25
기하평균 평가결과
1 0.333
1 0.333
1 0.333
기하평균 평가결과
2.795 0.68
0.405 0.1
0.894 0.22
기하평균 평가결과
2.884 0.691
0.382 0.091
0.909 0.218
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
례 연구
사 Priorities
학업 교우 학교생활 학비 진로 위치
0.137 0.294 0.173 0.076 0.154 0.165
A 0.157 0.333 0.455 0.68 0.25 0.691
B 0.594 0.333 0.091 0.1 0.5 0.091
C 0.249 0.333 0.455 0.22 0.25 0.218
최종 평가: Criteria 별 Alternatives의 평가 결과 확인
평가점수 Rank
0.402 1
0.295 3
0.302 2
전체 평가 점수가 가장 높은 A 학교를 선정하는 것이 합리적
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
례 연구
사 Consistency
Consistency Index (CI)를 통한 논리적 일관성의 평가
CI는 비교 수행자가 얼마나 일관성을 가지고 결과를 도출했는지를 보여주는 지표.
A가 B보다 중요하고 B는 C보다 중요하다고 응답한 후, A는 C보다 덜 중요하다고 평가했다면?
따라서 CI가 지나치게 높다면, 응답자의 수준이나 자격을 의심해 보아야 함.
또한 그 결과의 신뢰성이 떨어진다고 염두에 두어야 한다.
통산 CI가 0.1 이상이면 응답자의 답변을 신뢰할 수 없다고 평가 함.
CI =
!max ! n
n !1
CR =
CI
RI
‣ CI < 0.1의 경우 채택
‣ CR < 0.1의 경우 채택
‣ λ는 eigenvalue (고유값)
‣ RI는 임의지수 (Random Index)로 행렬 차수별로 상반행렬
을 임의로 발생시켜 차수별로 CI를 평균한 것.
본 사례 Crieteria의 CI는 0.0631로 수용할 만하다고 판단됨.
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
의사 결정에 가장 많이 사용되는 방법은?
선진기업 모든 기업 하위 기업
Source: Cooper, R.G., Edgett, S.J., and Kleinschmidt, E.J.,“Best practices for managing R&D portfolios”, Research-Technology Management, 41, 4, July-Aug. 1998, 20-33.
단연코
NPV,ROI,EVA,PaybackPeriod
등의 재무적 방법
포트폴리오 관리 방법에 대한 조사 결과
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
그러나, 재무적 방법은 최악의 결과
프로젝트 간의 균형, 전략과의 연계가 관건
성과 매트릭스 재무적 방법 전략적 접근법 스코어링 모델 버블 다이어그램
목표와의 조화 3.76 최저 4.08 3.95 4.11 최고
고가치 프로젝트의 포함 3.37 최저 3.77 3.82 최고 3.7
비용의 전략적 목표 반영 3.5 3.72 최고 3.59 3 최저
프로젝트의 계획대로의 추진 2.79 최저 3.22 최고 3.13 2.9
프로젝트 간 균형 2.8 최저 3.08 3.2 최고 3.2 최고
적절한 수의 프로젝트 2.5 2.93 최고 2.7 2.25
Source: Cooper, R.G., Edgett, S.J., and Kleinschmidt, E.J.,“Best practices for managing R&D portfolios”, Research-Technology Management, 41, 4, July-Aug. 1998, 20-33.
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
Questions,
Q & A
Answers
copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr
My wish,
Your success!!
Thank you for your patient listening
Jul. 2011, Jaeho BAE @ Osan
합리적 의사 결정 방법 활용 방안
End of Document
Copyright	
  ©	
  2011	
  by	
  JHBae@Osan.

More Related Content

Viewers also liked

[법무법인 민후 | 김경환 변호사] 특허분쟁시 대처방안
[법무법인 민후 | 김경환 변호사] 특허분쟁시 대처방안[법무법인 민후 | 김경환 변호사] 특허분쟁시 대처방안
[법무법인 민후 | 김경환 변호사] 특허분쟁시 대처방안MINWHO Law Group
 
3 3 다양한-직업인의_역할_모델_탐색
3 3 다양한-직업인의_역할_모델_탐색3 3 다양한-직업인의_역할_모델_탐색
3 3 다양한-직업인의_역할_모델_탐색영대 이
 
인포그래픽스 데이터분석과 저널리즘 1장 기자데이터와만나다
인포그래픽스 데이터분석과 저널리즘 1장 기자데이터와만나다인포그래픽스 데이터분석과 저널리즘 1장 기자데이터와만나다
인포그래픽스 데이터분석과 저널리즘 1장 기자데이터와만나다Han Woo PARK
 
소셜 트랜드 리뷰 2013년 10월
소셜 트랜드 리뷰   2013년 10월소셜 트랜드 리뷰   2013년 10월
소셜 트랜드 리뷰 2013년 10월준완 박
 
한국출판인회의 공용서체 발표 자료
한국출판인회의 공용서체 발표 자료한국출판인회의 공용서체 발표 자료
한국출판인회의 공용서체 발표 자료서정호
 
ART Neural Network
ART Neural NetworkART Neural Network
ART Neural NetworkYoseop Shin
 
인포그래픽스 데이터분석과 저널리즘 5장 데이터 시각화의 스위스칼, 태블로 활용하기
인포그래픽스 데이터분석과 저널리즘 5장 데이터 시각화의 스위스칼, 태블로 활용하기인포그래픽스 데이터분석과 저널리즘 5장 데이터 시각화의 스위스칼, 태블로 활용하기
인포그래픽스 데이터분석과 저널리즘 5장 데이터 시각화의 스위스칼, 태블로 활용하기Han Woo PARK
 
마인즈랩 유태준 투이Y세미나_20150622
마인즈랩 유태준 투이Y세미나_20150622마인즈랩 유태준 투이Y세미나_20150622
마인즈랩 유태준 투이Y세미나_20150622Taejoon Yoo
 
모델링 연습 리뷰
모델링 연습 리뷰모델링 연습 리뷰
모델링 연습 리뷰beom kyun choi
 
마인즈랩 사업소개 20151031_v1.0
마인즈랩 사업소개 20151031_v1.0마인즈랩 사업소개 20151031_v1.0
마인즈랩 사업소개 20151031_v1.0Taejoon Yoo
 
[2A4]DeepLearningAtNAVER
[2A4]DeepLearningAtNAVER[2A4]DeepLearningAtNAVER
[2A4]DeepLearningAtNAVERNAVER D2
 
Deview deep learning-김정희
Deview deep learning-김정희Deview deep learning-김정희
Deview deep learning-김정희NAVER D2
 
[262] netflix 빅데이터 플랫폼
[262] netflix 빅데이터 플랫폼[262] netflix 빅데이터 플랫폼
[262] netflix 빅데이터 플랫폼NAVER D2
 
[D2 COMMUNITY] Spark User Group - 스파크를 통한 딥러닝 이론과 실제
[D2 COMMUNITY] Spark User Group - 스파크를 통한 딥러닝 이론과 실제[D2 COMMUNITY] Spark User Group - 스파크를 통한 딥러닝 이론과 실제
[D2 COMMUNITY] Spark User Group - 스파크를 통한 딥러닝 이론과 실제NAVER D2
 
[264] large scale deep-learning_on_spark
[264] large scale deep-learning_on_spark[264] large scale deep-learning_on_spark
[264] large scale deep-learning_on_sparkNAVER D2
 
사업계획서 샘플 - 판매, 유통(Sales business, distribution ppt templates sample)
사업계획서 샘플 - 판매, 유통(Sales business, distribution ppt templates sample)사업계획서 샘플 - 판매, 유통(Sales business, distribution ppt templates sample)
사업계획서 샘플 - 판매, 유통(Sales business, distribution ppt templates sample)Bizforms
 
오픈소스운동: 자유/오픈소스소프트웨어(FOSS)의 확장
오픈소스운동: 자유/오픈소스소프트웨어(FOSS)의 확장오픈소스운동: 자유/오픈소스소프트웨어(FOSS)의 확장
오픈소스운동: 자유/오픈소스소프트웨어(FOSS)의 확장jonair
 

Viewers also liked (20)

[법무법인 민후 | 김경환 변호사] 특허분쟁시 대처방안
[법무법인 민후 | 김경환 변호사] 특허분쟁시 대처방안[법무법인 민후 | 김경환 변호사] 특허분쟁시 대처방안
[법무법인 민후 | 김경환 변호사] 특허분쟁시 대처방안
 
3 3 다양한-직업인의_역할_모델_탐색
3 3 다양한-직업인의_역할_모델_탐색3 3 다양한-직업인의_역할_모델_탐색
3 3 다양한-직업인의_역할_모델_탐색
 
인포그래픽스 데이터분석과 저널리즘 1장 기자데이터와만나다
인포그래픽스 데이터분석과 저널리즘 1장 기자데이터와만나다인포그래픽스 데이터분석과 저널리즘 1장 기자데이터와만나다
인포그래픽스 데이터분석과 저널리즘 1장 기자데이터와만나다
 
소셜 트랜드 리뷰 2013년 10월
소셜 트랜드 리뷰   2013년 10월소셜 트랜드 리뷰   2013년 10월
소셜 트랜드 리뷰 2013년 10월
 
한국출판인회의 공용서체 발표 자료
한국출판인회의 공용서체 발표 자료한국출판인회의 공용서체 발표 자료
한국출판인회의 공용서체 발표 자료
 
ART Neural Network
ART Neural NetworkART Neural Network
ART Neural Network
 
인포그래픽스 데이터분석과 저널리즘 5장 데이터 시각화의 스위스칼, 태블로 활용하기
인포그래픽스 데이터분석과 저널리즘 5장 데이터 시각화의 스위스칼, 태블로 활용하기인포그래픽스 데이터분석과 저널리즘 5장 데이터 시각화의 스위스칼, 태블로 활용하기
인포그래픽스 데이터분석과 저널리즘 5장 데이터 시각화의 스위스칼, 태블로 활용하기
 
마인즈랩 유태준 투이Y세미나_20150622
마인즈랩 유태준 투이Y세미나_20150622마인즈랩 유태준 투이Y세미나_20150622
마인즈랩 유태준 투이Y세미나_20150622
 
모델링 연습 리뷰
모델링 연습 리뷰모델링 연습 리뷰
모델링 연습 리뷰
 
마인즈랩 사업소개 20151031_v1.0
마인즈랩 사업소개 20151031_v1.0마인즈랩 사업소개 20151031_v1.0
마인즈랩 사업소개 20151031_v1.0
 
3 d 프린팅 전문과정(이지영)
3 d 프린팅 전문과정(이지영)3 d 프린팅 전문과정(이지영)
3 d 프린팅 전문과정(이지영)
 
Prueba de ciencias 8vo
Prueba de ciencias 8voPrueba de ciencias 8vo
Prueba de ciencias 8vo
 
Prueba digestivo
Prueba digestivoPrueba digestivo
Prueba digestivo
 
[2A4]DeepLearningAtNAVER
[2A4]DeepLearningAtNAVER[2A4]DeepLearningAtNAVER
[2A4]DeepLearningAtNAVER
 
Deview deep learning-김정희
Deview deep learning-김정희Deview deep learning-김정희
Deview deep learning-김정희
 
[262] netflix 빅데이터 플랫폼
[262] netflix 빅데이터 플랫폼[262] netflix 빅데이터 플랫폼
[262] netflix 빅데이터 플랫폼
 
[D2 COMMUNITY] Spark User Group - 스파크를 통한 딥러닝 이론과 실제
[D2 COMMUNITY] Spark User Group - 스파크를 통한 딥러닝 이론과 실제[D2 COMMUNITY] Spark User Group - 스파크를 통한 딥러닝 이론과 실제
[D2 COMMUNITY] Spark User Group - 스파크를 통한 딥러닝 이론과 실제
 
[264] large scale deep-learning_on_spark
[264] large scale deep-learning_on_spark[264] large scale deep-learning_on_spark
[264] large scale deep-learning_on_spark
 
사업계획서 샘플 - 판매, 유통(Sales business, distribution ppt templates sample)
사업계획서 샘플 - 판매, 유통(Sales business, distribution ppt templates sample)사업계획서 샘플 - 판매, 유통(Sales business, distribution ppt templates sample)
사업계획서 샘플 - 판매, 유통(Sales business, distribution ppt templates sample)
 
오픈소스운동: 자유/오픈소스소프트웨어(FOSS)의 확장
오픈소스운동: 자유/오픈소스소프트웨어(FOSS)의 확장오픈소스운동: 자유/오픈소스소프트웨어(FOSS)의 확장
오픈소스운동: 자유/오픈소스소프트웨어(FOSS)의 확장
 

Similar to 합리적 의사결정 방법 활용 방안

2015 toc koreaconference plenary speech-namkee chung
2015 toc koreaconference plenary speech-namkee chung2015 toc koreaconference plenary speech-namkee chung
2015 toc koreaconference plenary speech-namkee chungNamkee Chung
 
앙상블 학습 기반의 추천시스템 개발
앙상블 학습 기반의 추천시스템 개발앙상블 학습 기반의 추천시스템 개발
앙상블 학습 기반의 추천시스템 개발Jungkyu Lee
 
[2016 kmac 채널 커뮤니케이션 컨퍼런스]클라우드기반의 컨택센터 도입을 통한 고객경험 관리전략 아이투맥스 세일즈포스_salesforc...
[2016 kmac 채널 커뮤니케이션 컨퍼런스]클라우드기반의 컨택센터 도입을 통한 고객경험 관리전략 아이투맥스 세일즈포스_salesforc...[2016 kmac 채널 커뮤니케이션 컨퍼런스]클라우드기반의 컨택센터 도입을 통한 고객경험 관리전략 아이투맥스 세일즈포스_salesforc...
[2016 kmac 채널 커뮤니케이션 컨퍼런스]클라우드기반의 컨택센터 도입을 통한 고객경험 관리전략 아이투맥스 세일즈포스_salesforc...i2max
 
금융투자에의 Ai 기계학습 기술 적용 동향-2017년11월1일
금융투자에의 Ai 기계학습 기술 적용 동향-2017년11월1일금융투자에의 Ai 기계학습 기술 적용 동향-2017년11월1일
금융투자에의 Ai 기계학습 기술 적용 동향-2017년11월1일Seong Joon Yoo
 
일정계획 및 공정관리의 기초
일정계획 및 공정관리의 기초일정계획 및 공정관리의 기초
일정계획 및 공정관리의 기초Osan University
 
윌비솔루션
윌비솔루션윌비솔루션
윌비솔루션tistrue
 
1 linear regression
1 linear regression1 linear regression
1 linear regressionCHUN HO LEE
 
01 linear regression
01 linear regression01 linear regression
01 linear regressionCHUN HO LEE
 
01 경영과학개요
01 경영과학개요01 경영과학개요
01 경영과학개요SeonHwa Oh
 
기업의 2배, 3배 성장을 지원하는 정책자금 100% 활용비법 특강
기업의 2배, 3배 성장을 지원하는 정책자금 100% 활용비법 특강기업의 2배, 3배 성장을 지원하는 정책자금 100% 활용비법 특강
기업의 2배, 3배 성장을 지원하는 정책자금 100% 활용비법 특강Jinsoo Kim
 
AI기반 비대면 면접 솔루션 하이버프 제안서 v2.3
AI기반 비대면 면접 솔루션 하이버프 제안서 v2.3AI기반 비대면 면접 솔루션 하이버프 제안서 v2.3
AI기반 비대면 면접 솔루션 하이버프 제안서 v2.3ssuser346ced
 
프로젝트관리­ 2회(블로그용)
프로젝트관리­ 2회(블로그용)프로젝트관리­ 2회(블로그용)
프로젝트관리­ 2회(블로그용)yonsei87
 
누구나 손쉽게 사용하는 BlockChain, 비즈니스에 활용하기! - 박혜영, AWS솔루션즈 아키텍트/정권호, 람다 256 CSO/ 이...
누구나 손쉽게 사용하는 BlockChain, 비즈니스에 활용하기!  - 박혜영, AWS솔루션즈 아키텍트/정권호, 람다 256  CSO/ 이...누구나 손쉽게 사용하는 BlockChain, 비즈니스에 활용하기!  - 박혜영, AWS솔루션즈 아키텍트/정권호, 람다 256  CSO/ 이...
누구나 손쉽게 사용하는 BlockChain, 비즈니스에 활용하기! - 박혜영, AWS솔루션즈 아키텍트/정권호, 람다 256 CSO/ 이...Amazon Web Services Korea
 
더 나은 S/W를 만드는 것에 관하여 (OKKY 세미나)
더 나은 S/W를 만드는 것에 관하여 (OKKY 세미나)더 나은 S/W를 만드는 것에 관하여 (OKKY 세미나)
더 나은 S/W를 만드는 것에 관하여 (OKKY 세미나)Jeongho Shin
 
Sw 아키텍처와 sw 공학
Sw 아키텍처와 sw 공학Sw 아키텍처와 sw 공학
Sw 아키텍처와 sw 공학영온 김
 
제 16회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Stalker 팀] : 감정분석을 통한 MBTI 기반 개인별 투자 성향 분석
제 16회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Stalker 팀] : 감정분석을 통한 MBTI 기반 개인별 투자 성향 분석제 16회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Stalker 팀] : 감정분석을 통한 MBTI 기반 개인별 투자 성향 분석
제 16회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Stalker 팀] : 감정분석을 통한 MBTI 기반 개인별 투자 성향 분석BOAZ Bigdata
 
[팝콘 시즌1] 최보경 : 실무자를 위한 인과추론 활용 - Best Practices
[팝콘 시즌1] 최보경 : 실무자를 위한 인과추론 활용 - Best Practices[팝콘 시즌1] 최보경 : 실무자를 위한 인과추론 활용 - Best Practices
[팝콘 시즌1] 최보경 : 실무자를 위한 인과추론 활용 - Best PracticesPAP (Product Analytics Playground)
 
[PAP] 실무자를 위한 인과추론 활용 : Best Practices
[PAP] 실무자를 위한 인과추론 활용 : Best Practices[PAP] 실무자를 위한 인과추론 활용 : Best Practices
[PAP] 실무자를 위한 인과추론 활용 : Best PracticesBokyung Choi
 
AWS 천재가 된 홍대리 10가지 팁:: Megazone 박세진 ::AWS Summit Seoul 2016
AWS 천재가 된 홍대리 10가지 팁:: Megazone 박세진 ::AWS Summit Seoul 2016AWS 천재가 된 홍대리 10가지 팁:: Megazone 박세진 ::AWS Summit Seoul 2016
AWS 천재가 된 홍대리 10가지 팁:: Megazone 박세진 ::AWS Summit Seoul 2016Amazon Web Services Korea
 
기계독해를 위한 BERT 언어처리 모델 활용
기계독해를 위한 BERT 언어처리 모델 활용기계독해를 위한 BERT 언어처리 모델 활용
기계독해를 위한 BERT 언어처리 모델 활용Kenneth Jung
 

Similar to 합리적 의사결정 방법 활용 방안 (20)

2015 toc koreaconference plenary speech-namkee chung
2015 toc koreaconference plenary speech-namkee chung2015 toc koreaconference plenary speech-namkee chung
2015 toc koreaconference plenary speech-namkee chung
 
앙상블 학습 기반의 추천시스템 개발
앙상블 학습 기반의 추천시스템 개발앙상블 학습 기반의 추천시스템 개발
앙상블 학습 기반의 추천시스템 개발
 
[2016 kmac 채널 커뮤니케이션 컨퍼런스]클라우드기반의 컨택센터 도입을 통한 고객경험 관리전략 아이투맥스 세일즈포스_salesforc...
[2016 kmac 채널 커뮤니케이션 컨퍼런스]클라우드기반의 컨택센터 도입을 통한 고객경험 관리전략 아이투맥스 세일즈포스_salesforc...[2016 kmac 채널 커뮤니케이션 컨퍼런스]클라우드기반의 컨택센터 도입을 통한 고객경험 관리전략 아이투맥스 세일즈포스_salesforc...
[2016 kmac 채널 커뮤니케이션 컨퍼런스]클라우드기반의 컨택센터 도입을 통한 고객경험 관리전략 아이투맥스 세일즈포스_salesforc...
 
금융투자에의 Ai 기계학습 기술 적용 동향-2017년11월1일
금융투자에의 Ai 기계학습 기술 적용 동향-2017년11월1일금융투자에의 Ai 기계학습 기술 적용 동향-2017년11월1일
금융투자에의 Ai 기계학습 기술 적용 동향-2017년11월1일
 
일정계획 및 공정관리의 기초
일정계획 및 공정관리의 기초일정계획 및 공정관리의 기초
일정계획 및 공정관리의 기초
 
윌비솔루션
윌비솔루션윌비솔루션
윌비솔루션
 
1 linear regression
1 linear regression1 linear regression
1 linear regression
 
01 linear regression
01 linear regression01 linear regression
01 linear regression
 
01 경영과학개요
01 경영과학개요01 경영과학개요
01 경영과학개요
 
기업의 2배, 3배 성장을 지원하는 정책자금 100% 활용비법 특강
기업의 2배, 3배 성장을 지원하는 정책자금 100% 활용비법 특강기업의 2배, 3배 성장을 지원하는 정책자금 100% 활용비법 특강
기업의 2배, 3배 성장을 지원하는 정책자금 100% 활용비법 특강
 
AI기반 비대면 면접 솔루션 하이버프 제안서 v2.3
AI기반 비대면 면접 솔루션 하이버프 제안서 v2.3AI기반 비대면 면접 솔루션 하이버프 제안서 v2.3
AI기반 비대면 면접 솔루션 하이버프 제안서 v2.3
 
프로젝트관리­ 2회(블로그용)
프로젝트관리­ 2회(블로그용)프로젝트관리­ 2회(블로그용)
프로젝트관리­ 2회(블로그용)
 
누구나 손쉽게 사용하는 BlockChain, 비즈니스에 활용하기! - 박혜영, AWS솔루션즈 아키텍트/정권호, 람다 256 CSO/ 이...
누구나 손쉽게 사용하는 BlockChain, 비즈니스에 활용하기!  - 박혜영, AWS솔루션즈 아키텍트/정권호, 람다 256  CSO/ 이...누구나 손쉽게 사용하는 BlockChain, 비즈니스에 활용하기!  - 박혜영, AWS솔루션즈 아키텍트/정권호, 람다 256  CSO/ 이...
누구나 손쉽게 사용하는 BlockChain, 비즈니스에 활용하기! - 박혜영, AWS솔루션즈 아키텍트/정권호, 람다 256 CSO/ 이...
 
더 나은 S/W를 만드는 것에 관하여 (OKKY 세미나)
더 나은 S/W를 만드는 것에 관하여 (OKKY 세미나)더 나은 S/W를 만드는 것에 관하여 (OKKY 세미나)
더 나은 S/W를 만드는 것에 관하여 (OKKY 세미나)
 
Sw 아키텍처와 sw 공학
Sw 아키텍처와 sw 공학Sw 아키텍처와 sw 공학
Sw 아키텍처와 sw 공학
 
제 16회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Stalker 팀] : 감정분석을 통한 MBTI 기반 개인별 투자 성향 분석
제 16회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Stalker 팀] : 감정분석을 통한 MBTI 기반 개인별 투자 성향 분석제 16회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Stalker 팀] : 감정분석을 통한 MBTI 기반 개인별 투자 성향 분석
제 16회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Stalker 팀] : 감정분석을 통한 MBTI 기반 개인별 투자 성향 분석
 
[팝콘 시즌1] 최보경 : 실무자를 위한 인과추론 활용 - Best Practices
[팝콘 시즌1] 최보경 : 실무자를 위한 인과추론 활용 - Best Practices[팝콘 시즌1] 최보경 : 실무자를 위한 인과추론 활용 - Best Practices
[팝콘 시즌1] 최보경 : 실무자를 위한 인과추론 활용 - Best Practices
 
[PAP] 실무자를 위한 인과추론 활용 : Best Practices
[PAP] 실무자를 위한 인과추론 활용 : Best Practices[PAP] 실무자를 위한 인과추론 활용 : Best Practices
[PAP] 실무자를 위한 인과추론 활용 : Best Practices
 
AWS 천재가 된 홍대리 10가지 팁:: Megazone 박세진 ::AWS Summit Seoul 2016
AWS 천재가 된 홍대리 10가지 팁:: Megazone 박세진 ::AWS Summit Seoul 2016AWS 천재가 된 홍대리 10가지 팁:: Megazone 박세진 ::AWS Summit Seoul 2016
AWS 천재가 된 홍대리 10가지 팁:: Megazone 박세진 ::AWS Summit Seoul 2016
 
기계독해를 위한 BERT 언어처리 모델 활용
기계독해를 위한 BERT 언어처리 모델 활용기계독해를 위한 BERT 언어처리 모델 활용
기계독해를 위한 BERT 언어처리 모델 활용
 

합리적 의사결정 방법 활용 방안

  • 1. Copyright 2011 by Jaeho BAE. All Right Reserved. No Part of this document may be circulated, quoted, or reproduced for distribution outside the client organization without prior written approval from Jhbae @ HU 2011. 7. 오산대 교수 배재호 jhbae@osan.ac.kr 합리적 의사 결정 방법
  • 2. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr About Instructor… l저서 - 공급망관리: 실무적용을 위한 계획에서 운영까지, 도서출판 두남, 2010. 6. 25. lMature Market Sub-segmentation and Its Evaluation by the Degree of Homogeneity, JDS, 8(3), pp.27-35, 2010. lA Study on the Customer Experience Analysis for the Silver Generation in the Communication Service Market using CEM, JSKISE, 32(2), pp.66—75, 2009. lPractical setup time implementation in the roll-based manufacturing practice having print operations, IE Interface, 22(1), pp. 85-94, 2009. lQuality control system development corresponding to the floor status for improving process control level, JKIPE, 13(2), pp. 59-67, 2008. l특허 - 링크구조를 가진 조명 유닛 및 이를 이용한 가로등, 10-2010- 0707612. l특허 - 개선된 방열구조를 구비한 조명유닛 및 이를 이용한 가로등, 10-2010-0707613. 저서/ 주요논문 주요 컨설팅 사례 배재호 (Jaeho BAE, Ph. D.) 2008 우수논문상 수상 (대한설비관리학회) 공학박사 (인공신경망, SCM, 성과관리) l현) 혜천대학 물류유통정보과, 교수 l현) 유통과학회 산학부문 간사 l전) EIB Korea, 상무이사 l전) PWC Consulting, Principal Consultant l전) 아주대학교 e-Business 학부, 겸임교수 l전) 삼육대학교, 외래교수
  • 3. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr About Instructor… 배재호 (Jaeho BAE, Ph. D.) 2008 우수논문상 수상 (대한설비관리학회) 공학박사 (인공신경망, SCM, 성과관리) l현) 혜천대학 물류유통정보과, 교수 l현) 유통과학회 산학부문 간사 l전) EIB Korea, 상무이사 l전) PWC Consulting, Principal Consultant l전) 아주대학교 e-Business 학부, 겸임교수 l전) 삼육대학교, 외래교수 주요 컨설팅 사례 PI 및 업무 혁신 부문 l 2010.07~2010.12: 율촌화학 필름공장의 CTQ 도출 및 개선 방안 수립 l 2008.01~2008.12: 율촌화학 PI Master Plan 및 PI 1차 과제 수행 l 2007.09~2007.11: KT 고객경험관리를 통한 신제품/서비스 개발 l 2006.04~2006.06: 도레이새한 PI Master Plan 수립 l 2004.04~2004.06: 율촌화학 생산 부문 PI Master Plan 수립 l 2002.03~2002.06: SKT 내부 IT 고객 지원 프로세스 개선 l 2001.07~2001.09: CCKBC (코카콜라) 생산 전략 수립 알고리즘 설계 및 구현 부문 l 2010.06~2011.05: 중소기업청, 고효율 에너지 기자재 규격에 적합한 LED 가로등 개발 l 2007.03~2007.08: KCC의 생산계획 알고리즘 설계 l 2006.11~2007.03: 동진쎄미켐의 스케줄링 알고리즘 설계 l 2004.08~2005.01: KAC의 스케줄링 알고리즘 설계 l 1998.09~1999.10: 산업자원부, 한국형 ERP 개발을 위한 제조부문 설계 l 1997.06~1998.06: 농심의 재고 자동 보충 시스템/수요예측 시스템의 설계 및 개발 l 1996.11~1997.06: 정보통신부, 직렬통신 설비의 원격제어를 위한 converter 개발 l 1995.11~1996.03: 과학기술처, MMI 구현 기타 시스템 구축 l 지식경제부, 중소기업의 ISP 수립 l 동진쎄미켐의 품질관리 시스템 구축 l 율촌화학의 BI 시스템 구축 l 동진쎄미켐의 MES 시스템 구축 l MCM의 ERP Roll-out l 율촌화학의 생산계획 시스템 구축 l 율촌화학의 MES 구축 l KAC의 MES 구축 l KT의 ERP 구축 l 동부전자의 ERP 구축 l 팬택의 ERP 구축 l 풀무원의 ERP 구축 저서/ 주요논문
  • 4. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr It is not the strongest of the species that survives nor the most intelligent, 
 it is those most adaptive to change. " " 가장 강한 자가 살아 남는 것이 아니라, 변화에 잘 적응하는 자가 살아 남는다. Charles Robert Darwin, 1809.2.12 ~ 1882.4.19 영국의 생물학자, 철학자. 주요 저서: 종의 기원
  • 5. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr uestion 1. Q기저귀 시장에서의 지속적인 연구개발의 이유는? 아시다시피... 전세계 기저귀 시장은 두 개 회사의 독점! VS. P&G의 팸퍼스 킴벌리 클라크의 하기스
  • 6. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr uestion 1. Q연구 개발의 필요성이 전혀 없는데 1. 세계 거의 모든 시장은 두 업체에 의해 좌우되고... 2. 어차피 매년 아기들은 계속 탄생하고... 3. 아기들이 사용하는 기저귀의 양은 제한되어 있는데... 그럼에도 불구하고, Q1. 양사 모두 투자하지 않으면, 얻게되는 수익이 더 클텐데... Q2. 기저귀 제품이 놀랍게 進步하는 이유는 무엇일까?
  • 7. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr uestion 1. Q그들이 지속적으로 R&D에 투자하는 이유는? It’s a Prisonner’s Dilemma
  • 8. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr uestion 1. Q이런 경우가 있겠죠? P&G 만 투자하는 경우 킴벌리 클라크만 투자하는 경우 양사 모두 투자하는 경우 양사 모두 투자하지 않는 경우 Case 1. Case 2. Case 3. Case 4.
  • 9. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr uestion 1. Q그 결과가 다음과 같다고 가정합시다. P&G 만 투자하는 경우 킴벌리 클라크만 투자하는 경우 양사 모두 투자하는 경우 양사 모두 투자하지 않는 경우 Case 1. Case 2. Case 3. Case 4. P&G: +80 / 킴벌리 클라크: -20 킴벌리 클라크: +80 / P&G: -20 양사 모두: +20 양사 모두: +60
  • 10. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr uestion 1. Q모든 경우를 요약해 보니, 다음의 표와 같습니다. Payoff Matrix 킴벌리 클라크가 R&D 투자하는 경우 R&D 투자하지 않는 경우 P&G가 R&D
 투자하는 경우 R&D
 투자하지 않는 경우 + 20 - 20 + 20 +80 + 80 +60 - 20 +60
  • 11. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr uestion 1. Q결국 그들이 선택해야 할 방법은? Payoff Matrix 킴벌리 클라크가 R&D 투자하는 경우 R&D 투자하지 않는 경우 P&G가 R&D
 투자하는 경우 R&D
 투자하지 않는 경우 + 20 - 20 + 20 +80 + 80 +60 - 20 +60 Nash’s Equilibrium
  • 12. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr uestion 1. Q답을 내기 어려울 때는 정도를 따르는 것이 가장 현명합니다. Payoff Matrix 킴벌리 클라크가 R&D 투자하는 경우 R&D 투자하지 않는 경우 P&G가 R&D
 투자하는 경우 R&D
 투자하지 않는 경우 + 20 - 20 + 20 +80 + 80 +60 - 20 +60 시장 전체의 이익은 120 vs. 40 게임의 법칙에 따라 지속적인 투자로
 진입장벽 효과까지 얻을 수 있었음!
  • 13. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 반도체 장비 산업의 유망 신생기업인 A사는 
 최근 거래처로부터 ERP 도입을 강권 받았습니다. A사는 ERP가 그렇게 필요하다고 생각하지는 않고 있는 상황에서,
 여러분이 A사의 임원이라면 어떤 결정을 내리시겠습니까? 안 할 수 없는 상황이라면? 이런 질문들에 대해 함께 고민해 볼까요? uestion 1. Q
  • 14. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr uestion 1. Q아! 경쟁사가 있을 수도 있겠네요. A사는 불편한 ERP를 정보화 툴로 활용하고,
 경쟁사는 ERP를 통해 프로세스까지 개선하는 경우 경쟁사는 불편한 ERP를 정보화 툴로 활용하고,
 A사는 ERP를 통해 프로세스까지 개선하는 경우 양사 모두 ERP를 적극 도입하여
 기존 업무 프로세스까지 B/P로 개선하는 경우 양사 모두 ERP 도입을 통해
 불편한 사무자동화 툴을 얻는 경우 Case 1. Case 2. Case 3. Case 4.
  • 15. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr uestion 1. Q선택은 무엇인가요? What’s your decision?
  • 16. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 다음 도형의 면적을 구하시오. uestion 2. Q수학 문제 좋아하시나요?
  • 17. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr uestion 2. Q다음 도형의 면적을 구하시오. 20m 10m
  • 18. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr uestion 2. Q혹시 이런 방법으로 계산하나요? 20m 10m S = ⇡r2 + ⇡r2 = 2⇡r2 = 4 Z 10 0 p r2 x2dx = 157
  • 19. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr uestion 2. Q그렇다면 이런 도형은 면적은 어떻게 구할까요? 20m 10m
  • 20. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr uestion 2. Q발상의 전환으로 문제를 쉽게 해결하는 방법. It’s a Monte-Carlo Simulation
  • 21. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr uestion 2. Q규칙적으로 점을 찍어, 도형 안에 점이 몇 개나 들어있는 가를 확인 20 10 20 10 S = 70 + 70 = 140 S = 108
  • 22. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr uestion 2. Q더 정확한 값은 원한다면? 20 10 20 10 더 많은 점을 찍으면? 필요한 수준의
 노력과
 필요한 수준의
 정확도
  • 23. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr Suitable
 Solution Best Solution uestion 2. Q지금 우리에게 필요한 것은? 최적최고 vs.
  • 24. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr What I want is... uestion 3. Q제조기업에서 흔히 발생하는 문제.
  • 25. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr What our client wanted. “아이 셋… 
 함께 놀 그네 같은 게 
 필요한데, 정원에 있는 
 나무에 매달았으면 
 좋겠어요” uestion 3. Q
  • 26. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr “아이 셋… 
 함께 놀 그네가 
 필요한데, 정원에 있는 
 나무에 매달았으면 
 좋겠어요” What sales requested. uestion 3. Q
  • 27. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr What engineering designed. uestion 3. Q
  • 28. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr What production ordered. uestion 3. Q
  • 29. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr What was manufactured. uestion 3. Q
  • 30. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr What was installed. uestion 3. Q
  • 31. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr What was our client ACTUALLY wanted? ? uestion 3. Q
  • 32. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr What our client ACTUALLY wanted is... uestion 3. Q
  • 33. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 고객은 우리에게 납기를 단축하라고 요구하고 있습니다. 
 고객이 요구하는 납기단축이란? 지금 우리에게 필요한 것은
 고객이 원하는 것을 명확히 이해하는 능력! uestion 3. Q LT=7days3 11 Current Lead-time
  • 34. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 긴급 납기일의 급격한 단축 vs. 안정적 납기 단축 우리 고객의 요구는 무엇인가요? uestion 3. Q LT=7days3 1 LT=7days1 13 LT=5days4 6
  • 35. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 지금까지 우리가 살펴 본 것은... Prionner’s Dilema Monte-Carlo Simulation Commnunication Episode Question 1. Question 2. Question 3. 합리적 의사결정의 중요성 최적 솔루션의 중요성 숨어있는 의미의 중요성 for what?
  • 36. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr Do the things !!right Do the things !!right Do the things !!right right 1 2
  • 37. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 논리적 분석 방법 분석적 계층 과정 (AHP) Today’s Agenda 제대로 된 일을 제대로 하는 판단기준 A H P Analytic (분석적) Hierarchy (계층) Process (과정) 대상을 충분히 작은 구성 요소로 나눔 중요도 및 상호관계에 따라 계층 구조로 정리 결과를 가져오는 일련의 행위나 기능
  • 38. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr Q 1. 어떤 차를 사시겠습니까? 선택 기준은? 하나의 기준으로?
  • 39. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr Q 2. 어떤 비행기를 타시겠습니까? 계기판의 숫자가 너무 많다면?
  • 40. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr AHP is ... 槪要 1. 자료가 완비되지 않은 여건 하에서의 계획 수립 (Planning) 2. 시간적으로 촉박한 상황 하에서의 최고 경영자의 의사결정 지원 3. 부서 간의 의견이 대립된 상황 하에서의 종합적인 대응방안 수립 등의 복잡한 문제에 당면했을 때, 문제의 속성을
 체계적 (Systematic), 계층적 (Hierarchy)으로 규명하여 
 문제를 정형화하고 
 단 시간 내에 
 최상의 정책을 수립하기 위한 기법.
  • 41. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 1. Hierarchies 2. Priorities 3. Consistency AHP is ... 特徵
  • 42. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 1. Hierarchies 복잡한 상황의 구조화를 위해 
 계층적 구조의 설정 Goal Criteria Alternateives 의사결정의 목표 의사결정의 기준 선택할 대안 의사결정의 최종 목표가 되는 Goal의 설정 의사결정의 판단 기준이 되는 항목으로, 계 층이 완전할 필요는 없음. 즉 중요한 항목은 더욱 세부적으로, 그렇지 않은 항목은 상위 항목에서 일반적인 언어 로 표현해도 좋음 의사결정을 통해서 선정할 대안 ✓ 요소를 5~9개의 중요도와 상호관계에 따 라 동질적인 집단으로 군집화 ✓ 한 레벨에 존재하고 있는 요소 모두가 상위 레벨의 일부 요소와 관련
  • 43. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 2. Priorities 비율척도를 통한 우선순위 도출로 
 상대적 중요도의 설정 중요도 내용 1 중요도 같음 3 약간 더 중요함 5 중요함 7 매우 중요함 9 극히 중요함 2, 4, 6, 8 이상의 값들의 중간 값 1-9 Scale 9점 척도 활용 비교 대상과의 중요도 차이를 9점 척도로 평가 Reciprocals 역수관계의 유지 A가 B보다 3배 중요하다면, B는 A보다 1/3배 중요 Pairwise Comparison 쌍대비교 雙對비교 Matrix 양식을 활용하여, 모든 대상을 1:1 비교 스타일 안정성 연비 스타일 1 1/2 3 안정성 2 1 4 연비 1/3 1/4 1 예) 자동차 선정 시, 스타일/안정성/연비의 중요도 평가
  • 44. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 3. Consistency 통합 및 논리적 일관성 검증으로 
 논리적 일관성의 확보/유지 Cognitive Dissonance Theory 인지 부조화 이론 사이비 연구단체 연구 결과 (1956) 1) Leon Festinger & Henry W. Riecken, & Stanley Schachter, 1956 2) L.Slater, 2005 3) Leon Festinger, 1957 1) 인지 부조화란 쉽게 요약하자면 양립 불가능한 인지요소들이 동시에 존재하여 서 로 대립을 일으킬 때의 상황을 말한다. 대개의 사람들은 인지 부조화로 인해서 심 적 불편을 느끼므로 이러한 부조화를 해소하기 위해 노력하게 된다. 그런데 이 과정에서 자신의 믿음과 신념에 맞추어 행동을 바꾸는 것이 아니라, 행 동에 따라 믿음을 변화시키며 부조화를 증폭시킬 수 있는 정보는 의도적으로 회피 및 무시하게 된다. 행동을 바꾸는 것보다는 신념을 바꾸는 것이 쉽기 때문이다. Examples Insufficient reward paradigm (2005) 2) Induced compliance paradigm (1957) 3)
  • 45. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 3. Consistency 통합 및 논리적 일관성 검증으로 
 논리적 일관성의 확보/유지 ✓ 유사한 개념이나 사물들이 동질성이나 관련성의 기준에 따라 그 룹핑되어야 함. ✓ 어떤 기준에 대해 사물이나 개념 간 관계의 강도가 논리적 방법으 로 정당화 되어야 함. 예) 포도와 구슬은 둥글다는 기준에 따라 그룹핑 가능 예) A=5B, B=2C, then A=10C 비일관성이 일정 수준 이하면 재검토
  • 46. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr ? 3. Consistency 통합 및 논리적 일관성 검증으로 
 논리적 일관성의 확보/유지 ✓ 다음과 같은 사례를 확인해 봅시다. A씨는 자동차를 구매하기 위하여 H사의 소나타와 그랜저, 
 수입차인 H사의 어코드를 염두에 두고 딜러에게 문의를 하였습니다. 이에 자동차 딜러는 다음과 같이 대답합니다. “그랜저가 어코드에 비해 좋습니다. 어코드가 아무래도 소나타에 비해 좋습니다. 그랜저와 소나타는 같은 회사 차라 성능이 비슷합니다” 이 딜러의 말에 일관성이 있다고 할 수 있을까요? 의사결정을 위해서는 논리적 일관성이 필수 그랜저 > 어코드 어코드 > 소나타 그랜저 = 소나타
  • 47. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 례 연구 사간단한 문제로 시작해 보겠습니다. 3명의 후보 중, 우수사원을 선정하는 문제입니다. 피평가 대상자 평가 기준 근태사항 업무실적 개인능력개발 태연 윤아 써니
  • 48. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 례 연구 사 사전 평점 확인 누굴 선정해야 할까요? 태연 윤아 써니 근태사항 매우 우수 우수 매우 우수 업무실적 우수 매우 우수 우수 개인능력 개발 매우 우수 우수 우수 평가 기준/판단 기준이 많아질수록 평가는 어려워 집니다.
  • 49. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 례 연구 사 Hierarchies 우수사원 선정 근태사항 업무실적 자기능력 개발 Goal Criteria Alternatives
  • 50. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 례 연구 사 Criteria의 확인 일단 평가 기준의 중요성부터 판단해야겠지요? 평가 기준을 다음과 같이 정해 보도록 하겠습니다. 이러한 경우 일관성 지수는 ‘0’: 전혀 어긋남이 없다는 뜻 1. 업무실적은 근태실적에 비해 2배 중요합니다.
 다시 말해, 근태실적은 업무실적에 비해 1/2배 중요한게 됩니다. 2. 근태실적은 개인능력개발 실적에 비해 3배 중요합니다. 3. 업무실적은 개인능력개발 실적에 비해 몇 배 중요할까요? 업무실적: 근태실적 = 2:1 근태실적:개인능력개발 = 3:1 업무실적:개인능력개발 = 6:1
  • 51. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 례 연구 사평가 기준을 한꺼번에 표로 나타내 보면... 근태사항 업무실적 개인능력개발 근태사항 1 3 업무실적 2 1 6 개인능력 개발 1 나머지 빈 칸을 메우는 방법은? “Reciprocal” 기억나시죠? Criteria의 확인
  • 52. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 례 연구 사나머지 빈 칸도 채워보면... 근태사항 업무실적 개인능력개발 근태사항 1 1/2 3 업무실적 2 1 6 개인능력 개발 1/3 1/6 1 모든 경우에 대한 상대 비교값이 완성되었습니다. Criteria의 확인
  • 53. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 례 연구 사평가 항목별 가중치를 한꺼번에 계산해 보면... 결론적으로 3:6:1의 비율로 가중치를 할당한다는 의미 Criteria의 확인 근태사항 업무실적 개인능력개발 근태사항 1 1/2 3 업무실적 2 1 6 개인능력 개발 1/3 1/6 1 평균 가중치 1.5 0.3 3 0.6 0.5 0.1 5 1합계
  • 54. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 례 연구 사가중치를 구하는 방법은 다양합니다. 필요에 따라, 필요한 수준의 정확도로... ... 잠깐!! 평균 가중치 1.5 0.3 3 0.6 0.5 0.1 5 1 1. 산술평균 2. 기하 평균 3. 상대값 Matrix
  • 55. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 례 연구 사일관도를 구하는 방법엔 수학적 지식이 조금 필요합니다. 조금 번거롭기는 하지만, 유용한 도구 입니다. 잠깐!! n RI   1 0 2 0 3 0.58 4 0.9 5 1.12 6 1.24 7 1.32 8 1.41 9 1.45 10 1.49 RI 랜덤화 지수 0 B B B @ w1 w2 ... wn 1 C C C A T 0 B B B @ a11 a12 . . . a1n a21 a22 . . . a2n ... ... ... ... an1 an2 . . . ann 1 C C C A max 고유치의 최대값 일관성 지수CI CI = µ = max n n 1 일관성 비율CR CR = CI RI CR < 0.1 일 때
 신뢰할 수 있는 결과로 해석 max = nX i=1 ✓ ai1w1 + ai2w2 + · · · + ainwn wi ◆ n
  • 56. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 례 연구 사조금 전 문제에서 확인해 볼까요? 처음에 확인한 바와 일치합니다. 잠깐!! n RI   1 0 2 0 3 0.58 4 0.9 5 1.12 6 1.24 7 1.32 8 1.41 9 1.45 10 1.49 RI 랜덤화 지수 max 고유치의 최대값 일관성 지수CI 일관성 비율CR CR = 0 이므로,
 매우 신뢰할 수 있는 결과 max = 3.000 CI = µ = 3 3 2 = 0 CR = CI RI = 0 0.58 = 0
  • 57. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 례 연구 사데이터가 달라진다고 가정해 보겠습니다. 업무실적과 개인능력개발의 중요도가 다르다고 가정합시다. 잠깐!! 근태사항 업무실적 개인능력개발 근태사항 1 1/2 3 업무실적 2 1 1 개인능력 개발 1/3 1 1 평균 가중치 1.5 0.415 1.333 0.369 0.778 0.215 3.611 1합계
  • 58. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 례 연구 사다시 한 번 확인해 보면... 이러한 경우, 응답 문항을 신뢰할 수 없습니다. 잠깐!! n RI   1 0 2 0 3 0.58 4 0.9 5 1.12 6 1.24 7 1.32 8 1.41 9 1.45 10 1.49 RI 랜덤화 지수 max 고유치의 최대값 일관성 지수CI 일관성 비율CR CR > 0.1 이므로,
 신뢰할 수 없는 결과 CI = µ = 0.3674 2 max = 3.3674 CR = CI RI = 0.1837 0.58 = 0.3167
  • 59. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 례 연구 사 Priorities 근태사항 업무실적 개인능력개발 근태사항 1 1/2 3 업무실적 2 1 6 개인능력 개발 1/3 1/6 1 CR=0.000 근태
 사항 태연 윤아 써니 태연 1 3 3 윤아 1/3 1 1 써니 1/3 1 1 업무
 실적 태연 윤아 써니 태연 1 1/3 1 윤아 3 1 3 써니 1 1/3 1 개인
 능력 태연 윤아 써니 태연 1 3 1 윤아 1/3 1 1/3 써니 1 3 1 CR=0.000 CR=0.000 CR=0.000
  • 60. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 례 연구 사 Priorities Criteria 별 Alternatives의 평가 근태 태연 윤아 써니 태연 1 3 3 윤아 1/3 1 1 써니 1/3 1 1 업무실적 A B C A 1 1/3 1 B 3 1 3 C 1 1/3 1 개인능력 A B C A 1 3 1 B 1/3 1 1/3 C 1 3 1 평균 가중치 2.333 0.6 0.778 0.2 0.778 0.2 평균 가중치 0.778 0.2 2.333 0.6 0.778 0.2 평균 가중치 1.667 0.429 0.556 0.143 1.667 0.429
  • 61. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 례 연구 사 Priorities 근태 업무실적 개인능력 개발 0.3 0.6 0.1 태연 0.6 0.2 0.2 윤아 0.2 0.6 0.2 써니 0.429 0.143 0.429 최종 평가: Criteria 별 Alternatives의 평가 결과 확인 평가점수 Rank 0.36 2 0.48 1 0.343 3 가중치 반영 평가 점수가 가장 높은 윤아가 선정되어야 함.
  • 62. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 례 연구 사여러분의 자녀가 학교를 선택하려고 합니다. 어떤 학교를 선택하시겠습니까? A B C 선택 가능 학교 선택 기준은? 학업 교우 학교생활 학비 진로 위치
  • 63. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 례 연구 사 Hierarchies 학교 선택 학업 교우 학교생활 학비 진로 위치 A B C Goal Criteria Alternatives
  • 64. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 례 연구 사 Priorities 학업 교우 학교생활 학비 진로 위치 학업 1 1/2 1 3 1 1/3 교우 2 1 2 3 2 2 학교생활 1 1/2 1 2 1 2 학비 1/3 1/3 1/2 1 1/2 1/2 진로 1 1/2 1 2 1 1 위치 3 1/2 1/2 2 1 1 학업 A B C A 1 1/3 1/2 B 3 1 3 C 2 1/3 1 교우 A B C A 1 1 1 B 1 1 1 C 1 1 1 학교생활 A B C A 1 5 1 B 1/5 1 1/5 C 1 5 1 학비 A B C A 1 3 7 B 1/3 1 1/5 C 1/7 5 1 진로 A B C A 1 1/2 1 B 2 1 2 C 1 1/2 1 위치 A B C A 1 6 4 B 1/6 1 1/3 C 1/4 3 1
  • 65. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 례 연구 사 Priorities 학업 교우 학교생활 학비 진로 위치 학업 1 1/2 1 3 1 1/3 교우 2 1 2 3 2 2 학교생활 1 1/2 1 2 1 2 학비 1/3 1/3 1/2 1 1/2 1/2 진로 1 1/2 1 2 1 1 위치 3 1/2 1/2 2 1 1 기하평균 가중치 0.891 0.137 1.906 0.294 1.122 0.173 0.49 0.076 1 0.154 1.07 0.156 6.48 1합계 Criteria 간의 중요도 평가 결과를 활용하여 가중치 산정 ※ 가중치 산정은 기하평균, 산술평균, 상대값 활용 등의 다양한 방법이 적용 가능함.
  • 66. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 례 연구 사 Priorities Criteria 별 Alternatives의 평가 학업 A B C A 1 1/3 1/2 B 3 1 3 C 2 1/3 1 교우 A B C A 1 1 1 B 1 1 1 C 1 1 1 학교생활 A B C A 1 5 1 B 1/5 1 1/5 C 1 5 1 학비 A B C A 1 3 7 B 1/3 1 1/5 C 1/7 5 1 진로 A B C A 1 1/2 1 B 2 1 2 C 1 1/2 1 위치 A B C A 1 6 4 B 1/6 1 1/3 C 1/4 3 1 기하평균 평가결과 0.55 0.157 2.08 0.594 0.874 0.249 기하평균 평가결과 1.71 0.455 0.342 0.091 1.71 0.455 기하평균 평가결과 0.794 0.25 1.587 0.5 0.794 0.25 기하평균 평가결과 1 0.333 1 0.333 1 0.333 기하평균 평가결과 2.795 0.68 0.405 0.1 0.894 0.22 기하평균 평가결과 2.884 0.691 0.382 0.091 0.909 0.218
  • 67. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 례 연구 사 Priorities 학업 교우 학교생활 학비 진로 위치 0.137 0.294 0.173 0.076 0.154 0.165 A 0.157 0.333 0.455 0.68 0.25 0.691 B 0.594 0.333 0.091 0.1 0.5 0.091 C 0.249 0.333 0.455 0.22 0.25 0.218 최종 평가: Criteria 별 Alternatives의 평가 결과 확인 평가점수 Rank 0.402 1 0.295 3 0.302 2 전체 평가 점수가 가장 높은 A 학교를 선정하는 것이 합리적
  • 68. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 례 연구 사 Consistency Consistency Index (CI)를 통한 논리적 일관성의 평가 CI는 비교 수행자가 얼마나 일관성을 가지고 결과를 도출했는지를 보여주는 지표. A가 B보다 중요하고 B는 C보다 중요하다고 응답한 후, A는 C보다 덜 중요하다고 평가했다면? 따라서 CI가 지나치게 높다면, 응답자의 수준이나 자격을 의심해 보아야 함. 또한 그 결과의 신뢰성이 떨어진다고 염두에 두어야 한다. 통산 CI가 0.1 이상이면 응답자의 답변을 신뢰할 수 없다고 평가 함. CI = !max ! n n !1 CR = CI RI ‣ CI < 0.1의 경우 채택 ‣ CR < 0.1의 경우 채택 ‣ λ는 eigenvalue (고유값) ‣ RI는 임의지수 (Random Index)로 행렬 차수별로 상반행렬 을 임의로 발생시켜 차수별로 CI를 평균한 것. 본 사례 Crieteria의 CI는 0.0631로 수용할 만하다고 판단됨.
  • 69. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 의사 결정에 가장 많이 사용되는 방법은? 선진기업 모든 기업 하위 기업 Source: Cooper, R.G., Edgett, S.J., and Kleinschmidt, E.J.,“Best practices for managing R&D portfolios”, Research-Technology Management, 41, 4, July-Aug. 1998, 20-33. 단연코 NPV,ROI,EVA,PaybackPeriod 등의 재무적 방법 포트폴리오 관리 방법에 대한 조사 결과
  • 70. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr 그러나, 재무적 방법은 최악의 결과 프로젝트 간의 균형, 전략과의 연계가 관건 성과 매트릭스 재무적 방법 전략적 접근법 스코어링 모델 버블 다이어그램 목표와의 조화 3.76 최저 4.08 3.95 4.11 최고 고가치 프로젝트의 포함 3.37 최저 3.77 3.82 최고 3.7 비용의 전략적 목표 반영 3.5 3.72 최고 3.59 3 최저 프로젝트의 계획대로의 추진 2.79 최저 3.22 최고 3.13 2.9 프로젝트 간 균형 2.8 최저 3.08 3.2 최고 3.2 최고 적절한 수의 프로젝트 2.5 2.93 최고 2.7 2.25 Source: Cooper, R.G., Edgett, S.J., and Kleinschmidt, E.J.,“Best practices for managing R&D portfolios”, Research-Technology Management, 41, 4, July-Aug. 1998, 20-33.
  • 71. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr Questions, Q & A Answers
  • 72. copyright © 2011., JHBae@hu.ac.kr My wish, Your success!! Thank you for your patient listening Jul. 2011, Jaeho BAE @ Osan
  • 73. 합리적 의사 결정 방법 활용 방안 End of Document Copyright  ©  2011  by  JHBae@Osan.