This thesis deals with the multiple attribute decision making problem. Since the increasing complexity of decision making problem requires multiple participants and narrowly specified attributes, method for multi-attribute decision making with multiple decision makers and hierarchically structured attributes is needed for decision making. Articulating preferences in incomplete manner must be more convenient for decision makers than providing cardinal or numerical preferences. Accordingly, it is necessary to develop the multi-attribute group decision making method which considers the attribute hierarchy and incomplete information. This thesis proposes several mathematical models which are used for the multi-attribute decision method and procedure with incomplete information. Also, a group support system named HIPS is developed to support the method and procedure.
A mathematical model is formulated which can derive the value interval on any attribute in attribute hierarchy. Also, to handle the tree structure, we break down the attribute tree into sub-trees. Since the model has recursive structure, the optimization results from sub-trees can be utilized in computing the value interval on the topmost attribute. To illustrate how to obtain the pairwise value on the topmost attribute, an algorithm based on the recursive model is proposed. The pairwise values derived from the algorithm can be used in final choice making of multi-attribute decision with single or multiple decision maker(s).
With the incomplete information and multiple decision makers, however, a selection is not generally made in a single step and some additional information are required to get a final decision. From this point of view, an interactive procedure is proposed to support multi-attribute group decision making with incomplete information. Basic solution technique is summarized in order to aggregate each group member's preference information. The probabilistic measure which is an indicative for the preference strength between alternatives is derived to aid each decision maker to articulate preference information on alternatives. The decision makers' preference information on the alternatives make it difficult to aggregate each decision maker's preference. Hence, a mathematical model is proposed to establish dominance relations when the preference information about values of outcome, attribute weights and alternatives. Based on the probabilistic measure and mathematical model, an interactive procedure is proposed.
In most multi-attribute group decision making methods based on incompletely specified preference information, it is necessary to solve a number of linear programming problems and to manage a number of information from decision makers. To cope with the problems, this thesis develop a group support system which can support the proposed method and procedure. The system is composed of three subsystems, model management subsystem, data management subsystem and user interface management subsystem. The model management subsystem is designed to facilitate the definition, storage, retrieval and execution of mathematical models. The data management subsystem is composed of query processor, database and database management system. Each subsystem has an interface module which plays a role of communicating data with other subsystems.
The proposed method is applied to a prioritization problem in quality function deployment process. Engineering characteristics in house of quality can be viewed as alternatives, and customer attributes can be viewed as attributes. The quality function deployment process which uses multi-attribute decision making with incomplete information is also applied to the problem for determining information system development priority of a motor company. In order to analyze or evaluate the degree of contribution of information system to business strategies, sequential houses of quality or decision tables are designed to have the information about the business strategies, competitive environment, critical success factors and information systems to be developed in a motor company. Using the quality function deployment and multi-attribute decision making makes it possible to determine the information system development priority in a normative way. Also, using the incomplete information makes it possible for each participant to conveniently provide his opinion.
본 논문에서는 다요소의사결정(MADM: Multi-attribute decision making)을 위한 방법과 시스템을 제시한다. 다요소의사결정 문제는 여러개의 상충된 속성들을 고려하여 최적의 대안 또는 만족스러운 대안을 찾기 위한 방법으로서 기업 의사결정 문제와 공공 의사결정 문제에 널리 사용되고 있는 방법이다. 의사결정 문제들이 더욱 복잡해지고 분석을 위한 전문적인 지식이 요구됨에 따라서, 속성에 대한 계층적인 분석과 다수의 의사결정자의 참여를 요구하게 되었다. 일반적으로 다요소의사결정 문제를 해결하기 위해서는 3가지 종류(요소에 대한 가중치, 대안에 대한 선호 정도, 대안의 결과치에 대한 효용정보)의 입력 정보 중 일부를 의사결정자가 제시해야만 한다. 이러한 입력 정보를 의사결정자가 제공하기 쉬운 형태로 제공 받아서 의사결정을 지원하는 방법에 대한 연구가 진행되어 왔다. 실제로 대부분의 의사결정자가 제한된 주의력과 정보처리능력을 소유하고 있는 현실에 비추어 정확한 효용 또는 선호 정보를 제시하는 방법은 의사결정자와 분석가의 많은 시간과 노력을 요구한다. 이러한 배경하에 본 논문에서는 요소들이 계층구조를 가지며 다수의 의사결정자가 참가하는 다요소의사결정 문제에 있어서 불완전한 형태의 정보를 처리할 수 있는 방법을 개발하고 시스템을 구축하려 한다.
먼저, 계층적으로 구조화된 요소들과 불완전한 정보를 가지는 다요소의사결정 문제를 해결하기 위하여 대안간의 지배관계를 도출하기 위한 수리적인 모형과 앨고리듬을 제시한다. 제시된 수리적인 모형은 하나의 계층구조를 여러 개의 계층구조로 분해하여 대안간의 지배관계를 도출할 수 있게 한다. 수리적인 모형을 분해된 여러 개의 계층구조에 반복적으로 적용하는 형태로 작성된 앨고리듬은 하나의 계층 구조를 임의의 형태로 분해하여 지배관계를 도출할 수 있다.
다수의 의사결정자가 불완전한 형태의 정보를 제공하는 다요소의사결정 문제를 해결하기 위하여 상호교호적인(Interactive) 방법이 제시된다. 기존에 제시된 연구들에서는 의사결정자로부터 요소에 대한 가중치와 대안의 결과치에 대한 효용정보를 입력 받아 대안간의 순위를 결정하는 방법을 주로 사용하였으나, 본 논문에서는 의사결정자가 이들 정보뿐만 아니라 대안에 관한 선호 정보를 제공할 수 있게 하는 방법을 제시한다. 각 의사결정자가 대안에 대한 선호 정보를 제시할 때, 의사결정자의 정보 제공을 돕기 위하여 참가자 전체의 대안간 선호정도(Preference Strength)를 확률 값으로 표현하여 의사결정자에게 제시한다. 제시된 확률 값의 의미는 '각 의사결정자들이 현재까지 제공한 정보를 토대로 할 때, 한 대안이 서로 다른 한 대안을 지배하는 정도'라고 할 수 있다. 의사결정자가 확률 값을 참조하여 제공한 대안간의 선호 정보는 비선형 제약식의 형태가 되며, 이는 새로운 수리적인 모형의 해결을 요구하게 된다. 본 논문에서는 각 의사결정자의 요소에 대한 가중치와 대안의 결과치에 대한 효용정보가 존재할 경우에 대안간의 지배관계를 도출하기 위한 수리모형의 해결 방법과 함께, 의사결정자의 대안에 대한 선호 정보가 추가로 포함된 형태의 수리모형에 대한 해법을 제시한다.
제시된 다요소의사결정 방법을 실제 문제에 적용하기 위해서는 많은 선형계획문제를 풀어야 하며, 의사결정과정의 각 단계마다 발생하는 많은 양의 입력 및 출력 정보가 관리되어져야만 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 다수 의사결정자의 참여를 지원할 수 있는 시스템을 개발하였다. 제시된 시스템은 크게 모델관리시스템, 데이타관리시스템, 인터페이스관리시스템의 세 가지 서브시스템℃막? 구성된다. 각 서브시스템은 서브시스템간의 데이타 교환 역할을 수행하는 모듈을 가지고 있어서 각 서브시스템간의 독립적인 기능수행이 가능하다. 예를 들어, 데이타관리시스템은 질의프로세서(Query processor), 데이타베이스, 데이타베이스관리시스템으로 구성되는데, 모델관리시스템 또는 인터페이스관리시스템으로 부터 들어오는 데이타들은 질의프로세서를 거쳐 데이타베이스관리시스템에 적합한 형태로 변형되어 전달된다.
또한, 제품개발 방법으로 활용되고 있는 품질기능전개에서의 가중치 또는 우선순위를 결정하기 위한 방법으로서 제시된 방법론을 응용하였다. 이러한 응용은 품질기능전개를 사용할 때, 참가자가 불완전한 형태의 정보를 제공할 수 있게 한다. 품질기능전개에서의 공학적 특성들은 다요소의사결정문제의 대안으로 간주되며, 고객의 요구는 요소들로 간주된다. 제시된 불완전 정보를 사용하는 품질기능전개 방법은 정보시스템의 개발 우선순위를 결정하는 문제에 응용되었다. 국내 자동차회사에 대하여 경영환경, 핵심역량, 경영전략 등을 도출하고, 이를 평가 기준으로 하여 정보시스템 개발 우선순위를 결정하였다.
