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title: "Decision-making matrix model — 매트릭스 의사결정 모델"
source: "https://systems-analysis.info/int/Decision-making_matrix_model_%E2%80%94_%EB%A7%A4%ED%8A%B8%EB%A6%AD%EC%8A%A4_%EC%9D%98%EC%82%AC%EA%B2%B0%EC%A0%95_%EB%AA%A8%EB%8D%B8"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Decision-making_matrix_model_—_매트릭스_의사결정_모델"
language: "ko"
categories:
  - "Category:Decision theory"
  - "Category:Decision-making"
  - "Category:Korean"
  - "Category:Modeling"
revision_id: 1438
wiki_created_at: 2026-09-06T22:48:45Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:48:45Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:46:06Z
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# Decision-making matrix model — 매트릭스 의사결정 모델

# 의사결정 행렬 모델

**의사결정 행렬 모델**이란 가능한 대안과 선택 결과에 영향을 미치는 외부 조건 간의 관계를 표(행렬) 형태로 나타낸 선택 문제의 형식화된 표현이다. 이 모델은 **불확실성**, **위험** 및 **다기준성** 조건에서의 의사결정 분석에 활용된다.

## 행렬의 구조

모델은 다음 구성 요소를 기반으로 구성된다:

- **대안(결정 변수)** — A₁, A₂, ..., Aₘ — 행렬의 행.
- **환경 상태(시나리오)** — E₁, E₂, ..., E_d — 행렬의 열.
- **부분 효율성** — Yᵢⱼ = fⱼ(Aᵢ), Aᵢ와 Eⱼ 조합에 대한 결과값.

이러한 표를 **부분 효율성 행렬**이라 하며, 크기는 m × d이고, 각 셀에는 해당 '대안–상태' 쌍에 대한 결과 평가값이 포함된다.

## 부분 효율성의 해석

Yᵢⱼ 값은 다음과 같이 해석된다:

- 수익 또는 이익,
- 목표 달성 정도,
- 결과의 효용 또는 선호도.

평가값의 성격이 서로 다를 경우, 예를 들어 0에서 1 사이와 같이 단일 척도로 정규화할 수 있다.

## 모델의 목적 및 장점

행렬 모델은 다음을 위한 기반으로 활용된다:

- 선택 기준(Wald, Savage, Laplace, Hurwicz 등)의 적용,
- 확률 정보 없이 의사결정자(ЛПР) 행동 분석,
- 안정적인 의사결정의 정당화,
- 의사결정 트리 및 시나리오 구성으로의 전환.

**장점:**

- 가시성과 구조성;
- 컴퓨터 처리 적합성;
- 범용성.

## 행렬 구조 예시

| 대안 | 상태 E₁ | 상태 E₂ | ... | 상태 E_d |
|------|---------|---------|-----|----------|
| A₁   | Y₁₁     | Y₁₂     | ... | Y₁d      |
| A₂   | Y₂₁     | Y₂₂     | ... | Y₂d      |
| ...  | ...     | ...     | ... | ...      |
| Aₘ   | Yₘ₁     | Yₘ₂     | ... | Yₘd      |

## 의사결정에의 적용

행렬 모델은 다음 상황에 적용된다:

- 불확실성 조건에서 — 결정론적 기준과 함께;
- 위험 조건에서 — 주어진 확률이 있는 경우;
- 다기준 분석에서 — 집계의 기반으로;
- 의사결정 지원 시스템에서.

## 같이 보기

- 불확실성 조건에서의 의사결정
- 다기준 의사결정 분석
- 의사결정 트리