--- title: "Decision criteria — 의사결정 기준" source: "https://systems-analysis.info/int/Decision_criteria_%E2%80%94_%EC%9D%98%EC%82%AC%EA%B2%B0%EC%A0%95_%EA%B8%B0%EC%A4%80" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Decision_criteria_—_의사결정_기준" language: "ko" categories: - "Category:Decision theory" - "Category:Decision-making" - "Category:Korean" revision_id: 1484 wiki_created_at: 2026-09-06T22:49:24Z wiki_modified_at: 2026-09-06T22:49:24Z downloaded_at: 2026-09-07T22:46:16Z --- # Decision criteria — 의사결정 기준 **의사결정 기준** — 의사결정 이론에서, 불확실성 또는 위험 조건 하에 최적 전략을 선택하기 위해 적용되는 공식화된 규칙 또는 방법. 이 기준들은 선택 과정을 체계화하고, 알려진 데이터나 외부 환경에 대한 가정을 바탕으로 선호되는 결정을 도출할 수 있게 해준다. ## 기본 개념 - **불확실성 조건** — 의사결정 이후 어떤 결과가 나타날지 알 수 없고, 다양한 결과의 발생 확률에 대한 신뢰할 수 있는 정보가 없는 상황. - **위험 조건** — 다양한 결과의 발생 확률이 알려져 있거나 합리적으로 추정될 수 있는 상황. ## 불확실성 조건에서의 기준 - 발트 기준: 가능한 최소 결과의 최대화를 지향한다. 최악의 결과를 방어하기 위한 비관적 전략이다. - 최대최대 기준: 가능한 최대 결과를 지향한다. 최선의 시나리오를 기대하는 낙관적 접근법이다. - 허비츠 기준: 낙관주의와 비관주의 간의 절충안이다. 낙관 계수를 활용하여 최악과 최선의 결과 사이에서 균형을 맞추어 선택을 결정한다. - 새비지 기준: 잘못된 결정을 내린 것에 대한 최대 후회를 최소화한다. 평가는 최적 결과와 실제 결과 간의 차이에 기반한다. - 라플라스 기준: 모든 결과의 발생 가능성이 동등하다고 가정한다. 평균 기대 결과가 가장 큰 전략이 선택된다. ## 위험 조건에서의 기준 - 베이즈 기준: 알려지거나 추정된 결과 확률을 고려하여 기대 결과를 최대화하는 데 기반한다. 확률이 신뢰성 있게 알려진 경우에 적용된다. - 호지-레만 기준: 발트 접근법과 베이즈 접근법을 결합한다. 가능한 최소 결과와 확률에 기반한 평균값 모두를 지정된 가중치로 고려한다. - 베이즈 미니맥스 기준: 확률에 대한 불확실성이 있을 때 적용된다. 모든 허용 가능한 확률 분포 중 최악의 기대 위험을 최소화하는 전략이 선택된다. ## 기준 선택 기준 선택은 다음에 따라 달라진다: - 확률 정보의 가용성, - 위험에 대한 태도 (낙관주의 또는 비관주의 성향), - 특정 문제의 특성. 완전한 불확실성 조건에서는 발트, 최대최대, 허비츠, 새비지 및 라플라스 기준이 더 자주 적용된다. 위험 조건에서는 베이즈, 호지-레만 또는 베이즈 미니맥스 기준이 더 적합하다. ## 비교표 | 기준 | 적용 조건 | 결과 유형 | 전략 성격 | 확률 지식 필요 여부 | 최적화 유형 | 주요 계산 방법 | 오류에 대한 견고성 | |-----------------|----------------------------------------|-----------------------------|-----------------|---------------------|------------------|------------------------------------------------------|--------------------| | 발트 | 완전한 불확실성 | 최소 결과 | 비관적 | 불필요 | 최솟값 최대화 | 최소 결과 중 최댓값 선택 | 높음 | | 최대최대 | 완전한 불확실성 | 최대 결과 | 낙관적 | 불필요 | 최댓값 최대화 | 최대 결과 중 최댓값 선택 | 낮음 | | 허비츠 | 완전한 불확실성 | 최솟값과 최댓값 간의 가중치 | 절충적 | 불필요 | 가중 최적화 | 가중치를 적용하여 최솟값과 최댓값 사이의 평균값 계산 | 중간 | | 새비지 | 완전한 불확실성 | 최대 후회 | 신중한 | 불필요 | 후회 최소화 | 후회 행렬 구성 및 최소 최대 후회 선택 | 높음 | | 라플라스 | 완전한 불확실성 | 평균 결과 | 중립적 | 불필요 | 평균 최대화 | 모든 결과에 대한 평균값 계산 | 중간 | | 베이즈 | 위험 (확률 알려짐) | 기대 결과 | 낙관적 (합리적) | 필요 | 기대 이익 최대화 | 확률에 대한 기댓값 계산 | 중간 | | 호지-레만 | 부분적 불확실성 | 결합 결과 | 절충적 | 부분적으로 필요 | 결합 최적화 | 가중치를 적용한 최솟값과 기댓값의 조합 | 중간 | | 베이즈 미니맥스 | 부분적 불확실성 (확률에 대한 불확실성) | 최대 기대 위험 | 비관적 | 부분적으로 필요 | 최대 위험 최소화 | 모든 허용 가능한 확률 중 최악의 베이즈 위험 최소화 | 높음 |