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title: "Multi-criteria decision analysis — 다기준 의사결정 분석"
source: "https://systems-analysis.info/int/Multi-criteria_decision_analysis_%E2%80%94_%EB%8B%A4%EA%B8%B0%EC%A4%80_%EC%9D%98%EC%82%AC%EA%B2%B0%EC%A0%95_%EB%B6%84%EC%84%9D"
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  - "Category:Decision theory"
  - "Category:Decision-making"
  - "Category:Korean"
  - "Category:Systems analysis"
revision_id: 4700
wiki_created_at: 2026-09-06T23:38:41Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:38:41Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:04:06Z
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# Multi-criteria decision analysis — 다기준 의사결정 분석

**다기준 의사결정 분석**— 여러 개의, 흔히 상충하는 기준을 동시에 고려하여 의사결정을 내려야 하는 상황에서 대안을 선택·비교·평가하기 위한 방법과 절차의 총체. 이러한 접근법은 단일 효율성 지표로 선택을 환원할 수 없는 실제 문제의 복잡성을 반영한다.

## 본질과 목적

다기준성은 의사결정의 질적 측면(예: 비용, 신뢰성, 효율성, 지속가능성)이 의사결정자(ЛПР)에게 중요하여 동시에 고려해야 할 때 발생한다. 다기준 분석의 주요 목적은 모든 기준을 최대한 만족시키거나 기준들 간의 최적 타협점을 나타내는 해를 찾는 것이다.

## 장점과 한계

다기준 접근법의 장점:

- 문제 상황의 다양한 측면 고려;
- 의사결정자의 선호를 보다 유연하게 표현;
- 의사결정의 투명성 향상;
- 프로세스의 다양한 이해관계자의 이익 반영 가능.

한계와 어려움:

- 선호 및 기준 가중치의 형식화 어려움;
- 기준 간 잠재적 모순;
- 일부 대안의 비교 불가능성;
- 주관적 평가 및 척도 구조에 대한 결과의 의존성.

## 기본 원칙

1.  **전체 품질을 부분 기준으로 분해**: 선호의 구조와 분석 대상 상황을 보다 정확하게 반영할 수 있다.
2.  **효율적(파레토 최적) 해의 집합 형성**: 모든 기준을 단일한 방식으로 집계할 수 없을 때 사용된다.
3.  **보상과 가중 계수**: 기준의 상대적 중요도를 반영하여 의사결정자가 지정하거나 공식 규칙에 따라 산출된다.
4.  **기준 집약**: 집계 함수를 사용하여 다기준 문제를 동등한 단일기준 문제로 변환.
5.  **시각화 방법**: 달성 가능한 기준값의 조합을 표시하고 선택을 용이하게 하기 위해 적용된다.

## 방법의 분류

다기준 분석 방법은 정보의 유형과 선호의 형태에 따라 여러 그룹으로 나뉜다:

- 수치 효용값을 갖는 정량적 지표에 기반한 방법;
- 정성적 평가를 수치로 변환하는 방법;
- 수치적 가치 계산 없이 비교하는 방법;
- 언어적 판단을 활용하는 언어 분석 방법.

## 방법의 예:

- 계층 분석 방법 (AHP);
- 제한적 임계 선호도 방법 (ELECTRE, PROMETHEE);
- 가산적 또는 승산적 집약을 이용하는 방법;
- 인간-기계 반복 방법;
- 선택 함수 기반 방법.