전문가 의견 델파이 분석 --- 1. 일관성 척도

AHP 분석이란 다중 의사 결정 과정에서 가장 합리적인 선택을 하기 위해 가중치를 부여하여 의사 결정을 하기 위해 사용하였다.

AHP 분석은 특수한 결정에 있어서 각각의 항목이 의사 결장에 주는 영향을 파악하는데 유용하다.

delpi 기법을 통해 자율주행 자동차 규제에 관한 3가지 항목 규제구조, 집행구조, 피드백에 관한 각각의 구성 요소의 중요도를 확인하였다.

각 항목에 대한 하위 항목은 다음 표를 참고

대분류	하위항목
규제구조	규제강도, 지시유형, 지시구체성, 규정방식, 지시구체성
집행구조	사후처분, 집행기관, 재량권
피드백	의견수렴, 창구운영, 의견반영

하위 항목의 중요도에 대한 17점 척도를 통해 분석하였다.

설문조사 예시

해당 설문조사 결과를 이용하여 아래의 결과를 작성하였다.

1. 쌍대비교 행렬을 생성

일관성 척도를  계산하기 위해 가장 먼저 할 일은 쌍대비교 행렬작성하는 것이다. 위의 조사 결과를 행렬로 나타낸 표이다. 행을 기준으로 열에 비해 얼마 만큼 중요한지를 표현한 것이다. 

	의견수렴	창구운영	의견반영
의견수렴	1	5	7
창구운영	1/5	1	3
의견반영	1/7	1/3	1

[1,1], [2,2]와 같은 행렬은 본인 스스로를 비교하는 값이기 때문에 항상 1이 된다.  
[1,2]는 집행 시 의견수렴이 불만접수 창구운영에 비하여 5배 더 중요하다는 의미가 된다. 

2. 각 열을 기준으로 표준화 작업

각 열에 대해서 합이 1이 되도록 값을 표준화 하였다.  

[1,1] 을 예로 1 / (1+1/5+1/7) = 0.74468

전체 표의 값은 아래와 같다.

	의견수렴	창구운영	의견반영
의견수렴	0.74468	0.78947	0.63636
창구운영	0.14894	0.15789	0.27273
의견반영	0.10638	0.05263	0.09091

3. 각 행의 가중치 계산

각 행의 값의 평균이 가중치가 된다. 따라서 의견 수렴의 가중치는

(0.74468+0.78947+0.63636)/3 = 0.72351

	가중치
의견수렴	0.72351
창구운영	0.19319
의견반영	0.08331

4. 가중치 합 계산

가중치 합의 경우 1번 과정에서 생성한 '행렬'(쌍대비교 행렬)과 3번에서 생성한 가중치 '행렬'의 곱이다. 

의견 수렴에 대한 가중치합은

1*0.72351 + 5*0.19319 + 7*0.08331 = 2.27259 

(참고: 엑셀에서는 mmult(matrix multiple) 함수를 통해 쉽게 행렬곱 가능)

	가중치합
의견수렴	2.27259
창구운영	0.58781
의견반영	0.25106

5. 각 행의 가중치합/가중치  척도

 

가중치합(4번에서 구한 값)/가중치(3번에서 구한 값)를 통해 각 행의 일관성 척도를 구할 수 있다.

	각 행의 가중치합/가중치
의견수렴	3.14108
창구운영	3.04272
의견반영	3.01366

6. 람다 계산 (λ)

λ는 각 행의 가중치합/가중치의 평균이다.

λ. = 3.06582

7. CI

(λ.-n)/(n-1)

n은 측정하려는 항목의 수를 나타낸다. 

CI = 0.03291

8. CR 일관성 척도

최종적으로 구하는 일관성 척도는 CI/RI로 RI는 random index로 물어보는 항목의 개수가 적을 경우 더욱 정확하여야 하고 늘어날 수로 정확도가 떨어지는 것을 고려한 수치이다. 

CR= CI/RI = 0.03291/0.58 = 0.05674

해당 설문자가 내린 결론은 0.1 이하의 값을 가지기 때문에 일관성을 가진다는 것을 알 수 있다.  

 

 

 

 

matrix size	Random  consistency index
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

출처: Saaty, T.L. (1980) The Analytic Hierarchy Process. McGraw-Hill, New York