다중기준 순위화 복합 전략 설계와 적용

초록

본 논문은 다중기준 순위·정렬 문제를 해결하기 위한 복합 전략을 모듈식으로 설계하는 방법을 제시한다. 창의성 단계 모델을 차용해 기본·선택·수정·설계 네 단계 중 ‘설계(조합)’ 단계에 초점을 맞추며, 이를 위해 계층형 형태학적 다중기준 설계(HMMD)와 구간 멀티셋 추정 기법을 활용한다. DSS COMBI 시스템의 운영 환경을 사례로, 지역 절차·기법(디자인 대안)을 품질 및 상호연결성(IC) 관점에서 선택·조합하는 과정을 상세히 설명한다.

상세 분석

논문은 다중기준 의사결정(DM)에서 순위·정렬을 수행하는 과정이 단일 알고리즘에 의존하기보다 여러 절차와 기법을 조합하는 복합 전략이 필요함을 강조한다. 이를 위해 저자는 TRIZ 창의성 단계 모델을 변형해 네 단계(기본, 선택, 수정, 설계)를 정의하고, 특히 ‘설계(조합)’ 단계에서 발생하는 설계 공간의 폭넓은 탐색을 지원하는 방법론을 제시한다. 핵심 방법론인 계층형 형태학적 다중기준 설계(HMMD)는 먼저 문제를 계층적으로 분해하고, 각 계층에서 가능한 디자인 대안(DA)을 열거한다. 여기서 DA는 지역 절차·기법, 예컨대 가중치 부여, 합성 함수, 클러스터링, 비선형 변환 등이다. 각 DA는 다중속성(정확도, 계산복잡도, 사용자 친화성 등)으로 평가되며, 이때 구간 멀티셋 추정 기법을 적용해 정량적·정성적 속성을 동시에 다룬다.

다음 단계는 DA 간 상호연결성(IC)을 정의하는 것으로, 이는 한 절차의 출력이 다른 절차의 입력으로 사용될 수 있는지, 혹은 데이터 형식·스케일이 호환되는지를 판단한다. IC는 이진 혹은 가중치 형태의 매트릭스로 표현되며, 전체 조합의 품질은 DA의 개별 품질과 IC의 총합을 종합해 산출한다. 저자는 이 과정을 ‘조합 최적화 문제’로 모델링하고, 다중목표 최적화 기법(예: 파레토 전선 탐색)과 휴리스틱 탐색(예: 그리디, 유전 알고리즘)을 병행해 실용적인 솔루션을 도출한다.

구체적인 구현 사례로 DSS COMBI 시스템을 제시한다. COMBI는 다중기준 순위화를 지원하는 DSS로, 내부에 ‘형태학적 모듈’이 존재한다. 각 모듈은 앞서 정의한 DA를 포함하고, 사용자는 요구사항에 따라 모듈을 선택·배열한다. 논문은 실제 데이터셋(예: 대학 전공 선택, 제품 평가)에서 여러 조합을 실험하고, 전통적인 단일 알고리즘 대비 정확도·안정성·해석 용이성에서 우수함을 입증한다.

마지막으로 저자는 이 접근법이 ‘탐색·탐구 모드’ 의사결정에 적합함을 강조한다. 즉, 문제 정의가 불명확하거나 다수의 이해관계자가 존재할 때, 다양한 절차를 자유롭게 조합해 가설을 검증하고 최적 해를 탐색할 수 있다는 점이다. 또한, HMMD와 구간 멀티셋 추정은 향후 다른 DM 분야(예: 포트폴리오 최적화, 위험 관리)에도 확장 가능성을 보여준다.