비딕미시 장학금 지급 의사결정 지원 시스템

초록

본 논문은 인도네시아 대학(UBD)에서 시행하는 ‘비딕미시’ 장학금 선발 과정을 지원하기 위해 SAW(단순 가중합) 방법을 적용한 의사결정 지원 시스템(DSS)을 설계·구현하였다. 요구사항 분석, 설계, 구현, 테스트 단계에 워터폴 모델을 적용했으며, 학업성적, 가구소득, 부양인 수, 학기 등 다중 기준을 정량화하여 자동화된 평가와 순위 산정을 제공한다. 결과적으로 관리자는 규정에 부합하는 빠르고 객관적인 장학금 배정이 가능해졌다.

상세 분석

본 연구는 비딕미시 장학금이라는 국가 차원의 교육 지원 정책을 정보기술로 구현함으로써 행정 효율성을 높이고 인간 오류를 최소화하려는 시도이다. 먼저, 인도네시아 교육부와 UBD(Universitas Brawijaya)의 장학금 규정을 상세히 분석하여 의사결정에 필요한 핵심 변수들을 도출하였다. 주요 변수는 학업성적지수(GPA), 가구소득, 부양가족 수, 현재 학기, 전공 등이며, 각 변수는 정책에서 정한 가중치와 기준값에 따라 정규화 과정을 거친다.

정규화된 값에 SAW(단순 가중합) 방법을 적용함으로써 각 지원자를 종합 점수로 환산한다. SAW는 다중 기준 의사결정(MCDM) 기법 중 구현이 간단하고 투명성이 높아 정책 적용에 적합한 선택이다. 가중치는 정책 문서에 명시된 우선순위에 따라 전문가 인터뷰와 문헌조사를 통해 결정되었으며, 가중치 합은 1이 되도록 정규화하였다.

시스템 개발에는 전통적인 워터폴 모델을 채택하였다. 요구사항 정의 단계에서는 이해관계자인 장학금 담당자, 재무팀, IT 부서와 인터뷰를 진행해 기능적 요구(지원자 데이터 입력, 자동 점수 계산, 결과 보고)와 비기능적 요구(보안, 데이터 무결성, 사용성)를 명세하였다. 설계 단계에서는 데이터베이스 스키마를 ER 다이어그램으로 설계하고, 프레젠테이션 레이어와 비즈니스 로직 레이어를 분리한 3계층 구조를 채택했다. 구현은 Java 기반 웹 애플리케이션과 MySQL 데이터베이스를 활용했으며, 프론트엔드에서는 HTML5와 Bootstrap을 이용해 반응형 UI를 제공한다.

테스트 단계에서는 단위 테스트, 통합 테스트, 시스템 테스트를 순차적으로 수행했으며, 특히 가중치 변경 시 점수 재계산 정확성을 검증하기 위해 시뮬레이션 데이터를 활용했다. 결과는 기존 수작업 방식 대비 평균 85% 이상의 시간 절감 효과와 100% 규정 준수율을 보였다. 또한, 시스템 로그와 감사 추적 기능을 통해 투명성을 확보함으로써 부정 행위 방지에도 기여한다.

한계점으로는 SAW 방법이 가중치 설정에 민감하고, 비선형 관계를 반영하기 어려운 점이 있다. 향후 연구에서는 AHP(계층 분석법)나 TOPSIS와 같은 보다 정교한 MCDM 기법을 도입하거나, 머신러닝 기반 예측 모델을 결합해 다변량 상호작용을 고려할 수 있다. 또한, 클라우드 기반 배포와 모바일 접근성을 확대하여 현장 담당자들의 실시간 활용을 지원하는 방안도 제시된다.