태양열 건조 시스템 품질과 신뢰성 향상을 위한 통합 AHP와 FQFD 접근법

초록

본 논문은 사프란 건조에 필수적인 품질·안전 요구를 충족하면서 비용과 에너지를 절감할 수 있는 태양열 건조 시스템을 설계하기 위해, 고객 요구와 기술 요구를 계층화·퍼지화한 통합 AHP‑FQFD 방법을 제시한다. 설문 기반 AHP로 고객 선호도를 정량화하고, 퍼지 품질 기능 전개(FQFD)로 기술 사양과 품질 특성을 연계함으로써 최적 설계 변수와 비용 효율성을 도출한다. 결과는 품질 향상, 고객 만족도 상승, 수출 경쟁력 강화를 입증한다.

상세 분석

이 연구는 사프란이라는 고가의 향신료가 건조 과정에서 품질 손실과 미생물 오염 위험에 크게 좌우된다는 점을 출발점으로 삼는다. 기존의 건조 기술은 주로 화석 연료 기반이거나 전통적인 햇빛 건조에 의존해 에너지 효율이 낮고 품질 관리가 어려웠다. 따라서 재생 가능 에너지인 태양열을 활용하면서도 품질·안전 기준을 만족시키는 시스템 설계가 필요하였다.

논문은 두 가지 다중 기준 의사결정 기법, 즉 Analytic Hierarchy Process(AHP)와 Fuzzy Quality Function Deployment(FQFD)를 결합한 통합 프레임워크를 제안한다. AHP 단계에서는 사프란 생산·수집 현장의 주요 이해관계자를 대상으로 설문을 실시하고, ‘가격 대비 품질’, ‘에너지 비용’, ‘운영 편리성’, ‘환경 친화성’ 등 4개의 주요 고객 요구를 도출한다. 이후 쌍대 비교 행렬을 구성하고 일관성 비율(CR)을 검증하여 가중치를 산출한다.

FQFD 단계에서는 도출된 고객 요구를 ‘품질 특성(Q)’으로 전환하고, 이를 기술 요구(‘공정 변수’, ‘재료 선택’, ‘제어 시스템’)와 연결한다. 퍼지 수치를 이용해 모호성을 반영함으로써 전문가 의견의 불확실성을 최소화한다. 특히, ‘열 전달 효율’, ‘습도 제어 정확도’, ‘구조적 내구성’ 등 핵심 기술 사양에 대한 퍼지 삼각형 수치를 정의하고, 이를 기반으로 ‘품질 하우스’를 구축한다.

통합 과정에서 AHP에서 얻은 고객 가중치는 FQFD의 중요도 가중치와 곱해져 최종 우선순위 점수를 산출한다. 이 점수는 설계 변수의 최적값을 결정하는 목표 함수에 직접 투입되며, 비용‑효율 분석과 시뮬레이션을 통해 최적 설계안을 도출한다. 결과적으로 열 효율을 15 % 향상시키고, 건조 시간은 20 % 단축되었으며, 초기 투자 대비 회수 기간은 2.5년으로 단축되었다.

핵심 인사이트는 다음과 같다. 첫째, 고객 중심의 AHP 가중치가 FQFD와 결합될 때 기술 사양이 실제 시장 요구와 정렬되어 설계 효율이 극대화된다. 둘째, 퍼지 논리를 적용함으로써 전문가 평가의 주관적 불확실성을 정량화하고, 의사결정 과정의 견고성을 확보한다. 셋째, 통합 모델은 비용 절감과 품질 향상을 동시에 달성할 수 있는 설계 공간을 명확히 제시한다. 마지막으로, 이 접근법은 사프란뿐 아니라 다른 고가 농산물의 태양열 건조 시스템에도 일반화 가능함을 시사한다.