3. 부산항 크루즈 관광객 실태 분석
4.1 AHP 기법의 정의와 특징
4.1.1 AHP 기법의 정의
AHP는 Analytic Hierarchy Process의 약자로 우리말로는 계층 분석적 의사결 정 방법으로 번역된다. 1970년대 미국 펜실베니아대학 Thomas Saaty 교수가 고 안한 연구방법으로, 문제를 분석할 때 주관적인 판단과 시스템적 접근을 함께 잘 섞음으로써 불확실한 상황 또는 다양한 평가기준이 필요한 곳에 사용이 가 능한 문제 해결형 의사결정방법이다.
의사결정의 문제를 유형적 요소뿐만 아니라 무형적인 요소까지 함께 동일한 구조적 틀에 포함시켜 고려할 수 있도록 해준다.
AHP모형은 여러 가지 대안에 대해 다면적 평가 기준과 여러 주체에 의한 의 사결정 과정이 요구되는 경우를 위해 만들어진 정량적 평가방법으로 의사결정 에 있어 계층구조를 구성하는 요소간의 상대비교를 통한 판단에 의하여 평가자 의 직관적이고 합리적이거나 또는 비합리적인 판단을 함께 고려하면서 포괄적 인 문제의 틀까지 제공한다. 이 모형은 이론의 단순성, 적용의 간편성, 명확성, 대상의 범용성 등의 특징으로 다양한 의사결정분야에 폭넓게 적용되고 있고, 이론구조 자체에 관한 연구도 활발하게 진행되고 있다.16)
AHP가 유용한 것은 무엇보다 계량적 의사결정변수뿐만이 아니라 계량화하기 쉽지 않은 질적 혹은 무형적인 의사결정변수에 의해 비율척도로써 그 측정이 가능하게 해준다는 점이 주요하다. 또한 막연하고 복잡한 문제를 세부적이고 구체적인 요소로 분화해 비교적 단순한 이원비교를 통한 판단으로 의사결정문 제의 해결가능성을 높여준다는 점 역시 유용하다. 이러한 기법이 유용성을 가 지려면 아래와 같은 4가지의 공리(Axiom)를 만족해야만 한다.17)
16) F. Zahedi, “The Analytic Hierarchy Process - A Survey of the Method and Its Applications", Interfaces, Vol.16, No.4, 1986, p.96-108.
17) L. G. Vargas, "An Overview of the Analytic Hierarchy Process and Its Applications", European Journal of Operational Research, Vol.48, 1990.
우선 쌍대비교의 결과는 반드시 역수관계가 성립돼야 한다. 의사결정자는 두 대상에 대한 쌍대비교가 가능해야만 하고, 그 중용성이 나타내는 정도는 역조 건을 반드시 만족시켜야 한다. 예를 들어 A가 B보다 X배 중요하다고 할 때, B 는 A보다 1/X배 중요시돼야 한다<표Ⅲ-1>.
<표 4-1> 쌍대비교 행렬의 역수 관계
구분 A B
A 1 X
B 1/X 1
* A가 B보다 X배 중요하면, B는 A보다 1/X배 중요함.
다음으로 비교척도의 동질성이 갖춰져야 한다. 중요도는 한정된 범위 안에서 일정한 척도를 통해서 표현돼야 한다. 만약 특정 계층에 포함되거나 구성된 문 제들이 이질적일 경우 정해진 척도만으로 그 값을 표현하는 것이 상당히 어렵 거나 사실상 불가능하기 때문이다.
셋째로 상대적인 중요도 평가 요인이나 기준들은 서로 독립적이어야 한다.
요인이나 기준이 되는 속성들은 서로 간에 관련성이 없어야 한다. 만약 평가 요인들 간에 독립성이 확보되지 않는다면 평가를 도출되는 결과가 중복된 정보 를 내포한 것으로 판명되어 그 중요도의 객관성과 신뢰성이 상실된다.
넷째로 기대성에 대한 만족이 필요하다. 각 계층구조가 의사결정을 하는데 필요한 모든 사항들을 완전히 포함하고 있는 것으로 가정한 상태로 분석에 나 서야 한다는 것이다. 다시 말해 본질적인 문제해결을 위해서는 최하위계층부터 최상위계층간에 의사결정과 관련한 다양한 모든 정보를 반영하도록 해야 한다.
이러한 공리 사항들을 충족하지 못할 경우 의사결정 결과에 중대한 문제가 발생할 수 있기 때문에 AHP기법의 한계점 역시 명확하게 인식하는 것이 무척 중요하다. 일반적으로 잘 알려진 문제점은 계층을 구성하는 요인 또는 기준의 독립성을 제대로 검증하기 어려운 경우가 많다는 점, 지나치게 많은 수의 쌍대 비교를 행하는 경우 비교판단과 관련한 적정성의 문제, 일관되지 못한 결과를 수정해야 하는 문제점과 쌍대비교에 사용되는 척도의 제약 등이다.
AHP를 이용해 의사결정 문제를 해결하려고 할 경우 일반적으로 다음과 같은 4단계의 절차를 거치며 진행된다.18)
첫째, 의사결정의 문제를 상호 연관된 의사결정 사항들로 각 계층을 분류해 의사결정의 계층을 설정하게 된다. 계층 구조의 최상위에는 가장 포괄적인 의 사결정의 목적이 놓이게 되며, 다음의 계층들은 의사결정 목적에 영향을 미치 게 되는 다양한 속성들로 구성된다. 이 속성들은 비교적 낮은 계층에 존재하는 것일수록 구체적인 모습을 띄게 된다. 동일 계층 안의 요소들은 서로가 비교 가능해야 하고, 가장 아래에 놓인 계층은 선택의 대상인 여러 의사결정의 대안 들로써 구성된다. Saaty에 의하면 계층에 포함된 속성의 수가 많아질수록 쌍대 비교 횟수도 많아지게 되므로 가능한 한 계층 내에 평가기준이 9개를 넘지 않 는 것이 좋다.19) 속성의 수가 너무 많으면 통계적 요인분석을 이용해 계층별 중요 요인들을 선정할 수 있다.
둘째, 의사결정 요소들끼리 쌍대비교를 통해 AHP 행렬을 구하게 된다. 이 단 계는 의사결정자의 평가기준들에 대한 선호정도를 일정 척도에 의해 계량화하 는 과정이며 상위계층의 목표를 달성하도록 공헌하는 직계 하위계층 내 요소들 의 쌍대비교를 통해 행렬을 작성한다. Saaty는 쌍대비교를 통해 상위계층 항목 에 기여하는 정도를 9점 척도 형식으로 중요도를 부여하고 있으나 인간의 주관 적 평가가 대상이 되는 만큼 논란의 여지 역시 남아 있다.
셋째, 의사결정 요소간의 상대적 가중치를 추정하고, 비일관성 비율을 고려해 추출된 지식의 신뢰성에 대한 검증을 하게 된다. 쌍대비교를 통해 얻은 행렬을 이용해 각 계층의 비교대상 평가기준들이 가지는 상대적인 가중치를 추정하는 과정이다. 그 가중치를 추정하는 방법으로는 100여 가지가 있으나, 일반적으로 는 Saaty의 고유벡터를 이용해 중요도를 산출하는 경우가 많다. 하지만 특별하 게 큰 행렬(n이 3이상)을 내포하는 일반적인 문제에서 고유치를 산출하는 과정 은 다수의 계산적으로 난제가 있어 본 연구에선 근사적 방법에 의해 가중치를 계산하기로 한다.
18) F. Zahedi, “The Analytic Hierarchy Process - A Survey of the Method and Its Applications", Interfaces, Vol.16, No.4, 1986, p.96-108
19) T. L. Saaty, The Analytic Hierarchy Process, Mcgraw-Hill, 1980.
또한 Saaty는 AHP모형 설계 시 사용된 전문가 지식의 신뢰도에 대한 지수를 제시하였는데, 이를 일관성 비율(Consistency Ratio : CR)이라고 한다. 일관성이 완벽하다면 CR값은 0이 될 것이고, 반대로 판단의 일관성이 나빠지게 되면 CR 값은 0보다 큰 값을 갖게 된다. 하지만 CR값이 너무 크다면 판단의 일관성이 무척 나쁘다고 봐야 하며, 그러한 판단에서 산출되는 가중치를 의사결정에 적 용하기 어렵다. 때문에 CR값이 0.1이하의 경우에만 판단의 일관성이 인정되고 그 이상인 경우 판단을 재고하거나 수정의 필요성이 있다고 지적한다. 그러나 최근 들어 Saaty의 일관성 비율(CR) 범위 규정이 상당히 모호하다는 비판과 함 께 탄력적인 적용을 시도하거나 연구하는 활동이 활발하게 진행되고 있다.20)
넷째, 최적의 대안을 얻기 위해 각 계층에서 도출된 가중치를 종합하는 과정 으로 마무리된다. 최상위의 목표를 달성하기 위해 최하위 속성들이 어느 정도 영향을 미치는지와 어느 만큼의 중요성을 갖는지를 판단하기 위해 각 속성의 종합가중치를 구하게 된다. 이전 단계에서 구한 각 계층의 가중치를 종합하는 과정을 통해 도출된다. 이를 통해 평가대상의 우선순위를 결정할 수 있고 대안 선택과 자원배분의 기초를 제공할 수 있게 된다.
<그림 4-1> AHP 의사 결정 문제해결 과정
20) 김기석·김진수·김현우, “BPR 대상 프로세스 선정을 위한 AHP 적용”, 경영경제연구, Vol.16, 1997, p.32-38.