AHP 분석이란? 분석 방법 완전 정리와 논문 적용 사례

AHP(Analytic Hierarchy Process)는
복잡한 의사결정 문제를 체계적으로 분석하고,
우선순위를 계량적으로 도출할 수 있는 방법입니다.
여러 개의 대안과 평가 기준이 있는 상황에서
매우 유용하며, 경영학, 마케팅, 정책 결정, 건축 설계 등
다양한 분야에서 활용됩니다.

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1. AHP란 무엇인가요?

AHP는 1970년대 미국의 수학자 Thomas L. Saaty 교수가 개발한 다기준 의사결정 기법입니다.
핵심 개념은 다음과 같습니다.

• 문제를 계층적(Hierarchical) 구조로 나눈다.
• 각 요소를 쌍대 비교(Pairwise Comparison)하여 상대적 중요도를 수치화한다.
• 고유값(Eigenvalue) 계산을 통해 가중치를 도출한다.
• 최종적으로 종합 점수를 산출하여 대안의 우선순위를 정한다.

 

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2. AHP 분석 절차 (Step by Step)

Step 1. 문제 정의 및 계층 구조 설계

• 먼저 해결하려는 문제를 명확히 정의하고, 이를 3단계 계층 구조로 나눕니다.

예시: 온라인 쇼핑몰 입지 선정 문제

[목표] : 최적의 온라인 쇼핑몰 입지 선정 └ [기준] : 임대료, 물류 접근성, 유동 인구, 시장 성장 가능성 └ [대안] : A지역, B지역, C지역

 예시: 교육지원청의 기능 우선순위

박수정&최영출(2010)

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Step 2. 쌍대 비교 행렬 작성

• 각 기준 및 대안들을 2개씩 쌍으로 비교하여 중요도를 매깁니다.
  이때 사용하는 척도는 Satty&Vagas(1991)의 9점 척도입니다.

중요도	의미
1	동일함
3	다소 더 중요함
5	강하게 중요함
7	매우 강하게 중요함
9	절대적으로 중요함
2,4,6,8	중간값

예를 들어,
임대료가 유동 인구보다 다소 더 중요하다면 "3"으로 표기합니다.
이로써 쌍대 비교 행렬을 만들 수 있습니다.

예시 (기준 비교)

기준	임대료	접근성	유동 인구	성장 가능성
임대료	1	3	5	7
접근성	1/3	1	3	5
유동 인구	1/5	1/3	1	3
성장 가능성	1/7	1/5	1/3	1

박수정&최영출(2010)

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Step 3. 고윳값 및 가중치 계산

• 각 행렬의 고유벡터를 계산하여 기준의 상대적 가중치(weight)를 도출합니다. 일반적으로 다음 방법 중 하나로 계산됩니다

1. 행 평균 정규화법 (간단한 엑셀 계산 가능)
2. 고유벡터 계산법 (전문 소프트웨어 또는 Python 필요)

간단 예시 (정규화):

• 각 열을 합으로 나눈 후, 행별 평균을 계산

박수정&최영출(2010)

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Step 4. 일관성 검토 (CR: Consistency Ratio)

사람의 판단은 오류가 있을 수 있기 때문에, 비교한 판단이 논리적으로 일관적인지 검토합니다.

• 일관성 비율 (CR) = CI / RI
• CI: 일관성 지수
• RI: 무작위 지수 (n=기준 수에 따라 변함)
• 일반적으로 CR < 0.1이면 합리적이며, 0.1 이상이면 비교값 재검토 필요

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Step 5. 종합 점수 계산 및 의사결정

• 기준의 가중치 × 대안의 가중치 = 종합 점수
• 가장 높은 점수를 받은 대안이 최종 선택됩니다.

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3. AHP 분석 도구 추천

도구	특징
Excel	간단한 계산, 무료 템플릿 존재
Expert Choice	상업용 AHP 분석 도구, 시각화 강점
Super Decisions	Saaty 교수팀이 만든 무료 프로그램
R/Python	정교한 통계 분석 및 시각화 가능

 

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 AHP는 왜 유용할까?

• AHP는 다음과 같은 상황에서 매우 강력한 도구입니다.
  ▶ 정량 데이터가 부족할 때
  ▶  복잡한 대안 간 비교가 필요할 때
  ▶  집단 의사결정이 필요한 상황
  ▶  '합리적인 판단의 구조화'가 필요할 때

[참고문헌]

• 박수정, & 최영출. (2010). 교육지원청 기능의 우선순위에 대한 AHP 분석. 교육행정학연구, 28(4), 281-300.