결정 분석
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1. 개요
결정 분석은 불확실한 상황에서 최적의 결정을 내리기 위한 방법론으로, 1930년대부터 발전해왔다. 초기에는 개인의 주관적 확률과 효용을 수학적으로 모델링하는 이론적 토대가 마련되었으며, 이후 하워드 라이파 등의 학자들에 의해 방법론이 체계화되고 대중화되었다. 결정 분석은 운영 과학의 한 분야로 시작하여 학문적 발전을 거듭했고, 현재는 비즈니스, 공공 정책, 건강 관리 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이 방법론은 프레이밍, 영향도, 결정 트리, 효용 함수 등을 활용하며, 정량적 모델과 질적 도구를 모두 포함한다. 그러나 규범적 접근과 기술적 접근의 차이, 분석 마비의 위험성, 다른 의사 결정 방법과의 비교 등의 비판과 한계도 존재한다.
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| 결정 분석 | |
|---|---|
| 결정 분석 | |
 | |
| 학문 분야 | |
| 하위 분야 | 경영 과학 심리학 경제학 통계학 철학 |
| 관련 분야 | |
| 관련 분야 | 운영 연구 시스템 엔지니어링 정책 분석 위험 관리 |
| 상세 정보 | |
| 유형 | 규범적, 서술적, 처방적 |
| 용도 | 의사 결정 지원 |
2. 역사
의사 결정 분석은 1950년대 후반부터 비즈니스 및 공공 정책 의사 결정을 지원하는 데 사용되어 왔다. 1990년부터 2001년까지의 응용 사례는 ''Decision Analysis''의 창간호에서 검토되었다.[6] 특히 제약 산업과 석유 및 가스 산업에서 널리 채택되었는데, 두 산업 모두 신약 개발에 투자하거나 주요 인수를 하는 것과 같이 크고 위험한 결정을 정기적으로 내려야 하기 때문이다.[7]
2. 1. 이론적 발전
1931년, 수학 철학자 프랭크 램지는 개인의 신념이나 불확실성을 표현하는 방식으로 주관적 확률이라는 아이디어를 개척했다. 그 후, 1940년대에 수학자 존 폰 노이만과 경제학자 오스카 모르겐슈테른은 불확실한 결과에 대한 개인의 선호를 표현하는 방법으로 효용 이론에 대한 공리적 기반을 개발했다. (이는 개인 선호로부터 그룹 선호를 도출하는 문제를 다루는 사회 선택 이론과는 대조적이다.) 1950년대 초, 통계학자 레너드 지미 새비지는 의사 결정 분석을 위한 대체 공리적 프레임워크를 개발했다. 그 결과 기대 효용 이론은 불확실성 하에서의 의사 결정을 위한 완전한 공리적 기반을 제공한다.이러한 기본적인 이론적 발전 이후, 의사 결정 분석 방법은 더욱 체계화되고 대중화되어 널리 가르쳐지게 되었다 (예: 경영대학원 및 산업 공학과). 1968년, 하버드 경영대학원의 의사 결정 이론가 하워드 라이파는 간결하고 접근하기 쉬운 입문 텍스트를 출판했다.[1] 1976년, 랄프 키니와 하워드 라이파는 효용 이론의 기본 사항을 확장하여 여러 목표 간의 트레이드 오프를 처리하기 위한 포괄적인 방법론을 제공했다.[2] 1977년, 스탠포드 대학교의 공학 교수 론 하워드와 의사 결정 분석가 짐 매더슨은 의사 결정 분석에 대한 일련의 강독 자료를 출판했으며,[3] 이는 1984년에 2권으로 확장되었다.[4]
의사 결정 분석은 본질적으로 학제간(수학자, 철학자, 경제학자, 통계학자 및 인지 심리학자의 기여 포함)이지만, 역사적으로 운영 과학의 한 분야로 간주되어 왔다. 1980년, 의사 결정 분석 학회는 미국 운영 과학 학회(ORSA) 내의 특별 관심 그룹으로 결성되었으며, 이후 미국 경영 과학 학회(TIMS)와 합병하여 운영 과학 및 경영 과학 연구소(INFORMS)가 되었다. 2004년부터 INFORMS는 이러한 주제를 다루는 전용 저널인 Decision Analysis를 출판하고 있다.
2. 2. 방법론 발전 및 확산
1931년, 수학 철학자 프랭크 램지는 개인의 신념이나 불확실성을 표현하는 방식으로 주관적 확률이라는 아이디어를 개척했다.[1] 1940년대에 수학자 존 폰 노이만과 경제학자 오스카 모르겐슈테른은 불확실한 결과에 대한 개인의 선호를 표현하는 방법으로 효용 이론에 대한 공리적 기반을 개발했다. 1950년대 초, 통계학자 레너드 지미 새비지는 의사 결정 분석을 위한 대체 공리적 프레임워크를 개발했다. 그 결과 기대 효용 이론은 불확실성 하에서의 의사 결정을 위한 완전한 공리적 기반을 제공한다.이러한 기본적인 이론적 발전 이후, 의사 결정 분석 방법은 더욱 체계화되고 대중화되어 널리 가르쳐지게 되었다. 하버드 경영대학원의 의사 결정 이론가 하워드 라이파는 1968년에 간결하고 접근하기 쉬운 입문 텍스트를 출판했다.[1] 1976년, 랄프 키니와 하워드 라이파는 효용 이론의 기본 사항을 확장하여 여러 목표 간의 트레이드 오프를 처리하기 위한 포괄적인 방법론을 제공했다.[2] 스탠포드 대학교의 공학 교수 론 하워드와 의사 결정 분석가 짐 매더슨은 1977년에 의사 결정 분석에 대한 일련의 강독 자료를 출판했으며,[3] 이는 1984년에 2권으로 확장되었다.[4]
의사 결정 분석은 본질적으로 학제간(수학자, 철학자, 경제학자, 통계학자 및 인지 심리학자의 기여 포함)이지만, 역사적으로 운영 과학의 한 분야로 간주되어 왔다. 1980년, 의사 결정 분석 학회는 미국 운영 과학 학회(ORSA) 내의 특별 관심 그룹으로 결성되었으며, 이후 미국 경영 과학 학회(TIMS)와 합병하여 운영 과학 및 경영 과학 연구소(INFORMS)가 되었다. 2004년부터 INFORMS는 이러한 주제를 다루는 전용 저널인 Decision Analysis를 출판하고 있다.
이러한 학문적 발전과 함께 의사 결정 분석은 또한 성숙한 전문 분야로 발전했다. 이 방법은 1950년대 후반부터 비즈니스 및 공공 정책 의사 결정을 지원하는 데 사용되어 왔으며, 1990-2001년의 응용 사례는 Decision Analysis의 창간호에서 검토되었다.[6] 의사 결정 분석은 특히 제약 산업과 석유 및 가스 산업에서 널리 채택되었는데, 두 산업 모두 새로운 약품 개발에 투자하거나 주요 인수를 하는 것과 같이 크고 위험한 결정을 정기적으로 내려야 하기 때문이다.[7]
3. 방법론
결정 분석 방법론은 프레이밍, 정량적 모델, 최적 결정 단계를 포함한다.
정량적 모델에서 불확실성은 확률(주관적 확률)로 표현된다. 의사 결정자의 위험에 대한 태도는 효용 함수로, 상충되는 목표 간의 상쇄에 대한 태도는 다중 속성 가치 함수 또는 다속성 효용 함수를 사용하여 표현할 수 있다(위험이 관련된 경우).[11][12] 경우에 따라 효용 함수를 불확실한 열망 수준 또는 "대상" 달성의 확률로 대체할 수 있다. 결정 분석의 공리에 따르면, 최선의 결정은 결과의 기대 효용이 최대인 결정(또는 불확실한 열망 수준 달성의 확률을 최대화하는 결정)이다.
정량적 결정 분석은 측정하기 쉬운 요소(예: 달러)에만 적용할 수 있다고 가정하는 경우가 있지만, 응용 정보 경제학과 같은 방법은 겉보기에 무형의 요소에도 적용할 수 있다.
3. 1. 프레이밍 (Framing)
프레이밍은 결정 분석의 시작 부분으로, 다음 요소들을 개발하는 데 중점을 둔다.- 기회 진술 (무엇과 왜)
- 경계 조건
- 성공 측정
- 의사 결정 계층 구조
- 전략 표
- 실행 항목
결정 분석에는 항상 정량적 방법이 필요하다고 생각할 수 있지만, 실제로는 가치 중심 사고와 같은 질적 도구를 사용하여 많은 결정을 내릴 수 있다.[8]
프레이밍 프로세스는 영향도 또는 결정 트리 개발로 이어질 수 있다. 이는 의사 결정 분석 문제의 일반적으로 사용되는 그래픽 표현이다. 이러한 그래픽 도구는 의사 결정자에게 다음과 같은 사항을 보여준다.
- 제공되는 대안
- 관련된 불확실성
- 다양한 최종 결과에 의해 의사 결정자의 목표가 얼마나 잘 달성될 것인지
필요한 경우, 이러한 그래픽 도구는 정량적 모델의 기반을 형성할 수도 있다. 예를 들어, 영향도를 사용하여 베이즈 추론을 수행하고 최적 결정을 식별하는 정량적 방법은 1980년대에 개발되었으며,[9][10] 현재 소프트웨어에 통합되어 있다.
3. 2. 도구
결정 분석 프레이밍은 기회 진술(무엇과 왜), 경계 조건, 성공 측정, 의사 결정 계층 구조, 전략 표 및 실행 항목 개발에 중점을 둔다.[8] 가치 중심 사고와 같은 질적 도구를 사용하여 많은 결정을 내릴 수 있으며, 정량적 방법이 필수는 아니다.[8]프레이밍 프로세스는 영향도 또는 결정 트리와 같은 그래픽 표현으로 이어진다. 이러한 도구는 의사 결정자에게 대안, 불확실성, 다양한 결과가 의사 결정자의 목표를 얼마나 잘 달성하는지를 보여준다. 필요한 경우 정량적 모델의 기반을 형성할 수도 있다. 예를 들어, 영향도를 이용해 베이즈 추론을 수행하고 최적 결정을 식별하는 정량적 방법은 1980년대에 개발되었고,[9][10] 현재 소프트웨어에 통합되어 있다.
정량적 결정 분석 모델에서 불확실성은 확률(구체적으로 주관적 확률)로 표현된다. 의사 결정자의 위험에 대한 태도는 효용 함수로 표시되며, 상충되는 목표 간의 상쇄에 대한 태도는 다중 속성 가치 함수 또는 다속성 효용 함수를 사용하여 표현할 수 있다(위험이 관련된 경우).[11][12] 결정 분석의 공리에 따르면, 최선의 결정은 결과의 기대 효용이 최대인 결정(또는 불확실한 열망 수준 달성의 확률을 최대화하는 결정)이다.
정량적 결정 분석은 측정하기 쉬운 요소에만 적용할 수 있다고 가정하는 경우가 있다. 그러나 응용 정보 경제학과 같은 정량적 결정 분석 및 관련 방법은 겉보기에 무형의 요소에도 적용할 수 있다.
3. 3. 정량적 모델
결정 분석에서 정량적 방법이 필수적인 것은 아니다. 그러나 필요한 경우, 정량적 모델에서 불확실성은 확률—구체적으로 주관적 확률—을 통해 표현된다.[8] 의사 결정자의 위험에 대한 태도는 효용 함수로 표시되며, 상충되는 목표 간의 상쇄에 대한 태도는 다중 속성 가치 함수 또는 다속성 효용 함수를 사용하여 표현할 수 있다(위험이 관련된 경우).[11][12] 어떤 경우에는 효용 함수를 불확실한 열망 수준 또는 "대상" 달성의 확률로 대체할 수 있다. 결정 분석의 공리에 따르면, 선택해야 할 최선의 결정은 결과의 기대 효용이 최대인 결정(또는 불확실한 열망 수준 달성의 확률을 최대화하는 결정)이다.정량적 결정 분석은 측정하기 쉬운 요소(예: 달러와 같은 자연 단위)에만 적용할 수 있다고 가정하는 경우가 있다. 그러나 응용 정보 경제학과 같은 정량적 결정 분석 및 관련 방법은 겉보기에 무형의 요소에도 적용할 수 있다.
3. 4. 최적 결정
정량적 결정 분석 모델에서 불확실성은 확률, 구체적으로 주관적 확률로 표현된다. 의사 결정자의 위험에 대한 태도는 효용 함수로 표시되며, 상충되는 목표 간의 상쇄에 대한 태도는 다중 속성 가치 함수 또는 다속성 효용 함수를 사용하여 표현할 수 있다(위험이 관련된 경우).[11][12] 어떤 경우에는 효용 함수를 불확실한 열망 수준 또는 "대상" 달성의 확률로 대체할 수 있다. 결정 분석의 공리에 따르면, 선택해야 할 최선의 결정은 결과의 기대 효용이 최대인 결정(또는 불확실한 열망 수준 달성의 확률을 최대화하는 결정)이다.4. 규범적 접근 vs. 기술적 접근
결정 분석에서 규범적 접근은 '최적'의 결정을 내리는 방법을 연구하는 반면, 기술적 접근은 사람들이 실제로 결정을 내리는 방식을 설명한다. 따라서 개인이 내린 결정이 결정 분석에서 권장하는 결정과 다른 경우가 많다.
4. 1. 비판 및 한계
결정 분석의 규범적 접근 방식은 '최적'의 결정을 내리는 방법을 연구하지만, 기술적 의사 결정 연구는 사람들이 실제로 결정을 내리는 방식을 설명한다. 따라서 개인이 내린 결정이 결정 분석에서 권장하는 결정과 다른 경우가 많다.[13]일부에서는 의사 결정자가 자신의 결정에 대한 책임을 회피하고 직관에 의존하게 만든다며 결정 분석의 공식적인 방법을 비판한다.[13] 또한, 시간적 압박 속에서 내려야 하는 결정의 경우, 결정 분석의 공식적인 방법은 쓸모가 없고 직관과 전문성이 더 중요해진다.[14]
그러나 시간이 허락될 때, 의사 결정을 위한 정량적 알고리즘이 "보조받지 않은 직관"보다 우수한 결과를 낼 수 있다는 연구 결과가 있다.[15] 또한, 의사 결정 분석에 필요한 인간 판단에 편견이 있을 수 있지만, 훈련과 피드백이 이러한 편견을 줄이는 데 도움이 될 수 있다는 연구 결과도 있다.[16]
조직에서 결정 분석에 과도하게 의존하면 분석 마비 현상이 발생할 수 있다는 비판도 있다.[17] 그러나 이러한 위험을 줄이기 위한 전략도 존재한다.[17]
현재 의사 결정을 위한 정량적 방법에 대한 관심이 높다. 그러나 이러한 방법 중 다수는 결정 분석의 공리에서 벗어나 오해의 소지가 있는 권고안을 생성할 수 있으므로 진정한 규범적 방법이 아니다. 이러한 비결정 분석적 방법 중 가장 인기 있는 것은 퍼지 집합 이론과 계층 분석 과정이다. 응용 분야에서 이러한 방법이 정당화될 수 있지만, 결정 분석가들은 엄격한 공리적 기반을 가진 다속성 효용 이론을 금본위제로 주장한다.
결정 분석은 정부 의사 결정을 지원하는 데 자주 사용되지만, 기본 이론은 개별 의사 결정자에게만 적용된다. 그룹 또는 공공 정책 결정을 위해 특별히 설계된 결정 분석과 유사한 공리적 규범적 이론은 없다. 이 주제에 대한 자세한 내용은 그룹 의사 결정 및 사회 선택 이론을 참조할 수 있다.
5. 응용 분야
의사 결정 분석은 비즈니스(계획, 마케팅, 협상), 경영, 환경 복원, 건강 관리, 연구, 에너지, 탐사, 소송 및 분쟁 해결 등 매우 다양한 분야에서 활용되고 있다. 1970년대 초 스탠퍼드 연구소에서 국립 해양 대기청(환경 과학 서비스 관리국의 전신)을 위해 수행한 허리케인 씨딩 연구[18]와 같이 초창기부터 여러 중요한 의사 결정에 활용되었다.
2010년 쉐브론이 의사 결정 분석을 모든 주요 의사 결정에 활용하여 상을 받은 사례[19]에서 볼 수 있듯이, 기업의 자본 투자 결정과 같이 규모가 큰 의사 결정뿐만 아니라, 개인의 복잡한 의사 결정에도 활용될 수 있다.[21]
5. 1. 구체적 사례
의사 결정 분석 방법은 비즈니스(계획, 마케팅, 협상), 경영, 환경 복원, 건강 관리, 연구, 에너지, 탐사, 소송 및 분쟁 해결 등 다양한 분야에서 사용되어 왔다. 1970년대 초, 스탠퍼드 연구소는 국립 해양 대기청(환경 과학 서비스 관리국의 전신)을 위해 허리케인 씨딩의 장단점에 대한 연구를 수행했는데, 이는 중요한 초기 적용 사례 중 하나이다.[18]오늘날 주요 기업들은 의사 결정 분석을 통해 수십억 달러 규모의 자본 투자를 결정한다. 2010년 쉐브론(Chevron)은 모든 주요 의사 결정에 의사 결정 분석을 사용한 공로로 의사 결정 분석 학회 실천상을 수상했다.[19] 쉐브론 부회장 조지 커클랜드(George Kirkland)는 쉐브론의 의사 결정 분석 사용에 대한 비디오에서 "의사 결정 분석은 쉐브론이 사업을 수행하는 방식의 일부이며, 그 이유는 간단하지만 강력합니다. 그것이 효과가 있기 때문입니다."라고 언급했다.[20] 의사 결정 분석은 퇴직 계획, 자녀 출산 시기 결정,[21] 주요 휴가 계획, 여러 가능한 의료 치료법 중에서 선택하는 것과 같은 복잡한 개인적 결정을 내리는 데에도 사용할 수 있다.
다음은 의사 결정 분석이 적용된 구체적인 사례들이다.
- 에너지: 독일의 에너지 목표를 구성하는 데 사용되었다.[22][23]
- 기업가 정신: 후원자와 기업가 모두에게 바람직한 새로운 비즈니스 자금 조달을 위한 새롭고 매우 효율적인 메커니즘을 설계하는 데 사용되었다.[24]
- 건강 관리: 유방암 진단[25] 및 요법,[26] 갑상선암 치료,[27] 폐암에 관한 의료 의사 결정에 적용되었다.[28]
- 보험: 유익한 건강 행동의 채택을 장려하는 메커니즘으로서 보험의 사용을 탐구하고,[29] 연령, 재산 및 위험 허용도를 기준으로 장기 요양 보험 구매에 대한 최적의 전략을 결정하는 데 적용되었다.[30]
- 소송: 변호사들이 소송에서 유리한 결과를 얻을 가능성이 높은 전략을 식별하기 위해 사용했다.[31]
- 포트폴리오 관리: 포트폴리오 관리에서 자원 할당을 개선하는 방법으로 권장되어 왔다.[7][32]
- 군사 계획: 기지 폐쇄 문제에 적용되었다.[33]
- 방사성 폐기물: 미국과 영국 모두에서 방사성 폐기물 저장소에 대한 대안을 평가하는 데 사용되었으며,[34][35] 잉여 무기 등급 플루토늄 처리 옵션을 평가하는 데에도 사용되었다.[36][37]
- 연구 개발: 연구 개발에서 자금을 지원할 프로젝트 포트폴리오를 권장하는 데 사용되었다.[38]
- 테러 및 국토 안보: 국토 안보 의사 결정을 지원하기 위해 테러리스트와 방어자 모두의 가치를 나타내는 데 사용되었다.[39][40]
6. 소프트웨어
의사 결정 분석을 구현하는 데 의사 결정 소프트웨어 패키지를 사용할 수 있다. 특히 주목할 만한 패키지로는 영향 다이어그램을 위한 Analytica, 다중 속성 의사 결정을 위한 DecideIT 및 Logical Decisions가 있다.
참조
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