지속가능디자인에서 소재선택의 다기준 의사 결정에 관한 연구 = A Study on Multi Criteria Decision-Making for Material Selection in Sustainable Design

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In sustainable design, material selection determines the performance of a product throughout its entire life cycle—from research and development, through manufacturing, use, to recovery and recycling. It is closely intertwined not only with environmental, economic, and social impacts but also with technical factors that determine product performance and market acceptance. However, sustainability assessment becomes complex due to the heterogeneity of units and boundaries between indicators, the incompleteness of quantitative information, and the coexistence of conflicting relationships. Furthermore, differences in knowledge structures and value orientations among stakeholder groups—such as experts, designers, and users—make it difficult to reliably explain collective decision-making using only single-layer, single-method weight calculations.
To overcome these limitations, this study proposes an integrated priority derivation pathway reproducible through a hybrid multi-criteria decision-making (MCDM) procedure centered on refining the sustainable material evaluation indicator system while simultaneously securing multi-stakeholder judgments through cross-validation from a triangulation perspective. This is achieved using the Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) and the Fuzzy Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (FTOPSIS) as core methodologies. FTOPSIS) as its core. First, an initial indicator pool was constructed through a PRISMA-based literature review. Subsequently, an expert Delphi process and indicator selection principles (J1–J6) were applied to eliminate issues of indicator redundancy, incomparability, and difficulty in quantification. The final evaluation indicator system comprises four Gate threshold indicators—such as compliance and safety—with a ‘non-complementary rule’ (One-Vote Veto) nature, and sixteen Score indicators that differentiate relative superiority after threshold fulfillment. The dual-track Gate–Score structure prevents core compliance requirements from weakening during weight conversion.
Methodologically, a three-step integration pathway was established comprising ‘consistency verification, reliability-based group-weighted integration, and FTOPSIS optimization’. In the first stage, the expert group derived importance information for the top-level dimensions using FAHP (Fuzzy Analytic Hierarchy Process), the designer group used an AHP survey, and the user group employed survey-based statistical verification (including reliability, validity, and regression analysis). Additionally, pairwise comparisons were performed for the four top-level dimensions and their corresponding sub-evaluation indicators derived from the expert and designer surveys. Consistency Ratio (CR) verification was used to confirm that the judgment matrices constructed by each group met the logical consistency level required for academic analysis. This process minimized subjective bias among evaluators and established a foundation for ensuring the reliability of the evaluation results. In the second stage, the individual weights of the three groups were integrated based on the Consistency Principle and the Dispersion Weighting Principle. Specifically, groups exhibiting concentrated evaluation opinions and low dispersion were considered to have higher judgment stability, leading to the assignment of higher group weights in those dimensions. This relatively strengthened the voice of those groups in the comprehensive decision-making process. This weight integration method objectively reflected each group's evaluation characteristics and played a key role in supporting rational decision-making that synthesizes diversified perspectives. Third, using FTOPSIS, a Positive Ideal Solution (PIS) and a Negative Ideal Solution (NIS) were established. Group evaluation values and the integrated fuzzy weights were input to calculate the Closeness Coefficient (CC) for each top-level dimension. The calculated closeness coefficients underwent a normalization procedure to enhance comparability, enabling the derivation of the overall priority ranking for the four top-level dimensions.
The empirical analysis involved 10 experts in materials, manufacturing, and management; 102 designers in industry, product, and material design; and 404 general users. The internal weighting structures for the top-level dimensions within each group were: Technology > Society > Economy > Environment for the expert group; Technology > Economy > Society > Environment for the designer group; and Society > Technology > Economy > Environment for the user group, confirming differences in priority structures among stakeholders. The FTOPSIS-based integration yielded a comprehensive priority order of Technology > Society > Economy > Environment, with normalized proximity coefficients calculated as approximately 0.458, 0.340, 0.202, and 0.000, respectively. Furthermore, sensitivity analysis regarding group reflection ratios and fuzzy scale changes showed no variation in the top-ranked priorities, confirming the stability of the results.
This study's theoretical contribution lies in presenting the ‘Dual-Wheel Priority’ interpretive framework. Specifically, in the practical context of material selection, the technological dimension is a necessary condition for product success, the societal dimension is a sufficient condition for market diffusion and recycling, and the economic dimension mediates constraints and expansion between the two. Conversely, insufficient policy and institutional internalization leads to the ‘Environmental Underweighting Paradox’ at the environmental level—a structural disconnect between macro goals and micro decision-making priorities. This phenomenon stems from factors such as the indirect and abstract nature of environmental impacts, their high correlation and substitutability with technical and economic indicators, and incentive gaps caused by externalities. Methodologically, this study presents a reproducible procedure: first, it stabilizes inputs by verifying the consistency and reliability of judgments; then, it integrates intergroup reliability-based weights; and finally, it derives the final priority order using FTOPSIS. Furthermore, the model can be adjusted based on policy and management variables, such as the reflection ratio between experts, designers, and users, and threshold settings, making it highly applicable in practice. This system not only enhances transparency in comprehensive decisions across diverse groups but also provides guidelines for achieving consistency assessment and collaboration among various stakeholders in future complex material selection environments. This study proposes adopting a two-stage material selection mechanism. In the first stage, critical conditions are set as thresholds that cannot be exceeded for safety, regulations, and key environmental criteria (E1/E2, T1/T3). The second stage evaluates and selects candidate materials using FAHP+FTOPSIS. Thus, this study establishes an FAHP-FTOPSIS-based group decision-making framework applicable in multi-objective, multi-criteria, and uncertain environments, validating its validity and applicability. Furthermore, by demonstrating the entire comprehensive evaluation process—comprising gate selection and FAHP-FTOPSIS integrated assessment—through case-based virtual simulation, it presented a procedural pathway for companies and designers to apply this methodology to actual material selection tasks. Empirical results indicate the overall priority order is Technology > Society > Economy > Environment. These results do not deny the value of the environment but suggest that the environmental dimension is undervalued under current institutional and market signal conditions. It indicates that environmental externalities must be transformed into constraints and benefits that decision-makers can recognize, quantify, and act upon through policy/institutional internalization, standard thresholding, and design management precedence. This study not only proposes a feasible, reusable weighted integration and alignment method for sustainable material selection but also provides an extensible governance methodology to explore how stable consensus can be formed under diverse stakeholders, complex objectives, and uncertain information.

국문 초록 (Abstract)

지속가능한 디자인에서 소재 선택은 제품의 연구개발–제조–사용–회수·재활용에 이르는 전 생애주기 성과를 좌우하며, 환경·경제·사회적 영향뿐 아니라 제품 성능과 시장 수용을 결정하는 기술적 요인과도 밀접하게 결합되어 있다. 그러나 지속가능성 평가는 지표 간 단위·경계의 이질성, 정량 정보의 불완전성, 상충관계의 공존으로 인해 고차원적 결합과 비교가 복잡해지며, 전문가·디자이너·사용자 등 이해관계자 집단별 지식 구조와 가치지향의 차이로 인해 단일 계층·단일 방법의 가중치 산정만으로는 집단 의사결정을 안정적으로 설명하기 어렵다.
본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위하여 지속 가능 소재 평가지표 체계를 정교화하는 동시에, 다중 이해관계자의 판단을 삼각 검증(triangulation) 관점에서 교차적으로 확보하고, 퍼지 계층분석법(Fuzzy Analytic Hierarchy Process, FAHP)과 퍼지 기반 근사 이상적인 순위 결정법(Fuzzy Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution, FTOPSIS)을 핵심으로 하는 혼합형 집단 다기준 의사결정(MCDM) 절차를 통해 재현할 수 있는 통합 우선순위 도출 경로를 제안한다. 먼저 PRISMA 기반 문헌 검토를 통해 초기 지표 풀을 구축한 후, 전문가 델파이와 지표 선별 원칙(J1–J6)을 적용하여 지표의 중복·비교 불가능성·정량화 곤란 문제를 제거하였다. 그 결과 최종 평가지표 체계는 준수·안전 등 ‘비보완적 규칙(One‑Vote Veto)’ 성격의 4개 Gate 문턱 지표와, 문턱 충족 이후의 상대적 우열을 변별하는 16개 Score 지표로 정제되었으며, Gate–Score 이중 트랙 구조를 통해 핵심 준수 요건이 가중치 환산 과정에서 약화하는 문제를 방지하였다.
방법론적으로는 ‘일관성 검증, 신뢰도 기반 집단가중 통합, 이상해 근접도(FTOPSIS) 최적화’로 구성된 3단계 통합 경로를 구축하였다. 첫 번째 단계에서는 전문가 집단은 FAHP(퍼지 계층분석)를, 디자이너 집단은 AHP 설문을, 사용자 집단은 설문 기반 통계 검증(신뢰도·타당도 및 회귀분석 등)을 통해 상위 차원에 대한 중요도 정보를 도출한다. 또한 전문가 및 디자이너 설문을 통해 도출된 4개의 상위 차원 및 해당 하위 평가지표에 대한 쌍 비교를 수행하였다. 일관성 비율(Consistency Ratio, CR) 검증을 통해 각 집단이 구성한 판단 행렬이 학술적 분석에 요구되는 논리적 일관성 수준을 만족하는지 확인하였다. 이 과정을 통해 판단자의 주관적 편향을 최소화하고, 평가 결과의 신뢰성을 확보하는 기반을 마련하였다. 두 번째 단계에서는 일관성 원칙(Consistency Principle)과 역분산 가중 원칙(Dispersion Weighting Principle)에 기반하여 세 집단의 개별 가중치를 통합하였다. 구체적으로, 평가 의견이 집중되고 분산이 작은 집단은 판단의 안정성이 높은 것으로 간주하여 해당 차원에서 더 높은 집단 가중치를 부여하였으며, 이를 통해 종합 의사결정 과정에서 해당 집단의 발언권을 상대적으로 강화하였다. 이러한 가중치 통합 방식은 각 집단의 평가 특성을 객관적으로 반영하며, 다변화된 관점을 종합한 합리적인 의사결정을 지원하는 데 핵심 역할을 수행하였다. 셋째, FTOPSIS를 통해 양(+)의 이상적인 해(Positive Ideal Solution, PIS)와 음(-)의 이상적인 해(Negative Ideal Solution, NIS)를 설정하고, 집단별 평가값과 통합된 퍼지 가중치를 입력하여 각 상위 차원에 대한 근접계수(CC: Closeness Coefficient)를 산출하였다. 산출된 근접계수는 비교 가능성을 높이기 위해 정규화 절차를 거쳐 4개 상위 차원의 종합 우선순위를 도출하였다.
실증 분석에는 재료·제조·관리 분야 전문가 10명, 산업·제품·재료 디자인 분야 디자이너 102명, 일반 사용자 404명이 참여하였다. 집단 내부의 상위 차원 가중치 구조는 전문가 집단에서 기술 > 사회 > 경제 > 환경, 디자이너 집단에서 기술 > 경제 > 사회 > 환경, 사용자 집단에서 사회 > 기술 > 경제 > 환경으로 나타나 이해관계자 간 우선순위 구조의 차이를 확인하였다. FTOPSIS 기반 통합 결과, 종합 우선순위는 기술 > 사회 > 경제 > 환경으로 도출되었으며, 정규화된 근접계수는 각각 약 0.458, 0.340, 0.202, 0.000으로 산출되었다. 또한 집단 반영 비율 및 퍼지 척도 변화에 대한 민감도 분석에서도 상위 순위의 변동이 관찰되지 않아 결과의 안정성을 확인하였다.
본 연구는 이론적 기여는 ‘기술–사회 이중 구동(Dual‑Wheel Priority)’ 해석의 틀을 제시한 것이다. 즉, 재료 선택의 실제 상황에서 기술 차원은 제품 성공의 필수 조건이고, 사회 차원은 시장 확산과 재활용의 충분조건이며, 경제 차원은 둘 사이에서 제약과 확대 매개 역할을 한다. 반면, 정책·제도적 내재화가 부족하면 환경 차원에서 ‘환경 과소가중 역설(Environmental under‑weighting paradox)’, 즉 거시적 목표와 미시적 의사결정의 우선순위 사이에 구조적인 괴리가 생긴다. 이러한 현상은 환경 효과의 간접성과 정체성, 기술 및 경제지표와의 높은 상관성과 대체성, 외부성으로 인한 인센티브 부족 등의 요인에 기인한다. 방법론적으로 본 연구는 판단의 일관성과 신뢰성을 검증하여 입력을 안정화한 뒤 집단 간 신뢰도 기반 가중치를 통합하고 FTOPSIS를 통해 최종 우선순위를 도출하는 재현 가능한 절차를 제시한다. 또한 전문가·디자이너·사용자 간 반영 비율, 임계치 설정 등 정책·관리 변수에 따라 모형을 조정할 수 있어 실무 적용 가능성이 높다. 이 체계는 다양한 집단의 종합 결정에서 투명도를 높였을 뿐만 아니라 미래의 복잡한 재료 선택 환경에서 일관성 평가와 다양한 이해관계자 간의 협력을 실현하는 지침을 제공하였다. 본 연구는 두 단계의 재료 선택 메커니즘을 채택할 것을 제안하고 있다. 첫 번째 단계에서는, 안전, 규정 및 주요 환경 임계치(E1/E2, T1/T3)를 넘을 수 없는 임계 조건으로 설정한다. 두 번째 단계에서는 FAHP+FTOPSIS를 사용하여 후보 자료를 평가하고 선별한다. 따라서 본 연구는 다중 목적, 다기준, 불확실성이 공존하는 환경에서 적용할 수 있는 FAHP - FTOPSIS 기반 집단 의사결정 구조를 구축하고, 그 타당성과 활용 가능성을 검증하였다. 아울러 사례분석 기반의 가상 시뮬레이션을 통해 Gate 선별과 FAHP-FTOPSIS 종합평가로 구성된 종합평가의 전 과정을 시연함으로써, 기업·디자이너가 본 방법론을 실제 소재 선정 업무에 적용할 수 있는 절차적 경로를 제시하였다. 실증적 결과에 따르면 종합의 우선순위는 기술> 사회> 경제> 환경의 순서이다. 이러한 결과는 환경의 가치를 부인하는 것이 아니라 현행 제도와 시장 신호 조건에서 환경 차원이 과소평가되고 있음을 시사한다. 정책·제도적 내재화, 표준 문턱화, 디자인 관리 선행과 등 방식을 통해 환경의 외부성이 의사결정 참여자에 의해 인지, 수량화 및 실행할 수 있는 제약과 혜택으로 전환될 수 있도록 해야 한다는 것을 알 수 있다. 본 연구는 지속가능한 재료 선택을 위해 재사용 가능한 구현할 수 있는 가중치 통합 및 정렬 방법을 제안했을 뿐만 아니라, 다양한 주체, 복잡한 목표 및 불확실한 정보 아래에서 어떻게 안정적인 공감대를 형성할 수 있는가를 탐색하기 위해 확장 가능한 거버넌스 방법론을 제공한다.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 1
• 1.1. 연구 배경 및 목적 1
• 1.2. 연구 방법 및 범위 4
• 1.3. 연구 문제의 정의 5
• 제2장 이론적 배경 7
• 2.1. 지속가능한 디자인의 진화 7
• 2.1.1. 지속가능한 디자인의 시작 8
• 2.1.2. 생태디자인의 등장과 확산 10
• 2.1.3. 사회적 가치와 사용자 행동 중심의 확장 11
• 2.1.4. 시스템 혁신과 다층적 접근 15
• 2.2. 지속가능발전 19
• 2.2.1. 지속가능발전 관련 국제 이정표 문서 21
• 2.2.2. 지속가능발전과 재료 선택, 기술, 소비의 상호작용 25
• 2.3. 재료 선택 연구 동향 30
• 2.4. 환경-경제-사회-기술의 이론 32
• 2.4.1. 지속가능성 TBL의 배경과 의의 32
• 2.4.2. 삼중성 모델의 한계와 비판 32
• 2.4.3. 기술 차원의 필요성 34
• 2.5. 다기준 의사결정(MCDM)의 소재 선택 적용 방법 36
• 2.5.1. AHP와 FAHP 36
• 2.5.2. TOPSIS와 FTOPSIS 38
• 2.5.3. 삼각 퍼지수 41
• 2.6. 연구 공백 및 개선 방향 43
• 제3장 연구 모형설계 46
• 3.1. FAHP 및 FTOPSIS 모델 구축 46
• 3.1.1. 퍼지 수와 언어적 척도의 퍼지 표현 46
• 3.1.2. FAHP 가중치 산정 절차 47
• 3.1.3. FTOPSIS 계산 절차 50
• 3.1.4. 다중 집단 판단 통합 알고리즘 53
• 3.2. 국내외 지속가능한 디자인 평가지표 분석 54
• 3.3. 평가지표 구성 57
• 3.4. 방법론 통합과 삼각 검증 61
• 제4장 지표 확장 66
• 4.1. 대상 선정 및 조사 설계 66
• 4.1.1. 전문가 대상 66
• 4.1.2. 디자이너 대상 70
• 4.1.3. 사용자 대상 72
• 4.2. 1차 전문가 델파이 조사 73
• 4.2.1. 전문가 집단 구성 및 선정 기준 73
• 4.2.2. 지표 선별 원칙 및 세부 설명 74
• 4.2.3. Gate-Score 이중 트랙 프레임워크의 구축 79
• 4.3. 2차 전문가 델파이 조사 81
• 4.3.1. 환경 차원 지표 선별 83
• 4.3.2. 경제 차원 지표 선별 85
• 4.3.3. 사회 차원 지표 선별 87
• 4.3.4. 기술 차원 지표 선별 90
• 4.3.5. 선별 결과 종합 및 논의 93
• 4.4 3차 전문가 지표 가중치 분석 95
• 4.4.1. 데이터 통계적 기술 97
• 4.4.2. 환경 요인 중요도 비교 분석 99
• 4.4.3. 경제 요인 중요도 비교 분석 102
• 4.4.4. 사회 요인 중요도 비교 분석 104
• 4.4.5. 기술 요인 중요도 비교 분석 105
• 제5장 실증연구 108
• 5.1. 디자이너 AHP 설문 분석 108
• 5.1.1. 4대 요인의 중요도 비교 109
• 5.1.2. 환경 요인 하위 지표 분석 111
• 5.1.3. 경제 요인 하위 지표 분석 113
• 5.1.4. 사회 요인 하위 지표 분석 114
• 5.1.5. 기술 요인 하위 지표 분석 116
• 5.1.6. 가중치 해석 및 시사점 119
• 5.2. 전문가-디자이너 하위 평가기준 통합 가중치 통합 119
• 5.2.1. 가중치 통합방법 121
• 5.2.2. 하위 지표 통합 후 최종 가중치 값 121
• 5.2.3. 종합 가중치 순위 상위 5개 지표 분석 123
• 5.2.4. 종합 가중치 순위 하위 5개 지표 분석 125
• 5.2.5. 종합 가중치 지표 분석 128
• 5.2.6. 순위 결과의 구조적 추세와 편중 분석 129
• 5.2.7. 각 주체에 대한 시사점 및 제언 131
• 5.3. 사용자 설문 분석 133
• 5.3.1. 기술통계 및 신뢰도 분석 134
• 5.3.2. 구성타당도 검증 136
• 5.3.3. 구성개념 간 상관관계 137
• 5.3.4. 위계적 회귀모형 분석 결과 138
• 5.4. 사용자 가중치 백분율 전환 140
• 5.5. 삼각 검증 141
• 5.5.1. 삼각 검증 가중치 결과 비교 142
• 5.6. FTOPSIS를 활용한 지속가능성 통합 우선순위 도출 145
• 5.6.1. 퍼지 TOPSIS 평가 절차 147
• 5.6.2. 계산 결과 및 통합 가중치 분포 148
• 5.7. 소결 151
• 제6장 방법론에 대한 시뮬레이션 155
• 6.1. 이중 트랙 프레임워크 사용방법 155
• 6.1.1. 시뮬레이션 배경 및 문제점 155
• 6.1.2. 예비 선별 문턱(G1-G4) 및 역할 157
• 6.1.3. 게이트 단계 159
• 6.2. 지속가능소재　선택의　시뮬레이션 163
• 6.2.1. 의사결정 기준 및 가중치 적용 163
• 6.2.2. 점수 산정 단계 165
• 6.2.3. 디자인 실무 시사점 168
• 제7장 결론 170
• 참고문헌 173
• 영문초록 178
• 부록 182