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    다표본 처리를 위한 새로운 AHP 활용 방안에 관한 연구 = A Study on the use of New AHP Application for multi-sample processing

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    https://www.riss.kr/link?id=A99939354

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    현대 사회에서 우리는 수많은 의사결정 상황에 봉착하게 된다. 그리고 우리가 선택하는 선택지로 인해 개인의 미래부터 나아가 조직의 미래가 결정된다. AHP(Analytic Hierarchy Process)는 이러한 선택의 순간 최선의 선택을 할 수 있도록 만 드는 도구로서 유용하다. 하지만 개별적인 요인 분석에 비해 다표본 분석에는 적합하지 않다. 그 이유로는 첫째, 표본 하나 하나를 쌍대행렬로 변환하는 작업이 필요하고 둘째, 각각의 일관성을 확인할 수 있는 지표인 C.I(Consistency Index) 값의 분류가 쉽지 않다는 점이다. AHP 관련 연구들은 대부분 소규모의 수작업을 기본으로 하는 연구에 집중되어 있었으며, 답변들 역시 전문가를 대상으 로 하는 경우가 많았다. 이에 본 연구는 이러한 점에서 다수의 일반인을 상대로 한 대량의 AHP 분석 데이터를 보다 빠르고 편리하게 결과를 낼 수 있을지를 시도하였으며, 이후 직접 계산 툴을 제작하여 목표한 연구 결과를 이끌 수 있었다. 본 연구는 기존의 어려운 방법으로 데이터를 넣어서 분석하던 어려움을 극복하고 빠른 시간에 많은 데이터를 처리할 수 있는 방법을 제시함으로써 연구자들의 많은 연구에 도움을 줄 수 있는 것이 논문의 기여점으로 생각한다.
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    현대 사회에서 우리는 수많은 의사결정 상황에 봉착하게 된다. 그리고 우리가 선택하는 선택지로 인해 개인의 미래부터 나아가 조직의 미래가 결정된다. AHP(Analytic Hierarchy Process)는 이러한 ...

    현대 사회에서 우리는 수많은 의사결정 상황에 봉착하게 된다. 그리고 우리가 선택하는 선택지로 인해 개인의 미래부터 나아가 조직의 미래가 결정된다. AHP(Analytic Hierarchy Process)는 이러한 선택의 순간 최선의 선택을 할 수 있도록 만 드는 도구로서 유용하다. 하지만 개별적인 요인 분석에 비해 다표본 분석에는 적합하지 않다. 그 이유로는 첫째, 표본 하나 하나를 쌍대행렬로 변환하는 작업이 필요하고 둘째, 각각의 일관성을 확인할 수 있는 지표인 C.I(Consistency Index) 값의 분류가 쉽지 않다는 점이다. AHP 관련 연구들은 대부분 소규모의 수작업을 기본으로 하는 연구에 집중되어 있었으며, 답변들 역시 전문가를 대상으 로 하는 경우가 많았다. 이에 본 연구는 이러한 점에서 다수의 일반인을 상대로 한 대량의 AHP 분석 데이터를 보다 빠르고 편리하게 결과를 낼 수 있을지를 시도하였으며, 이후 직접 계산 툴을 제작하여 목표한 연구 결과를 이끌 수 있었다. 본 연구는 기존의 어려운 방법으로 데이터를 넣어서 분석하던 어려움을 극복하고 빠른 시간에 많은 데이터를 처리할 수 있는 방법을 제시함으로써 연구자들의 많은 연구에 도움을 줄 수 있는 것이 논문의 기여점으로 생각한다.

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    목차 (Table of Contents)

    • 요약
    • 1. 서론
    • 2. AHP (Analytic Hierarchy Process)
    • 3. 기존 AHP 계산 툴의 한계
    • 4. 새로운 AHP 계산 툴의 개발
    • 요약
    • 1. 서론
    • 2. AHP (Analytic Hierarchy Process)
    • 3. 기존 AHP 계산 툴의 한계
    • 4. 새로운 AHP 계산 툴의 개발
    • 5. 본 AHP 계산 툴의 장점
    • 6. 본 AHP 계산 툴의 사용 방법
    • 7. 결론
    • 참고 문헌
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