PCA (Paired Comparison Analysis) - 의사결정의 효율성 개선

출처: https://hatrabbits.com/en/paired-comparison-analysis/

1. PCA(Paired Comparison Analysis)란 무엇인가?

PCA(Paired Comparison Analysis)는 복수의 선택지 중에서 최적의 결정을 내리기 위해 두 개의 선택지를 비교하는 방식으로 각 대안의 상대적 중요도를 평가하는 의사결정 방법입니다. 특정 기준을 기준으로 모든 대안을 서로 한 번씩 비교하며, 가장 우선순위가 높은 대안을 도출할 수 있습니다. PCA는 의사결정자가 직접 두 선택지를 비교하여 중요도 점수를 부여하므로 직관적이고 주관적인 평가가 필요할 때 유용하게 사용됩니다.

 

PCA는 특히 다음과 같은 상황에서 유용합니다:

• 평가 기준이 명확하지 않거나 선택의 근거가 주관적일 때
• 많은 선택지 중에서 가장 우선순위가 높은 대안을 쉽게 결정해야 할 때
• 복잡하지 않은 의사결정 상황에서 비교적 간단한 평가가 필요할 때

 

2. PCA의 필요성 및 장점

PCA(Paired Comparison Analysis)는 여러 대안 간의 상대적 중요도를 직관적으로 평가할 수 있도록 해주며, 복잡한 문제를 단순화하여 직관적이고 신속한 결정을 돕습니다. PCA는 각 대안을 쌍으로 비교하여 상대적 우선순위를 매김으로써, 다음과 같은 장점을 제공합니다.

• 주관적 판단의 체계화: 모든 대안을 동시에 비교하기 어려운 상황에서, 두 대안씩 비교하여 쉽게 중요도를 평가할 수 있습니다.
• 단순한 평가 절차: 복잡한 수치 분석이 필요하지 않아 평가가 간편하며, 이해하기 쉽습니다.
• 효과적인 우선순위 결정: 단일 평가 기준을 적용하여 직관적인 우선순위 결정을 지원합니다.
• 결정의 신속성: 특히 빠르게 결정을 내려야 하는 상황에서 효율적인 의사결정을 돕습니다.

 

 

PCA(Paired Comparison Analysis) vs. AHP (Analytic Hierarchy Process)

AHP(Analytic Hierarchy Process)와 PCA(Paired Comparison Analysis)는 모두 의사결정을 돕는 방법론이지만, 적용 방법과 목적이 다릅니다.  먼저 AHP는 여러 기준을 사용하여 각 기준별로 대안을 평가하기 때문에, 평가 기준이 많은 복잡한 상황에서 유리합니다. 다양한 기준의 가중치를 고려하여 복합적인 결정을 내릴 수 있습니다. 반면 PCA는 한 가지 기준에서 대안을 쌍으로 비교하는 방식이기 때문에, 평가 기준이 여러 개인 복잡한 상황에서는 적합하지 않습니다. 대신 빠르고 간단한 결정을 내려야 하는 경우에 적합합니다.

 

적용 상황 및 용이성

AHP는 의사결정 과정이 복잡하고 장기적인 경우에 적합하며, 비즈니스 전략, 정책 결정, 프로젝트 우선순위 선정과 같은 복잡한 의사결정 문제를 해결하는 데 유리합니다. 다만, 설정할 평가 기준이 많을수록 계산이 복잡해지고 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. PCA는 단기적이고 신속한 결정이 필요한 상황에서 유용합니다. 대안의 수가 많지 않거나, 단순한 비교로 빠르게 결정을 내리고자 할 때 효과적입니다. 평가 기준이 단일하거나 의사결정자가 각 대안을 직관적으로 판단할 수 있는 경우에 적합합니다.

 

주요 비교

구분	PCA	AHP
목적	단일 기준에서 대안 간 상대적 중요도 평가	계층적 구조로 다기준 의사결정에 최적화
평가 방식	두 대안씩 비교하여 중요도 점수 부여 및 합산	각 기준별 가중치와 쌍대 비교 행렬을 통한 우선 순위 산출
적용 사례	단기 프로젝트 선정, 간단한 제품 선택, 빠른 결정상황	정책 결정, 투자 분석, 프로젝트 관리 등 다기준 의사 결정 상황
복잡도	간단하고 신속한 결정이 가능	복잡하고 시간이 많이 걸림
일관성 검토	따로 일관성 검토 없음	일관성 비율(CR)로 검토 가능

 

3. PCA의 적용 단계

PCA를 적용하는 단계는 비교적 간단하며, 대안을 하나씩 비교해 나가면서 각 대안의 상대적 중요도를 계산하게 됩니다.

3.1 문제 정의와 대안 설정

의사결정하고자 하는 문제를 명확히 정의하고, 평가할 대안을 설정합니다. 예를 들어, “마케팅 전략”을 선정하는 상황에서는 여러 마케팅 활동(예: 소셜 미디어, 전단지 배포, 광고 캠페인)을 대안으로 설정할 수 있습니다.

3.2 쌍대 비교 테이블 작성

모든 대안을 행(Row)과 열(Column)에 나열하여 대안 간 쌍대 비교 테이블(Paired Comparison Table)을 작성합니다. 대안을 서로 한 번씩 비교하기 위해, 대각선은 비워두고 대안 간의 비교 점수를 채워 나갑니다.

	대안 A	대안 B	대안 C	대안 D
A	-
B		-
C			-
D				-

3.3 대안 간 쌍대 비교 점수 부여

두 대안을 비교할 때 중요하다고 판단되는 대안에 점수를 부여합니다. 예를 들어, 중요하다고 생각하는 쪽에 1~5 점을 부여하고, 반대편 대안에는 0을 할당합니다.

• 0: 두 대안이 동등함
• 1: 한 대안이 조금 더 중요함
• 2: 한 대안이 중요함
• 3: 한 대안이 매우 중요함
• 4: 한 대안이 절대적으로 중요함

예를 들어, “대안 A가 대안 B보다 약간 더 중요하다”고 판단되면, A-B 셀에 1을 기입하고, B-A 셀에는 0을 기입합니다. 이 과정을 모든 대안 쌍에 대해 반복하여 테이블을 채웁니다.

	대안 A	대안 B	대안 C	대안 D
A	-	1	2	3
B	0	-	2	1
C	1	0	-	2
D	0	1	0	-

3.4 대안별 점수 합산

각 대안의 점수를 합산하여 최종 점수를 계산합니다. 각 대안의 최종 점수는 해당 대안의 상대적 중요도를 나타내며, 가장 높은 점수를 얻은 대안이 최적의 선택이 됩니다.

	대안 A	대안 B	대안 C	대안 D	최종 점수
A	-	1	2	3	6
B	0	-	2	1	3
C	1	0	-	2	3
D	0	1	0	-	1

위 표에서 대안 A가 6점으로 가장 높은 점수를 얻었으므로, 이 경우 대안 A가 최적의 선택입니다.

3.5 우선순위 및 의사결정 검토

점수 결과를 바탕으로 대안 간 우선순위를 설정합니다. 필요 시, 의사결정 기준과 결과가 목표에 부합하는지 검토하여 최종 결정을 내립니다. PCA 결과에 따라 우선순위가 명확해지면, 최종 대안을 선택하거나, 추가 분석을 통해 결정을 확정할 수 있습니다.

 

4. PCA의 장단점

장점

1. 단순하고 직관적: 복잡한 수식 없이, 대안 간 상대적 중요도를 빠르게 비교할 수 있습니다.

2. 주관적 판단 반영 가능: 의사결정자가 주관적으로 중요도를 판단할 수 있어, 비정형적이고 질적인 평가에 유리합니다.

3. 우선순위 명확화: 여러 대안 중 상대적으로 중요한 대안을 명확히 하여 의사결정을 돕습니다.

 

단점

1. 대안이 많아질수록 복잡도 증가: 대안이 많아질수록 쌍대 비교의 양이 기하급수적으로 늘어나기 때문에 많은 대안을 비교하기 어렵습니다.

2. 주관적 판단에 의존: 평가 점수가 주관적인 판단에 의해 결정되므로, 의사결정자의 편견이 개입될 가능성이 있습니다.

3. 평가 일관성 유지 어려움: 많은 쌍대 비교가 필요하기 때문에 일관성 있게 점수를 부여하기 어려울 수 있습니다.

 

5. PCA의 사용 사례

PCA는 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.

• 인사 관리: 여러 직원의 성과, 역량, 발전 가능성 등을 비교하여 승진 대상자를 결정할 때.

• 투자 결정: 여러 투자 대안을 놓고 투자 위험성, 기대 수익률 등 상대적 중요도를 평가하여 최적의 투자처를 선택할 때.

• 프로젝트 우선순위 설정: 다수의 프로젝트 중에서 효과, 비용, 팀 역량 등 기준으로 중요도를 평가해 우선순위를 정할 때.

• 제품 개발: 제품 출시 시 다양한 디자인, 기능, 타겟 시장 등을 비교하여 우선 개발할 제품을 선정할 때.

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마치며...

PCA(Paired Comparison Analysis)는 여러 대안 간의 상대적 중요도를 간단하고 직관적으로 비교하여 최적의 결정을 내릴 수 있는 방법입니다. 특히 주관적 평가가 필요하거나 대안이 많지 않은 상황에서 빠르게 결정을 내리기 좋은 도구입니다. 복잡한 수식 없이 비교적 간단하게 평가를 진행할 수 있어 의사결정의 신속성과 직관성을 높이며, 이해관계자가 여러 명일 경우 각자의 주관적 판단을 반영하여 투명한 결정을 내릴 수 있습니다.

 

PCA는 다양한 분야에서 응용할 수 있으며, 비즈니스, 인사, 제품 개발 등 빠르게 결정을 내려야 하는 다양한 상황에서 의사결정의 효율성을 높이는 데 유용하게 사용됩니다.