| 1 |
1
n(n≥1)개의 평가기준을 적용하여 m(m≥1)명의 평가자가 평가한 복수 후보지역 각각에 대한 m x n개의 평가점수에 엔트로피(entropy) 이론을 적용하여 상기 n개의 평가기준별 가중치를 산출하는 제1 산출부;상기 m x n개의 평가점수에 상기 n개의 평가기준별 가중치를 적용하고, 상기 가중치가 적용된 상기 m x n개의 평가점수를 이용하여 상기 각 후보지역에 대한 m개의 평가자별 최종점수를 산출하는 제2 산출부; 및상기 복수의 후보지역에 대한 상기 평가자별 최종점수 각각의 최소값 및 최대값의 분포를 산출하는 제3 산출부를 포함하고,상기 최소값 및 최대값의 분포를 고려하여 최종 후보지를 선정하는 것인 의사 결정 장치
|
| 2 |
2
제1항에 있어서, 상기 제1 산출부는,상기 m x n 개의 평가점수로부터 산출된 n개의 평가기준별 엔트로피를 이용하여 상기 n개의 평가기준의 주관성을 확인하고, 상기 n개의 평가기준 중에서 상기 주관성이 상대적으로 높은 평가기준보다 상기 주관성이 낮은 평가기준의 평가점수에 더 높은 가중치를 적용하도록 상기 n개의 평가기준별 가중치를 산출하는 것인 의사 결정 장치
|
| 3 |
3
제1항에 있어서, 상기 제1 산출부는,하기의 수학식을 이용하여 산출된 기본 가중치 wj의 확률을 이용하여 상기 n개의 평가기준의 가중치를 산출하며,, 여기서, xij는 상기 m×n개의 평가점수를 원소로 하는 의사결정 행렬인 의사 결정 장치
|
| 4 |
4
제2항에 있어서,상기 n개의 평가기준의 중요도를 고려하여 기설정된 고유가중치를 적용하여 상기 n개의 평가기준별 가중치를 산출하는 것인 의사 결정 장치
|
| 5 |
5
제1항에 있어서, 상기 제1 산출부는, 복수의 후보지역에서 일 후보지역을 제외한 후보지역 각각의 m x n개의 평가점수를 이용하여 상기 각 후보지역의 상기 n개의 평가기준의 가중치를 산출하며,상기 제2 산출부는 상기 각 후보지역에 대한 상기 m개의 평가자별 최종점수를 산출하는 것인 의사 결정 장치
|
| 6 |
6
제5항에 있어서,상기 복수의 후보지역 중에서 상기 최소값 및 최소값의 분포가 상대적으로 균일하면서, 상기 최종점수의 총합 또는 상기 최종점수의 평균치가 가장 큰 후보지역을 선택하는 것인 의사 결정 장치
|
| 7 |
7
의사 결정 장치에 의한 의사 결정 방법으로서,n(n≥1)개의 평가기준을 적용하여 m(m≥1)명의 평가자가 평가한 복수 후보지역 각각에 대한 m x n개의 평가점수에 엔트로피(entropy) 이론을 적용하여 상기 n개의 평가기준의 가중치를 산출하는 단계;상기 m x n개의 평가점수에 상기 n개의 평가기준별 가중치를 적용하는 단계; 상기 가중치가 적용된 상기 m x n개의 평가점수를 이용하여 상기 각 후보지역에 대한 m개의 평가자별 최종점수를 산출하는 단계;상기 복수의 후보지역에 대한 상기 평가자별 최종점수 각각의 최소값 및 최대값의 분포를 산출하는 단계; 및상기 최소값 및 최대값의 분포를 고려하여 최종 후보지를 선정하는 단계를 포함하는 의사 결정 방법
|
| 8 |
8
제7항에 있어서, 상기 n개의 가중치를 산출하는 단계는,상기 m x n 개의 평가점수로부터 산출된 n개의 평가기준별 엔트로피를 이용하여 n개의 평가기준의 주관성을 확인하는 단계; 및상기 주관성이 높은 평가기준보다 상기 주관성이 낮은 평가기준의 평가점수에 더 높은 가중치를 적용하도록 상기 n개의 평가기준별 가중치를 산출하는 단계를 포함하는 의사 결정 방법
|
