목차
제1장 의사 결정 분석의 개요
제1절 의사 결정 분석의 기본 개념 = 1
1·1 의사 결정 분석 관련 학문 = 3
1·2 서술적 의사 결정과 규범적 의사 결정 = 5
1·3 의사 결정 분석의 본질 = 8
제2절 의사 결정 분석의 특성 = 11
2·1 좋은 의사 결정 = 11
2·2 의사 결정 분석의 적용 영역 = 11
2·3 의사 결정의 어려움 = 13
제3절 합리적 방법 = 17
참고 문헌 = 23
연습 문제 = 24
제2장 기초 확률론
제1절 확률이란? = 27
1·1 불확실 상황, 사건 = 27
1·2 불확실 사건의 확률 = 29
제2절 복합 사건의 확률 = 30
2·1 덧셈 법칙 = 30
2·2 조건부 확률 = 31
2·3 곱셈 법칙 = 35
2·4 확률 나무 = 35
2·5 결합 확률표 = 36
제3절 베이즈 정리 = 40
3·1 베이즈 정리 = 40
3·2 독립 사건 = 43
제4절 확률 변수 = 45
4·1 확률 변수 = 45
4·2 독립 확률 변수 = 49
4·3 복합 확률 변수 = 49
참고 문헌 = 51
연습 문제 = 52
제3장 의사 결정 문제의 구조
제1절 문제 정의 = 57
1·1 의사 결정 문제의 확장 = 59
1·2 의사 결정 문제 범위의 제한 = 60
1·3 문제의 상세 묘사 = 61
제2절 의사 결정 모형 = 61
2·1 모형을 사용하는 이유 = 62
2·2 모형의 제작 원칙 = 63
제3절 의사 결정 문제의 구조화 = 64
3·1 의사 결정 = 65
3·2 불확실 사건 = 67
3·3 목적 = 69
3·4 영향도 = 69
3·5 의사 결정 나무 = 71
3·6 초기 구조화 = 73
참고 문헌 = 77
연습 문제 = 78
제4장 의사 결정 나무
제1절 의사 결정 나무 = 81
1·1 기호 설명 = 82
1·2 의사 결정 나무의 예 = 83
제2절 의사 결정 나무 모형화 = 85
2·1 모형화 순서 = 85
2·2 의사 결정 나무 모형화 지침 = 87
2·3 의사 결정 나무 모형화 사례 = 94
참고 문헌 = 102
연습 문제 = 103
제5장 의사 결정 나무 분석
제1절 대안 선정 방법 = 107
1·1 확률적 지배 = 108
1·2 기대치를 이용한 의사 결정 = 112
1·3 기대치-분산에 의한 의사 결정 = 114
1·4 희망 수준에 의한 의사 결정 = 114
1·5 확실 등가에 의한 의사 결정 = 115
제2절 의사 결정 나무의 역산 과정 = 116
2·1 역산 과정 = 116
2·2 기대치를 이용한 역산 과정 = 119
제3절 의사 결정 분석의 기본 예제 = 121
참고 문헌 = 126
연습 문제 = 127
제6장 영향도
제1절 영향도의 정의 = 137
1·1 영향도 예제 = 138
1·2 영향도 구성 요소 = 139
1·3 영향도의 세 수준 = 140
제2절 영향도에서의 확률 관계 = 141
제3절 영향도 구축 및 전환 = 143
3·1 목적 지향법에 의한 영향도 구축 = 144
3·2 영향도의 의사 결정 나무로의 전환 = 147
제4절 DPL에 의한 영향도 구축 및 의사 결정 분석 = 154
4·1 DPL을 이용한 영향도 구축 = 154
4·2 영향도에 공식과 자료 추가 = 163
4·3 의사 결정 분석 수행 = 168
참고 문헌 = 174
연습 문제 = 176
제7장 주관적 확률
제1절 주관적 확률의 개념 = 181
1·1 확률에 대한 고전적인 관점 = 181
1·2 상대 빈도의 관점 = 182
1·3 주관적 확률의 관점 = 183
1·4 주관적 관점과 객관적 관점의 차이 = 184
1·5 확률로서의 적합성 = 185
제2절 주관적 확률 부과 = 186
2·1 주관적 확률 유도 = 186
2·2 주관적 확률 부과 방법의 여러 형태 = 189
2·3 주관적 확률 분포 부과 과정의 예 = 192
2·4 분해를 이용한 확률 부과 = 198
2·5 주관적 확률 분포의 이산화 = 203
제3절 주관적 확률의 편향 = 207
3·1 확률 부과시의 편향 = 208
3·2 편향의 원인 = 209
3·3 판단의 기본적 양태 = 210
제4절 주관적 확률의 평가 = 212
4·1 확률 부과의 질 = 212
4·2 주관적 확률의 교정 = 215
4·3 평가 규칙을 통한 평가 = 217
참고 문헌 = 224
연습 문제 = 226
제8장 효용 함수와 의사 결정
제1절 확실 등가와 효용 곡선 = 231
1·1 기본 개념 = 231
1·2 기대 효용에 의한 의사 결정 = 234
제2절 효용 함수의 5가지 공리 = 240
2·1 5가지 공리 = 240
2·2 공리와 효용 함수 = 243
2·3 공리의 한계 = 247
제3절 효용 함수의 부과 = 250
3·1 확실 등가 방법 = 251
3·2 확률 등가 방법 = 257
3·3 부과 방법의 비교 = 258
3·4 부과 과정에서의 일치성 = 258
참고 문헌 = 261
연습 문제 = 262
제9장 위험 성향과 효용 함수의 형태
제1정 효용함수 = 271
1·1 단조성 = 271
1·2 효용 함수의 전략적 동등 = 272
제2절 위험 기피 성향 = 275
2·1 위험 성향 = 275
2·2 효용 함수 형태의 제한 = 279
제3절 위험 기피 성향의 측정 = 281
3·1 위험 기피성 함수 = 281
3·2 불변 위험 성향 = 284
3·3 감소 위험 성향 = 288
3·4 증가 위험 성향 = 290
참고 문헌 = 293
연습 문제 = 294
제10장 정보의 가치 분석
제1절 정보의 개념과 출처 = 299
제2절 완전 정보의 기대 가치 = 302
2·1 완전 정보의 가치 = 302
2·2 정보의 양과 정보의 가치 = 306
제3절 불완전 정보의 기대 가치 = 308
제4절 비기대 가치 의사 결정자의 정보의 가치 = 315
제5절 민감도 분석 = 319
참고 문헌 = 321
연습 문제 = 322
제11장 그룹 의사 결정
제1절 그룹 의사 결정 기법의 분류 = 329
제2절 전문가 판단과 그룹 참가 과정 = 330
제3절 아이디어 창출 기법 = 331
3·1 브레인스토밍 = 331
3·2 브레인라이팅 = 333
3·3 명목 집단 기법 = 334
제4절 아이디어 취합 기법 = 336
4·1 서베이 = 336
4·2 델파이 방법 = 337
제5절 체계적 구조화 분석 = 340
5·1 해석적 구조화 모형(ISM) = 340
5·2 인지도 = 344
참고 문헌 = 349
연습 문제 = 350
제12장 다요소 의사 결정
제1절 다기준 의사 결정 = 351
제2절 요소 변환 = 354
2·1 정성적 요소의 정량화 = 354
2·2 규준화 = 356
제3절 가중치 산출 방법 = 357
3·1 서열 정보를 이용한 가중치 산출 = 358
3·2 고유 벡터 방법 = 360
3·3 엔트로피 방법 = 362
제4절 다요소 의사 결정 방법 = 365
4·1 무보정 모형 = 365
4·2 보정 모형 = 369
참고 문헌 = 374
연습 문제 = 376
제13장 계층 분석 과정
제1절 AHP 기법의 단계 = 379
1·1 단계 1 : 의사 결정 문제의 의사 결정 요소들간의 관계를 분석하여 계층 구조를 형성한다 = 379
1·2 단계 2 : 각 계층내의 의사 결정 요소들의 쌍대 비교를 통하여 계층별로 쌍대 비교 행렬을 구한다 = 382
1·3 단계 3 : 쌍대 비교 행렬로부터 각 계층내의 의사 결정 요소의 상대적 중요도를 계산한다 = 384
1·4 단계 4 : 각 계층별로 얻어진 요소들의 중요도를 결합하여 대안들 사이의 중요도을 계산한다 = 386
제2절 고유 벡터법과 일치성 지수 = 387
제3절 Expert Choice와 응용 사례 = 390
3·1 Expert Choice = 390
3·2 Expert Choice를 이용한 AHP 모델링 = 391
참고 문헌 = 401
연습 문제 = 402
제14장 다요소 효용 함수
제1절 효용 독립 = 405
1·1 효용 독립 = 406
1·2 상호 효용 독립 = 408
1·3 덧셈 독립 = 408
제2절 다요소 효용 함수의 부과 = 410
제3절 다요소 효용 함수의 사용 = 416
참고 문헌 = 418
연습 문제 = 419
제15장 의사 결정 과정
제1절 의사 결정 분석 사이클 기법 = 425
1·1 의사 결정 분석 사이클 = 426
1·2 공장 시설 투자 및 확장에 관한 의사 결정 분석 시이클 = 435
제2절 가시적 의사 결정 프로세스 = 451
2·1 VDMP란? = 451
2·2 PSA 프로세스 = 454
2·3 CIA 프로세스 = 456
2·4 GDA 프로세스 = 458
2·5 PRA 프로세스 = 460
2·6 ISD 프로세스 = 463
2·7 사례 : (주) K전자 = 463
2·8 VDMP를 이용한 K전자 사례 풀이 = 467
참고 문헌 = 473
연습 문제 = 474
찾아보기 = 483
