TOPSIS기법 (TOPSIS Method)
쉽게 풀면
여러 후보지 중에서 집을 고른다고 할 때, 가상의 '완벽한 집'(가격도 싸고 교통도 좋고 환경도 좋은 곳)과 가상의 '최악의 집'을 하나씩 정해두고, 실제 후보들이 이 두 기준점에 각각 얼마나 가까운지를 비교해볼 수 있습니다. TOPSIS기법은 이렇게 이상적인 최선해와 이상적인 최악해를 정의한 뒤, 각 대안이 최선해에는 가깝고 최악해로부터는 멀리 떨어져 있을수록 더 좋은 대안으로 평가하는 방법입니다. 여러 기준을 하나의 상대적 근접도 점수로 압축해 대안들의 순위를 정할 수 있습니다. 계산 과정이 비교적 직관적이어서 다양한 분야에서 널리 쓰입니다.
왜 중요한가
산업공학의 공급업체 선정, 설비 대안 비교, 입지 선정 같은 문제는 여러 정량적 기준을 동시에 고려해야 합니다. TOPSIS기법은 계산이 비교적 간단하면서도 이상적인 기준점을 활용한 직관적인 논리를 갖고 있어, 다기준 대안 평가 문제에서 자주 채택되는 방법입니다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
여러 기준의 데이터를 비교 가능한 형태로 맞춘 뒤, 이상적인 최선해와 최악해와의 거리를 이용해 공급업체들의 순위를 매겼다는 뜻입니다.
가중치를 조금씩 바꿔가며 계산해도 최종 순위가 크게 흔들리지 않는지를 점검했다는 의미입니다.
조금 더 깊게 보면
TOPSIS기법은 각 기준값을 정규화하고 가중치를 곱한 뒤, 각 기준에서 가장 좋은 값들로 이루어진 양의 이상해와 가장 나쁜 값들로 이루어진 부의 이상해를 정의합니다. 이후 각 대안에서 두 이상해까지의 유클리드 거리를 계산하여, 부의 이상해로부터의 거리가 전체 거리에서 차지하는 비율(상대적 근접도)이 클수록 우수한 대안으로 평가합니다.
주의할 점
기준별 가중치를 어떻게 설정하느냐에 따라 순위가 달라질 수 있으므로, 가중치 산정 근거를 명확히 하고 민감도분석을 함께 수행하는 것이 바람직합니다.