본 연구는 AHP(Analytic Hierarchy Process)와 DEA(Data Envelopment Analysis)를 통합 활
용하여 기업 또는 국가에서 제한된 R&D 자원 하에서 최적의 유망 기술을 선정할 수 있는 AHP/DEA 통합
분석모형을 제시하고, 기업/국가에서 기존에 활용되고 있는 기술 선정 방법과 비교를 통하여 AHP/DEA 통
합 분석모형의 실무 적용 타당성을 검증하였다. 본 연구에서 제안한 분석모형은 AHP를 활용하여 보다 객관
적인 기술 평가 기준별 가중치의 확보와 변화 구간 설정을 절차화하였고, 많은 전통적인 DEA 모델중에서
DEA-AR 또는 DEA-AR-G 모델을 사용함으로써 AHP를 통해 설정된 가중치 구간의 폭을 합리적으로 제
한하여 최고의 효율을 가진다고 평가되는 기술의 수를 의사결정 상황에 맞추어 유연하게 조절할 수 있으며,
다수의 기술 평가 기준별로 서수적으로 평가되는 평가 값들을 정규화하여 분석함으로서 분석 정확도를 향상
하였다. 본 연구에서 제안한 AHP/DEA 통합 분석모형을 나노분야의 243개 세부 기술에 대해 해당 분야 전
문가들이 평가한 데이터에 적용하여 실무 적용 타당성을 검증하였다. 검증 결과에 따르면, 본 연구에서 제안
한 AHP/DEA 통합 분석 모형은 효율적인 유망 기술 선정과정에서 평가 절차의 객관성을 유지하면서 기술
선정 과정상 제한된 여건을 고려하여 의사 결정자의 평가 목적을 효과적으로 유연하게 반영하는 모형으로서
기존 평가 방법보다 합리적인 평가 결과를 도출할 수 있음을 확인할 수 있었다.In both company and government, the right decision of selecting, developing and supporting promising
technology among all kinds of ones is very crucial in gaining and sustaining good competence
in the long term. Both company and government need to have effective methodology to guarantee the
right decision on technology by correctly evaluating the efficiency of investment. The current methods
for technology assessment, however, do not guarantee the good decision because they are mainly
based on the simple summation of the score evaluated by the experts of corresponding technology.
For the guarantee of right decision, it needs to consider the efficiencyconcept of technology, which
focus on the efficiency of investment on technology by calculatng efficiency score based on DEA
(Data Envelopment Analysis) model.
In this study, we presents AHP/DEA hybrid methods using DEA and AHP (Analytic Hierachy
Process) in order to rationally evaluate technology and choose the best appropriate and efficient technology
for the selection of promising technology. The presented methods can control the number of
selected promising technologies by applying DEA-AR or DEA-AR-G model, which can limit the
range of weights for calculating efficiency score of each technology. The methods also can improve
the credibility of analysis by using objective weights through the AHP application to technology evaluation
data and normalizing the evaluation data to apply AHP and DEA.
In this study, we validate the effectiveness of presented AHP/DEA hybrid methods through the application
to realistic Na-no technology evaluation data and the comparison with the existing models of
technology selection. According to the comparison result of this study, we can find that the proposed
AHP/DEA hybrid methods can select efficient promising technology in accordance with the purpose
of decision-maker and keep the high objectivity in the process of technology selection. Therefore,
they can be useful in the real field situation, which needs more flexible selecting appropriate technologies
by considering internal and external situations.