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고유벡터방법-Saaty에 의해 제안 의사결정요소의 상대적 중요도
산평균법:
기하평균법:
최소자승법: 1 AHP
2 AHP 기법의 단계
3 고유벡터
4 상반행렬
5 일치성 지수
6 의사결정문제의 의사결정 요소들간의 관계를 분석, 계층
구
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0.242
1.000
0.308
0.284
캐릭터
0.217
0.276
0.326
3.245
1.000
0.822
UI
0.243
0.229
0.725
3.519
1.217
1.000
<표 3. 쌍대비교행렬값>
3~2 최대고유 벡터와 고유값 및 일관성 지수
시나리오
게임시스템
그래픽
사운드
캐릭터
UI
최대고유벡터
0.64594
0.6406
0.3214
0.07555
0.16
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고유치 해석
-> ① 기존 모드 중첩법
-> ② 모드 가속도법
-> ③ 모드 절삭 보강법
⑵ 해석적 방법을 이용한 고유치 해석
-> ① 전달함수 합성법
-> ② 민감도 해석
⑴ 레이라이 지수법
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지수 CI를 계산해야 한다. 그러기 위해서는 우선 이 행렬의 최대고유치 λmax 계산해야 하는데 그 과정은 다음과 같다.
① 먼저 고유치로 이루어진 행렬과 원래의 행렬을 곱한다.
행의합
② 위에서 얻은 각 행의 합 벡터를 상대적 중요도 벡터로
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벡터를 곱하여 얻어지는데 여기에서 가장 큰 값이 가장 좋은 선택이 될 수 있으며, 이들의 합은 1이다.
다음 “선호도 행렬”에 대한 표에서는 평가기준을 고려한 대체안을 선택하였을 경우의 우선순위 값이다. 이 우선순위 값에 평가기준에
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