본 설문조사의 목적은 강원권 철도물류기지 입지선정을 위해 어떤 요인이 중요하게 영향을 미칠 것인가에 대하여 분석을 실시하기 위해 강원권 항만물류 관련 전문가를 대상으로 설문조사를 하였다.
본 설문응답 기간은 2019년 09월 01일부터 2019월 10월 01일까지 한달간 실시하였다. 회수 응답의 경우 직접 방문, 온라인 설문지, 개별면접, 이메일에 의한 회신방법을 이용하여 회수하였다.
배부된 설문지 총 86부 중에서 59부가 회수되어 회수율은 약 68.6%이었다.
최종적으로 분석에 적절치 않은 20부의 설문지를 제외하고 39부의 설문지를 활용 하여 분석을 시행하였다.
[그림 4-1] 강원권 철도물류거점 입지요인 계층구조
4.2.1 정의11)
AHP(Analytic Hierarchy Process, 계층화분석법) 기법은 Thomas Saaty 교수가 미 국무부의 무기통제, 군비축소와 관련해 세계 경제학자, 게임이론 전문가들과 협력작업 과정에서 나타나는 비능률을 개선하기 위해 대안으로 개발한 의사결정 방법이다.
의사결정 목표, 평가기준의 다수, 복합적인 상호 배반적인 대안에 대해 체계적인 평가 방법으로 정성적인 요소를 포함하는 다기준 의사결정에 널리 사용된다.
AHP분석의 전제조건12)으로 타당성 유지를 위해 4가지 필수적인 요소를 가지며 다음 표와 같다.
11) 한국개발연구원(2000), 예비타당성조사 수행을 위한 다기준분석 방안 연구, p.33 12) 위의 책, pp.36~37
구분 수집 설문 유효 설문 상대도수 누적상대도수
정부지자체 30 18 46.2% 46.2%
항만운영사 5 5 12.8% 59.0%
선사 7 7 17.9% 76.9%
포워더 6 5 12.8% 89.7%
기타 11 4 10.3% 100.0%
합계 59 39 100.0%
30세이하 18 9 23.1% 23.1%
31-40세 10 12 30.8% 53.8%
40-50세 16 9 23.1% 76.9%
51-60세 12 8 20.5% 97.4%
60세 이상 3 1 2.6% 100.0%
합계 59 39 100.0%
2년미만 7 2 5.1% 5.1%
2-5년 19 3 7.7% 12.8%
6-10년 9 5 12.8% 25.6%
10-15년 6 16 41.0% 66.7%
15년이상 18 13 33.3% 100.0%
합계 59 39 100.0%
사원 16 4 10.3% 10.3%
주임,계장 18 11 28.2% 38.5%
대리,과장 11 15 38.5% 76.9%
차장,부장 8 5 12.8% 89.7%
임원 6 4 10.3% 100.0%
합계 59 39 100.0%
영업 0 0 0.0% 0.0%
운영관리 21 11 28.2% 28.2%
기획 11 15 38.5% 66.7%
총괄 11 9 23.1% 89.7%
기타 16 4 10.3% 100.0%
합계 59 39 100.0%
[표 4-2] 분석에 사용되는 설문 응답자 특성
원리 내용 상호비교
의사결정자의 두 대상에 대하여 반드시 상호비교가 가능해야하고, 중요성의 정도를 나타낼 수 있어야한다.
이 중요성 정도의 역 조건이 반드시 성립하여야 한다.
동질성
중요성 정도는 한정된 범위 내에서 정해진 척도를 통하여 표현되어야 한다.
비교대상 사이에는 일정한 범위를 갖는 비교 가능한 기준들이 존재해야 한다.
독립성 상대적 중요도 평가는 동일 수준 요인들에 대해 특성 또는 내용 면에서 서로 관련성이 없어야 한다.
기대성
계층구조는 의사결정자가 합리적인 기대에 완전히 부합되는 구조를 갖고 있는 것으로 가정한다.
계층구조는 의사결정에서 고려하는 모든 사항이 완전하게 포함되어야 하는 것이다.
[표 4-3] 4가지 기본 원리
4.2.2 AHP분석의 계산 과정13)
를 의사결정자가 요인 i를 요인 j에 대해 평가하여 배정한 값(Numerical assignment)이라하고, 주어진 요인에 대해 쌍(Pair) 단위로 비교한다.
비교 결과 값의 정방행렬(Square matrix)을 얻어 합성화 과정(Synthesization process)을 거치게 된다.
요인 j에 대한 요인 I의 배정값 들의 평균값(Means)을 집단 전체 배정값 으로 이용한다.
배정값 행렬 A에서 각 j열(Column)에 대한 합을 구한다.
가 각 열에 대한 합을 내면, 아래 (1)식으로 나타낼 수 있다.
⑴행렬 A에서 각 요소값()들을 열(Column)의 합으로 나눈다.
13) 강달원(2013), 동북아지역 국제물류센터 입지 경쟁력에 관한 연구, 박사학위논문, 한국해양대 학교, pp.29~31
의 계산 결과를 아래 (2)식으로 나타낼 수 있다.
⑵
중요지수(Priority index) 값은 각 행(row)별로 정규화된 비중값(Normalized weight)의 평균을 구한다.
를 요인 I의 중요지수(Priority index) 값으로 아래(3) 식으로 나타낼 수 있다.
(3)
배정값의 논리적 일관성 조사는 일관성비율을 계산해야 한다.
행렬 A의 각각 열(Column)에 열에 해당하는 중요지수(Priority Index) 값을 곱한다.
그 후 모두 더하여 새로운 행렬(n × 1)을 구한다.
새롭게 계산된 행렬(B)을 아래(4) 식으로 나타낼 수 있다.
이때에 새로운 행렬B를 가중치행렬이라고 한다.
⋮
⋯ ⋯
⋯ ⋯
⋮
⋯ ⋯
(4)
위 결과 일관성지수(Consistency Index, CR)는 CR = CI/RI의 계산식에 의하여 구하고, RI는 무작위지수(Random Index)의 값으로, RI값은 비교해야 될 요인들의 개수에 대한 함수로써 [표 4-4]와 같다.
n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 R.I 0.00 0.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51 1.48 1.56 1.57 1.59
[표 4-4] RI(Random Index) 값
CR값이 0.1이내이면 쌍비교는 합리적인(reasonable) 일관성이 있고, 0.2이내 일 경우에는 용납할 수 있으나(tolerable), 그 이상이면 일관성이 부족하다고 판단한다(Saaty & Kearns, 1985).