온톨로지를 활용한 복합 그룹 의사결정 지원 프레임워크

본 논문은 복잡한 의사결정 문제와 다수의 의사결정자를 동시에 다루어야 하는 상황에 대응하기 위해 온톨로지 기반 그룹 의사결정 지원 시스템(ONTOGDSS)을 제안한다. 서론에서는 전통적인 DSS가 개인 의사결정에 초점을 맞추어 왔으며, 실제 경영·정책 현장에서는 구조가 복잡하고 이해관계자가 다수인 문제들이 빈번히 발생한다는 점을 지적한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 온톨로지를 ‘지식 용어·관계·추론 규칙의 집합’으로 정의하고, 의사결정 문제와 그룹을 각각 온톨로지로 모델링한다. **2. 의사결정 프로세스**에서는 온톨로지의 정의와 역할을 설명하고, 의사결정 문제를 구조적, 반구조적, 비구조적 세 가지 유형으로 구분한다. 구조적 문제는 기존 모델·방법을 로드하여 활용하고, 반구조·비구조 문제는 텍스트 기반의 질적 정보를 온톨로지 메타데이터로 변환해 관리한다. 또한 ‘이중 선택 모델’을 도입해 평가자를 두 단계에 걸쳐 선정한다. 첫 단계는 과업 유형에 따라 전문가 분야(컴퓨팅, 경제, 경영 등)별로 평가자를 매칭하고, 두 번째 단계는 평가자의 개인 특성(연령, 성별, 학력 등)으로 세분화한다. 이 과정에서 ELECTRE, PROMETHEE, UTA와 같은 다중 기준 의사결정 기법을 적용한다. **3. 워크숍 시스템**에서는 메타신테시스 방법론을 차용해 질적 지식을 온톨로지 기반의 정량적 표현으로 전환한다. 논증 과정에서 ‘의견, 제안, 문제’ 등 기본 요소를 추출하고, 이들 간 관계를 ‘불일치, 지원, 중립, 보완, 질의’ 다섯 가지로 정의한다. 이렇게 구성된 다층 구조의 그룹 논증 모델은 워크숍 시스템에 입력되어 상호작용하고, 최종적으로 합의를 도출한다. **4. 온톨로지 기반 프레임워크**는 네 개의 레이어로 구성된다. 첫 번째 레이어인 작업 분해 레이어에서는 온톨로지 기반의 의사결정 과업을 트리 구조로 분해한다. 두 번째 레이어인 문제 해결 레이어에서는 워크숍 시스템을 통해 전문가 집단이 대안을 생성·평가하고, 이를 데이터베이스에 저장한다. 세 번째 레이어인 그룹 의사결정 레이어에서는 개인·그룹 의사결정 과정을 수학적 알고리즘으로 연결해 최적 대안을 선택한다. 마지막 레이어인 온톨로지 기반 의사결정 자원(MIS) 레이어는 기존 모델·방법·사례를 온톨로지 메타데이터 형태로 저장·검색할 수 있게 하여 재사용성을 높인다. 전체 프로세스는 ‘문제 생성 → 속성 분석 → 대안 설계 → 대안 평가 → 대안 선택 → 검증 → 적용’의 7단계로 정형화된다. **5. 적용 사례**에서는 온톨로지 브로커(Ontobroker)를 이용해 실제 의사결정 문제를 온톨로지로 변환하고, 7개의 핵심 개념(문제 유형, 제한, 원칙, 목표 등)을 추출한다. 추출된 개념은 ‘기본 요인’과 ‘추가 요인’으로 구분되어 쿼리 인터페이스를 통해 시각화된다. 사례 적용 결과, 의사결정 과정이 투명해지고, 의견 충돌이 감소했으며, 최적 대안 도출에 소요되는 시간이 크게 단축되었다. **결론**에서는 제안된 ONTOGDSS가 복합 구조와 다중 이해관계자를 가진 의사결정 상황에서 온톨지 기반의 형식화와 메타신테시스 기반의 정량화가 효과적으로 작용함을 강조한다. 향후 연구로는 미들웨어·그룹웨어 고도화, 온톨로지 기반 데이터 마이닝·지식 발견 기술 적용, 불확실성 하의 그룹 의사결정 확장 등을 제시한다.