경영과학의 입문서이자 과학적 경영의 실천서를 표방하며 독자들에게 이 책을 선보인 지도 7년이 넘었다. 2015년 초판, 그리고 2018년에 개정판을 발간하면서 7년이라는 짧지 않은 시간 동안 독자들이 『스마트 경영과학』에 보내주신 성원에 깊은 감사를 드린다. 이제 개정판을 내놓은 지 3년 반이 지나 다시금 개정3판을 출간하게 되었다.
개정3판에서 추가되거나 달라진 부분
개정3판은 독자들의 피드백을 반영하여 내용을 덧붙이고 업데이트하였다. 개정3판은 5부 14장으로 구성하였다. 덧붙인 내용은 우선 6장 비선형계획모형이다. 학부 수준에서는 비선형계획모형을 다루지 않는 경우가 많으나 내용의 완성도를 고려하고, 또 비선형계획모형의 학습을 원하는 독자를 위해 추가하였다. 12장 계층화분석과정(AHP)에서는 AHP의 수학적 내용이 필요한 독자를 위해 〈부록〉을 추가하여 해당 내용을 보완하였다. 13장 의사결정분석에서는 개인 및 조직의 위험성향, 효용함수, 의사결정나무분석을 지원하는 PrecisonTree의 활용 내용 등을 추가하였다. 14장 몬테칼로 시뮬레이션도 @RISK의 활용을 중심으로 그 내용을 확장하였다. 아울러 각 장의 익힘문제도 책 내용이 덧붙여짐에 따라 추가하였다.
[이 책의 내용]
1장에서는 경영의 정의와 함께 현대 사회에서 왜 과학적 경영이 중요한 지, 그리고 의사결정의 개념과 접근방식에 대해 논의한다. 아울러 인간의 사고체계와 두뇌의 한계에 대해 살펴봄으로써 이 책의 주제인 과학적 경영의 당위성을 이해하도록 한다.
2장에서는 과학적 경영을 위한 지식의 총체인 경영과학에 대한 정의와 함께 최적해의 모색과 실천이 왜 중요한지, 그리고 문제를 과학적으로 해결하는 것은 어떠한 절차를 밟는지 설명한다. 문제의 구조화(formulation), 분석(analysis), 실행(implementation) 등 세 단계에서 구체적으로 어떠한 과제들이 수행되고 어떠한 문제가 발생할 수 있는지 논의함으로써 과학적 문제해결이 어떻게 이루어지는지 학습한다.
3장에서는 가장 좋은 행동방안(the best course of action)을 모색하기 위한 최적화(optimization) 방법을 다룬다. 문제를 간결하고 명확히 구조화하고 객관적인 분석을 가능하게 하는 수리적 모형의 정립 방법부터 시작하여 최적화 기법들 중 가장 기본이 되면서도 응용범위가 넓은 선형계획법(LP: linear programming)에 대해 구체적으로 학습한다. 선형계획모형의 정립부터 해결, 민감도 분석에 이르는 제반 과정을 학습한다.
4장에서는 수리적 모형의 최적해를 찾는 의사결정 지원도구로 전 세계적으로 가장 많이 사용되는 엑셀(Excel) 기반의 해 찾기(Solver)를 이용해서 모형의 최적해를 찾는 방법에 대해 구체적으로 학습한다. 엑셀 환경에서 모형의 작성, 해 찾기의 실행, 모형의 최적해 구하기, 해답 보고서와 민감도 보고서의 해석에 이르는 전 과정을 3장과 연계하여 구체적으로 설명한다. 선형계획모형의 적용사례로 자본예산 편성문제와 포트폴리오 선택문제에 대해서도 다룬다.
5장에서는 정수계획모형에 대해 학습한다. 가부간의 의사결정에서 이진변수의 쓰임새를 살펴보고, 아울러 정수계획모형으로 해결이 가능한 독특한 문제들의 모형화 과정과 해 찾기를 이용한 최적해의 도출 과정, 그리고 결과의 해석에 대해 다룬다.
6장에서는 비선형계획모형을 다룬다. 비선형계획모형의 구조적 특성, 최적화가 어려운 이유, 비선형계획모형의 일반적 해법인 GRG(generalized reduced gradient) 방법으로 해결할 수 있는 문제와 그렇지 않은 문제를 구분하여 논의한다. 후자의 경우, 유전자 해법(genetic algorithm)을 이용해서 모형을 해결하는 과정에 대해 학습한다. 사례를 이용하여 비선형계획모형의 정립 방법과 해 찾기를 이용해 비선형계획모형의 두 가지 해법을 적용하는 과정을 구체적으로 학습한다.
7장에서는 선형계획문제의 특수한 형태인 수송문제와 수송문제의 특수한 형태인 할당문제를 다룬다. 할당문제는 적재적소에 특정인을 배치하거나 특정 작업을 할당하는 모든 짝짓기 상황에 적용될 수 있다. 균형수송문제와 불균형수송문제, 균형할당문제와 불균형할당문제의 모형화와 해결 과정을 학습한다. 아울러 수송문제의 연장인 경유수송문제에 대해서도 논의한다.
8장에서는 세 가지 대표적인 네트워크 문제인 최단경로문제, 최대흐름문제, 그리고 최소걸침나무문제에 대해 다룬다.
9장에서는 프로젝트 일정관리 기법인 PERT/CPM에 대하여 논의한다. PERT와 CPM 두 기법은 거의 같은 시기에 서로 다른 목적을 갖고 독립적으로 개발되었으나 그 유사성 때문에 오늘날에는 기법의 이름을 분리해 부르기 보다는 통합해서 사용한다. 실무적으로도 중요도가 높은 PERT/CPM이 프로젝트의 일정, 시간, 비용 관리 측면에서 어떻게 활용될 수 있는지 살펴본다.
10장에서는 다수 목표의 만족화 방안을 모색하는 목표계획법(GP:... goal programming)에 대해 학습한다. 만족화의 개념과 만족화를 위한 두 가지 접근방법에 대해 논의하고, 각 접근방법이 다목표 의사결정문제에 어떻게 적용되어 만족해를 이끌어내는지 사례를 이용해 구체적으로 학습한다.
11장에서는 유사한 활동을 수행하는 경쟁 조직들의 효율성을 상대적으로 측정하고, 이에 근거해 후속적인 구조조정 방안을 마련해 줄 수 있는 자료포괄분석(DEA: data envelopment analysis)에 대해 학습한다. 다른 조직과 비교해 우리 조직의 효율성은 어느 정도인가? 우리는 효율적으로 운영되고 있는 조직인가, 아니면 비효율적인 조직인가? 우리가 본받아야 할 벤치마킹 대상은 누구인가? 우리가 효율적인 조직으로 변모하기 위해 조정해야 할 투입물과 산출물은 무엇인가? 또 얼마큼 조정해야 하는가? 등 일련의 질문에 대한 답을 모색한다.
12장에서는 계층화분석과정(AHP: analytic hierarchy process)을 이용하여 다기준의사결정문제를 해결하는 제반 과정에 대해 심도 있게 논의한다. AHP의 두 가지 접근방식인 상대적 측정과 절대적 측정에 대해 학습하며, 각 접근방식이 적용되는 차별적인 문제 환경에 대해서도 논의한다. AHP 소프트웨어인 ODM(Open Decision Maker)의 활용방법에 대해서도 사례를 이용해 구체적으로 설명한다.
13장에서는 미래를 확실히 내다 볼 수 없는 상황에서 최선의 의사결정을 이끄는 방법에 대해 논의한다. 의사결정나무(DT: decision tree) 분석을 중심으로 시간의 흐름에 따라 복수의 의사결정이 어떻게 연계되어 이루어져야 하는지 최적의 의사결정 경로를 모색한다. 아울러 의사결정나무 분석을 위한 PrecisonTree의 활용, 정보의 가치 산정, 주관적 확률의 평가 방법, 위험성향을 고려한 의사결정, 위험성향과 효용함수의 관계, 효용함수의 도출 방법, 위험회피정도의 측정, 프레이밍 효과(framing effect) 등에 대해서도 학습한다.
14장에서는 현실 시스템을 수리적 모형으로 모사(imitation)하고, 모형의 행태를 컴퓨터를 이용해 관찰함으로써 시스템의 현재 성과를 측정하고, 대안 시스템을 탐구하며, 개선된 시스템을 디자인하는 과정을 학습한다. 난수를 이용해 시뮬레이션 모형을 만들고, 컴퓨터를 이용해 모형을 분석하고, 그 결과를 도출한 후, 후속적인 통계분석을 통해 경쟁 대안의 우열을 가리는 전 과정을 여러 가지 사례를 이용하여 구체적으로 논의한다. 엑셀과 시뮬레이션 전문 소프트웨어인 @RISK를 각각 이용해 시뮬레이션을 수행하는 과정을 학습한다.
PART Ⅰ 경영, 의사결정, 그리고 경영과학
CHAPTER 1 경영과 의사결정
1.1 경영의 정의
1.2 왜 과학적 경영인가?
1.3 의사결정의 개념과 접근방식
1.4 인간의 사고체계와 두뇌의 한계
익힘문제
CHAPTER 2 과학적 문제해결 접근방식
2.1 경영과학의 정의
2.2 최적해의 모색과 실천
2.3 과학적 문제해결 절차
익힘문제
PART Ⅱ 최적화 모형
CHAPTER 3 최적화와 선형계획법
3.1 수리적 모형
3.2 선형계획법
익힘문제
CHAPTER 4 해 찾기를 이용한 모형의 분석
4.1 해 찾기 기능의 설치
4.2 예제로 배우는 해 찾기
4.3 해 찾기 보고서의 해석
4.4 최소화문제
4.5 민감도 분석의 복습
4.6 선형계획모형의 적용
익힘문제
CHAPTER 5 정수 최적화와 가부간의 의사결정
5.1 정수계획문제란?
5.2 정수계획모형의 종류
5.3 정수계획모형의 최적해
5.4 해 찾기를 이용한 정수계획모형의 풀이
5.5 정수계획문제
5.6 0-1 정수계획모형의 응용
익힘문제
CHAPTER 6 비선형계획모형
6.1 비선형계획모형의 최적화
6.2 오목함수와 볼록함수
6.3 다변수 함수의 모양2)
6.4 비선형계획모형의 최적화 조건
6.5 Multistart 기능의 이용
6.6 포트폴리오 선택...문제
6.7 유전자 해법
6.8 유전자 해법의 적용 사례
익힘문제
PART Ⅲ 최적화의 응용
CHAPTER 7 수송, 할당, 경유수송
7.1 수송문제
7.2 할당문제
7.3 경유수송문제
익힘문제
CHAPTER 8 네트워크 모형
8.1 네트워크 용어의 정의
8.2 최단경로문제
8.3 최대흐름문제
8.4 최소걸침나무문제
익힘문제
CHAPTER 9 프로젝트 일정관리
9.1 PERT/CPM
9.2 프로젝트 다이어그램
9.3 선형계획모형의 적용
9.4 속성처리
9.5 활동 소요시간이 불확실한 경우의 일정관리
익힘문제
CHAPTER 10 다목표 의사결정
10.1 목표계획법의 개념
10.2 목표계획모형의 구성요소
10.3 목표계획모형의 종류
10.4 목표계획모형의 해결
10.5 목표계획모형의 특징
익힘문제
PART Ⅳ 효율성 평가와 스마트한 선택
CHAPTER 11 자료포괄분석
11.1 자료포괄분석의 기본 개념
11.2 자료포괄분석의 적용
11.3 그래프를 이용한 효율성 분석
11.4 일반 예제
11.5 자료포괄분석이 제공하는 정보
11.6 자료포괄분석의 장점 및 유의점
익힘문제
CHAPTER 12 계층화분석과정
12.1 선택은 쉬운 일인가?
12.2 선택을 위한 간단한 방법
12.3 선택이 쉽지 않은 이유
12.4 스마트한 선택을 위한 방법
12.5 AHP 문제해결과정의 예시
12.6 엑셀을 이용한 AHP 분석
12.7 집단의사결정
12.8 순위역전현상
12.9 절대적 측정
12.10 우선순위 기반 가중치 결정방법
부록 1 Open Decision Maker의 활용
부록 2 척도의 종류
부록 3 이원비교행렬의 수학적 이해
부록 4 아이겐밸류 방법
익힘문제
PART Ⅴ 불확실성 하에서의 의사결정
CHAPTER 13 의사결정분석
13.1 불확실성 하에서의 의사결정
13.2 의사결정분석의 구성요소
13.3 단순한 의사결정기준
13.4 기대화폐가치 기준
13.5 민감도 분석
13.6 의사결정나무 분석
13.7 다단계 의사결정
13.8 정보의 가치
13.9 주관적 확률의 평가
13.10 위험성향을 고려한 의사결정
13.11 위험회피정도의 측정
13.12 프레이밍 효과와 의사결정기준
익힘문제
CHAPTER 14 몬테칼로 시뮬레이션
14.1 시뮬레이션의 기본 개념
14.2 시뮬레이션과 시스템
14.3 시뮬레이션과 모형
14.4 시뮬레이션 연구의 절차
14.5 시뮬레이션과 해석적 방법의 차이
14.6 시뮬레이션의 시작
14.7 난수와 몬테칼로 시뮬레이션
14.8 시뮬레이션의 수행
14.9 주요 분포의 시뮬레이션 적용
14.10 @RISK의 활용
14.11 @RISK를 이용한 미래계획기간의 불확실성 분석
부록 엑셀의 데이터 분석 기능 활용하기
익힘문제
민재형 [저]
서강대학교 경영대학 교수로 재직 중이다. 미국 인디애나대학교(Indiana University at Bloomington)에서 의사결정학(Decision Sciences)으로 경영학 박사학위를 취득하였다. 서강대학교 경영대학 학장과 경영전문대학원장, (사)한국경영과학회 회장 등을 역임하였다. 좀 더 스마트한 세상을 만드는 데 보탬이 되고자 전략적 의사결정, 과학적 경영, 비즈니스 애널리틱스(Business Analytics)에 관한 지식과 정보를 쉬운 언어로 사회에 전파하는데 힘쓰고 있다.
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