목 차

[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(implementatio... 더보기

[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