위험분석 기법 정리(정량/정성) — 핵심 키워드 표
1) 정량적 위험분석(Quantitative) 기법
| 기법 | 핵심 키워드(암기 포인트) | 한 줄 설명 | 장점 | 주의/한계 |
|---|---|---|---|---|
| 과거자료분석법 | 과거 사고/통계/로그, 추세 | 과거 발생 데이터로 손실·빈도 추정 | 현실 기반, 설득력↑ | 데이터가 없거나 환경이 바뀌면 부정확 |
| 수학공식접근법 | 공식, 기대손실, 계산 | 정해진 수식으로 위험을 수치화 | 계산 명확, 비교 쉬움 | 입력값(추정치)에 따라 결과가 흔들림 |
| 확률분포법 | 확률분포, 시뮬레이션(개념) | 불확실성을 분포로 모델링해 위험 추정 | 변동성/불확실성 반영 | 모델/분포 선택이 어려움(전문성 필요) |
| 점수법 | 점수화, 가중치, 합산 | 항목별 점수×가중치로 리스크 수치화 | 간단·빠름, 표준화 가능 | “정량처럼 보이는 정성”이 될 수 있음(주관 개입) |
2) 정성적 위험분석(Qualitative) 기법
| 기법 | 핵심 키워드(암기 포인트) | 한 줄 설명 | 장점 | 주의/한계 |
|---|---|---|---|---|
| 델파이법(Delphi) | 전문가, 익명, 반복, 합의 | 전문가 의견을 익명으로 여러 번 수렴해 결론 도출 | 편견/권위 영향↓, 합의 품질↑ | 시간/운영 비용, 전문가 구성에 좌우 |
| 시나리오법 | 시나리오, 사건흐름, 영향 | “만약 ~라면” 사건 전개로 영향 평가 | 이해 쉬움, 의사결정에 강함 | 시나리오 누락/가정 오류 가능 |
| 순위결정법 | 우선순위, 랭킹, Top-N | 위험요소를 상대 비교해 순위로 정렬 | 매우 빠름, 커뮤니케이션 쉬움 | 정밀한 수치/근거 제시는 약함 |
| 퍼지행렬법(Fuzzy) | 퍼지, 모호함, 소속도(개념) | ‘높음/중간’ 같은 모호한 판단을 수학적으로 다룸 | 애매한 정보도 반영 가능 | 이해 난이도↑, 설정(규칙/함수)에 민감 |
한 번에 외우는 요약(초압축)
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정량(숫자): 과거데이터(통계) / 공식(계산) / 분포(불확실성) / 점수(가중치 합산)
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정성(등급): 델파이(익명 전문가 합의) / 시나리오(사건전개) / 순위(우선순위) / 퍼지(모호함 수학화)
