refactor(topics): 멀티 에이전트용 지식 재편 — _Common(공통 기본기) + Domain_* 구조
에이전트 8종(대화형/프로그래머 C·S/디자이너/설계자/기획자/QA/PD/PM)에게 [공통 기본 능력 + 롤별 Specialty] 2층으로 지식을 주입하기 위한 재분류. 문서 내용·포맷은 무수정, 폴더 이동만 (6,372개 문서 수 보존 확인). - Topic_Programming → Domain_Programming (내부 구조 보존) - Topic_Graphic → Domain_Design - Topic_Business → Domain_Product - Topic_General → Domain_General - _Common 신설: Math(구 Topic_Math_Specialty), Reasoning(구 General/From_Thinking & Reasoning), Reasoning_Creativity(구 General/From_창의성), Communication(Poetic_Blog_Writing + From_writing) - 타 도메인의 From_* 폴더는 유지 (출처 표기일 뿐, 이미 도메인에 맞게 분류된 문서) - 빈 폴더 정리 (memory/procedures) - 에이전트→폴더 매핑은 workspace의 .astra/agent-knowledge-map.json (9개 에이전트) Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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Antigravity Agent
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id: wiki-2026-0508-의사결정-매트릭스-decision-matrix
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title: 의사결정 매트릭스 (Decision Matrix)
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [Decision Matrix, Pugh Matrix, Weighted Decision Matrix]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [architecture, decision-making, adr, evaluation]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: python
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framework: pandas
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# 의사결정 매트릭스 (Decision Matrix)
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## 매 한 줄
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> **"매 옵션 × 매 기준 × 매 가중치"**. 후보 alternative를 행, 평가 기준(criterion)을 열, 셀에 점수를 채우고 column별 가중치를 곱해 합산하는 정량적 비교 도구. 1980년대 Stuart Pugh의 concept selection method에서 출발해 architecture trade-off (ATAM), tool selection, vendor evaluation에 광범위 적용.
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## 매 핵심
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### 매 구성 요소
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- **Alternatives** (행): 비교할 옵션 (e.g., PostgreSQL vs DynamoDB vs MongoDB).
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- **Criteria** (열): 평가 축 (latency, cost, team familiarity, ops burden, ...).
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- **Weights**: 각 criterion의 중요도 (보통 1-5 또는 합 1.0).
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- **Scores**: 각 셀에 옵션이 criterion을 얼마나 만족하는지 (1-5 또는 -1/0/+1 Pugh 방식).
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- **Total**: Σ(score × weight) per alternative.
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### 매 두 갈래
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- **Weighted scoring** (Kepner-Tregoe): 절대 점수 1-5.
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- **Pugh matrix**: baseline 대비 -/0/+ 만 사용 — 빠르고 bias 적음.
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### 매 응용
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1. **Architecture decision (ADR)**: alternative 비교 표를 ADR에 첨부 → reviewer가 가중치에 동의하는지 검증.
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2. **Vendor selection**: cloud provider, observability tool, payment gateway.
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3. **Refactor target prioritization**: impact × effort × risk 매트릭스.
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## 💻 패턴
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### Pandas로 weighted scoring
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```python
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import pandas as pd
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criteria = ['latency', 'cost', 'team_skill', 'ops_burden', 'ecosystem']
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weights = pd.Series({'latency': 0.30, 'cost': 0.20,
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'team_skill': 0.25, 'ops_burden': 0.15, 'ecosystem': 0.10})
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scores = pd.DataFrame({
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'PostgreSQL': [4, 4, 5, 3, 5],
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'DynamoDB': [5, 3, 2, 5, 4],
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'MongoDB': [4, 3, 3, 3, 4],
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}, index=criteria).T # rows = alternatives
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totals = (scores * weights).sum(axis=1).sort_values(ascending=False)
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print(totals)
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# PostgreSQL 4.20
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# DynamoDB 3.85
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# MongoDB 3.30
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```
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### Pugh matrix (baseline 대비)
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```python
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baseline = 'PostgreSQL'
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delta = scores - scores.loc[baseline]
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delta['signed_total'] = delta.sum(axis=1)
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print(delta[['signed_total']])
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# signed_total
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# PostgreSQL 0
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# DynamoDB -2
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# MongoDB -3
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```
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### Sensitivity analysis (가중치 변동에 대한 robustness)
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```python
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import numpy as np
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rng = np.random.default_rng(42)
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trials = []
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for _ in range(1000):
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perturbed = weights * rng.uniform(0.7, 1.3, size=len(weights))
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perturbed /= perturbed.sum()
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trials.append((scores * perturbed).sum(axis=1).idxmax())
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pd.Series(trials).value_counts(normalize=True)
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# PostgreSQL 0.81 → 가중치 ±30% 흔들어도 81%에서 1위 유지 → robust
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# DynamoDB 0.19
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```
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### ADR에 매트릭스 embed (Markdown)
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```markdown
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## Decision
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| Criterion (weight) | Postgres | DynamoDB | MongoDB |
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|---|---|---|---|
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| Latency p99 < 50ms (0.30) | 4 | 5 | 4 |
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| Cost @ 10k req/s (0.20) | 4 | 3 | 3 |
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| Team familiarity (0.25) | 5 | 2 | 3 |
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| Ops burden (0.15) | 3 | 5 | 3 |
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| Ecosystem (0.10) | 5 | 4 | 4 |
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| **Weighted total** | **4.20** | **3.85** | **3.30** |
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**Chosen**: PostgreSQL.
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```
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### Cost / Effort / Impact prioritization
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```python
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backlog = pd.DataFrame([
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{'task': 'index DB', 'impact': 5, 'effort': 1, 'risk': 1},
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||||
{'task': 'rewrite auth', 'impact': 4, 'effort': 5, 'risk': 4},
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||||
{'task': 'add CDN', 'impact': 3, 'effort': 2, 'risk': 1},
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])
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backlog['ROI'] = backlog['impact'] / (backlog['effort'] * backlog['risk'])
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print(backlog.sort_values('ROI', ascending=False))
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| 옵션 2-3개, 기준 명확 | weighted scoring |
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| 옵션 많고 빠른 screening | Pugh matrix |
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| Stakeholder 의견 분분 | sensitivity analysis 추가 |
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| Criterion 자체에 동의 안 됨 | 매트릭스보다 먼저 criterion 합의 |
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**기본값**: 가중치는 stakeholder workshop에서 합의 후 고정 — 점수만 토론.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Architecture Decision Record]] · [[ATAM]]
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- 변형: [[Pugh Matrix]] · [[Weighted Scoring]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: alternative 후보 5+ 개를 빠르게 narrow down, ADR 초안 작성 시.
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**언제 X**: criterion 자체가 미정의 — 매트릭스가 의견 차이 숨김.
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## ❌ 안티패턴
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- **점수 사후 조정**: 결과가 마음에 안 들어 점수를 바꿈 → confirmation bias.
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- **가중치를 결정 후 정하기**: 결론에 맞춰 weight reverse-engineering.
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- **무한 criterion**: 20개 넘어가면 weight 차이 희석 → top-7로 제한.
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- **Sensitivity analysis 생략**: 가중치 ±10%에 순위가 뒤집히면 결정이 약함.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Stuart Pugh, *Total Design*, 1991; Kepner-Tregoe decision analysis).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — weighted/Pugh 두 변형, sensitivity analysis 추가 |
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Reference in New Issue
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