제1부 다기준 의사결정 방법론 개요
 1장 의사결정 
 2장 다기준 의사결정 MCDM 
 3장 단일기준(Uni-criterion) 의사결정과 다기준(Multi-criteria) 의사결정
 4장 다기준 의사결정 문제의 구성 요소
  4.1 대안(Alternative, Action) 
  4.2 평가기준(Criteria, Attributes) 
  4.3 평가값(Attainment) 
  4.4 가중치(Weight)
 5장 다기준 의사결정 행렬 
 6장 다기준 의사결정 모델링 절차 
  6.1 대안 설정
  6.2 평가기준 설정 
  6.3 가중치 설정 
  6.4 선호도 평가 
 7장 후보 선출 방법 
  7.1 Relative Majority 방법
  7.2 Condorcet 방법 
  7.3 Second Ballot 방법 
  7.4 Borda Count 방법 
  7.5 Successive Elimination 방법 
  7.6 선출 방법의 비교 
 8장 데이터 정규화(Data Normalization) 
  8.1 정성적 데이터의 정량화
  8.2 평가기준(속성)의 2가지 종류 
  8.3 선형 비율 기반 정규화 
  8.4 범위 정규화(Range Normalization, Linear Scale Transformation, Max-Min) 
  8.5 Z 정규화(Z Normalization)
  8.6 합 기반 무차원 방법(Sum-based Dimensionless Methods) 
  8.7 평균 상하 지표를 이용한 정규화
  8.8 범주형 데이터 정규화 
  8.9 정규화 방법의 분류 
  8.10 다기준 의사결정 기법을 적용하기 위한 정규화 예 
 9장 가중치(Weight) 설정방법 
  9.1 Rank Sum(RS) Method 
  9.2 Rank Reciprocal(RR) Method
  9.3 Rank Order Centroid(ROC) Method 
  9.4 Rank Order Distribution(ROD) Method 
  9.5 Rank Exponent(RE) Method 
  9.6 Churchman-Ackoff Method 
  9.7 Revised Churchman-Ackoff Method
  9.8 Scoring Method 
  9.9 Resistance to Change Method 
  9.10 Eigen Vector Method 
  9.11 Weighted Least Square Method 
  9.12 Swing Method 
  9.13 Balance Beam Method 
  9.14 Centroid Method 
  9.15 SMART(Simple Multi-Attribute Rating Technique) Method 
  9.16 SMARTS(SMART with Swing) Method
  9.17 SMARTER(SMART Exploiting Ranks) Method
  9.18 Simos Procedure 
  9.19 Revised Simos Procedure 
  9.20 Entropy Method 
  9.21 Standard Deviation Method 
  9.22 LINMAP 

제2부 대안 우선순위 결정
 10장 대안 우선순위 결정방법 
  10.1 대안 우선순위 결정 개념 
  10.2 SAW(Simple Additive Weight) · WSM(Weighted Sum Model) 
  10.3 WPM(Weighted Product Model) 
  10.4 HAWM(Hierarchical Additive Weighting Method) 
  10.5 WAM(Weighted Arithmetic Mean) · WGM(Weighted Geometric Mean) 
 11장 정규화 방법의 선택 
 12장 Compensatory Model과 Non-Compensatory 
  12.1 Single Attribute Model 
  12.2 Conjunctive Model 
  12.3 Disjunctive Model 
  12.4 Lexicographic Model 
  12.5 Elimination By Aspect(EBA) Model 
  12.6 Borda-Kendall(BK) Method 
  12.7 Minimum Variance(MV) Method 
  12.8 Utopian Point(UP) Approach 
  12.9 Weighted Utopian Point(WUP) Approach 
  12.10 Median Point(MP) Approach 
  12.11 Concession Value Method 
 13장 Delphi Method 
  13.1 Delphi Method 개요 
  13.2 Delphi Method 절차 
  13.3 Delphi Method 장단점 
 14장 Brainstorming Method 
  14.1 Brainstorming 개념 
  14.2 Brainstorming 규칙 
  14.3 Brainstorming 장단점 
  14.4 Brainstorming 방법 
  14.5 Brainstorming으로 가중치와 대안의 우선순위 결정 
 15장 AHP(Analytic Hierarchy Process) 
  15.1 AHP 개요
  15.2 AHP 절차 
  15.3 AHP 구성 요소
  15.4 Logic Tree에 의한 문제 분해 
  15.5 계층구조 설정 
  15.6 AHP에서의 대안 평가방법 
  15.7 쌍대비교에 의한 평가 
  15.8 일관성 평가 
  15.9 쌍대비교 행렬 
  15.10 쌍대비교 행렬에서의 각 원소의 의미 
  15.11 고유치(Eigen Value)와 고유벡터(Eigen Vector) 방법 
  15.12 균형모델에 의한 방법 
  15.13 멱승법 방법(Power Method)
  15.14 기하평균법(Geometric Mean Method) 
  15.15 쌍대비교 행렬의 일관성 평가 
  15.16 집단 평가 종합 방법 
  15.17 대안 평가방법 
  15.18 순위역전 현상 
  15.19 절대적 AHP 방법에 의한 평가방법 
  15.20 쌍대비교에 결측치(Missing Data)가 있을 때 
  15.21 CI의 결과가 좋지 않은 경우 재검토 방법 
  15.22 AHP 장점 
  15.23 AHP 한계 
  15.24 내부 종속법 및 외부 종속법 AHP 
 16장 ANP(Analytic Network Process) 
  16.1 내·외부 종속법 
  16.2 Feedback형 ANP
  16.3 Series형 ANP 
 17장 TOPSIS(Technique of Order Preference by Similarity to Ideal
Solution) Method 
 18장 LINMAP(LINear programming technique for Multidimensional
Analysis of Preference) Method 
 19장 LAM(Linear Assignment Method) 
 20장 ELECTRE(ELimination Et Choix Tranduisant la REalitˊe) Method 
  20.1 ELECTRE 개요 
  20.2 ELECTRE I 
  20.3 ELECTRE Iv
  20.4 ELECTRE II 
  20.5 ELECTRE IS 
  20.6 ELECTRE III 
  20.7 ELECTRE IV
  20.8 ELECTRE TRI 
 21장 PROMETHEE(Preference Ranking Organization METHod for
Enrichment Evaluations) 
  21.1 PROMETHEE I
  21.2 PROMETHEE II 
  21.3 EXPROME2(Extended PROMETHEE II) 
 22장 Regime Method 
 23장 MAUT(Multi-Attribute Utility Theory)
  23.1 다속성 효용분석의 이론적 배경 
  23.2 다속성 효용함수 도출 
  23.3 다속성 효용함수의 선택 
 24장 UTA(UTilities Additives) Method 
 25장 MACBETH(Measuring Attractiveness by a Categorical Based
Evaluation TecHnique) Method 
 26장 ORESTE(Organization, Rangement Et Synthese De Donnes
Relationnelles) Method 
 27장 EVAMIX(EVAluation of MIXed data) Method 
 28장 COPRAS(COmplex PRoportional ASsessment) Method 
 29장 OCRA(Operational Competitiveness Rating Analysis) Method 
 30장 ARAS(Additive Ratio ASsessment) Method 
 31장 Permutation Method 
 32장 MODM(Multi-Objective Decision Making) Method 

제3부 MCDM을 넘어서
 33장 MCDM의 발전방향과 미래 
  33.1 MCDM의 발전방향 
  33.2 MCDM의 미래