본 논문은 다중 목표 속성을 가진 집단 의사결정 문제를 해결하기 위해 퍼지 추론과 베이지안 네트워크를 통합한 집단 의사결정 시스템을 제안한다. 척도 차이 및 전문가의 언어적 변수와 같은 정량적 문제를 해결하기 위해 임계값, 멤버십 함수, 전문가 경험 및 도메인 지식을 결합하여 퍼지 규칙 기반을 구성한다. 전문가가 선택한 노드를 가진 방향성 비순환 그래프를 특징으로 하는 계층적 베이지안 네트워크를 설계하고, 최대 가능도 추정을 사용하여 조건부 확률 표를 동적으로 최적화하여 사후 확률 집계를 위한 다차원 지표 간의 비선형 상관관계를 모델링한다. 포괄적인 학생 평가 사례 연구에서 기존의 가중치 점수 방식과 비교하여 제안된 방법의 효과를 검증하고, 86.0%의 분류 정확도와 기존 방법 대비 53.4% 향상된 F1 값을 보였다. 다양한 집단 의사결정 시나리오에 걸친 실제 데이터셋에 대한 계산 실험을 통해 다양한 상황에서의 신뢰성을 입증한다.
