우리는 종종 문제 해결에 집중하지만, 진짜 중요한 것은 ‘어떤 문제를 해결할 것인가’입니다.
문제를 정확히 정의하면 방향이 명확해지고, 최적의 솔루션을 찾을 가능성이 높아집니다.
반대로, 문제를 잘못 정의하면 의미 있는 해결책을 발견할 가능성이 줄어들 것입니다.
이번 글에서는 획기적인 솔루션을 얻기 위해 문제 정의가 얼마나 중요한지, 그리고 효과적으로 문제를 정의하는 방법을 살펴보겠습니다.
문제 정의의 중요성: 아인슈타인의 조언
위대한 물리학자 알베르트 아인슈타인은 문제 해결에 대해 다음과 같이 말했습니다.
“문제를 푸는 데 1시간이 주어진다면, 45분은 문제를 분석하고 10분은 분석한 것을 검토하며, 남은 5분 동안 해결책을 찾겠다.”
그만큼 문제를 제대로 파악하는 것이 중요하고 어렵다는 뜻입니다.
문제 정의가 정확하다면 해결책은 생각보다 쉽게 도출됩니다!
잘못된 문제 정의가 초래하는 문제점
- 표면적인 문제를 해결해도 또 다른 문제가 발생할 가능성이 높음
- 해결책 실행에 막대한 비용이 들거나, 임시방편적인 해결책에 그칠 위험이 있음
중요한 문제를 발견하는 방법
모든 사람이 천재적인 직관을 가질 수는 없습니다. 하지만, 체계적인 사고를 통해 핵심적인 문제를 발견할 가능성을 높일 수 있습니다.
겉으로 보이는 문제와 본질적인 문제는 다를 수 있습니다!
근본 원인 분석(Root Cause Analysis)
- 표면적인 문제(#1)에서 한 단계씩 더 깊이 들어가면서 문제의 근본 원인을 탐색합니다.
- 예시:
– #1이 발생하는 원인은 무엇인가? → #2 때문이다.
– #2가 발생하는 원인은 무엇인가? → #3 때문이다.
– 본질적인 문제를 발견할 때까지 원인을 계속 탐색
병목 원인 분석(Reverse Salient Analysis)
- 기술 시스템 또는 제품을 구성하는 하위 요소 중 성능의 한계를 유발하는 요인을 찾아 개선합니다.
- 분석 과정:
– 기술 시스템을 세부 구성 요소로 나누고, 각각의 요구 성능을 정의
– 각 요소 중 요구 성능을 충족하지 못하는 구성 요소를 구분
– 성능 저하를 초래하는 구체적인 원인 도출
– 해당 원인을 제거할 수 있는 해결 방안 고민
다중 창 분석(Multi-Screen Analysis)
- **대상 기술 또는 제품(System), 환경 요인(Super System), 구성 요소(Sub System)**가 미래에 어떻게 변화할 것인지 예측하고, 핵심적인 개선 지점을 발견합니다.
- 분석 과정:
– System에 영향을 미치는 Super System 요소(인프라, 응용 제품, 사용자, 관련 기술 등) 도출
– System을 구성하는 Sub System 요소(부품, 소재, 공정 기술 등) 도출
– 각각의 요소가 과거, 현재에 어떤 상태였는지 분석하고, 미래 변화 방향을 예측
– 이러한 변화를 고려하여 시스템의 개선 필요 사항과 문제점 도출
기능 분석(Function Analysis)
- 기술 시스템을 구성하는 요소를 분해하여, 각 요소 간의 작용을 분석합니다.
- 분석 과정:
– 각 요소가 주고받는 **유용한 작용(useful function)**과 해로운 작용(harmful function) 분석
– 가장 **해로운 작용(harmful function)**이 많은 요소를 제거
– 제거된 요소가 수행하던 **유용한 작용(useful function)**을 다른 요소나 Super System으로 이전
– 이 과정에서 발생하는 문제점을 해결하며 최적의 시스템을 구축
TRIZ 기법 적용
- 기술적 모순, 물리적 모순을 도출하여 해결하는 방법론입니다.
- 혁신적인 문제 해결을 위한 체계적인 접근법을 제공합니다.
결론: 획기적인 솔루션은 문제 정의에서 시작된다
- 혁신적인 해결책을 찾고 싶다면, 문제 정의부터 새롭게 해야 합니다.
- 표면적인 문제가 아니라 본질적인 문제를 찾아야 합니다.
- 획기적인 솔루션은 단순한 문제 해결이 아니라, 문제를 바라보는 시각에서 나옵니다.
“문제의 정의가 문제 해결보다 훨씬 본질적이다.” – 알베르트 아인슈타인 (Albert Einstein)
여러분은 업무나 프로젝트에서 문제 정의를 어떻게 하고 계신가요?
