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[문제정의탐구생활] 사례로 보는 문제정의의 힘

2020-08-11

혹시 문제정의 과정에서 어려움을 겪고 계신가요? 혹은 우리 팀에 더 맞는 문제해결 방법을 고민하시나요? 100up이 여러분의 문제정의 여정에 도움을 드리고자 <문제정의탐구생활> 시리즈를  준비했어요. 이 시리즈에서 문제정의를 위한 다양한 팁들을 주기적으로 소개해드릴 예정이에요! 여러분이 보다 의미 있고 풍부한 문제정의를 해나가는 데 도움이 되었으면 좋겠습니다. :)

 

 

 

 

좋은 문제정의가 좋은 솔루션을 부른다는 말, 100up이 익숙한 분들이라면 수없이 들어보셨을 듯한데요! 이 말을 머리로는 알고 있지만, 마음으로 잘 와닿지 않는 분들을 위해 오늘 [문제정의탐구생활]에서는 문제 해결로 이끈 문제정의 선사례 몇 가지를 소개해드리려 합니다. 이 사례들은 <하버드비즈니스리뷰>의 ‘문제정의의 힘(The Power of Defining the Problem)’에 소개된 사례들을 요약한 것입니다.

 

"The Power of Defining the Problem" 원문 보러 가기 >

 

원작자인 드웨인 스프래들린(Dweyne Spradlin)에 따르면 대다수 기업들이 새로운 제품이나 프로세스, 사업 등을 개발할 때, 해결하려는 문제를 제대로 정의하지 않고, 그 문제가 왜 중요한지에 대해 충분히 자문하지 않는 실수를 범한다고 합니다. 이러한 실수는 기업의 기회, 자원의 손실로 이어져 나중에는 그들의 기존 전략과 상응하지 않는 방안을 쫓는 결과를 부르기도 하지요. 이것이 바로 우리가 문제정의를 해야 하는 이유입니다. 지금부터 그가 소개하는 문제정의의 옳은 예를 함께 살펴볼까요?

 

 

[환경] 기름 유출, 관건은 기름 청소가 아닌 점성의 변화

 

 

1989년, 유조선 엑슨발데즈(Exxon Valdez)가 알래스카 지역에서 좌초되면서 기름이 유출하는 사고가 발생했습니다. 그리고 사고 발생 후 20년 이상이 흐르는 동안 이 지역은 기름이 제대로 제거되지 않는 어려움을 겪었습니다. 낮은 온도에 따라 기름 점성이 높아지는 바람에 어선에서 해안 기름 저장소까지 기름을 끌어 올리는 것이 거의 불가능에 가까웠기 때문이에요.

 

"문제는 기름 청소가 아닌 청소하기 어려울 만큼 굳어버린 기름"

'기름 유출 회복 연구소(the Oil Spill Recovery Institute)'는 효과적인 솔루션을 위해 문제를 기름 '청소'가 아닌 '점성'으로 정의했습니다. 끈적해져 버린 기름의 유동성을 회복하는 방법을 찾고자 나선 것이지요. 나아가 다양한 산업으로부터 솔루션을 제안받을 수 있도록 최대한 석유업에 국한되지 않는 용어로 문제를 호소했습니다.

 

이러한 노력 덕에 시멘트업에 종사하는 한 화학자로부터 굳어버린 기름을 이미 상용화된 건설 기구를 활용해 다시 흐르게 하는 방향을 제안받을 수 있었고, 이를 채택함에 따라 기름 청소를 보다 효과적으로 진행할 수 있게 되었습니다.

 

 

[의료] 루게릭병, 치료법보다 리서치가 먼저

 

 

루게릭병의 치료법을 연구하는 연구원들은 2000년대 후반까지 별다른 성과를 내지 못했습니다. 질병의 경과를 정확히 트래킹할 수 없던 것이 주원인인데요. 최대한 많은 환자들의 데이터를 모아 어떠한 기준을 세우기에도 비용 문제로 어려움이 있었습니다.

 

"루게릭병 치료법을 찾기보다 치료법의 기반이 되는 환자 경과를 아는 것이 문제"

비영리 단체 Prize4Life는 문제를 다르게 접근했습니다. 바로, 치료법 탐색 대신 기존의 루게릭병 리서치 효과 및 효율 증대에 초점을 맞춰 문제를 정의한 것인데요. 이에 따라 질병의 경과를 더욱 빠르고 정확하게 측정할 수 있는 생물 지표를 솔루션으로 찾기 시작했습니다.

 

결과적으로 2011년, 보스턴에 위치한 베스 이라스엘 종합병원(Beth Israel Hospitals)의 한 연구원이 근육의 전류 변화를 파악해 루게릭병 경과를 측정하는 저비용, 무고통 치료법을 개발했습니다. 이 생물 지표는 보다 적은 수의 환자군에게 보다 신속히 연구를 집행해 정확한 데이터를 제공한다는 점에서 리서치 효율을 높이고 있습니다. 

 

 

[과학] 우주 날씨 빅데이터로 보는 태양 표면 폭발

 

 

 

우주인과 인공위성, 지구의 전력망 보호를 위해서는 태양 표면 폭발을 예측할 수 있어야 합니다. 본래 NASA가 30년간 고수해온 예측 모델은  태양 표면 폭발로 인한 방사선이 지구에 닿을지 여부를 단 4시간 리드 타임(사이클 타임)에 걸쳐 측정했으며, 그 정확도가 50%를 넘지 않았습니다. 더 나은 방법에 대한 필요성을 느낀 이들은 2009년, 30년간의 우주 날씨 데이터를 갖춘 기관의 리서치 전문가들을 모았습니다.

 

"태양 표면의 폭발 예측보다 문제는 표면 폭발을 일으키는 우주 날씨에 대한 파악"

NASA는 이들을 상대로 단순히 태양 표면 폭발을 예측하는 새로운 방법을 묻는 것이 아닌, 30년에 걸친 빅데이터를 분석하기를 제안했습니다. 데이터 기반 접근은 다양한 필드의 전문가들을 불러모으고, NASA로 하여금 기존 데이터를 활용해 즉각적인 피드백을 제공할 수 있도록 했습니다.

 

이에 따라 한 엔지니어가 데이터 분석과 기존 예측 알고리즘을 응용해 8시간 리드 타임과 85% 정확도를 갖춘 모델을 개발하였고, 덕분에 우주인과 인공위성, 지구의 전력망에 대한 더욱 확실한 보호가 가능해졌습니다.

 

 

진짜 문제는 기름 청소가 아닌 청소하기 어려울 만큼 굳어버린 기름이었고, 루게릭병 치료법을 찾는 게 아닌 치료법의 기반이 되는 환자 경과를 아는 것이었고, 태양 표면의 폭발을 예측하는 것이 아닌 표면 폭발을 일으키는 우주 날씨를 파악하는 일이었습니다. 이 같은 사례에서 보듯, 본질적인 접근으로 문제를 분석하고 정의하는 것은 분명 혁신적인 솔루션으로 가는 지름길입니다. 참고하여 해결하려는 문제에 대해 “why”를 묻기를 거듭하고, 올바른 문제정의로 근본적인 문제 해결을 이루는 우리가 되었으면 좋겠습니다. 더 나은 문제정의를 위한 꿀팁을 담은 [문제정의탐구생활] 시리즈 앞으로도 기대 많이 해주세요! 100up은 여러분의 문제정의 여정을 응원합니다. :)

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