문제 해결

3. 심리학적 관점

심리학에서 문제 해결은 삶에서 마주하는 문제에 대한 해결책을 찾는 과정을 의미한다.^[102] 이러한 해결책은 보통 상황이나 맥락에 따라 달라진다. 문제 해결 과정은 문제 탐색 및 문제 구체화부터 시작하여, 문제를 발견하고 단순화한다. 다음 단계에서는 가능한 해결책을 구상하고 평가한다. 마지막 단계에서는 해결책을 실행하고 검증한다.^[103] 모든 문제는 도달해야 할 '최종 목표'를 가지고 있으며, 목표에 도달하는 방법은 문제 지향(문제 해결 대처 방식 및 기술)과 체계적인 분석에 달려 있다.^[103]

정신 건강 전문의들은 내성, 행동주의, 시뮬레이션, 컴퓨터 모델링, 경험 등을 사용하여 인간의 문제 해결 과정을 연구한다. 사회심리학자들은 문제의 인간-환경 관계 양상, 독립적 문제 해결 방식, 상호 의존적 문제 해결 방식을 탐구한다.^[104] 문제 해결은 고도의 인지 과정과 반복되는 기본 스킬들을 조정하고 통제하는 지적 기능을 사용한다.^[105]

실험 연구에 따르면 다양한 전략과 요소들이 일상생활의 문제 해결에 영향을 미친다.^{[107][108][109]} 전두엽 손상 환자를 연구하는 재활심리학자들은 감정 통제와 추론 기능의 결함이 재활 치료를 통해 회복될 수 있으며, 이를 통해 일상 문제 해결 능력을 향상시킬 수 있다는 것을 발견했다.^[110]

일상적인 문제 해결은 개인의 동기나 상황에 따라 달라진다. 특히, 문제의 감정가는 문제 해결 능력을 저해하거나 도울 수 있다. 연구자들은 감정의 역할을 강조하며,^[111][112] 감정 통제가 제대로 되지 않으면 목표에 집중하기 어렵고 문제 해결을 방해하여 피로, 우울, 무기력 등으로 이어질 수 있음을 보여준다.^[113]

개념적으로 문제 해결은 문제 지향, 문제 상황, 문제 해결 기술에 대한 동기, 태도, 정서적 접근의 두 가지 과정으로 구성된다. 연구에 따르면 사람들의 문제 해결 전략은 자신의 목표와 관련되며,^[114] 타인과의 비교 과정에서 비롯된다.

3. 1. 인지과학적 관점

4. 컴퓨터과학적 관점

컴퓨터 과학과 알고리즘을 사용하는 인공지능 분야에서 문제 해결은 알고리즘, 휴리스틱, 근원 분석 기술을 포함한다. 시간, 기억, 에너지 등 문제 해결에 필요한 자원의 양은 컴퓨터 복잡성 이론으로 설명된다.^[120] 더 일반적인 측면에서 문제 해결은 문제 규정, 디듀플리케이션, 분석, 진단, 수리 등의 단계를 포함하는 큰 과정의 일부이다.

컴퓨터 과학의 대부분은 자동화된 시스템을 설계하는 것과 관련된다. 이 시스템은 특정 문제들을 해결하며, 투입 데이터를 받아들이고 오랜 시간이 흐른 뒤 올바른 반응이나 추정치를 계산해 낸다.

또한 컴퓨터 과학 종사자들은 자신의 프로그램에서 문제를 찾고 수정하는 디버깅에 많은 시간을 할애한다.^[20]

5. 논리학적 관점

형식논리학은 문제 해결에 사용될 수 있으며, 문제를 증명될 공리로, 문제 해결에 필요한 지식을 해결책이 있다는 증거로 사용될 전제로 묘사한다. 1950년대, 형식논리학을 이용하여 수학적 공리를 증명하는 데 컴퓨터를 사용하는 것은 자동 정리 증명 분야로 발전했다. 여기에는 앨런 뉴얼, 허버트 사이먼, 쇼(J. C. Shaw) 등이 개발한 논리 이론 기계처럼, 문제 해결을 시뮬레이션화하도록 설계된 휴리스틱 방식 사용과 존 앨런 로빈슨이 개발한 해결 원리와 같은 알고리즘적 방식이 포함된다.

자동화 공리 증명 방식은 프로그램 입증에도 사용되었다. 1958년, 존 매카시는 정보를 형식논리학으로 묘사하고, 자동화 공리 증명을 사용하여 질문에 대한 답변을 추리해가는 어드바이스 테이커를 제안했다.

1969년 코델 그린은 질의응답과 로봇 플래닝과 같은 인공지능 적용 기술에 대한 해결정리증명기를 사용하여 이 부문에서 중요한 진전을 만들어 내었다.

그린의 해결정리증명기는 인간의 문제 해결 방식과는 유사점이 거의 없었다. 이러한 접근법에 대한 비판에 호응하여, MIT 연구원들로부터 나와, 로버트 코왈스키는 논리형 프로그래밍과 SLD 해결책을 개발하였다.^[121] 이는 문제 분할로 문제를 해결한다. 코왈스키는 컴퓨터와 인간의 문제 해결,^[122] 그리고 컴퓨터 논리를 옹호하여 인간의 사고를 향상시키고자 하였다.^[123]

6. 공학적 관점

공학에서 문제 해결은 제품이나 공정의 실패를 분석하고 개선하는 데 사용된다. 법공학(Forensic engineering)은 실패 분석(failure analysis)의 중요한 기법으로, 제품의 결함이나 약점을 추적하여 더 많은 실패를 예방하고자 수정된 행동을 취할 수 있다.^[124]

역공학(reverse engineering)은 제품을 분해하여 개발에 사용된 문제 해결 논리를 파악하는 방법이다.^[124] 이를 통해 제품이나 공정의 실패 원인을 파악하고, 추가적인 고장을 방지하기 위한 시정 조치를 개발할 수 있다.

또한, 문제 발생 가능성을 사전에 줄이기 위해 고장 형태 및 영향 분석(failure mode and effects analysis, FMEA)과 같은 기법을 사용한다. 이러한 기법은 실제 고장 사건 이전에 제품이나 공정에 적용하여 잠재적인 문제를 미리 예측, 분석 및 완화하는 데에도 사용할 수 있다.

7. 군사과학적 관점

군사과학에서 문제 해결은 전략가들이 구상하고자 하는 조건이나 상황인 "최종 상태" 개념과 연결된다.^[125] 문제 해결 능력은 계급 고하를 막론하고 누구에게나 중요하지만, 지휘통제 담당 계급들에게 있어 더욱 중요하다. 이는 질적, 양적 시나리오에 대한 깊은 이해와 엄격하게 관련되어 있다. 문제 해결의 효율성은 문제 해결의 결과물을 측정하는 데 사용되며, 목표 달성과 관련되어 있다.^[125] 문제 해결 계획 수립은 목표 도달 방식을 규정하는 과정을 말한다.^[125]

8. 문제 해결 전략

문제 해결 전략은 목표 달성을 위한 단계이며, '문제 해결 사이클'이라고도 부른다.^[126] 문제 해결에는 통찰, 추상화, 비유, 브레인스토밍, 분할 정복 알고리즘, 가설 검정, 수평적 사고, 평균끝분석, 형태학적 분석, 입증, 환산, 연구, 근본 원인 분석, 시행착오 등 다양한 전략이 있다.^[131]

• '''통찰''': 오랫동안 성가시게 한 문제에 대한 돌발적인 해결책이나 새로운 아이디어, 복잡한 상황에 대한 갑작스러운 이해, 즉 아하 순간(Aha! moment)을 말한다. 통찰을 통해 발견한 해결책은 단계별 분석을 통한 해결책보다 정확할 때가 많다.^{[127][128][129]}

• '''추상(Abstraction):''' 실제 시스템에 적용하기 전에 그 시스템의 모델에서 문제를 해결한다.
• '''비유(Analogy):''' 유사한 문제를 해결하는 방식을 사용한다.
• '''브레인스토밍(Brainstorming):''' 특히 여러 사람 사이에서 최적의 해결 방안이 나올 때까지 많은 해결책이나 아이디어를 제시하거나 결합하고 발전시킨다.
• '''분할 정복 알고리즘(Divide and conquer algorithm):''' 크고 복잡한 문제를 작고 해결 가능한 문제들로 분해한다.
• '''가설 검정(Hypothesis testing):''' 문제에 대한 가능한 설명을 상정하고, 그 가설을 증명하거나 반증해 본다.
• '''수평적 사고(Lateral thinking):''' 간접적이고 창조적으로 해결책에 접근한다.
• '''평균끝분석(Means-ends analysis):''' 각 단계의 행동을 선택하여 목적에 다가가려 한다.
• '''초점 목표 방식(Method of focal objects):''' 관련 없어 보이는 목표들을 새로운 것으로 종합한다.
• '''형태학적 분석(Morphological analysis):''' 전체 시스템에서의 결과물과 상호작용을 평가한다.
• '''입증(Proof):''' 문제가 해결될 수 없음을 증명한다. 입증 실패 지점은 문제 해결의 시작점이 된다.
• '''환산(Reduction):''' 문제를 해결책이 존재하는 다른 문제로 변형한다.
• '''연구(Research):''' 기존 아이디어를 활용하거나 기존 해결책을 유사한 문제에 적용한다.
• '''근본 원인 분석(Root cause analysis):''' 문제의 원인을 찾는다.
• '''시행착오(Trial-and-error):''' 올바른 해결책이 나올 때까지 가능한 해결책을 검증한다.

9. 문제 해결 방식

문제 해결 전략은 목표 달성을 방해하는 문제를 찾아 해결하는 단계들이다. '문제 해결 순환'이라고도 불리는 이 과정은,^[126] 문제를 인식, 정의하고, 해결 전략을 개발하며, 관련 지식을 쌓고, 자원을 활용하며, 진행 상황을 평가하고, 해결책을 검증하는 단계를 거친다. 문제 해결 후에는 새로운 문제가 발생하는 경향이 있어 이 순환은 반복된다.

'''통찰'''은 오랫동안 풀리지 않던 문제에 대한 갑작스러운 해결책, 새로운 아이디어, 혹은 복잡한 상황에 대한 이해를 뜻하는 아하 순간을 말한다. 통찰을 통해 얻은 해결책은 단계별 분석보다 정확할 수 있으며, 문제 해결 순환의 각 단계에서 효율적인 진행을 위해 필요하다. 다만, 통찰 문제에 대한 명확한 정의는 아직 합의되지 않았다.^{[127][128][129]}

문제 해결은 답이 하나뿐인 수학 문제나 사실 기반 문제(정신력 측정 지능 기반)와, 답이 계속 변하는 사회정서적인 문제로 나눌 수 있다.^[130]

다음은 다양한 '''문제 해결 전략'''들이다.^[131]

• 추상화: 실제 시스템에 적용하기 전, 모델 시스템에서 문제를 해결한다.
• 유추: 유사한 문제를 해결했던 방식을 사용한다.
• 브레인스토밍: 특히 집단에서 최적의 해결책이 나올 때까지 다양한 아이디어를 제시, 결합, 발전시킨다.
• 비판적 사고
• 분할 정복 알고리즘: 크고 복잡한 문제를 작고 해결 가능한 문제로 나눈다.
• 가설 검정: 문제에 대한 가능한 설명을 가정하고 증명하거나 반증한다.
• 수평적 사고: 간접적이고 창의적인 방식으로 해결책에 접근한다.
• 평균끝분석: 각 단계에서 목표에 가까워지기 위한 행동을 선택한다.
• 초점 목표 방식: 관련 없어 보이는 목표들의 성격을 결합하여 새로운 것을 만든다.
• 형태학적 분석: 전체 시스템의 결과물과 상호작용을 평가한다.
• 입증: 문제가 해결 불가능함을 증명하고, 실패 지점을 문제 해결의 시작점으로 삼는다.
• 환산: 해결책이 존재하는 다른 문제로 변환한다.
• 연구: 기존 아이디어를 활용하거나 유사 문제에 대한 기존 해결책을 적용한다.
• 근본 원인 분석: 문제의 원인을 찾는다.
• 시행착오: 가능한 해결책들을 시도하여 올바른 해결책을 찾는다.

10. 문제 해결의 장벽

확증편향, 마음 갖춤새, 기능적 고착, 불필요한 속박, 무관한 정보 등은 문제 해결을 방해하는 흔한 장벽이다.^[143]

기능적 고착은 마음 갖춤새와 고착의 특정 형태로, 마이어 실험(Maier experiment)에서 초기 형태가 언급되었다. 이는 일상에서 인지편향이 보일 수 있는 또 다른 방식이기도 하다. 팀 저먼(Tim German)과 클라크 바렛(Clark Barrett)은 기능적 고착이 어느 한 물체의 고정된 사용법 외에 다른 기능을 할 수 있다고 보는 눈을 방해한다고 보았다. 저먼과 바렛은 "피실험자들은 물체의 설계 기능(design function)에 '고정'되며, 문제 해결은 물체의 기능을 보이지 않는 통제 조건(control condition)에 따라 문제 해결에 하자가 발생한다"고 하였다.^[139] "기능적 고착은 ... 피실험자가 어느 한 물체의 일상적으로 알려진 기능을 알기에 문제 해결에 도달하지 못할 때 발생한다"는 연구를 통해,^[140] 어린이들이 기능적 고착이 보이지 않는 주요 원인을 조명하였다. 예를 들어, 한 남자가 바닥에 벌레 한 마리를 발견하고 이를 죽이려 하지만, 손에는 방향제 캔 하나만 가지고 있다. 남자가 방향제 캔이 방향 기능만 가지고 있지 않다고 깨닫는 대신, 벌레를 죽일 뭔가를 찾고자 집안을 둘러보면, 기능적 고착에 빠진 것이다.

기능적 고착은 매우 편협한 사고방식을 갖게 함으로써 문제 해결 능력을 제한한다. 또한 기능적 고착은 다른 학습 행동 유형에서도 보일 수 있다. 예를 들어, 연구는 많은 교육 현장에서 기능적 고착이 나타난다는 사실을 발견하였다. 푸리오(C. Furio), 칼라타유드(M.L. Calatayud), 바라세나스(S. Baracenas), 파딜라(O. Padilla)는 "기능적 고찰은 개념 학습은 물론 화학 문제 풀이에 있어서도 발견될 수 있다"고 하였다.^[141]

불필요한 제약(unnecessary constraints) 역시 문제 해결 시도에서 흔히 직면하는 장벽이다. 잠재의식 하에서는 문제를 해결하고자 과제에 경계(boundary)를 설정하게 되어, 그 결과 필사적으로 혁신적인 사고를 하려고 애를 쓰게 될 때 발생한다. 단 하나의 해결책에만 고착되면 장벽을 정면으로 들이받게 되고, 자신이 고른 방식 이외에는 다른 길을 볼 여력이 점차 어렵게 된다.

집단사고나 다른 집단 구성원들의 마음 갖춤새를 취하려는 것 역시 문제 해결 시도에 있어 불필요한 제약이 될 수 있다.^[144] 전원이 같은 것을 생각하고 같은 결론에 멈춰있으며 이를 넘어서는 생각을 못하게 스스로를 제약하게 되기 때문이다. 이는 매우 흔한 일이지만, 가장 유명한 사례로는 점 문제(the dot problem) 사례가 있다. 9개의 점이 3개씩 3줄로 배치되어 있어 정사각형 모양을 이룬다. 펜을 떼지 않고 4개의 선으로 이 점들을 잇도록 제시한다. 보통의 경우 외곽의 8개 점이 이루는 정사각형 바깥으로 선이 나가지 않아야 한다고 생각한다. 표준화된 절차들은 이런 심리적으로 만들어낸 제약을 가져온다.^[145] 연구자들은 제한 시간 내에 정답이 나올 확률은 0%라는 것을 발견하였다.^[146] '상자 바깥에서 생각하다(think outside the box)'라는 표현은 여기에서 비롯되었다.^[147]

무관한 정보(irrelevant information)란 특정 문제 해결에 무관하거나 중요하지 않으면서 문제 내에 나타나 있는 정보를 말한다.^[143] 특정 문제 맥락 속에서 무관한 정보는 그 문제를 해결하는데 있어 요점으로 작용하지 않는다. 무관한 정보는 문제 해결 과정에 해를 가져다 주기도 한다. 많은 사람들이 돌파하기 힘든 장벽으로, 특히 이를 인지하고 있지 못할 때에 더욱 돌파하기 힘들다. 무관한 정보는 상대적으로 간단한 문제 해결도 어렵게 한다.^[149] 예를 들어, "토페카(Topeka) 사람들의 50%가 전화번호부에 번호를 등록하지 않았다. 당신은 토페카 전화번호부 중에서 무작위로 200개의 이름을 선택한다. 이들 중 전화번호를 등록하지 않은 사람은 얼마나 될까?"^[150]라는 문제가 있다. 전화번호부에 등록되지 않은 사람들은 당신이 고른 200명 중에는 없을 것이다. 이 문제를 본 사람들은 보통 15% 정도로 답하려 한다. 이들은 주어진 정보가 있고 정보를 사용해야 한다고 생각한다. 물론 이는 사실이 아니다. 이러한 문제들은 학생들의 소질검사나 인지력평가에 사용된다.^[151]

무관한 정보가 주제와 유관한 정보로부터 벗어나게 하는 것이 잘 되는 이유 중 하나는 정보가 드러나는 방식에 있다.^[151] 정보가 드러나는 방식은 문제를 극복하는 난도에 큰 차이를 만들 수 있다. 문제가 시각, 언어, 공간, 수학적으로 드러나는지에 따라, 무관한 정보는 문제 풀이 시간에 큰 영향을 끼칠 수 있다. 스님 문제(the Buddhist monk problem)는 무관한 정보의 고전적 사례로서 다른 여러 방식으로 문제가 제공되는 방식을 보여준다.

::어느 날 한 스님이 새벽에 산에 오르기 시작하여 일몰에 정상에 도착하고 정상에서 며칠동안 새벽이 될 때까지 명상하고, 산기슭으로 걸어내려 오면서 일몰에 도달한다. 스님의 시작이나 멈춤, 혹은 여정동안의 페이스에 대한 가정이 없는 점은, 두 개의 다른 여정에서 같은 시간대에 스님이 간 길에 한 장소가 있다는 것을 말한다.

이 문제는 정보가 의미하는 방식때문에 해결이 거의 불가능하다. 구어로 정보를 드러내는 방식으로 쓰여져 있기 때문에 우리는 단락의 심상(mental image)을 시도하여 만들게 된다. 특히 문제에 무관한 정조가 있을 때에 하기가 무척 어렵다. 단락이 시각적으로 드러날 때 이해하기 더욱 어렵도록 만들어졌다. 같은 문제가 주어지면서도 상응하는 그래프가 있다면, 문제에 답하기 쉬울 것이다. 무관한 정보는 더 이상 장애가 되지 않는다. 문제를 시각적으로 만듦으로써 이해해야 할 어려운 단어도 상상해야 할 시나리오도 없게 된다. 문제의 시각적 제시가 문제 해결의 난도를 제거한 것이다.

문제 해결 중인 사람들은 효율적인 해결의 중요 요소들을 포함하여 빼야하는 변화들을 간과하는 경향이 있다. 어떤 요소나 과정을 빼지 않고 더하거나 만들어내는 방식으로 문제를 해결하려는 경향은 정보 과다와 같은 인지 부하가 높아짐과 함께 강화되는 모습을 보인다.^[153][154]

11. 비각성 상태에서의 문제해결

엘리아스 호우는 재봉틀 발명가인데, 꿈에서 재봉틀에 들어갈 실패(bobbin)의 구조를 알아내었다.^[155] 아우구스트 케쿨레는 벤젠이 6개의 탄소 및 수소 원자를 배치하는 구조를 고안했는데, 꿈속에서 탄소와 수소 원자들이 뱀 모양으로 이어져 춤을 추는 것을 보고 벤젠고리(benzene ring)를 착안하였다.^[156] 그는 일기에 다음과 같이 썼다.

윌리엄 데멘트는 500명의 학부생들에게 'OTTFF'로 시작되는 무한대의 문자배열의 다음 배열이 어떻게 되는지를 생각하도록 하고, 매일 밤 잠들기 전 15분 동안 문제를 생각한 후 꿈에서 본 것을 적어오도록 하였다. 그 결과, 일부 학생은 꿈속에서 문제를 해결하였다. 한 학생은 미술관에서 그림을 세면서 여섯 번째와 일곱 번째 그림이 액자에서 뜯어져 나간 것을 보고 문제의 해결책을 깨달았다는 꿈을 꾸었다.^[157] 500명 중 87명이 문제에 관한 꿈을 꾸었으며, 이 중 7명만이 의식적으로 답을 알고 있었다.

마크 블레츠너는 데멘트와 유사한 실험을 수행하여 비슷한 결과를 얻었다.^[158] 그는 꿈에서 답안이 명확해지는 경우가 있지만, 꿈이 문제를 해결하는 방식을 깨닫는 경우는 드물다는 것을 발견하였다.

앨버트 아인슈타인은 많은 문제 해결이 무의식중에 해결되며, 마인드브레인이 이미 해결한 것을 의식적으로 인지하고 구성해야 한다고 생각했다. 아인슈타인은 말이 아닌 이미지로 대부분 문제 해결을 해냈다고 하였다.^[160]

12. 집단적 문제 해결

집단 지성, 협업적 문제 해결, 크라우드소싱 등은 집단적으로 수행되는 문제 해결 방식이다. 사회 문제와 세계적 문제는 일반적으로 집단적으로만 해결될 수 있다.

현대 문제의 복잡성은 어떤 개인의 인지 능력을 초과하기 때문에, 상호 보완적인 다양한 전문 지식과 집단적 문제 해결 능력이 필요하다.^[82]

협업적 문제 해결에서 사람들은 실제 세계 문제를 해결하기 위해 함께 일한다. 문제 해결 그룹의 구성원들은 공통된 관심사, 유사한 열정 및/또는 그들의 업무에 대한 헌신을 공유하며, 전문 지식, 경험, 도구 및 방법을 공유한다.^[83] 그룹은 필요에 따라 유동적일 수 있으며, 할당된 작업을 완료하기 위해 일시적으로만 발생하거나 문제의 성격에 따라 더 영구적일 수 있다. 협업 그룹 작업은 비판적 사고 기술, 문제 해결 기술, 사회 기술 및 자존감을 향상시킬 수 있다. 협업과 의사소통을 통해 구성원은 서로에게서 배우고 의미 있는 지식을 구성하여 개별 작업보다 더 나은 학습 결과를 얻는 경우가 많다.^[85]

1962년 연구 보고서에서 더글러스 엥겔바트는 집단 지성을 조직 효과와 연결하고, 인간의 지능을 사전에 "향상시키는 것"이 그룹 문제 해결에 승수 효과를 가져올 것이라고 예측했다.^[88]

헨리 젠킨스는 집단 지성이 미디어 융합과 참여 문화에 기인할 수 있다는 이론을 활용하며,^[89] 현대 교육이 집단적 문제 해결의 온라인 경향을 교실에 통합하지 못한 것을 비판한다.^[90]

제2차 세계 대전 이후 UN, 브레튼우즈 기구 및 WTO가 설립되었다. 국제적 수준의 집단적 문제 해결은 1980년대부터 이 세 가지 유형의 조직을 중심으로 결정화되었다.^[91]

크라우드소싱은 주어진 과제에 대한 최상의 해결책을 찾는 것을 목표로 많은 독립적인 참가자로부터 아이디어, 생각 또는 정보를 축적하는 과정이다. 현대 정보 기술과 인터넷은 집단적(행성 규모 포함) 문제 해결의 새로운 능력을 제공한다.^[93]

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