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# [[Framework for Innovation]]

## 🎯 한 줄 통찰 (One-line insight)
인간 중심의 공감을 통해 문제의 본질을 발견하고, 확산과 수렴의 반복적 과정을 통해 바람직함(Desirability), 실행 가능성(Feasibility), 지속 가능성(Viability)의 균형을 맞추는 비선형적 혁신 전략 [1-3].

## 🧠 핵심 개념 (Core concepts)
- **인간 중심의 공감 (Human-Centered Empathy):** 사용자의 물리적, 감정적 니즈와 세계관을 깊이 이해하여 '진짜 문제'를 정의하는 혁신의 출발점이다 [4-6].
- **더블 다이아몬드 (Double Diamond):** 발견(Discover)과 정의(Define)를 통해 올바른 문제를 찾고, 개발(Develop)과 전달(Deliver)을 통해 올바른 해결책을 구축하는 확산과 수렴의 구조화된 프로세스다 [3, 7].
- **반복적 비선형성 (Iterative Non-linearity):** 단계별 선형 진행이 아닌, 테스트와 학습을 통해 이전 단계로 언제든 루핑백(Looping back)할 수 있는 유연한 체계다 [8-10].
- **혁신 수명주기 통합 (Integrated Innovation Lifecycle):** 디자인 씽킹(문제 발견) - 린 스타트업(솔루션 검증) - 애자일(효율적 구현)을 하나의 연속된 혁신 시스템으로 결합한다 [11-13].

## 🧩 추출된 패턴 (Extracted patterns)
- **3대 균형 요소 (The Three Lenses):** 혁신은 인간의 **바람직함(Desirability)**, 기술적 **실행 가능성(Feasibility)**, 비즈니스적 **지속 가능성(Viability)**이 교차하는 지점에서 발생하며, 최근에는 **윤리적 책임(Responsibility)**이 추가되는 추세다 [2, 14].
- **실패를 통한 학습 (Build to Think, Test to Learn):** 저해상도 프로토타입을 신속하게 제작하여 초기 단계에서 저비용으로 실패하고, 이를 통해 얻은 인사이트로 솔루션을 정교화한다 [15-17].
- **확산과 수렴의 반복:** 아이디어를 넓게 펼치는 과정(Going wide)과 핵심 인사이트로 좁히는 과정(Sensemaking)을 반복하여 최적의 경로를 탐색한다 [18-20].

## 📖 세부 내용 (Details)
혁신 프레임워크는 단순히 제품의 미학을 개선하는 도구가 아니라, 복잡하고 모호한 '고약한 문제(Wicked Problems)'를 해결하기 위한 전략적 접근 방식이다 [20-22].

- **프로세스의 구조적 흐름 (Flow):** 
  혁신 프로세스는 크게 세 가지 버킷으로 나뉜다.
  1. **이해(Understand):** 공감(Empathize)과 정의(Define)를 통해 사용자 데이터에서 인사이트를 도출한다 [23].
  2. **탐색(Explore):** 아이데이션(Ideate)과 프로토타입(Prototype)을 통해 광범위한 가능성을 시각화하고 구체화한다 [23, 24].
  3. **실현(Materialize):** 테스트(Test)와 구현(Implement)을 통해 솔루션이 사용자의 삶에 실질적인 변화를 주는지 검증한다 [23, 25, 26].

- **확장된 혁신 프레임워크 (Expanded Double Diamond):**
  Design Council이 제안한 혁신 프레임워크는 기존 더블 다이아몬드를 확장하여, 초기 아이디어 제작과 테스트가 '발견(Discovery)' 단계의 일부가 될 수 있음을 인정한다 [10]. 이는 디지털 세계에서 아이디어가 절대 '완성'되지 않는다는 전제하에 지속적인 개선 루프를 형성한다 [10].

- **AI 시대의 혁신 프레임워크 변화:**
  2026년 기준, 혁신의 대상은 인간의 니즈로 고정되어 있으나 프로세스 내부의 작업 방식은 변화했다 [27, 28]. 
  - **초반복(Hyper-iteration):** 프로토타이핑 도구의 발전으로 테스트와 공감 단계 사이의 경계가 무너지고 라이브 피드백 루프가 형성된다 [28].
  - **AI 협업:** AI가 감성 분석이나 프로토타입 코드 생성 등 기술적 처리를 가속화하면, 팀은 전략적 의사결정과 정서적 지능(EQ)에 더 집중하게 된다 [28].

## ⚖️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & updates)
- **선형성 vs 비선형성:** 교육적 편의를 위해 프로세스를 선형적으로 기술하는 경우가 많으나, 실제 혁신은 수많은 루프와 회귀가 발생하는 복잡한 경로를 따른다 [9, 29, 30].
- **사용자 선호 vs 전문가적 이익:** 헬스케어 등 고위험 분야에서는 사용자가 원하는 것과 연구자/공급자가 유익하다고 믿는 것 사이의 긴장이 존재하며, 이들 간의 균형(Balance)이 필수적이다 [31].
- **증거 기반 설계 vs 창의적 시도:** 기존 문헌 데이터와 사용자 공감 데이터가 충돌할 수 있으며, 이 경우 증거를 설계의 제약 조건(Constraints)으로 간주하고 그 안에서 창의성을 발휘해야 한다 [32].

## 🛠️ 적용 사례 (Applied in summary)
- **Pillpack:** 스타트업에서 매각에 이르기까지 온라인 약국 서비스를 재정의하는 전 과정에 디자인 씽킹 프레임워크를 적용하여 고객 경험을 혁신함 [33].
- **Innova Schools:** 페루의 중산층을 위한 학교 네트워크 전체를 상향식(Ground up)으로 설계할 때 혁신 프레임워크를 활용함 [33].
- **Nurse Knowledge Exchange Plus (Kaiser Permanente):** 14개 병원, 125개 간호 부서에서 교대 근무 시 간호사 인수인계 프로세스를 인간 중심으로 재설계하여 구현 및 확산에 성공함 [15, 34, 35].
- **대형 민간 은행 (Large Private Sector Bank):** 모바일 대출 신청 중단율 문제를 해결하기 위해 공감 단계를 거쳐 'UX 문제가 아닌 신용점수 하락에 대한 불신 문제'임을 발견하고, 단순한 설명 화면(MVP) 추가로 완료율을 34% 향상시킴 [36-38].
- **헬스케어 체계적 검토:** 24건의 연구 중 디자인 씽킹 기반 개입이 전통적 방식보다 만족도, 사용성, 효과성 면에서 우수함이 증명됨 [39, 40].

## ✅ 검증 상태 및 신뢰도
- **상태:** draft
- **검증 단계:** conceptual (실제 적용 사례가 소스 내 다수 발견되어 향후 validated로 승격 가능)
- **출처 신뢰도:** B (Official Documentation / Primary Source via NotebookLM - d.school, IDEO, NN/G, Design Council 등 공신력 있는 기관의 자료 기반)
- **중복 검사 결과:** 신규 생성 (New discovery)

## 📝 변경 이력 (Change history)
- 2026-05-23: Initial draft generated via Datacollector_MAC P-Reinforce engine.