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# [[로직 트리]]

## 🎯 한 줄 통찰 (One-line insight)
복잡한 문제를 [[MECE]] 원칙에 따라 논리적으로 분해하여 본질적인 원인(Why)과 구체적인 해결책(How)을 시각화하는 맥킨지식 핵심 구조화 도구 [1-3].

## 🧠 핵심 개념 (Core concepts)
- **[[MECE]] 원칙:** 중복과 누락 없이 전체를 포괄하며 문제를 나누는 최상위 규율 [4-6].
- **계층적 분해 (Hierarchical Decomposition):** 큰 덩어리의 문제를 해결 가능한 작은 단위로 나뭇가지가 뻗어 나가듯 단계별로 상세화함 [2, 5, 7].
- **인과관계의 시각화:** 현상과 원인, 목표와 수단 사이의 논리적 연결 고리를 명확히 드러냄 [8-10].
- **가설 기반 접근:** 충분한 팩트 조사 전, 직관과 제한된 정보를 바탕으로 가상의 답을 설정하고 이를 트리를 통해 검증함 [11-13].

## 🧩 추출된 패턴 (Extracted patterns)
- **5-Why 패턴:** "왜 그런가?"라는 질문을 최소 5번 반복하여 표면적 현상 뒤에 숨겨진 근본 원인(Root Cause)을 도출함 [9, 14].
- **So-How 패턴:** "그래서 어떻게?"를 반복하여 추상적인 목표를 즉시 실행 가능한(Actionable) 구체적 행동 지침으로 전환함 [2, 15].
- **구조화 프레임워크 패턴:** 사칙연산(수식), 축(기준 설정), 프로세스(시간 흐름) 등을 활용해 논리적 빈틈을 메움 [16-18].

## 📖 세부 내용 (Details)
- **로직 트리의 주요 유형 [2, 9, 19, 20]:**
    - **What Tree (요소 분해):** 문제의 구성 요소나 구조를 파악할 때 사용하며, 주로 명사형 어구로 전개됨.
    - **Why Tree (원인 분석):** "왜?"를 반복하며 문제의 발생 원인을 파헤치는 인과관계 분석형 도구.
    - **How Tree (해결책 도출):** "어떻게?"를 반복하며 과제를 구체화하고 실행 계획(WBS)을 수립할 때 유용함.

- **작성 시 주의사항 및 휴리스틱 [6, 21]:**
    - **폭과 깊이의 균형:** 각 가지(Branch)의 논리적 레벨이 유사해야 하며, 비중이 큰 핵심 요소에 분석 역량을 집중해야 함.
    - **1차 전개의 엄격성:** 전체가 완벽히 MECE하기 어렵더라도, 가장 상위의 1차 분해는 반드시 중복과 누락이 없어야 함.
    - **의미 있는 축 선정:** 단순한 분류가 아니라 목표와 타당한 인과관계가 있는 기준(축)을 선택해야 실질적인 통찰이 발생함.

- **이슈 트리(Issue Tree)와의 비교 [22]:**
    - 로직 트리는 주로 **명사구/어구**로 개념을 분해하며 **What(구성)**에 집중하여 문제의 전체 숲을 보는 데 적합함.
    - 이슈 트리는 **의문문(Yes/No)**으로 구성되어 **가설을 신속히 입증**하거나 구체적인 정량 데이터 분석 계획을 짤 때 사용됨.

- **문제 해결 프로세스 내 역할 [7, 23]:**
    - **Framing(프레이밍):** 문제의 범위를 결정하고 질서를 부여하여 혼돈 상태를 구조화함.
    - **Designing(디자인):** 로직 트리로 도출된 각 하부 요소에 대해 어떤 데이터가 필요한지 분석 계획을 수립함.

## ⚖️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & updates)
- **용어의 혼용:** 일부 소스에서는 '로직 트리'와 '이슈 트리'를 동일한 개념으로 설명하거나 혼용하여 사용함 [24]. 그러나 보다 전문적인 맥킨지 방법론 상세판에서는 두 도구의 문장 형식과 목적(What vs Why/How)을 엄격히 구분함 [22].
- **MECE의 현실적 한계:** 이론적으로는 완벽한 MECE를 지향하지만, 실전에서는 '기타' 항목을 활용하거나 1차 전개 단계에서만 MECE를 강제하는 등 융통성을 발휘할 것을 권장함 [6].

## 🛠️ 적용 사례 (Applied in summary)
- **세이코도 제과공장:** 도산 위기의 화과자점에서 판매 부진의 원인을 분석하고 신상품 개발 가설을 세우기 위해 로직 트리 활용 [25, 26].
- **성수대교 붕괴:** 시공 부실뿐만 아니라 지정학적 하중 요인과 물류 동선 등 복합적 원인을 규명하기 위해 '왜 트리' 적용 [15, 27, 28].
- **비즈니스 매출 분석:** 스타벅스나 맥도날드의 일일 매출을 '객수 * 객단가' 등의 수식과 시간대/나이대 축으로 구조화하여 증대 방안 도출 [16, 29].
- **기타:** 콜센터 VOC 증가 원인 파악 [19] 및 유기농 제품 판매량 증대 방안 수립 [20] 시 핵심 드라이버 추출에 사용됨.

## ✅ 검증 상태 및 신뢰도
- **상태:** draft
- **검증 단계:** conceptual (실제 비즈니스 사례와 방법론 서적을 통해 구조적 유효성 확인)
- **출처 신뢰도:** B (맥킨지 전직 컨설턴트들의 저술 및 실무 교육 자료 기반)
- **중복 검사 결과:** 신규 생성 (New discovery)


## 🔗 관련 문서 링크 (Related document links)

### 상위/유사 개념
#### [맥킨지식문제해결 프로세스 (기반 기술)]
- [[MECE]]
  - 연결 이유: 로직 트리를 구성하는 가장 기본적인 사고 원칙.
  - 이 개념을 통해 더 깊게 이해할 수 있는 부분: 구조화의 완전성과 논리적 빈틈 제거 방법.
- [[가설 사고]]
  - 연결 이유: 로직 트리를 그리기 전 가상의 결론을 설정하는 엔진 역할.
  - 이 개념을 통해 더 깊게 이해할 수 있는 부분: 데이터 수집 전 효율적인 분석 방향 설정법.

#### [분석 및 실행 도구 (활용 도구)]
- [[이슈 트리]]
  - 연결 이유: 로직 트리의 의문문 버전으로, 가설 검증에 특화됨.
  - 이 개념을 통해 더 깊게 이해할 수 있는 부분: 분석 디자인(Work Plan)으로의 전환 과정.
- [[프레임워크]]
  - 연결 이유: 3C, 4P 등 이미 MECE화된 표준 로직 트리의 템플릿.
  - 이 개념을 통해 더 깊게 이해할 수 있는 부분: 상황별 적합한 분석 기준(축) 선정.

### 심층 후속 질문 (Deeper Research Questions)
- 로직 트리의 '깊이'는 어느 수준까지 전개하는 것이 리소스 대비 가장 효율적인가? [6]
- 비즈니스 도메인 지식이 부족한 상태에서 유효한 '축(Axis)'을 선정하기 위한 휴리스틱은 무엇인가? [17]
- 정성적 문제(예: 기업 문화, 인간관계)를 로직 트리로 구조화할 때 발생하는 논리적 오류는 어떻게 극복하는가? [18]
- 'Why 트리'로 도출된 원인이 단순한 '상관관계'가 아닌 '인과관계'임을 어떻게 입증하는가? [30]
- 로직 트리를 통한 구조화 분석이 LG전자 사례와 같이 '비선형적 패러다임 전환'을 놓치게 만드는 구조적 한계는 무엇인가? [31, 32]

### 실무 적용 맥락 (Practical Application Contexts)
- **Implementation:** 과제 설정 후 즉시 실행 가능한 수준까지 So-How를 반복하여 Action Item 도출 [2].
- **System Design:** 복잡한 비즈니스 시스템을 요소별(Component) 또는 프로세스별(Flow)로 분해하여 설계 사각지대 확인 [3, 18].
- **Operation / Maintenance:** 장애 발생 시 Why 트리를 가동하여 일시적 미봉책이 아닌 근본적인 시스템 개선책 마련 [14, 33].
- **Learning Path:** 다양한 주제로 로직 트리를 그리는 반복 훈련을 통해 일상적 사고를 구조화된 논리 모델로 변화시킴 [21, 29].

### 인접 주변 주제 (Adjacent Topics)
- [[80/20 법칙]]
  - 확장 방향: 로직 트리로 분해된 수많은 항목 중 어디에 집중할지 우선순위를 정하는 기준 [34].
- [[피라미드 원칙]]
  - 확장 방향: 로직 트리로 분석된 내용을 보고서나 프레젠테이션으로 구조화하여 전달하는 방식 [35, 36].

## 📝 변경 이력 (Change history)
- 2026-05-24: Initial draft generated via Datacollector_MAC P-Reinforce engine. (Source synthesis on Logic Tree mechanics and McKinsey application cases).