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# [[Root Cause Analysis]]

## 🎯 한 줄 통찰 (One-line insight)
드러난 문제는 결과의 사슬에서 마지막 고리에 불과하며, 근본 원인 분석은 이 사슬의 시작점을 찾아내어 영구적이고 임팩트 있는 해결책을 보장하는 프로세스이다 [1, 2].

## 🧠 핵심 개념 (Core concepts)
*   **이슈 트리(Issue Trees/Why Trees):** 복잡한 문제를 상호 배타적이고 전체 포괄적인(MECE) 하위 질문으로 분해하여 원인이 존재할 수 있는 영역을 체계적으로 좁혀가는 시각적 도구이다 [3-6].
*   **MECE 원칙:** 분석 카테고리 간의 중복(Mutually Exclusive)을 방지하여 자원 낭비를 막고, 누락(Collectively Exhaustive)을 방지하여 모든 잠재적 원인을 검토하도록 강제하는 논리적 필터이다 [7-10].
*   **가설 기반 우선순위화:** 모든 데이터를 수집하는 대신, 가장 가능성이 높거나 임팩트가 큰 원인에 대해 가설을 세우고 이를 먼저 검증함으로써 분석의 속도와 효율성을 극대화한다 [3, 11-13].
*   **리프 루트 코즈(Leaf Root Causes):** 더 이상 분해할 필요가 없이 즉시 해결책을 실행할 수 있는 구체적인 수준의 원인 단계를 의미하며, 분석은 이 단계에 도달할 때까지 지속된다 [14-16].

## 🧩 추출된 패턴 (Extracted patterns)
*   **하향식 분해 (Top-Down Decomposition):** 문제 정의에서 시작하여 핵심 동인(Drivers), 그리고 구체적인 하위 이슈로 점진적으로 파고드는 구조를 가진다 [6, 11, 17].
*   **가지치기 (Trimming Branches):** 초기 데이터 검토를 통해 가설과 맞지 않거나 해결 가치가 낮은 분학(Branch)을 과감히 제거하여 분석 자원을 보존한다 [16, 18].
*   **인과관계 추적 패턴:** 증상(예: 소화기 통증)에서 시작하여 이를 유발한 직접적인 원인(예: 오염된 물)을 거쳐 시스템적 결함(예: 하수 유출)으로 역추적한다 [19, 20].
*   **벤치마킹 검증:** 가설이 설정된 원인 영역의 데이터를 과거 수치(Historical)나 경쟁사 수치(Competitor)와 비교하여 이상 징후를 확정한다 [21].

## 📖 세부 내용 (Details)
*   **분석 프로세스의 단계:**
    1.  **문제 정의:** 목표와 연계된 명확하고 구체적인 문제 문장을 작성한다 [22, 23].
    2.  **구조화:** 이슈 트리를 사용하여 문제를 MECE하게 분해한다 [24, 25].
    3.  **가설 설정:** 어느 분기에 근본 원인이 존재할 것인지 교육된 추측(Educated Guess)을 수행한다 [11, 26].
    4.  **데이터 테스트:** 가설을 입증하거나 반박할 수 있는 정량적/정성적 데이터를 수집하고 분석한다 [21, 27].
    5.  **해결책 도출:** 확인된 모든 근본 원인을 공격하여 문제가 재발하지 않도록 하는 실행 가능한 방안을 설계한다 [28, 29].

*   **가설 기반 분석의 우수성:** 
    기존의 탐색적 분석(Exploratory Analysis)이 모든 데이터를 훑으며 패턴을 찾는 "바다를 끓이는(Boiling the ocean)" 방식인 반면, RCA는 가설을 필터로 사용하여 필요한 데이터만 수집하므로 의사결정 시간을 단축시킨다 [30-32].

*   **RCA 프레임워크의 변형:**
    *   **WHY 트리:** "왜 이 문제가 존재하는가?"에 답하며 근본 원인을 진단한다 [33].
    *   **HOW 트리 (Solution Tree):** 원인이 파악된 후 "어떻게 해결할 것인가?"를 구체화한다 [15, 34].
    *   **5 Whys:** 문제의 표면 아래로 깊숙이 파고들기 위해 반복적으로 질문하는 기법이다 [35].

## ⚖️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & updates)
*   **가설의 역설:** 가설은 분석 속도를 높이지만, 잘못된 초기 가설에 안주할 경우 확증 편향(Confirmation Bias)에 빠져 진짜 원인을 놓칠 위험이 있다 [13, 36, 37]. 이를 방지하기 위해 상충되는 데이터에 항상 열려 있어야 하며, 필요한 경우 가설을 신속히 수정(Pivot)해야 한다 [38-40].
*   **증거 우선 접근법 (Evidence-First):** 일부 비평가들은 가설이 사고를 제한할 수 있으므로, 고위험 의사결정 시에는 가설 없이 먼저 광범위한 데이터를 탐색한 후 판단을 유보하는 '증거 우선' 방식을 권장하기도 한다 [41-43].

## 🛠️ 적용 사례 (Applied in summary)
*   **John Snow의 콜레라 조사 (1854):** 콜레라의 증상이 소화기 계통이라는 점에 착안하여 '공기 전염'이 아닌 '경구 감염(물)' 가설을 세웠다 [19, 20, 44]. 사망자 지도를 그려 Broad Street 펌프 주변에 사망자가 집중됨을 확인하고, 펌프 손잡이를 제거함으로써 감염 사슬을 끊어냈다 [45-48].
*   **McKinsey의 뉴욕시 재무 문제 연구 (1960s):** David Hertz와 Carter Bales는 예산 적자의 원인을 '지출 증가'가 아닌 '수익 부족'인지 확인하기 위한 예/아니오 질문형 이슈 분석을 도입하여 구조적 해결책을 도출했다 [49, 50].
*   **Harley-Davidson 수익성 분석:** 수익 감소의 원인을 매출 감소와 비용 증가 분기로 나누어 분석한 결과, 팬데믹 기간 동안 고령 고객층의 이탈과 젊은 층에 대한 소구력 부족이 근본 원인임을 식별했다 [24, 28, 51].
*   **Airline Inc. 운영 효율화:** 운영비를 2027년까지 4억 달러 절감하기 위해 함대 최적화, 프로세스 개선 등 가설 트리를 구축하여 각 영역별 절감 가능액을 검증했다 [52, 53].

## ✅ 검증 상태 및 신뢰도
- **상태:** draft
- **검증 단계:** conceptual (실제 적용 사례 다수 발견됨에 따라 applied 수준의 신뢰도 확보 가능)
- **출처 신뢰도:** B (Official Documentation / Primary Source via NotebookLM)
- **중복 검사 결과:** 신규 생성 (New discovery)

## 📝 변경 이력 (Change history)
- 2026-05-24: Initial draft generated via Datacollector_MAC P-Reinforce engine.