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id: wiki-2026-0508-problem-solving-process
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title: Problem Solving Process
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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canonical_id: self
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aliases: []
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duplicate_of: none
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confidence_score: 0.92
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tags: [uncategorized]
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last_reinforced: 2026-05-08
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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# [[Problem Solving Process|Problem Solving Process]]
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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문제를 명확히 정의하고, 근본 원인을 찾아내어, 실행 가능한 해결책을 도출하기까지의 순차적이고 체계적인 분석 단계입니다.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- 바바라 민토(Barbara Minto)는 문제 해결 과정을 **5가지 순차적 질문(Sequential [[Analysis|Analysis]])**으로 정의했습니다 [11, 12].
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1. **문제가 무엇인가? (What is the problem?)**
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2. **어디에 문제가 있는가? (Where does it lie?)**
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3. **왜 존재하는가? (Why does it exist?)**
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4. **무엇을 할 수 있는가? (What could we do about it?)**
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5. **무엇을 해야 하는가? (What should we do about it?)**
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- 문제를 올바르게 해결하기 위해서는 **현재 상태와 목표 상태 간의 갭(Gap)**, 문제를 발생시킨 상황의 구조, 기저 프로세스, 대안적 구조 변경 방법, 그리고 변경 시 요구되는 사항들을 명확히 정의해야 합니다 [11, 13].
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- 이 과정에서 문제의 부분들을 식별하여 순차적으로 배열하고, 투입(Inputs)과 산출(Outputs)을 명확하게 보여줄 수 있어야 프로세스를 완벽히 이해한 것입니다 [11, 13].
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related Topics:** [[Problem Solving|Problem Solving]], [[Pyramid Principle|Pyramid Principle]]
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- **Projects/Contexts:** 문제 해결 워크숍, 컨설팅 프로젝트 가설 수립
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- **Contradictions/Notes:** 구조가 없는 상황(Structureless situations)에서는 연역, 귀납, 그리고 가추법(Abduction)을 혼합하여 가설을 세우고 실험을 통해 기저 구조를 파악해 나가는 과학적 추론 방식이 필요합니다 [14].
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*Last updated: 2026-04-27*
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 없음
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- **정책 변화:** 없음
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A | |