문제 해결 역량 가장 기본 적 인 문제 해결 Tool 은 다음 과 같 다 . 이미 많 은 사람 들 이 알 고 있 는 Tool 이 기 도 하 다 . 1 . 문제 구체 화 2 . 문제 에 대한 대안 모색 3 . 대안 의 결과 예상 , 분석 4 . 대안 의 선택 5 . 실행 6 . 피드백 사실 아주 단순 한 프로세스 라고 생각 할지 모른다 . 그러나 사실 우리 사회 의 모든 문제 는 단순 화 된 툴 안 에서 해결 이 가능 한 경우 가 더 많 다 . 설령 아무리 복잡 한 문제 라 해도 그것 을 단순 화 시켜 나갈 수 있 는 역량 에 따라 개인 적 차이 가 현저 하 게 나타난다 . 문제 해결 역량 을 강화 하 는 것 은 이 와 같이 단순 한 기본 에 충실하 면서 하나 씩 하나 씩 자신 만 의 Tool 을 확보 해 나가 는 것 에서 시작 된다 . 산업 공학 에서 알려 지 는 문제 해결 관련 용어 중 에 알고리즘 적 결정 룰 과 휴리스틱 적 결정 룰 이 있 다 . 알고리즘 적 결정 룰 은 잘 구조 화 된 문제 에 대하 여 그 최 적해 를 얻 을 수 있 는 계산 절차 를 가진 선택 룰 이 다 . 간단 한 예 를 들 어 구구단 의 경우 4 * 7 이 라는 구조 화 된 문제 에 대하 여 28 이 라는 최적 해 ( 때론 유일 한 정답 ) 을 찾아내 는 룰 을 의미 한다 . 이 에 대하 여 휴리스틱 적 결정 룰 은 잘 구조 화 되 지 않 은 문제 를 해결 하 기 위하 여 경험 에서 얻 은 결정 룰 이 며 , 반드시 최적 해 를 보증 하 는 것 은 아니 나 만족 해 를 얻 기 위한 결정 룰 이 고 , 그것 은 전략 적 결정 이나 비 정형 적 결정 에 대하 여 적용 되 는 문제 해결 룰 이 다 . 우리 에게 주어지 는 문제 는 알고리즘 적 인가 ? 휴리스틱 적 인가 ? 개별 성 이 강화 되 고 있 는 우리 사회 의 문제 들 은 알고리즘 적 이 라기 보다 는 휴리스틱 적 이 다 . 또한 알고리즘 적 인 문제 들 은 이미 객관화 된 Tool 에 문제 를 적절 하 게 대입 해 나가 면 된다 . 물론 이러 한 대입 도 때로 는 그렇게 평이 한 일 이 아니 기 도 하 다 . 그렇 다면 휴리스틱 적 인 문제 들 은 어떻게 준비 해야 하 는가 ? 위 의 정의 에 도 나타나 있 는 것 처럼 다양 한 경험 에서 체화 된 지식 , 스킬 , 태도 의 총합 이 이러 한 휴리스틱 적 인 문제 에 대한 대안 을 제공 할 수 있 을 것 이 다 . 결국 은 휴리스틱 은 알고리즘 에 대한 체계 적 인 이해 와 응용 , 최적화 경험 의 다소 에 따라 체계 적 인 접근 이 가능 해 지 는 것 이 다 . 하루 아침 에 문제 해결 역량 이 강화 되 는 것 은 아니 다 . 자 다 깨 어 보 니 유명 해졌 다 라는 말 이 있 다 . 하루 아침 에 유명 해 지 고 , 특정 한 지위 를 담당 하 게 되 는 경우 는 종종 있 다 . 그러나 하루 아침 에 조직 을 리드 하 고 , 조직 의 비전 을 제시 할 수 있 는 사람 은 없 다 . 이 를 실현 해 내 는 것 은 더욱 그러 하 다 . 우선 은 기본 에 충실 해야 한다 . - 04 년 7 월 30 일 이동호 -