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문제해결은 상관관계를 넘어 인과관계에 있다!

작성일 | 2026.10.02 조회 | 133 작성자 | 총관리자

문제해결은 상관관계를 넘어 인과관계에 있다! 첨부 이미지

문제해결은 상관관계를 넘어 인과관계에 있다. 우리는 일상에서 크고 작은 문제를 마주합니다. 기업도 마찬가지지만, 차이가 있다면 기업의 문제 해결은 데이터와 과학적 접근을 필요로 한다는 겁니다. 데이터가 넘쳐나는 시대, 수많은 정보 속에서 진짜 해답을 찾기 위해서는 단순한 ‘연관성’을 넘어, 원인과 결과를 밝혀내는 통계적 사고가 필수입니다. 문제 해결의 출발점은 데이터이지만, 성공으로 가는 길은 데이터 뒤에 숨은 ‘참 원인’을 집요하게 탐구하는 자세에 달려 있습니다. 이번 글을 통해 통계적 사고의 본질과 문제 해결의 올바른 접근법을 함께 생각해보는 것은 어떨까요?

문제 해결은 상관관계를 넘어서 인과관계에 있다.우리 삶은 크고 작은 문제들의 연속이다. 그리고 이를 어떻게든 해결해 나아간다. 기업 활동도 유사하나 개인의 문제와는 달리 데이터에 의한 체계적이고 과학적인 해결책을 요구한다. 데이터가 넘쳐나는 시대, 방대한 정보 속에서 올바른 솔루션을 찾는 논리적 사고와 절차가 필요하다. 이러한 문제해결 역량이 바로 통계적 사고 (Statistical Thinking Process)이다. 황새가 정말 아기를 물어다 줄까? 필자는 삼성SDI 헝가리 공장에서 기술문제 해결에 필요한 통계적 사고를 가르쳤다. 황새 수와 인구 수의 상관관계(Correlation)에 관한 재미있는 사례를 소개하고자 한다. 1930년대 독일 올덴부르크에서 인구와 황새 개체수의 상관관계를 연구하였다. 인구가 늘 때 황새 수도 늘고, 인구가 줄 때 황새 수도 줄었다. 짝 지워진 (황새 수, 인구 수) 데이터에 대한 연관성을 보면 상관계수는 거의 1에 가깝다. 당시 교육받던 헝가리 엔지니어에게 황새가 아기를 물어다 준다”는 옛 속담을 아는지를 질문하였다. 모두를 고개를 끄덕였다. 이 속담이 독일을 포함한 모든 유럽인 정서라는 것을 알 수 있었다.아기는 다리 밑에서 주워 온다”라는 우리 할머니들 말을 전하며, 그렇다면 인구 수를 늘리기 위해선 황새 수를 늘리면 되겠지요? 라는 질문을 던지니 묘한 표정을 지었다.위 산점도(scatter plot)를 통해 보여 주는 상관관계는 인과관계(Cause & Effect)와는 결이 다르다.황새 수와 인구수가 함께 움직이는 패턴을 상관계수라는 수치로 보여 주는 것으로 이를 인과관계로 혼동하면 황새를 늘리면 인구가 증가한다!는 황당한 결론이 내려진다.통계분석에 의한 상관관계는 단서일 뿐, 상관관계 ≠ 인과관계이다. 진짜 해결책은 인과관계를 파악해야 나온다.

제3의 변수 또 다른 사례가 있다. 아이스크림 판매량이 증가할수록 익사 사고도 증가한다. 일반적 해석은 아이스크림 판매와 익사 사고가 관련 있다고 착각하는 것이다. 이는 제3의 변수인 더운 여름 날씨가 두 변수에 공통적으로 영향을 끼쳤기 때문이다. 짝 지워진 (x, y) 데이터의 통계분석을 통해서 알 수 있는 정보는 상관관계로써 문제 해결의 힌트는 될 수 있다. 그러나 실제 문제 해결은 원인(x)과 결과(Y)를 밝히는 인과관계에 있다.팀의 컨센서스 이러한 인과관계는 해당 분야의 지식을 가진 팀 멤버들이 모여 원인과 결과의 논리적인 관계에 관한 다양한 의견을 수렴하여 컨센서스를 이룸으로써 해결책을 밝혀 낼 수 있다. 숨겨진 인과관계 담배를 피우는 것이 폐암을 유발하는 것은 잘 알려진 인과관계이다. 최근 연구에서는 담배를 피우면 유전자가 변형돼 폐암 발생을 촉진한다는 사실도 밝혀졌다. 따라서 Y(폐암) = f (흡연)의 인과관계는 명확하다. 우리가 잘 모르는 숨겨진 인과관계 사례를 하나 소개하고자 한다. 노르웨이에 버드나무 뇌조라는 새가 멸종 위험에 처해 있었다. 이 문제를 해결하기 위하여 당국에서는 뇌조의 천적인 매를 사냥하기 시작하였다. 그런데 매를 잡으면 잡을수록 뇌조는 더 빠른 속도로 사라졌다. 드러나 있는 천적관계로부터 문제를 해결하려 하였으나 이는 올바른 해결책이 아니었다. 이에 숨겨진 인과관계를 찾기 위하여 참 원인을 파악해 보니, 코시디오스라는 기생충이 뇌조의 유행병이라는 점을 알게 되었다. 이 질병은 뇌조의 비행 속도를 감소시켜 쉽게 매의 먹이가 되게 했고, 매는 이 병에 걸린 뇌조를 먹어 치워버림으로써 이 병이 모든 뇌조에게 전염되는 것을 막아 줬던 것이다. 공장의 불량 개선활동도 이 같은 방식으로 시행착오를 겪을 수 있다. 단순히 눈에 보이는 일시적 해결책이 아닌 조직적인 개선활동을 통해 문제에 깊이 파고 들어가야 한다. 인과관계를 찾기 위하여 우선 브레인스토밍 등으로 가능한 모든 원인을 나열한다. 잠재 원인변수(potential x’s)에 관하여 데이터로 검증하고 팀원의 공감대를 형성해야만 비로소 근본 원인변수(vital x’s) 임을 밝혀 낼 수 있다.그렇다면 어떻게 상관관계로부터 인과관계를 도출해 낼 수 있을까? 이러한 원인(x)과 결과(Y)의 인과관계를 찾는 방법에는 관찰연구(Observation Study)와 실험계획법(Design of Experiment)이 있다. 관찰연구 삼성 SDI에서는 Multi-Vari연구라는 용어로 통용되고 있다. 이는 프로세스에 개입하지 않고시간 흐름 순서에 따른 스냅샷 사진처럼 원인(x)과 결과(Y) 변수의 변화 상태를 비교하여 인과관계를 규명한다. 이는 수동적으로 x 변화에 따른 Y 변화 상태를 모니터링하면서 문제의 원인을 찾는 것이다. 실험계획법 적극적으로 프로세스에 개입하여 원인(x) 인자를셋팅하고, 이에 따른 결과(Y)에 미치는 영향을 분석하는 방법이다. 가장 기초적인 실험으로는 한 번에 한 변수씩 실험하여 결과를 보는 방식이다(One Factor at a time). 이 실험 방법으로도 상당한 개선을 이룰 수도 있으나 여러 변수가 동시 작용하는 교호작용(interaction)을 생각하지 못하여 최적조건을 놓치게 된다. 예를 들어 아래 도표와 같이 (x1, x2) = (압력, 온도)에 따른 수율(Yield)을 최대화하고자 한다. 위 도표와 같이 1차 시행에서 온도 2로 고정 후 압력을 바꿔가면서 실험한 결과, (압력 2, 온도 2)에서 최적 조건을 찾았다. 2차 시행에서는 압력 2로 고정 후 온도를 바꿔가면서 실험한 결과, (압력 2, 온도 2)에서 최적 조건이라고 생각하였다. 한 번에 한 인자씩 실험한 결과, 실제 최적조건인 (압력 1, 온도 1)는 찾지 못했다. 이와 같이 두 변수를 동시에 셋팅 하여 Y 변화를 파악하는 것이 바람직하다. 이와 같은 계획적인 실험을 통해 Y = f ( x ) 수학적 모델식을 구축함으로써 4 종류 지식을 효과적으로 확보할 수 있다.문제 해결을 위해서는 시스템을 구성하는 상호 연관된 프로세스를 들여다보고, 이 프로세스에 존재하는 다양한 관계를 이해하는 것이 필수이다. 이것이 통계적 사고의 핵심이다. 통계적 사고의 출발점인데이터로부터 상관관계를 넘어 인과관계를 찾는 습관을 가져야 한다. 이를 위하여 데이터가 보여주는 정보에만 의존하지 말고 왜?라는 질문을 끊임없이 던져야 한다. 고유 기술, 노하우 등을 통계분석 결과에 투영함으로써 데이터 뒤에 숨은 참 원인은 무엇일까?를 생각해야 한다. 이 질문에서 시작되는 깊은 탐구가 문제 해결의 성공으로 이어질 것이다.

경험이 많을수록 AI를 잘쓴다

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