AI 도구를 활용한 TRIZ 분석
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지능형 TRIZ 분석 도구
전통적인 TRIZ 분석을 AI 도구로 자동화하여 분석 시간을 단축하고 정확도를 향상시키는 실무 도구를 소개합니다.
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1. AI-TRIZ 분석 도구 에코시스템
1.1 도구 분류 및 특징
현재 사용 가능한 AI-TRIZ 도구들은 기능별 특화와 통합 솔루션으로 구분됩니다:
1.1.1 전문 도구 (유료)
- Innovation WorkBench (IWB) AI: 곽으로리의 대표적 TRIZ 도구에 AI 기능 통합
- TRIZ Solver Plus: 러시아 기반 전문 솔루션에 머신러닝 추가
- Patent Inspiration: 특허 데이터 기반 AI 분석 도구
1.1.2 오픈소스/무료 도구
- TRIZ-AI Python Library: 기본적인 모순 분석 및 원리 추천
- Web-based TRIZ Assistant: 브라우저 기반 간단한 분석 도구
- Academic Research Tools: 대학 연구용 프로토타입 도구
1.2 도구 선택 기준
| 평가 기준 |
전문 도구 |
오픈소스 |
맞춤형 개발 |
| 정확도 |
85-92% |
65-75% |
90%+ |
| 속도 |
매우 빠름 |
보통 |
사용자 정의 |
| 비용 |
높음 ($50K+) |
무료 |
중간 ($20-100K) |
| 커스터마이징 |
제한적 |
높음 |
완전 맞춤 |
| 지원 |
전문 지원 |
커뮤니티 |
전담 팀 |
2. 단계별 AI-TRIZ 분석 프로세스 🔍
2.1 단계 1: 문제 정의 및 입력 (Problem Definition & Input)
2.1.1 지능형 문제 인식
- 자연어 처리: 사용자가 일반 언어로 설명한 문제를 AI가 TRIZ 용어로 변환
- 문맥 분석: 업계, 기술 수준, 제약 조건 등의 전후 맥락 자동 파악