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CQ 를 캐는 네 광맥과 다듬는 다섯 기준
역량 질문(CQ) 설계
CQ 를 캐는 네 광맥과 다듬는 다섯 기준
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학습 목표
- CQ 를 어디서 얻는지 네 가지 출처를 안다
- 원석 질문을 CQ 로 다듬는 다섯 기준을 적용한다
- 나쁜 CQ 를 고쳐 쓸 수 있다
CQ 도출 방법론 — 어디서 질문을 캐는가
CQ는 책상에서 발명하는 게 아니라 채굴합니다. 광맥은 네 곳입니다.
① 이해관계자의 일과 — 코스 1의 이해관계자 지도(12개 유형)를 순회하며 "이 사람이 매일 아침 확인하는 것, 전화로 물어보는 것, 보고서에 쓰는 것"을 질문 형태로 받아 적습니다. 실제 프로젝트라면 인터뷰·업무 관찰이고, 이 코스에서는 코스 1에서 정리한 "대표 관심사" 열이 그 결과물입니다.
② 도메인 조사 중의 씨앗 수집 — 코스 1을 진행하며 매 모듈 끝에 "CQ 씨앗"을 모았습니다(누적 20개). 조사 중 "어, 이건 물어보고 싶은데?"가 떠오르는 순간을 놓치지 않고 적어두는 습관 — 이것이 실무에서 가장 값싸고 질 좋은 CQ 광맥입니다.
③ 표준 문서의 역설계 — 코스 1의 표준들은 그 자체가 응축된 질문 목록입니다. DCSA JIT의 50개 타임스탬프는 "각 이벤트의 예정/요청/계획/실제 시각은?"이라는 CQ 묶음이고, FAL 서식 7종은 규제 CQ의 체크리스트입니다.
④ 선행 연구의 활용 패턴 — 코스 1에서 본 사례 검색(SCAKG), 유사 추천(임베딩), 2~3-hop QA(MVA-KG)는 각각 CQ의 한 장르입니다.
좋은 CQ 의 조건 — 다듬는 기준 다섯
수집된 원석 질문을 CQ로 다듬는 기준입니다. 실무에서 이 다섯을 체크리스트로 씁니다.
- 답변 가능성(Answerable): 그래프 질의로 답이 나오는 형태여야 합니다. "항만 운영을 어떻게 개선할까?"는 CQ가 아니라 연구 주제입니다. → "선석 대기시간이 가장 긴 요일·시간대는?"으로 구체화합니다.
- 원자성(Atomic): 한 CQ는 한 질문입니다. "지연 선박과 그 원인과 영향받는 화주는?"은 3개로 쪼갭니다. 복합 질문은 코스 4에서 쿼리 조합으로 풉니다.
- 데이터 실재성(Groundable): 답의 재료가 되는 데이터가 존재하거나 확보 계획이 있어야 합니다. 데이터 없는 CQ는 "차기 버전 CQ"로 별도 관리합니다.
- 이해관계자 귀속(Owned): 누가 이 답을 원하는지 명시합니다. 주인 없는 CQ는 우선순위를 매길 수 없습니다.
- 변별력(Discriminating): 그 CQ가 스키마에 무언가를 요구해야 합니다. 이미 다른 CQ가 요구한 개념만 재사용하는 중복 CQ는 병합합니다.
나쁜 CQ 고치기
| 원석 (탈락 사유) | 다듬은 CQ |
|---|---|
| "환적이 왜 중요한가?" (답변 불가 — 에세이 질문) | "이번 달 환적 컨테이너 비율과 평균 연결 시간은?" |
| "AI로 체선을 예측할 수 있나?" (질의가 아니라 과제) | "지난 1년간 체선 발생 시점의 공통 선행 조건은?" |
| "컨테이너 정보를 보여줘" (범위 불명) | "컨테이너 X의 현재 위치·상태·다음 예정 이벤트는?" |