본 논문은 TRIZ(발명문제해결이론)의 복잡성과 전문 지식 의존성을 해결하기 위해, 대규모 언어 모델(LLM)을 통합한 자동화된 발상 시스템인 AutoTRIZ를 제안합니다. AutoTRIZ는 사용자의 문제 진술을 입력받아 자동으로 TRIZ 추론 과정을 수행하고 구조화된 해결책 보고서를 생성합니다. 교과서 사례와 배터리 열 관리 시스템(BTMS) 설계라는 실제 응용 분야를 통해 AutoTRIZ의 효과를 실험적으로 검증하였으며, SCAMPER, 디자인 휴리스틱, 유추 설계 등 다른 지식 기반 발상 방법의 자동화에도 확장 가능성을 제시합니다.
