기본 콘텐츠로 건너뛰기

카드 소팅 소개

------------------------------------------------------------

1. 사용성 테스팅(Massive and Rapid Usability Testing)

 가. 사용성 테스팅의 정의

 나. Rapid Usbility Testing

 다. Massive Usability Testing vs. Rapid Usability Testing

2. 사용성 테스팅 계획(개발 수명주기에서의 사용성 테스팅)

 가. 사용성 테스팅은 언제 수행하나요?

3. 참가자 선정

 가. 사용성 테스팅에 얼마나 많은 참가자가 적당한가?

 나. 사용성 테스팅에서 사용자란 누구인가?

4. 사용성 테스팅 수행

 가. 사용자 테스팅
  - 사용자 테스팅 소개
  - 테스트 과제와 시나리오 작성
  - 관찰실
  - 테스트 진행
  - 회고 그리고 보고서
  - 체크리스트
  - 사용자 테스팅의 장점과 단점

 나. 카드 소팅
  - 카드 소팅 소개

 다. 소원의 나무

5. 정리(?)

------------------------------------------------------------

실로 오랜만의 연재 재개이기에 홀로 감개 무량합니다.

흠흠..

이번 글은 Rapid Usability Testing 의 2번째 주제인 카드소팅입니다.

처음 기획 당시에는 간략히 소개하고 넘어가려고 했지만 연재가 중단된 동안에 글을 쓰기 위해 다시금 카드 소팅을 찬찬히 살펴보니 그냥 한번의 포스팅으로 끝내기에는 내용이 어려울 수도 있고 내용도 방대한 편인지라 사정에 의해 몇번에 걸쳐 나눠서 소개하도록 하겠습니다.

솔직히 몇편의 글로 카드 소팅을 소개할지도 아직 정하지 못했습니다.

그리고 저는 카드 소팅을 다른 디자이너분들처럼 전문적으로 하는 사람은 아니기 때문에 모든 내용을 잘 알지도 못하고 잘못된 내용을 전달해드리지는 않을까 두려운 마음도 있지만 그런 부분에 대해서는 이 글을 읽으실 어떤 분이 분명 댓글로 알려주시리라 믿고 있습니다.

자.. 그럼 카드 소팅으로 빠져보도록 하겠습니다.

------------------------------------------------------------

카드소팅은 대략 1980년대 초반부터 사용된 기법으로 알려져 있습니다. 정확히 누가 시작했고 누가 만들었는지는 저도 잘 모르겠습니다.

카드소팅은 웹 사이트나 어플리케이션에서 메뉴구조와 같이 어떤 기능들에 대하여 그룹을 구성하는데 사용하는 기법입니다.

그러니까 잘라내기와 붙여넣기, 표 작성, 그립 삽입 등과 같은 여러 기능들이 있을 때 각 기능들의 유사성을 구분하여 그룹을 구성하는 기법입니다.

카드소팅은 디자이너들은 매우 흔하게 사용하는 기법이지만 테스터들에게는 좀 낯선 기법이기도 하고 솔직히 배워도 어디에 어떻게 사용해야할지 좀 난감한 구석이 있습니다.

저 같은 경우에는 카드 소팅을 메뉴 구조를 테스트하고 개선안을 제안하는 용도로 사용합니다.(결국은 디자이너가 한 작업을 다시 한번 더 수행하여 검증하는 작업이기에 디자이너가 하는 역할과 거의 동일합니다. 어떤 분들은 이런걸 시간낭비, 돈낭비라고 하시지요..)

카드 소팅은 크게 2가지로 나뉘어집니다.

첫번째는 참여자들에게 그룹을 구성할 단위들이 기재된 카드를 나누어주고 스스로 그룹을 만들어서 카드를 분류하게 하는 열린 카드 소팅

두번째는 참여자들에게 정해진 그룹 안에 카드를 분류하게 하는 닫힌 카드 소팅

2가지로 나뉘어집니다.

언제 어떤 방법을 적용하느냐는 그때 그때에 따라 달라집니다.

저의 경우에는 그룹을 생성할 때에는 열린 카드 소팅을 생성된 그룹에 대한 각 카드의 상호 관련성을 측정할 때에는 닫힌 카드 소팅을 사용합니다.

2가지 방법을 하루에 같은 참여자 그룹을 대상으로 모두 진행하는 경우도 있고 필요하다면 열린 카드 소팅과 닫힌 카드 소팅을 구분해서 다른 참여자 그룹을 통해 진행하기도 합니다.

닫힌 카드 소팅만을 진행하는 경우는 많지 않고 열린 카드 소팅을 진행한 후 열린 카드 소팅에서 만들어진 그룹을 대상으로 닫힌 카드 소팅을 진행하는 경우가 많습니다.

카드 소팅은 종이에 인쇄된 인덱스 카드를 사용하거나 웹서비스나 어플리케이션을 이용한 가상카드를 사용할 수 있습니다.

관심 있으신 분들은 구글에서 카드 소팅으로 검색해보시면 정말 많은 어플리케이션과 웹 서비스를 찾으실 수 있습니다.

하지만 저는 대체로 종이에 인쇄된 인덱스 카드를 사용하는 방법을 선호합니다.

그렇다면 카드 소팅에는 몇 명의 참여자가 필요할까요?

2004년 툴리스와 우드의 연구결과에 따르면 15명의 표본 규모에서 전체 데이터와의 상호 관련성이 0.90이라고 얘기하고 있습니다. 즉, 일반화시키기는 힘들지만 최소한 약 15명의 참여자가 필요하다고 얘기할 수 있습니다.

카드 소팅은 다른 Rapid Usbility Testing 기법들에 비해서 조금 많은 참여자가 필요합니다.

하지만 저는 신뢰도가 그렇게 중요하지 않거나 단순히 기존 카드 소팅 결과와의 상관 관계 검증을 할 경우에는 10명정도의 사용자만으로 진행하는 경우도 있습니다.

만약 카드 소팅의 주제가 어렵거나 카드 개수가 너무 많다면 좀 더 많은 사람이 필요할 수 있습니다.

------------------------------------------------------------

막상 카드 소팅을 어떻게 수행하는 것인가에 대하여 글로 쓰려고 하니 어려운 부분이 있네요..

관련해서 예전에 보았던 동영상을 소개해 드리려고 했는데 동영상을 찾지 못했습니다.

해서 조만간 실제로 카드 소팅을 진행하는 워크샵을 진행하고 워크샵 내용으로 내용을 추가하도록 하겠습니다.

관심 있으신 분들은 나중에 워크샵이 진행된다면 많이 참여해주시면 좋겠습니다.

댓글

  1. Kim Jongha19/9/11 11:40

    으흠~ 저희 사이트에 적용시켜봐야겠네요 - wisedog

    답글삭제
  2. 제 마루타가 되어 주실 의향은 있으신지..

    무료로 진행해 드리고 데이터는 제 블로그에 개제하는 것으로.. 흠흠..

    답글삭제
  3. mickeyjiwan30/9/11 20:21

    얼마전에 기술경영공부하는 친구가 추천한 책 'Gamestorming : A Playbook for Innovators, Rulebreakers, and Changemakers '를 한창 보고 있는데, 테스트와 관련해서 많이 고민하고 있습니다.  카드 소팅도 재미있겠네요

    답글삭제

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

피드백 루프: AI 시대 테스터가 지켜내야 할 핵심 엔진

소프트웨어 개발과 테스팅 현장에서 가장 자주 언급되지만, 막상 시스템이 복잡해질수록 쉽게 경시되곤 하는 핵심 개념이 바로 '피드백 루프(Feedback Loop)'입니다. 코드를 수정하고, 빌드하고, 테스트 결과를 확인하고, 다시 개선하는 그 순환 과정의 속도와 정확도가 결국 소프트웨어의 품질을 결정짓기 때문입니다. 품질 전문가 매슈 하이저(Matthew Heusser)가 자신의 블로그 Quality Remarks에 기고한 "One Loop After Another" 아티클은 바로 이 피드백 루프의 다층적 구조와, AI 시대에 우리가 놓치지 말아야 할 품질 검증의 본질을 날카롭게 되짚어 줍니다. (출처: Quality Remarks - One Loop After Another / Matthew Heusser) https://qualityremarks.com/one-loop-after-another/ 매슈 하이저는 소프트웨어 개발 생태계가 단순히 하나의 커다란 테스트 루프로 돌아가는 것이 아니라, 시간 축과 관점에 따라 겹겹이 쌓인 '연쇄적인 피드백 루프들(One Loop After Another)'로 이루어져 있다고 설명합니다. 초단기 루프 (Inner Loop): 개발자가 코드를 작성하는 몇 초~몇 분 단위의 루프입니다. 단위 테스트(Unit Test)나 IDE의 Linter, AI 자동 완성이 즉각적인 피드백을 주는 영역입니다. 단기 루프 (Daily / CI Loop): 커밋과 푸시가 이루어지고, CI/CD 파이프라인에서 통합 테스트와 정적 분석이 실행되는 몇 시간 단위의 루프입니다. 중기 루프 (Iteration / Exploration Loop): 스프린트 단위로 탐색적 테스팅(Exploratory Testing)을 수행하고, 실제 사용자 시나리오나 엣지 케이스를 사람이 직접 검증하며 시스템의 유기적 작동을 확인하는 며칠~몇 주 단위의 루프입니다. 장기 루프 (Outer / Market Loop): 실제 ...

에이전틱 AI 프로젝트에서 테스터의 5가지 핵심 원칙

AI 코딩 에이전트와 자율형 에이전트가 빠르게 개발 워크플로우에 통합되면서, 단순히 코드를 잘 짜는 것을 넘어 '에이전트와 어떻게 협업하고 통제할 것인가'가 개발자와 아키텍트들의 가장 큰 화두로 떠올랐습니다. 윤석찬 님의 아티클 "AI 에이전트 시대, 개발자는 어떻게 일해야 하는가? – 프론티어 엔지니어링의 10가지 원칙"은 에이전틱 AI 시대에 엔지니어가 마주하는 패러다임 변화와, 실무 현장에서 일하는 방식을 어떻게 재정의해야 하는지 아주 명확한 가이드라인을 제시해 줍니다. (출처: channy.creation.net - 윤석찬 님의 블로그) https://channy.creation.net/blog/1989 비록 대규모 에이전트 오케스트레이션이나 초거대 인프라 시스템을 개인이 직접 구축하고 운용하는 것은 비용적·기술적으로 현실적인 한계가 있습니다. 하지만 개인 프로젝트에서 AI와 바이브 코딩(Vibe Coding)을 활용하며 겪었던 맥락 손실, 환각, 통제 불능의 경험들을 떠올려보면, 이 아티클이 제시하는 10가지 프론티어 엔지니어링 원칙은 소규모 개인 개발 환경에서도 대단히 깊은 공감을 불러일으킵니다. 이 글은 단순히 "AI 도구를 잘 쓰자"는 수준에 머무르지 않습니다. AI 에이전트가 생성해내는 불확실성 속에서 인간 엔지니어가 시스템의 맥락을 주도하고, 오작동을 제어하며, 품질의 키(Steering Wheel)를 쥐기 위한 구조적 사고법을 다룹니다. 그렇다면 프론티어 엔지니어링의 원칙을 바탕으로, 시스템의 신뢰성과 안전성을 검증해야 하는 테스터는 과연 어떤 실무 원칙을 세워나갈 수 있을까요? 윤석찬 님이 제시한 엔지니어링 원칙을 테스팅 관점으로 재해석해 보면, 다음과 같은 5가지 원칙으로 정리할 수 있을 것 같습니다. 1. 결정론적 검증에서 '경계선 및 허용 오차(Boundary)' 테스팅으로 전환하라 에이전트 기반 시스템은 같은 입력을 주어도 매번 다른 추론 경로를 거치는 확률적(Stoc...

결국 테스팅은 어렵다

 AI 코딩 에이전트와 대형 언어 모델(LLM)이 코드를 순식간에 쏟아내고 테스트 스크립트까지 자동으로 만들어주는 시대가 되면서, 일각에서는 "이제 테스팅도 버튼 하나 누르면 끝나는 쉽고 단순한 일 아닌가?"라는 착각에 빠지곤 합니다. 하지만 품질 전문가 매슈 하이저(Matthew Heusser)가 자신의 블로그 Quality Remarks에 기고한 "Turns Out Testing is Hard" 아티클은, 기술이 아무리 화려하게 발전하더라도 소프트웨어의 '진짜 품질'을 검증하는 일은 여전히 지독하게 어렵고 복잡하다는 현실을 서늘하게 되짚어 줍니다. (출처: Quality Remarks - Turns Out Testing is Hard / Matthew Heusser) https://qualityremarks.com/turns-out-testing-is-hard/ 이 아티클이 말하는 핵심은 간단합니다. 단순한 스크립트 실행이나 표면적인 기능 작동 여부를 확인하는 '체크(Checking)'는 AI나 도구를 통해 얼마든지 자동화하고 속도를 높일 수 있지만, 시스템의 숨겨진 리스크를 탐색하고 비판적으로 질문을 던지는 '진짜 테스팅(Testing)'의 난이도는 오히려 이전보다 더 올라갔다는 점입니다. AI 코딩 에이전트가 단 몇 초 만에 수백 줄의 코드를 생성을 해내면서 당장 눈앞의 기능은 돌아가는 것처럼 보입니다. 하지만 그 이면에서는 오작동이 일어날 수 있는 엣지 케이스, 시스템 간의 미묘한 맥락 단절, 그리고 나중에 거대한 장애로 돌아올 인지부채가 순식간에 쌓여갑니다. 매슈 하이저는 왜 테스팅이 여전히 지독히 어려운 과제로 남아있는지 몇 가지 근본적인 이유를 제시합니다. 첫째, '모호함과의 싸움'입니다. 소프트웨어 요구사항은 언제나 비어있는 행간과 모호함을 품고 있습니다. AI는 주어진 텍스트 그대로 명시적인 조건만 테스트하지만, 실제 인간 테스터는 명시되지 않은 사용...