기본 콘텐츠로 건너뛰기

올레 던전의 웹 접근성 인증 마크 획득이라..

얼마전부터 페이스북이나 여러 게시판으로부터 잊혀질만하면 한번씩 회자되는 소식이 하나가 있었다.

바로 올레닷컴(이라 쓰고 올레던전이라 읽는다.)의 웹 접근성 마크 획득에 대한 뉴스였다.

자세한 내용은 아래 기사를 읽어보시기 바란다.

KT, 한국장애인인권포럼 웹접근성 인증마크 획득

그런데 이 소식을 접한 분들의 제가 아는 한에서 나오는 반응은 웅? 이란 반응이었다.

올레닷컴은 예전부터 사용성이 최악인 사이트로 올레던전이라는 별명으로 더 유명한 사이트이다.

나도 사용성 테스트 실습을 할때 아주 애용하는 사이트이다.

이 사이트는 뭐라고 말하기도 귀찮을 정도로 최악중의 최악의 사용성을 보여주는 극악의 불지옥 난이도급의 사이트로 유명하다.

그런 사이트가 웹 접근성 인증 마크라고? 라는 것이 내가 접한 반응이었다.

이런 반응의 배후에는 많은 분들이 사용성과 접근성을 동일시 하는 경향이 있기 때문인듯하다.

즉, 사용성이 좋은거면 접근성도 좋은거니.. 둘은 비례관계인데..

사용성이 최악인데 어떻게 웹 접근성 마크를 획득할 수 있지라는 오해를 많이 하시는 듯 하여 부족한 지식으로 한 몫 거들어볼까 한다.

사실 접근성과 사용성의 차이에 대한 자료는 구글에서 검색 한번만 해보시면 이미 많은 능력자분들이 잘 설명해 놓은 자료들이 차고도 넘치고 있다.

그럼에도 불구하고 미천한 나까지 이렇게 숟가락을 올려야 하는가 싶기도 하지만..

테스팅 블로그랍시고 테스팅 내용이 올라온적이 언제인지 기억도 없을 지경에 이르다보니.. 이렇게 숟가락을 올리고자 한다.

하지만 이 이후 내용은 제 개인적인 생각으로 어떠한 논리적이거나 학술적인 증명은 힘든 관계로 저와 건설적인 논쟁을 원하시는 분들의 댓글은 환영하지만 딴지는 정중히 사절하는 바입니다.

우선 접근성과 사용성을 밀접하게 바라보게 되는 이유는 여러가지가 있을 수 있겠지만 개인적인 생각으로는 ISO/IEC 25010 표준이 가장 큰 영향이 아닐까 싶다.

예전 표준인 ISO/IEC 9126 시절부터 꾸준하게 ISO 측은 접근성을 사용성의 부특성으로 다루고 있다.

이러다보니 많은 분들이 접근성과 사용성을 밀접하게 연관하여 생각하게 되었고, 어떤 분들은 접근성을 사용성의 하위 개념쯤으로 취급하게 된것이 아닌가 싶다.

하지만 엄밀히 말하자면 사용성과 접근성은 전혀 다른 종족이라고 볼 수 있다.

음.. 팬더와 래서팬더가 이름은 팬더를 사용하지만 둘이 전혀 다른 것처럼 말이다.

접근성이 좋다고 해서 사용성이 좋은것도 아니며, 사용성이 좋은 것이 접근성을 좋게 하지도 않는다.

테스트를 수행할때도 두 특성은 서로 다르게 계획되어 설계되고 수행된다.

접근성은 많은 분들이 장애인을 떠올리지만(우리나라 장차법이 아주 큰 몫을 해내고 있다.) 사실 접근성은 꼭 장애인만을 위한 특성은 아니다.

접근성은 말 그대로 어떠한 제약 없이 정보나 시스템에 접근할 수 있도록 하는 것이다.

여기에는 어떤 하드웨어나 환경, 나이, 성별 등 모든 것을 포함한다.

즉, 올레 던전이 웹 접근성 마크를 획득했다는 것은 적어도 올레 던전은 나이, 성별, 장애, 환경 어떤것에도 구속되지 않고 누구나 접근할 수 있는 기본적 능력을 가졌다는 얘기이다.

이것이 사용성 즉, 유용한가? 사용하기 편한가? 와는 아무런 관련이 없는 것이다.

접근성은 사실 사용성보다는 적응성과 더 밀접한 연관이 있다.

어떠한 하드웨어, 소프트웨어, 운영환경에서도 시스템이 구동되도록 설계해야하는 적응성이 접근성과 좀 더 밀접한 연관이 있다.

그런 의미에서 다시금 찬찬히 올레던전의 웹 접근성 현황을 살펴보면 눈가리고 아웅하는 격이다.

단적인 예로 현재 올레던전은 키보드 단축키로 사이트를 탐색할 수 있는 기능을 제공하고 있다. 그러나 이 기능은 인터넷 익스플로러가 아니면 사용할 수 없다.

장난하나?

도데체 어떤 기준으로 웹접근성 마크를 획득했는지 알수는 없지만 이런 눈가리고 아웅 식으로 인증 마크 획득이라는 언론 플레이로 기업 이미지를 세탁하려는 꼬라지를 보고 있자면 울화가 치밀어 오른다.

분명 이만한 기업이 웹 접근성 인증 마크를 획득하고 접근성에 관심을 가지는 것은 물론 칭찬받을 일이고 환영할 일이다.

하지만 할려면 제대로 했으면 한다.

장애인 차별 금지법이 발효된 이후 많은 곳에서 서서히 접근성에 대하여 관심을 가지고 있지만 단순히 법이 무서워서 이딴 식으로 눈가리고 아웅식으로 할거면 아니함만 못하다고 생각한다.

우리 사회가 좀 더 많은 영역에서 차별을 받지 않을 인간의 권리를 고민하고 더 나아가 사용자를 생각하는 그런 사회가 되었으면 하는 바램이다.

개인적으로 올레 던전은 앞으로 몇년간은 더 씹고 뜯고 맛보고 즐길 수 있을 듯하여 환영하는 바이다.

사용성과 접근성 양쪽에서 배움을 위한 교보재로 이만한 곳이 없다는 것이 내 개인적인 의견이다.

정신없이 적다보니 기승전결도 없는 이상한 글이 되었습니다만..

결론은 이러합니다.

사용성과 접근성은 물론 상관관계가 있기는 하지만 비례관계는 아닙니다. 고로 접근성이 좋은 것과 사용성이 좋은 것은 큰 관련이 없습니다.

접근성은 사용성보다는 적응성에 더 밀접한 연관성을 가지고 있습니다.

접근성은 사람이 어떠한 정보에 접근하거나 시스템을 사용할 때 어떠한 차별도 받지 않도록 설계한다는 것입니다.

사용성은 사람이 어떠한 정보에 접근하거나 시스템을 사용할 때 효율적이고 효과적으로 사용할 수 있도록 돕고 사람에게 유용하도록 설계한다는 것입니다.

관련해서 궁금하신 점이나 논의를 하고 싶으신 내용은 댓글로 환영하는 바입니다.

댓글

이 블로그의 인기 게시물

AI 에이전트의 환각과 프롬프트 폭증을 막는 '컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)'과 아키텍처의 미래

AI 코딩 에이전트나 생성형 LLM을 소프트웨어 개발에 접목하는 시도가 늘어나면서, 엔지니어들이 마주하는 가장 큰 기술적 병목 중 하나는 바로 '컨텍스트(Context)'의 관리입니다. 저 역시 최근 AI와 바이브 코딩(Vibe Coding)을 활용해 여러 프로젝트를 진행하고 있는데, 하나의 대화창(세션)을 오래 켜둔 채 작업을 계속 이어가다 보면 AI가 초기 맥락을 잊어버리거나 이전에 지켜달라고 했던 제약조건을 놓치며 실수를 저지르는 경우를 자주 겪곤 합니다. 그래서 저는 목적별로 대화창을 명확하게 분리해서 작업하거나, 어느 정도 작업 단계가 진행되면 지금까지의 구현 내용과 의사결정을 요약 정리한 뒤 새 대화창에서 AI에게 이를 다시 학습시키는 방식으로 맥락을 관리하고 있습니다. 그렇다면 엔지니어링 아키텍처 차원에서는 이 문제를 어떻게 접근하고 있을까요? InfoQ의 발표 아티클 "Architecture / Context Engineering"에서는 바로 이 지점, 즉 단순한 프롬프트 엔지니어링을 넘어 시스템 아키텍처 수준에서 컨텍스트를 제어하는 '컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)'의 필요성과 구체적인 프레임워크를 다루고 있습니다. (출처: InfoQ - Architecture / Context Engineering) https://www.infoq.com/presentations/architecture-context-engineering/ 발표자들은 코딩 에이전트나 자율형 에이전트가 현장에서 실패하는 가장 큰 이유로 '비대해진 컨텍스트 윈도우(Bloated Context Windows)'와 무분별하게 채워진 프롬프트(Stuffed Prompts)를 꼽습니다. AI에게 너무 많은 정보를 한 번에 주면, 모델의 주의력(Attention)이 분산되거나 논리적 우선순위를 놓치는 현상이 발생합니다. 마치 인간 엔지니어에게 백과사전 수십 권을 던져주고 "이거 다 읽고 10초 ...

합성 사용자(Synthetic Users)의 5가지 유형과 AI 테스팅 현장에서의 활용법

AI와 생성형 모델 기술이 발전하면서, 사용자 경험(UX) 연구와 테스팅 현장에서 가상 퍼소나를 활용해 테스트 데이터를 수집하거나 사용성을 평가하려는 시도가 급격히 늘고 있습니다. 이를 흔히 '합성 사용자(Synthetic Users)'라고 부릅니다. 하지만 막연히 "AI에게 사용자 역할을 시켜 테스트를 돌린다"고 할 때, 그 가상 사용자가 어떤 방식과 데이터로 생성되었는지 명확히 구분하지 않으면 자칫 왜곡된 결과에 빠질 위험이 있습니다. UX 및 사용성 리서치 분야의 권위 있는 기관인 MeasuringU에서 이 합성 사용자의 개념을 명쾌하게 분류한 아티클을 공개했습니다. 바로 "What Are the Different Types of Synthetic Users?"라는 글입니다. (출처: MeasuringU - What Are the Different Types of Synthetic Users? / Jeff Sauro, PhD & Jim Lewis, PhD) https://measuringu.com/what-are-the-different-types-of-synthetic-users/ Jeff Sauro와 Jim Lewis 박사는 합성 사용자를 단순히 하나의 개념으로 뭉뚱그리지 않고, 생성 기술의 근거와 데이터 기반에 따라 크게 5가지 유형으로 깔끔하게 정리해 줍니다. 첫째는 규칙 기반(Rule-Based) 합성 사용자입니다. AI 모델이 아니라 사전 정의된 조건문, 정규식, 시나리오 스크립트에 따라 움직이는 전통적인 형태의 가상 사용자입니다. 예측 가능하고 정확하지만, 인간 사용자의 복잡한 정서나 미묘한 변수를 반영하진 못합니다. Selenium, Playwright, K6 같은 도구를 통해 지정된 경로대로 버튼을 누르고 데이터를 입력하는 방식을 들 수 있습니다. 둘째는 퍼소나 기반 LLM(Persona-Based LLM) 합성 사용자입니다. 생성형 AI에게 "너는 50대 비테크놀로지 사용...

AI의 UX, 단 5개 문항으로 측정하는 방법: SUXAI

테스트 관리에는 아주 유명한 명언이 있습니다. 어쩌면 이 말은 테스트 관리에서만 유용한 얘기는 아닐거고.. 어쩌면 여러분도 다른 곳에서 들었을 수도 있습니다. "측정할 수 없으면 개선할 수 없다" 지난 글(https://murianwind.blogspot.com/2026/07/ai_01010698011.html)에서 생성형 AI 시대에는 기존의 일반적인 사용성 지표(SUS 등)만으로는 부족하며 정확성, 신뢰성, 설명 가능성, 제어 가능성이라는 AI 에 특화된 품질 특성이 필요하다고 정리해 드린 바 있습니다. 하지만 실무자의 입장에서 항상 부딪히는 현실적인 고민이 있습니다. "이론은 좋은데, 당장 매주 업데이트되는 AI 기능의 UX를 바쁜 현장에서 어떻게 빠르고 정량적으로 측정할 것인가?"라는 점이죠. MeasuringU에서 이에 대한 명확하고 실용적인 해답을 제시하는 후속 아티클을 공개했습니다. 바로 "Streamlined Measurement of the UX of AI"입니다. (출처: MeasuringU - Streamlined Measurement of the UX of AI / Jeff Sauro, PhD & Jim Lewis, PhD) https://measuringu.com/streamlined-measurement-of-the-ux-of-ai/ Jeff Sauro와 Jim Lewis 박사는 실무 연구자들과 테스터들이 긴 설문이나 복잡한 프레임워크 없이도 AI 제품의 핵심 품질을 빠르게 측정할 수 있도록 SUXAI(Streamlined UX of AI)라는 간소화된 측정 모델을 구축했습니다. 기존에 수많은 문항으로 분산되어 있던 지표들을 통계적 요인 분석을 통해 쥐어짜고 압축하여, 핵심적인 5가지 5점 척 문항 으로 표준화했습니다. SUXAI를 구성하는 5가지 핵심 평가 문항 정확성 (Accuracy): "이 AI가 생성한 결과물은 정확하다." 신뢰성 (Trust/Re...