사라지지 않는 복잡성
복사·붙여넣기를 만든 컴퓨터 과학자 래리 테슬러는 모든 애플리케이션에 줄일 수 없는 복잡성이 있다고 말했어요(Saffer, 2009). 문제는 그 복잡성을 누가 감당하느냐예요. 엔지니어가 하루 더 고생하면 수백만 명의 사용자가 1분씩 아낄 수 있다는 것이 그의 생각이었어요. 테슬러(2012)는 '모드'를 없애 사용자가 현재 상태를 기억하지 않아도 되게 한 경험을 회고하며 이 철학을 보여줘요. 사용자에게 남은 복잡성은 인지 부하로 바뀌어요(Sweller, 1988).
복잡성을 시스템으로 옮기는 법
가장 흔한 방법은 똑똑한 기본값이에요. 대부분의 사람이 고를 값을 미리 채워 두면 선택이 필요한 사람만 바꾸면 돼요. 위치로 국가를 추정하고, 카드 번호로 카드사를 알아내고, 우편번호로 주소를 채우는 것도 같은 원리예요. 이는 모바일 폼 사용성을 크게 높여요. 반대로 설정 화면에 옵션을 잔뜩 늘어놓으면 복잡성을 사용자에게 떠넘기는 셈이고, 아이엥거와 레퍼(2000)의 실험처럼 선택 과부하로 이어질 수 있어요.
과도한 단순화의 함정
노먼(2010)은 복잡함 자체가 아니라 혼란스러움이 문제라고 했어요. 전문가용 도구에서 필요한 기능까지 숨기면 사용자는 오히려 우회로를 찾느라 더 힘들어져요. 마에다(2006)가 말한 단순함도 '빼기'만이 아니라 '정리하기'를 포함해요. 테슬러의 법칙을 지키려면 초보자에게는 단순한 기본 흐름을, 숙련자에게는 점진적 공개로 고급 기능을 제공하는 균형이 필요해요. 야블론스키(2020)는 이것을 '복잡성을 없애는 게 아니라 적절히 배분하는 일'로 정리해요.
자주 묻는 질문
- 테슬러의 법칙과 단순화는 같은 뜻인가요?
- 아니에요. 복잡성은 없어지지 않으니, 사용자 대신 시스템이 떠안도록 옮기라는 뜻이에요.
- 실무에서 가장 쉬운 적용법은?
- 좋은 기본값과 자동 채우기예요. 대부분의 사람이 선택할 값을 미리 제공하세요.
출처 검토일: 2026-10-27
참고문헌
- Saffer, D. (2009). Designing for interaction: Creating innovative applications and devices (2nd ed.). New Riders. 래리 테슬러가 '복잡성 보존 법칙'을 직접 설명한 인터뷰가 실린 책이라, 법칙의 출처를 볼 때 참고하면 도움이 돼요.
- Tesler, L. (2012). A personal history of modeless text editing and cut/copy-paste. Interactions, 19(4), 70–75. 모드 없는 편집과 복사·붙여넣기를 만든 과정을 회고한 글이라, 테슬러의 설계 철학을 이해할 때 참고하면 도움이 돼요.
- Norman, D. A. (2010). Living with complexity. MIT Press. 복잡함 자체가 아니라 혼란스러움이 문제라는 주장이라, 단순화의 한계를 볼 때 참고하면 도움이 돼요.
- Maeda, J. (2006). The laws of simplicity. MIT Press. 줄이기·정리하기 등 단순함의 10가지 법칙이라, 복잡성을 어디로 옮길지 고민할 때 참고하면 도움이 돼요.
- Yablonski, J. (2020). Laws of UX: Using psychology to design better products & services. O'Reilly Media. 테슬러의 법칙을 현대 제품 사례로 풀어, 실무 적용을 볼 때 참고하면 도움이 돼요.
- Sweller, J. (1988). Cognitive load during problem solving: Effects on learning. Cognitive Science, 12(2), 257–285. 인지 부하 이론의 출발점이라, 사용자에게 남는 복잡성이 왜 부담인지 설명할 때 참고하면 도움이 돼요.
- Iyengar, S. S., & Lepper, M. R. (2000). When choice is demotivating: Can one desire too much of a good thing? Journal of Personality and Social Psychology, 79(6), 995–1006. 선택지가 많으면 오히려 선택을 포기한다는 실험이라, 옵션을 사용자에게 넘길 때의 위험을 볼 때 참고하면 도움이 돼요.