[2014널리세미나] 접근성 빅(?) 데이터, 새로운 법칙의 발견!

27. Aug 2014
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[2014널리세미나] 접근성 빅(?) 데이터, 새로운 법칙의 발견!

Hinweis der Redaktion

  1. 안녕하세요. NTS 접근성개발실 김용원입니다. 제가 발표할 주제는 “접근성 데이터를 활용한 또다른 분석”이라는 주제입니다. 다소 생소하실 수 있는데요. 네이버에서 주기적으로 수집되는 접근성 데이터를 어떻게 수집하고 분석하는지 그 정보를 활용하기 위해 어떠한 법칙들을 연구하고 있는지 발표하겠습니다.
  2. 접근성 데이터가 뭔가요? 라는 질문을 먼저 던져 보겠습니다. 뭘까요? 쉽게 생각하면 대상 사이트가 KWCAG 즉 웹 컨텐츠 접근성 가이드라인 기준항목에 준하여 체크하고 통과되었는지 여부를 리포팅 한다라고 생각하실 수 았습니다.
  3. 이런 데이터 수집 과정을 네이버는 어떻게 수행하고 있는지 설명드리겠습니다.
  4. 접근성 진단이 필요한 네이버 서비스에서 주요한 페이지의 URL을 샘플로 추출합니다.
  5. 이 추출된 샘플을 NWCAG 1.0 ( 즉 네이버 웹 컨텐츠 접근성 가이드 라인) 을 기반으로 진단을 수행합니다. 물론 항목중에는 자동으로 진단가능한 항목과 사람의 손이 필요한 수동진단항목이 존재합니다.
  6. 여기서 자동으로 진단할 수 있는 항목은 NWAX Plus 라는 도구를 활용해 Client Side 리소스들을 다운로드하고 자동으로 진단 합니다.
  7. 수동 진단 항목은 접근성 전문가가 눈으로 직접 보거나 사용해보고 이슈 리포트를 작성합니다. 여기에 좀더 편리하게 입력할 수 있도록 N-WARS 라는 네이버 웹접근성 리포팅 시스템을 활용합니다. 그외 N-FEAS라는 접근성 도구가 존재하는데요. 바로 뒤 세션에서 보여드릴 예정입니다.
  8. 이 과정에서 수집된 정보들은 한곳으로 모이게 되는데요. 앞에 Manual 진단에서 보셨던 N-WARS가 모든 정보를 저장합니다. 사내 접근성 시스템 화면을 잠시 보여드리겠습니다.
  9. NWAX Plus화면 이구요.
  10. NWARS 대시보드 화면 입니다. 그래도 뭔가 답답하시죠 시원 스럽게 보여 드리고 싶은 데 아쉽게도 사내 시스템이라 보안상 보여드릴 수 가 없네요. 양해 부탁드리구요. 캡쳐로 나마 아쉬움을 달래 보겠습니다.
  11. 다시 돌아와서 이렇게 저장한 데이터 속에 어떤 것이 담겨 있나요? 조금 더 구체적으로 설명드리도록 하겠습니다.
  12. 크게 코드 조각과 진단정보, 성능정보가 담겨 있습니다.
  13. 코드 조각은 서비스의 샘플 URL에서 다운로드해 온 리소스 파일 즉 CSS, HTML, JS 같은 형식의 파일에 코드일부 이구요.
  14. 진단정보는 NWCAG 기준 진단된 이슈정보와 그에 해당하는 대상이나, 해결방법 등이 담겨 있습니다.
  15. 마지막으로 성능정보는 서비스의 샘플 URL이 정상적으로 접근가능 상태인지를 체크하거나 접근성에 영향을 주는 성능 이슈는 없는 지를 체크하여 그 정보를 저장합니다.
  16. 이렇게 쌓인 데이터를 어떻게 모니터링하고 통제하나요?라는 의문이 생길 수 있겠는데요.
  17. 단순히 가이드라인 체크항목의 준하여 현재 서비스의 접근성 이슈가 PASS냐 FAIL이냐 만을 보는게 아니라.
  18. 특정 주기로 수집된 데이터를 비교분석하여 사이트의 접근성 이슈와 현황을 파악합니다.
  19. 서비스별로 잘 개선이 진행되고 있는지를 막대그래프로 비교해 보거나
  20. 이슈 건수 변동이 심하진 않은지, 심하다면 사이트의 큰 변화가 있는지를 담당자를 통해 파악합니다.
  21. 또한 어떤 이슈유형이 많이 발생하는지 등을 파악하합니다.
  22. 이런 현황 파악 이후 합당한 솔루션을 제공하는데요. 특정항목에 대해 오류가 많거나 개선이 잘 안되고 있는 항목이 있으면 개선을 유도하기도 하거나 시스템 저장된 이슈 리포트를 재확인하도록 요청하며 해결 방법을 찾기 어렵다면 접근성 전문가가 나서서 직접 연구하여 해결책을 제시해 주기도 합니다. 또한 접근성에 대한 이해가 부족하다고 판단되면 직무별 세분화된 맞춤 교육을 실시하기도 합니다.
  23. 하지만 이렇게만 데이터를 활용하고 묵혀두기에는 데이터가 너무 가치 있다고 판단되어 접근성 준수여부를 체크하는 수준에서 벗어나 더 넓은 의미의 접근성으로 개선하기 위해 필요한 분석결과를 제공해야 한다고 생각하게 되었습니다.
  24. 그래서 좀 더 다른 측면에서 데이터를 분석하는 방법을 연구해 보았습니다.
  25. 그 첫번째가 키워드 분석을 통한 서비스 분야 파악 이었습니다. HTML 코드 속에는 무수히 많은 키워드 들이 존재하고 서비스의 성격을 잘 대변하고 있어야 합니다. 간단하게 분석해보면 어떤 키워드들이 자주 등장하고 이런 키워드가 서비스 성격을 잘 대변하고 있는지 분석이 가능해 집니다. 예를 들어 쇼핑관련 단어들이 많이 존재한다면 이것은 쇼핑사이트야 라고 추측이 가능해지고 관련이 없는 단어들은 많이 존재한다면 이 것은 검색엔진최적화 측면에서 잘못된 정보를 검색엔진에 전달할 수 있으니 이를 개선할 수 있도록 사이트별 키워드 목록을 제공하는 것입니다. 물론 키워드를 추출하기 위해선 분야별 단어 사전구축이 필요입니다. 쉽지 않은 문제일 수 있지만 불가능한것은 아닌 것 같습니다.
  26. 두번째, 디자인 측면에서 사이트에 사용된 컬러 목록을 CSS 코드 조각들에서 추출할 수 있는데요. 이 데이터는 기본적으로 명도대비를 측정하는데 사용되고, 컬러 코드별 사용빈도순으로 정렬해서 사이트개발 전에 디자인에서 정의했던 브랜딩 가이드의 컬러 스키마와 비교가 가능해지며 컬러사용이 적절한지 브랜드 아이텐티티를 해치는 컬러는 없는지도 확인 할 수 있습니다. 또한 비슷한 컬러 끼리는 묶어서 하나의 컬러로 대체 할 수 있는지 검토하여 CSS 코드 리펙토링 자료로 활용 할 수 있습니다. 보시는 캡쳐 이미지는 Colorfy 라는 사이트에 m.naver.com의 CSS 코드를 입력하여 확인한 결과입니다.
  27. 세번째, 요즘은 또 반응형이다 머다 해서 다양한 스크린 사이즈와 디바이스 대응에도 관심이 많아 졌는데요. CSS 에 선언된 미디어 쿼리를 분석해보면 이사이트가 어떤 스크린 사이즈까지 커버하고 스크린 사이즈에 따라 요소를 재배치 하는 지 파악할 수 있어 반응형 웹 개선 전략에도 활용할 수 있습니다. 보시는 캡쳐 이미지는 크롬브라우저의 확장 프로그램 Responsive Inspector로 확인한 m.naver.com의 미디어 쿼리의 브레이크 포인트 값을 시각화 한 것이며 클릭 시 브라우저가 리사이즈 되면서 반응하는 툴입니다.
  28. 네번째, 코드 브라우저 호환성 이슈 검출입니다. 개발자가 어련히 잘아서 하겠지만 사이트 접근에 방해가 되는 잠재적 이슈는 여전히 존재합니다. 아직 구 버전의 브라우저가 HTML 5 시맨틱 테그를 호환하지 않는 부분과 마이크로소프트의 extensions Methods를 사용해서 스크립트 오류를 유발시키거나 CSS속성 중 Vendor 전용속성을 사용해 같은 사용자 경험을 제공하지 않는 많은 이슈들을 추출하고 리포팅하는 것입니다. 물론 여기에 이미 호환이 되도록 다양한 메소드나 속성을 사용하여 해결했겠지만 이걸 가시화하여 참고하고 이슈 브라우저의 변화에 대응이 용이하도록 하는 것입니다.
  29. 다섯번째, URL의 단계를 파악하여 분리해보면 파라미터가 많거나 디렉터리 접근단계가 너무 깊어 URL을 브라우저에 직접입력하여 접근하는 것이 용이하지 않은 경우도 파악할 수 있습니다. 네이버 한 서비스의 예인데요. URL만 봐서는 어떤 서비스인지 잘모르시겠죠? 잘 살펴 보면 요소들이 의미가 중복됨을 추측할 수 있으며, 기능 중심의 URL 형태를 갖추고 있어 사용자가 인식이 용이하지 않아 보입니다. 이런 부분도 사용자 접근이 용이한 형태로 제안하자면 아래와 같이 제시될 수 있습니다. 물론 URL를 조정하기 위해 Server side의 기술적인 이슈들이 존재할 수 있죠. 뭐 이건 개발자에 맏겨 분석하도록 하고 개선하는 것이 최선의 방법이겠습니다.
  30. 마지막으로 알지만 개선하기 쉽지 않은 부분이 바로 성능입니다. 성능 부분은 기술의 발달로 더 많은 정보를 쉽게 파악할 수 있는데요. 특히 저희가 이부분에 대해 관심을 가지고 많은 연구를 하고 있습니다. 그중 W3C 표준 Navigation Timing API 에 window.performance 객체의 프로퍼티로 접근하면 사용자가 어떤 네트웍 과정과 브라우저에 화면을 출력하는 과정에 시간이 소요되었는지를 확인 할 수 있으며. 심지어 크롬 브라우저는 자바스크립트 메모리 사용에 대한 데이터까지 제공해줍니다. 캡쳐 이미지 처럼 브라우저 제공하는 자바스크립트 콘솔에서 window.performance를 실행해서 살펴보는 것만으로도 성능 측면에서 많은 정보를 쉽게 얻어 저장하고 모니터링 할 수 있습니다.
  31. 이 처럼 다양한 측면에서 분석가능한 정보들은 또다시 자동화 및 수동으로 분석이 가능합니다. 물론 그 사이에 세미오토가 존재 할 수도 있겠지만요. 제가 보여 예로 보여 드린 부분은 일부에 불과합니다. 이런 것들이 접근성 데이터의 분석결과로 채워질 때 좀 더 다양한 측면에서 접근성 개선이 가능해 지겠습니다.
  32. 이런 다양한 분석결과를 구체적으로 어디에 활용할 수 있는 건가요?
  33. 마케팅 측면이 강하겠지만 “SEO 최적화”에 서비스에서 추출한 키워드를 사용할 수 도 있겠구요, “브랜드 아이덴티티 강화”를 위해 추출한 컬러패턴을 활용할 수 있습니다. “코드 리팩토링”에는 코드의 호환성을 확인해서 개선할 수 있으며. “성능 최적화”측면에서 많은 정보를 제공하고 개선할 수 있습니다. “사용성 개선”은 이런 모든 것들이 개선되면 자연 스럽게 따라 개선 되겠습니다.
  34. 그런데 이런 분석이 접근성과 무슨 관련이 있나요? 라고 질문을 던질 수 있겠는데요.
  35. 직접적인 관련이 없을 수 있습니다. 단지, 좁은 의미의 접근성에서만요
  36. 하지만 좀 더 넓은 의미로 접근성을 생각해보면?
  37. 모든 사용자는 정보와 기능에 동등하게 뿐만아니라 편리하고 빠르게 접근할 수 있어여 합니다. 이것이 진정한 유니버설 즉 보편적인 웹 접근성 아니겠습니까?
  38. 감사합니다.