Keystroke-Level Model (KLM)

개요

Keystroke-Level Model(KLM)은 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)에서 사용자가 수행하는 작업의 시간을 예측하기 위해 고안된 예측적 모델입니다. GUI 환경에서 마우스 클릭, 키 입력, 메뉴 선택 등 다양한 UI 작업을 기본 단위(action primitive)로 분해하여 각각의 수행 시간을 합산함으로써 전체 작업 소요 시간을 정량화할 수 있습니다. HCI, UX 디자인, 사용성 평가 등 다양한 분야에서 실무적 분석 도구로 활용됩니다.

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1. 개념 및 정의

항목	설명
정의	인간이 GUI 작업을 수행할 때의 행동을 세부 단위(키 입력, 클릭 등)로 분해하여 시간 예측 모델을 구성하는 HCI 예측 기법
기반 모델	Card, Moran, & Newell의 GOMS(Goals, Operators, Methods, Selection Rules) 모델의 하위 집합
주요 목적	사용자 행동의 수행 시간 예측 및 UI 효율성 비교

KLM은 실측 없이도 UI 디자인 변경 전후의 작업 효율을 이론적으로 비교할 수 있습니다.

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2. 기본 단위 동작 및 시간값

동작	설명	평균 시간 (초)
K (Keystroke)	키보드 키 1개 입력	0.2 ~ 1.2
P (Pointing)	마우스로 목표 지점 클릭	1.1
H (Homing)	손 이동 (키보드 ↔ 마우스)	0.4
M (Mental preparation)	사용자 사고/결정 시간	1.35
R (Response time)	시스템 응답 대기	환경에 따라 다양

이 시간값은 사용자 숙련도, 장비, 작업 맥락에 따라 보정 가능합니다.

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3. KLM 작성 절차

단계	설명	예시
작업 시나리오 정의	사용자가 수행할 대표 작업 정의	로그인, 검색, 저장 등
동작 단위 분해	작업을 primitive 단위로 나열	K → H → P → K → K ...
시간값 적용	각 동작에 시간 할당	합산하여 총 작업 시간 계산
대안 비교	UI A vs. UI B 효율성 비교	입력 필드 수, 버튼 위치 변화

디자인 시안 간의 효율성 차이를 정량화하여 설득력 있는 개선안을 제시할 수 있습니다.

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4. 활용 사례

분야	활용 사례	효과
UI/UX 디자인	검색창 자동완성 도입 전후 비교	입력 횟수 감소 → 평균 수행시간 단축
업무 시스템 개선	재고 등록 UI 개선	포인트 수 감소 → 작업 시간 22% 절감
교육 소프트웨어 분석	키보드 학습 단계별 동작 모델링	초급자 대비 숙련자 M 키 수 감소 관찰

KLM은 반복성과 정량성을 기반으로 설계 변경의 타당성을 제시할 수 있습니다.

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5. 장점과 한계

항목	장점	한계
정량적 예측	시간 단위 비교로 설계 개선 정당성 확보	학습 곡선, 감성 반응 등은 미반영
실험 전 분석 가능	사용자 테스트 전 설계 대안 검토	실제 사용자 반응과 오차 발생 가능
간결한 모델	수식 없이 엑셀 등으로 계산 가능	복잡한 시나리오 구성은 제한적

Fitts' Law, Hick-Hyman Law 등과 함께 보완적으로 사용하는 것이 효과적입니다.

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6. 결론

Keystroke-Level Model은 UI 구성과 작업 흐름을 정량적으로 분석하고 예측할 수 있는 강력한 HCI 도구입니다. 실험 없이도 다양한 UI 시나리오 간 효율성을 비교하고, UX 설계의 합리적 개선 근거를 제시할 수 있습니다. 특히 반복성 높은 업무 환경, 입력 중심 애플리케이션, ERP 시스템 등에서 설계 개선 효과를 정량화할 때 유용하게 활용됩니다.