접근성 도구들이 다이어그램을 인식하지 못하는 이유

(dev.to)

자동화된 접근성 도구가 놓치기 쉬운 다이어그램 내 인터랙션 오류를 분석하며, 단순한 마크업 검사를 넘어 키보드 접근성과 시맨틱 구조를 확보하는 것이 웹 크롤러와 LLM 에이전트의 데이터 이해도를 높이는 핵심임을 강조합니다.

이 글의 핵심 포인트

1Lighthouse 점수가 98%임에도 불구하고 키보드 사용자는 다이어그램 노드에 전혀 접근할 수 없는 심각한 결함 발견
2자동화 도구(WAVE, ESLint)는 마크업 오류는 잡아내지만, 마우스 호버에만 존재하는 인터랙션은 감지하지 못함
3LLM(Claude) 리뷰를 통해 코드 레벨의 구체적인 접근성 문제(auto-focus, pointerdown 핸들러 등)를 식별 가능
4role="tree"와 role="treeitem" 적용을 통해 단순 그래픽을 계층적 구조로 변환하여 스크린 리더 가독성 개선
5웹 접근성 개선은 웹 크롤러와 LLM 에이전트가 스크린샷이 아닌 구조화된 데이터를 읽을 수 있게 하는 핵심 요소

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

접근성 개선은 단순히 장애인을 위한 기능이 아니라, 웹 크롤러와 LLM 에이전트가 웹 페이지의 구조를 정확히 파악하게 하여 데이터 가독성을 높이는 기술적 자산이기 때문입니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

최근 웹 애플리케이션이 복잡한 대시보드와 다이어그램 형태의 인터랙티브 UI로 진화하면서, 기존의 정적 마크업 검사 방식으로는 잡아낼 수 없는 동적 접근성 문제가 대두되고 있습니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

개발팀은 자동화된 린트(Lint)나 Lighthouse 점수에 안주하지 말고, 실제 키보드 내비게이션과 인터랙션 중심의 테스트 프로세스를 제품 개발 생명주기(SDLC)에 통합해야 합니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

글로벌 확장을 목표로 하는 한국 스타트업은 웹 접근성 준수를 단순한 규제 대응이 아닌, AI 에이전트 친화적인(AI-ready) 구조를 구축하여 검색 엔진 최적화(SEO)와 데이터 경쟁력을 확보하는 전략으로 활용해야 합니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

많은 개발자와 창업자들이 'Lighthouse 점수 90점 이상'이라는 지표를 보고 접근성 문제를 해결했다고 착각하곤 합니다. 하지만 이 기사가 보여주듯, 도구가 체크할 수 있는 영역은 마크업의 문법적 오류에 국한될 뿐, 사용자의 실제 인터랙션 흐름(Interaction Flow)까지 보장하지는 않습니다. 특히 마우스 호버 시에만 나타나는 버튼이나 드래그 앤 드롭 기능은 자동화 도구의 눈을 피하는 대표적인 '접근성 사각지대'입니다.

창업자 관점에서 이는 제품의 품질 관리(QA) 프로세스에 대한 근본적인 질문을 던집니다. 단순히 '기능이 작동하는가'를 넘어 '모든 사용자가 의도된 경로로 기능에 도달할 수 있는가'를 검증해야 합니다. 접근성 개선을 위해 도입한 role="tree"와 같은 시맨틱 마크업은 결국 AI 에이전트가 우리 서비스의 데이터를 구조적으로 이해하게 만드는 기반이 됩니다. 따라서 접근성 투자는 단순한 사회적 책임이 아니라, AI 시대의 데이터 가독성을 높이기 위한 전략적 인프라 투자로 인식되어야 합니다.

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