아날로그 인시던트 스토리 맵 캐비닛: 복잡계에서 실패는 실제로 어떻게 확산되는가

복잡한 시스템—예를 들어 전력 계통, 대규모 IT 인프라, 핵심 산업 네트워크—에서 무언가 잘못되면, 우리는 종종 단 하나의 “루트 원인(root cause)”과 깔끔한 선형 사건 흐름이 있었던 것처럼 이야기하곤 합니다. 하지만 그런 이야기는 거의 언제나 공손한 허구에 가깝습니다.

현실에서 실패는 훨씬 더 지저분하고 다단계적인 서사로 전개됩니다. 오해, 사소한 일탈, 기술적 결함, 자동화의 특이점, 조직 차원의 블라인드 스폿이 서로 맞물리며 벌어지죠. 퍼콜레이션(percolation)이나 전염(epidemic) 모델처럼 전통적인 연쇄 실패(cascading failure) 모델은 이런 풍부한 사회기술적 현실을 제대로 포착하지 못합니다.

여기서 등장하는 것이 **아날로그 인시던트 스토리 맵 캐비닛(Analog Incident Story Map Cabinet)**입니다. 이 개념과 방법은 인시던트 대응을 ‘지도 제작(cartography)’처럼 다룹니다. 단순한 실패 트리(failure tree)나 추상적인 전염 모델에 의존하는 대신, 실패가 사람·프로세스·기술 전반에 걸쳐 시간에 따라 실제로 어떻게 확산되는지를 “지도처럼” 그려냅니다.

이 접근법은 **디자인 사이언스 리서치(Design Science Research, DSR)**에 기반하며, 구조화된 분석, 물리적 시각화, 표준 기반 플레이북을 결합하면서도 인시던트의 복잡하고 혼란스러운 인간적 측면을 정면으로 받아들입니다.

전염 메타포에서 인시던트 지도 제작으로

수년간 연구자들은 특히 전력 전송망 같은 네트워크에서 연쇄 실패를 설명하기 위해 **퍼콜레이션(percolation)**과 전염(epidemic) 모델의 아이디어를 빌려왔습니다. 이런 모델은 실패가 바이러스처럼 퍼진다고 가정합니다. 하나의 노드가 이웃 노드를 감염시키고, 그 노드가 또 다른 노드를 감염시키는 식입니다.

이 모델들은 유용하지만, 어디까지나 일정 부분까지만입니다.

이들은 다음과 같은 요소를 제대로 다루지 못합니다.

인간의 의사결정 (압박 속에서 일하는 디스패처, 운전원, 엔지니어)
조직 역학 (정책, 인센티브, 커뮤니케이션 패턴)
도구와 자동화의 특성 (제어 시스템, 알람, 대시보드)

실제 인시던트에서는 매 순간마다 사람이 무엇을 보고, 어떻게 이해하며, 어떤 결정을 내렸는지가 실패의 확산 양상을 크게 좌우합니다. 동일한 기술적 결함이라도, 사회적·조직적 맥락에 따라 사소한 잡음으로 끝날 수도 있고, 전면적인 위기로 번질 수도 있습니다.

아날로그 인시던트 스토리 맵 캐비닛은 연쇄 인시던트를 단일 실패에서 파생된 “도미노 현상”으로 보는 대신, 상호작용하는 사회기술적 요소들로부터 발생하는 다단계(systemic) 사건으로 재구성합니다.

아날로그 인시던트 스토리 맵 캐비닛이란 무엇인가?

큰 물리적 캐비닛 안에 여러 개의 슬라이딩 서랍이 들어 있다고 상상해 보십시오.

각 서랍은 하나의 인시던트에 대한 **스토리 맵(story map)**입니다. 사건 타임라인, 의사결정, 시스템 상태, 커뮤니케이션, 개입 조치들이 시간 순으로 정리되어 있습니다. 겉보기에는 “아날로그” 표현이지만, 그 바탕에는 고도로 구조화된 데이터와 분석이 있습니다.

이 캐비닛은 일종의 **실패 지도 아카이브(cartographic archive of failures)**가 됩니다.

서랍 하나 = 하나의 인시던트
하나의 인시던트 = 실패가 어떻게 전파되었는지에 대한 서사형 지도
여러 서랍에 걸쳐 = 인시던트가 전개되는 전형적인 패턴과 아키타입(archetype) 추출

이는 단순한 은유를 넘어서는 개념입니다. 이것은 디자인 사이언스 리서치(DSR) 프로세스에서 만들어진 **디자인 아티팩트(design artifact)**이며, 그 과정은 다음과 같습니다.

실제 세계의 문제를 명확히 정의합니다. (연쇄 실패에 대한 잘못된 멘탈 모델)
이 문제를 해결하기 위한 아티팩트를 설계합니다. (스토리 맵 캐비닛과 그 방법론)
실제 인시던트와 운전원/운영자들과 함께 이 아티팩트를 평가·검증합니다.

그 결과, 단순한 데이터 포인트가 아니라 인시던트 서사를 눈에 보이게 비교할 수 있는 구체적인 도구가 생깁니다.

여섯 가지 반복되는 인시던트 아키타입

여러 인시던트를 체계적으로 매핑해 보면, 실패가 확산되는 양상에서 여섯 가지 반복되는 인시던트 아키타입—즉, 공통 패턴—을 발견할 수 있습니다.

정확한 명칭과 세부 내용은 전력 전송, IT 운영 등 적용 도메인에 따라 달라질 수 있지만, 전형적으로 다음과 같은 패턴을 포착합니다.

서서히 쌓이는 드리프트(Slow-Burn Drift)
사소한 일탈이 오랫동안 눈에 띄지 않다가, 어느 순간 임계치를 넘어서면서 문제가 표면화됩니다.
알람 폭주(Alarm Storm Overload)
너무 많은 알람과 경보로 인해 운전원이 둔감해져, 정말 중요한 신호를 놓치게 됩니다.
숨겨진 의존성 연쇄(Hidden Dependency Cascade)
겉보기에 고립된 듯 보였던 장애가 실제로는 깊고 알려지지 않은 의존 관계를 드러내며 연쇄 실패를 촉발합니다.
관제실(Co ntrol Room) 협조 붕괴(Control Room Coordination Breakdown)
오해와 서로 다른 멘탈 모델로 인해, 원래는 관리 가능한 사건이 증폭되며 악화됩니다.
자동화의 역습(Automation Surprise)
자동화 시스템이 설계대로 동작하지만, 운전원이 ‘예상한 방식’과 달라 오히려 혼란과 실패를 야기합니다.
복구가 부른 실패(Recovery-Induced Failure)
선의의 복구 조치가 시스템의 다른 곳에서 새로운 문제를 일으킵니다.

이러한 아키타입은 사후에 붙이는 단순한 라벨이 아닙니다. 실제로는 **실천 가능한 템플릿(actionable templates)**으로 작동합니다. 이를 통해 다음을 지원합니다.

전개 중인 인시던트가 어느 패턴을 닮아가는지 조기에 인지
어떤 종류의 개입이 도움이 될지(혹은 해를 끼칠지)에 대한 판단
교육, 훈련, 리허설 시나리오 설계

매 인시던트마다 바퀴를 다시 발명하는 대신, 팀은 이렇게 물을 수 있습니다. “지금 우리는 어떤 아키타입 안에 있는가?” 그리고 “이 패턴에 대해 플레이북은 무엇을 제안하는가?”

NIST에 정렬된 구조화된 인시던트 대응 플레이북

아날로그 인시던트 스토리 맵 캐비닛은 단순히 이야기를 잘하는 도구가 아닙니다. 이는 **구조화된 인시던트 대응 플레이북(incident-response playbook)**과 긴밀하게 연결되어 있습니다.

이 플레이북은 NIST 가이드라인(예: NIST “Computer Security Incident Handling Guide”, SP 800-61 및 관련 프레임워크)과 정렬되어 있어 다음과 같은 특성을 갖습니다.

Preparation(준비), Detection & Analysis(탐지 및 분석), Containment(격리), Eradication(제거), Recovery(복구), Post-Incident Activity(사후 활동) 등 익숙한 단계 구분 사용
인시던트 대응 과정에서의 역할과 책임(Role & Responsibility) 정의
증거 기반 의사결정(Evidence-based decision-making) 장려

이 접근법이 더 나아가는 지점은, 이 플레이북을 여섯 가지 인시던트 아키타입에 맞춰 정교하게 튜닝한다는 점입니다. 각 아키타입에 대해 플레이북은 다음을 정의합니다.

**조기 경고 신호(Early warning signs)**와 지표
예상되는 사회기술적 상호작용 (누가 누구와, 어떤 채널로 소통해야 하는지)
권장 개입 조치 (기술적 액션, 커뮤니케이션 단계, 에스컬레이션 경로)
과거 인시던트에서 반복 관찰된 주요 함정과 실수 패턴(Known pitfalls)

NIST와의 정렬은 표준화와 정당성을 제공하고, 아키타입 기반 구조는 실제 운영 현장에서 실용적인 사용성을 보장합니다.

실패를 바라보는 깊이 있는 사회기술적 관점

아날로그 인시던트 스토리 맵 캐비닛의 핵심에는 사회기술적(sociotechnical) 관점이 있습니다.

이는 곧 다음을 의미합니다.

실패는 순수하게 기술적인 사건이 아닙니다.
실패는 사람, 프로세스, 기술 간 상호작용에서 발생합니다.

스토리 맵은 특히 다음을 부각합니다.

어떤 정보가, 언제, 누구에게 제공되었는가
절차와 규정이 의사결정을 어떻게 형성하거나 제약했는가
도구와 인터페이스가 신호를 증폭하거나 약화시킨 지점은 어디인가
비공식적인 우회(workaround)가 어떻게 공식 프로세스에서 이탈했는가

이 관점은 “인적 오류(human error)”나 “시스템 결함”에 책임을 떠넘기는 대신, **당시 맥락에서 보면 인간의 결정이 어떻게 ‘말이 되었는지’**를 보여줍니다. 그리고 그 맥락이 설계 선택, 조직 문화, 자동화 구조에 의해 어떻게 형성되는지를 드러냅니다.

이 관점은 특히 전력 계통 같은 연쇄 인시던트를 이해하는 데 매우 중요합니다. 이런 시스템에서는:

운전원이 고위험·시간 민감한 결정을 내려야 하고
시스템 상태를 완전히 관측할 수 없으며
도구와 알람이 도움만 주는 게 아니라 때로는 혼란을 키우기도 하기 때문입니다.

모든 것을 기록하기: 위기에서 학습으로

이 접근법의 핵심 통찰 중 하나는 인시던트 동안의 모든 행동은 기록될 수 있고, 다시 돌아가서 재검토할 수 있다는 점입니다.

운전원의 명령(Operator commands)
시스템의 응답(System responses)
커뮤니케이션 내용(정책과 프라이버시가 허용하는 범위 내에서)
사건의 시점과 순서

이러한 로그들은 그대로 인시던트 스토리 맵의 재료가 됩니다.

이를 통해 얻게 되는 이점은 다음과 같습니다.

사후 인사이트(Post-Incident Insight)
팀은 인시던트를 서사 형태로 재구성할 수 있습니다. 무엇이, 언제, 왜 그렇게 보였고, 왜 그런 결정이 ‘말이 되었는지’, 그리고 맥락이 어떻게 변화해 갔는지 살펴볼 수 있습니다.
교육과 시뮬레이션(Training & Simulation)
실제 인시던트는 교육 시나리오로 재활용됩니다. 신규 운전원은 과거 스토리 맵을 따라가며, 유사한 패턴이 어떻게 재등장하는지 학습할 수 있습니다.
이해관계자 커뮤니케이션(Stakeholder Communication)
경영진, 규제 기관, 외부 이해관계자는 과도한 비난이나 단순화를 피하면서도, 시각적으로 명확하고 구조화된 설명을 받을 수 있습니다.
디자인 피드백 루프(Design Feedback Loop)
스토리 맵에서 얻은 통찰은 도구, 프로세스, 조직 구조를 다시 설계하는 데 직접적인 피드백으로 활용됩니다.

이렇게 인시던트 대응은 한 번 불 끄고 끝나는 소방전이 아니라, 지속적인 학습 사이클로 전환됩니다.

왜 전통적인 연쇄 실패 모델은 한계가 있는가

퍼콜레이션과 전염 모델은 실패를 연결된 노드 사이를 무작위로 뛰어다니는 감염처럼 취급합니다.

하지만 복잡한 사회기술 시스템에서는 다음과 같은 요소들을 놓칩니다.

조건부 행위(Conditional behavior): 특정 절차가 지켜지거나 무시될 때만 실패가 확산되는 경우
운전원의 적응 행동(Operator adaptation): 인간이 임기응변으로 보정·보완하다가 새로운 실패 경로를 만들어 내는 경우
정책과 규제(Policy & Regulation): 어떤 행동이 애초에 고려 가능한지 여부를 규정하는 룰과 법규
도구 매개 인지(Tool-mediated perception): 대시보드, 알람, 인터페이스가 무엇을 보이게 하고, 무엇을 가리며, 해석을 어떻게 유도하는지

예를 들어 전력 전송(power transmission) 분야에서 연쇄 인시던트는, 추상적인 전염 과정이 아니라 다단계(systemic) 사건으로 이해하는 편이 낫습니다.

초기에 나타나는 기술적 편차
현장에서의 국지적 보정과 우회 조치
점점 좁아지는 운전 여유(margin)의 변화
여러 팀 사이의 상이한 멘탈 모델
최종 단계에서 전 계통 수준 제약이 갑자기 작동하기 시작하는 순간

아날로그 인시던트 스토리 맵 캐비닛은 이 다단계 현실을, 단순한 전염식 그래프가 아닌 구조화되고 분석 가능한 형태로 포착합니다.

아티팩트에서 실천으로: 왜 중요한가

아날로그 인시던트 스토리 맵 캐비닛의 가치는 개념적 수준에 머무르지 않습니다. 이는 다음을 제공합니다.

모두가 공유할 수 있는 이해를 위한 구체적 아티팩트 (캐비닛과 그 안의 맵)
반복해서 등장하는 인시던트 아키타입을 인식하기 위한 프레임워크
이 아키타입에 맞춰 설계된, 표준 정렬 플레이북(standards-aligned playbook)
원시 로그(raw logs)를 구조화된 서사와 지속적인 조직 기억(organizational memory)으로 전환하는 방법론(method)

중요 인프라나 복잡한 디지털 시스템을 운영하는 조직은 이를 통해 다음과 같은 효과를 기대할 수 있습니다.

인시던트 동안의 상황 인식(situational awareness) 향상
동일한 실수가 반복될 가능성 감소
교육 및 온보딩(온보딩) 효율성 향상
규제 기관 및 이해관계자와의 투명한 커뮤니케이션 지원

궁극적으로, 이 접근법은 실패를 고립된 예외 사건이 아니라 풍경 위의 패턴으로 보게 만듭니다.

결론: 더 나은 실패 지도를 그리기 위하여

복잡한 시스템에서 인시던트는 완전히 제거될 수 없습니다. 그러나 그 인시던트가 어떻게 전개되는지 이해하는 능력은 훨씬 더 향상시킬 수 있습니다.

아날로그 인시던트 스토리 맵 캐비닛은 다음을 위한 새로운 길을 제시합니다.

실패가 실제로 어떻게 전파되는지 시각화하고
반복해서 등장하는 인시던트 아키타입을 인식하며
NIST와 같은 견고한 표준에 대응 행동을 정렬하고
실제 작업 조건을 존중하는 사회기술적 관점을 수용하는 것

단일 루트 원인을 찾는 데 집착하는 대신, 우리는 더 좋은 지도를 만들 수 있습니다. 위기 상황을 실시간으로 항해하고, 그 이후에 학습을 극대화할 수 있도록 도와주는 지도 말입니다.

복잡성이 점점 커지는 세계에서, 이런 인시던트 지도 제작(incident cartography)에 투자하는 조직은 위기에 더 빨리 대응하고, 더 영리하게 복구하며, 매번의 실패로부터 더 깊이 배우는 조직이 될 것입니다.