FSRS vs SM-2: 2026년에 더 나은 간격 반복 알고리즘은?

FSRS vs SM-2를 비교할 때 짧게 답하면 이렇습니다. FSRS는 대부분의 장기 학습자에게 더 정확하고 적응형인 알고리즘이고, SM-2는 작은 덱을 쓰거나 예측 가능한 휴리스틱을 선호하는 사용자에게 여전히 간단하고 검증된 선택지입니다.

두 알고리즘 모두 플래시카드 복습 일정을 잡지만, 예측 방식은 근본적으로 다릅니다. FSRS는 개인의 복습 기록으로 학습한 머신러닝 기억 모델을 사용합니다. SM-2는 1987년 이후 거의 바뀌지 않은 고정된 곱셈 규칙에 의존합니다. 이 차이는 덱이 수백 장을 넘어설 때 실제로 의미가 생깁니다.

이 가이드에서는 각 알고리즘이 어떻게 작동하는지, FSRS가 앞서는 지점은 어디인지, SM-2가 여전히 합리적인 경우는 언제인지, 그리고 자신의 학습 방식에 맞는 스케줄러를 고르는 방법을 정리합니다.

FSRS란 무엇인가요?

FSRS는 Free Spaced Repetition Scheduler의 약자입니다. 2022년 Jarrett Ye(L-M-Sherlock)가 공개한 오픈소스 간격 반복 알고리즘입니다. FSRS는 DSR 기억 모델을 기반으로 합니다. 난이도(Difficulty), 안정성(Stability), 인출 가능성(Retrievability)입니다.

복습할 때마다 FSRS는 해당 카드의 난이도와 안정성 값을 갱신합니다. 그다음 카드를 다시 보는 바로 그 순간에 인출 가능성이 설정한 목표 유지율에 도달하도록 다음 복습 시점을 잡습니다. 목표 유지율은 보통 90–92%입니다.

FSRS는 Anki 23.10 버전부터 통합되었고, 최근 릴리스에서는 새 덱의 기본 스케줄러입니다. Deckbase, Mochi, RemNote 같은 앱도 자체적으로 FSRS를 사용합니다.

SM-2란 무엇인가요?

SM-2는 Piotr Wozniak이 개발해 1987년에 발표한 SuperMemo-2 알고리즘입니다. Anki가 이 알고리즘을 변형해 수년간 기본 스케줄러로 사용하면서 유명해졌습니다.

SM-2는 이즈 팩터(ease factor) 라는 단일 값으로 동작합니다. 카드를 평가할 때마다 현재 간격에 이즈 팩터를 곱해 다음 간격을 계산합니다. '어려움'으로 평가하면 이즈 팩터가 내려가고, '쉬움'으로 평가하면 올라갑니다.

이 알고리즘은 단순하고 견고합니다. 수백만 명의 학습자가 어휘, 의학 지식, 법 조문, 기술 개념을 외우는 데 도움을 받았습니다. 다만 기억을 직접 모델링하지는 않습니다. 이즈 팩터 외에는 개인의 망각 곡선에 적응하지 않는 고정 규칙을 사용합니다.

FSRS vs SM-2: 나란히 비교

실용적으로 가장 큰 차이는 개인화입니다. SM-2는 모든 사용자에게 같은 공식을 적용합니다. FSRS는 실제 평가 기록에서 학습해 내 기억에 맞게 간격을 최적화합니다.

예측 정확도: 벤치마크가 말하는 것

가장 많이 인용되는 비교는 Expertium 벤치마크입니다. 7억 건이 넘는 Anki 복습 기록으로 스케줄러를 평가했습니다.

숫자가 낮을수록 카드를 기억할지 잊을지를 더 잘 예측한다는 뜻입니다. FSRS-5는 SM-2보다 예측 오차를 약 3분의 2 줄입니다. 실제 학습에서는 예상치 못한 망각이 줄고, 이미 아는 내용을 불필요하게 다시 복습하는 일도 줄어듭니다.

FSRS가 더 나은 경우

FSRS는 다음과 같은 학습자에게 유리합니다.

• 500장 이상의 카드가 있는 덱을 운영한다
• 며칠이 아니라 몇 달, 몇 년 단위로 공부한다
• 명시적인 유지율 목표를 설정하고 싶다
• 같은 덱에 쉬운 자료와 어려운 자료를 섞어 공부한다
• 파라미터 최적화에 쓸 1,000건 이상의 복습 기록이 이미 있다
• 회상률을 유지하면서 하루 복습 시간을 최소화하고 싶다

의대생, 어학 학습자, 자격증 준비생이 가장 큰 효과를 보는 경우가 많습니다. 학습 기간이 길고 카드 라이브러리가 크기 때문입니다.

SM-2가 여전히 합리적인 경우

SM-2도 여전히 좋은 선택입니다. 다음과 같은 경우라면요.

• 작은 덱이나 단기 덱(500장 미만)을 운영한다
• 간격 반복이 처음이라 단순한 스케줄러를 원한다
• 알고리즘 최적화보다 예측 가능한 수동 제어를 선호한다
• 이미 잘 돌아가는 기존 Anki 설정이 있다
• FSRS가 학습할 만큼의 복습 기록이 아직 없다

SM-2가 고장 난 것은 아닙니다. 많은 사용자에게 SM-2와 FSRS의 차이는 카드 품질, 꾸준함, 솔직한 자기 평가가 만드는 차이보다 작습니다.

SM-2에서 FSRS로 전환하는 방법

Anki 23.10 이상에서:

1. 덱을 열고 옵션(Options) 을 클릭합니다.
2. 고급(Advanced) 섹션으로 스크롤합니다.
3. FSRS를 활성화합니다.
4. 목표 유지율(desired retention) 을 설정합니다(90–92%부터 시작).
5. 최적화(Optimize) 를 클릭해 복습 기록에 파라미터를 맞춥니다.

전환은 기존 데이터를 건드리지 않습니다. 카드와 복습 기록은 그대로 남고, 앞으로의 간격만 다르게 계산됩니다.

Deckbase에서는 FSRS가 기본 내장 스케줄러입니다. 켜고 끄는 옵션이 없고, 모든 복습이 자동으로 FSRS를 사용합니다. APKG로 Anki 덱을 가져오면 카드는 넘어오지만 스케줄링 기록은 넘어오지 않습니다. 첫날부터 FSRS 간격으로 새로 시작합니다.

실전 14일 테스트

어떤 알고리즘을 써야 할지 확실하지 않다면 2주 실험을 해보세요.

1. 카드 200장 이상이 있는 활성 덱 하나를 고릅니다.
2. FSRS를 켜고 유지율을 90%로 설정합니다.
3. 14일 동안 하루 복습 시간, 완료율, 망각 횟수를 기록합니다.
4. SM-2로 보낸 지난 2주와 비교합니다.
5. 이론이 아니라 결과를 보고 결정합니다.

이 테스트를 끝까지 해보는 대부분의 사용자는 FSRS를 계속 씁니다. 하루 복습량이 줄고 유지율은 안정적으로 유지되기 때문입니다.

자주 묻는 질문

FSRS가 SM-2보다 좋은가요?

카드가 많은 장기 학습자에게는 대체로 그렇습니다. FSRS는 망각을 더 정확히 예측하고, 같은 유지율에서 복습량을 20–30% 줄일 수 있습니다. SM-2는 작은 덱을 쓰거나 단순함을 선호하는 사용자에게 여전히 충분합니다.

복습 기록이 별로 없어도 FSRS가 작동하나요?

FSRS는 최적화에 필요한 데이터가 쌓일 때까지 기본 파라미터를 사용합니다. 개인화된 파라미터가 신뢰할 만해지려면 보통 1,000건 정도의 복습 기록이 필요합니다. 그 전까지도 FSRS는 대부분의 사용자에게 최소한 SM-2와 비슷한 성능을 냅니다.

FSRS에서 다시 SM-2로 되돌릴 수 있나요?

네. Anki에서는 덱 옵션에서 FSRS를 끄고 SM-2로 돌아갈 수 있습니다. 앞으로의 간격은 SM-2 방식으로 계산되지만, 지난 복습 기록은 그대로 보존됩니다.

Deckbase는 FSRS를 쓰나요, SM-2를 쓰나요?

Deckbase는 FSRS를 기본 핵심 스케줄러로 사용합니다. SM-2 옵션은 없습니다. 덕분에 앱이 단순하게 유지되고, 모든 사용자가 별도 설정 없이 최신 유지율 예측의 혜택을 누릴 수 있습니다.

목표 유지율은 얼마로 설정해야 하나요?

**90–92%**부터 시작하세요. 목표를 낮추면 복습량이 줄지만 망각이 늘어납니다. 높이면 회상률은 좋아지지만 매일 복습을 감당하기 어려워질 수 있습니다. 2~3주 뒤 실제 완료율과 학습 시간을 보고 조정하세요.

최종 결론

다음의 경우 FSRS를 선택하세요: 복습 부담을 줄이고 장기 학습의 예측 정확도를 높여 주는 최신 적응형 스케줄러를 원한다면.

다음의 경우 SM-2를 선택하세요: 덱이 작거나, 단순함을 선호하거나, 이미 잘 돌아가는 방식을 바꾸고 싶지 않다면.

2026년에 진지하게 공부하는 대부분의 학습자에게 FSRS는 확실한 기본값입니다. 그 차이는 이론에만 머물지 않습니다. 하루 학습 시간이 짧아지고, 예상치 못한 망각이 줄고, 장기 기억이 더 안정적으로 유지됩니다.

FSRS로 공부할 준비가 되셨나요? Deckbase 시작하기(opens in a new tab) 를 누르고 Anki가 쓰는 것과 같은 알고리즘으로 복습해 보세요. 복잡한 설정은 필요 없습니다.