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FSRS란 무엇인가요?

Recense 팀 작성 · 2026-06-25 업데이트

FSRS(Free Spaced Repetition Scheduler)는 카드마다 기억이 희미해지기 직전의 순간을 예측해 바로 그때 다음 복습을 잡아 주는 현대적 알고리즘입니다. Recense를 움직이는 스케줄러이자, Anki가 수십 년 된 SM-2 옆에 두려고 버전 23.10에서 도입한 바로 그 알고리즘입니다.

FSRS는 어떤 문제를 해결하나요?

카드를 너무 일찍 복습하면 아직 아는 것에 시간을 낭비합니다. 너무 늦게 복습하면 이미 잊어버려서 처음부터 다시 시작해야 합니다. 유용한 순간은 잊기 직전의 짧은 구간인데, 이 구간은 카드마다, 사람마다 다릅니다. Ebbinghaus는 1885년에 망각 곡선으로 이 감소를 처음 그려 냈습니다. 기억은 처음에 가파르게 떨어지다가 점차 완만해진다는 것이죠. 스케줄러의 일은 각 복습을 그 곡선의 바닥 근처, 한 번의 회상이 곡선을 가장 크게 평평하게 만드는 지점에 배치하는 것입니다.

고정 간격으로는 이것을 잘할 수 없습니다. 시시할 만큼 쉬운 카드와 계속 틀리는 카드가 같은 시간표로 돌아와서는 안 되는데, 획일적인 일정은 둘을 똑같이 다룹니다. FSRS는 카드마다 알맞은 시점을 추정하므로, 쉬운 내용은 먼 미래로 밀려나고 끈질기게 어려운 내용은 가까이에 머뭅니다.

FSRS 기억 모델은 어떻게 작동하나요?

FSRS는 각 카드에 대한 기억을 세 가지 숫자로 나타내고, 복습할 때마다 갱신합니다.

  • 회상 가능성(Retrievability): 지금 이 카드를 기억해 낼 확률. 마지막 복습 이후 시간이 지날수록 떨어지며, 스케줄러가 지켜보는 값입니다.
  • 안정성(Stability): 그 회상 가능성이 얼마나 천천히 떨어지는지. 안정성이 높을수록 다음 복습까지 기억이 더 오래 유지되고, 성공적으로 회상할 때마다 올라갑니다.
  • 난이도(Difficulty): 이 카드가 나에게 얼마나 어려운지. 어려운 카드는 안정성이 느리게 올라가서 더 자주 돌아옵니다.

카드를 평가하면 FSRS는 안정성과 난이도를 다시 계산한 뒤, 회상 가능성이 목표치(보통 90% 안팎)까지 떨어질 것으로 예측되는 시점에 다음 복습을 예약합니다. 이 모델은 GitHub의 open-spaced-repetition 프로젝트가 방대한 실제 복습 데이터에 맞춰 학습시킨 것이라, 예측이 고정된 경험 법칙이 아니라 기억이 실제로 움직이는 방식을 따라갑니다.

실제 FSRS 복습은 어떤 모습인가요?

앞면에 fastidious, 뒷면에 그 뜻인 ‘세부 사항까지 꼼꼼하게 신경 쓰는’을 적은 카드를 추가했다고 해 봅시다. 카드를 보고 뜻을 떠올린 다음 스스로 평가합니다. Good(좋음)을 누르면 FSRS는 다음 복습을 3일 뒤로 잡을 수 있습니다. 그때 또 쉽게 기억해 내면 안정성이 올라가서 간격이 1~2주, 한 달, 그 이상으로 늘어납니다. 깔끔한 회상 한 번마다 더 긴 휴식을 법니다. 처음으로 Again(다시)을 누르면 FSRS는 이 카드의 안정성이 낮다고 읽고 간격을 하루 정도로 되돌린 뒤 난이도를 살짝 올려, 그때부터 카드를 더 자주 살핍니다. 숫자를 직접 고를 일은 없습니다. 회상이 어땠는지 말해 주기만 하면 일정이 스스로 다시 짜입니다.

FSRS는 SM-2와 어떻게 다른가요?

SM-2는 Anki가 오랫동안 사용한 알고리즘입니다. 간격에 용이도 계수(ease factor)를 곱하고, 평가에 따라 그 계수를 올리거나 내립니다. 견실하고 단순하지만, 망각의 모양이 고정되어 있다고 가정하고 카드당 하나의 ease 숫자에 크게 의존합니다. FSRS는 대신 회상 가능성, 안정성, 난이도를 따로 모델링하고 실제 복습 기록에 맞춰 조정되었기 때문에, 나에게, 그리고 카드 하나하나에 더 정밀하게 적응합니다. 실제로는 대개 비슷한 기억 유지율을 더 적은 총 복습 횟수로 달성한다는 뜻입니다. 아직 기억하고 있을 카드에 시간을 쓰지 않기 때문입니다.

FSRS와 SM-2 비교
FSRSSM-2
기억 모델난이도, 안정성, 회상 가능성카드당 단일 ease 계수
데이터 적합방대한 실제 복습 데이터로 학습손으로 설계한 경험 법칙
목표설정한 회상 확률을 겨냥고정 계수로 간격 확대
카드별 적응복습할 때마다제한적, ease로만
사용 가능 여부오픈소스, Anki 23.10부터Anki의 기존 기본값

FSRS에서 흔한 실수는 무엇인가요?

  • 정직하지 않게 평가하기. 사실은 찍었는데 Good을 누르면 모델이 잘못된 안정성을 학습해 카드가 너무 늦게 돌아옵니다. 실제로 일어난 대로 평가하세요.
  • 만기 전에 몰아서 미리 복습하기. 회상 가능성이 떨어지기 전에 일찍 복습하면 모델에 주는 신호가 거의 없고 복습만 낭비됩니다. 대기열을 믿으세요.
  • 지나치게 높은 기억 유지율 목표 좇기. 98% 회상을 요구하면 작은 이득을 위해 복습에 파묻힙니다. 90% 근처가 통상적인 균형점입니다.
  • 어려운 내용을 거대한 카드 하나에 묻어 두기. 계속 틀리는 카드는 스케줄러와 싸울 게 아니라 더 작은 카드로 쪼개는 것이 해결책일 때가 많습니다.

Recense에서 FSRS를 설정해야 하나요?

아니요. FSRS는 기본으로 켜져 있고 기본값도 합리적입니다. 각 카드가 어땠는지 평가만 하면 스케줄러가 타이밍을 처리합니다. 낭비되는 복습은 줄고, 장기 기억 유지율은 안정되며, 매일의 대기열은 임의의 목록이 아니라 정말로 잊기 직전인 것들을 반영합니다.

결론: FSRS는 타이밍에 대한 추측을 카드별 예측으로 바꿉니다. 각 기억이 어떻게 희미해지는지 모델링하고, 회상이 가장 큰 효과를 내는 지점에 다음 복습을 예약하므로, 더 적은 총 학습으로 더 많이 남깁니다.

자주 묻는 질문

FSRS는 무엇의 약자인가요?
Free Spaced Repetition Scheduler의 약자입니다. open-spaced-repetition 프로젝트가 개발한 오픈소스 알고리즘으로, 난이도, 안정성, 회상 가능성으로 이루어진 인간 기억 모델을 사용해 플래시카드 복습을 예약합니다.
FSRS가 SM-2보다 나은가요?
대부분의 학습자에게는 그렇습니다. FSRS는 고정 규칙 대신 방대한 실제 복습 데이터에 맞춰졌기 때문에, 보통 더 적은 복습으로 기존 SM-2 알고리즘과 비슷한 기억 유지율에 도달합니다. SM-2도 여전히 작동합니다. FSRS가 카드별로 더 정밀할 뿐입니다.
Anki는 언제 FSRS를 추가했나요?
Anki는 2023년 10월에 출시된 버전 23.10에서 FSRS를 추가했습니다. 덱별로 켤 수 있으며, Recense는 설정 없이 기본으로 사용합니다.
기억 유지율 목표는 얼마로 잡아야 하나요?
회상 90% 안팎이 통상적인 균형점입니다. 목표를 높이면 작은 기억 유지율 향상을 위해 복습이 쌓이고, 많이 낮추면 시간은 아끼지만 놓치는 카드가 늘어납니다. 90%면 학습량이 감당할 만한 수준으로 유지됩니다.
Recense에서 FSRS를 설정해야 하나요?
아니요. FSRS는 합리적인 기본값으로 기본 활성화되어 있습니다. 각 카드를 정직하게 평가하기만 하면 나머지는 스케줄러가 알아서 합니다.

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