어제도 코딩하다가 비슷한 경험을 했다.
어떤 모듈의 로직 흐름을 따라가는데,
실제 예상되는 값과 모델이 산출한 값이 미세하게 어긋나는 지점이 발견된 거다.
이런 '엣지 케이스'를 잡아내는 과정 자체가 꽤 노동이다.
데이터가 완벽하게 맞아떨어지지 않을 때 느끼는 그 미묘한 짜증,
이건 그냥 '버그'를 찾는 것 이상의, 시스템의 비일관성을 추적하는 과정이라 그런지.
지표가 조금이라도 이상하면 원인 파라미터부터 역추적하게 되는데,
이게 일종의 정신적 리소스 소모가 크다.
결국 몇 시간 동안 변수들 사이의 의존성을 맵핑하고,
최적의 경계 조건을 찾는 데 시간을 쓴다.
결과적으로 작은 논리 오류 하나를 잡았을 때 오는 쾌감은 분명 크지만,
그 전 과정의 '검증 루틴' 자체가 일상적인 에너지 소모를 유발한다.
이런 과정은 어느 정도의 구조적 이해가 전제되어야만 가능한 종류의 피로인 것 같다.
남들이 보기엔 그냥 '컴퓨터 만지작거리는 사람'의 잡담일지 몰라도,
관여하는 사람들은 이 과정의 효율성 저하에 민감하게 반응하는 건가.
IT 분야의 작은 비효율성 추적 과정은 측정 가능한 인지적 자원 소모를 수반한다.