간격 반복 알고리즘
업데이트: 2026년 8월 5일
EON은 카드를 무작위로 또는 고정된 순서로 보여 주지 않습니다. 마지막으로 복습한 이후 경과 시간과 평가 방식에 따라 각 카드가 돌아오는 시기를 결정합니다. 목표는 잊기 직전에 복습하는 것입니다. 너무 이르지도(노력 낭비) 너무 늦지도(이미 잊어버렸을 것) 않게요.
목표 기억 유지율
**목표 기억 유지율 (%)**은 카드가 나타날 때 평균적으로 올바르게 기억하고 싶은 카드의 비율입니다. 높이면 알고리즘이 복습을 더 자주 예약하여 잊지 않도록 합니다. 낮추면 복습 간격이 늘어나 학습 시간이 줄지만 조금 더 잊게 됩니다. 90% 정도의 값이 일반적인 균형입니다. 대부분의 자료를 잘 기억하면서 세션에 과부하가 걸리지 않습니다.
변경 시기: 항상 잘 준비되어 있다고 느끼고 학습을 줄이고 싶다면 약간 낮출 수 있습니다. 모든 세부 사항이 중요한 시험을 준비 중이라면 높이십시오.
최대 복습 간격
매우 잘 알고 있는 카드는 이론상 몇 달 또는 몇 년 후로 예약될 수 있습니다. **최대 복습 간격 (일)**은 상한선을 설정합니다. 알고리즘이 더 멀리 잡으려 해도 어떤 카드도 그 일수 이상 기다리지 않습니다.
변경 시기: 언어나 평생 유지하고 싶은 장기 지식에 EON을 사용한다면 높게 유지할 수 있습니다. 앞으로 몇 달 안에 있는 시험을 준비 중이라면 낮추면 날짜 전에 카드가 돌아오는 것이 보장됩니다.
간격 퍼즈
많은 카드가 동시에 추가되면 같은 날 예정되는 경향이 있어 학습량 급증이 발생합니다. 간격 퍼즈 활성화는 각 예정일에 작은 무작위 오프셋을 추가하여 클러스터를 분산시킵니다. 결과적으로 주 전체에 걸쳐 학습량이 더 고르게 분포됩니다.
변경 시기: 일반적으로 켜두는 것이 좋습니다. 각 카드가 나타나는 정확한 날짜를 정밀하게 제어해야 하는 경우에만 끄십시오.
단기 학습 단계
새 카드와 잊어버린 카드는 긴 복습 사이클에 들어가기 전에 먼저 학습 중 상태를 거칩니다. 이 상태에 있는 동안 정착될 때까지 같은 날 또는 다음 며칠에 걸쳐 여러 번 돌아옵니다. 단기 학습 단계 활성화는 이 중간 상태 사용 여부를 제어합니다.
변경 시기: 대부분의 덱에서 켜두는 것이 올바른 선택입니다. 카드가 매우 간단하거나 덱이 작은 경우 끌 수 있습니다.
문제 카드 (리치)
같은 카드를 여러 번 잊는다면 뭔가 잘못된 것입니다. 표현이 혼란스럽거나 개념이 단일 카드에 담기에 너무 복잡할 수 있습니다. **리치 임계값 (실수 횟수)**은 EON이 문제로 표시하기 전에 카드가 누적해야 하는 연속 실수 횟수를 정의합니다.
카드가 해당 임계값에 도달하면 리치 처리 방식에 따라 EON이 두 가지 중 하나를 할 수 있습니다.
- 태그만 — 카드가 세션에 계속 나타나지만 검토하고 개선할 수 있도록 표시됩니다.
- 태그 및 중지 — 수동으로 중지를 해제할 때까지 카드가 학습 대기열에서 제거됩니다.
변경 시기: 많은 카드가 중지되어 잃어버리고 있다고 느낀다면 임계값을 높이십시오. 문제를 더 일찍 발견하고 싶다면 낮추십시오.
학습 순서
여러 카드가 예정되어 있을 때 EON이 표시 순서를 결정합니다. 세 가지 모드가 있습니다.
- 우선순위 (가장 많이 밀린 것 먼저) — 가장 오래 기다린 카드가 먼저 나타납니다. 밀린 항목이 있을 때 따라잡기에 가장 효율적인 순서입니다.
- 혼합 (복습 + 신규) — 세션 전반에 걸쳐 복습 카드와 새 카드를 섞습니다.
- 무작위 — 완전히 섞인 순서입니다.
변경 시기: 새 카드가 많이 쌓여 있다면 혼합 모드가 기존 카드 복습을 중단하지 않고 소개하는 데 도움이 됩니다. 그냥 따라잡기만 하면 된다면 우선순위가 잘 작동합니다.
설정을 변경해도 복습 기록이 지워지지 않습니다. 알고리즘은 새 매개변수와 함께 기존 기록을 사용하여 예정 날짜를 조정합니다.
자주 묻는 질문
목표 기억 유지율을 최대로 높이면 어떻게 되나요? 카드가 훨씬 더 자주 돌아옵니다. 일일 학습량이 눈에 띄게 증가하지만, 카드가 나타날 때 맞히는 비율도 올라갑니다.
각 덱 팩마다 다른 설정을 사용할 수 있나요? 네. 복습 설정은 계정 전체에 설정하거나 덱 팩별로 재정의할 수 있습니다.
알고리즘 설정이 이미 잘 알고 있는 카드에 영향을 미치나요? 네. 그러나 변경은 점진적으로 이루어집니다. 알고리즘은 각 카드가 다음 복습 시점에 올 때 예정 간격을 재계산합니다.