# [[Core Web Vitals Optimization (INP, LCP 개선)|Core Web Vitals Optimization (INP, LCP 개선)]]

## 📌 Brief Summary
Core Web Vitals는 구글이 웹 페이지의 검색 순위와 사용자 경험을 평가하기 위해 정의한 핵심 성능 지표입니다 [1]. 여기에는 화면의 주요 콘텐츠가 로드되는 속도를 측정하는 LCP(Largest Contentful Paint)와 페이지 세션 내내 애플리케이션이 사용자 상호작용에 얼마나 빠르게 응답하는지 측정하는 INP(Interaction to Next Paint)가 포함됩니다 [1, 2]. 이 지표들의 기준치(LCP 2.5초 미만, INP 200 밀리초 미만)를 달성하면 사용자 이탈률을 낮추고 유기적 검색(SEO) 성과를 직접적으로 높일 수 있습니다 [1-3].

## 📖 Core Content

- **Largest Contentful Paint (LCP) 최적화**
  LCP는 브라우저 화면의 가장 큰 콘텐츠 요소가 렌더링되는 시간을 측정하며, 이를 2.5초 미만으로 유지하는 것이 목표입니다 [1]. 
  - **코드 스플리팅(Code Splitting):** 기본적으로 번들러는 전체 애플리케이션을 하나의 큰 파일로 묶지만, `React.lazy()` 등을 통해 라우트 수준에서 코드를 분할하면 초기 번들 크기를 30~50%가량 줄여 LCP를 크게 개선할 수 있습니다 [4].
  - **렌더링 전략 변경:** 클라이언트 측 렌더링(CSR)은 초기 로딩이 느리다는 단점이 있습니다 [5, 6]. 따라서 서버 사이드 렌더링(SSR)이나 정적 사이트 생성(SSG)을 도입해 자바스크립트 파싱 전에 완성된 HTML을 사용자에게 즉시 제공함으로써 LCP 병목 현상을 해소할 수 있습니다 [7-9].
  - **이미지 최적화:** WebP나 AVIF 같은 현대적인 이미지 포맷을 사용하여 파일 크기를 줄이고, 화면에 보일 때만 이미지를 로드하는 `loading="lazy"` 지연 로딩을 도입해 초기 주요 리소스와의 대역폭 경쟁을 막습니다 [10, 11].

- **Interaction to Next Paint (INP) 최적화**
  INP는 기존의 First Input Delay(FID)를 대체한 지표로, 클릭이나 키보드 입력 같은 상호작용 지연 시간을 200ms 이내로 응답하게 만드는 것이 핵심입니다 [2].
  - **동시성 렌더링(Concurrent Rendering):** React 19의 `useTransition` 및 `useDeferredValue` 훅을 통해 무거운 상태 업데이트(예: 대규모 목록 필터링)를 후순위로 미루고, 긴급한 사용자 입력(타이핑 등)을 먼저 처리하여 메인 스레드의 응답성을 유지합니다 [2, 12, 13].
  - **메모이제이션과 연산 최적화:** 부모 컴포넌트의 상태가 변할 때 발생하는 불필요한 '리렌더링 폭포(Re-render Cascade)' 현상을 막기 위해 `React.memo`, `useMemo`, `useCallback`을 활용합니다 [14-16]. 더불어 키 입력마다 발생하는 과도한 API 호출을 줄이기 위해 디바운싱(Debouncing)을 적용합니다 [17].
  - **목록 가상화(Virtualization):** 수백, 수천 개의 항목이 포함된 긴 목록을 렌더링할 때, 화면에 보이는 노드만 렌더링하는 가상화를 도입하면 레이아웃 및 페인트 작업 부하를 방지하여 상호작용 속도를 높입니다 [2, 18, 19].
  - **React Server Components (RSC):** 읽기 전용 데이터 컴포넌트를 서버에서 전적으로 실행함으로써 클라이언트의 자바스크립트 크기를 40~60% 감소시키고, 상호작용 시 브라우저 메인 스레드가 처리할 코드를 줄여 INP를 직접적으로 낮출 수 있습니다 [20].

- **Cumulative Layout Shift (CLS) 관리 및 성능 프로파일링**
  - 시각적 안정성을 측정하는 CLS는 0.1 미만을 목표로 하며, 불필요한 DOM 노드를 줄이기 위한 React Fragment의 사용, 이미지의 명시적 크기 지정 등의 방법으로 개선합니다 [2, 21].
  - 최적화를 적용하기 전에 항상 `React DevTools Profiler`나 `Lighthouse`를 사용하여 병목을 유발하는 컴포넌트를 찾고, 프로덕션 환경의 실측 데이터를 얻기 위해 `Web Vitals` 라이브러리로 필드 데이터를 모니터링해야 합니다 [22-26].

## 🔗 Knowledge Connections
- **Related Topics:** [[Largest Contentful Paint (LCP)|Largest Contentful Paint (LCP)]], [[Interaction to Next Paint (INP)|Interaction to Next Paint (INP)]], [[Concurrent Rendering|Concurrent Rendering]], [[Server-Side Rendering (SSR)|Server-Side Rendering (SSR)]], [[React Server Components (RSC)|React Server Components (RSC)]]
- **Projects/Contexts:** [[React Performance Optimization|React Performance Optimization]], Search Engine Optimization (SEO) Strategy
- **Contradictions/Notes:** Lighthouse와 같은 도구로 측정한 연구실 데이터(Lab measurements)는 다양한 기기 성능과 네트워크 조건을 겪는 실제 사용자들의 경험(Field data)과 항상 일치하지는 않으므로 프로덕션 상의 Web Vitals 데이터를 함께 수집해야 합니다 [23, 24].

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*Last updated: 2026-04-25*