# [[Refactoring Techniques (리팩토링 기법)]]

## 📌 Brief Summary
리팩토링 기법(Refactoring Techniques)은 소프트웨어의 외부적인 동작을 변경하지 않으면서 내부 구조를 개선하여 코드를 더 이해하기 쉽고 수정하기 경제적으로 만드는 일련의 체계적인 코드 변환 방법이다[1-3]. 이 기법들은 코드 스멜(Code Smell)과 기술 부채를 해결하기 위해 설계되었으며, 메서드 추출, 클래스 이동, 조건부 로직 단순화 등 매우 작고 안전한 마이크로 리팩토링(Micro-refactoring) 단위로 수행된다[4, 5]. 자동화된 테스트를 기반으로 점진적으로 수행되는 리팩토링은 소프트웨어 아키텍처의 부패를 방지하고 유지보수성 및 확장성을 크게 향상시킨다[3, 6].

## 📖 Core 대Content
리팩토링 기법은 적용 목적과 구조적 위치에 따라 여러 범주로 분류되며, 마틴 파울러(Martin Fowler)에 의해 체계적인 카탈로그 형태로 정립되었다[7, 8]. 핵심적인 리팩토링 기법의 분류와 내용은 다음과 같다.

*   **메서드 구성 (Composing Methods):** 지나치게 긴 메서드는 코드를 이해하고 변경하기 어렵게 만드는 주요 원인이다[8]. 이를 해결하기 위해 복잡한 로직을 명확한 이름을 가진 독립적인 함수로 분리하는 '함수 추출하기(Extract Method)'를 가장 널리 사용한다[9-11]. 반대로 불필요한 간접 호출이 있을 경우 '메서드 인라인(Inline Method)'으로 내용을 합친다[12, 13]. '임시 변수를 질의 함수로 바꾸기(Replace Temp with Query)'는 상태 관리를 줄이고 코드 추출을 용이하게 만든다[11, 14, 15].
*   **객체 간 기능 이동 (Moving Features between Objects):** 시스템의 응집도를 높이고 결합도를 낮추기 위해 로직과 데이터를 적절한 클래스로 분배한다[16, 17]. 특정 메서드가 자신이 속한 클래스보다 다른 클래스의 데이터를 더 많이 참조할 때 '메서드 이동(Move Method)' 또는 '필드 이동(Move Field)'을 통해 기능을 자연스러운 위치로 재배치한다[18-20]. 너무 많은 책임을 가진 거대 클래스는 '클래스 추출(Extract Class)'을 통해 분할하고, 반대의 경우 '클래스 인라인(Inline Class)'을 통해 병합한다[10, 21, 22].
*   **데이터 조직화 (Organizing Data):** 원시 타입(Primitive type)이나 얽힌 데이터 구조를 객체 지향적으로 개선한다[23]. '매직 넘버를 기호 상수로 바꾸기(Replace Magic Number with Symbolic Constant)'나 단순 데이터 값을 객체로 변환하는 '데이터 값을 객체로 바꾸기(Replace Data Value with Object)' 기법이 포함된다[17, 24, 25]. 또한 필드나 컬렉션에 대한 직접 접근을 제어하기 위해 '필드 캡슐화(Encapsulate Field)' 및 '컬렉션 캡슐화(Encapsulate Collection)'를 적용한다[26-28].
*   **조건부 로직 단순화 (Simplifying Conditional Expressions):** 시간이 지나면서 비대해진 if-else 및 switch 문은 시스템의 유지보수를 방해한다[29]. 이러한 복잡한 조건문은 '조건식을 다형성으로 바꾸기(Replace Conditional with Polymorphism)'를 통해 상속 구조와 동적 바인딩을 활용한 구조로 변경하거나[30-32], '중첩 조건문을 보호 구문으로 바꾸기(Replace Nested Conditional with Guard Clauses)'를 통해 정상적인 실행 흐름을 방해하는 예외 처리를 전진 배치하여 가독성을 높인다[32, 33].
*   **메서드 호출 단순화 (Simplifying Method Calls):** 클래스 간 상호작용 인터페이스를 단순화하여 버그 발생 위험을 줄인다[34]. 과도하게 긴 매개변수 목록을 줄이기 위해 관련된 매개변수들을 묶어 '매개변수 객체 도입(Introduce Parameter Object)'을 사용하거나, 객체를 통째로 넘기는 '객체 통째로 넘기기(Preserve Whole Object)'를 활용한다[35-37]. 또한, 부수 효과(Side Effect)가 있는 수정 함수와 상태를 반환하는 질의 함수를 분리(Separate Query from Modifier)하여 안전성을 확보한다[17, 38].
*   **일반화 처리 (Dealing with Generalization):** 상속 계층 구조를 최적화한다[39]. 형제 클래스 간 중복되는 메서드나 필드는 '메서드 올리기(Pull Up Method)'나 '필드 올리기(Pull Up Field)'를 통해 슈퍼클래스로 이동시켜 중복을 제거한다[10, 40, 41]. 특정 서브클래스에서만 의미 있는 기능은 '메서드 내리기(Push Down Method)'를 통해 하위로 이동시킨다[32, 42].

## ⚖️ Trade-offs & Caveats
리팩토링 기법 적용 시 다음과 같은 부작용과 제약 사항을 주의해야 한다.

*   **버그 도입의 위험 및 테스트 의존성:** 아무리 의미를 보존하는 마이크로 리팩토링이라도 오작동을 유발할 수 있다. 따라서 기존 동작을 검증할 수 있는 포괄적이고 빠른 자동화된 테스트 스위트(Unit Tests 등)가 필수적이다[43-45]. 자동화된 테스트가 결여된 거대한 레거시 코드 시스템에서 맹목적인 리팩토링을 수행하는 것은 극도로 위험하다[46, 47].
*   **일정 지연 및 자원 소모:** 시스템 아키텍처 전반에 걸친 대규모 리팩토링(Big Refactoring)은 몇 주에서 수개월이 소요될 수 있다[48, 49]. 이는 단기적인 새로운 기능 출시 압박과 상충될 수 있으며, 개발 인력이 비즈니스 요구사항 개발 대신 리팩토링에 투입되어야 하는 기회비용이 발생한다[50, 51].
*   **병합 충돌 (Merge Conflicts):** 리팩토링은 클래스 이름, 메서드 서명(Signature), 파일 위치 등을 빈번하게 변경한다. 이로 인해 여러 개발자가 협업하는 브랜치 환경에서 코드 통합 시 심각한 병합 충돌을 일으켜 통합 작업을 매우 고통스럽게 만들 수 있다[52, 53].
*   **과도한 엔지니어링 및 단기적 성능 저하:** 단순히 미래의 변경을 예측하고 불필요한 유연성이나 아키텍처 계층을 추가하는 '과도한 엔지니어링(Over-engineering)'의 위험이 있다[54, 55]. 또한, 임시 변수를 제거하고 질의(Query) 함수로 변경하는 기법 등은 단기적으로 동일한 계산을 여러 번 수행하게 만들어 약간의 성능(Runtime) 저하를 유발할 수 있다[56, 57].
*   **AI 도구의 역설:** 최근 AI 코딩 도구(LLM)를 리팩토링에 활용할 때, 숙련된 개발자는 AI가 생성한 복잡한 코드를 검증하고 교정하는 데 오히려 더 많은 시간을 소비하여 생산성이 약 19% 하락할 수 있는 '생산성 역설' 문제가 제기되었다[58, 59].

## 🔗 Knowledge Connections

### Related Concepts

#### [소프트웨어 품질 및 평가 지표]
- [[Code Smells (코드 스멜)]]
  - 연결 이유: 리팩토링 기법을 언제, 어디에 적용해야 할지 알려주는 코드 내의 구조적 결함 지표이다[60, 61].
  - 이 개념을 통해 더 깊게 이해할 수 있는 부분: 긴 메서드, 중복 코드, 기능 욕심, 데이터 뭉치 등 리팩토링이 필요한 구체적인 원인과 각 증상에 매칭되는 해결 기법(카탈로그)을 이해할 수 있다[39, 62].
- [[Technical Debt (기술 부채)]]
  - 연결 이유: 일정 압박이나 임시방편적인 개발로 인해 시스템에 누적된 구조적 빚을 의미하며, 리팩토링은 이 부채를 체계적으로 상환하여 유지보수성을 회복시키는 활동이다[63, 64].
  - 이 개념을 통해 더 깊게 이해할 수 있는 부분: 리팩토링이 단순한 심미적 행위가 아니라 소프트웨어의 전체 수명 주기 비용을 낮추고 개발 속도를 높이는 '경제적 정당성'을 가지는 이유를 깊이 이해할 수 있다[65].

#### [프로세스 및 방법론]
- [[Test-Driven Development (TDD)]]
  - 연결 이유: TDD의 핵심 사이클인 'Red-Green-Refactor'의 마지막 단계를 구성하며, 리팩토링을 수행하기 위한 필수 전제 조건인 자동화 테스트 기반을 제공한다[66-68].
  - 이 개념을 통해 더 깊게 이해할 수 있는 부분: 기능을 변경하지 않고(안전망 안에서) 코드 구조만을 개선하는 리팩토링의 핵심 철학과 점진적 전진(Baby steps)의 중요성을 이해할 수 있다[69].
- [[Rule of Three (3의 법칙)]]
  - 연결 이유: 동일하거나 유사한 코드가 세 번 반복될 때 비로소 리팩토링을 통해 중복을 제거하라는 실용적인 경험 법칙이다[70, 71].
  - 이 개념을 통해 더 깊게 이해할 수 있는 부분: 조급한 추상화(Premature Abstraction)를 방지하고, 리팩토링의 경제적 타이밍을 결정하는 기준을 학습할 수 있다[72, 73].
- [[Legacy Code (레거시 코드)]]
  - 연결 이유: 마이클 페더스(Michael Feathers)는 레거시 코드를 '테스트가 없는 코드'로 정의했으며, 이를 리팩토링하기 위해서는 의존성을 깨는 특수한 리팩토링 기법들이 요구된다[74, 75].
  - 이 개념을 통해 더 깊게 이해할 수 있는 부분: 테스트가 없는 환경에서 접점(Seam)을 찾아내고 우회 기법(Sprout Method, Wrap Method)을 사용하여 안전하게 코드를 리팩토링하는 심화 방법론을 배울 수 있다[76-78].

### Deeper Research Questions

- 여러 리팩토링 기법(예: Replace Temp with Query, 다형성을 활용한 분기 대체 등)이 소프트웨어의 실행 시간 및 메모리 등 성능(Resource Usage)에 미치는 부정적 영향은 실제 프로덕션 환경에서 어떻게 프로파일링되고 최적화되는가?
- 마이크로서비스(Microservices) 및 분산 시스템 아키텍처 환경에서는 단일 프로세스 코드베이스에 맞춰진 기존의 마틴 파울러식 리팩토링 기법이 어떻게 적응 및 변형되어야 하는가?
- 테스트가 전무한 레거시 코드베이스에서 '접점(Seam)'을 활용하여 의존성을 끊어내고 단위 테스트를 삽입하는 과정은 어떤 아키텍처 파괴 위험을 수반하며, 이를 최소화하는 전략은 무엇인가?
- LLM 기반의 AI 코딩 어시스턴트를 활용하여 자동화된 리팩토링을 수행할 때, AI의 환각(Hallucination) 현상이나 미묘한 버그 삽입을 차단하기 위해 개발팀은 어떤 인간-기계 상호작용(Human-in-the-loop) 파이프라인을 구축해야 하는가?
- 경영진이나 비기술 이해관계자에게 리팩토링의 경제적 가치(총 소유 비용 절감, 신규 피처 개발 속도 향상)를 증명하기 위해 가장 신뢰할 수 있는 정량적 코드 품질 지표(Metrics)와 비즈니스 측정 방식은 무엇인가?

### Practical Application Contexts

- **Implementation:** 일상적인 프로그래밍 흐름 속에서 '쓰레기 줍기 리팩토링(Litter-Pickup Refactoring)'을 실천하여 함수 길이를 짧게 유지하고 변수명을 직관적으로 변경함으로써 미래의 인지 부하를 줄인다.
- **System Design:** 도메인 클래스에 너무 많은 책임이 몰릴 경우 '클래스 추출(Extract Class)'을 통해 책임을 분리하고, 다형성을 활용해 조건문을 교체하여 단일 책임 원칙(SRP) 및 개방-폐쇄 원칙(OCP)을 준수하는 아키텍처로 개선한다.
- **Operation / Maintenance:** '테스트 없는 코드는 레거시 코드'라는 인식 하에, 유지보수를 위해 오래된 코드를 변경하기 전 최소한의 캐릭터라이제이션 테스트(Characterization Tests)를 추가하여 안전망을 확보한 후 리팩토링을 수행한다.
- **Learning Path:** 마틴 파울러의 저서와 코드 스멜 카탈로그를 팀 내에서 지속적으로 스터디하고 페어 프로그래밍이나 코드 리뷰를 진행할 때, 리뷰 과정에서 직접 리팩토링 기법을 적용해 보며 구조적 통찰을 공유한다.
- **My Project Relevance:** 새로운 기능을 구현하기 직전에 코드를 분석하여 기능 추가가 어렵다고 판단될 경우, '준비적 리팩토링(Preparatory Refactoring)' 모자를 먼저 쓰고 구조를 다듬어(Make the change easy) 확장성을 확보한 다음 기능을 추가한다(Make the easy change).

### Adjacent Topics

- [[Design Patterns (디자인 패턴)]]
  - 확장 방향: 많은 고급 리팩토링 기법(예: 상태/전략 패턴으로의 타입 코드 대체)은 궁극적으로 널리 알려진 디자인 패턴을 시스템에 자연스럽게 도입하는 과정과 동일하므로, 리팩토링의 '목표'로서 디자인 패턴을 함께 연구하면 시너지가 크다.
- [[Continuous Integration & Continuous Deployment (CI/CD)]]
  - 확장 방향: 리팩토링은 잦고 작은 코드 변경을 수반하므로, 변경된 코드가 시스템을 망가뜨리지 않았음을 즉각적으로 피드백해주는 빠르고 강력한 CI/CD 파이프라인의 구축 및 자동화 테스트 통합 전략으로 이어진다.

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*Last updated: 2026-05-03*