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category: Unified
tags: [auto-consolidated, technical-documentation]
title: 상태 관리의 단일 진실 공급원 (Single Source of Truth)
last_updated: 2026-05-02
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# 상태 관리의 단일 진실 공급원 (Single Source of Truth)

## 📌 Brief Summary
단일 진실 공급원(Single Source of Truth)은 디자인 시스템 내에서 다양한 디자인 값을 한 곳에서 관리하여 일관성을 유지하고 커뮤니케이션 오류를 줄이는 아키텍처 접근 방식입니다 [1, 2]. 주로 JSON과 같은 플랫폼 중립적인 포맷으로 저장된 디자인 토큰([[Design Tokens|Design Tokens]])을 통해 구현됩니다 [2, 3]. 이 방식은 디자인과 엔지니어링 간의 격차를 해소하고, 대규모 다중 플랫폼 프로젝트에서 시각적 일관성과 자동화된 유지보수성을 달성하는 데 핵심적인 역할을 합니다 [2, 4].

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프론트엔드 아키텍처 및 디자인 시스템에서 '단일 진실 공급원(Single Source of Truth)'이란 색상, 타이포그래피, 여백 등의 디자인 속성을 JSON과 같은 중앙 집중화된 데이터 형태로 정의하고 관리하는 체계를 의미합니다 [1]. 이 접근 방식은 디자인과 엔지니어링 간의 격차를 해소하고 수동으로 작업할 때 발생하는 오류를 제거합니다 [2]. 결과적으로 웹, 모바일, 인쇄물 등 전체 제품 생태계에 걸쳐 시각적 일관성을 보장하고 프로젝트의 유지보수성을 극대화하는 핵심적인 역할을 합니다 [2], [1].

## 📖 Core Content
* **디자인 토큰을 활용한 데이터 기반 시스템 구축:** 단일 진실 공급원은 색상, 간격, 타이포그래피 등의 시각적 디자인 속성을 저장하는 플랫폼 독립적인 변수인 '디자인 토큰'을 활용하여 구축됩니다 [1, 5, 6]. 이러한 토큰들은 주로 JSON과 같은 중립적인 데이터 포맷으로 중앙 집중화되어 관리됩니다 [2-4]. CSS를 단순한 장식 계층이 아니라 데이터 기반 시스템으로 취급함으로써 웹, 모바일, 인쇄물 등 다양한 매체 전반에 걸친 브랜드 일관성을 굳건히 유지할 수 있습니다 [4].
* **다중 플랫폼(Multi-Platform) 코드 자동 변환:** JSON 포맷으로 저장된 단일 진실 공급원 데이터는 [[Style Dictionary|Style Dictionary]]나 Theo와 같은 변환 도구를 거쳐 웹용 CSS 변수, iOS용 Swift, Android용 XML 등 각 플랫폼에 특화된 코드로 자동 변환됩니다 [2, 3, 5]. 이러한 자동화된 파이프라인 방식을 통해 수동 작업으로 인한 오류를 원천적으로 제거하고 시각적 일관성을 전체 제품 생태계에 보장할 수 있습니다 [2].
* **디자인과 엔지니어링의 간극 해소:** 전문적인 프론트엔드 환경에서 단일 진실 공급원은 디자인 팀과 엔지니어링 팀 사이의 간극을 연결하는 핵심적인 소통 프로토콜 역할을 합니다 [4, 7]. 예를 들어 디자이너가 [[Figma|Figma]]에서 기본 브랜드 색상을 변경하면, 단일 진실 공급원으로 작용하는 디자인 토큰이 업데이트되고 이는 CI/CD 파이프라인을 통해 여러 플랫폼의 수천 개 컴포넌트에 자동으로 전파됩니다 [7, 8]. 이를 통해 대규모 확장 시에도 기술적 복잡성을 통제하고 유지보수성을 극대화할 수 있습니다 [9].

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- **개념 및 역할:** 단일 진실 공급원은 디자인 시스템 내에서 여백, 패딩, 타이포그래피, 색상 및 애니메이션과 같은 디자인 속성을 구성하고 분류하는 기준점이 됩니다 [3]. CSS를 단순한 스타일링 코드가 아닌 데이터 기반 시스템(Data-drivenSystem)으로 취급하여 모든 디자인 값을 중앙에서 토큰(Token) 형태로 관리합니다 [1].
- **다중 플랫폼 변환(Multi-Platform Transformation):** 단일 진실 공급원에 저장된 중립적인 포맷(예: JSON)의 데이터는 [[Style Dictionary|Style Dictionary]]나 Theo와 같은 자동화 도구를 통해 웹용 CSS 변수, Android용 XML, iOS용 Swift 등 각 플랫폼에 맞는 코드로 변환됩니다 [4], [2].
- **유지보수성 및 확장성 향상:** 디자인 값을 전역(Globally)에서 변경하는 것을 훨씬 쉽게 만들어 주며, 디자이너와 개발자가 구체적인 디자인 수치를 정확히 소통할 수 있도록 돕습니다 [3]. 이는 대규모 프로젝트에서 단순히 "예쁜" 인터페이스를 만드는 것을 넘어, 진정으로 "유지보수 가능한(maintainable)" 소프트웨어 시스템을 구축하게 해주는 핵심 요소입니다 [1].
- **오류 감소 및 일관성 보장:** 제품을 구성하는 기술 스택에 관계없이 단 하나의 출처에서 디자인 데이터를 참조하므로, 시각적 일관성을 보장하고 수동 코드 작성 시 발생할 수 있는 인적 오류를 근본적으로 차단합니다 [2].

## ⚖️ Trade-offs & Caveats
No trade-offs available.

## 🔗 Knowledge Connections
- [[Separation_of_Concerns|Separation_of_Concerns]]
- [[Domain-Driven-Design-DDD|Domain-Driven Design (DDD]]

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- **Related Topics:** [[디자인 토큰 (Design Tokens)|디자인 토큰(Design Tokens]], 디자인 시스템(DesignSystems), 유지보수 가능한 아키텍처(Maintainable [[Architecture|Architecture]])
- **Projects/Contexts:** 다중 플랫폼(Web, iOS, Android) 대규모 애플리케이션, 디자인-엔지니어링 핸드오프 워크플로우
- **Contradictions/Notes:** 소스에 따르면 단일 진실 공급원 역할을 돕기 위한 여러 도구(예: Figma Tokens 플러그인 등)가 지속적으로 등장하고 있지만, 디자인 앱과 개발 저장소(Github 등)를 완벽하게 동기화하여 모든 요구를 해결하는 궁극적인 단일 솔루션은 아직 없으며 상당한 수준의 수동 구성이 요구될 수 있습니다 [10].

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*Last updated: 2026-04-26*

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- **Related Topics:** [[디자인 토큰 (Design Tokens)|디자인 토큰(Design Tokens]], 디자인 시스템(Design System), [[Style Dictionary|Style Dictionary]]
- **Projects/Contexts:** 프론트엔드 아키텍처([[Frontend|Frontend]] [[Architecture|Architecture]]), 크로스 플랫폼 애플리케이션 개발(Cross-Platform Application Development)
- **Contradictions/Notes:** 단일 진실 공급원을 구축하는 개념은 매우 이상적이지만, 소스에 따르면 현재 디자이너의 도구(예: [[Figma|Figma]])와 개발자의 저장소(예: Github)를 완벽히 동기화하여 모든 요구 사항을 자동으로 해결해 주는 "궁극적인 솔루션(ultimate [[Solution|Solution]])"은 아직 없으며, 대부분의 도구는 여전히 상당한 수준의 수동 구성(manual configuration)을 필요로 한다는 현실적인 한계가 존재합니다 [5].

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*Last updated: 2026-04-26*


## 🎯 개요 (Overview)
시스템의 핵심 데이터를 중앙 집중식으로 관리하여, 데이터 불일치(Inconsistency) 현상을 원천 차단하고 예측 가능한 데이터 흐름을 확보하는 설계 원칙입니다.

## 🚀 주요 원칙 (Key [[Principles|Principles]])
- **단일 지점 정의 (Defined at Single Point)**: 상태는 오직 한 곳에서만 정의되고 관리되어야 합니다.
- **예측 가능성 (Predictability)**: 상태 변경은 정해진 규칙(Action/Setter)을 통해서만 발생하여 디버깅을 용이하게 합니다.

## 💡 레슨 런 (Lesson Learned)
> [!TIP]
> **"상태는 오직 한 곳에서만 정의하고, 모든 로직은 그 상태를 읽고 쓰는 방식으로 동작해야 한다."**
> 코드의 파편화를 막기 위해 데이터의 책임 범위(Responsibility)를 명확히 하는 것이 대규모 프로젝트 성공의 열쇠입니다.