AI로 만든 수면 소음 추적기 — 잠 깨운 원인 찾기

문제

스마트홈을 운영하던 이 개발자는 도심 아파트에서 새벽 3시마다 잠을 깨는 문제에 시달렸다. 스마트워치는 수면이 방해받았다는 사실을 기록해줬지만 무엇이 깨웠는지는 알려주지 않았다. 소음인지, 빛인지, 온도인지 원인을 모른 채 해결책을 찾는 건 추측에 불과했다.

기존 인프라 활용

이미 Home Assistant와 모션 센서, 도어 센서, 온도·습도·CO2 센서 등을 갖추고 있었다. 필요한 건 오디오 데이터와 수면 데이터를 연결하는 파이프라인뿐이었다. AI 도구 덕분에 과거라면 포기했을 프로젝트를 주말 안에 완성할 수 있었다.

구축 과정

저렴한 USB 마이크 두 대(실내·실외 각 1개)를 설치하고, 수면 데이터를 스마트워치에서 가져와 타임스탬프 기준으로 센서 데이터와 매핑했다. AI가 생성한 코드가 각 수면 방해 이벤트 전후의 오디오 레벨, 온도, 습도 변화를 자동으로 분석했다.

AI 도구가 바꾼 것

이 프로젝트의 핵심은 기술 자체가 아니다. AI 코딩 도구가 주말에 만들기엔 너무 복잡한 프로젝트의 기준을 낮췄다는 점이다. 이 글은 HN에서 활발한 반응을 얻으며 AI 도구가 개인 프로젝트의 범위를 어떻게 확장하는지에 대한 토론으로 이어졌다.