트렌드 4: 지능형 홈/헬스케어 통합 생태계
AIoT를 기반으로 스마트홈 기기 간 상호운용성이 강화되고, 생체신호 모니터링 기술이 일상과 산업 현장에 통합되고 있습니다. 특히 Matter 표준의 확산으로 플랫폼 종속 없는 진정한 스마트홈 구현이 가능해지고 있습니다.
✅ ‘Matter 표준’이란 무엇인가?
Matter는 스마트홈 기기가 서로 다른 브랜드라도 문제 없이 함께 작동하도록 만든 ‘공통 언어 규칙’입니다. 즉, ‘Matter 표준’은 지능형 홈 제품과 서비스 간 상호연동 규격을 정한 글로벌 표준을 나타냅니다.
서비스 플랫폼 간 종속 없이 허브 제품 중심으로 IoT 기기와 가전이 로컬 네트워크에 연결되어 상호운용이 가능한 것이 특징입니다. TV, 전등, 로봇청소기, 에어컨, 공기청정기, 도어락, 냉장고 등 모든 지능형 홈 기기가 인증 대상입니다.
쉽게 말해, 브랜드가 달라도 이러한 홈 기기들을 모두 하나의 앱 또는 하나의 허브에서 제어 가능해지는 국제 표준을 말합니다.
“삼성 리모컨으로 LG TV를 조작할 수 있게 만드는 통합 규칙”이라고 생각하면 됩니다.
✔ 예시) 콘센트 모양 통일
집집마다 콘센트 모양이 모두 다르다면?
→ 기기를 구매할 때마다 변환 어댑터를 사야 하는 불편함 발생.
그래서 콘센트 규격을 하나로 통일하면
→ 어떤 회사 제품을 사더라도 바로 꽂아서 쓸 수 있음.
👉 Matter도 이 ‘콘센트 통일’과 같은 역할을 스마트홈에서 하는 표준입니다.
• 플랫폼별 종속(삼성/LG/구글/애플) 제거 → Matter
• 집안 기기를 브랜드가 달라도 하나의 앱에서 제어 가능 → Matter
주요 참가 기업 및 솔루션:
1. (주)에이치에이에스
(주)에이치에이에스는 뇌파와 생체신호 기술을 기반으로 한 스마트 헬스케어 서비스를 제공합니다.
스마트 신호처리 모듈이 탑재되어 작업자의 뇌파를 측정, 분석한 후 안전관리자에게 즉각적인 피드백을 제공합니다. 내피 구조로 설계되어 기존 안전 헬멧과 함께 사용할 수 있으며, 작업자의 집중도나 피로도를 파악해 사고를 미연에 방지합니다.
2. 노르딕 반도체(NORDIC)
노르딕 반도체(NORDIC)는 IoT 무선 통신 기술을 전문으로 하는 노르웨이 기업입니다.
초저전력 Bluetooth LE, Cellular IoT, Matter, 엣지 AI 및 머신러닝, 위치 추적 기술 등을 보유하고 있으며, 3GPP 준수 NTN 연결 기반으로 LEO 위성 에뮬레이션 및 기기-클라우드 간 데이터 플로우를 실현합니다.
📌 Bluetooth LE(저전력 블루투스)
: 조금의 배터리로도 오래 통신할 수 있는 블루투스.
👉 스마트워치가 하루 종일 켜져 있어도 배터리가 오래 가는 이유.
📌Cellular IoT
: 스마트 기기가 LTE·5G 같은 통신망을 이용해 직접 인터넷에 연결되는 기술.
👉 물류 박스에 붙인 센서가 별도 Wi-Fi 없이도 실시간 위치를 보내는 것.
📌 Edge AI
: 데이터를 ‘기기 안에서 바로’ 처리하는 AI 기능.
👉 헬멧이 뇌파를 감지해 즉시 “집중도 저하” 경고를 띄우는 것.
📌 Machine Learning
: 데이터를 많이 경험할수록 판단이 똑똑해지는 AI 모델.
👉 시간이 지날수록 “언제 피로도가 높아지는지” 더 정확히 예측.
📌 NTN(Non-Terrestrial Network) + LEO 위성 기반 통신
: 기지국이 닿지 않는 지역에서도 위성과 직접 연결해 통신하는 기술.
👉 산악 지역·바다에서도 센서가 서버와 통신 가능.
📌 LEO 위성 에뮬레이션
: 지상에서 위성과 통신하는 상황을 ‘실험실에서 실제처럼 시뮬레이션’하는 기술.
👉 자동차 회사는 실제 도로에 나가지 않아도 시뮬레이터에서 자율주행 테스트 실행.
👉 항공사는 실제 비행기 없이 조종 시뮬레이터로 훈련.
📌 기기 ↔ 클라우드 데이터 플로우
: 현장의 기기(센서)와 클라우드 서버가 데이터를 지속적으로 주고받는 구조.
👉 공기청정기가 센서 데이터를 보내면, 클라우드가 분석해 자동 제어 명령을 내림.
✅ 실무 적용 사례
- 산업 현장 안전: 뇌파 모니터링 헬멧으로 중장비 운전자나 고위험 작업자의 집중도 저하 감지
- 스마트홈 통합 제어: Matter 표준 기반으로 다양한 제조사의 스마트홈 기기를 하나의 앱에서 제어
- 헬스케어 모니터링: 웨어러블 디바이스로 수집한 생체신호를 의료진과 실시간 공유
- 에너지 관리: 가전기기의 전력 소비 패턴을 분석해 자동으로 최적화
🎯 기획자가 알아야 할 포인트
1) 표준을 따른다는 것은 ‘선택지를 넓히는 전략’이다
Matter와 같은 글로벌 표준을 따르는 것은 초기 개발 난이도와 비용이 다소 증가할 수 있지만, 장기적으로는 시장 확장성과 사용자 신뢰를 확보하는 핵심 전략이 됩니다.
예시:
특정 플랫폼(예: A사 앱)에서만 작동하는 스마트 홈 제품은 사용자가 스마트폰이나 브랜드를 바꾸는 순간 이탈 위험이 커집니다. 반면 Matter 기반 제품은 “어떤 브랜드를 쓰더라도 함께 쓸 수 있다”는 장점을 가집니다.
2) 바이오 신호 데이터는 ‘기능’보다 ‘신뢰’가 먼저다
뇌파, 심박수와 같은 바이오 신호는 사용자에게 가장 민감하게 받아들여지는 개인정보입니다. 기술적으로 가능하다고 해서 그대로 제공하는 것은 위험할 수 있습니다.
예시:
작업자의 집중도 저하를 감지하는 기능이 관리자의 과도한 감시로 오해될 경우, 현장에서는 기술 도입 자체에 반발이 생길 수 있습니다.
3) 초저전력 설계는 ‘기술 옵션’이 아니라 ‘사용성의 문제’다
IoT·웨어러블 기기는 대부분 배터리 기반으로 동작합니다. 충전을 자주 해야 하는 제품은 사용자가 빠르게 이탈할 가능성이 높습니다.
예시:
하루에 한 번 충전해야 하는 헬멧형 기기와 일주일 이상 사용하는 기기 중 현장에서 선택받는 쪽은 명확하게 후자입니다.
4) Edge AI와 Cloud AI는 ‘대립’이 아니라 ‘역할 분담’의 문제다
모든 데이터를 클라우드로 보내 분석할 수도 있고, 기기 내부에서 바로 처리할 수도 있습니다. 중요한 것은 어떤 방식을 쓰느냐보다 상황에 맞는 선택입니다.
예시:
작업자의 순간적인 집중도 저하는 기기 내부에서 바로 감지해 경고하는 것이 효과적이지만, 장기간의 패턴 분석은 클라우드에서 처리하는 편이 적합할 수 있습니다.
📌 Edge AI가 해야 할 일
- 빠른 반응이 필요한 작업
- 헬멧이 즉시 위험을 감지
- 센서가 “지금 문제가 있다”를 바로 알려야 할 때
- 인터넷이 없어도 동작해야 할 때
➡️ 현장에서 즉시 판단이 필요한 일 = Edge
📌 Cloud AI가 해야 할 일
- 많은 데이터를 모아 장기적인 패턴을 분석해야 하는 작업
- 한 달간의 작업자 피로도 패턴 분석
- 설비 고장 패턴 예측
- 장기 건강 모니터링 데이터 분석
➡️ 깊은 분석, 장기 분석 = Cloud
👉 이 둘은 경쟁하는 것이 아니라 “누가 무엇을 담당할지가 다를 뿐”, 둘이 함께 동작해 완성된 시스템이 됩니다.
5) 로컬 제어와 클라우드 제어의 우선순위를 명확히 해야 한다
Matter 기반 스마트 홈은 인터넷이 없어도 로컬 네트워크에서 기본 제어가 가능합니다. 하지만 모든 기능을 로컬로 해결할 수는 없습니다.
예시:
집 안 조명 제어는 로컬로 충분하지만, 외부에서 원격 제어나 음성 비서는 클라우드 연결이 필요합니다.
핵심 정리
“지능형 홈·헬스케어 솔루션의 핵심은 기술이 아니라 표준, 신뢰, 사용 맥락에 대한 선택이다.”
트렌드 5: AI 업무 협업 솔루션 – 스마트 오피스의 진화
원격 근무와 하이브리드 오피스가 일상화되면서, 업무 공간과 협업 방식도 지능화되고 있습니다. 이번 전시회에서는 AI와 IoT 기술을 활용해 업무 효율을 극대화하는 두 가지 인상적인 솔루션을 만날 수 있었습니다.
주요 참가 기업 및 솔루션:
1. 동아피엠(DongAPM) – 스마트 오피스 통합 관리 시스템
동아피엠은 스마트 오피스와 클라우드 서비스를 결합한 업무 환경 구축 솔루션을 선보였습니다. 디지털 및 생체 보안 인증, 표준 API 시스템 연동을 기반으로 자율 좌석 예약과 실시간 회의실 예약 시스템을 제공합니다.
특히 주목할 점은 모바일 하이브리드 앱에 Beacon 및 QR코드를 활용한 자동 체크인 기능이 탑재되어 있다는 것입니다. 단순히 좌석과 회의실을 예약하는 수준을 넘어, 층별 이용 현황은 물론 온·습도, 미세먼지, 전력 사용량까지 실시간으로 모니터링합니다.
수집된 데이터는 통계 대시보드와 리포트로 시각화되어, 공간 활용 최적화와 운영 비용 절감에 활용됩니다. IoT 기술을 통한 안전 및 보안 강화는 물론, 탄소중립(Net-Zero)을 위한 에너지 소비 절감 운영도 가능합니다.
📌 Beacon 체크인
비콘은 작은 무선 장치로, 가까이 있는 스마트폰과 자동으로 신호를 주고받습니다.
예를 들면,
- 특정 회의실에 들어오면 스마트폰이 “비콘 신호를 감지” → 자동 체크인
- 좌석에 앉으면 “앉음 감지” → 출석 자동 기록
- 마트 입구에 들어갔을 때 앱이 자동으로 할인 쿠폰을 띄우는 것과 같은 원리.
📌 QR 코드 체크인
카메라로 QR을 찍어서 신원을 확인하거나 위치를 인증하는 방식입니다.
회의실 문 앞 QR 코드를 찍으면,
- 예약자 확인
- 출석 자동 기록
- 회의실 사용 시작
➡️ 마트 입구에 들어갔을 때 앱이 자동으로 할인 쿠폰을 띄우는 것과 같은 원리.
👉 둘 다 “직접 체크인 버튼 누를 필요 없이 자동 인증”이 핵심입니다.
2. 플로우(Flow) – All-in-one 업무관리 솔루션
플로우는 현업 실무자들이 가장 반가워할 만한 솔루션입니다. 기존 그룹웨어나 협업 툴이 메신저나 일정 관리에 치중되어 있었다면, 플로우는 프로젝트 관리, 업무 관리, 메신저, OKR, 캘린더, 드라이브, 게시판, 문서뷰어, 간트차트, 전자결재, 메일, 화상회의까지 한 곳에서 통합 관리할 수 있습니다.
주요 기능을 살펴보면, 프로젝트별 진행 상황과 담당자, 마감일 현황을 한눈에 확인할 수 있으며, 팀 루틴에 맞춰 상태를 태그로 자유롭게 커스터마이징할 수 있습니다.
국내 협업툴 중 유일하게 OKR 목표를 업무와 직접 연결해 성과 달성을 극대화할 수 있다는 점도 차별화 포인트입니다.
가장 인상적인 특장점은 GPT, Gemini 2.5 Pro, Claude Sonnet 4, Solar 등 약 5가지 AI 모델 중 하나를 선택해 보고서 작성이나 다양한 업무에 활용할 수 있다는 것입니다.
최소 10인 연간 계약 기준 약 96만원(1인당 월 8천원)으로, 소규모 팀이나 스타트업에 특히 적합한 가격대입니다.
📌 OKR
조직이 달성하고 싶은 ‘큰 목표(Objective)’와 그 목표를 달성했는지 판단할 수 있는 ‘측정 가능한 결과(Key Results)’를 묶어서 관리하는 방식입니다.
- Objective: 고객 만족도를 높인다
- Key Results:
➡️ CS 응답 시간 30% 단축
➡️ 재구매율 20% 증가
➡️ 불만 리뷰 50% 감소
👉 OKR의 핵심은 “무엇을 할 것인가”보다 “어떤 결과를 만들어낼 것인가”에 집중하는 것입니다.
✅ 실무 적용 사례
- 오피스 공간 최적화를 통한 비용 절감
하이브리드 근무 환경에서 실제 출근 인원을 데이터 기반으로 분석해 필요한 좌석 수를 최적화할 수 있습니다. 유휴 공간을 줄여 임대료와 운영비를 절감하는 동시에, 환경 데이터 모니터링으로 쾌적한 업무 환경을 유지할 수 있습니다. - 협업 툴 통합으로 업무 효율 향상
여러 툴을 오가며 발생하는 컨텍스트 스위칭 비용을 줄일 수 있습니다. 하나의 플랫폼에서 커뮤니케이션부터 문서 작업, 일정 관리, 성과 추적까지 모두 처리하면서, AI 어시스턴트를 활용해 반복 업무를 자동화할 수 있습니다. - 데이터 기반 의사결정 지원
공간 이용률, 에너지 소비량, 팀 생산성 지표 등을 시각화된 대시보드로 확인하면서, 경영진은 데이터에 기반한 합리적인 의사결정을 내릴 수 있습니다.
🎯 기획자가 알아야 할 포인트
1) 기능 통합보다 중요한 것은 ‘일관된 사용자 경험’이다
스마트 오피스나 협업 솔루션에서 다양한 기능을 하나로 묶는 것은 매력적이지만, 기능이 많아질수록 사용자는 오히려 혼란을 느낄 수 있습니다.
예시:
메신저, 업무 관리, 문서, 일정이 한 플랫폼에 있어도 각 기능마다 화면 구조나 사용 방식이 다르다면 사용자는 매번 “다시 배우는 느낌”을 받게 됩니다.
2) 권한 설계와 보안 정책은 초기에 정하지 않으면 나중에 더 어렵다
스마트 오피스 시스템은 좌석 위치, 출입 정보, 근무 패턴 등 민감한 데이터를 다룹니다. 이 데이터를 누가 어디까지 볼 수 있는지는 매우 중요한 문제입니다.
실제로 제가 과거에 참여했던 업무 협업 플랫폼 프로젝트에서도 방대하고 복잡한 내부 정책과 관리자 기반 승인 구조 등이 사용자 플로우와 명확하게 일치하지 않았던 점이 다수 존재했습니다. 그래서 정책을 정리하고 규칙에 따라 재설계하는데 상당한 시간을 소요했습니다.
권한 및 보안 등의 내부 정책이나 시스템 규칙 등은 반드시 기획 초반에 명확하게 문서로 명시해 두어, 추후에 추가 수정이 용이할 수 있도록 해야 합니다.
예시:
모든 직원이 모든 좌석 이용 현황과 위치 정보를 볼 수 있다면 프라이버시 침해로 인식될 수 있습니다. 반대로 관리자에게 필요한 정보가 제한된다면 운영 효율이 떨어집니다.
3) 확장 가능한 API 구조는 ‘선택’이 아니라 ‘전제 조건’이다
기업마다 사용하는 ERP, HR, 회계 시스템은 모두 다릅니다. 따라서 협업 솔루션이 단독으로 사용되는 구조는 한계가 있습니다.
예시:
출입·근태 데이터가 HR 시스템과 연동되지 않으면 관리자는 여전히 데이터를 수작업으로 옮겨야 합니다. 이 경우 “스마트 오피스”라는 이름의 의미가 퇴색됩니다.
4) 여러 AI 모델 선택을 허용하는 것은 전략적 차별점이 된다
Flow처럼 여러 AI 모델을 선택할 수 있도록 하는 전략은 단순한 기능 추가를 넘어, 제품의 유연성을 크게 높입니다.
예시:
보안 정책상 외부 AI 사용이 제한된 회사는 특정 모델만 허용할 수 있고, 비용을 중시하는 팀은 상대적으로 저렴한 모델을 선호할 수 있습니다.
5) 데이터 시각화의 목표는 ‘보고’가 아니라 ‘행동’이다
스마트 오피스에서 수집되는 데이터는 매우 많지만, 단순한 숫자 나열은 실제 의사결정에 큰 도움이 되지 않습니다.
예시:
“회의실 사용률이 30% 증가했다”는 정보보다, “목요일 오후 2~4시에 회의실 수요가 집중되고 있어 일부 회의를 화상으로 전환하는 것이 효율적입니다”라는 제안이 훨씬 실질적인 가치가 있습니다.
핵심 정리
“AI 협업·스마트 오피스 솔루션의 본질은 기술이 아니라 업무 흐름을 얼마나 자연스럽게 연결하느냐에 있다.”
AI·IoT·스마트홈·스마트오피스 기술은 이제 단순 기능을 넘어서, 사용자 경험·표준·신뢰·확장성이 경쟁력이 되고 있습니다.
Matter 같은 글로벌 표준은 기기 간의 장벽을 제거하며 통합 생태계를 가속화하고, Edge·Cloud AI, Beacon, OKR 같은 실무 기술은 실제 업무나 생활에서의 효율을 현실적으로 끌어올리고 있습니다.
궁극적으로 중요한 것은 기술 그 자체가 아니라, 사용 맥락에 맞게 어떤 조합과 구조로 설계하느냐입니다. 스마트홈부터 스마트오피스까지, 미래의 경쟁력은 “연결성과 사용자 중심 설계”의 차별화 전략에 따라 크게 바뀌게 될 것으로 판단됩니다.
다음 글은 “2025 AIoT 국제 전시회 리뷰-마무리 편”으로 앞선 전시 트렌드(1~5) 분석을 바탕으로 기획자 관점의 시사점과 AIoT 제품을 기획하기 위해 학습이 필요한 영역을 중심으로 이어갈 예정입니다.
— Lane
Exhibition Snapshots
