기본 콘텐츠로 건너뛰기

편한 듯 하지만 은근히 불편한 블루투스 헤드셋 HBS-730

저는 이어폰 줄 끊어먹는데에 귀재입니다.

얼마전에도 이어폰 줄 하나를 끊어먹었습니다. LG 옵티머스 G 번들 이어폰인 쿼드비트 이어폰 줄을 끊어먹었지요.

몇달에 한번씩 줄을 끊어먹다보니 이것도 은근 스트레스더군요.

줄 안끊어먹구 오래 쓸만한 이어폰이 머 없을까? 심히 고민해보았습니다.

그러다가 얼마전에 모 업체에서 테스트했던 블루투스 헤드셋이 떠올랐습니다.

예전과 달리 블루투스도 기술의 발전에 따라 배터리를 그다지 많이 소모하지 않던 것이 떠올랐습니다.

그래.. 요즘이라면 블루투스도 괜찮을거야라는 생각이 들었습니다.

그래서 또다시 열심히 뒤져보았습니다.

제가 테스트했던 헤드셋은 일반인들이 사용하는 그런 제품은 아니었고, 해당 업체의 다른 헤드셋은 아직 국내 출시가 되지 않아서 제외하고..

뒤져보니.. 대부분의 블루투스 제품은 모노 제품이 많더군요.

하지만 음악도 듣고 하려면 스테레오가 필요한데 찾아보니 대부분의 제품들이 넥밴드라는 형태더군요.

그런데 저는 안경을 쓰기 때문에 귀에 걸치는 형식은 불편할수밖에 없어서 다른 분들이 추천해주시는 제품은 섣불리 구매하기가 꺼려지던차에 LG에서 나온(하지만 AS는 LG에서 안해준다는 풍문이 있던데.. 사실 여부는 다시 한번 더 확인해 볼 필요가 있습니다.) HBS-730이라는 제품을 알게 되었습니다.

목에 두르는 목걸이 같은 형태에 일반 이어폰과 같은 형태의 제품으로 아래와 같이 생겼습니다. 이런 형태의 제품은 딱 이제품 뿐이더군요. 역시 LG인가?



구매해서 사용해본 소감입니다.

1. 헤드셋 자체의 배터리는 수준급입니다. 출퇴근 5시간 동안 음악 감상에 하루 9시간씩 대기 시 2~3일 정도 쓸 수 있습니다. 그리고 덤으로 넥서스 4는 블루투스를 상시 켜놓아도 예전처럼 배터리가 광탈하거나 하지는 않더군요. 그리고 충전은 아주 빠르게 됩니다.

2. 음질은 그냥 막귀라서 대충 듣습니다. 대신 이어폰이 귀에 꼭 맞게 밀착되지는 않아서 외부 소음이 크면 소리가 잘 들리지 않습니다. 머 이건 사람마다 조금 다를 수 있고 외부 소음이 아예 들어오지 않으면 오히려 위험한지라..

3. 연결 거리는 꽤 깁니다 대략 5~8미터 정도의 거리라면 끊기지 않습니다. 다만 바람이 심하게 불거나 하는 곳에서 통화 시 생각보다 끊김이 심합니다. 이유는 잘 모르겠습니다.

4. 양쪽으로 버튼이 있어서 통화 버튼을 한번 누르면 넥서스 4에서 음성 다이얼이 실행되어서 음성 명령을 내리면 전화가 안됩니다. 음성 인식 별로 안좋습니다. ㅡ.ㅡ 다만 길게 누르면 최근 통화한 상대에게 한방에 연결시켜주는 것은 좋습니다. 음악 실행 버튼도 있어서 누르면 음악 잘 나옵니다. 다른 헤드셋의 경우에는 통화 버튼으로 음악을 들으려고 하면 팟캐스트가 실행되어서 귀찮았는데 이 녀석은 바로 구글 뮤직을 실행시켜 주더군요.

5. 전화가 오면 진동과 벨소리로 알려주는것까지는 좋습니다. 그런데 도데체 누구에게 전화가 온건지 알 방법이 없어서 주섬 주섬 폰을 찾아서 확인해야하는건 불편합니다. 그래서 블루투스 헤드셋으로 전화 온 사람을 알려주는 앱이란 앱은 모두 설치해서 확인해보았는데 되는게 하나도 없습니다. 제 생각에는 전화가 걸려오면 헤드셋 자체의 벨소리와 진동으로 전화가 걸려온 것을 알려주고 전화기에서 올라오는 메세지는 차단시켜버리는 것 같습니다. 혹시 HBS-730을 쓰시면서 전화 걸려온 사람의 이름을 안내받는 방법을 아시는 분은 제보 좀 부탁드립니다.

6. 이어폰을 착용하면 이어폰 줄이 양옆으로 둥글게 튀어나와서 미관상 좋지는 않습니다. 인증샷은 음..

7. 이어폰을 사용하지 않을 때에는 넥밴드에 자석으로 고정시킬 수 있어서 좋습니다만 뛰면 빠집니다. 방수도 안되므로 운동을 좋아하시는 분이 구매할만한 제품은 아니라고 생각됩니다.

8. 한번에 두개의 제품과 연동을 할 수 있어서 태블릿과 폰을 둘다 들고 다니시는 분에게는 좋습니다. 다만 처음 페어링을 하실 때에는 따로 따로 하셔야 합니다. 한 제품과 페어링 된 상태에서 다른 제품에 등록이 되지는 않더군요. 우선 하나 등록한 뒤 해제하고 다른 제품을 등록하신 다음부터는 두 제품 양쪽에 잘 붙습니다.

9. 아이폰 쓰시는 분들은 시리 작동시킬 때 짱으로 좋습니다. 구글 나우보다는 인식이 훨씬 잘되더군요.

10. 가끔 전화가 왔을 때 헤드셋의 버튼이 아니라 폰에서 전화를 받을 경우 제 목소리가 상대방으로 전달되지 않을 때가 있습니다. 조금 황당하더군요.

11. 폰을 잊어먹을 확률을 줄여줍니다. 연결이 된 상태에서 폰과 거리가 멀어져 연결이 끊어지면 다시 연결될때까지 주기적으로 진동으로 알려줍니다. 혹여라도 폰을 카페에 놓아두고 카페 문을 나설라치면 아주 미친듯이 울려서 알려주니 좋습니다.

결론적으로 써본 결과 전화 걸려온 사람의 이름을 안내받을 수 없는 것만 빼면 아주 좋은 제품이라고 생각됩니다. 혹시 블루투스 헤드셋이 필요하신 분이 계시다면 추천하는 바입니다.

댓글

  1. 5. 전화온 대상 알림 : 휴대폰 자체에 TTS 기능이 있다면 전화온 이름 혹은 전화번호를 읽어서 알려줍니다. (노트2 기준)
    소니 MW600 과 해당제품을 고민하고 있었는데 좋은 참조가 되었습니다. 음질 문제 때문에 소니로 기울고 있습니다.

    답글삭제
  2. 넥서스 4가 해외 단말이어서 한국어 TTS가 없습니다. 마켓에서 한국어 TTS를 다운받아봐도 안되네요..

    답글삭제
  3. 삼성 TTS는 사람들이 뽑아놓은거 있습니다. 제가 옵G CM롬이랑 넥7에서 테스트해봤으니 잘 돌아갈겁니다.

    답글삭제

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

AI 에이전트의 환각과 프롬프트 폭증을 막는 '컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)'과 아키텍처의 미래

AI 코딩 에이전트나 생성형 LLM을 소프트웨어 개발에 접목하는 시도가 늘어나면서, 엔지니어들이 마주하는 가장 큰 기술적 병목 중 하나는 바로 '컨텍스트(Context)'의 관리입니다. 저 역시 최근 AI와 바이브 코딩(Vibe Coding)을 활용해 여러 프로젝트를 진행하고 있는데, 하나의 대화창(세션)을 오래 켜둔 채 작업을 계속 이어가다 보면 AI가 초기 맥락을 잊어버리거나 이전에 지켜달라고 했던 제약조건을 놓치며 실수를 저지르는 경우를 자주 겪곤 합니다. 그래서 저는 목적별로 대화창을 명확하게 분리해서 작업하거나, 어느 정도 작업 단계가 진행되면 지금까지의 구현 내용과 의사결정을 요약 정리한 뒤 새 대화창에서 AI에게 이를 다시 학습시키는 방식으로 맥락을 관리하고 있습니다. 그렇다면 엔지니어링 아키텍처 차원에서는 이 문제를 어떻게 접근하고 있을까요? InfoQ의 발표 아티클 "Architecture / Context Engineering"에서는 바로 이 지점, 즉 단순한 프롬프트 엔지니어링을 넘어 시스템 아키텍처 수준에서 컨텍스트를 제어하는 '컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)'의 필요성과 구체적인 프레임워크를 다루고 있습니다. (출처: InfoQ - Architecture / Context Engineering) https://www.infoq.com/presentations/architecture-context-engineering/ 발표자들은 코딩 에이전트나 자율형 에이전트가 현장에서 실패하는 가장 큰 이유로 '비대해진 컨텍스트 윈도우(Bloated Context Windows)'와 무분별하게 채워진 프롬프트(Stuffed Prompts)를 꼽습니다. AI에게 너무 많은 정보를 한 번에 주면, 모델의 주의력(Attention)이 분산되거나 논리적 우선순위를 놓치는 현상이 발생합니다. 마치 인간 엔지니어에게 백과사전 수십 권을 던져주고 "이거 다 읽고 10초 ...

합성 사용자(Synthetic Users)의 5가지 유형과 AI 테스팅 현장에서의 활용법

AI와 생성형 모델 기술이 발전하면서, 사용자 경험(UX) 연구와 테스팅 현장에서 가상 퍼소나를 활용해 테스트 데이터를 수집하거나 사용성을 평가하려는 시도가 급격히 늘고 있습니다. 이를 흔히 '합성 사용자(Synthetic Users)'라고 부릅니다. 하지만 막연히 "AI에게 사용자 역할을 시켜 테스트를 돌린다"고 할 때, 그 가상 사용자가 어떤 방식과 데이터로 생성되었는지 명확히 구분하지 않으면 자칫 왜곡된 결과에 빠질 위험이 있습니다. UX 및 사용성 리서치 분야의 권위 있는 기관인 MeasuringU에서 이 합성 사용자의 개념을 명쾌하게 분류한 아티클을 공개했습니다. 바로 "What Are the Different Types of Synthetic Users?"라는 글입니다. (출처: MeasuringU - What Are the Different Types of Synthetic Users? / Jeff Sauro, PhD & Jim Lewis, PhD) https://measuringu.com/what-are-the-different-types-of-synthetic-users/ Jeff Sauro와 Jim Lewis 박사는 합성 사용자를 단순히 하나의 개념으로 뭉뚱그리지 않고, 생성 기술의 근거와 데이터 기반에 따라 크게 5가지 유형으로 깔끔하게 정리해 줍니다. 첫째는 규칙 기반(Rule-Based) 합성 사용자입니다. AI 모델이 아니라 사전 정의된 조건문, 정규식, 시나리오 스크립트에 따라 움직이는 전통적인 형태의 가상 사용자입니다. 예측 가능하고 정확하지만, 인간 사용자의 복잡한 정서나 미묘한 변수를 반영하진 못합니다. Selenium, Playwright, K6 같은 도구를 통해 지정된 경로대로 버튼을 누르고 데이터를 입력하는 방식을 들 수 있습니다. 둘째는 퍼소나 기반 LLM(Persona-Based LLM) 합성 사용자입니다. 생성형 AI에게 "너는 50대 비테크놀로지 사용...

AI의 UX, 단 5개 문항으로 측정하는 방법: SUXAI

테스트 관리에는 아주 유명한 명언이 있습니다. 어쩌면 이 말은 테스트 관리에서만 유용한 얘기는 아닐거고.. 어쩌면 여러분도 다른 곳에서 들었을 수도 있습니다. "측정할 수 없으면 개선할 수 없다" 지난 글(https://murianwind.blogspot.com/2026/07/ai_01010698011.html)에서 생성형 AI 시대에는 기존의 일반적인 사용성 지표(SUS 등)만으로는 부족하며 정확성, 신뢰성, 설명 가능성, 제어 가능성이라는 AI 에 특화된 품질 특성이 필요하다고 정리해 드린 바 있습니다. 하지만 실무자의 입장에서 항상 부딪히는 현실적인 고민이 있습니다. "이론은 좋은데, 당장 매주 업데이트되는 AI 기능의 UX를 바쁜 현장에서 어떻게 빠르고 정량적으로 측정할 것인가?"라는 점이죠. MeasuringU에서 이에 대한 명확하고 실용적인 해답을 제시하는 후속 아티클을 공개했습니다. 바로 "Streamlined Measurement of the UX of AI"입니다. (출처: MeasuringU - Streamlined Measurement of the UX of AI / Jeff Sauro, PhD & Jim Lewis, PhD) https://measuringu.com/streamlined-measurement-of-the-ux-of-ai/ Jeff Sauro와 Jim Lewis 박사는 실무 연구자들과 테스터들이 긴 설문이나 복잡한 프레임워크 없이도 AI 제품의 핵심 품질을 빠르게 측정할 수 있도록 SUXAI(Streamlined UX of AI)라는 간소화된 측정 모델을 구축했습니다. 기존에 수많은 문항으로 분산되어 있던 지표들을 통계적 요인 분석을 통해 쥐어짜고 압축하여, 핵심적인 5가지 5점 척 문항 으로 표준화했습니다. SUXAI를 구성하는 5가지 핵심 평가 문항 정확성 (Accuracy): "이 AI가 생성한 결과물은 정확하다." 신뢰성 (Trust/Re...