기본 콘텐츠로 건너뛰기

구글 홈으로 전등을 꺼보자!!

지난 달 충동 구매로 구글 홈을 지른 후로..

정신줄을 놓고 미친 듯이 할 수 있는 역량 범위 안에서 홈 오토메이션을 구축하기 위해 비상금을 모조리 쏟아붓고 있습니다.

이제 막 정신 차렸는데...

홈 오토메이션은 그냥 비싸고 좋은 새로운 아파트로 이사 가는게 답인 것 같습니다. 개인이 구축하기에는 너무 번잡하고 복잡하고 돈 많이 들고 몸 고생하고 힘들고 지칩니다.

별로 한 것도 없는데 지치네요..

현재까지 구축해 놓은 제품들은 아래와 같습니다.


전체 제품의 허브는 당연히 구글 어시스턴트로 연결되어 있습니다.

중요한 전자 제품은 다원DNS의 스마트 플러그에 연결했습니다.

예전에 산 샤오미 공기청정기도 연결되어 있습니다.

올해 최고의 지름 LG 에어컨도 이번에 구글 홈이 정발되면서 구글 어시스턴트를 지원해서 연결해 두었습니다.

그리고 마지막으로 가장 하고 싶었던 천장등...

이걸 구글 홈으로 제어가 너무 하고 싶어서.. 정말 열심히 검색해 봤습니다.

결론은.. 지금 제가 살고 있는 집은 너무 너무 낡고 꾸진 집이어서 배선에 중성선이라는게 없어서 안된다는 것이었습니다.

뭔지 모를 전기 계열로 뭔가 막 어려운 그런 말이 많이 적혀 있었지만.. 어쨌든 결론은 안된다는 것이었습니다.

검색한 결과로는 중성선이라는 것이 없어도 가능한 스마트 스위치도 있다는데..

시중에서 구할 수 있는건 SKT 누구만 지원하고 구글 홈에는 연결할 수 없어서 패스..

고퀄이란 회사에서 출시 예정이라지만 우리 나라 중소기업의 특성상 언제 나올지도 모르는 제품..

그외에도 어떤 중소기업 제품도 하나 있었는데.. 구할 방법이 쉽지 않고 디자인이 구려서 패스..

이렇게 안되는 것인가 포기하려는 순간..

sonoff 라는 제품을 사용하면 된다는 얘기가 있더군요..

다시 검색, 검색, 검색..

고민, 고민, 고민 하다가 과감하게 질러보았습니다.

많은 분들이 알리에서 구매하시던데..

저는 그냥 국내 구매대행 업체 중에 제일 싼 곳을 골라 주문했습니다.

알리는... 배송이... 전 그냥 올해 안에 하고 싶어서..

주문 후 배송까지 얼마 시간이 걸리지 않고 엊그제 sonoff 스위치라는 제품을 제 손에 쥐게 되었습니다.

누리망에는 제품 크기가 작다고 했는데.. 실제 받아보니 큽니다. ㅠㅠ


대략 이정도 크기입니다.

작은데.. 하실지 모르겠지만 설치해보면 이게 그렇게 작은게 아닙니다.

일반 가정에서 흔히 볼 수 있는 일자형 LED 천장등의 경우 설치하면 저 스위치를 숨길 공간이 없어서 대략 이런 모습이 됩니다.


뭐... 살면서 천장 볼 일이 얼마나 있겠습니까? 그냥 저렇게 설치해 두었습니다. 뭔가로 좀 가려보고 싶긴 한데.. 아이디어가 전혀 떠오르지 않네요.

설치는 그냥 드라이버 좀 돌릴 줄 알고 전선 피복 좀 벗길 줄 아는 분이면 누구나 할 수 있는 수준입니다.

스위치의 In/Out만 헷갈리지만 않으시면 됩니다.

어쨌든 이차저차 설치하고 구글 홈에 연결해서 말로 전등을 켜고 끄니 좋습니다.

그런데.. 우리집 아해들이 재미가 들렸는지 싸이킥 놀이를 합니다. 킁..

그리고 이 스위치의 단점이라면.. 알람이 없습니다. 켜졌을 때 꺼졌을 때 알람이 오면 좋겠는데..그런 기능은 없네요.

대신 안드로이드는 위젯이 지원되서 리모컨 처럼 쓸 수 있는건 좋긴 합니다.

어쨌든 이정도 선에서 홈 오토메이션 구축 놀이는 끝내려고 합니다.

돈이 너무 많이 드네요.

이제 하나 남은 것은 도어락인데..

구글 홈 지원하는 도어락이 국내에는 한군데도 없네요.

Keywe라는 회사가 출시 예정이라고는 하는데..

이 회사는 와이파이 브릿지 출시에만 근 3년은 걸린 회사라서.. 몇년 걸리지 않을까 싶다가도 이미 올해 미국에서 출시한 제품이 있기 때문에 내년에는 제품 출시가 가능하지 않을까 기대중입니다.

Sonoff 스위치에 대한 내용은 인터넷에 찾아보시면 정보가 많기 때문에 제가 굳이 자세한 리뷰를 올릴 필요는 없어 보입니다.

다만 방법을 찾지 못하시는 분들에게 자그마한 팁을 드리고자 함이고.. 다른 리뷰에서는 설치 시 저런 식으로 미관상 좋지 않을 수 있다는 얘기를 하지 않아서..

참고하시라고 올려봅니다.

홈 오토메이션 돈 많이 들고 힘들지만 재미는 있네요..

댓글

  1. 2018년에 sonoff basic을 전등에 다시고 구글홈으로 켜고 끄셨다면, 지금쯤은 notify를 받으셨을지도 모르겠지만.. home assistant에 진입해 보시라고 권하고 싶네요.

    얼마전에 네이버에 한국 홈어시스턴트 카페가 생겨서 진입장벽이 많이 낮아졌습니다.
    여기 참고하셔서 HA 설치하시고 따라하시다 보면 카톡으로도 알람을 받으실 수 있을겁니다. ㅎ

    답글삭제
    답글
    1. 저도 관련 카페를 통해서 여러 정보를 접하고는 있는데, 집에다가 서버 구축하는 것부터 무리라서.. 그냥 안하고 있습니다. 서버 관리가 감당이 안되어서.. 정말 해보고 싶긴 한데..

      삭제

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

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...

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 ...

AI가 만들고 사람이 고친 글, 과연 'AI 생성물'일까? — 무너지는 경계선과 각국의 표기 가이드라인

이미지, 음성, 텍스트를 가리지 않고 생성형 AI의 산출물이 전 세계 디지털 공간에 폭포수처럼 쏟아져 나오고 있습니다. 가짜 뉴스, 딥페이크 오정보, 저작권 침해 등 여러 사회적 문제를 일으키면서, 최근 EU를 비롯한 세계 각국의 규제 기관들이 "AI가 만든 콘텐츠에는 반드시 표시(Labelling)를 하라"는 강제 가이드라인을 잇달아 꺼내 들고 있습니다. 이와 관련해 Smashing Magazine에 비탈리 프리드만(Vitaly Friedman)이 기고한 아티클은 EU의 최신 규제가 실무 인터페이스(UI/UX)에 어떤 변화를 요구하는지 잘 보여줍니다. (출처: Smashing Magazine - New EU Guidelines For AI Labelling / Vitaly Friedman) https://www.smashingmagazine.com/2026/08/eu-guidelines-ai-labelling/ EU AI Act 제50조 투명성 규정에 따르면, 딥페이크나 AI 챗봇 대화, 인간의 검수 없이 AI가 100% 작성한 공공 텍스트 등에는 전용 AI 마크나 암호화된 메타데이터(Watermark)를 반드시 내장해야 합니다. 기존에 서비스들이 유행처럼 쓰던 모호한 '반짝이 아이콘(✨ Sparkles)' 수준으로는 법적 기준을 충족할 수 없게 된 것입니다. 하지만 현장의 개발자, 에디터, 테스터들이 마주한 진짜 혼란은 규제의 유무가 아닙니다. 바로 "도대체 어디까지를 AI가 만들었다고 볼 것이며, 어디서부터를 사람이 만든 것으로 정의할 것인가?"라는 근본적인 경계선의 모호함입니다. 프롬프트 한 줄 던져서 AI가 뽑아낸 초안을 사람이 문장 몇 개 다듬었다면, 이것은 AI 산출물일까요, 인간의 글일까요? AI가 코딩한 1,000줄의 소스 코드를 엔지니어가 한 시간 동안 디버깅하고 검수했다면 이 코드의 주인은 누구일까요? 글로벌 규제 기관들도 이 모호함을 인지하고 명확한 자격 기준을 세우기 위해 격렬한 논의를 ...