나는 구글 홈 카메라 자동화를 켜고 모션 센서를 버렸다
스마트 홈 자동화의 새로움은 유지 관리가 시작되자 꽤 빨리 사라졌다. 항상 그렇지만, 어떤 주말이든 무작위로 배터리 방전 알림이 뜨고, 갑자기 나는 내가 가지고 있지 않은 이상하게 특정한 교체 부품이 필요한 작은 모션 센서를 찾아 다니게 된다.
스마트 홈이 확장됨에 따라 이러한 작은 마찰 지점들이 늘어납니다. 접착제가 떨어지면 센서가 벽에서 떨어집니다. 책꽂이를 어지럽히기도 합니다. 무엇보다도, 이들은 본질적으로 '멍청'하여 커튼을 흔드는 바람이나 빈 방으로 들어오는 반려동물에게 쉽게 속습니다.
마침내 나는 그 모든 센서를 다루는 것이 일처럼 느껴지는 지점에 도달했다. 센서가 너무 많고 배터리도 너무 많아서 점점 잡동사니처럼 느껴졌다. 그래서 나는 주요 방에서 그것들을 빼고 유선 카메라에 의존하기로 했다. 유선 카메라는 이미 존재하고, 이미 켜져 있으며, 단지 더 쉬웠다. 구글 홈에 설정한 후에는 모든 것이 훨씬 더 간단하게 느껴졌다.
여기 작동 방식, 일상적인 경험이 어떤지, 그리고 직접 센서를 분해하기 전에 알아야 할 중요한 절충점이 있습니다.
작동 원리
출석 감지기로서의 카메라
수년간, 스마트 홈 카메라는 철저히 반응형 장치였습니다. 무슨 일이 발생하면 영상을 기록하고 푸시 알림을 보내며, 나머지 시간에는 가만히 있었습니다. 소프트웨어 생태계가 보안과 홈 자동화를 완전히 다른 것으로 취급했기 때문에, 조명을 켜는 데 쉽게 사용할 수 없었습니다.
그것은 구글이 자사의 생태계를 개방하면서 바뀌었는데, 특정한 항상 인기 있는 Nest Cam 이벤트—예를 들어 '사람 감지됨'—를 구글 홈 자동화 빌더와 스크립트 편집기에 직접 노출했기 때문이다.
이제 카메라는 단순히 침입자를 감시하는 것만이 아니라 고급 벽전원 기반 존재 감지기로 작동합니다. 카메라가 프레임을 처리하고 인간 형태를 인식하면, 즉시 Google Home 앱에 스타터 신호를 전송합니다. 이를 통해 Philips Hue 전구에서 TP-Link 스마트 플러그에 이르기까지 생태계의 모든 스마트 기기에 해당 신호를 연결할 수 있습니다.
Google Home 앱에서 "트리거"는 공식적으로 스타터(Starters)라고 불립니다. 이는 스타터(트리거), 조건(선택적인 규칙, 예: "일몰 후에만"), 액션(무엇이 일어나는지)을 사용하여 루틴을 구성하는 개편된 다중 구성 요소 자동화 편집기의 일부입니다.
선호도에 따라 표준 시각적 편집기나 새로운 AI 기반 '도와주세요 생성' 기능 중 하나를 사용하여 스타터를 만들 수 있습니다.
방법 1: 시각적 자동화 편집기 사용
이것은 시각적 인터페이스를 사용하여 루틴을 단계별로 구축하는 표준 방법입니다.
- 모바일 기기에서 Google Home 앱을 엽니다. 하단 네비게이션 바에서 자동화 탭을 선택한 후, 만들기 + (또는 추가) 버튼을 탭합니다.
- 자동화를 선택하세요. 가정용 루틴(집안 누구나 접근 가능) 또는 개인 루틴(귀하의 계정 전용) 중에서 선택하라는 메시지가 표시될 수 있습니다.
스타터를 선택하세요. 여러 가지 옵션이 표시됩니다:
- 장치가 어떤 동작을 할 때: 센서가 움직임을 감지하거나, 스마트 버튼이 눌리거나, 조명이 켜질 때 트리거됩니다.
- 특정 시간에: 일정, 일출 또는 일몰을 기반으로 한 트리거입니다.
- 누군가 나와 소통할 때: 맞춤형 '헤이 구글' 음성 명령어.
- 감지 감지: 첫 번째 사람이 집에 도착했을 때 또는 모두가 집을 떠날 때 작동
마지막으로 기기 또는 시간 설정을 선택하고, 매개변수(예: 스마트 버튼의 단일 누르기 또는 이중 누르기)를 맞춤 설정한 후, 저장 또는 완료를 선택하여 트리거를 루틴에 연결하세요.
방법 2: 도움말로 만들기 사용
업데이트된 앱에는 트리거를 자연스럽게 입력할 수 있는 지능형 프롬프트 상자가 포함되어 있습니다.
- 자동화를 선택한 다음, 도와서 만들어주기를 선택합니다.
- 자동화를 평이한 영어로 작성하되, 트리거 이벤트를 포함시키십시오. 예를 들어, "오후 10시에서 오전 6시 사이에 현관 카메라에서 움직임이 감지되면"
거기서 앱은 자동으로 텍스트를 분석하고, 올바른 시작 항목을 추출하며, 검토하고 저장할 수 있는 템플릿을 만들어 줍니다.
일상의 차이
세 가지 실용적인 상황
기본 모션 센서에서 카메라로 전환하니 제 집의 일상적인 기능이 완전히 바뀌었고, 예전에는 저를 미치게 만들던 많은 것들이 해결되었습니다.
거실에서 오래된 센서들은 항상 한 박자 늦었다. 내가 들어가면 아무 일도 일어나지 않고, 내가 방 한가운데쯤 와야 불이 켜졌다. 그리고 내가 너무 오래 가만히 앉아 있으면? 불이 꺼졌다. 매번 그랬다.
카메라들은 그런 문제가 없습니다. 제가 들어서자마자 저를 포착하고, 모든 것을 바로 켜며, 더 중요한 것은 제가 가만히 앉아 있다고 해서 무작정 꺼지지도 않습니다.
밤의 주방은 예전에도 똑같이 성가셨다. 센서가 나를 못 잡거나 반응이 늦어서, 나는 어둠 속에서 더듬거리거나 갑자기 완전히 밝은 빛에 놀라곤 했다. 이제 카메라는 내가 도착하기도 전에 나를 감지하고 자동으로 은은한 빛을 켠다. 추측할 필요도 없고, 눈의 피로도 없다.
그 다음은 개 문제입니다. 모션 센서는 아무것에나 반응하기 때문에, 제 조명은 사실 제 개 대신 두 마리 코커 스패니얼의 일정에 맞춰 켜져 있었습니다. 차이를 구별할 수 있는 카메라로 바꾸자 하룻밤 만에 해결되었습니다. 그 덕분에 이제 개들이 지나가도 불이 켜지는 일이 없습니다.
그렇긴 하지만, 완벽하지는 않습니다. 여러분은 죽은 배터리와 보기 흉한 센서를 다른 종류의 타협으로 바꾸는 것입니다. 카메라는 반응이 조금 느릴 수 있고, 그리고 여러분이 그 점에 얼마나 편안한지에 따라 전반적인 프라이버시 문제도 있습니다. 저에게는 더 잘 작동하지만, 단점이 전혀 없는 업그레이드는 아닙니다.
클라우드 지연 시간 비용
그것은 진짜이며 인정을 받아야 합니다
Zigbee나 Z-Wave와 같은 전통적인 모션 센서는 빠른 데에는 이유가 있습니다: 이들은 로컬에서 작동합니다. 당신이 지나갈 때, 신호가 바로 허브로 전달되어 조명이 거의 즉시 켜집니다. 지연도 없고 기다림도 없습니다.
그러나 카메라 자동화는 배경에서 훨씬 더 많은 작업을 수행해야 합니다. 카메라는 비디오 프레임을 캡처하고, 이를 암호화한 후 클라우드로 스트리밍합니다. 구글의 머신러닝 알고리즘은 프레임을 검사하여 움직이는 객체가 실제로 사람인지 확인합니다. 확인이 완료되면 클라우드는 집으로 명령을 보내 불을 켭니다.
단점은 추가 처리 단계가 약간의 지연을 발생시킨다는 점입니다 — 보통 아무 일도 일어나기 전에 1~2초 정도입니다. 거실이나 사무실에서는 큰 문제가 되지 않습니다. 하지만 욕실, 옷장, 계단과 같은 작은 공간에서는 조명이 따라오는 것을 기다리면서 서 있을 때 충분히 짜증나게 느껴질 수 있습니다.
저는 또한 카메라가 모션 센서와 달리 실제로 전체 모습을 볼 수 있기 때문에 프라이버시에 대해서도 걱정했습니다. 이 때문에 공유 공간에서는 카메라 사용에 대해 괜찮지만, 침실이나 욕실처럼 명백한 공간에서는 사용이 금지되어 있습니다.
판결: 바꿔야 할까요?
저는 전용 모션 센서를 버림으로써 스마트 홈 하드웨어를 간소화하고, 끊임없는 배터리 교체 비용을 절약하며, 제 개들이 망칠 수 없는 훨씬 더 똑똑한 자동화를 즐길 수 있었습니다.
이미 카메라를 설치해 두었다면, 이것에도 사용하지 않는 것이 다소 낭비처럼 느껴집니다. 더 큰 공유 공간에서는 집에 더 많은 것을 추가하지 않고도 상황을 더 잘 처리할 수 있습니다. 모션 센서를 완전히 없애는 것은 추천하지 않습니다—아직도 센서가 더 적절한 장소가 있지만—대부분의 공간에서는 이 설정이 저에게 더 잘 맞았습니다.