AIoT 수면개선 생태계 구축 프로젝트 : 메타버스 환경, 복합 센서, 반응형 메트리스 기반 융합 솔루션 중심
AIoT Sleep-Improvement Ecosystem Project : Centered on Converged Solutions Based on Metaverse Environments, Multi-Modal Sensors, and Responsive Mattresses
- 주제(키워드) 수면개선 , AIoT
- 발행기관 서강대학교 가상융합전문대학원
- 지도교수 이석근
- 발행년도 2026
- 학위수여년월 2026. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 가상융합전문대학원 메타버스비즈니스
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000082876
- UCI I804:11029-000000082876
- 본문언어 한국어
- 저작권 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록(요약문)
본 프로젝트는 기존 수면기기가 단편적 센서 기능과 개별 앱 중심의 구조로 인해 수면 전·중·후 단계가 유기적으로 연결되지 못하고, 사용자 맞춤형 분석과 지속적 피드 백·행동 변화로 이어지지 못하는 문제를 확인하는 것에서 출발하였다. 이러한 구조적 한계는 기술의 정밀도 향상만으로 해결되기 어렵고, 사용자 맥락을 기반으로 한 통합 적 수면 경험 설계가 필요하다는 점을 시사한다. 이에 본 프로젝트는 슬립 매트릭스 프레임 워크 (SLEEP-MATRIX Framework)를 적용하여 수면기기의 기술·데이터·개인 화·플랫폼 구조를 정량화하고, 이를 바탕으로 AIoT(AI + IoT) 기반의 통합 수면개선 플랫폼을 설계하였다. 제안된 플랫폼은 복합센서를 활용한 수면 인지 기술과 AI 기반 분석을 중심으로, 메 타버스 이완 콘텐츠와 개인 맞춤형 루틴, 장기 데이터 피드백 기능을 단계적으로 연결 한 통합 시스템으로 구현되었다. 이 플랫폼은 기존 제품이 해결하지 못한 기기 설정 난해성, 생체신호 분석의 한계, 수면 후 피드백 부족, 데이터 호환성 문제 등을 보완하 며, 수면의 준비–경험–회복을 연속적으로 연결하는 서비스 체계를 가능하게 한다. 이를 검증하기 위해 사용자 설문조사, 신뢰도 분석, 군집 분석, 의향 결정요인 분석 을 포함한 통계적 방법을 적용하였다. 분석 결과, 기능 수의 증가나 기술적 스펙 향상 은 사용자 구독 의향이나 하드웨어 구매 의향을 유의미하게 설명하지 못했다. 반면 사 용자가 자신의 상태를 “정확히 이해받고 있다”고 느끼게 하는 개인화된 분석과 피드백 경험은 서비스 만족도와 추천 의향을 유의하게 높이는 요인으로 나타났다. 이는 수면 기술 시장이 기능 중심의 경쟁에서 ‘개인화 가치 중심의 경험 시장’으로 전환되고 있음 을 실증적으로 보여준다. 또한 비즈니스 모델(BM) 분석을 통해 제안된 플랫폼의 수익성·확장성을 검토한 결 과, 구독 중심의 반복 수익 모델과 하드웨어 패키지 모델 모두 초기 시장 진입과 장기 운영 관점에서 실현 가능성이 높은 것으로 평가되었다. 더불어 다양한 사용자 세그먼 트를 분석한 결과, 수면 문제의 유형에 따라 필요로 하는 분석·콘텐츠·루틴 구조가 상 이하다는 점이 확인되었고, 이는 본 플랫폼이 개별 사용자 집단에 따라 차별화된 서비 스 설계를 지원할 수 있음을 보여준다. 본 프로젝트는 기존 수면기기의 구조적 한계를 기술·경험·사업성 관점에서 통합적으 로 규명하고, 이를 해결할 수 있는 AI 기반 수면개선 플랫폼의 아키텍처와 실증적 근 거를 제시했다는 점에서 학술적·실무적 의의를 가진다. 특히 개인화 인사이트 제공 능 력이 수면기술 서비스의 핵심 가치임을 명확히 밝힘으로써 향후 수면·헬스케어 산업이 나아가야 할 방향을 제안한다. 향후 연구에서는 장기 실사용 데이터 기반의 AI 모델 고도화, 복합센서 정밀화, 행동 변화 예측 모델링, 의료·헬스케어 연계 서비스를 위한 지속적 확장이 요구된다.
more목차
제1장 서론 1
제1절 프로젝트의 배경 및 필요성 1
제2절 문제제기 및 핵심문제 3
(1) 기기 간 단절과 통합 UX 부재 3
(2) 수면 정신건강 데이터의 제한적 활용 4
(3) 개인 맞춤형 피드백의 개발 및 실증 한계 6
(4) 데이터 연속성 및 상호 운용성의 표준화 과제 7
(5) 수면개선 기술의 한계와 해결해야 할 핵심문제 8
제3절 프로젝트의 목적10
제4절 프로젝트의 구성 및 범위11
(1) 수면 전 단계: 메타버스 기반 이완 콘텐츠12
(2) 수면 중 단계: AIoT 복합 센서 및 반응형 매트리스 13
(3) 수면 후 단계: AI 분석 기반 피드백 리포트 15
(4) 수면단계 기반 핵심 문제 분석 프레임(SLEEP-MATRIX) 17
제2장 이론적 배경 및 기술동향 19
제1절 수면장애 및 사회적 비용 연구 19
제2절 선행연구 고찰 20
(1) 수면개선 기술 연구 20
(2) 정신건강 연계 연구 21
제3절 기술 동향 및 기존제품 분석 23
(1) 메타버스 24
(2) 센서27
(3) 매트리스 29
(4) 플랫폼 32
제4절 기존 제품 Pain Point34
(1) 핵심문제 기반 Pain Point 정리 34
(2) 사용자 관점 Pain Point 요약35
(3) SLEEP-MATRIX Framework 분석 Pain Point 36
제3장 AIoT 기반 수면 개선 플랫폼 설계 36
제1절 시스템 설계 개요36
제2절 비접촉 센서 및 데이터 수집 구조 설계 38
(1) 데이터 수집전처리전송 구조 개요38
(2) 설계의 주요 특징 및 기술적 차별성 38
(3) Smart Metabox 상세 회로 구성 및 실증 테스트39
제3절 AI 분석 및 알고리즘 구조 설계41
제4절 메타버스 기반 피드백 루프 및 UX 설계 42
제5절 통합 시스템 프로토타입 구현 44
제6절 SLEEP-MATRIX 기반 AIoT 수면개선 플랫폼 통합 구조 45
제4장 비즈니스 모델 기획49
제1절 Business Model Canvas 49
제2절 Business Model Scenario62
제5장 설문조사 설계 및 통계 분석 결과68
제1절 설문조사 개요68
제2절 기술 통계 69
제3절 신뢰도 분석(Cronbach’s α) 72
제4절 군집분석(K-means) 73
제5절 의향 결정요인 분석 75
제6절 AI 수면 서비스 의향 결정요인 77
제7절 조사 결론 79
제6장 요약 및 결론80
제1절 연구 요약 80
제2절 주요 연구 결과 요약81
제3절 본 프로젝트의 가치 및 사업성 검증 82
제4절 한계점 및 향후 연구 과제 84
참고문헌 및 웹사이트86
설문 문항지87
