I let AI build a tool to help me figure out what was waking me up at night

개요

AI 도구의 발전으로 개발자의 주말 프로젝트로 구현된 이 시스템은 야간 소음으로 인한 수면 방해 원인을 파악하기 위해 오디오, 스마트워치 수면 데이터, 가정 내 센서 데이터를 통합 분석한다.

주요 내용

* 문제 정의: 도시 소음으로 인해 발생하는 야간 수면 방해의 원인을 파악하기 어려웠으며, 원인 파악 없이는 해결책 마련이 불가능했다.
* 시스템 구축: Home Assistant, Raspberry Pi, USB 마이크, Garmin 워치 수면 데이터를 활용하여 소음 감지 및 수면 데이터 시각화 시스템을 구축했다.
* 작동 방식: Raspberry Pi는 수면 시간 동안만 활성화되어 발생하는 소음을 기록하고, 웹 앱은 수면 데이터, 센서 이벤트, 소음 이벤트와 오디오 클립을 동기화하여 시각화한다.
* AI의 역할: AI는 시스템 개발 전반에 걸쳐 코딩 보조 역할을 수행했으며, 특히 Raspberry Pi의 직접적인 테스트 및 분석 과정에서 효율성을 높였다. 실제 소음 식별에는 AI가 아직 활용되지 않았다.
* 데이터 분석 및 해결: 분석 결과, 문 닫힘, 설거지 소리, 차량 소음 등이 수면 방해의 주요 원인으로 파악되었으며, 이에 따라 방음 패널 설치, 문과 창문 단열 보강, 그리고 이웃과의 소통 등을 통해 문제를 해결했다.
* 기술적 세부 사항: Raspberry Pi의 오디오 버퍼링, 노이즈 필터링, 압축된 오디오 파일 저장, Home Assistant 통합 개발, Garmin Connect API 연동, PWA 기반 웹 앱 구현 등이 포함된다.

시사점

AI 도구는 개인적인 문제를 해결하기 위한 도구를 개발하는 데 드는 시간과 노력을 크게 줄여주었으며, 데이터 기반의 접근 방식이 문제 해결의 효율성과 정확성을 높임을 보여준다.