‘헤어코치’는 헤어브러시다. 물론 이 제품도 스마트함을 택했다. 이 제품을 제작한 세계적인 프랑스 화장품 기업인 로레알 산하 케라스타즈는 노키아 산하 기업인 위딩스가 개발한 센서를 이 제품에 접목했다.

센서를 통해 머리카락의 질을 측정해 빗질만 해도 모발 관리를 할 수 있도록 하겠다는 것이다. 로레알은 관련 특허도 출원 중이다.

헤어코치는 빗질을 할때 나오는 소리 패턴 등을 분석한다. 이를 통해 곱슬머리 등 머리카락 유형은 물론이고 건조 상태나 얼마나 부드러운지 여부까지 파악해낸다.

가속도계와 자이로스코프를 통해 사용자가 빗질을 하는 방법과 횟수까지 모두 꼼꼼하게 모니터링한다. 3축 센서로는 두피를 측정한다.

이렇게 측정한 모발 관련 데이터는 모바일앱을 통해 관리할 수 있다.

사용자는 매일 빗질만 해도 헤어스타일 데이터나 가장 좋은 모발 관리 방법까지 알 수 있게 되는 것이다.

‘플로우’는 휴대용 공기 오염 측정 센서다. 이 제품은 들고 다니기만 하면 현장 공기 오염도를 실시간으로 측정해 모바일앱을 통해 확인할 수 있게 해준다.

본체 구성 자체는 단순한 편이다. 외부 공기 흡입구가 있어서 이 흡입구를 통해 공기를 들이 마신 다음 내부에 있는 센서를 이용해 이산화질소나 오존, 휘발성 유기 화합물, PM 2.5 미세먼지 등은 물론 온도와 습도를 더해 함께 측정한다.

플로우는 이를 점수화해서 공기 오염도를 모바일앱에 실시간으로 표시해준다. 이렇게 모니터링한 공기 점수는 지도와 결합해 데이터화할 수 있다.

[POINT]

사물인터넷은 말 그대로 사물을 인터넷에 연결하는 것이다. 사물에는 센서가 붙는다. 이를 통한 데이터는 클라우드와 결합되고 이 정보를 바탕으로 또 다른 데이터를 피드백할 수 있다. 이런 점에서 보면 센서는 사물의 눈이라고 할 수 있다.

센서는 빅데이터를 불러온다. 데이터가 모이면 데이터빌리티가 중요해진다. 결국 사물의 지능화로 귀결될 것이다. 자율주행 자동차를 예로 들어 보자. 인텔에 따르면 오는 2020년 자율주행차 1대가 하루에 센서를 통해 생성할 데이터는 무려 4TB에 달한다.

참고로 사람 1명이 PC나 스마트폰, 웨어러블 등을 모두 합해 하루 생성하는 데이터는 2016년 기준으로는 650MB, 2020년에는 1.5GB로 예측된다.

결국 자율주행차가 100만 대만 있다면 매일 30억 명에 달하는 사람이 생성하는 것과 맞먹는 데이터가 쏟아진다는 얘기다. 로레알의 헤어브러시에서 알 수 있듯 앞으로 사물인터넷의 눈이 될 제품은 계속 늘어날 것이다.

 <본 기사는 테크M 제46호(2017년 2월) 기사입니다>