오늘 밤 시도해 보세요.
iPhone을 협탁에 놓고, 시작을 누르고, 잠드세요.
깨어나면 당신의 밤이 또렷하게 보입니다.
iOS 17.6 이상 · 한 번 구매 · 의료 기기 아님
코골이에는 수십 년의 연구로 상세히 기록된 고유한 음향 지문이 있습니다. NightSnore는 고전적인 신호 처리와 기기 내 AI 소리 분류기를 결합합니다 — 동료 심사 연구로 검증된 것과 같은 딥러닝 접근법을, 클라우드도 계정도 구독도 없이 전부 iPhone에서 실행합니다.
잠든 사이 매초, 조용한 4단계 프로세스가 백그라운드에서 돌아갑니다. 그 과정을 소개합니다.
NightSnore는 슬라이딩 윈도우 백분위 방식으로 방의 배경 소음을 밤새 계속 추정합니다. 30초 대기가 필요 없습니다 — 첫 순간부터 조용히 적응하고, 환경 변화에 맞춰 계속 조정합니다.
iOS 백그라운드 오디오로 화면이 꺼져도 마이크는 계속 작동합니다. 오디오는 실시간으로 분석되며, 감지된 소리 이벤트 전후의 짧은 클립만 저장됩니다 — 밤새 전체를 녹음하는 일은 절대 없습니다.
수백만 개의 실제 소리 샘플로 학습된 신경망이 감지된 각 소리를 500개가 넘는 카테고리에 대해 점수화합니다 — 코골이와 관련 호흡음을 침실에서 나는 다른 모든 소리와 구별해 냅니다.
이벤트는 구간으로 묶이고, 코골이 지수가 계산되고, 전체 타임라인이 완성됩니다 — 깨어나는 순간 바로 확인할 수 있습니다.
코골이는 상기도 — 말할 때 쓰는 것과 같은 신체 부위 — 에서 만들어집니다. 그래서 코골이에는 특징적인 준조화 구조가 있습니다. 낮은 기본 주파수(보통 500 Hz 미만)에 배음이 층층이 쌓인, 악기가 내는 한 음과 비슷한 구조입니다.[1]
뒤척임, 이불 스치는 소리, 침대 삐걱임은 완전히 다른 소리를 냅니다. 모든 주파수에 에너지가 퍼진 짧은 타악기성 파열음 — 음이라기보다 심벌즈 한 방에 가깝습니다. 이 물리적 차이가 바로 NightSnore의 AI 모델이 학습해 온 지문입니다.
연구에 따르면 코골이 이벤트는 보통 한 번에 0.3~3초 지속됩니다.[2]NightSnore는 0.3초 미만의 과도음 — 문 딸깍 소리, 휴대폰이 협탁에 부딪히는 소리 — 을 분류기에 도달하기 전에 걸러내므로, 짧은 충격음이 리포트를 어지럽히지 않습니다.
단순한 음량 기반 앱은 큰 소리를 전부 코골이로 표시합니다. 그래서 파트너의 뒤척임, 지나가는 트럭, 복도에서 닫히는 문까지 잡아내는 것입니다.
NightSnore는 작업을 둘로 나눕니다 — 학계의 소리 이벤트 감지 연구가 권장하는 것과 같은 캐스케이드 구조입니다.[3]환경 변화에 맞춰 조용히 다시 학습하는 적응형 소음 기준선을 중심으로 한 경량 신호 처리 계층이 언제 무슨 일이 있었는지 판단합니다. 이어서 기기 내 신경망 — 수백만 개의 실제 소리 샘플, 500개 이상의 카테고리로 학습 — 이 그것이 무엇이었는지 판단합니다: 코골이인지, 호흡 관련 소리인지, 아니면 그저 삐걱임·기침·부스럭거림인지.
AI는 교과서적인 코골이에만 머물지 않습니다. 코골이 구간 주변에 자주 나타나는 헐떡임, 거친 숨소리 등도 인식하므로, 더 조용하거나 끊긴 이벤트도 빠짐없이 집계됩니다. 그리고 코골이로 분류할 수 없는 소리도 버려지지 않습니다 — 리포트의 “기타 소리”에 보관되어 언제든 직접 확인할 수 있습니다.
NightSnore는 코골이 횟수만 세지 않습니다. 코골이 지수 — 수면 1시간당 코골이 이벤트 수 — 를 계산합니다. 임상 수면 모니터링에서 쓰이는 기본 지표와 같아서, 길이가 다른 세션끼리도 비교할 수 있습니다.
8시간이 아니라 4시간만 잤더라도, 코골이 지수가 말해주는 것은 같습니다. 원시 횟수가 아닌 비율이기 때문에 — 밤마다 조건이 달라도 장기 추세가 의미를 가집니다.
30분 미만의 세션은 지수 계산에서 제외됩니다. 너무 짧은 기록은 얕은 수면 한 주기를 다 담지 못해 오해를 부르는 결과가 나올 수 있기 때문입니다.
| 지수 | 수준 | 의미 |
|---|---|---|
| < 10 | 경도 | 가끔 코골이; 수면 질에 미치는 영향 적음 |
| 10 – 30 | 중등도 | 잦은 코골이; 추세를 지켜볼 가치 있음 |
| > 30 | 중증 | 매우 잦은 코골이; 의사 상담 고려 |
참고용입니다. NightSnore는 의료 기기가 아니며 수면 장애 진단을 목적으로 하지 않습니다.
여러 독립 연구가 수백 명의 참가자와 수천 시간의 수면 녹음으로 스마트폰 마이크 기반 코골이 감지를 검증했습니다.
스마트폰 코골이 감지용 CNN+RNN 딥러닝 모델이 약 95% 정확도, 약 92% 민감도, 약 98% 특이도를 달성했으며 — 마이크 배치 거리의 영향도 직접 연구했습니다.
Xie et al., Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2020. doi:10.1016/j.cmpb.2020.105917
Vision Transformer를 사용한 2025년 스마트폰 연구는 병원과 가정 녹음, 수백 명의 참가자로 검증되었으며, 홀드아웃 테스트셋에서 민감도와 특이도 모두 약 90%를 보고했습니다.
Hong et al., Nature and Science of Sleep, 2025. doi:10.2147/NSS.S514631
2025년 상용 코골이 감지 알고리즘의 독립 벤치마크는 모의 비코골이 파일을 포함한 다양한 테스트셋에서 약 86% 민감도와 약 99% 특이도를 확인했습니다 — 오탐이 매우 적다는 뜻입니다.
Brown et al., JMIR mHealth and uHealth, 2025. doi:10.2196/67861
위 수치는 NightSnore 자체 테스트가 아닌 독립 학술 연구의 결과입니다. 실제 정확도는 휴대폰 배치, 방의 음향 환경, 개인의 코골이 패턴에 따라 달라집니다. NightSnore는 이 연구들이 검증한 것과 같은 종류의 기기 내 딥러닝 오디오 분류 위에 구축되었습니다.
iPhone을 협탁에 놓고, 시작을 누르고, 잠드세요.
깨어나면 당신의 밤이 또렷하게 보입니다.
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