수면방울 Ozlo, ‘귀마개’에서 수면 데이터 플랫폼으로 진화하는 법

오늘 밤도 누워서 한참 뒤척이다가, 잠들기 직전까지 스마트폰을 보다가, “나 왜 이렇게 잠을 못 잘까…” 고민하신 적 있나요?

Ozlo는 바로 이 지점에서 출발했습니다.
원래는 단순히 ‘잘 자게 해주는 수면용 이어버드(Sleepbuds)’를 팔던 하드웨어 회사였지만, 지금은 그 귀에 꽂는 작은 기기를 중심으로 수면 데이터를 모으는 플랫폼 회사로 몸을 갈아타는 중입니다¹².

이 글에서는 Ozlo가 어떻게 수면방울 하나로:

Calm 같은 멘탈헬스 앱과 협업하고
SDK(개발자 도구)로 파트너 생태계를 만들고
AI와 기계 학습으로 실시간 수면 피드백을 제공하고
나아가 의료 기기, 이명(tinnitus) 치료, EEG(뇌파)까지 확장하는지

‘제품 회사’에서 ‘데이터 플랫폼 회사’로 변신하는 과정을 하나씩 풀어보겠습니다.

1. 귀에 꽂는 Sleepbuds가 ‘수면 데이터 허브’가 되는 과정

Ozlo의 출발점은 아주 분명했습니다.
“조용하게, 편하게, 잘 자게 해주는 이어버드.”

하지만 이 작은 기기 안에는 생각보다 꽤 많은 센서가 들어 있습니다.

사용자가 이어버드를 착용하면 Ozlo는 단순히 소리만 틀어주는 게 아니라, 동시에 여러 생체 신호를 수집합니다¹[^2]:

몸의 미세한 움직임(가속도 센서)
호흡 패턴(호흡 빈도 변화)
주위 온도(케이스 내 온도 센서)
주위 밝기(빛 센서)

이 데이터는 Sleepbuds 자체가 아니라 충전 케이스로 전송됩니다.
이 케이스 안에서 기계 학습 알고리즘이 데이터를 분석해 “지금 이 사람이 깨어 있는지, 이완 상태인지, 잠이 든 상태인지”를 판단합니다¹.

정리하면, Ozlo의 수면 플랫폼 기본 구조는 이렇습니다.

귀에 꽂은 Sleepbuds가 생체 신호를 수집한다.
신호는 베이스캠프 역할을 하는 충전 케이스로 전송된다.
케이스의 ML 알고리즘이 수면 상태를 실시간으로 추정한다.
이 상태 정보가 Ozlo 앱과 파트너 서비스로 전달된다.

이 구조가 중요한 이유는, Ozlo 앱도 사실은 Ozlo가 만든 SDK 위에서 돌아가는 ‘첫 번째 클라이언트’라는 점입니다¹².
즉, Ozlo는 처음부터 “우리가 쓰는 것 = 파트너도 쓸 수 있는 플랫폼”이라는 생각으로 SDK를 설계했습니다.

하드웨어로 시작했지만, 설계 철학은 처음부터 플랫폼에 훨씬 가까웠던 셈입니다.

2. Ozlo SDK: Calm 같은 앱이 ‘잠이 들었는지’ 직접 알게 되는 방법

Ozlo가 CES에서 크게 주목받은 이유 중 하나는, Calm과의 협업을 통해 이 플랫폼 전략을 본격적으로 드러냈기 때문입니다¹²³.

기존에 멘탈케어 앱들이 가진 가장 큰 한계는 이거였습니다.

“명상 콘텐츠를 재생해줬는데…
사람이 진짜 편안해졌는지, 잠이 들었는지 알 수가 없다.”

Calm 앱만으로는 사용자가 눈을 감았는지, 숨이 느려졌는지, 실제로 수면 상태에 들어갔는지를 제대로 파악하기 어렵습니다. 앱은 단지 “콘텐츠가 끝까지 재생됐다” 정도만 알 수 있을 뿐이죠.

여기서 Ozlo의 SDK가 등장합니다.

Ozlo의 Sleepbuds가 수집한 데이터를 SDK를 통해 파트너 앱으로 넘겨주면, Calm 같은 서비스는 이런 질문에 답할 수 있게 됩니다¹[^2]:

이 사용자는 명상 중 실제로 호흡이 안정됐나?
이 수면 스토리를 듣고 나서 몇 분 만에 잠들었나?
특정 콘텐츠를 들을 때마다 중간에 자주 깨는 패턴이 있나?

예를 들어, 사용자가 Calm에서 호흡 명상 콘텐츠를 재생했다고 가정해 보겠습니다.

호흡 명상을 시작한다.
Ozlo는 호흡 속도와 몸의 움직임을 계속 측정한다.
명상 도중 호흡이 안정적으로 감소하면 “이완 성공” 패턴을 감지한다.
이 데이터를 Calm에 전달하면, Calm은
- “이 호흡법은 효과적이다/아니다”를 데이터 기반으로 판별하고
- 향후 비슷한 사용자에게 어떤 콘텐츠를 추천할지 전략을 세울 수 있습니다¹⁴².

이 구조가 중요한 이유는 두 가지입니다.

첫째, 실시간 개입이 가능해진다.
사용자가 이미 잠든 상태라면 더 이상 소리가 필요 없기 때문에, Ozlo는 자동으로 소리를 꺼 줍니다. 이건 단순 편의 기능을 넘어, “수면에 방해가 되지 않는 최소한의 자극”이라는 경험 설계이기도 합니다¹².

둘째, 콘텐츠 제작자가 ‘볼륨’이 아니라 ‘효과’로 승부하는 시대가 열린다.
지금까지 명상·수면 앱들은 주로 “몇 천 개의 콘텐츠 보유”를 강조했지만, 실제로 무엇이 잘 작동하는지에 대한 데이터는 부족했습니다.

Ozlo SDK를 쓰면 콘텐츠 크리에이터는 단순 조회 수가 아니라,
“이 오디오 트랙을 들은 사용자의 실제 평균 수면 유도 시간” 같은 지표를 볼 수 있게 됩니다¹².

Ozlo 입장에서도 파트너 구독 전환이 일어날 때마다 수수료를 가져오는 식으로, 하드웨어 외 새로운 수익 모델을 만들 수 있습니다¹⁴².

3. 기계 학습 + AI: “수면 리포트”에서 “수면 코치”로

수면 테크 시장의 흐름을 보면, 1세대는 “몇 시간 잤는지 보여주는 트래커”, 2세대는 “수면 점수와 그래프를 제공하는 분석기”였다면, 이제 Ozlo가 노리는 건 3세대, 즉 ‘실시간 코치’ 역할입니다.

실시간 수면 상태 분석

Ozlo는 이미 Sleep Patterns 기능을 통해 사용자의 수면 길이, 주간 패턴, 방해 요인 등을 시각화해 보여주고 있습니다¹². 여기에 더해, ML 알고리즘이 케이스 내부에서 실시간으로 수면 상태를 분류합니다.

깨어 있음
이완 단계
실제 수면 상태

이게 단지 그래프 하나를 더 만드는 수준이 아니라,
“지금 이 사람이 수면에 들어갔으니 소리를 꺼라”와 같은 즉각적인 액션으로 이어집니다¹².

이 실시간 판단 능력이 있기 때문에, 앞으로 Calm 외의 다양한 콘텐츠 서비스(테라피, 오디오북, ASMR 등)와도 똑같은 구조로 연동이 가능합니다¹².

텍스트로 대화하는 AI ‘수면 버디’

올해 Ozlo가 추가하려는 핵심 기능 중 하나가 바로 AI 수면 에이전트, 일명 “sleep buddy”입니다¹².

아이디어는 간단합니다.

매일 밤 귀에 꽂고 자는 Sleepbuds가
매일 밤 당신의 수면 데이터를 모아
다음 날 아침, “어제 왜 그렇게 자주 깼는지”를
채팅으로 설명해주는 친구 같은 존재.

이 AI 버디는 Ozlo가 자체 수집한 데이터뿐 아니라,
Apple HealthKit이나 다른 웨어러블과도 연동해 운동량, 카페인 섭취, 심박수 변화 등 수면에 영향을 줄 수 있는 요인들을 함께 고려합니다¹²⁵⁶.

예를 들어,
“평소보다 늦게까지 화면을 봤고, 심박수도 잘 때 늦게 떨어졌으며, 카페인 섭취 시간이 평소보다 늦어졌다” 같은 패턴을 찾아,
“오늘은 자기 전 2시간은 화면 사용 줄여보자” 식의 구체적인 행동 가이드를 줄 수 있습니다.

집 전체를 ‘수면 최적화 환경’으로

여기에 더해, Ozlo는 IoT 기기와의 연동도 공략하고 있습니다¹².

스마트 온도조절기와 연결해, 사용자가 Sleepbuds 케이스를 여는 순간 “이제 잘 시간”이라고 인식하고 온도를 자동 조절하거나
향후에는 조명, 스마트 커튼, 공기청정기 등과 연결해
“수면 모드 프로토콜”을 자동 실행하는 그림도 가능합니다¹²⁵.

이미 연구에서도, 수면 데이터와 여러 생체 신호를 함께 분석하면 장기적인 질병 위험도까지 예측할 수 있다는 결과들이 나오고 있습니다⁷⁶.
Ozlo가 이 데이터를 축적해 나가면, 단순히 “어제 잠 잘 잤냐”를 넘어서, 중장기적인 건강 리스크를 조기에 감지하는 방향으로 확장할 기반도 쌓게 되는 셈입니다.

4. 이명(tinnitus) 치료와 의료 구독 서비스로의 확장

Ozlo가 흥미로운 건, “잠 잘 자게 해준다”에서 멈추지 않고 ‘이명’이라는 구체적인 질환 영역으로 들어가고 있다는 점입니다.

귀가 울리는 15%를 위한 수면 치료

Ozlo 고객 중 약 15%가 이명(tinnitus) 문제를 겪고 있다는 내부 데이터에 주목했고¹², 미국 Walter Reed 병원과 함께 임상 연구를 진행했습니다.

연구 결과, 특정 주파수의 소리를 오랜 기간 밤새 들려주면, 뇌가 이 귀울림 신호를 ‘무시하도록 학습한다’는 식의 효과를 확인했습니다¹²⁴.

이걸 Ozlo 방식으로 풀면 이렇게 됩니다.

사용자가 Sleepbuds를 끼고 밤새 잔다.
Ozlo는 수면 상태를 실시간으로 추적하면서
이명 마스킹에 최적인 주파수의 소리를,
사용자가 깊게 잠든 동안 지속적으로 재생한다.

단순한 화이트 노이즈를 넘어서, 수면 상태 + 뇌의 학습 메커니즘을 고려한 맞춤형 이명 치료 도구로 진화할 수 있는 구조입니다.

Ozlo는 이 이명 치료 툴을 2026년 2분기부터 구독 형태로 제공할 계획입니다¹².
하드웨어는 이미 고객 귀에 꽂혀 있고, 여기에 특정 알고리즘과 사운드 프로토콜을 얹어 의료·치료용 소프트웨어 구독으로 확장하는 그림입니다.

의료 기기 시장을 향한 단계별 로드맵

이명 치료는 의료 분야 진입의 첫 관문에 가깝습니다.
Ozlo는 여기서 더 나아가 2027년부터는 EEG(뇌파) 기반 기능을 탑재한 제품으로 의료 기기 시장을 본격 공략하려고 합니다¹⁴².

이 전략의 핵심이 바로 Segotia 인수입니다.
Segotia는 EEG 기반 ‘hearable’ 기술을 개발하던 아일랜드의 뉴로테크 기업으로, Ozlo는 이 회사를 인수해 귀 안에서 뇌 활동 신호를 읽는 커스텀 이어팁을 개발하고 있습니다¹⁴².

이렇게 되면 Sleepbuds는 단순히 “잘 잤나 못 잤나”를 넘어서,

뇌파 수준에서 현재 수면 단계 파악
수면 중 각성(arousal) 패턴 검출
특정 질환(수면무호흡, 과도한 각성) 리스크 탐지

같은, 훨씬 더 정밀한 의료급 분석이 가능해집니다⁷⁶.

전문 연구들에서도, 뇌파·심박·호흡 등의 멀티모달 신호를 통합하면 수면 장애나 심혈관 질환 위험까지 예측할 수 있다는 결과가 반복해서 나오고 있습니다⁷⁶.
Ozlo는 Segotia의 EEG 기술을 자사 하드웨어에 통합함으로써, 이 연구 흐름을 실제 제품으로 이어가려는 셈입니다.

5. 차세대 하드웨어: 케이스·베드사이드 스피커·EEG까지

플랫폼은 결국 “얼마나 많은 데이터를, 얼마나 다양한 상황에서 안정적으로 모으느냐”의 싸움입니다.
그래서 Ozlo는 하드웨어도 꾸준히 손보고 있습니다.

더 똑똑해진 Sleepbuds 케이스

다음 세대 케이스는 단순한 충전기를 넘어서, 수면 데이터의 엣지 컴퓨팅 센터 역할을 강화합니다¹².

Ozlo가 준비 중인 개선점은 아래와 같습니다¹[^2]:

이어버드가 제대로 안 꽂히는 문제 해소를 위한 내부 구조 변경
블루투스 안테나·익스텐더 개선으로 수면 중 연결 안정성 강화
앰프 내장으로 비행기/기차 소음까지 충분히 가리는 볼륨 확보

이 업데이트 역시 2분기 출시를 목표로 하고 있습니다¹².

이렇게 되면, 한쪽에서는 사용자가 더 편하게 쓰게 만들고, 다른 한쪽에서는 더 안정적인 데이터 수집·분석이 가능해지는 구조입니다.

귀에 안 꽂아도 되는 ‘베드사이드 스피커’

또 하나 중요한 제품이 침대 옆 스피커입니다.
Ozlo는 4×6인치 크기의 베드사이드 스피커를 개발 중이며, 이 역시 수면 센서를 탑재해 사용자의 움직임, 잠에서 깬 횟수 등을 감지합니다¹².

이 제품이 중요한 이유는:

아이들은 밤새 이어버드를 끼는 게 권장되지 않고
노년층 중에는 귀에 뭘 끼는 게 불편한 분들이 많기 때문입니다¹².

즉, Ozlo가 가족 전체·고령층까지 확장할 수 있는 하드웨어 포인트입니다.

스피커는 다음과 같은 사용 사례를 겨냥합니다¹².

밤새 잠자리에서 일어난 횟수 추적(예: 화장실 방문)
침대에서 떨어졌을 때 보호자에게 알림
향후 조명 기능을 추가해, 자연광처럼 부드러운 깨움 기능 구현

여기서 수집되는 데이터 역시 Ozlo 플랫폼으로 들어와, AI 수면 버디와 의료 알고리즘의 재료가 됩니다.

2027년 이후: EEG 탑재 기기와 의료 제품

Segotia 기술을 접목한 EEG 탑재 제품은 2027년 출시를 목표로 하고 있으며¹², 이 시점부터 Ozlo는 본격적인 의료 기기 영역을 노립니다.

귀 안에서 뇌 전기 신호를 읽는 이어팁
수면 중 각성 이벤트(미세한 깨짐) 탐지
뇌파 기반 수면 단계 파악 및 실시간 개입

이미 다른 연구에서, 멀티모달 센서와 ML을 활용한 수면 각성 탐지가 높은 정확도를 보여주고 있으며⁷, 수면 데이터만으로도 다수의 질환 위험을 예측하는 모델이 등장하고 있습니다⁶.
Ozlo는 이 과학적 흐름을 이어 받아, “Sleepbuds → 스피커 → EEG hearable”로 이어지는 하드웨어 라인업을 통해 데이터를 수집하고, 이를 의료 제품과 서비스로 연결하는 로드맵을 그리고 있습니다¹⁴².

시사점: Ozlo가 보여주는 ‘수면 데이터 플랫폼’의 교과서

Ozlo의 행보를 한 줄로 요약하면 이렇습니다.

“귀에 꽂는 작은 기기를 시작으로,
수면 데이터를 수집·분석하고,
AI와 의료 서비스까지 확장하는 플랫폼.”

여기서 주목할 만한 포인트는 세 가지입니다.

첫째, 하드웨어를 플랫폼의 ‘센서 노드’로 사용한다는 발상입니다.
Sleepbuds, 케이스, 스피커, 나아가 EEG 이어팁까지 모든 하드웨어는 결국 수면 데이터 수집의 전초기지입니다.
하드웨어를 팔면서 동시에 데이터 기반 소프트웨어 구독/치료 서비스로 확장하는 구조는, 수면뿐 아니라 헬스테크 전반에도 그대로 적용할 수 있는 모델입니다¹⁴⁵.

둘째, SDK로 파트너 생태계를 먼저 확보한다는 전략입니다.
자체 앱만 잘 만드는 것이 아니라, Calm 같은 파트너가 자사 SDK 위에서 데이터와 경험을 함께 설계하도록 유도합니다. 이렇게 되면 Ozlo는 “수면 데이터의 공용 인프라”처럼 작동하게 되고, 파트너 구독 성장과 함께 자신도 성장하는 구조를 갖게 됩니다¹⁴²³.

셋째, 건강·치료 영역으로의 단계적 진입입니다.
단순 웰니스 → 이명 치료 → EEG 기반 의료 기기 → 질환 리스크 예측, 이런 계단을 차근차근 밟으며 규제와 임상 연구를 동시에 준비하고 있습니다¹⁴²⁶.
이는 단기간 매출만 노리는 가젯 회사와 확실히 다른 움직임입니다.

마지막으로, 사용자 입장에서 기억할 점도 있습니다.