구형 기기도 스마트홈으로? 월패드·삼성·LG를 홈킷 하나로

기기를 쓸 때마다 앱을 바꾸는 게 불편했습니다. 같은 방의 난방은 아파트 월패드에, 냉방은 삼성 SmartThings에 있어 한 공간을 두 시스템으로 따로 다뤄야 했습니다.

처음부터 Matter 제품으로 구성하는 방법도 있습니다. 저는 이미 설치된 월패드·냉난방·현관 장치를 전부 바꾸는 대신 기존 NAS와 통신 어댑터를 활용했습니다. 교체 범위를 줄여 비용 부담을 낮추는 접근이며, 구체적인 절감액을 측정한 것은 아닙니다.

현재 Apple 홈에서 조명·난방·환기와 삼성 냉방, 현관 영상을 사용합니다. 세대현관 LG Smart Lock과 공동현관 제어도 정상 작동합니다. 같은 방의 냉방과 난방은 하나의 타일로 묶어 네 개 방에서 사용합니다.

중심은 Homebridge를 실행하는 NAS입니다. 일반 기기 제어와 공동현관 제어에는 USB-RS485 어댑터를 각각 사용하고, 영상에는 패시브 발룬 한 쌍, BNC 연결 부품, AHD2NET 인코더를 더했습니다. 서로 다른 신호를 무리하게 한 회선으로 합치지 않았습니다.

조명·난방·환기는 월패드 중앙 EXTDEV1에서 NAS로, 공동현관 제어는 주방 모니터의 SUB2 제어선에서 별도 어댑터로 연결합니다. SUB2의 영상은 발룬과 인코더를 거쳐 LAN으로 들어옵니다. 삼성 에어컨은 배선이 아닌 SmartThings 클라우드 API로 연결합니다.

따라 구성하려면 먼저 월패드 모델과 단자, 주방 모니터 유무, 에어컨의 API 연결 가능 여부를 확인해야 합니다. 같은 모양의 커넥터라도 회선 역할이나 통신 설정은 다를 수 있습니다.

기존 기기가 통신하는 동안 수신만 하며 패킷을 모았습니다. 그다음 조명 하나를 켜거나 난방 설정온도를 바꾸는 식으로 한 번에 한 조건만 바꿨습니다. 평소 트래픽과 조작 순간의 트래픽을 비교하며 방 번호·명령·상태를 구분했습니다.

같은 조작과 반대 조작을 반복해 값의 의미를 확인하고, AI 에이전트와 분석 코드를 보완했습니다. 해석한 명령을 다시 보낼 때는 실제 장치의 반응과 돌아오는 상태를 함께 확인했습니다.

제 월패드의 일반 기기 회선은 EXTDEV1의 1B 파랑을 B−, 1A 흰색을 A+에 연결하고 9600bps·8N1로 통신합니다. 기존 배선은 유지한 채 병렬 분기했으며, 이 구성에서는 GND를 연결하지 않았습니다. 실제 단자와 어댑터 사진을 함께 실었습니다.

사용하던 에어컨은 Matter를 지원하지 않는 SmartThings 제품입니다. 삼성 SmartThings 개발자 API를 이용해 NAS의 Homebridge와 연결했습니다. OAuth로 계정을 인증하고 토큰을 갱신하며, REST API로 상태를 조회하고 제어 명령을 보냅니다.

냉방 요청은 SmartThings로, 난방 요청은 월패드 RS485로 전달하는 통합 코드를 더했습니다. Apple 홈에서 같은 방의 냉방·난방을 하나의 메뉴로 고를 수 있고, 모드를 바꿀 때 반대 장치를 먼저 끄도록 전환 순서를 적용했습니다.

이 경로는 인터넷과 SmartThings 클라우드를 이용합니다. 로컬 AI를 추가하더라도 이 에어컨의 연결까지 자동으로 오프라인 방식이 되는 것은 아닙니다.

조명·난방 회선만으로는 공동현관을 열 수 없었습니다. 주방 모니터도 현관 호출을 받고 문을 연다는 점에 주목했고, 그 장치로 이미 들어오는 SUB2 신호를 활용했습니다. 기존 연결에서 필요한 두 선을 분기해 두 번째 USB-RS485 어댑터로 NAS에 연결했습니다.

이 회선은 일반 기기 버스와 분리해 3840bps·8E1로 다룹니다. 프로그램은 호출 상태를 추적하고, 앱에서 개방을 요청할 때와 실제 송신 직전에 조건을 다시 확인합니다. 허용된 문열기 요청만 전송하도록 했습니다.

SUB2 케이블의 영상선과 문 제어선은 역할이 다릅니다. 공개 배선도에는 구조를 보여주되, 확인되지 않은 선 색상이나 핀 번호를 임의로 넣지 않았습니다. 현관 접근용 구체 명령과 인증정보도 공개하지 않습니다.

주방 모니터로 오는 영상선을 분기해 패시브 발룬과 전화선 꼬임쌍으로 이어줬습니다. 발룬은 BNC와 꼬임쌍 구간을 연결하는 부품이고, 네트워크 영상으로 만드는 역할은 AHD2NET 인코더가 맡습니다.

이 구성의 입력은 CVBS NTSC, 실제 출력은 H.265 방식의 HTTP fMP4입니다. NAS의 프록시가 인코더 인증과 신호 상태를 처리하고, FFmpeg가 H.264로 변환해 Homebridge 카메라에 전달합니다. 부품의 이름만 보고 스트림 형식을 가정하지 않고 실제 출력을 확인했습니다.

호출로 영상 신호가 활성화되는 순간을 감지해 Apple 홈의 초인종 알림과 연결했습니다. 문열기 허용 여부는 이 영상 감지가 아니라 별도 SUB2 호출 패킷으로 판단합니다. 호출이 끝나며 원본 영상이 끊기는 상황도 처리했습니다. 최근 호출 영상을 짧게 보관해 뒤늦게 열어도 확인할 수 있게 하고, 마지막 프레임을 반복하는 처리를 넣었습니다. 이것은 호출 종료 뒤의 실시간 영상과는 구분됩니다. 영상을 받을 수 없을 때는 대기 화면과 제한된 재시도로 대응합니다.

Homebridge는 Apple 홈의 요청을 받는 창구입니다. 일반 RS485 프로그램은 조명·난방·환기 통신을 맡고, 별도 SUB2 브로커는 호출과 공동현관 개방을 맡습니다. 삼성 냉방 플러그인과 카메라 프록시도 각자의 경로를 담당합니다.

여러 요청이 USB 포트를 동시에 차지하지 않도록 큐와 포트 잠금, USB 식별을 넣었습니다. 난방의 전체 상태 응답에서는 다섯 구역의 전원·현재온도·설정온도를 읽습니다. 연결이 끊기면 다시 연결하고, 상태를 받아 홈 화면을 갱신합니다.

HomeKit 제어 상태가 오래되면 화면에 보이는 상태와 실제 기기가 달라질 수 있습니다. 그래서 명령 전송 성공, 상태 응답, 실기기 동작을 나누어 확인합니다. 응답을 못 받은 명령을 무작정 반복하지 않고 로그와 실제 상태를 먼저 살핍니다.

Qingping CGDN1의 Bluetooth 센서 값을 라즈베리파이에서 받아 NAS로 전달하고 HomeKit에 표시하는 경로를 만들었습니다. 실내 CO₂·온습도·공기질을 읽는 것과 그 값으로 환기를 자동 제어하는 것은 별개입니다. 현재 환기 규칙은 관찰 모드이며, 센서 기반 자율 제어는 다음 연결 단계입니다.

다음에는 로컬 AI가 여러 조건이 담긴 자연어를 실행 규칙으로 정리하도록 확장하고 싶습니다. 예를 들어 어두워지면 거실 조명을 켜고, 여름에 주차하면 냉방과 환기를 시작하며, 수면 중에는 28도를 유지하고 외기가 28도 아래로 내려가면 냉방을 끄는 방식입니다. 주차·밝기·수면·외기 입력과 규칙 실행부를 연결해야 합니다.

외부 황사·미세먼지와 실내 CO₂를 함께 판단해 환기하고, 빈방의 냉난방과 조명을 줄이는 것도 목표입니다. 실내 온습도와 쾌적도를 고려해 미세 조정한 뒤 에너지 사용량으로 효과를 확인하려 합니다. 복합 자연어 제어와 에너지 저감 효과를 이미 달성한 성과로 제시하지는 않습니다.

제가 사용하는 IMAZU 월패드, 삼성 SmartThings 에어컨, NAS·라즈베리파이 구성의 제작 사례입니다. 부품 실사와 실제 Apple 홈 화면, 보관한 프로그램을 바탕으로 설명했습니다. 생성형 배선도는 연결 원리를 보여주는 도해이며, 다른 장비의 핀 번호·극성을 대신 확인해 주지는 않습니다. 복합 자연어 자동화와 에너지 절감은 앞으로 구현·측정할 목표입니다.