웨어러블 기기를 통한 수면 단계 추적은 이제 일상적인 건강 관리의 일부가 되었습니다.
하지만 과연 이러한 기기들이 얼마나 정확하게 수면을 분석하고 있을까요? 50개 이상의 과학 문헌과 체계적인 실험을 바탕으로 각 브랜드의 수면 추적 성능을 비교 분석한 결과, 브랜드 간 성능 차이가 매우 크다는 사실이 밝혀졌습니다. 깊은 수면, 렘수면, 얕은 수면을 얼마나 정확하게 구분하는지, 그리고 어떤 기기가 신뢰할 수 있는지 살펴보겠습니다.
수면 단계 추적 방법
과학 문헌에서 웨어러블 수면 추적 성능은 주로 수면다원검사(PSG) 또는 EEG 기반 참조 장비와 비교해 평가됩니다.
이때 가장 많이 사용되는 지표는 각 수면 단계(깊은 수면, 렘수면, 얕은 수면, 깨어 있음)에 대한 일치도(agreement)입니다.
중요한 점은, 이 일치도가 100%에 가까운 소비자용 웨어러블은 현재 존재하지 않는다는 사실입니다. 따라서 비교의 핵심은 “완벽한 정확도”가 아니라 상대적인 신뢰 수준과 일관성입니다.
기기별 수면 단계 신뢰도 요약
※ 이 표는 영상 요약 + 과학 문헌을 함께 봤을 때 일반적으로 나타나는 경향을 정리한 것으로 절대적 순위로 볼 수는 없습니다.
| Oura Ring | ⭐⭐⭐⭐ | 웨어러블 중 수면 단계 분류 성능이 상대적으로 높음. 일부 연구에서 다른 기기들보다 우수하다는 결과도 확인됨. (PubMed) |
| Apple Watch | ⭐⭐⭐ | 수면/각성은 꽤 준수. 세부 단계는 중간 수준. 일부 연구에서 렘·깊은 수면 구분에서 Oura보다 조금 떨어진다는 결과도 보고됨. (Medium) |
| Fitbit / Google (Pixel Watch) | ⭐⭐⭐ | 평균 수준의 수면 단계 분류 성능. 최신 알고리즘 도입 이후 개선 추세임. (PubMed) |
| WHOOP | ⭐⭐☆ | 과거 알고리즘에서는 중간~보통. 최근 업데이트로 개선되었다는 개인 테스트 언급. 영상 주장의 내용 기반 서술. |
| Eight Sleep Pod | ⭐⭐☆ | 착용이 아닌 수면 환경 센서로 비교적 높은 성능을 보였다는 개인/내부 테스트 언급. |
| Samsung Galaxy Watch | ⭐⭐☆ | 세대별 편차가 크고, 일부 모델에서 중간 수준의 성능. |
| Polar / Garmin | ⭐⭐ | GPS/운동 관점에서는 강하지만 수면 단계 정확도는 평균 이하로 평가. (MDPI) |
| Xiaomi Mi Band | ⭐ | 대체로 수면 단계 분류가 부정확하다는 평가(렘수면 분류 특히 낮음). 영상 주장의 내용 기반 서술. |
최상위권: 수면 단계까지 ‘신뢰 가능한’ 기기들
이 그룹의 공통점은 깊은 수면·렘수면·얕은 수면을 비교적 안정적으로 구분하며, 일정 기간 사용했을 때 결과의 패턴 일관성이 높다는 점입니다.
- Oura Ring (3·4세대)
최신 알고리즘 적용 이후 기준 측정 장비와 약 80% 수준의 일치도를 보이며, 과학 문헌과 실제 테스트 모두에서 가장 안정적인 성능을 보였습니다. 이전 세대(Oura Ring 2) 대비 개선 폭도 명확합니다. - Apple Watch
문헌과 개인 테스트 모두에서 상위권 성능을 보이며, 특히 네 가지 수면 단계(깊은/렘/얕은/각성)를 비교적 고르게 잘 추적합니다. 자체 연구 결과는 다소 보수적으로 해석해야 하지만, 전체적인 신뢰도는 높습니다.
| Oura Ring 3/4 | 약 80% | 링 타입, 단계 구분 가장 안정적 |
| Eight Sleep Pod | 75~80% | 비착용형, 온도 조절 + 수면 추적 |
상위–중상위권: ‘단계 분석까지 실사용 가능한’ 브랜드
이 그룹은 최신 알고리즘 적용 여부에 따라 성능이 크게 갈립니다.
- Fitbit / Google Pixel Watch (신규 알고리즘)
오랫동안 안정적인 성능을 유지해왔고, 최근 Pixel Watch 3·4에서 알고리즘 개선이 확인되었습니다. 특히 렘수면 추적 성능이 견고하다는 점이 반복적으로 언급됩니다. - WHOOP (신규 알고리즘)
과거에는 ‘괜찮지만 최고는 아닌’ 수준이었으나, 최근 업데이트 이후 개인 테스트에서 뚜렷한 개선이 확인되었습니다. 깨어 있는 시간 추적은 다소 약하지만 전반적 단계 구분은 양호합니다.
단, 수면 단계 데이터는 ‘판정’이 아니라 ‘이해’를 위한 도구다
웨어러블 기기의 수면 단계 추적은 생각보다 꽤 많은 정보를 제공합니다.
실제로 수면과 깨어 있음의 구분은 비교적 정확한 편이며, 최신 알고리즘이 적용된 신모델일수록 과거 세대보다 성능이 개선되는 경향도 반복적으로 확인됩니다. 다만 깊은 수면, 렘수면, 얕은 수면 같은 세부 단계 구분은 기기마다 편차가 크고, 임상 검사에서 사용하는 뇌파 기반 측정과는 구조적인 한계를 가질 수밖에 없습니다.
이 점을 이해하면 수면 단계 데이터를 바라보는 관점도 자연스럽게 정리됩니다. 수면 단계 수치는 진단 결과가 아니라 참고 자료이며, 하루 수치에 일희일비하기보다는 같은 기기를 2~4주 이상 사용하면서 나타나는 경향을 보는 것이 훨씬 의미 있습니다. 어떤 날 수면 점수가 낮게 나왔다고 해서 곧바로 ‘잠을 못 잤다’고 단정하기보다, 최근 며칠간의 흐름과 다음 날의 컨디션을 함께 비교하는 방식이 더 현실적입니다.
또한 수면 단계 데이터는 단독으로 해석하기보다, 심박수 변화나 휴식 상태 같은 다른 신체 신호와 함께 볼 때 더 많은 인사이트를 제공합니다. 특히 운동, 식사 시간, 음주, 스트레스 같은 생활 습관 변화가 수면 패턴에 어떤 영향을 주는지를 연결해보는 것이 웨어러블을 가장 잘 활용하는 방법입니다.
중요한 점은, 수면 장애가 있거나 수면 패턴이 불규칙한 경우 어떤 웨어러블이든 정확도가 크게 떨어질 수 있다는 사실입니다. 이런 경우 웨어러블 데이터를 절대적인 기준으로 삼기보다는, 전문적인 검사와 병행하는 참고 자료로 활용하는 것이 바람직합니다.
결국 웨어러블 수면 추적의 가치는 “가장 정확한 기기”를 찾는 데 있지 않습니다. 오히려 내가 스트레스 없이 꾸준히 사용할 수 있고, 데이터를 해석해 생활을 조정하는 데 도움이 되는 기기를 선택하는 것이 더 중요합니다. 수면 단계 숫자 그 자체보다, 그 숫자를 통해 내 생활 습관을 어떻게 바꾸게 되는지가 수면 추적의 진짜 의미이기 때문입니다.
[출처] Best Wearables for Sleep: Scientific Rankings /The Quantified Scientist : https://youtu.be/MHj9R9u5a8Y?si=hs0JvklO86XWf1SL