스마트홈은 사물인터넷(Internet of things: IoT)과 인공지능 기술이 집약된 가전제품과 가정 설비를 통합하여 다양한 서비스와 정보를 제공함으로써 거주자 생활의 질을 향상시키는 첨단 시스템이다. 사물인터넷 기기의 상용화와 보급 확대를 통해 가전기기, 스마트 폰, 스마트 스피커, 월 패드 등을 네트워크로 연결하고 제어하는 기술 환경이라고도 할 수 있다. 이런 스마트홈 기술은 센서 장치, 유무선 네트워크, 플랫폼, 가전기기 및 사물인터넷 단말기에 사용되고 있고, 최근에는 클라우드와 인공지능이 추가로 접목되어 지능형 스마트홈으로 진화하고 있다(Hong, 2020). 이러한 스마트홈 소비자 시장은 삼성전자, 마이크로소프트(MicroSoft) 같은 전자기기 업체와 IT 서비스 회사가 주도하고 있다. 이 기업들은 노르딕 반도체(Nordic Semiconductor), 텍사스 인스트루먼트(Texas Instruments) 등의 반도체 기업과 구글(Google), 아마존(Amazon)을 대표기업으로 하는 IT 플랫폼 업체들과도 상호 지원하는 동시에 경쟁하며 성장하고 있다. 글로벌 비즈니스와 기술 분야의 시장 정보를 제공하는 Fortunebusinessinsights.com(2023)의 보고서에 따르면, 세계 스마트홈 시장은 2022년에 802.1억 달러에서 2030년에는 3382.8억 달러로 성장할 것으로 예상된다. 이는 연평균 20.1%에 이르는 급격한 성장을 의미한다. 새롭게 등장한 스마트홈 산업은 사물인터넷, 빅 데이터, 인공지능 등 디지털 기술과 다양한 산업 기술을 결합하며 산업의 패러다임을 크게 변화시키고 있다(Kim, 2018). 또, 이러한 큰 상업적 기회는 기업들로 하여금 스마트홈 시장의 선점을 위해 효과적인 소비자 요구파악과 기술전략을 수립하게 하는 노력의 강력한 동기가 된다. 따라서 빠르게 성장하고 변화하는 시장과 기술 속에서 스마트홈 관련 정확한 기술 동향 파악 및 전략 수립은 스마트홈 기업 생존의 핵심 요인이다(Cui, 2019).

이에 스마트홈 기술 전략 수립 및 의사결정 지원을 목적으로 스마트홈 기술 자체에 대한 연구가 일부 이루어져 왔다. Miao(2019)는 스마트홈 분야의 기술 융합 네트워크를 구축하였으며, Byeon(2016)은 스마트홈 관련 사물인터넷 연구 동향을 파악하였고, Moon et al.(2017)은 사물인터넷 기술 융합 그룹을 분류하였다. Park(2015)은 한국과 미국의 스마트홈 특허 동향을 비교 분석하였고, Kim et al.(2016)은 범위를 보다 확장하여 미국과 한국의 사물인터넷 관련 특허 네트워크를 구축하고 기술 간 연결 관계를 분석하였다. 하지만 이와 같은 스마트홈 기술 분석 연구들은 기술의 대용지표로서 특허 데이터만을 사용하였기에, 출원부터 등록까지 상당한 시간이 소요되는 특허의 특성상 최신 기술 동향을 다루기에는 적시성이 부족하다는 근본적인 한계점을 지닌다(Lee and Lee, 2020).

스마트홈에서 소프트웨어는 전체 시스템의 두뇌 역할을 하여, 장치 제어 및 자동화, 상호 연결, 원격 액세스, 보안, 업데이트 등 모든 중요 기능을 담당하므로 스마트홈 구성의 핵심 요소라고 할 수 있다. 스마트홈 소프트웨어는 많은 개발자들의 참여로 대부분 오픈소스로 개발되고 있어 최신 기술동향을 파악하기 위해서는 오픈소스 데이터 분석이 필수인데, 이런 소프트웨어 개발 데이터를 바탕으로 스마트홈 기술을 분석한 연구는 이루어지지 않았다. 또한 스마트홈의 핵심 소프트웨어들은 글로벌 표준인 매터(Matter)를 준수한다(Elec4.co.kr, 2022). 오픈소스 프로젝트인 매터는 깃허브에서 개발, 배포, 관리되고 있으며 스마트홈 관련 기술은 매터를 중심으로 회사와 개발자가 연결되어 개발되고 있다. 따라서 매터를 중심으로 기업과 개발자간 연결 데이터를 분석하면, 스마트홈의 주요 기술 동향 파악이 가능하다. 최근 소프트웨어 연구에서는 깃허브를 이용한 최신 동향 분석이 활발하게 진행되고 있으므로(Valerio, 2017; Zhang, 2019; Lee and Lee, 2020), 스마트홈 분야도 최신 기술 동향 파악을 위해 깃허브 데이터를 활용하는 것이 필요하다.

이에 본 연구는 오픈소스 소프트웨어 데이터를 활용하여 스마트홈 기술의 개발 동향을 분석하고자 한다. 먼저 스마트홈의 글로벌 표준인 매터를 중심으로 프로젝트 관계와 프로젝트 참여 개발자들의 커플링(dveloper coupling) 관계를 이용하여 스마트홈 프로젝트 네트워크를 구성한다. 이후 중심성을 기준으로 최신 스마트홈 핵심 프로젝트를 도출하여 특성을 분석한다. 또 클러스터링 기법 기반으로 현재 개발 중인 주요 스마트홈 기술 유형을 파악하고, 프로젝트의 중요도를 반영하는 스마트홈 기술 분석 매트릭스를 제시하여 기술 유형별 특성을 규명한다. 이를 바탕으로 4개 기술 유형별 프로젝트가 향후 지향해야 할 전략을 제시하여 기업의 스마트홈 기술 전략 수립과 스마트홈에 대한 국가 연구 정책 수립에 활용될 수 있도록 한다.

이후 본 논문의 구성은 다음과 같다. 제2장에서는 선행 연구들의 진행 방향, 결과와 한계를 살펴보고 제3장에서는 분석대상 데이터와 네트워크 분석방안에 대해 설명한다. 제4장에서는 스마트홈 네트워크 구축을 통해 스마트홈 기술의 중심 프로젝트를 도출하고, 클러스터링을 통해 스마트홈 주요 기술 유형을 파악한다. 제5장에서는 스마트홈 프로젝트의 특성별 영역별 기술 매트릭스를 구성하고 기술 유형별 특징을 분석한다. 마지막 제6장에서는 연구의 시사점, 한계와 향후 연구 방향을 제시한다.

스마트홈 서비스가 확산됨에 따라 스마트홈 요소 기술 개발을 위한 연구는 활발히 이루어지고 있으나, 스마트홈 기술 자체를 분석 대상으로 삼는 연구는 아직 충분히 이루어지지 않은 상황이다(Jeon et al., 2021). 다만 일부 연구에서 스마트홈 및 스마트홈의 핵심 기술인 사물인터넷에 대한 정량적인 기술 분석이 이루어져 왔으며, 이 연구들은 대부분 스마트홈 관련 특허 데이터를 활용하였다.

Park(2015)은 사물인터넷 기술에 있어 한국과 미국의 특허 동향을 비교하는 연구를 수행하였다. 이 연구에서는 토픽 모델링 기법을 이용하여 주제별 군집을 생성하고, 토픽들의 유사도를 분석하였다. 연구 결과 한국은 미국에 비해 사물인터넷 도입시기가 10년 정도 늦지만, 양국 모두 무선 통신 분야가 다른 기술요소들과 융합화가 많이 이루어진다는 점과 군사 및 물류와 같은 산업에서 지속적으로 성장하고 있다는 것을 파악하였다. Byeon(2016)은 특허와 논문 DB를 기준으로 정부 제시 5가지 사물인터넷의 국가 기술 분류를 연구 동향에 대한 통계적 분석을 실시한 결과, 논문 R&D 연구방향과 기술보호를 목적으로 하는 특허출원 방향이 일치하지 않는다는 것을 발견하였다. Moon et al.(2017)은 사물인터넷 융합의 주요 기술 군을 서비스, 플랫폼, 디바이스, 네트워크로 정의한 후, 미국 특허청에서 수집된 특허 클래스를 위 네 가지 기술 군에 할당하고 이들 관계를 파악하였다. 이 연구에서는 디바이스 중심의 사물인터넷 기술 분석 결과 센서를 비롯한 헬스케어, 냉장과 냉동 장치, 에너지 관리, 로봇, 임베디드와 같은 기술들이 주요 융합 그룹으로 도출되었고, 전체를 대상으로 분석하여 사물인터넷 요소기술 중심의 스마트 헬스 케어, 스마트홈, 무인 자동차와 같은 사물인터넷 응용영역들이 기술융합을 이루고 있다고 파악하였다. Miao(2019)는 동시 발생 매트릭스 기반으로 스마트홈 기술 융합 네트워크를 구축하였으며, 센서 및 위치 기술이 노령 안전 모니터링 커뮤니티에서 널리 퍼져 있고, 오염 제거 및 감지 기술은 노령 가정 청소 커뮤니티에서 널리 퍼져 있다는 것을 파악하였다. Shim(2016)은 IPC 코드를 분석하여 사물인터넷 특허의 기술 융복합을 파악하였다. 이 연구에서는 사물인터넷 특허 중 건강관리와 환자 기록관리의 기술 융복합에 의한 헬스케어 분야의 특허 출원이 가장 많다는 것을 확인하였다.

하지만 이러한 특허 데이터를 활용한 연구는 빠르게 발전하며 신기술이 끊임없이 개발되고 있는 스마트홈 기술 특성을 반영하기에는 한계가 있다. 왜냐하면 특허는 심사와 기술적 복잡성 및 다국적 출원과 상업적 비밀 보호에 관련된 법적 절차 등의 이슈로 등록에 긴 시간이 소요되기 때문이다. 특허에 있어 최초 출원과 특허 등록에 소요되는 기간은 평균 2~4년이며 최대 5년까지 걸릴 수 있다(Murray and Stern, 2007).

한편, 최근에는 최신 기술 동향 파악을 위해 실시간으로 소프트웨어가 반영되는 깃허브 기반의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 깃허브는 세계적으로 약 1억 명의 개발자가 소스 코드를 개발 및 저장하고 프로젝트를 관리하는 대표적인 소프트웨어 저장소로 깃허브의 오픈소스는 누구나 개발에 참여할 수 있다(github.blog, 2023). 또 깃허브는 실시간으로 코드가 반영되어 최신기술 정보를 보유하고 있다(Munaiah et al., 2017). 깃허브는 2억개 이상의 깃 저장소를 보유하고 있으며, 이곳에는 수많은 오픈소스 소프트웨어들이 레포지토리(repository) 단위로 관리된다(Kalliamvakou et al., 2016). 따라서 기존에는 레포지토리의 리드미(readme) 파일의 텍스트 데이터에서 토픽을 추출하고, 이를 바탕으로 비슷한 토픽을 가진 레포지토리를 분류한 후 새로운 레포지토리의 주제를 파악하거나, 특정 주제에 대한 기존 레포지토리를 정량적으로 분석하는 연구가 진행되었고(Sharma et al., 2017), Valerio(2017)는 깃허브 기반 연구 증가와 소프트웨어 엔지니어링에 대한 깊은 이해를 기반으로 깃허브에서 데이터를 추출하는 방법과 결과를 제시하였다. 특히 빠르게 성장하고 있는 인공지능 기술 분야에서는 매년 수천 편의 연구 실적이 발표되고, 관련 오픈소스 데이터가 실시간 공개되고 있다(Zhang, 2019). 이에 Chong(2019)은 깃허브 인공지능 프로젝트 토픽 정보를 대상으로 텍스트 마이닝을 적용하여 기술개발 동향을 상세하게 파악하였으며, 인공지능 기술을 응용 분야, 개발 도구, 알고리즘, 프로그래밍 언어의 4개 범주로 구분하였다. Lee and Lee(2020)는 깃허브 프로젝트 데이터를 활용하여 인공지능 프로젝트 네트워크를 구성하고 7가지 인공지능 기술 분야를 분류하였으며, 도출된 기술별 유형을 분석하고 향후 기술을 예측하였다.

한편 스마트홈 산업에 있어, 소프트웨어는 핵심 요소이며 연결 표준인 매터가 깃허브에서 오픈소스로 개발 및 배포되고 있으나 깃허브의 데이터를 기반으로 한 연구는 수행된 바 없다. 따라서 본 연구에서는 스마트홈 최신 동향 파악을 위해 실시간 연구개발 현황이 반영되는 깃허브 오픈소스 데이터를 활용한다. 오픈소스 프로젝트 네트워크를 구성하여 스마트홈 핵심 프로젝트를 도출하고, 클러스터링과 유형 분류를 통해 스마트홈 기술을 실증적으로 분석한다.

제4장에서 도출된 기술 클러스터들은 스마트홈 기술 생태계를 구성하는 하위 기술로서 스마트홈 산업의 발전에 핵심적인 역할을 수행하고 있지만, 클러스터 구성 자체만으로는 기술적 특성을 파악하기 어려워 구체적인 기술 전략 수립에 활용되기 어렵다. 이에 본 연구에서는 스마트홈 기술 매트릭스를 구성하여 프로젝트의 유형을 분류하고, 이를 바탕으로 스마트홈 기술 클러스터의 기술적 특성을 분석한다.

스마트홈 프로젝트는 다수의 기업이 일반 사용자, 개발자, 타 기업들에게 표준을 적시에 제공하고, 개발 편의성을 지원하기 위한 목적으로 진행되고 있다. 따라서, 시장에 개선 기능을 배포하는 릴리즈와 개발자 관심에 따른 스타 수를 기준으로 프로젝트 상태 및 유형을 파악하는 것이 적합하다. 분석을 위해서 깃허브에서 수집한 릴리즈와 스타 수를 활용하였다. 스타 수는 프로젝트 개발자들이 “좋아요”를 선택한 것이므로 프로젝트의 인기(popularity)를, 릴리즈 수는 개발자들이 소스 코드 개발 결과를 반영한 후 외부 시장에 공개 전달한 횟수이므로 프로젝트의 활동(activity)을 나타낸다. 각 프로젝트의 스타 수와 릴리즈 수를 -1과 1 사이로 정규화하여 4사분면에 배치함으로써 스마트홈 기술 매트릭스를 구성할 수 있다. 이 때, 프로젝트의 버블 크기는 중심성을 곱하여 결정함으로써 개별 프로젝트의 영향력을 시각화에 반영하였다. <Figure 4>는 도출된 스마트홈 기술 매트릭스를 나타낸 것이다.

Figure 4. 
Smarthome Technology Matrix

4개의 유형은 제1사분면부터 반 시계 방향으로 Trending Innovators, Established Standards, Dynamic Evolvers, Hidden Gems로 명명되었다. 먼저 Trending Innovators 유형은 사용자와 개발자들 사이에 주목을 받고 있으며, 시장 배포도 많은 경우인데, 개발 후 시장 릴리즈 활동이 활발하여 시장의 관심을 받고 있는 기술이다. 두 번째 Established Standards 유형은 인기도는 높은데 시장 릴리즈가 활발하지 않다. 이는 성숙한 표준 기술로 많은 사람들의 관심을 받으나, 더이상 개선 또는 변경이 적은 기술이다. 세 번째로 Dynamic Evolvers 유형은 시장에 최근 배포된 신기술이거나 더 이상 사용되지 않아 사장되는 기술로 <Figure 4>에서 좌하단 모서리 가까이 위치한다. 프로젝트가 생성된 지 5년 이내라면 확산 중인 기술이며, 5년이 지났는데 여전히 인기, 코드 개선 활동, 시장 배포가 적다면 소멸되는 기술로 볼 수 있다. 마지막으로 Hidden Gems 유형은 특정 개발자들만을 중심으로 활발히 성장하는 기술로 잘 알려지지 않은 기술이라고 볼 수 있다. 이 유형의 경우 개발 활동은 빈번하지만 인기는 상대적으로 낮다. 이상 기술 매트릭스 상의 네 가지 유형으로 구분된 프로젝트들의 기술 클러스터별 분포를 <Table 4>에 나타내었다.

Trending Innovators 유형은 Smarthome User Experience와 Iot Platform 클러스터에서 두드러진다. 이 기술들은 개발자 관심과 시장 릴리즈가 많은 프로젝트인데, 페이스북, 삼성, ARM이 대표적 오너 조직이다. 이 유형의 기업들이 현재 시장에서 받는 관심과 활발한 기업 활동은 실제 스마트홈 산업 성장에 직접적으로 긍정적 영향을 줄 수 있다. 따라서 아래 3가지 전략에 집중할 필요가 있다. 먼저 기술 혁신의 지속이다. 특히 사용자 경험 기반 기술측면에서, 기기에 증강현실(augmented reality: AR)과 가상현실(virtual reality: VR)의 접목 시도와 같이 새로운 기능이나 서비스를 개발하여 시장의 관심을 확보하는 것이 필요하다. 둘째, 기존의 성공 활동을 기반으로 시장과 고객 확장 전략을 구사해야 한다. 특히, 얼리 어댑터뿐만 아니라 노약자 고객까지도 쉽게 사용 가능한 기술 확보가 필요하다. 마지막으로 파트너 협력을 강화해야 한다. 다른 기업과 기술 협력을 통해서 상호 보완 기술을 개발하고 마케팅 협력을 통해 새로운 시장 기회를 창출하는 것이 중요하다. 다양한 파트너 협력에 따른 새로운 기술과 지식을 공유하는 혁신을 촉진하고, 호환성을 강조한 시장 공동 진입은 새로운 제품과 서비스를 보다 신속히 소비자에게 제공할 수 있다. 또한 이를 통해 형성된 폭넓은 네트워크는 신규 비즈니스 기회 모색과 신규 시장 진출에 큰 도움이 될 수 있다.

Established Standards 유형은 Iot Platform 클러스터의 이전 표준, 지침, 지원, 가이드와 같은 소수 프로젝트가 해당된다. 이 프로젝트에는 과거 표준이어서 현재는 업데이트 없이 참조만 되는 SW module build/share이가 있는데, 리드미에도 리드온리(read-only)로 명기되어 있다. 위 프로젝트는 사용하지 않는 이전 표준으로 향후에는 사용이 재개되지는 않을 것으로 예상된다. 하지만, 이 유형에 속하는 기업들도 시장 차별화와 그에 따른 매출 증대 기회를 찾기 위해서는 고객 충성도를 강화하고 기존 제품이나 서비스에 부가가치를 창출하는 새로운 기능 등을 추가하는 노력이 필요하다.

Dynamic Evolvers 유형의 주요 클러스터는 Autonomic Device Control, Iot Cloud Computing, Development Support이다. 이중 두 개 프로젝트는 3년 된 신생 프로젝트로서 지속적으로 성장하고 있는 프로젝트라고 볼 수 있다. 이 유형에 속하는 기업은 자동과 자율이 적용된 제품들의 시장 인지도를 높이기 위한 마케팅과 브랜딩 활동에 집중해야 한다. 이 유형에 속한 스마트홈 대표 반도체 제조 기업들은 이런 기능을 다양한 분야에 적용하여 신규 성공 사례를 창출하고 이를 통한 시장 확장에 주력해야 한다. 또한 이 기술은 성장과 진화를 촉진을 위한 장기적 연구개발 투자가 중요하다.

Hidden Gems 유형은 Smarthome Network 클러스터에서 주로 나타난다. 이 영역 기술들은 보편적 표준으로 일찍 자리 잡아서 개발자들이 신경 쓰지 않아도 되도록 관련 프로젝트에 이미 포함된 경우가 많다. 대표적으로 라우터(router), 네트워크(network), 프로토콜(protocol)이 있다. 이 기술들은 개발자들이 프로그램 할 때 직접 사용하기 보다는, 보편적으로 사용하는 일반 모듈이 해당 기술들을 내포하고 있기 때문에 상대적으로 인지도가 낮고 인기가 적다. 이 유형에 속한 기업은 대상 고객에 맞춰 특정 전략을 실행할 필요가 있다. 특정 전략이란 니치 시장을 의미할 수도 있는데, 그 한정된 시장에서 우위를 확보해야 한다. 하지만 이 유형은 스마트홈을 구성하는 근간 기술이 대다수이므로, 마케팅, 홍보, 인지도 향상, 신규시장 탐색과 같은 활동 보다는 기업 및 연구 기관과의 협업을 통해 기술 개발을 가속화 하는 것이 바람직하다.

국가 측면에서 스마트홈 기술 발전 과제는, 각 사분면별 기업들이 그들의 영향력을 넓히고 시장을 확대하기 위한 것과 방향이 다르다. 전체 사분면을 보면, Dynamic Evolvers 가 가장 많고, Trending Innovators가 그 뒤를 잇는다. 국가는 Dynamic Evolvers를 Trending Innovators으로 전환을 지원해서 산업 발전과 시장 확대에 기여해야 한다. 국가는 먼저 스마트홈 주요 기술들의 혁신을 촉진하고, 기업의 시장 진입 장벽을 낮추기 위한 관련 규제 완화와 적절한 정책을 마련해야 한다. 특히 Dynamic Evolvers 기술을 전환시킬 수 있는 규제 완화를 우선적으로 고려해야 한다. 예를 들어 글로벌 생태계와 이용자를 보호하기 위한 에너지 효율과 사용자 데이터 관련 국내외 규제는 Autonomic Device Control, Iot Cloud Computing의 제약이 될 수 있으므로 국내와 국가 간 이슈 해결 방안 마련이 필요하다. 또 대학, 연구소, 기업 간의 협력 촉진을 통해 지식 및 기술 교류를 활성화하고 연구 성과에 대한 상업화 플랫폼을 제공하여 혁신적인 아이디어의 시장 출시도 필요하다.

본 연구에서는 오픈소스로 개발 중인 스마트홈 표준인 매터를 중심으로, 관계된 프로젝트를 도출하여 데이터베이스를 구축하였다. 이 후 프로젝트 개발자 커플링 방법을 활용하여 스마트홈 프로젝트 네트워크를 구성하였다. 구성된 네트워크는 분석하여 중심성이 높은 5개의 핵심 프로젝트를 식별하고 특징을 확인하였다. 또 클러스터링 기법을 통해 활발히 개발되는 6개 스마트홈 기술 클러스터를 도출하고 각각의 현황을 분석하였다. 마지막으로 개발자 관심과 시장 배포 데이터 기반으로 프로젝트를 정규화하여 매트릭스를 구축하고 클러스터들이 기술 매트릭스 4개 범주별로 기술을 분석하여 설명하였다. 특히 기술 매트릭스 분석 시에는 관심과 시장배포 외에, 프로젝트 영향도를 추가 반영하여 기술 매트릭스 분석을 수행하였다.

스마트홈 기술은 빠르게 성장하고 있으며, 지속적으로 새로운 분야를 통합해 그 영역을 넓혀 가고 있다. 또한, 다양한 산업의 디지털 기술 결합으로 기술과 사용 영역을 통합하고 산업의 패러다임을 바꾸고 있다. 기업과 국가는 성장 핵심 동력으로 스마트홈 기술을 인식하고 관련 연구개발에 박차를 가하고 있다(nia.or.kr., 2021). 올바른 기업 전략과 국가 정책 수립을 위해 기술 정보가 실시간, 실질적으로 반영된 스마트홈 기술 개발 현황과 주요 기술을 함께 살펴보는 것은 중요하다. 본 연구는 깃허브 오픈소스 데이터의 네트워크 분석을 통해 스마트홈 핵심 프로젝트를 파악하였다. 연구 결과가 공개되며 개발 코드가 실시간 반영되는 깃허브에서 국제 공인 표준 기술인 매터를 기반으로 데이터를 추출하는 기법을 제시하였으며, 최신 스마트홈 개발 동향을 확인하였다. 또한 클러스터링 방법을 통해 최근 활발히 연구되는 스마트홈 기술 유형을 도출하고 기술 유형의 관련성을 파악하였다. 특히 프로젝트의 영향도를 반영한 기술별 매트릭스를 제시하고 실증적으로 분석하였다. 본 연구를 통해 파악된 스마트홈 기술 구조와 기술 동향, 유형 분석 접근 방법은 기업의 스마트홈 기술 전략 수립과 국가의 스마트홈 연구 정책 수립 시에 활용될 수 있을 것이다.

그러나 본 연구는 추후 연구가 필요한 몇 가지 한계점도 지니고 있다. 첫째, 개방성과 접근성이 필수인 스마트홈 산업 특성상 기술표준인 매터를 대부분 준수하지만, 일부 표준을 따르지 않는 프로젝트들이 있을 수 있으므로 이를 포함하여 분석하는 방안을 찾고 연구를 진행할 필요가 있다. 둘째, 본 연구에서는 깃허브 데이터를 바탕으로 소프트웨어 기술로만 분석 범위를 한정하였다. 향후 스마트홈 기술에서 소프트웨어의 역할이 더욱 증대될 것으로 예상되기는 하지만, 여전히 스마트홈 서비스의 실질적인 구현을 위해서는 하드웨어가 결합되어야 한다. 따라서 스마트홈의 하드웨어 기술 분석이 요구되며, 이는 특허 데이터를 바탕으로 수행될 수 있다. 깃허브 기반의 스마트홈 소프트웨어 기술과 특허 기반의 스마트홈 하드웨어 기술의 연관관계 분석을 수행한다면 스마트홈 기술전략 수립에 의미 있는 시사점을 도출할 수 있을 것이다.