삼성 세탁건조기 '비스포크 AI 콤보' 누적 판매 10만대 돌파

[아이뉴스24 설재윤 기자] 삼성전자는 올인원 세탁건조기 '비스포크 AI 콤보'가 출시된 지 1년 만에 누적 판매량 10만 대를 돌파했다고 22일 밝혔다.

삼성전자는 이날 '비스포크 AI 콤보'에 적용된 기술을 소개하는 미디어 브리핑를 갖고 "국내 최대 18kg 건조 용량과 79분 만에 세탁부터 건조까지 완료하는 성능을 앞세워 글로벌 시장까지 공략할 계획"이라고 설명했다.

삼성전자는 DA사업부 성종훈 상무는 이 자리에서 "열교환기 전열면적 확대, 건조 알고리즘 최적화, 덕트 시스템 적용 등 혁신 기술로 '비스포크 AI 콤보'의 건조 성능을 높이고 건조시간을 크게 줄였다"고 설명했다.

성 상무는 "'비스포크 AI 콤보'가 출시 1년 만에 국내 시장의 판도를 바꿔놨다"며 "올해는 혁신 기술을 바탕으로 국내 최대 18kg 건조 용량, 세탁∙건조 성능과 효율 등을 두루 갖춘 한층 진화된 신제품을 선보였다"고 말했다.

삼성전자는 지난해 2월 한 대의 기기에서 세탁부터 건조까지 한 번에 해결할 수 있는 일체형 세탁건조기 '비스포크 AI 콤보'를 처음 출시했고, 올해 3월에는 성능과 편의 기능을 한층 강화한 2025년형 신제품을 선보였다.

'비스포크 AI 콤보'는 편리함과 공간 효율성에 대한 가치를 인정받아 출시 1년여 만에 국내 누적 판매량 10만 대를 돌파하고, 하루 평균 230대 이상 판매되며 인기를 끌고 있다. 국내 세탁기∙건조기 시장에서 올인원 세탁건조기 제품이 차지하는 비중은 단기간에 20%대로 급성장했다.

2025년형 비스포크 AI 콤보는 킹 사이즈 이불 빨래까지 가능한 세탁 25kg, 건조 18kg의 국내 최대 용량을 구현했다. 제품 외관 크기는 그대로 유지하면서 건조 용량은 2024년형 제품보다 3kg나 늘었다.

삼성전자는 건조 성능을 높이기 위해 열교환기 크기는 유지하면서 열교환기의 핀(fin)을 기존 대비 더 많이 촘촘하게 배치해 전열면적을 8.5% 확대했다. 전열면적이 넓어지면 세탁물을 통과한 고온다습한 공기의 수분을 더 빠르게 제거할 수 있다. 건조해진 공기는 다시 드럼 안으로 들어가 세탁물의 수분을 더 많이 흡수할 수 있기 때문에 건조 효율이 높아진다.

건조 알고리즘도 빨래 양에 따라 드럼의 운전 속도와 온도를 최적으로 제어하도록 업그레이드했다. 빨래 양이 적을 때에는 드럼 속도를 낮추고 온도의 상승 속도를 높여 빠르게 건조하고, 빨래 양이 많을 때에는 드럼 속도를 높이고 온도의 상승 속도를 낮춰 균일하게 건조할 수 있도록 했다.

또 최적화된 공기 흐름을 유도하는 덕트 시스템도 적용했다. 의류를 통과한 공기가 제품 뒷면에 매립된 덕트를 통해 열교환기로 직접 연결돼 순환하며 건조 효율을 높인다. 덕트를 통해 따뜻한 공기가 드럼 내부 상단뿐 아니라 하단까지 골고루 순환하며, 유실되는 건조용 바람의 양을 줄일 수 있다.

이러한 핵심 기술을 바탕으로 건조 성능을 향상시키는 동시에, 동일한 외관 크기 내에서 제품의 건조 용량 또한 단숨에 3kg나 늘릴 수 있었다.

2025년형 비스포크 AI 콤보 '쾌속 코스'의 경우 세탁부터 건조까지 단 79분만에 마칠 수 있는데, 이는 기존 대비 20분이나 줄어든 수치다.

성종훈 상무는 "전열면적 확대, 건조 알고리즘 최적화, 덕트 시스템 적용 등 정교한 기술 혁신을 바탕으로 건조 성능을 높이고 건조시간 또한 획기적으로 줄일 수 있었다"며 "앞으로도 세탁 건조 기술을 지속 발전시켜 나갈 것"이라고 말했다.

2025년형 비스포크 AI 콤보는 소비전력량도 크게 줄였다.

세탁 시 찬물에서도 빠르고 깨끗하게 세탁할 수 있는 '에코버블' 기술을 적용해 에너지 소비효율 1등급을 달성했다. 세탁 시 세탁물 1kg 당 소비전력량이 에너지소비효율 1등급 최저기준보다 45% 낮다.

또 개선된 고효율 히트펌프 기술을 통해 건조 시의 소비전력량도 기존 콘덴싱 방식의 올인원 세탁건조기와 비교해 4분의 1 수준으로 낮아졌다.

2025년형 비스포크 AI 콤보의 'AI 맞춤+'는 세탁물의 무게와 옷감, 오염도∙건조도 등을 AI가 감지해 최적의 세탁 코스로 맞춤 관리해주는 기능이다.

세탁물의 무게, 표면 마찰 특성, 흡수 특성 등 다양한 데이터를 머신러닝으로 학습해, 옷감 종류를 알아서 감지하고 구분한다.

인식 가능한 옷감은 섬세∙타월∙일반∙데님∙아웃도어로 총 5종이다.