무료 타임존 미팅 도구 비교 — 2026년 추천
글로벌 팀 미팅 시간을 잡을 때 쓸 수 있는 무료 도구 5개를 기존 조사 시나리오로 비교했습니다. 자동 추천, 커스텀 근무시간, 근무 겹침 표시까지 — 어떤 도구가 가장 실용적인지 비교합니다.
이 개정에서는 When2Overlap의 현재 기능과 화면만 다시 확인했습니다. 아래 다른 도구의 설명과 비교 표는 기존 2026년 10월 조사 기록이며, 이번에 모든 도구를 새로 테스트한 결과는 아닙니다. 기능·요금은 각 제공자의 현재 안내를 확인하세요.
타임존 도구는 많지만, 대부분은 단순 시간 변환 그리드만 보여줍니다. 4개 이상의 타임존에 걸쳐 실제 근무시간이 다른 팀원들과 미팅을 잡으려면 그 이상이 필요합니다. 기존 비교의 조사 시점은 2026년 10월입니다.
테스트 시나리오
동일한 조건으로 5개 도구를 테스트했습니다: 서울(베이스, 9–18), 뭄바이(10–19 커스텀), 런던(9–17), 샌프란시스코(9–17). 도구가 적합한 시간을 자동으로 추천하는지, 커스텀 근무시간을 설정할 수 있는지, 인도의 +5:30 오프셋을 어떻게 처리하는지, DST 경고가 있는지 확인했습니다.
새 화면에서는 선택한 회의, 타임라인, 추천, 공유가 순서대로 배치됩니다. 지역별 근무시간을 설정하고 추천의 지역별 근거를 확인한 뒤 최대 세 후보를 공유할 수 있습니다.
추천은 입력한 조건을 비교하는 규칙 기반 후보입니다. 앱도 “수면, 연결 안 한 캘린더는 반영 못 함”이라고 안내합니다. 근무시간이 겹쳐도 개인 일정이나 참석 의사까지 확인된 것은 아닙니다. 공휴일·휴가·캘린더의 적용 범위와 표시 상태를 확인하고, 최종 시간은 참석자와 합의하세요.
가장 유명한 타임존 도구. 깔끔한 슬라이더 인터페이스에 Google Calendar·Outlook·iCal 연동을 지원하고, 현재 화면을 짧은 링크로 공유할 수 있습니다. 유료 구독은 2022년에 종료되어 모든 기능이 무료입니다. 2~4개 도시 간 빠른 비교에 적합하지만, 자동 추천, 커스텀 근무시간, 근무 겹침 표시 기능은 찾지 못했습니다.
미니멀한 디자인의 전체 폭 타임라인 슬라이더. "지금 전 세계 몇 시인지"를 빠르게 보기에 최적입니다. 무료 뷰어에서도 링크로 공유할 수 있습니다. 추천 시간, 팀원별 근무시간 표시, iCal 내보내기는 유료 Pro 플랜에서 제공합니다. 무료 뷰어는 개인 참고용으로 적합합니다.
종합 시간 정보 사이트의 일부. 선택한 도시들의 시간을 색으로 구분한 표로 보여주고, 시간대는 사용자가 직접 고릅니다. ICS 파일로 캘린더에 추가하거나 URL로 공유할 수 있고, DST 적용 지역은 별표(*)로 표시됩니다. 다만 웹 버전은 공휴일을 반영하지 않습니다(공휴일은 모바일 앱에서 지원). 인터페이스가 오래되었고, 드래그 인터랙션, 자동 추천, 커스텀 근무시간은 없습니다.
2026년 10월 기준으로 사이트에 접속되지 않습니다. 기능은 평가하지 않았습니다.
종합 비교
| 도구 | 자동 추천 | 커스텀 근무 | 멀티슬롯 | 비용 | 추천 용도 |
|---|---|---|---|---|---|
| When2Overlap | ✓ | ✓ | ✓ | 무료 | 3개+ 타임존 팀 미팅 |
| World Time Buddy | — | — | ✗ | 무료 | 2개 도시 빠른 비교 |
| Every Time Zone | Pro | Pro | ✗ | 무료 + Pro | 개인 참고 |
| Time and Date | ✗ | ✗ | ✗ | 무료 | 색상 표로 직접 고르기 |
| World Clock Meeting | — | — | — | — | 접속 불가 |
결론: 3개 이상 타임존에 걸친 팀 미팅을 정기적으로 잡는다면, When2Overlap을 추천합니다. 자동 추천, 지역별 근무시간, 근무 겹침 막대, 멀티슬롯 제안(후보 시간 최대 3개를 한 번에 공유)을 함께 제공하는 무료 도구입니다. 단순 2개 도시 비교라면 World Time Buddy도 여전히 괜찮습니다.
📄 기술 레퍼런스
When2Overlap의 추천 알고리즘(휴리스틱) — Dynamic Comfort Curve, Weighted Multi-Timezone Scoring, Fatigue Accumulation Model 등 — 은 아래 논문에 상세히 기술되어 있습니다:
Moon, J. (2026). Client-Side Heuristic Algorithms for Cross-Timezone Meeting Optimization: A Defensive Publication. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.19258704
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