Samsung Health Data SDK 출시
새롭게 출시된 Samsung Health Data SDK를 소개합니다! Health Data SDK는 개발자들이 애플리케이션에 건강 관련 인사이트를 통합할 수 있도록 도와주는 혁신적인 도구입니다. 이 SDK를 통해 수면, 활동량, 심박수 등의 데이터를 통합할 수 있으며, 이를 바탕으로 사용자 지원, 참여도, 심층 분석, 건강 상태 등을 향상시키는 맞춤형 건강 경험을 제공할 수 있습니다. 사용자들의 건강 여정에 도움이 될 데이터 기반 인사이트를 제공하는 Samsung Health Data SDK에 대한 자세한 내용을 확인해 보세요.
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새롭게 개편된 One UI 디자인 가이드라인
앱 개발자를 위한 One UI 디자인 가이드라인이 새롭게 개편되었습니다. 이번 업데이트에는 홈 스크린과 알림 등 One UI의 최신 디자인 시스템 변경 사항이 추가되었습니다. 또한 갤럭시 태블릿, 폴드, 플립 등 다양한 디바이스에 최적화된 사용자 경험을 제공하기 위한 앱 디자인 가이드와 실제 적용 사례 등도 포함되었습니다. 새로운 디자인 가이드라인을 참고하여 여러분의 앱이 다양한 디바이스에서 최적화될 수 있도록 디자인해 보세요.
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11월 21일, SDC24 Korea 온라인 개최
11월 21일 삼성 개발자 콘퍼런스 코리아(SDC24 Korea)가 성황리에 개최되었습니다. 이번 행사에서는 CTO의 개회사를 시작으로 삼성전자의 생성형 AI 기술 연구개발 성과와 소프트웨어/디바이스 플랫폼의 사용 경험 향상에 대한 주요 연사들의 기조 연설이 진행되었습니다. 또한 29개 이상의 심도 있는 기술 세션과 함께 흥미로운 이벤트가 가득했습니다. 여기에 더해 지난 10월 3일 미국에서 개최된 삼성 개발자 콘퍼런스 2024 (SDC24)와 연계하여 더욱 풍성한 콘텐츠로 배우고 나누고 소통하는 교류의 장이 마련되었습니다. SDC24 Korea 공식 홈페이지(www.sdc-korea.com)에서 관련 영상을 확인해 보세요.
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SDC24의 '코드 랩' 프로그램 하이라이트
삼성 개발자 콘퍼런스 2024 (SDC24)에서 가장 주목받은 프로그램 중 하나는 바로 '코드 랩(Code Lab)'이었습니다. 참가자들은 코드 랩에서 다양한 실습을 경험하면서 삼성의 최신 SDK와 개발 도구를 심층적으로 살펴볼 수 있었습니다. 이번 코드 랩에서는 SmartThings, 삼성 헬스, 삼성 월렛, 자동차 등 다양한 기술 분야를 아우르는 주제들을 다루었습니다. SDC24에서 진행된 코드 랩의 하이라이트를 확인해 보세요.
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Tutorial: PAD를 사용하는 유니티 게임을 갤럭시 스토어와 호환되도록 설정
유니티 게임 엔진은 안드로이드 게임 개발을 위한 주요 엔진 중 하나로, PAD (Play Asset Delivery)와 같은 안드로이드 앱 번들 형식의 다양한 기능을 제공합니다. 하지만 PAD는 구글 플레이 전용 기능이기 때문에, PAD를 사용하는 유니티 게임을 갤럭시 스토어에 그대로 업로드할 경우 여러 문제가 발생할 수 있습니다.
이번 튜토리얼에서는 유니티 게임에서 PAD를 사용하면서 갤럭시 스토어와의 호환성을 유지하는 방법을 자세히 소개합니다. 유니티 게임에서 PAD를 올바르게 구현하여 갤럭시 스토어와 호환되도록 간단하게 변경하는 방법, PAD가 적용된 기존 게임을 갤럭시 스토어와 호환되도록 하기 위해 필요한 변경 사항들을 설명합니다. 아래 링크에서 자세한 내용을 확인해 보세요.
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갤럭시 스토어 통계시스템 업데이트 안내
갤럭시 스토어 통계시스템(Galaxy Store Statistics, GSS) 최신 버전에서는 앱 응답 없음(Application Not Responding, ANR) 및 Crash를 추적할 수 있습니다. 또한 갤럭시 스토어의 다른 앱들과의 평균 평점 및 다운로드 전환율도 비교할 수 있습니다. 마지막으로 앱 버전, 안드로이드 API 버전 및 폼 팩터를 기반으로 하는 신규 필터도 최신 버전에 추가되었습니다.
GSS 및 신규 기능에 대해 자세한 내용을 Seller Portal 공지사항을 통해 확인해 보세요.
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SmartThings의 제품 복제와 유사성 인증 기능 소개
SmartThings는 파트너사들이 보다 쉽고 빠르게 SmartThings 생태계에 진입할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다. 이번에는 새롭게 선보이는 '제품 복제'와 '유사성 인증' 기능을 소개합니다.
다수의 스마트홈 디바이스 제조사들은 다양한 카테고리의 제품 포트폴리오를 보유하고 있습니다. 이러한 제품들은 색상, 형태, 국가별 사양만 다를 뿐 기본적으로 유사한 경우가 많습니다. 하지만 여러 제품을 개별적으로 인증받을 경우 시간과 비용이 많이 소요됩니다. 이에 SmartThings는 'Works with SmartThings' 인증을 보다 쉽고 빠르며 경제적으로 획득할 수 있도록 '제품 복제'와 '유사성 인증' 기능을 개발했습니다. 아래 링크에서 자세한 내용을 확인해 보세요.
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시간적으로 일관된 생성적 사전 정보 및 화질 저하 인지 프롬프트를 통한 블라인드 페이스 영상 복원
실제 환경에서 얼굴 이미지와 영상은 다운 샘플링, 노이즈, 블러, 압축 등 다양한 화질 저하 현상을 겪을 수 있습니다. 블라인드 페이스 복원(BFR, Blind Face Restoration)은 원인을 알 수 없는 화질 저하 상태에서 이미지와 영상을 복원해야 하는 매우 도전적인 과제입니다. 기존의 BFR 방법들은 참조 정보, 기하학적 정보, 생성적 사전 정보 등을 네트워크 구조에 활용하여 복원을 수행해 왔습니다. 하지만 이러한 방법들은 주로 정지된 이미지 복원(BFIR, Blind Face Image Restoration)에 초점이 맞춰져 있어 영상 복원에는 충분히 활용되지 못했습니다.
이번 연구에서는 StableBFVR(Stable Blind Face Video Restoration)이라는 새로운 방법을 제시합니다. StableBFVR은 Stable Diffusion 모델에 시간적 일관성을 유지할 수 있는 시간 계층을 도입했습니다. 구체적으로 장기적 정보를 처리하는 Shift-Resblock 기술과 단기적 정보를 활용하는 Nearby-Frame Attention이라는 두 가지 핵심 기술을 통해 시간 계층을 설계했습니다. 기존의 방식보다 우수한 성능을 달성하는 StableBFVR에 대한 자세한 내용을 삼성 리서치 블로그에서 확인해 보세요.
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SAMSEMO: 다국어 및 다중 모달 감정 인식을 위한 새로운 데이터셋
최근 다양한 분야에서 주목받고 있는 다중 모달 감정 인식은 이미지, 음성, 텍스트를 포함한 인간의 다양한 소통 신호를 다각적으로 분석하는 연구 분야입니다. 하지만 대규모 다중 모달 데이터셋의 목록은 매우 제한적이며, 기존의 데이터셋에도 여러 한계점이 존재합니다. 이에 따라 삼성 리서치 폴란드 연구소에서는 다중 모달 및 다국어 감정 인식을 위한 새로운 데이터셋인 SAESEMO (Samsung Multimodal and Multilingual Dataset for Emotion Recognition)를 제안합니다.
SAESEMO는 5개 언어(한국어, 영어, 독일어, 스페인어, 폴란드어)로 된 2만 3,000여 개의 비디오 장면을 포함하고 있으며, 이 비디오 장면들은 다양한 출처에서 수집되었습니다. 모든 비디오 장면은 수작업으로 수집된 풍부한 메타데이터와 감정 주석을 제공합니다. 또한 이번 연구에서는 주요 감정 클래스에 대해 오디오 특성의 밸런스와 각성을 분석하고,이를 CMU-MOSEI 데이터의 특징과 비교합니다. 더불어 SAESEMO를 활용한 다중 모달 감정 인식 실험을 수행하고, 다국어 모델을 활용하여 불균형 클래스의 감지 성능을 향상시키는 방법을 보여줍니다. 자세한 내용을 삼성 리서치 블로그에서 확인해 보세요.
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mmWave 고정 무선 접속(FWA)을 향한 기술 혁신
고정 무선 접속(FWA, Fixed Wireless Access)은 5G 가입자 성장을 견인할 것으로 예상되며, 2029년까지 전 세계 가입자가 2억 6,500만 명에 이를 것으로 보입니다. FWA 사용자는 일반 모바일 사용자에 비해 20~30배 더 많은 데이터를 사용해 네트워크에 큰 영향을 미칩니다.
기존 FWA 시스템은 주로 6GHz 이하의 주파수 대역인 FR1을 사용하지만, 24.25~71GHz 대역의 FR2를 사용해 FWA의 커버리지와 데이터 용량을 개선할 수 있습니다. 이번 연구에서는 5G 및 6G의 FR2 기반 FWA 시스템의 커버리지와 용량을 개선하는 주요 기술 혁신을 논의합니다. 자세한 내용을 삼성 리서치 블로그에서 확인해 보세요.
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