새로운 Samsung Health Data/Sensor SDK 출시
2025년 7월 31일, Samsung Health Data SDK와 Samsung Health Sensor SDK가 업데이트되었습니다. 이번 업데이트로 Data SDK에 혈중 산소, 체온, 운동, 오른 층 수, 수면과 같은 새로운 기록 데이터 유형이 추가되었으며, Sensor SDK에서는 MF-BIA(다중 주파수 생체 임피던스 분석)와 EDA(피부 전기 반응) 데이터 유형이 새롭게 지원됩니다. 또한 Samsung Health Data SDK와 Samsung Health Sensor SDK를 쉽게 활용할 수 있도록 신청 절차가 간소화되었습니다.
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삼성전자, 갤럭시 Z 폴드6 등 기존 모델 대상 One UI 8 베타 프로그램 확대 운영삼성전자가 One UI 8 베타 프로그램을 확대 운영할 예정입니다. 8월 중에 갤럭시 S24 시리즈, Z 폴드6, Z 플립6를 대상으로 먼저 진행되며, 9월에는 S23 시리즈, Z 폴드5, Z 플립5, A36 5G, A55 5G(국내 제품명 갤럭시 퀀텀5) 등으로 확대될 예정입니다. One UI 8은 지능형 멀티모달 AI 경험과 갤럭시 버즈3, 버즈3 프로와 연동해 '제미나이'를 음성 또는 이어버드로 호출할 수 있는 기능, 그리고 다양한 폼팩터를 고려한 UX 설계로 사용자의 일상에서 높은 생산성과 맞춤형 경험을 제공합니다. One UI 8 공식 버전은 베타 프로그램 사용자 피드백을 적용하여 9월부터 갤럭시 S25 시리즈를 시작으로 순차적으로 제공됩니다.
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최신 갤럭시 Z 시리즈 에뮬레이터 스킨 출시갤럭시 Z 폴드7, Z 플립7, Z 플립7 FE 모델용 최신 에뮬레이터 스킨이 출시되었습니다. 삼성의 최신 플래그십 폴더블폰을 그대로 재현한 스킨으로 애플리케이션을 테스트해 보세요. 갤럭시 Z 플립7의 엣지 투 엣지(Edge-to-Edge) 커버 스크린과 갤럭시 Z 폴드7의 대화면 디스플레이를 경험할 수 있습니다. 삼성 개발자 포털에서 새로운 에뮬레이터 스킨을 다운로드하고 앱 개발의 완성도를 한층 높여보세요.
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튜토리얼: 서버와 Samsung IAP 구독 기능 통합하기
삼성 인앱 결제(Samsung In-App Purchase, IAP) 구독 기능을 서버와 연동하는 방법을 알아보세요. 이번 튜토리얼에서는 백엔드 서버와 Samsung IAP 서비스를 안전하게 연결하여 구독 취소, 환불, 해지 상태 확인 등의 주요 작업을 수행하는 방법을 소개합니다. 각 요청은 실행한 작업에 맞춰 세부 정보가 담긴 응답을 제공합니다. 더 자세한 내용을 블로그에서 확인해 보세요.
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[디자인 스토리] '새로운 시작, 새로운 혁신' 갤럭시 Z 폴드7/Z 플립7
7월 9일, 갤럭시 언팩 2025에서 차세대 폴더블폰 '갤럭시 Z 폴드7'과 '갤럭시 Z 플립7'이 공개되었습니다. '처음부터 다시 시작한다'는 철학 아래 폼팩터와 화면 비율, 소재를 완전히 새롭게 디자인한 이번 Z시리즈는 성능과 디자인 측면 모두에서 한층 진화된 모습을 보였습니다. Z 폴드7은 2억 화소 카메라를 탑재하고 AI 기반 생산성 기능을 대화면에 최적화해 몰입감을 높였고, Z 플립7은 4.1인치 플렉스 윈도우와 '제미나이' AI로 더욱 직관적인 사용성을 제공합니다. One UI 8과 갤럭시 AI로 완성된 새로운 소프트웨어 경험, 재활용 소재를 포함한 친환경 소재를 채택하여 지속가능성에 대한 비전도 실현했습니다. 슬림하고 직관적인 폼팩터로 완성된 갤럭시 Z 폴드7과 Z 플립7의 디자인 스토리를 지금 삼성전자 뉴스룸에서 만나보세요.
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예방적 건강 관리를 위한 새 기준, 혁신적인 갤럭시 워치 센서 기술
새롭게 출시된 갤럭시 워치8 시리즈는 예방 중심의 건강 관리 기준을 제시합니다. 삼성의 첨단 센서 기술을 기반으로 심장 관련 지표, 혈관 스트레스, 항산화 지수, 취침 시간 가이드 등 주요 건강 데이터를 손목 위에서 정밀하게 측정하고 실생활에서 즉시 실천 가능한 인사이트를 제공합니다. 사용자가 건강 상태를 더 잘 이해하고 선제적으로 대응할 수 있도록 해주는 스마트한 건강 관리의 동반자인 갤럭시 워치8 시리즈와 함께 더 스마트한 헬스케어 경험을 시작해 보세요.
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6G를 위한 AI/ML 기반 물리 계층 설계: 1부 - 일반적 견해
무선 통신의 물리 계층은 3G부터 초기 5G까지 LS, LMMSE, 제로 포싱(Zero-Forcing) 등 통계 모델 기반 선형 기법에 의존해 안정적인 성능을 제공해 왔습니다. 하지만 6G 환경에서는 더 넓어진 주파수 대역, 매시브 MIMO, 고밀도 네트워크의 복잡성, 증가하는 피드백 오버헤드로 인해 기존 방식이 한계에 직면하고 있습니다.
삼성 리서치는 사전 정의된 모델 없이 데이터를 통해 직접 학습하는 AI/ML 기반 물리 계층 설계를 제안합니다. 무선 통신 시스템 특성상 AI/ML은 실시간 적응성과 높은 유연성을 발휘할 수 있으며, 통계 모델이 유효할 때는 성능 향상과 복잡도 절감을, 불확실한 경우에는 데이터 기반 준최적 해법을 제공합니다. 6G 환경에 최적화된 상황 대응형/실시간 반응형 물리 계층 설계의 가능성을 삼성 리서치 블로그에서 확인해 보세요.
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6G 시대, 에너지 효율과 성능을 모두 잡은 MIMO 혁신
5G 시대의 핵심 기술인 매시브 MIMO는 공간 다중화와 빔포밍을 통해 네트워크 용량과 커버리지를 크게 향상시켰습니다. 그러나 상용화가 본격화되면서 기지국 장비의 에너지 소비가 점차 중요한 과제로 부각되고 있습니다. 이러한 배경에서 6G 시대에는 지능적이고 에너지 효율적인 MIMO 기술 개발이 더욱 절실해지고 있습니다.
삼성 리서치는 6G MIMO를 에너지 효율적인 동작과 AI 기반 최적화로 발전시키고 있습니다 기존 MIMO 기술을 발전시켜 AI와 머신러닝을 활용해 네트워크 환경을 실시간 분석하고 최적의 전송 방식을 결정하는 지능형 MIMO 기술을 활용합니다. 또한, 에너지 소비를 최적화하여 친환경적이고 지속 가능한 네트워크 구축을 목표로 합니다. 6G에서 MIMO는 더욱 스마트하고 효율적인 통신 환경을 만드는 데 기여할 것으로 기대됩니다. 6G 시대를 위한 지능적이고 지속 가능한 MIMO 설계 방향을 삼성 리서치 블로그에서 확인해 보세요.
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