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Dev Insight 2025년 10월: Samsung Health SDK for Android의 지원 중단 예정 및 Samsung Health Data SDK로의 마이그레이션 안내와 최신 소식

Samsung Health SDK for Android의 지원 중단 예정 및 Samsung Health Data SDK로의 마이그레이션 안내

Samsung Health SDK for Android의 사용 중단이 2025년 7월 31일에 공지되었습니다. 이전 SDK는 향후 2년간 계속 사용할 수 있지만, 2028년에는 서비스가 완전히 종료될 예정입니다. 안정적인 서비스 이용과 및 확장된 건강 데이터 유형에 접근하기 위해 Samsung Health Data SDK로 미리 마이그레이션해 주시기 바랍니다. 자세한 방법은 Migration Guide에서 확인해 주세요.

'AI 인재로 도약할 기회, 삼성청년SW·AI 아카데미 SSAFY 15기 모집

삼성청년SW·AI아카데미(SSAFY)에서 15기 교육생을 모집합니다. SSAFY는 체계적인 SW·AI 교육과 맞춤형 취업 지원을 제공하는 삼성전자의 대표 CSR 프로그램이며, 이번 15기 과정에서는 생성형 AI 활용 역량을 강화한 실무 중심 커리큘럼으로 운영될 예정입니다. 교육생 전원에게는 무상 교육과 매월 100만 원의 교육 지원비, 그리고 취업 컨설팅, 기업 설명회, 멘토링 등 맞춤형 취업 지원 프로그램이 제공됩니다. 10월 27일부터 11월 10일까지 29세 이하의 취업 준비 청년이라면 누구나 지원할 수 있으며, 내년 1월부터 전국 5개 캠퍼스에서 1년간 교육이 진행됩니다. 지금 SSAFY 15기에 지원하고, 여러분의 꿈과 열정을 실무 경험으로 확장해 보세요.

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SmartThings 3분기 업데이트 - 차세대 허브, 스레드 및 분석 기능

SmartThings가 3분기에 주요 신규 사용자 및 개발자 제품을 출시했습니다. 이번 업데이트에는 양방향 스레드 통합 그리고 WWST 파트너가 제품 사용 데이터를 더 깊게 분석할 수 있도록 향상된 Analytics가 포함됩니다. 함께 출시된 차세대 Aeotec Smart Home Hub 2는 Matter, Thread, Zigbee를 모두 지원하며, 2배의 RAM과 더 빠른 성능을 갖춰 더 많은 디바이스를 연결할 수 있습니다. 다양한 브랜드 및 제품을 통해 지속적으로 확장되고 있는 WWST 에코시스템과 SmartThings의 3분기 주요 업데이트를 지금 여기에서 확인해 보세요.

Samsung Health Accessory SDK v3.2 출시

최신 버전인 Samsung Health Accessory SDK v3.2는 실내 자전거, 크로스 트레이너와의 연동을 지원하여 사용자에게 더욱 풍부하고 다양한 피트니스 경험을 제공합니다. 또한 Verification Tool의 검증 범위가 실내 자전거, 크로스 트레이너까지 확대되어 한층 더 신뢰성 있는 테스트 환경을 제공합니다. 지금 업그레이드된 SDK를 활용해 혁신적인 헬스 솔루션을 만들어 보세요. 더 많은 기능과 자세한 정보를 확인해 보세요!

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Tizen Studio 사용 중단 안내

Tizen Studio가 다음 SDK 릴리스(Platform 10, SDK 6.5)부터 사용이 중단되면서 Tizen 애플리케이션 개발을 위한 기본 IDE가 Visual Studio Code용 Tizen Extension으로 전환될 예정입니다. 이에 따라 개발 환경을 보다 간소화하고, Visual Studio Code의 강력한 에코시스템을 활용하여 더 효율적이고 유연한 Tizen 앱 개발 환경을 제공할 것으로 기대됩니다. 원활한 이전을 위해 필요한 자료를 함께 제공할 예정입니다. 더 자세한 내용은 여기에서 확인해 보세요.

갤럭시 워치에서 손쉽게 로그를 캡처하고 수집하는 방법

특정 시점의 워치 상태를 상세히 기록하는 시스템 진단 리포트인 갤럭시 워치 dumpstate 로그를 활용해 보세요. 애플리케이션 충돌, 배터리 소모, 센서 오류 등 일반적인 로그만으로 확인하기 어려운 문제를 파악할 수 있고, 애플리케이션 동작부터 하드웨어 상태까지 모두 하나의 파일에 담아 심층 디버깅하고 캡처하는 데 유용한 도구입니다. 이번 튜토리얼에서는 스마트폰과 갤럭시 워치의 연결 여부와 관계없이 로그를 수집하는 방법을 단계별로 알아봅니다. 연결된 스마트폰, 웨어러블 앱뿐만 아니라 갤럭시 워치에서 직접 dumpstate 로그를 생성해 갤럭시 워치의 상태를 보다 빠르고 정확하게 파악해 보세요.

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서버 API를 활용해 삼성 월렛 카드 템플릿 만들기

삼성 월렛 파트너는 삼성 파트너 포털을 통해 비즈니스 목적에 맞는 카드 템플릿을 생성하고 업데이트할 수 있습니다. 월렛에 보유한 카드 수가 많으면 관리 효율이 떨어질 수 있지만, 삼성에서 제공되는 서버 API를 이용하면 포털에 접속하지 않고 서비스에서 직접 템플릿을 쉽게 생성하고 수정할 수 있습니다. 이번 튜토리얼에서는 Add Wallet Card Templates API를 구현해 쿠폰용 카드 템플릿을 생성하는 방법을 소개합니다. Add Wallet Card Templates API를 활용해 자체 UI나 대시보드로 카드 관리 환경을 확장하고, 기본 URL, 인증 헤더, JWT 기반의 구조화된 요청 바디를 통해 안전하고 유연한 통합이 가능합니다. 포털 없이 서버에서 새로운 카드 템플릿을 생성하고 월렛 운영 효율성을 높이는 방법에 대한 자세한 내용을 지금 블로그에서 확인해 보세요.

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삼성전자, 전문 기관과의 협업으로 뇌파 이어셋, 심부전 탐지 워치 등 웨어러블 디바이스 혁신 주도

삼성전자가 스마트워치를 활용한 세계 최초의 심부전 조기 진단 보조 기능을 개발하고, 지난 9월 식품의약품안전처로부터 승인을 받았습니다. 국내 의료기기 기업 '메디컬에이아이'와 협력해 개발한 LVSD 조기 탐지를 위한 AI 알고리즘은 현재 전 세계 100여 개 병원에서 매달 10만 명 이상이 사용하는 수준으로 현장 신뢰성을 확보했습니다. 또한 삼성전자는 최근 한양대학교 바이오메디컬공학과와 협업해 뇌파(EEG) 측정이 가능한 이어셋 형태의 웨어러블 디바이스를 개발해 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술 혁신을 선도하고 있습니다. 인체공학적인 디자인을 기반으로 귀 주변의 전극을 통해 고품질 신호를 감지하며, 졸음 감지나 영상 선호도 분석과 같은 실생활에서의 활용 가능성도 입증했습니다. 세계적 수준의 전문가 및 기관과 지속적으로 협업하고 끊임없이 혁신을 이어가는 삼성전자의 헬스케어 미래를 지금 뉴스룸에서 확인해 보세요.

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지도형 대조 화자 검증을 위한 클러스터링 기반 하드 네거티브 샘플링

연구자들은 최근 몇 년 동안 다양한 딥러닝 접근 방식을 사용하여 화자 검증(SV) 시스템의 성능을 개선해 왔습니다. SV를 위한 대조 학습 방법은 유사도 때문에 검증 모델에서 특히 구별이 어려운 서로 다른 범주의 샘플인 하드 네거티브 쌍을 효과적으로 사용하기 때문에 가장 널리 사용되던 분류 기반 접근법의 대안으로 주목받고 있습니다.

삼성 리서치 폴란드 연구소는 지도형 대조 학습의 SV 모델 효율을 높이기 위해 클러스터링 기반 하드 네거티브 샘플링(CHNS) 방법을 제안합니다. CHNS 방식은 유사한 화자의 임베딩을 클러스터링하고 배치 구성을 조정하여 대조 손실 계산 중에 최적의 하드 네거티브와 이지 네거티브 비율을 얻을 수 있습니다. 제한된 연산 환경에서도 고성능 SV를 실현할 수 있는 CHNS 방법의 자세한 내용을 삼성 리서치 블로그에서 확인해 보세요.

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SemEval-2025 Task 8: 표 형식 데이터의 질의응답을 위한 LLM 앙상블 방법

대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 이해와 생성에서 뛰어난 성능을 보이며 질의응답 분야에서도 널리 활용되고 있습니다. 그러나 복잡한 쿼리와 열 식별과 같은 구조적 관계로 이루어진 표 형식의 데이터를 다루는 작업에서는 여전히 어려움을 겪고 있습니다.

이와 관련하여 삼성 리서치 연구팀은 SemEval-2025 Task 8 대회에서 새로운 표 형식 질의응답 솔루션을 제시했습니다. 이 솔루션은 생성형 LLM 기반 앙상블 구조로 각 모델이 질문 해석, 열 선택, 코드 생성, 결과 검증에 서로 다른 방식으로 기여하고 최종 투표를 기반으로 정답을 산출합니다. 특히 Pandas/SQL 코드 자동 생성 및 반복 교정과 LLM 간 교차 검증 시스템을 도입하여 정확도와 해석 신뢰도를 크게 높여 86.21%의 정확도로 100개 팀 중 2위를 기록했습니다. 새로운 표 형식 질의응답 솔루션은 LLM이 구조화된 데이터를 보다 효율적으로 이해하고 활용하도록 지원해 향후 데이터 분석 자동화, AI 업무 비서 및 검색 시스템 등 다양한 분야로의 확장을 기대할 수 있습니다. 자세한 내용을 삼성 리서치 블로그에서 확인해 보세요.

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Dev Insight 2025년 10월: Samsung Health SDK for Android의 지원 중단 예정 및 Samsung Health Data SDK로의 마이그레이션 안내와 최신 소식

Samsung Health SDK for Android의 지원 중단 예정 및 Samsung Health Data SDK로의 마이그레이션 안내

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