삼성 인앱 결제(IAP): 인앱 아이템 유형 통합 관련 안내
삼성 인앱 결제(Samsung In-App Purchase, IAP)에서 인앱 아이템을 등록할 때 재구매 가능 여부에 따라 소모품 또는 비소모품 유형을 선택하는 기능이 더 이상 지원되지 않을 예정입니다. 2025년까지만 소모품 또는 비소모품으로 아이템 유형을 구분하여 신규로 등록할 수 있고, 종료 후에는 아이템 구매 발생 시 호출되는 메서드에 따라 아이템의 소모성 여부가 결정됩니다.
즉, 앱에서 소모품으로 정의된 아이템의 구매가 발생할 때 consumePurchasedItems()를 호출하여 소비 처리되면 사용자가 재구매할 수 있습니다. 비소모품으로 정의된 아이템 구매 시 acknowledgePurchases()를 호출하여 구매가 확정되면 사용자가 재구매할 수 없지만 만료일 없이 무기한 사용할 수 있습니다.
Seller Portal이나 Publish API를 통한 등록 시점에 아이템의 속성이 고정되지 않고 앱에서 동적으로 결정되면서, 개발 단계에서 복잡성을 낮추고 유연성을 향상시킬 수 있습니다.
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삼성전자, '삼성 테크 콘퍼런스 2025' 개최
삼성 테크 콘퍼런스 2025(STC 2025)가 11월 20일 온라인으로 개최되었습니다. ‘STC 2025’는 오픈형 기술 공유의 장으로 AI가 주도하는 미래 기술과 산업의 방향성을 제시했습니다. 또한 다양한 세션을 통해 ‘인공지능 전환(AX, AI Transformation)’ 시대로의 성공적인 진입을 위한 핵심 기술과 비전을 공유했습니다.
기조연설에서는 AI 적용 로봇 제어 기술, 인텔리전스(Intelligence) 기능을 결합한 타이젠 운영체제(Tizen OS), AI 업무 생산성 향상을 위한 에이전트 기술, AI 활용 보안 혁신 기술 등이 소개되었고, 리눅스 재단(Linux Foundation) 짐 젬린(Jim Zemlin) 의장의 ‘최신 오픈소스 AI 기술 동향’도 함께 진행되었습니다.
기술 세션에서는 생성형 AI 활용 업무 생산성 향상 사례, AI 기술 제품 적용 사례, AI 기반 보안코드 취약점 자동 탐지/패치 기술, AI 적용 통신 시스템 최적화 기술, 스마트싱스(SmartThings) 사용자 맞춤형 서비스, 삼성 헬스 SDK(Software Development Kit), 삼성 월렛 AI 적용 기술 등 삼성전자의 주요 연구 성과 40여 개가 공유되었습니다. ‘STC2025’에 대한 자세한 내용을 홈페이지에서 확인해 보세요.
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삼성 페이로 결제 옵션 다양화하기안드로이드 앱에 삼성 페이 인앱 결제 서비스를 통합해 보세요. 이번 블로그에서는 파트너 계정 설정부터 결제 서비스 생성, SDK 설정, 결제 기능 구현, 테스트와 출시까지 전체 과정을 단계별로 소개합니다. 삼성 페이를 활용해 사용자에게 안전하고 편리한 결제 경험을 제공해 보세요.
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삼성전자, ‘삼성 인터넷 PC 브라우저’ 베타 프로그램 운영
삼성전자가 지난 10월 30일 '삼성 인터넷 PC 브라우저'를 새롭게 공개하고 베타 프로그램을 시작했습니다. 갤럭시 스마트폰의 브라우저 경험을 PC로 확장하여 모바일과 PC 간 북마크 및 방문 기록 등 데이터를 실시간으로 연동하고, 삼성 패스에 저장된 개인 정보 동기화를 통해 PC에서도 간편한 로그인 및 자동완성을 지원합니다. 스마트 추적 방지 기능과 갤럭시 AI '브라우징 어시스트'로 보다 안전하고 효율적인 인터넷 환경을 베타 프로그램을 통해 경험할 수 있습니다. 자세한 내용을 삼성전자 뉴스룸에서 확인해 보세요.
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SmartThings 애널리틱스에서 제공되는 새로운 제품 사용 관련 인사이트
SmartThings 애널리틱스가 업데이트되면서 Works with SmartThings 파트너들은 이제 보다 강력해진 새로운 인사이트를 활용할 수 있습니다. 고급 제품 사용 분석을 통해 사용자의 일상에서 자주 사용되는 제품 유형을 확인할 수 있으며, 새로운 카테고리 필터, 유연한 시계열 보기, 개선된 UI를 통해 사용자가 파트너의 제품과 어떻게 상호작용하는지 그 어느 때보다 쉽게 파악할 수 있습니다.
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HLTL 2025에서 선보인 삼성 헬스의 '커넥티드 헬스케어의 미래 확장성'
삼성전자는 라스베이거스에서 열린 ‘HLTH 2025’에서 삼성 헬스 에코시스템이 단순한 웰니스 추적을 넘어, 모든 사람에게 더 스마트하고 연결된 헬스케어 경험을 제공하는 방향으로 진화하고 있음을 선보였습니다. 삼성 헬스 에코시스템은 웰니스 추적부터 통합 가상 진료, 처방 및 건강 기록 관리 그리고 미국 디지털 헬스케어 기업 젤스(Xealth) 인수를 통한 임상 데이터 통합으로까지 영역을 확장했습니다. 삼성전자는 웰니스와 헬스케어를 연결하여 갤럭시 에코시스템을 통해 유의미한 건강 관리 성과를 만들고 있습니다.
자세한 내용을 여기를 클릭하여 확인해 보세요. |
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튜토리얼: 삼성 월렛의 앱투앱 SDK를 사용해 앱에서 사용자 신원 확인하기
디지털 신원 확인이 점점 더 중요해지는 가운데, 삼성 월렛은 미국 내 운전면허증(mobile Driver’s License, mDL)을 안전하게 등록하고, 모바일 신분증으로 활용할 수 있도록 지원합니다. 이번 튜토리얼에서는 RP SDK를 활용해 'Verify with Wallet(VWW)' 기능을 안드로이드 앱에 통합하는 과정을 소개합니다. ISO 18013-5 표준을 준수하는 VWW 기능은 앱과 삼성 월렛 간의 앱투앱 통신을 기반으로 완전한 인증을 제공하고, 개발자가 사용자 디바이스에 등록된 mDL을 활용해 앱 내에서 직접 신원을 확인할 수 있도록 합니다.
지금 블로그에서 가이드를 확인하고 간편한 연동으로 사용자에게 단 한 번으로 끝나는 효율적인 신원 확인 경험을 제공해 보세요.
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베트남 게임 배포 규정 안내
베트남 문화체육관광부 규정에 따라 베트남에서 배포되는 모든 게임은 G1~G4등급 라이선스를 의무적으로 획득해야 합니다. 해당 라이선스에는 게임의 정확한 명칭과 함께 갤럭시 스토어를 판매 플랫폼으로 명시되어 있어야 합니다. 2025년 11월 19일부터 Seller Portal을 통해 라이선스 사본 제출이 가능하며, 2025년 12월 18일 이후에는 신규 및 기존 게임을 포함해 라이선스가 포함되지 않은 경우 베트남 갤럭시 스토어에서 해당 게임이 더 이상 배포되지 않습니다.
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[영상] 멀티모달 AI 시대의 새로운 비전, ‘삼성 갤럭시 이벤트’ 다시 보기
지난 10월 22일 삼성전자는 온라인으로 열린 '갤럭시 이벤트(Galaxy Event)'에서 구글, 퀄컴과 공동 개발한 '안드로이드 XR' 플랫폼을 탑재한 최초의 제품 '갤럭시 XR'을 공개했습니다. 갤럭시 XR은 구글 지도, 사진, 유튜브 등 다양한 구글 서비스를 XR 환경에서 즐길 수 있으며, 음성/시선/제스처 인식과 멀티모달 AI 기반 인터랙션을 지원해 한층 자연스러운 몰입 경험을 제공합니다. 몰입과 혁신이 교차한 순간, '삼성 갤럭시 이벤트'를 영상으로 다시 만나보세요.
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LoRA.rar: 하이퍼네트워크 기반 LoRA 병합 학습으로 주제 및 스타일 이미지 생성하기
최근 몇 장의 참조 이미지만으로 특정 주제나 스타일을 묘사하는 맞춤형 이미지 생성 기술에 대한 사용자들의 관심이 높아지고 있습니다. 특히 LoRA(Low-Rank Adapter) 기술은 적은 양의 데이터로도 고품질의 개인화 이미지 생성이 가능하며, Civitai 및 HuggingFace와 같은 오픈소스 플랫폼을 통해 다양한 사전 학습 모델이 공유되고 있습니다. 하지만 서로 다른 피사체와 스타일을 결합하는 과정에서 LoRA 간의 결합 계수를 일일이 조정해야 하는 문제가 있기 때문에 스마트폰과 같은 제한된 연산 환경에서 실시간 결합 시 한계가 드러나고 있습니다.
이에 삼성 리서치 영국 연구소는 하이퍼네트워크 기반 LoRA 결합 기술인 'LoRA.rar'을 제안합니다. LoRA.rar은 사전 학습된 하이퍼네트워크가 임의의 피사체 스타일 LoRA 쌍에 대해 결합 계수를 즉시 예측할 수 있도록 설계되었습니다. 이로 인해 한 번의 순전파 연산만으로 고품질 이미지를 생성할 수 있으며, 별도의 재학습 없이도 새로운 LoRA 조합에 즉시 반응할 수 있습니다. 모바일뿐만 아니라 엣지 디바이스에서도 실시간 개인 맞춤형 이미지 생성을 구현하는 새로운 가능성에 대한 자세한 내용을 삼성 리서치 블로그에서 확인해 보세요.
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LittleBit: 잠재 요인 분해를 통한 초저비트 양자화 기술
대규모 언어 모델(LLM)은 혁신적인 기술이지만, 배포에 있어서 방대한 규모가 큰 장벽이 됩니다. 특히 GPU VRAM을 포함한 막대한 메모리와 계산 비용으로 인해 일반 소비자용 또는 엣지 디바이스에서 실행하는 것은 어렵습니다. 모델 가중치의 수치 정밀도를 줄여 연산 효율을 높이는 양자화는 이를 해결하기 위한 대표적인 접근 방식이지만, 가중치를 1비트 미만으로 줄이는 'sub-1-bit' 영역에서는 심각한 성능 저하가 발생하기 때문에 초경량 LLM 실현은 여전히 해결하지 못한 과제로 남아 있습니다.
이번 글에서는 이를 해결할 수 있는 방안으로 NeurlPS 2025에서 발표된 혁신적 방법론인 LittleBit를 살펴봅니다. LittleBit은 가중치당 0.1비트(BPW) 수준까지 모델을 압축하면서도 정확도를 유지할 수 있고, 이를 통해 Llama2-13B와 같은 대형 모델을 약 0.9GB 미만 규모로 경량화하는 등 약 31배의 메모리 절감을 달성했습니다. 단순한 1비트 모델을 넘어 0.1비트 수준의 경량화를 실현하여 리소스가 매우 제한적인 환경에서도 고성능 LLM을 실시간으로 실행할 수 있는 가능성을 보여줬습니다. 삼성 리서치 블로그에서 LittleBit에 대한 자세한 내용을 확인해 보세요.
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