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2026년 2월: Samsung Dev Insight

[초대장] 갤럭시 언팩 2026 (Galaxy Unpacked February 2026: The Next AI Phone Makes Your Life Easier)

삼성전자가 미국 샌프란시스코에서 열리는 '갤럭시 언팩 2026'을 통해 새로운 갤럭시 S 시리즈를 선보입니다. 일상을 더욱 편리하고 효율적으로 변화시킬 이번 혁신의 현장은 2월 26일 오전 3시부터 삼성닷컴, 삼성전자 뉴스룸, 그리고 유튜브 채널을 통해 온라인으로도 생중계될 예정입니다. 갤럭시 생태계에 새롭게 합류하는 차세대 모바일 디바이스를 갤럭시 언팩 2026 라이브에서 가장 먼저 확인해 보세요.

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Samsung Pay SDK 개발 라이프사이클 탐색: 원활한 통합을 위한 모범 사례 및 문제 해결

Samsung Pay SDK의 원활한 통합을 위해서 파트너는 개발 주기를 숙지하고, 잠재적인 문제에 대응해야 할 뿐만 아니라 파트너십 설정부터 개발, 테스트, 출시에 이르는 가이드라인을 준수해야 합니다. 이번 튜토리얼에서는 이러한 모범 사례와 문제 해결 방법에 대해 소개합니다. 제품 출시 전 테스트 프로세스를 포함해 연동에 필요한 모든 핵심 사항을 확인하고, 여러분의 제품을 성공적으로 출시해 보세요.

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갤럭시 워치 EDA 센서로 사용자의 건강 모니터링 향상

갤럭시 워치8에 도입된 피부전도도(EDA) 센서는 생리적 반응과 건강을 모니터링하고 정밀하게 분석하여 사용자의 스트레스와 수면 패턴에 대한 상세한 인사이트를 제공합니다. Samsung Health Sensor SDK를 통해 EDA의 Raw 데이터를 직접 활용하고, 수면 개선 등을 돕는 혁신적인 헬스케어 솔루션을 만들어 보세요. 작년 싱가포르 World Sleep Congress 2025에서 디지털 헬스의 미래를 앞당길 잠재력이 입증된 EDA 데이터에 대한 자세한 내용을 블로그에서 확인하실 수 있습니다.

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삼성전자, 또 하나의 업계 최초 vRAN 마일스톤 달성 및 AI 네이티브, 6G 대비 네트워크 가속화

삼성전자가 미국 1티어 사업자의 상용망에서 최대 72코어를 지원하는 Intel Xeon 6700P-B 프로세서를 탑재한 vRAN 솔루션을 통해 업계 최초로 상용 통화에 성공했습니다. 이는 단순한 연결을 넘어, 기존에 물리적으로 분리되어 있던 모바일 코어와 무선 접속, 전송, 보안 등 복잡한 네트워크 워크로드를 단일 서버 환경에서 완벽하게 통합 처리한 기술적 도약입니다. 전력 소비와 총소유비용(TCO)의 획기적인 절감부터 AI 네이티브 인프라 구축까지 6G 시대를 위한 최적의 플랫폼인 삼성 vRAN의 혁신을 뉴스룸에서 확인해 보세요.

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신경망 비디오 압축을 위한 강화학습 기반 비트율 제어

지난 몇 년간 엔드투엔드 신경망 비디오 압축(NVC) 기술은 심층 신경망(DNN)의 강력한 비선형 모델링 능력과 방대한 학습 데이터를 이용한 최적화의 이점을 바탕으로 전통적인 표준을 능가하는 폭발적인 성장을 이뤘습니다. 그러나 실제 애플리케이션에 비디오 코덱을 성공적으로 도입하는 데 필수적인 비트율 제어에 관한 연구는 아직 부족한 상황입니다.

본 연구는 NVC 비트율 제어를 순차적 의사결정 과정(Sequential Decision-Making Process)으로 재정의하여 시간적 정상성 단점을 완화하고 별도의 2단계 접근 없이 결합 최적화를 달성했습니다. 또한 시공간 상태 모델링과 결합-품질 정확도 보상 함수를 적용한 독자적 Actor-Critic 강화학습 프레임워크를 개발했으며, 평가 결과 인코딩 시간을 19.7% 단축하는 데 성공했습니다. 획기적 압축 효율을 달성하며 NVC 애플리케이션 도입 가능성을 입증한 이번 연구에 대한 자세한 내용을 삼성리서치 블로그에서 확인해 보세요.

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SDT를 통한 얼굴 클러스터링 안티 노이즈 향상

얼굴 임베딩 간의 관계 측정 시 사용하는 방식은 얼굴 클러스터링의 성능을 결정하는 데 있어 중요한 역할을 합니다. 측정 정확도를 높이기 위해 코사인 거리 대신 자카드 유사도 계수를 사용하는 기존 방식은 관련 없는 노드를 과도하게 포함하여 판별력을 저하시키고, 이는 결국 클러스터링 성능에 악영향을 미칩니다.

이에 삼성리서치는 이웃 노드의 순도를 높여 측정의 신뢰성을 향상하는 예측 기반 Top-K 자카드 유사도 계수를 제안합니다. 최적의 Top-K 예측 과정에서 도입된 기존의 바닐라 트랜스포머가 야기하는 노이즈 문제를 해결하기 위해 안티 노이즈 성능을 강화한 SDT (Sparse Differential Transformer) 모델을 개발하여 FC-ESER보다 더 정확하게 얼굴 유사도를 포착한 결과를 얻었습니다. MS-Celeb-1M과 같은 다수의 데이터 세트에서 SOTA(최고 성능)를 달성하며 솔루션의 우수성을 입증한 SDT에 대한 자세한 내용을 삼성리서치 블로그에서 확인해 보세요.

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[초대장] 갤럭시 언팩 2026 (Galaxy Unpacked February 2026: The Next AI Phone Makes Your Life Easier)

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신경망 비디오 압축을 위한 강화학습 기반 비트율 제어

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Feb 2026: Samsung Dev Insight

Jan 2026: Samsung Dev Insight

Dec 2025: Samsung Dev Insight

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