에뮬레이터 스타일링: 갤럭시 Z 시리즈용 스킨 출시
완전히 새로워진 갤럭시 Z 플립8, Z 폴드8, Z 폴드8 울트라용 에뮬레이터 스킨과 함께 새로운 경험을 만나보세요. 갤럭시 디바이스의 외관을 안드로이드 스튜디오 에뮬레이터에 구현하도록 설계된 이번 스킨은 베젤과 카메라 컷아웃, 버튼 등 외관 디테일을 그대로 담고 있습니다.
이번 스킨은 에뮬레이터 창 전체를 감싸며 각 갤럭시 디바이스의 개성 있는 디자인을 보여줍니다. 에뮬레이터를 위한 OOTD, 지금 갤럭시 Z 시리즈 에뮬레이터 스킨을 다운로드해 개발 환경에 새로운 분위기를 더해보세요.
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구글 안드로이드 개발자 인증(ADV) 정책 9월 30일 시행2026년 9월 30일부터 구글의 새로운 안드로이드 개발자 인증(ADV) 정책이 브라질, 인도네시아, 싱가포르, 태국을 대상으로 시행됩니다. ADV 등록을 완료하지 않은 셀러는 해당 국가에서 앱이 OS 수준에서 차단되고, 갤럭시 스토어에서 노출되지 않으며, 재다운로드 및 업데이트가 불가능할 수 있습니다.
이제 Seller Portal에서 각 바이너리의 ADV 상태를 확인할 수 있습니다. 9월부터는 승인되지 않은 바이너리가 포함된 앱 제출이 차단됩니다. 서비스 중단을 방지하기 위해 지금 구글 Android Developer Console에 서명 키를 등록하세요. 단계별 자세한 안내는 Seller Portal의 공지 전문을 참조해 주시기 바랍니다.
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삼성 헬스 웨비나: 최신 Samsung Health Data SDK로 마이그레이션하기
Samsung Health SDK for Android를 사용하는 파트너를 위한 '최신 Samsung Health Data SDK로 마이그레이션하기' 웨비나에 참여해 보세요. 이번 웨비나에서는 왜 지금이 전환에 적절한 시기인지 짚어보고, 양방향 건강 데이터 교환과 간소화된 연동, 폭넓은 SaMD 데이터 유형에 대한 접근 등 마이그레이션의 이점을 소개합니다. Samsung Developer Portal에서 제공하는 마이그레이션 가이드와 리소스 활용 방법도 함께 확인할 수 있습니다. 실시간 Q&A도 준비되어 있으니 지금 바로 등록하고 궁금한 점을 해결해 보세요. 현재 SDK 파트너에게는 초대장이 이메일로 별도 발송될 예정입니다.
일시: 9월 16일 수요일 오전 11시(태평양 표준시)
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갤럭시 스토어를 위한 RevenueCat과 Samsung IAP 연동하기
여러 스토어에 걸친 구독과 구매 관리는 모든 수익화 전략의 핵심입니다. 앱에서 이미 RevenueCat과 Google Play Billing을 함께 사용하고 있다면, 최소한의 추가 설정만으로 해당 연동을 Samsung IAP까지 확장할 수 있습니다. 최신 블로그 게시물에서는 제품 플레이버 구성과 RevenueCat Galaxy Store SDK 추가, Seller Portal에서의 IAP 상품 생성, 권한 매핑까지 연동에 필요한 과정을 단계별로 소개합니다.
이번 튜토리얼은 9월 30일까지 진행되는 RevenueCat의 Shipaton 2026 해커톤에 참가하기 위한 좋은 출발점이며, 갤럭시 스토어에 새로운 앱을 출시한 개발자에게는 경품을 받을 수 있는 기회가 주어집니다.
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Developer API를 활용해 구매자 댓글 관리하기
사용자 피드백 관리는 출시된 모든 앱을 유지 관리하고 개선하는 데 중요한 부분입니다. Galaxy Store Developer API를 활용하면 Seller Portal에 직접 접속하지 않고도 구매자 댓글을 조회하고, 사용자에게 응답하거나 답글을 관리할 수 있습니다. 사용자 피드백과 제안 사항, 평점을 확인하며, 이를 활용해 문제를 파악하고 문의 사항을 해결하며 새로운 기능을 구현할 수 있습니다. 이번 튜토리얼에서는 페이지 단위 조회와 특정 댓글 조회, 답글 등록과 삭제까지 구매자 피드백을 효율적으로 관리하는 세 가지 API의 구현 과정을 단계별로 소개합니다. 고객 지원 업무를 간소화하고 사용자와 더욱 원활하게 소통할 수 있는 Galaxy Store Developer API에 대한 자세한 내용을 블로그에서 확인해 보세요.
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Code Lab의 삼성 헬스 관련 과정: 건강 데이터 측정, 분석, 처리
삼성 헬스는 피부 전기 활동과 피부 온도, 혈중 산소 포화도, 수면 단계, 연속 심박수 등 다양한 생체 데이터를 수집합니다. Code Lab에서는 삼성 헬스 플랫폼을 활용하여 헬스케어 앱을 빌드하는 개발자를 위해 플랫폼의 모든 주요 기능을 단계별로 안내하는 주제별 과정을 제공합니다. 다양한 임상용 센서를 활용한 신체 지표 측정, 연구 및 모니터링 소스에서 얻은 임상 데이터 분석, 피트니스 및 활동 데이터 추적, 그리고 삼성 헬스에 대한 접근, 전송, 기록을 통한 건강 데이터 처리 방법 등을 다룹니다.
개발자가 이러한 기능을 활용할 수 있도록 Code Lab의 삼성 헬스 주제별 과정은 샘플 코드와 함께 직접 실습할 수 있는 단계별 지침을 담고 있습니다. 개발자는 센서 값을 읽고, 건강 지표를 처리하고, 운동 데이터를 삼성 헬스에 다시 기록하는 방법을 배울 수 있습니다. 주제별 과정은 피트니스 앱, 수면 분석 도구, 임상 연구 애플리케이션 등 다양한 측면에서 개발자에게 실용적인 출발점이 될 수 있습니다. 간단한 관련 영상을 확인하고 나서 Code Lab에서 모든 삼성 헬스 관련 과정을 만나보세요.
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LittleBit-2: 잠재 기하학적 정렬을 통한 Sub-1-Bit 거대 언어 모델(LLM)의 스펙트럼 에너지 이득 극대화
거대 언어 모델(LLM)은 계속해서 뛰어난 성능을 보여주고 있지만, 방대한 메모리 사용량이 여전히 배포의 장벽으로 남아있습니다. 70B 모델은 FP16 기준 약 140GB의 VRAM을 필요로 하며, 완전한 1비트 버전조차 약 15GB를 요구해 엣지 및 컨슈머 디바이스에 탑재하기 어렵습니다. 삼성 리서치가 앞서 선보인 LittleBit은 저순위 이진 구조로 파라미터당 0.1bpp 압축을 실현했지만, 이론적 잠재력에도 1비트 지점에서는 최고 성능의 베이스라인에 미치지 못했습니다.
이에 삼성 리서치는 '잠재 기하학적 불일치'를 해결하는 LittleBit-2를 제안합니다. LittleBit-2는 분해가 회전 불변이라는 점에 착안해 '내부 잠재 회전'과 Joint-ITQ를 통해 잠재 인자를 이진 초입방체의 꼭짓점에 정렬시켜 결정 마진을 극대화하는 양봉 분포로 변환합니다. ICML 2026에서 발표된 이번 연구는 Llama-3 8B 1.0bpp에서 퍼플렉서티 11.53과 제로샷 정확도 57.33%를 기록하며 기존 1비트 베이스라인을 능가했습니다. 1.0~0.1bpp에 이르는 Sub-1-Bit 전 영역에서 최고 성능을 새롭게 달성한 LittleBit-2에 대한 자세한 내용을 삼성 리서치 블로그에서 확인해 보세요.
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6G FR3를 위한 대규모 AI CSI 압축
현대 모바일 시스템에서 단말의 Channel State Information(CSI) 피드백은 빔포밍과 프리코딩, 스케줄링 등 다운링크 운영을 가능하게 하는 핵심 요소입니다. 특히 6G의 어퍼 미드밴드인 FR3 대역에서는 256포트 구성과 같이 수백 개의 안테나 포트를 갖춘 초대규모 MIMO(X-MIMO)가 도입될 것으로 예상되면서 CSI 피드백이 주요 병목으로 떠올랐습니다. 기존 코드북 방식은 정확도를 유지한 채 256포트 광대역 채널로 확장하기 어렵고, AI 오토인코더는 극한 압축 환경에서 불안정해지는 데다 단말 측 인코더는 극도로 가벼워야 한다는 제약까지 따릅니다.
이에 삼성 리서치는 정확도와 경량화를 동시에 달성하는 2단계 학습 방법을 제안합니다. 먼저, 초고압축 환경에서 발생하는 성능 저하를 해결하기 위해 점진적 압축 기반 전이학습 (HTL-PC)을 수행합니다. 압축률을 단계적으로 높이며 지식을 전이함으로써 목표 압축률을 달성하는 동시에 정확도를 향상이 가능합니다. 또한 HTL-PC로 학습된 디코더를 가이드로 활용하여 초경량 인코더를 학습하는 가이드 디코더 기반 인코더 학습 (DGET)을 수행합니다. 이를 통해 성능을 유지하면서 인코더를 초경량화 할 수 있습니다. 그 결과 코드북 대비 CSI 복원 정확도를 약 18% 개선하면서 단말 측 연산량은 82~84% 줄였고, 삼성 리서치 캠퍼스의 FR3 256포트 테스트베드에서 진행한 세계 최초 OTA 검증에서는 합성 데이터만으로 학습한 모델이 현장별 튜닝 없이 다운링크 처리량을 34.7% 향상시켰습니다. 6G X-MIMO 시대의 채널 피드백 과제를 해결한 2단계 학습 방법에 대한 자세한 내용을 삼성 리서치 블로그에서 확인해 보세요.
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