갤럭시 스토어 fastlane 플러그인 소개
갤럭시 스토어 fastlane 플러그인을 사용하면 기존 fastlane 워크플로에 갤럭시 스토어 배포 기능을 통합할 수 있습니다. 이미 fastlane으로 Google Play에서 앱을 배포하고 있다면 동일한 설정에서 갤럭시 스토어 출시를 자동화하고 기존에 관리하는 메타데이터와 상세 정보 콘텐츠를 그대로 재사용할 수 있습니다.
이 플러그인은 Seller Portal 계정에 등록된 앱 목록 조회와 앱 메타데이터 관리, APK 또는 AAB 업로드, 배포 옵션 선택, 검토를 위한 업데이트 제출과 즉시 배포, 단계별 출시 관리, 갤럭시 스토어 배포 과정에서 앱 상태 추적까지 지원합니다.
자세한 내용은 갤럭시 스토어 fastlane 플러그인 온라인 가이드를 참조해 주세요. |
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청년 SW/AI 인재 키우는 SSAFY 17기 모집
삼성청년SW·AI아카데미(SSAFY)가 10월 26일부터 11월 9일까지 17기 교육생을 모집합니다. 29세 이하 미취업 청년으로 대학교 또는 국내 지정 마이스터고 졸업자 및 졸업예정자라면 전공과 관계없이 지원할 수 있으며, 선발된 교육생은 내년 1월부터 전국 5개 캠퍼스에서 1년간 전액 무상 교육과 매월 100만 원 상당의 교육지원비를 제공받습니다. 이번 17기의 가장 큰 변화는 산업 현장의 수요를 반영한 트랙 개편입니다. 기존 개발 언어 중심의 트랙을 AI 활용 분야 중심으로 재편해, 교육생은 AI 서비스와 AI 에이전트 개발을 다루는 'AI 애플리케이션 트랙'과 온디바이스 AI 및 로봇 공학 솔루션을 다루는 '피지컬 AI 트랙' 중 하나를 선택할 수 있습니다. 2018년 1기 이래 누적 1만 1,000여 명이 수료하며 약 85%의 취업률을 기록한 SSAFY 17기 모집에 대한 자세한 내용을 삼성전자 뉴스룸에서 확인해 보세요.
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앱 스토어 책임법 및 안드로이드 개발자 인증 관련 갤럭시 스토어 Content Publish API 업데이트디지털 환경에서 미성년자를 보호하기 위한 앱 스토어 책임법(ASAA)과 안드로이드 개발자 인증(ADV) 준수를 지원하기 위해, 갤럭시 스토어 Content Publish API에 신규 파라미터가 추가되었습니다.
미성년자 보호를 위해 contentUpdate (앱 데이터 수정)와 contentInfo (앱 세부 정보 조회) API 호출에 exceptionAppYn, majorChangeYn, majorChangeDesc, majorChangeDateTime 등 4개 파라미터가 새롭게 추가되었으며, Content Publish API Reference에서 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.
ADV의 경우 contentList (등록된 전체 앱 조회)와 contentInfo (앱 세부 정보 조회) API 호출에 advStatus, advStatus[status], advStatus[preAuthCertExpireDate] 등 세 가지 응답 파라미터가 추가되었습니다. 자세한 내용은 View Seller’s Application List와 advStatus parameters 문서를 참조해 주세요. |
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최신 Samsung Health Data SDK로 마이그레이션하기: 웨비나 요약
Samsung Health SDK for Android를 사용하는 파트너는 "최신 Samsung Health Data SDK로 마이그레이션하기" 웨비나에 참여해 지금이 전환에 적절한 시점인 이유에 대해 알아보았습니다. 이번 세션에서는 간소화된 연동과 양방향 건강 데이터 교환, 확장된 SaMD 데이터 유형을 비롯해 Developer Portal에서 제공하는 마이그레이션 가이드와 리소스를 활용하는 방법을 다루었으며, 파트너가 자주 묻는 질문에 대한 실시간 Q&A도 진행되었습니다. 웨비나에 참여하지 못하셨다면 블로그에서 주요 내용을 확인하거나, Samsung Developer YouTube channel에서 녹화 영상을 시청해 보세요. |
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삼성전자, '에이전틱 시프트' 주제로 '삼성 AI 포럼 2026' 개최
삼성전자는 지난 9월 30일, 글로벌 AI 석학과 기술 트렌드를 공유하는 '삼성 AI 포럼 2026'을 서초사옥에서 온라인 동시 생중계와 함께 개최했습니다.
올해로 10주년을 맞은 삼성 AI 포럼은 '에이전틱 시프트: 지능에서 임팩트로(The Agentic Shift: From Intelligence to Impact)'를 주제로 진행되었으며, 스스로 판단하고 행동하는 에이전틱 AI와 물리적 세계와 결합하는 피지컬 AI의 최신 동향과 산업계 적용 전략을 중점적으로 다루었습니다. 특히 개발 실무 관점에서 주목할 만한 차세대 온디바이스 에이전트 아키텍처 비전과 가상 환경을 활용한 고성능 시뮬레이션 기술이 깊이 있게 소개되었습니다. 또한 반도체 제조 공정의 디지털 트윈 구현 등 실제 산업 현장에서의 AI 적용 알고리즘과 구현 사례도 함께 공유되었습니다.
학계와 글로벌 빅테크 전문가, 그리고 삼성전자 전문가가 참여한 이번 포럼의 세션별 발표 영상은 Samsung Developer 공식 유튜브 채널에서 다시 보실 수 있습니다.
삼성 AI 포럼 2026 다시 보기(유튜브) |
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Galaxy Store Developer API를 활용한 비공개 베타 테스트 관리
갤럭시 스토어의 비공개 베타 테스트(Closed Beta Test)는 앱을 출시하기 전에 선별된 삼성 계정 보유자를 대상으로 앱의 안정성을 검증할 수 있도록 지원합니다. 이번 튜토리얼에서는 JavaScript(Node.js)를 활용해 Galaxy Store Developer API로 베타 테스트 정보를 확인하고, 테스터를 추가하거나 삭제하며, 피드백 채널을 업데이트하는 방법을 소개합니다. 이러한 작업을 자동화하면 Seller Portal에서의 수작업을 줄이고, 대규모 테스터 그룹을 더 효과적으로 관리하며, 베타 테스트 워크플로를 간소화할 수 있습니다.
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삼성전자, 더욱 직관적인 사용자 경험을 제공하는 새로운 ‘SmartThings Now’ 공개
삼성전자가 글로벌 커넥티드 리빙 플랫폼 SmartThings의 최신 업데이트를 공개했습니다. 이번 업데이트에서는 홈 탭 상단에 'SmartThings Now'를 새롭게 도입하고, 대시보드와 디바이스 카드, 서비스 카드 등 주요 정보를 한층 간결한 화면으로 재구성했습니다. SmartThings Now는 홈 인사이트를 기반으로 사용자의 현재 상황에 맞는 정보와 즉시 실행 가능한 제어 기능을 카드 형태로 제안하고, 사용자가 이를 실행하면 루틴 생성까지 안내합니다. 모바일 디바이스와 SmartThings 허브가 동일한 Wi-Fi 네트워크에 연결되어 있으면 클라우드를 거치지 않고 직접 통신해 응답 시간을 약 30% 단축하는 로컬 제어 기술도 함께 도입되었습니다. 4억 7,000만 명의 등록 사용자와 430개 이상의 WWST 인증 브랜드를 지원하는 SmartThings의 새로워진 홈 경험을 삼성전자 뉴스룸에서 확인해 보세요.
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3GPP Release 20의 NB-IoT NTN 음성 통신
협대역 사물 인터넷(NB-IoT)은 2015년 3GPP Release 13에서 사물인터넷용 디바이스 범주로 도입된 기술로, 구현을 단순화하기 위해 4G의 여러 기능을 의도적으로 덜어냈습니다. Release 17에서 위성 환경에 적용된 NB-IoT NTN은 널리 이용 가능해진 최초의 위성 기반 3GPP 셀룰러 연결 방식이 되었고, Release 20에서는 여기에 음성 통신을 지원하기 위한 표준화가 진행되고 있습니다. 그러나 정지궤도(GEO) 위성을 이용하는 환경에서는 전파 지연이 250밀리초를 넘고 데이터 속도는 10kbps 미만에 머무르며, NB-IoT에는 단순화 과정에서 음성에 필요한 반지속적 스케줄링(SPS)과 강인 헤더 압축(ROHC), 긴급 콜 절차도 규정되지 않았습니다.
3GPP는 기존 4G 음성 절차를 활용하는 사용자 평면 방식을 채택하고, SPS와 ROHC, 긴급 콜 절차를 새롭게 규정했으며 안정적인 위성 상향링크를 위해 송신 전력을 최대 37dBm까지 허용했습니다. 특히 제한된 대역폭에 대응하기 위해 1.0kbps와 1.4kbps로 동작하는 초저비트율 음성 코덱(ULBC) 표준화가 시작되었는데, 이는 후보 기술이 AI 기반일 것으로 예상되는 3GPP 음성 코덱 표준화 사상 최초의 시도입니다. 2027년 초 첫 표준 공개를 목표로 진행되는 NB-IoT NTN 음성 통신의 표준화 동향을 삼성 리서치 블로그에서 확인해 보세요.
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AnySimLite: 온디바이스 음성 인접 분류를 위한 경량 Few-Shot 학습 유사도 인코더
스마트폰의 음성 어시스턴트는 사용자의 의도를 분류하고, 메신저는 스팸을 식별하며, 키보드는 감정을 분석하는 등 여러 기능을 디바이스 안에서 처리합니다. 이는 개인정보 보호와 네트워크에 독립적인 지연 시간, 에너지 효율을 위해 필수적이지만, 전통적으로 기능별 전용 모델을 탑재해 온 결과 새로운 기능이 추가될수록 저장 공간과 메모리 사용량이 함께 늘어나고 작업마다 새 아키텍처를 설계해 개별적으로 압축하는 기존 방식으로는 이러한 누적을 피하기 어려웠습니다.
이에 삼성 리서치는 서로 다른 분류 작업을 하나의 경량 아키텍처로 처리하는 유사도 인코더 AnySimLite를 제안합니다. 이번 연구는 이들 기능이 모두 텍스트를 알려진 범주로 분류하는 작업이라는 점에 착안해, 작업별 기준으로 유사성을 판단하는 미묘한 텍스트 유사도(NTS)로 문제를 환원했으며, 클래스당 약 20개의 예시만 두고 새 입력이 어느 클래스의 예시와 가장 유사한지 비교합니다. 그 결과 6개 작업 계열의 9개 데이터세트에서 최고 성능 대비 평균 정확도 저하율 2.24%를 기록했으며, 8비트로 양자화한 배포 모델은 갤럭시 S25 울트라에서 약 700KB의 저장 공간을 차지하며 30밀리초 미만에 추론을 완료할 수 있습니다. 1MB 미만 용량의 인코더로 여러 온디바이스 분류 모델을 대체할 수 있음을 입증한 AnySimLite에 대한 자세한 내용을 삼성 리서치 블로그에서 확인해 보세요.
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