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2024년 1월 뉴스레터: 새로운 AI폰의 시작, '갤럭시 S24' 시리즈 공개 외 최신 소식

세상과 소통하는 방식을 혁신하는 새로운 AI폰의 시작, ‘갤럭시 S24’ 시리즈 공개

갤럭시 언팩 2024에서 '갤럭시 S24 시리즈'가 공개되었습니다! 갤럭시 S24 시리즈는 갤럭시 AI를 기반으로 모바일 디바이스를 통해 세상과 소통하는 방식을 완전히 새롭게 정의합니다.

'전화' 앱의 '실시간 통역' 기능으로 서로 다른 언어를 사용하는 사용자가 전화 통화 시, 실시간 양방향 통역 서비스를 통해 자유로운 의사소통이 가능합니다. 또한 '삼성 키보드'에서 지원하는 '실시간 번역' 기능으로 기본 문자 앱 및 다양한 메신저 앱에서 번역 서비스를 이용할 수 있습니다.

이외에도 다양한 갤럭시 AI 기반의 혁신적인 기능과 더욱 강력해진 하드웨어 성능, 보안 기능 등이 공개되었는데요, 갤럭시 S24의 소식을 삼성전자 뉴스룸에서 자세히 확인해 보세요.

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CES 2024: 문답으로 알아보는 삼성 프레스 콘퍼런스

삼성전자는 CES 2024 개막에 앞서 지난 8일 프레스 콘퍼런스를 열고 ‘모두를 위한 AI: 일상 속 똑똑한 초연결 경험’을 위한 비전을 공개했습니다. 삼성전자 뉴스룸에서 CES 2024 프레스 콘퍼런스의 핵심 내용을 카드 뉴스로 확인해 보세요.

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삼성전자, 갤럭시 워치 센서 기술을 활용한 다양한 헬스케어 솔루션 파트너십 발표

삼성전자는 헬스케어에 특화된 소프트웨어 개발 도구(SDK) 프로그램을 확장하여 건강관리를 위한 솔루션을 제공하는 동시에 헬스케어 분야의 혁신을 촉진하기 위한 다양한 파트너십을 발표했습니다.

삼성전자와 파트너사는 갤럭시 워치의 최첨단 센서 기술을 여러 플랫폼과 결합해 사용자의 심박수, 피부 온도, 스트레스 등 생체 신호를 기반으로 혁신적인 헬스 솔루션을 제공합니다. 삼성전자의 디지털 헬스케어 생태계 구축 소식을 삼성전자 뉴스룸에서 자세히 확인해 보세요.

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▲테슬라 라이프스타일 이미지와 스마트싱스 에너지 기능이 테슬라 파워월과 연동된 모바일 화면 이미지

삼성전자, CES 2024에서 테슬라와 '스마트싱스 에너지' 협업 발표

삼성전자가 CES 2024에서 테슬라와 스마트싱스 에너지를 통한 협력을 발표했습니다. 이번 협력은 테슬라의 인터페이스를 활용하는 최초 협업 사례로, 삼성 스마트싱스를 테슬라의 태양광 패널, 파워월, 전기차 등과 연결해 앱에서 전력량을 모니터링하고 간편하게 제어할 수 있게 됩니다. 또한 테슬라의 ‘스톰 워치(Storm Watch)’ 앱과 연동하면 태풍이나 폭설과 같은 악천후 시 삼성 TV나 모바일로 알림을 받을 수 있습니다. 실제 서비스 출시는 2024년 2분기에 미국을 시작으로 지원 국가를 확대해 나갈 예정인데요, 자세한 내용을 삼성전자 뉴스룸에서 확인해 보세요.

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여러 화면 크기를 지원하는 앱 개발 모범 사례

안드로이드 애플리케이션 개발에 있어 다양한 화면 크기와 디스플레이 모드를 지원하는 것은 중요합니다. 반응형 및 적응형 UI는 폴더블 및 태블릿 등 다양한 디바이스에서 앱을 사용할 때 원활한 사용자 경험을 제공합니다.

이 튜토리얼에서는 커버 스크린 위젯 개발, 플렉스 모드/멀티윈도우 모드 구현 등 폴더블, 대형 화면 디바이스에 특화된 기능을 지원하는 적응형 애플리케이션을 개발하는 데 유용한 팁을 제공합니다. 자세한 내용을 삼성 개발자 포털에서 확인해 보세요.

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안드로이드 14에서 헬스 커넥트를 통해 삼성 헬스 데이터 접근하기

헬스 커넥트로 삼성 헬스 데이터에 접근할 수 있다는 것 알고 계셨나요? 이전에는 사용자가 헬스 커넥트 애플리케이션을 별도로 설치해야 했지만, 안드로이드 14부터는 시스템 애플리케이션에 ‘헬스 커넥트’가 포함되어 있습니다. 안드로이드 14에서 헬스 커넥트 API를 사용하려면 1.1.0 이상의 라이브러리 버전을 사용해야 합니다. 아래 링크를 클릭하여 삼성 개발자 포털에서 자세한 내용을 확인해 보세요.

• 헬스 커넥트를 통해 삼성 헬스 데이터에 접근하기
• 헬스 커넥트 API를 통해 갤럭시 워치에서 체성분 데이터 확인하기 알아보기

AutoMLPowered Networks: 차세대 네트워크를 위한 자동 머신러닝 서비스 프로비저닝

여러 서비스와 기기에서 생성하는 이질적인 트래픽 패턴이 있는 상황에서는 현재 네트워크의 머신러닝(ML) 리소스 사용에 기반하여 적절한 ML 모델 및 최적의 ML 리소스 할당을 신중하게 선택하는 것이 중요합니다. 하지만 ML 리소스의 가용성, 특정 서비스 요구 사항, ML/AI 애플리케이션의 문제 유형 등 고려해야 하는 여러 요소가 있어 ML 리소스는 수동으로 관리하기가 상당히 어렵습니다. 또한 수동 프로비저닝은 부적절한 모델 선택과 ML 리소스 할당량 부족을 초래하여 결과적으로 서비스 품질 저하, 네트워크 서비스 품질/체감 품질 저하, 네트워크 운영자의 운영 비용 증가 또는 가입자 감소로 이어질 수 있습니다.

이에 대한 해결책으로 ML 모델 선택, 관련 변수 설정 및 ML 리소스 프로비저닝 방식을 자동화하는 솔루션인 AutoMLPoweredNetworks를 소개합니다. 이는 차세대 네트워크에서 ML 서비스 프로비저닝을 자동화하는 솔루션이며 실제 망 데이터를 활용하여 성능 개선 가능성을 입증했습니다. 자세한 내용을 삼성 리서치 블로그에서 확인해 보세요.

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2024년 1월 뉴스레터: 새로운 AI폰의 시작, '갤럭시 S24' 시리즈 공개 외 최신 소식

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April 2024 Newsletter: Integrating Services to Samsung Wallet, and Other Latest News

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March 2024 Newsletter: Intelligence UX on Galaxy S24, Unsupervised ASR Personalization, and Other Latest News