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2024년 3월 뉴스레터: 일상으로 성큼 다가온 AI - 갤럭시 S24의 인텔리전스 UX, 비지도 방식 자동 음성 인식(ASR) 개인화 외 최신 소식

일상으로 성큼 다가온 AI, 갤럭시 S24 시리즈의 ‘인텔리전스 UX’

언어 장벽 없이 외국인과 대화하고, 상상하던 이미지를 터치 몇 번만으로 만들어내는 세상. 멀게만 느껴지던 AI 기술이 이제는 일상에 스며들고 있습니다. 기술과 일상 사이의 두꺼운 장벽을 무너뜨리기 위해 삼성전자 디자이너들은 무수한 고민과 시도 끝에, 누구나 쉽게 모바일 AI 기술을 누릴 수 있는 ‘인텔리전스 UX(User Experience, 사용자 경험)’를 완성하게 되었습니다.

소비자들이 AI 기술을 일상에서 어떻게 활용할 수 있을지 고민한 이야기부터 갤럭시 S24 시리즈에 담긴 삼성전자 인텔리전스 UX의 이야기까지, 인텔리전스 UX 디자이너들의 인터뷰를 삼성전자 뉴스룸에서 확인해 보세요.

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SmartThings Edge Device Builder를 사용하여 허브에 연결된 디바이스 통합하기

SmartThings Edge Device Builder를 사용하면 이전보다 쉽고 빠르게, 효율적으로 Matter, Thread, Zigbee, Z-Wave 디바이스를 SmartThings와 통합할 수 있습니다. 최적의 드라이버와 프로필에 디바이스를 빠르게 매칭하고, Works with SmartThings 인증을 빠르게 획득하는 방법을 관련 튜토리얼에서 확인해 보세요.

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호환되지 않는 OS 환경에서 Tizen Studio를 사용하는 방법

Tizen Studio는 Tizen 디바이스용 애플리케이션의 디버깅, 테스트, 실행을 위한 개발자 친화적인 환경을 제공합니다. 하지만 PC의 OS 버전이 Tizen Studio의 요구 사항을 충족하지 못하는 경우 Tizen Studio에서 장치 관리자, 인증서 관리자와 같은 중요한 기능을 사용할 때 문제가 발생할 수 있습니다. 또한 에뮬레이터나 대상 디바이스에서 애플리케이션을 테스트하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

이번 글에서는 호환되지 않는 OS 버전에서 Tizen Studio를 사용할 때 발생하는 문제 해결 방법과 CLI를 사용하여 대상 디바이스에서 기본적인 개발 및 디버깅 방법을 소개합니다. 삼성 개발자 포털에서 자세한 내용을 확인해 보세요.

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일관성을 기반으로 한 비지도 자동 음성 인식(ASR) 개인화

스마트폰 제어에 음성비서가 널리 사용되는 요즘, 자동 음성 인식(ASR) 모델은 음성 지원 시스템에서 사용자 음성 명령을 인식하는 데 중요한 역할을 합니다. 대규모 모집단의 음성 데이터로 훈련된 온디바이스 ASR 모델은 훈련 중 학습되지 않은 사용자에 대해서는 제대로 성능을 발휘하지 못할 수 있습니다. 이는 사용자 데이터와 원본 훈련 데이터 간의 도메인 이동으로 인해 발생하는데요, 대부분의 ASR 개인화 방법은 지도 학습을 위해 레이블이 지정된 사용자 데이터를 필요로 하며, 이를 위해서는 사용자가 기록을 제공하거나 수정해야 합니다.

이번 글에서는 일관성을 기반으로 한 비지도 방식의 ASR 개인화에 대한 연구를 소개합니다. 삼성 리서치 블로그에서 IEEE ASRU 2023에서 채택된 가상 레이블링을 통한 새로운 일관성 기반 훈련 방법을 확인해 보세요.

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멀티모달 빔 선택: 다중 주파수를 위한 전송 방법론

밀리미터파와 테라헤르츠 기술의 활용 증가로 무선 통신 네트워크에서 스펙트럼 리소스에 대한 제약이 완화되었으나, 고주파 전자파는 야외 환경에서 셀룰러 커버리지 감소를 일으키는 심각한 경로 손실이 발생합니다. 다중 안테나 및 빔포밍 기술은 수신율을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.

아날로그 빔포밍에서 널리 사용되는 기존의 방식들은 빔 선택의 정확성을 보장하지만, 대량의 다중 입력 및 다중 출력(MIMO) 시나리오에서는 상당한 지연 시간과 전송 비용을 발생시킬 수 있는데요. 이번 글에서 새로운 멀티모달 빔 선택 방법과 모델 훈련을 위한 주파수 전송 프레임워크를 소개합니다. 최적의 빔 선택을 지원하고, 환경 정보 및 경로 손실 정보를 신중하게 추출하는 등 기존의 방식을 뛰어넘는 주파수 전송 방법 및 멀티모달 빔 선택 방식에 대한 자세한 내용을 삼성 리서치 블로그에서 확인해 보세요.

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KFLAT - 보안 및 디버깅을 위한 선택적 커널 메모리 직렬화 도구

Linux OS는 고급 테스트 및 디버깅 기능이 필요한 매우 복잡한 소프트웨어입니다. 메모리 덤프는 GDB의 코어 덤프이든 VM에 공급되는 메모리 이미지이든 이러한 작업에 매우 유용합니다. 하지만 일반적으로 사용되는 메모리 덤프 도구는 세밀성이 부족합니다. 어떤 소스 코드 구조를 나타내는지 이해하지 못한 채 전체 프로세스나 시스템 메모리를 덤프합니다.

폴란드 삼성 R&D 연구소의 모바일 보안 그룹에서는 선택한 변수 및 구조에 대한 커널 메모리의 세밀한 복사본을 만들 수 있는 KFLAT이라는 혁신적인 도구를 개발했습니다. 이렇게 생성된 복사본은 다른 머신의 사용자 공간 프로세스에서 커널 메모리의 레이아웃을 다시 생성하는 데 사용될 수 있습니다. 삼성 리서치 블로그에서 KFLAT의 작동 방식, 활용 분야, 사용 방법 등 자세한 내용을 확인해 보세요.

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