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2024년 4월 뉴스레터: 삼성 월렛에 서비스를 연동하는 방법 외 최신 소식

디지털 콘텐츠를 삼성 월렛으로 서비스하는 방법

개발자 또는 서비스 제공자들이 다양한 콘텐츠를 디지털화하여 월렛카드로 제공할 수 있는 ‘삼성 월렛에 추가하기(Add to Samsung Wallet)’ 서비스를 소개합니다.

갤럭시 사용자들은 결제 카드를 들고 다니지 않고 삼성 페이로 결제를 하는 편리함에 익숙해져 있습니다. 삼성 월렛을 사용하면 이젠 카드뿐만 아니라 일상 생활에 필요한 모든 것들을 안전하고 편리하게 담을 수 있습니다. 삼성 월렛은 모바일 결제 서비스인 삼성 페이와 생체 인식 기반의 보안 솔루션인 삼성 패스를 통합하고, 다양한 아이템을 추가하여 실물 지갑을 대체하는 새로운 디지털 라이프 경험을 제공하고 있습니다.

삼성 월렛에 추가하기 서비스에 대한 소개부터, 서비스 연동을 위한 파트너 등록, 월렛 카드 생성 방법, 그리고 서비스를 추가하는 기능까지, 삼성 월렛 서비스 연동에 대한 자세한 내용을 삼성 개발자 포털에서 확인해 보세요.

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삼성 IAP SDK 6.1.1 버전 공개

삼성 IAP(In-App Purchase)는 갤럭시 스토어에 등록된 애플리케이션에서 아이템을 판매할 수 있도록 하는 결제 서비스입니다.

최신 IAP SDK는 결제 보안을 강화하는 기능을 포함하며, 프로젝트 파일 대신 aar 라이브러리를 배포하고, minSdkVersion 및 targetSdkVersion을 업데이트합니다. 삼성 개발자 포털에서 최신 삼성 IAP SDK를 다운로드하고 갤럭시 스토어에서 아이템 판매를 시작해 보세요.

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Tutorial: Play 스토어에서 워치 페이스 배포하기

맞춤형 스마트 워치 페이스는 사용자의 스타일과 개성을 보여주는 좋은 방법입니다. 삼성의 워치 페이스 스튜디오(WFS)를 사용하면 갤럭시 워치4 같은 Wear OS 기기를 위한 맞춤형 워치 페이스를 디자인할 수 있습니다. 개성 있는 워치 페이스를 만들고 나서 구글 Play 스토어에 업로드하여 전 세계 사용자들과 공유할 수도 있습니다. 이번 튜토리얼을 통해 Play 스토어를 통해 워치 페이스를 배포하는 방법을 확인해 보세요.

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갤럭시 A55, A35 에뮬레이터 스킨 출시

갤럭시 A55 5G와 A35 5G를 위한 새로운 에뮬레이터 스킨이 출시되었습니다. 새로운 에뮬레이터 스킨은 어썸 네이비, 어썸 아이스블루, 어썸 라일락, 어썸 레몬 등 갤럭시 A55, A35의 트렌디한 색상으로 제공됩니다. 최신 갤럭시 에뮬레이터 스킨을 지금 다운로드하고 나만의 애플리케이션을 멋지게 구현해 보세요.

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월리를 찾아라: NeRF 장면 공간의 효율적인 탐색을 위하여

NeRF(Neural Radiance Fields)는 최근 몇 년간 3D 컴퓨터 비전 분야에서 주목 받고 있는 모델로, 복잡한 장면을 간결하게 표현하고, 새로운 시점의 장면을 합성하여 놀라운 결과를 생성할 수 있습니다. 현재 증강 현실, 로봇공학, 콘텐츠 제작 및 멀티미디어 제작 같은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

NeRF는 3D 장면을 신경망의 가중치로 인코딩하는 새로운 방식의 3D 표현입니다. 2D 이미지에서 컴퓨터 비전 작업을 수행하는 것처럼, NeRF를 사용하여 객체 탐지, 분할, 스타일 전이 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 그러나 이러한 방법은 한 가지 작업만 수행할 수 있거나 특정 NeRF 방법을 사용해야 한다는 단점이 있습니다.

이번에 소개하는 연구에서는 이러한 단점을 해결하고 더 일반적인 작업에 중점을 두었습니다. 먼저 사용자가 제공한 기준에 부합하는 이미지를 렌더링할 수 있도록 NeRF 모델을 위한 입력 데이터를 찾는 것을 목표로 하는 장면 탐색 프레임워크를 공식적으로 소개합니다. 또한 장면 탐색 문제를 효율적으로 해결하기 위한 세 가지 접근 방식인 GRS, PIBS, EGPS를 살펴봅니다. 자세한 내용을 삼성 리서치 블로그에서 확인해 보세요.

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무선 채널의 로그 시그니처 변환을 통한 경량 AI 기반 위치 결정

다중 경로 전파와 비가시선(NLOS)이 우세한 환경에서 정확한 위치를 측정하는 것은 어려운 과제입니다. 예를 들어 밀집된 장애물이 있는 실내 공장과 같은 환경에서는 기존의 위치 측정 방법들로 효과를 보기 어렵습니다. 최근 몇 년 동안 인공지능/머신러닝(AI/ML) 기반 접근법이 NLOS가 많은 시나리오에서 유망한 결과를 보여주었고, AI/ML 기반 위치 측정 방법은 3GPP(국제이동통신표준화협력기구)에서 승인되었습니다.

하지만 지금까지의 AI/ML 기반 위치 측정 연구에서는 원시 채널 정보가 모델 입력 데이터로 직접 사용되었는데, 이는 차원의 문제나 모델 복잡성, 계산 복잡성의 증가 등의 문제를 수반합니다. 따라서 위치 측정을 위한 실용적인 AI 구현에 적합한 데이터 입력을 설계하는 것이 중요합니다.

이번 연구에서는 AI/ML 모델에 입력하기 전 무선 채널의 로그 시그니처 변환 기반 데이터 처리 방법을 소개합니다. 삼성 리서치 베이징 연구소의 실험 결과는 이 방법이 위치 측정 정확도를 훼손하지 않으면서 입력 피처의 수와 AI/ML 모델의 계산 복잡성을 크게 줄일 수 있음을 보여줍니다. 자세한 내용을 삼성 리서치 블로그에서 확인해보세요.

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2024년 4월 뉴스레터: 삼성 월렛에 서비스를 연동하는 방법 외 최신 소식

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무선 채널의 로그 시그니처 변환을 통한 경량 AI 기반 위치 결정

September 2026: Samsung Dev Insight

August 2026: Samsung Dev Insight

July 2026: Samsung Dev Insight

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