삼성전자, ‘갤럭시 Z 폴드6’, ‘갤럭시 Z 플립6’, ‘갤럭시 버즈3 시리즈’ 전격 공개
삼성전자가 7월 10일(현지시간) 프랑스 파리에서 열린 '갤럭시 언팩 2024' 행사에서 '갤럭시 Z 폴드6'와 '갤럭시 Z 플립6', '갤럭시 버즈3 프로', '갤럭시 버즈3'를 공개했습니다.
올해 초 '갤럭시 AI'를 공개해 본격적인 모바일 AI 시대를 연 삼성전자는 이번에 발표한 새로운 갤럭시 Z 시리즈에 더욱 강력한 AI 기능을 탑재했는데요. 삼성 폴더블의 혁신 헤리티지가 담긴 갤럭시 Z 폴드6의 대화면과, '플렉스 윈도우'를 활용하는 갤럭시 Z 플립6의 '플렉스 모드'는 갤럭시 AI 사용 경험을 극대화해 사용자에게 완전히 새로운 차원의 생산성과 창의성, 소통 경험을 선사합니다. 7월 24일부터 전 세계에 순차 출시되는 갤럭시 Z 폴드6, 갤럭시 Z 플립6, 갤럭시 버즈3 시리즈에 대한 자세한 소식을 삼성전자 뉴스룸에서 확인해 보세요.
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Samsung IAP 정기구독 신규 기능 활용 안내
새롭게 추가된 정기구독 기능으로 글로벌 비즈니스 전략 수립부터 고객 커뮤니케이션까지 광범위한 영역에서 비즈니스 경쟁력을 높여보세요.
손쉬운 정기구독 가격 변경
정기구독 가격 변경 기능을 통해 기준 가격을 변경하면 105개 지역의 50개 통화로 가격이 자동 변환됩니다. 따라서 복잡한 환율 계산이나 지역별 가격 설정에 소요되는 시간과 노력을 대폭 줄일 수 있습니다. 변경된 가격은 옵션을 통해 선별적으로 적용할 수 있으며, 필요 시 기존 구독자에게 일정 기간 이메일로 가격 변동을 미리 안내할 수 있습니다.
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정기구독 개인화 프로모션
판매자는 셀러 포털에서 각 구독 상품에 대해 무료 체험, 할인 등의 프로모션을 설정할 수 있으며, IAP SDK는 각 고객에게 적용될 프로모션을 조회하는 API를 제공합니다. 이를 통해 판매자는 각 고객이 구매 시 받을 수 있는 프로모션을 확인하고 이에 최적화된 UI 구성이 가능하며, 사용자는 결제 전에 자신이 받을 수 있는 프로모션을 확인할 수 있어 구매를 유도하는 효과를 기대할 수 있습니다.
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Tutorial: 삼성 월렛에 로열티 카드 등록하기
삼성 월렛에는 다양한 유형의 카드를 저장할 수 있습니다. 회원에게 리워드 포인트를 제공하고 싶다면 이번에 소개하는 로열티 카드(멤버십 카드)를 활용해 보세요. 이 튜토리얼에서는 월렛 파트너 포털에서 로열티 카드를 생성하는 방법을 확인할 수 있습니다. 또한 여러분의 앱에 로열티 카드를 통합하는 방법도 함께 안내합니다. 자세한 내용을 튜토리얼을 통해 확인해 보세요.
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갤럭시 Z 폴드6, 갤럭시 Z 플립6 에뮬레이터 스킨 공개
갤럭시 Z 폴드6, 갤럭시 Z 플립6를 위한 에뮬레이터 스킨이 공개되었습니다. 지금 바로 최신 갤럭시 에뮬레이터 스킨으로 앱을 테스트하고, 새로운 갤럭시를 경험해 보세요.
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One UI 6 워치의 '에너지 점수' 기능: 삼성전자-조지아대학, 새로운 헬스케어 경험을 위한 협업
일상의 효율 및 피로와 밀접한 관련이 있는 에너지. 하지만 이를 객관적으로 수치화하는 것은 쉽지 않았는데요. 사용자의 에너지를 간편하게 수치로 보여주고 맞춤형 건강 가이드를 제공하는 ‘One UI 6 워치’의 ‘에너지 점수’ 기능을 소개합니다. 이 기능은 하반기 출시될 신규 갤럭시 워치에 탑재될 예정인데요. 이 기능을 개발하기 위해 삼성 리서치는 운동심리학 분야의 최고 권위자 중 한 명인 미국 조지아 대학 신체운동학과 패트릭 오코너 교수 연구팀과 협력했습니다.
기존의 서비스는 대부분 신체적 요인만 고려해 에너지를 산출했지만, 종합적 수용 능력은 신체적 요인과 정신적 요인을 모두 고려합니다. 스트레스를 받으면 수면 중 뒤척이고 쉽게 피곤함을 느끼는 것에서 알 수 있듯이, 정신적 요인도 에너지에 영향을 주기 때문입니다. 즉, 에너지란 자신의 평소 종합적 수용 능력에 대비해 현재 얼마나 집중해서 활동할 수 있는가 하는 개념입니다. 에너지 점수는 웨어러블에서 측정되는 활동, 수면, 수면 중 심박수, 수면 중 심박 변이도를 기반으로 산출되는데요. 삼성 리서치는 이 지표들과 에너지의 연관성을 검증한 과학적 문헌과 임상 연구를 바탕으로 에너지 점수를 개발했습니다. 디지털 헬스케어 경험 향상을 위해 새롭게 탄생한 에너지 점수에 대한 자세한 내용을 삼성전자 뉴스룸에서 확인해 보세요.
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효율적인 액션 로컬라이제이션을 위한 다중 스케일 비전 트랜스포머와 이분 매칭 기술의 만남
액션 로컬라이제이션은 인물 감지와 행동 인식을 결합하는 어려운 작업입니다. 1~2초 길이의 짧은 영상이 주어졌다고 가정할 때, 중앙 프레임에 있는 사람들의 경계 박스를 감지하고 각각의 행동을 분류하는 것을 목표로 합니다. 기존의 작업들은 별도의 인물 감지기를 이용해 관심 행동을 수행하지 않는 사람, 즉 배경으로 분류되는 사람을 제외하고 특정 인물의 행동 분류 작업에 집중했습니다. 그러나 이러한 접근법은 두 개의 독립 네트워크를 실행해야 하기 때문에 비용이 많이 드는 문제가 있습니다. 이를 해결하기 위해 최근 연구들은 인물 감지와 행동 분류를 동시에 수행하는 '단일 단계' 네트워크 학습을 제안하고 있습니다. 이러한 연구들은 객체 감지 기법의 최근 발전에서 영감을 얻어 해당 학습 방식에서 큰 진전을 이루어 냈습니다.
케임브리지 삼성 AI 센터에서는 두 가지 기술 혁신을 도입하면 성능 저하 없이 단일 단계 방식을 더욱 효율화할 수 있다는 것을 확인했습니다. 그 두 가지는 바로 1) 결과에 대한 직접 이분 매칭을 통한 종단간 다중 스케일 비전 트랜스포머 학습, 2) 감지 및 분류의 동시 개선을 위한 시공간 인식 토큰 선택입니다. 자세한 내용을 삼성 리서치 블로그에서 확인해 보세요.
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FFF(Fixing Flawed Foundations): 매우 강력한 비전-언어 모델(VLM)을 생성하는 새로운 방법
대규모 대조 이미지-텍스트 사전 학습은 VLM(Vision-Language Model) 훈련에 자주 사용되는 방법입니다. 이와 같은 기존의 접근 방식은 강력한 시각 언어 표현 학습을 위해 이미지-캡션 쌍으로 구성된 방대한 양의 웹 수집 데이터를 사용할 수 있다는 장점이 있습니다. 하지만 캡션의 품질이 낮은 경우가 많아 VLM 학습을 방해하고 성능을 저해할 수 있습니다. 또한 앞서 개발된 방식들은 특정 캡션이 단일 이미지에만 대응되거나 그 반대의 경우와 같은 일대일 대응만을 잘못 추정했습니다. CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition, 국제 컴퓨터 비전 및 패턴인식 학술대회)에서 발표된 논문을 통해 이러한 문제를 해결하는 FFF(Fixing Flawed Foundations) 방법을 소개합니다.
첫 번째 알고리즘은 텍스트-이미지, 이미지-이미지, 텍스트-텍스트의 유사도를 활용하여 잘못 대응된 부정 쌍을 삭제하고 새로운 긍정 쌍을 실시간으로 찾아냅니다. 두 번째 알고리즘은 배치 텍스트 증강 기법을 사용하여 하나의 이미지에 대해 여러 개의 가상 캡션을 생성합니다. 이 두 알고리즘은 학습하는 이미지마다 여러 개의 긍정 쌍을 생성하여 기존의 일대일 대응에서 벗어나 다대다 대응을 가능하게 하고, 훈련의 효율성과 성능을 크게 향상시켜 CLIP보다 더 뛰어난 성능을 낼 수 있도록 해줍니다. FFF 연구는 이러한 혁신적인 방법을 통해 VLM 훈련 데이터를 수정하고 보다 강력한 모델을 개발하는 데 기여하고 있습니다. 자세한 내용을 삼성 리서치 블로그에서 확인해 보세요.
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MR-VNet: 볼테라 네트워크를 이용한 미디어 복원
현대 사회에서 이미지와 동영상 같은 미디어는 정보를 전달하고 감정을 표현하며 기억을 보존하는 데 중요한 역할을 합니다. 하지만 이미지/동영상은 촬영(예: 센서 노이즈, 블러, 확대/축소, 잘못된 노출), 저장/공유(예: 압축, 다운샘플링) 그리고 편집(예: 인위적인 편집) 과정 중에 왜곡되기 쉽습니다. 이러한 품질 저하된 이미지/동영상을 복원하는 것은 정보 손실을 방지하고 사용자에게 최고의 시각적 품질을 제공하기 위해 중요합니다.
삼성 리서치 인도 방갈로르 연구소에서는 볼테라(Volterra) 시리즈 공식을 기반으로 하는 새로운 유형의 미디어 복원 네트워크 아키텍처를 소개합니다. 이 새로운 아키텍처에서는 기존의 활성화 함수 대신 고차 합성을 통해 시스템 응답 함수에 비선형성이 도입되었습니다. 자세한 내용을 삼성 리서치 블로그에서 확인해 보세요.
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