삼성전자, 갤럭시 S24 시리즈용 One UI 7 베타 프로그램 운영
삼성전자가 차세대 갤럭시 AI와 강력한 보안 솔루션을 적용한 One UI 7의 베타 프로그램 운영을 시작했습니다. 베타 프로그램은 한국, 미국, 영국, 독일, 폴란드, 인도에서 갤럭시 S24 시리즈 사용자를 대상으로 순차 운영될 예정이며, 참여를 원하는 사용자는 삼성 멤버스 앱에서 신청할 수 있습니다.
One UI 7은 AI에 최적화된 프레임워크를 통해 텍스트 요약, 맞춤법 및 문법 검사 등 생성형 AI 기반의 텍스트 편집 기능을 통합하여 사용 편의성을 높였습니다. 또한 개인화 옵션을 확대하고, 직관적이고 몰입감 있는 UI 디자인을 적용하여 모바일 경험을 향상시키고 보안 기능도 대폭 강화되었습니다. 삼성전자는 베타 프로그램을 통해 얻은 사용자 피드백을 분석 및 보완하여 One UI 7 정식 버전의 완성도를 높일 예정입니다. 자세한 내용을 삼성전자 뉴스룸에서 확인해 보세요.
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삼성 인앱 결제 서비스를 앱에 통합하기
삼성 인앱 결제(IAP, In-App Purchase) 서비스는 모바일 앱에서 발생한 구매를 처리할 수 있는 강력한 솔루션을 개발자에게 제공합니다. 상품 및 아이템 구매, 구독 관리, 환불 및 사용된 아이템 처리 시 원활하고 안전한 경험을 보장합니다.
IAP SDK로 앱에 IAP 기능을 간단하게 통합할 수 있으며, IAP 설정 구성, 아이템 세부 정보 조회, 아이템 제공 및 판매, 구매한 아이템 관리 등을 손쉽게 수행할 수 있습니다. 갤럭시 스토어에 등록된 앱 내에서 사용자가 디지털 아이템을 구매할 수 있도록 삼성 IAP 서비스를 앱에 통합하는 방법을 확인해 보세요.
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Tutorial: 삼성 월렛에 개인 맞춤형 카드 추가하기
이번 튜토리얼에서는 ‘일반 카드’를 사용하여 개인 맞춤형 카드를 삼성 월렛에 추가하는 방법을 소개합니다. 삼성 월렛은 비즈니스 요구 사항을 충족하는 카드 유형을 사용할 수 없는 파트너를 위해 ‘일반 카드’라는 새로운 기능을 도입했습니다. 이를 통해 개발자는 비즈니스 요구 사항에 따라 카드의 다양한 필드 레이블을 수정할 수 있습니다. 개인 맞춤형 카드를 만드는 방법과 삼성 월렛 파트너 포털의 템플릿 편집기를 사용하는 방법까지 자세한 내용을 튜토리얼에서 확인해 보세요.
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워치 페이스 스튜디오에서 날씨 데이터를 활용한 맞춤형 워치 페이스 만들기
워치 페이스 스튜디오는 워치 페이스를 맞춤 설정할 수 있는 도구로, 기상 조건, 현재 온도, UV 지수 등 날씨 데이터를 표시하고 처리할 수 있는 기능을 제공합니다. 날씨 태그를 활용하면 변화하는 날씨 조건에 따라 동적으로 바뀌는 워치 페이스를 만들 수 있습니다. 워치 페이스 스튜디오에서 날씨 태그를 사용하는 방법에 대한 자세한 단계별 가이드를 확인해 보세요.
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안전하고 보안이 강화된 스마트 홈 경험을 위한 스마트 도어락
최근 SmartThings는 사용자에게 가장 중요한 간편함과 보안을 제공하는 혁신적인 스마트 도어락 솔루션을 개발했습니다. Yale, Schlage, U-tec, Aqara, Nuki와 같은 파트너사의 도어락 장치 50만 개 이상이 SmartThings에 이미 연결되어 있습니다. Matter에 대한 삼성의 적극적인 지원과 2025년 초 예정된 Aliro의 도입으로 스마트 도어락을 SmartThings와 쉽게 통합할 수 있습니다. SmartThings 도어락에 대한 자세한 내용과 파트너 등록 방법을 확인해 보세요.
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CES 2025 초대장: 삼성 프레스 콘퍼런스, ‘모두를 위한 AI: 경험과 혁신의 확장’
삼성전자는 세계 최대 IT 및 가전 전시회인 ‘CES 2025’ 개막 하루 전인 내년 1월 6일 오후 2시(미국 라스베이거스 현지 시간, 한국 시간 1월 7일 오전 7시)에 프레스 콘퍼런스를 개최합니다. 삼성전자 한종희 대표이사 부회장(DX 부문장)이 대표 연사로 나서는 이 행사에서는 ‘AI for All: Everyday, Everywhere’ (모두를 위한 AI: 경험과 혁신의 확장)라는 주제 하에 삼성전자의 홈 AI 전략이 공개될 예정입니다. 이번 프레스 콘퍼런스는 삼성전자 뉴스룸에서 온라인으로 생중계됩니다.
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SOI: 모델의 부분 상태 예측을 통한 계산 복잡성 축소
인공지능이 급속히 발전하면서 더 정교하고 강력한 인공 신경망(ANN)이 개발되었습니다. 이러한 모델은 다양한 분야에서 획기적인 성능을 달성했지만, 그 크기와 계산 요구 사항이 증가함에 따라 자원이 제약된 환경에서는 실용성이 떨어집니다. 특히 스마트워치, 증강현실(AR) 안경, 무선 이어폰과 같은 실시간 에너지 민감형 애플리케이션에서 문제가 발생할 수 있습니다.
이에 삼성 리서치 폴란드 연구소에서는 시계열 데이터의 고유한 연속성과 예측 가능성을 활용하여, 부분 상태 예측과 효율적인 압축을 통해 계산 복잡성을 줄이는 새로운 접근 방식인 SOI (Scattered Online Inference)를 소개합니다. SOI는 환경적으로 지속 가능하고 경제적으로 실행 가능한 AI 솔루션에 대한 증가하는 수요와 일치하며, 소형 실시간 시스템에서 실현 가능한 작업의 경계를 확장합니다. 자세한 내용을 삼성 리서치 블로그에서 확인해 보세요.
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RISC-V와 벡터화
삼성전자는 2023년 RISE (RISC-V Software Ecosystem) 프로젝트의 정식 회원으로 가입한 이후, 다양한 개발 프로젝트에 참여하고 이를 RISC-V 아키텍처로 포팅하는 작업을 진행하고 있습니다.
RISE 프로젝트 의장인 앰버 허프먼은 “RISC-V가 상용화되기 위해서는 성능, 보안, 안정성 및 호환성을 갖춘 소프트웨어를 확보하는 것이 중요하다”고 강조했습니다. 웹 페이지를 탐색하고 스트리밍 콘텐츠를 시청하거나 웹 애플리케이션을 실행하는 최종 사용자에게는 성능이 매우 중요합니다. 그리고 벡터화는 성능을 향상시킬 수 있는 가능성을 제공합니다. RISC-V와 RISC-V 벡터 확장, 그리고 삼성 리서치 폴란드 연구소에서 진행하는 크로미움 프로젝트 관련 작업에 대한 자세한 내용을 삼성 리서치 블로그에서 확인해 보세요.
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EnsIR: 가우시안 혼합 모델을 활용한 이미지 복원 앙상블 알고리즘
이미지 복원은 수십 년 동안 크게 발전해 왔으며, 특히 다양한 딥러닝 네트워크의 등장으로 더욱 주목받고 있습니다. 그러나 서로 다른 아키텍처 또는 랜덤 초기화 상태를 가진 단일 모델은 실제 값과의 예측 편차를 보이며, 이로 인해 최적의 복원 결과를 얻기 어렵습니다. 이를 해결하기 위해 앙상블 학습이 이미지 복원에 적용되고 있지만, 대부분의 이미지 복원 앙상블 방법은 훈련 단계에서 앙상블을 요구하며, 여러 모델을 훈련하는 동안 앙상블 전략을 결정해야 하므로 모델 변경의 유연성과 플러그 앤 플레이 사용의 편리함이 제한됩니다.
이번 글에서는 가우시안 혼합 모델(GMM)을 기반으로 한 이미지 복원 앙상블 알고리즘인 EnsIR을 소개합니다. 이 방법은 GMM을 사용해 앙상블 문제를 공식화하고, 앙상블 가중치는 기대 최대화(EM) 알고리즘을 통해 효율적으로 학습됩니다. 이 가중치는 조회 테이블(LUT)에 저장하여 이후 추론 단계에서 활용됩니다. 이 알고리즘은 회귀 기반 앙상블 방법 및 일반적으로 사용되는 평균화 전략보다 우수한 성능을 보였으며, 또한 다양한 이미지 복원 작업에 적용할 수 있습니다. 자세한 내용을 삼성 리서치 블로그에서 확인해 보세요.
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