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Simplicity 25 : 한 번쯤 이상을 꿈꿔본 모두에게
토스
기타

Simplicity 25 : 한 번쯤 이상을 꿈꿔본 모두에게

토스 디자인 컨퍼런스 Simplicity 25의 세션 주제와 방향성을 소개했습니다. 이상적인 UX를 현실로 만들기 위한 다양한 시도와 고민을 다뤘습니다.

#UI/UX#UX Research
124005분
삼성
프론트엔드

Android 단말의 위치 데이터 활용: NLP 위치 제공자 특성 및 고려사항

Android 단말의 위치 데이터 활용과 NLP 위치 제공자 특성을 다루는 글입니다. 본문이 일부만 보여 세부 내용은 확인되지 않았습니다.

#Android#NLP
2005분
Kotlin으로 iOS까지? 이게 되네… 되긴 해요!
데보션
프론트엔드

Kotlin으로 iOS까지? 이게 되네… 되긴 해요!

Kotlin Multiplatform으로 Android와 iOS의 비즈니스 로직을 공유하는 구조를 소개했습니다. 플랫폼별 UI는 유지하면서 공통 모듈과 expect/actual, Ktor, SKIE로 연동하는 흐름을 설명했습니다.

#Kotlin#iOS
77005분
클라이언트 배포 없이 UI를 바꾼다고? 에이닷 Server Driven UI 도입기
데보션
아키텍처

클라이언트 배포 없이 UI를 바꾼다고? 에이닷 Server Driven UI 도입기

에이닷은 앱 재배포 없이 UI를 바꾸기 위해 Server Driven UI를 도입했습니다. JSON 스펙, Admin 시스템, 동적 렌더링으로 운영 효율을 높였습니다.

#Server Driven UI#Android
170005분
Gemma 모델과 프롬프트를 활용한 On-Device AI: 에이닷 오토 차량제어 프로토타입
데보션
AI

Gemma 모델과 프롬프트를 활용한 On-Device AI: 에이닷 오토 차량제어 프로토타입

Gemma와 MediaPipe로 차량 제어용 On-Device AI를 프롬프팅만으로 구현한 실험 과정을 공유했습니다. 기본 명령은 잘 처리했지만, area 인식과 응답 일관성 보완을 위해 파인튜닝이 필요했습니다.

#LLM#prompt
92005분
안드로이드에서 온디바이스 AI로 스팸 분류하기
데보션
AI

안드로이드에서 온디바이스 AI로 스팸 분류하기

안드로이드에서 DistilKoBERT 기반 스팸 분류 모델을 온디바이스 AI로 구현한 과정을 정리했습니다.\nTFLite 변환과 양자화로 모델 크기와 추론 속도를 개선하고 단말 벤치마크 결과도 확인했습니다.

#Android#NLP
84005분
Android SharedFlow, StateFlow 도입기
현대자동차그룹
프론트엔드

Android SharedFlow, StateFlow 도입기

Android 내비게이션 엔진 도입 과정에서 Kotlin의 SharedFlow와 StateFlow를 적용한 사례를 소개했습니다. 발췌만으로는 구체적인 문제 해결 내용은 충분히 확인되지 않았습니다.

#Android#Kotlin
27005분
모바일 앱 광고수익화: 개발 관점에서 놓치기 쉬운 3가지 포인트
딜라이트룸
기타

모바일 앱 광고수익화: 개발 관점에서 놓치기 쉬운 3가지 포인트

모바일 앱 광고 수익화에서 개발 관점의 숨은 리스크 3가지를 정리했습니다. 배포, SDK 호환성, app-ads.txt와 SKAdNetwork 관리가 핵심입니다.

#Android#iOS
35005분
코드 품질 개선 기법 5편: 나쁜 열거가 좋은 계층을 몰아낸다
라인
아키텍처

코드 품질 개선 기법 5편: 나쁜 열거가 좋은 계층을 몰아낸다

외부 저장소 값과 enum 선언을 `name`이나 `ordinal`로 직접 묶으면 리팩토링 때 외부 계약까지 깨질 수 있습니다. 별도 매핑값과 변환 계층으로 외부 값과 내부 정의를 분리하는 방법을 소개했습니다.

#Android#Room
28005분
다시 쓰는 해외 여행 이야기 — 웹뷰에서 네이티브로
여기어때
프론트엔드

다시 쓰는 해외 여행 이야기 — 웹뷰에서 네이티브로

해외 숙소 서비스의 웹뷰 화면을 Jetpack Compose 기반 네이티브로 전환했습니다.\n클린 아키텍처와 DB 분리, 성능 측정을 통해 로딩 속도와 유지보수를 개선했습니다.

#Android#Jetpack Compose
32005분
AI 명함촬영인식 ‘리오(RIO)’ 적용기 2부 — ML Model Converter와 안드로이드 앱 적용기
리멤버
AI

AI 명함촬영인식 ‘리오(RIO)’ 적용기 2부 — ML Model Converter와 안드로이드 앱 적용기

리오(RIO) 명함 촬영 인식을 모바일 기기에서 동작시키기 위해 모델 변환과 안드로이드 적용 과정을 정리했습니다. PyTorch를 TF Lite로 옮기고, JNI와 OpenCV로 후처리를 구성한 실험 내용을 공유했습니다.

#ML#Android
27005분
AI 명함 촬영 인식 ‘리오(RIO)’ 적용기 1부 — 명함촬영인식 위한 Instance Segmentation & Computer Vision
리멤버
AI

AI 명함 촬영 인식 ‘리오(RIO)’ 적용기 1부 — 명함촬영인식 위한 Instance Segmentation & Computer Vision

명함 촬영 인식의 정확도와 사용자 경험을 높이기 위해 기존 방식에서 Instance Segmentation 기반 모델로 전환했습니다. 탐지와 후처리를 분리하고 OpenCV 기법으로 명함 이미지를 정제한 적용기를 소개했습니다.

#Instance Segmentation#Computer Vision
31005분