테스트를 부탁해 - Firebase App Testing Agent 체험기
Firebase App Testing Agent로 UI 테스트를 체험하며 자연어 기반 자동화와 리포트 기능을 확인했습니다. 다만 복잡한 로직 검증과 디버깅에는 한계가 있어 다른 도구와 병행이 필요했습니다.
#Firebase#UI/UX
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Jetpack Compose로 접근성 최적화하기
Jetpack Compose에서 semantics와 포커스 제어로 접근성을 높이는 방법을 정리했습니다. TalkBack 사용성을 개선하는 실무 팁과 비동기 콘텐츠 알림 방법도 함께 다뤘습니다.
#Jetpack Compose#Android
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MLC LLM을 이용한 안드로이드 On-device AI 맛보기
안드로이드 기기에서 LLM을 직접 구동하는 MLC LLM 활용 방법을 소개했습니다. 환경 구축부터 샘플 앱 빌드, 모델 변환과 배포까지의 흐름을 정리했습니다.
#Android#LLM
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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
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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
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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
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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
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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
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#개발자#노트북#컴퓨터
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
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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
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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
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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
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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
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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
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