총 65개 글 · 원본 블로그 방문 →
삼성전자의 소프트웨어 기술과 개발 문화를 소개하는 공식 블로그
여러 채널에 분산되어 있던 업무 이력을 출처가 유지되는 Wiki로 연결하여, AI가 중요한 설계 및 구현 판단 전에 과거의 근거를 확인하도록 했습니다. 과거 근거가 현재 상태와 충돌할 경우, AI가 실행 전 차이점과 선택지를 제시하고 사용자 확인을 거치게 했습니다. 44일간 60개의 실무 중 47개 업무에서 Wiki를 836회 조회했으며, 이를 활용한 업무의 89.4%에서 최초 판단이 보완되거나 부정되었습니다.
같은 PR도 어떤 LLM에 어떤 프롬프트로 맡기느냐에 따라 결함이 잡히기도 하고 그냥 묻히기도 합니다. Code Review War는 쓸 수 있는 모든 LLM을 워커로 동원하고 8개 리뷰 관점(페르소나)을 실행 단위로 얹어 PR을 병렬 리뷰한 뒤, 심판 모델의 검증과 결정적 병합을 거쳐 한 장의 라인 단위 리뷰로 만드는 시스템입니다. 이 글에서는 결함을 매설한 샘플 PR과 정답지 자동 채점으로 구성별 품질을 측정하여 단일 모델 대비 결함 탐지가
몇 달 전에 똑같은 문제를 풀었는데 원인이 무엇이었는지 기억나지 않아, 오전을 통째로 써서 처음부터 다시 찾아야 했습니다. AI에게 묻는 비용이 사실상 0에 가까워지면서 하루에도 수십 번씩 묻게 되었지만, 그 답변과 "그래서 어떻게 하기로 했는지"라는 판단은 대화창을 닫는 순간 함께 사라졌기 때문입니다. 이 글은 AI 도구의 실행 생명주기 훅(Hook)에 기록 스크립트를 연결해, 사용자가 별도의 조작을 하지 않아도 매번의 질문과 판단 근거가 개
사내에서 사용할 수 있는 LLM은 많지만 웹, 앱, CLI 등 서로 다른 껍데기에 갇혀 있어 내 시스템 안에 넣어 쓰기 어렵습니다. 이 글에서는 Codex와 Claude의 CLI를 서버로 감싸 사내 LLM·Gauss와 함께 하나의 OpenAI 호환 API로 묶는 중계기 'LLM Gateway'를 만든 과정을 소개합니다. base URL 한 줄만 바꾸면 어떤 도구에서든 여러 LLM을 골라 쓰거나 병렬로 동시에 쓸 수 있습니다.
Galaxy Watch 검증 단계에서 등록되는 Crash·ANR·화면 흑화 이슈의 초도 분석을 자동화한 WOA(Wear OS Analysis) Agent의 개발 과정을 소개합니다. 덤프 수집부터 로그 복호화, 난독화 해제, RAG 기반 유사 이슈 검색과 담당자 추천까지 사람이 반복하던 30분의 준비 작업을 어떻게 이벤트 기반 자동 분석으로 전환했는지 다루며, 특히 "분석 불가 판단 능력"을 핵심 기능으로 구현한 이유를 설계 관점에서 풀어봅니다.
여러 AWS 콘솔과 CLI 결과를 오가며 인프라 관계를 확인하던 문제를 '읽기 전용 Snapshot 기반 웹 포털'로 풀었습니다. 이 글에서는 단일 만능 프롬프트 대신 업무 분석·설계·UI·프론트엔드·테스트 역할을 나누고, 프로젝트 지식·도구·안전 규칙·검증 게이트를 에이전트에 넣은 과정을 소개합니다. 나아가 PoC 작업 기록 기준으로 4~6주가 예상되던 초기 구현을 약 5시간으로 단축하게 된 성과와 함께, 빠른 코드 생성보다 역할과 완료 조건
개발자는 이슈를 해결하기 전에 이슈를 찾고 읽으며 수백 MB의 로그를 뒤지는 데 하루의 상당 시간을 씁니다. 이 글은 그 시간을 되찾기 위해 만든 AI 이슈 분석 에이전트의 개발기입니다. 로그를 LLM에 통째로 넣었다가 실패한 이야기부터 결정적 전처리 파이프라인, 환각을 구조적으로 차단하는 인용 규율, 빌드가 지키는 아키텍처까지 개발 과정의 실패와 결정을 있는 그대로 담았습니다.
형식이 제각각인 수천만 행 시장 데이터를 활용해, 자연어 질문에 검증된 수치로 답하는 사내 AI 애널리스트 플랫폼을 만든 개발기입니다. LLM은 질문 해석만 담당하고 수치 계산은 결정적 코드가 수행하는 아키텍처부터, 결정적 프리파서가 LLM 추출을 덮어쓰는 하이브리드 설계, 정답표를 코드로 고정하는 이중 평가 체계(오라클 테스트 + 골드 평가 하니스)까지 구체적인 버그 해부와 함께 공유합니다. 여기에 개발 전 과정을 멀티에이전트 AI 워크플로로
5G vRAN의 각 계층에 들어가는 AI 모델은 마이크로초 단위의 실시간 제약을 만족해야 하며, 이를 위해 전문가가 수주에 걸쳐 SIMD 최적화 C++ 코드를 수동으로 작성해 왔습니다. 이 과정을 자동화하기 위해 LLM 기반의 전문화된 Agent들이 분석, 전략 수립, 코드 생성 및 검증을 수행하는 Multi-Agent 컴파일러를 개발했습니다. 이 블로그에서는 그 개발 과정과 방법론, 적용 결과를 공유합니다.
삼성전자 가전제품 펌웨어 개발에 ‘하네스 엔지니어링’을 적용하여, AI 에이전트가 100% 스스로 소프트웨어를 개발할 수 있는지 확인하는 프로젝트를 진행했습니다. 사람은 ‘무엇을 만들지’와 ‘어떻게 확인할지’만 설계하고, AI가 계획·구현·검증을 자율적으로 반복하도록 한 과정과 그 결과를 공유합니다.
챗GPT 등장 이후 미국에서만 60건이 넘는 AI 저작권 침해 소송이 제기되었습니다. 미국 외에도 캐나다, 영국, 네덜란드, 프랑스, 독일, 중국, 인도, 우리나라를 포함해 전 세계적으로 소송이 벌어지고 있습니다. 이 글에서는 미국의 주요 판례를 중심으로 AI 저작권 소송의 쟁점이 무엇인지, 그리고 법원이 이러한 사안을 어떤 기준으로 어떻게 판단하고 있는지 살펴봅니다. 이를 통해 현재 진행 중인 소송의 결과를 미리 예측해 볼 수 있고, 앞으로
이 글은 모든 비트를 완벽하게 지키는 것보다 사람이 자연스럽게 듣고 이해할 수 있도록 하는 것에 집중하는 오디오 전송 방식을 다룹니다. 이를 위해 AI를 활용하여 압축과 전송을 하나로 설계한 JSCM 기반 오디오 전송 방식을 소개하고, 시뮬레이션과 하드웨어 실험을 통해 입증된 성능 우위를 공유합니다. 검증 결과, 제안 방식은 기존 대비 열악한 무선 환경에서도 대등한 음질을 유지했으며, 이는 향후 6G 시스템이 사용자의 경험과 인지를 더 잘 반영
삼성전자가 8K 초고화질 영상을 화질 손상 없이 실시간으로 편집할 수 있는 차세대 APV 코덱을 개발하여 모바일 영상 제작의 새로운 지평을 열었습니다. 이번 기술은 정교한 색감과 디테일을 완벽히 보존하는 동시에, 글로벌 표준 제정 및 오픈소스 공개를 통해 누구나 활용 가능한 창작 생태계를 구축했다는 점에서 큰 의미가 있습니다. 갤럭시 S26 울트라에 최초 탑재된 APV 코덱을 통해, 이제 스마트폰 하나로 스튜디오급 고품질 영상을 구현하는 혁신적
무안경 3D 기술은 안경 3D 시스템의 한계를 넘어 초기 시차 격벽 기반의 무안경 하드웨어를 거쳐 현재와 같은 지능형 기술로 진화했습니다. 이 글에서는 무안경 3D 기술의 개요와 오디세이 3D 모니터를 활용한 게임 개발 방법론에 대해 알아봅니다.
현대 이동통신 네트워크는 초고속, 초저지연을 지향하는 6G를 향해 급격히 진화하고 있습니다. 그러나 네트워크 고도화는 필연적으로 운영 복잡도의 폭발적 증가를 야기합니다. 삼성리서치는 이러한 난제를 해결하기 위해 AI를 RAN(Radio Access Network)의 핵심부로 이식한 ‘AI for RAN’ 기술을 선보였습니다. 단순한 자동화를 넘어 전문가의 통찰과 데이터를 결합한 삼성의 지능형 최적화 솔루션을 소개합니다.
SW 설계의 핵심인 '단일책임원칙'을 어려운 코드 대신 인체 장기와 일상 사물의 비유로 쉽게 풀어낸 가이드입니다. 책임과 기능의 명확한 구분부터 설계의 트레이드오프까지, 복잡한 공학 원리를 직관적인 통찰로 이해할 수 있게 돕습니다.
저화질 영상을 고화질로 변환하는 초해상도 영상 복원 기술의 발전 과정을 살펴보고, 생성형 AI 기반 해상도 복원 기술의 서비스 적용 시 겪은 어려움과 이를 극복한 경험을 공유합니다.
삼성전자 사내 지식 검색을 위해 다양한 RAG 실험 끝에 Agentic Search구조를 선택하게 된 이유와 이를 구현하기 위해 설계 시 고려한 점에 대한 경험을 공유합니다. Agent Flow, Tool 설계, Runtime환경까지 실제 구축 과정에서 중요했던 설계 포인트를 정리해보았습니다.
페이지 1 / 4 (총 65개)
