Google Developers Korea Blog

어린이에게 더 안전한 Google Play 만들기

Monday, July 8, 2019

.post-body span { white-space: normal !important; } 게시자: 카니카 사치데바, Google Play 제품 관리자
Google Play는 어린이와 가족을 위해 긍정적이고 안전한 환경을 조성하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 지난 몇 년 동안 Google Play는 부모가 가족에게 맞는 콘텐츠를 찾을 수 있도록 돕는 가족을 위한 앱 (Designed for Families) 프로그램을 운영해왔으며, Family Link 자녀 보호 기능을 통해 가족의 디지털 사용 규칙을 세울 수 있도록 도왔습니다.
또한 Google Play는 사용자 및 개발자로부터 받은 의견을 바탕으로, 어린이 및 가족을 더욱 안전하게 보호하기 위해 Google Play 정책을 개선해 나가고 있습니다. 이러한 정책 변경사항은 아래와 같은 저희의 방향을 토대로 합니다. 어린이를 대상으로 하는 앱이 연령대에 적합한 콘텐츠와 적절한 광고만을 표시하며, 개인 식별 정보를 올바르게 처리하도록 하는 것, 그리고 어린이를 대상으로 하지 않는 앱이 의도치 않게 어린이의 관심을 끌지 않도록 하는 것입니다.
앞으로 몇 달 동안 Google Play는 부모가 자녀를 위해 앱을 설치하기 전에 충분한 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있도록 여러 추가 기능을 계속해서 출시할 예정입니다.
개발자에게 적용되는 변경사항
모든 개발자는 어린이가 앱 타겟층에 포함되는지 신중하게 생각해 보아야 합니다.

어린이가 타겟층에 포함되는 경우 앱이 콘텐츠 및 개인 식별 정보 처리와 관련된 정책 요구사항을 충족해야 합니다.
어린이에게 표시되는 광고는 연령대에 적합하며 Google 가족 정책을 준수하는 것으로 인증된 광고 네트워크를 통해 게재되어야 합니다.
어린이가 타겟층에 포함되지 않는 경우 앱이 의도치 않게 어린이의 관심을 유도하지는 않는지 확인해야 합니다. Google Play에서는 이 규정이 준수되고 있는지 확인하기 위해 앱 마케팅을 면밀히 검토하고 필요할 경우 조정을 요청합니다.

앱의 타겟층 정하기
새로운 정책의 일환으로 모든 개발자는 Google Play Console에 새롭게 추가된 타겟층 및 앱 콘텐츠 섹션을 작성해야 합니다.

캡션: Google Play Console에 새롭게 추가된 타겟층 및 앱 콘텐츠 섹션

개발자 대부분은 타겟층에 어린이가 포함되지 않으므로 이 섹션을 비교적 빨리 작성할 수 있을 것입니다. 어린이가 타겟층에 포함되는 경우 후속 질문이 제시됩니다. Google Play에서는 Google Play에서 자체적으로 실시하는 앱 마케팅 애셋 검토와 더불어 개발자가 Google Play Console를 통해 제공한 정보를 사용하여 어린이, 어린이 및 일반 사용자, 일반 사용자라는 타겟층 그룹에 따라 앱을 분류하고 정책을 적용합니다.*

앱의 타겟층이 어린이인 경우
앱 전체가 가장 엄격한 Google 가족 정책을 준수해야 합니다.

앱의 타겟층이 어린이 및 일반 사용자인 경우 앱 전체가 가장 엄격한 Google 가족 정책을 준수하거나 중립적인 연령 심사를 포함해야 하며, 어린이 또는 연령대를 알 수 없는 사용자가 앱을 이용할 때는 가족 정책을 적용해야 합니다.

앱의 타겟층이 일반 사용자인 경우 가족 정책이 적용되지 않습니다. 타겟층 및 콘텐츠 섹션을 작성하기 전에 새로운 가족 정책과 개발자 가이드 및 온라인 교육 콘텐츠를 확인하여 작성한 내용이 어떤 결과로 이어질지 분명하게 이해하는 것이 좋습니다.

변경사항 적용 일정 이러한 변경사항은 Play의 모든 개발자에게 영향을 미치므로, 앱이 Google Play 스토어에 이미 게시되어 있는 경우 필요한 업데이트를 적용할 시간을 드리고자 합니다. 다음은 기억해 두셔야 할 주요 일정입니다.
●오늘: Google Play Console에서 타겟층 및 콘텐츠 섹션을 이용할 수 있습니다. 모든 신규 앱은 업데이트된 정책을 준수해야 합니다. ●2019년 9월 1일: 기존의 모든 앱이 새로운 타겟층 및 콘텐츠 섹션 작성을 완료해야 하며 업데이트된 정책을 준수해야 합니다.

Google Play의 노력 Google Play는 개발자가 이러한 변경사항을 이해하고 구현하는 데 필요한 리소스를 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다. Android 개발자 웹사이트에서 자세한 내용을 확인하고, Google Play 앱 개발자를 위한 온라인 교육 플랫폼 Play Academy에서 새로운 정책에 관한 교육을 받을 수 있습니다. 또한 개발자 여러분이 신속하게 결과를 받아 보고 필요한 모든 변경사항을 이해하실 수 있도록, 앱 검토 및 이의 제기 절차와 관련된 인력을 충원하고 커뮤니케이션 과정을 개선했습니다. 여러분의 노력에 미리 감사의 말씀을 드립니다. Google Play에서는 계속해서 여러분의 의견에 귀를 기울일 것을 약속드립니다. 향후 이러한 정책 업데이트를 진행해나가는 데에 있어 여러분의 의견을 반영하고, 개발자과 지속해서 소통해나가도록 노력하겠습니다.
*참고: '어린이'라는 용어는 지역과 맥락에 따라 서로 다른 대상을 의미할 수 있습니다. 앱을 타겟팅하는 국가에서 적용될 수 있는 의무사항 또는 연령에 따른 제한사항을 확인하는 것이 중요합니다.

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TensorFlow 2.0과 Cloud AI를 사용하여 확장 가능한 머신러닝 모델 손쉽게 훈련, 배포 및 관리하기

Wednesday, July 3, 2019

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<블로그 원문은 이곳에서 확인하실 수 있으며 블로그 번역 리뷰는 김택민(MachineLearning GDE)님이 참여해 주셨습니다>

TensorFlow는 2015년에 오픈소스로 전환된 이후로 연구 단계부터 서비스 배포까지 전과정을 지원한다는 목표로 다양한 도구, 라이브러리 및 배포 기능 등을 추가하며 통합 머신러닝 (Machine Learning; ML) 생태계로 발전했습니다. 2019 TensorFlow Dev Summit에서 머신러닝을 더 쉽게 사용하고 배포할 수 있게 해주는 TensorFlow 2.0을 발표했습니다. 머신러닝 프레임워크로 출발한 TensorFlow는 직관적인 상위 레벨 API와 하위 레벨 기능을 함께 제공함으로써 연구자 및 개발자를 모두 만족시키는 종합적인 플랫폼으로 성장했습니다. TensorFlow 2.0부터는 Keras를 통합하면서 Eager 실행 모드가 기본적으로 사용됩니다. tf.data를 통해 데이터셋 파이프라인을 쉽게 설계할 수 있고 Colab 및 Jupyter Notebook에서 직접 TensorBoard를 통해 훈련 과정을 모니터링할 수 있습니다. TensorFlow 개발팀은 TensorFlow 2.0 알파 버전을 꾸준히 개선하는 한편, 2019년 2분기에 출시 후보 (Release Candidate; RC) 버전을 공개할 예정입니다.

ML을 더 사용하기 쉽게 ‘개발자 생산성과 사용 편의성에 집중하겠다’는 TensorFlow 개발팀의 목표는 iPython Notebook과 Colab을 통합하는 것을 넘어서, tf.keras (현재의 표준 상위 레벨 API)의 직관적인 API 사용과 함께 단 한 줄의 코드만으로 데이터 전처리 및 여러 데이터셋을 사용할 수 있도록 TensorFlow Datasets까지 기능을 확장했습니다. 또한 최소한의 코드 수정으로 분산 환경에 대응할 수 있고 데이터셋 파이프라인을 tf.data로 관리하고 TensorFlow Extended (TFX)를 사용해서 서비스 수준으로 전환 및 여러 노드 및 하드웨어 아키텍처로 확장할 수 있습니다. TensorFlow 개발팀은 TensorFlow 1.x에서 2.0으로 이전 (Migration)하려는 사용자를 지원하기 위해 업그레이드 도구와 여러 이전 안내서를 만들었습니다. 또한, TensorFlow 2.0과 이전 지원에 대한 질문을 할 수 있도록 온라인 커뮤니티를 운영하고 있습니다. 관심 있으신 분은 TensorFlow 웹사이트에서 더 자세한 내용을 확인하실 수 있습니다. Upgrading a model with the tf_upgrade_v2 tool.gif

Upgrading a model with the tf_upgrade_v2 tool.gif

tf 1.x 모델을 tf_upgrade_v2 도구를 사용해서 모델 업그레이드하기 반복되는 실험 과정 연구자와 기업의 데이터 분석 개발팀 모두 빠르게 프로토타입을 만드는 작업과 초기 솔루션이 나올 때까지의 개발 속도에 초점을 맞춰 모델 아키텍처에 대한 실험을 여러번 반복해야 합니다. Eager 실행 모드에 초점을 맞춘 TensorFlow 2.0에서, 사용자는 Python을 사용하는 것처럼 직관적인 제어 흐름 (Control Flow)에 기반해서 코드를 작성하고, tf.function으로 Eager 코드를 최적화하고, 개선된 에러 메세지 덕분에 개발 및 디버깅이 쉬워지고 개발 시간을 절약할 수 있습니다. TensorFlow를 사용하여 모델을 만들고 실험하는 것이 이전보다 더 쉬워졌습니다. 훈련 시간을 단축하는 것은 모델 배포, 재훈련 등 실험에 필수적인 요소입니다. TensorFlow 개발팀은 작년부터 다양한 하드웨어 플랫폼에서 훈련 시간을 단축하기 위해 꾸준히 노력했고, 2세대 Cloud TPU에서는 1.6배, NVIDIA V100 GPU에서는 2배 이상의 속도 개선 효과를 거두는 등의 성과를 올렸습니다. 추론 시간의 경우, CPU 기반의 Compute Engine 인스턴스를 지원하는 Intel의 MKL 라이브러리를 사용하는 경우 3배 이상의 속도를 향상시켰습니다. TensorFlow는 부가기능 확장 프로그램을 통해 고급 모델을 설계하는 데 도움이 되는 기능을 추가할 수 있습니다. 예를 들어, TensorFlow Federated를 사용하면 클라우드와 원격 (IoT 또는 임베디드) 기기에서 모두 협업적인 방식으로 모델을 훈련할 수 있습니다. 가끔은 중앙 훈련 시스템에는 없는 훈련 데이터가 원격 기기에 있는 경우가 있습니다. 우리는 훈련 데이터에서 개인 식별 정보 (PII)를 제거하는 데 도움이 되는 TensorFlow Privacy 확장 프로그램을 최근에 발표하기도 했습니다. 마지막으로, TensorFlow Probability는 TensorFlow의 활용 범위를 더 많은 일반적인 통계적 사용 사례로까지 확장하는데, 이를 Estimator 등의 다른 기능과 함께 사용할 수 있습니다. 다양한 환경에서 여러 언어로 ML 모델 배포하기 머신러닝 모델을 서비스 단계로 배포하는 기능은 TensorFlow의 핵심 강점이었습니다. TensorFlow 개발팀은 TensorFlow 2.0에서 배포 기능을 훨씬 더 쉽게 사용할 수 있습니다. 단일 인스턴스 혹은 클러스터 시스템에 상관없이, TFX Pipelines를 사용하면 서비스 운영 중에 추론을 위해 훈련한 모델을 업데이트하는 방식을 적절히 조정할 수 있습니다. 한편, 모바일 기기나 IoT 기기, 임베디드 하드웨어처럼 리소스 제약이 더 심한 시스템의 경우에는 TensorFlow Lite의 양자화 기능을 이용해 모델을 실행할 수 있습니다. Airbnb, Shazam, BBC는 TensorFlow Lite를 사용하여 사용자의 모바일 사용 경험을 개선할 뿐만 아니라 사용자가 업로드한 콘텐츠를 분류하고 유효성을 검사하고 있습니다. Exploring and analyzing data with TensorFlow Data Validation.gif

Exploring and analyzing data with TensorFlow Data Validation.gif

TensorFlow Data Validation을 사용한 데이터 탐색 및 분석. 자바스크립트는 전 세계적으로 가장 대중적인 프로그래밍 언어 중 하나이고, TensorFlow.js는 수백만의 자바스크립트 개발자가 머신러닝을 수월하게 사용할 수 있도록 도움을 줍니다. TensorFlow 개발팀은 TensorFlow.js 버전 1.0을 발표했습니다. 이 버전에서는 브라우저에서 모델을 훈련하고 실행할 수 있을 뿐 아니라, App Engine을 비롯하여 서버에 호스팅된 자바스크립트 프로그램의 일부로서 TensorFlow를 실행할 수 있습니다. 현재의 TensorFlow.js는 그 어느 때보다도 성능이 좋아졌고 개발 커뮤니티도 상당히 많이 성장했습니다. 출시 이후로 1년간, 개발 커뮤니티 구성원들은 TensorFlow.js를 30만 회 이상 다운로드했으며, 현재 TensorFlow.js 저장소에는 100여 명의 기여자가 제공한 코드가 들어 있습니다. 시작 방법 Google Cloud에서 TensorFlow 2.0 알파 버전을 사용하고 싶으시면 Deep Learning VM을 생성하고 가이드에 따라 사용해보세요. 어디서든 Jupyter Notebook으로 간편하게 실행할 방법을 찾고 있지만 더 중요한 고려 사항으로서 GCP 프로젝트 내에서 Cloud Dataproc Cluster를 사용하여 Google Cloud에서 Jupyter 인스턴스를 실행하거나 Cloud ML Engine에서 직접 노트북을 시작할 수도 있는 방법을 찾고 계신다면, Colab을 통해 pip 설치로 제공되는 TensorFlow 2.0을 사용할 수 있습니다. TensorFlow 2.0 사용하기 : Deep Learning VM 및 GCP Notebook 인스턴스 우리는 TensorFlow 2.0 알파 버전 출시와 더불어 새로운 커뮤니티 및 교육 파트너십을 발표했습니다. 우리는 O’Reilly Media와 공동으로 오픈소스 커뮤니티와 TensorFlow의 모든 것을 함께 육성하고 제공한다는 주제로 1주일간 진행되는 TensorFlow World 컨퍼런스를 주최할 예정입니다. 참석자들이 이번 행사에서 선보이고 싶은 논문과 프로젝트를 제출할 수 있는 제안 요청 (Call for proposals)의 기회가 열려 있습니다. 마지막으로, 우리는 ML과 TensorFlow를 처음 접하는 초보자와 학습자에게 도움이 되는 두 가지 온라인 교육 과정을 발표했습니다. 첫 번째 과정은 deeplearning.ai의 Course 1 - Introduction to TensorFlow for AI, ML and DL로, 'TensorFlow: from Basic to Mastery' 시리즈 중 일부입니다. 두 번째 과정은 Udacity’s Intro to TensorFlow for Deep Learning입니다. Google Cloud에서 TensorFlow 2.0을 사용하신다면 저희에게 사용 경험을 공유해 주세요! 먼저 TSIG (Testing special interest group)에 참가하셔서 TensorFlow World에 프로젝트 초록을 제출해주세요. 그리고 DevPost의 #PoweredByTF Challenge에 진행중인 프로젝트를 공유해 주세요. TensorFlow에 빠르게 적응하려면 Udacity와 DeepLearning.ai에서 제공하는 무료 온라인 교육 과정을 확인해 보시기 바랍니다.

Android Q 베타 4와 최종 API 소식을 전해드립니다.

Friday, June 28, 2019

.post-body span { white-space: normal !important; } <블로그 원문은 이곳에서 확인하실 수 있으며 블로그 번역 리뷰는 이승민(Android GDE)님이 참여해 주셨습니다>
게시자: Dave Burke, 엔지니어링 부사장

우리는 지난달 Google I/O에서 Android Q의 새로운 기능부터 Kotlin 및 Jetpack의 최신 기능까지, Android 개발자를 위한 새로운 기능에 대해 얘기했습니다. Android Q와 관련하여 혁신, 보안 및 개인정보 보호, 디지털 웰빙이라는 세 가지 테마를 강조했습니다. 우리는 사용자의 보안, 개인정보 보호 및 웰빙을 항상 최고의 우선순위로 생각하면서, 개발자가 5G, 폴더블폰, 더 넓은 화면, 온 디바이스 머신러닝 등의 최신 기술을 잘 활용하도록 돕고 싶습니다. 우리가 어떻게 점점 Kotlin을 우선하는 방향으로 가고 있고 CameraX, Jetpack Security 및 Jetpack Compose(Kotlin을 사용하는 Android용 첨단 반응형 스타일의 UI 도구 키트)와 같은 새로운 라이브러리로 계속해서 Jetpack을 확장하고 있는지에 대한 이야기도 했습니다. 기조연설 또는 기술 세션의 라이브스트림을 놓치셨다면, Android 및 Play 세션의 전체 재생목록을 확인해 보세요. 오늘 우리는 최종 Android Q API와 공식 SDK를 포함한 베타 4를 발표할 예정입니다. 바야흐로 올여름에 최종 출시를 앞두고 귀하의 앱을 적절히 준비할 때입니다! 오늘 바로 여기에 등록하여 Pixel 기기에 베타 4를 설치할 수 있습니다. 이미 등록해 Pixel 기기에 베타 3를 받으신 분은 베타 4로 자동으로 업데이트될 것입니다. Android Q 베타 프로그램에 참가 중인 파트너도 앞으로 몇 주에 걸쳐 기기를 베타 4로 업데이트하게 될 것입니다. Android Q 베타를 시작하려면 developer.android.com/preview를 방문하세요. 베타 4의 내용 베타 4 업데이트는 최종 Android Q 개발자 API(API 레벨 29), 공식 API 29 SDK, Android Studio용으로 업데이트된 빌드 도구와 함께 Pixel 및 Android Emulator용 최신 Android Q 시스템 이미지를 포함합니다. 이와 함께, 이들은 앱과 Android Q의 호환성 여부를 테스트하고 Android Q 기능과 API로 빌드하는 데 필요한 모든 것을 제공합니다. 시작하려면 공식 API 29 SDK 및 도구를 Android Studio 3.4의 안정된 릴리스로 다운로드하거나, 최신 Android Q 지원을 위해서는 Android Studio 3.5 베타로 업데이트하세요. 그런 다음, 안내에 따라 환경을 구성하고 알려진 문제에 대해서는 출시 노트를 참조하세요. Android Q와 호환되는 앱을 만드세요! 개발자 API가 최종 완성되고 릴리스 후보 빌드가 곧 발표되면, 모든 Android 개발자는 반드시 현재의 앱이 Android Q와 호환되는지 테스트해봐야 합니다. 가능하면 일찍 시작하시는 게 좋습니다. Google Play에서 현재 앱을 다운로드하여 Android Q 베타 기기 또는 에뮬레이터에 설치한 후 테스트하세요. 앱이 동작하면서 올바로 실행되고, 정상적으로 보이고, 모든 Android Q 동작 변경 사항을 적절히 처리해야 합니다. 개인정보 보호 변경 사항, 제스처 탐색, 바이오닉 라이브러리에 대한 동적 링커 경로 변경 사항, 기타 변경 사항에 따른 영향이 있는지 살펴보세요. 새로운 위치 권한, 백그라운드 액티비티 시작에 대한 제한 사항, 데이터 및 식별자 변경 사항, 기타 주요 개인정보 보호 기능과 같은 Android Q 개인정보 보호 기능을 테스트하세요. 시작하려면 개인정보 보호 체크리스트를 확인하고 테스트할 다른 영역에 대한 정보는 동작 변경 사항 문서를 살펴보시기 바랍니다. 가로 모드의 Android Developers YouTube 채널 UI.

가로 모드의 Android Developers YouTube 채널 UI.

업데이트된 Android Emulator를 사용하여 앱의 호환성 여부를 테스트할 수 있습니다. API 29를 대상으로 하는 플랫폼을 업데이트할 계획이라면 범위 지정 저장소, 무선 스캔을 위한 위치 권한, 전체 화면 인텐트 권한을 테스트해봐야 합니다. 여기에서 앱에 영향을 미칠 수 있는 다른 변경 사항에 대한 내용을 읽어보실 수 있습니다. 제한적인 비 SDK 인터페이스의 사용에 대해 테스트하고 대신에 공개 SDK 또는 NDK에 해당하는 대상으로 이동하는 것도 중요합니다. 이러한 액세스를 강조표시하는 logcat 경고가 있는지 살펴보고 StrictMode 메서드 detectNonSdkApiUsage()를 사용하여 이들 액세스를 프로그래밍 방식으로 캐치하세요. 마지막으로, 앱에서 라이브러리와 SDK를 완전히 테스트하여 이들이 Android Q에서 예상대로 작동하고 개인정보 보호, 성능, UX, 데이터 처리 및 권한에 대한 모범 사례를 준수하는지 확인하세요. 문제를 발견하면 SDK의 최신 버전으로 업데이트하거나 SDK 개발자에게 연락하여 도움을 받으세요. 여기서 SDK 호환성 문제를 신고할 수도 있습니다. 테스트를 마치고 모든 업데이트를 완료했으면 즉시 호환 가능한 앱을 게시하는 것이 좋습니다. 그러면 Android 베타 사용자가 지금 바로 앱을 테스트할 수 있고 사용자가 Android Q로 업데이트할 때 원활하게 전환하도록 하는 데 도움이 됩니다. 우리는 이런 변화를 지원하는 것이 개발자 여러분을 위한 투자이기도 하다는 점을 알고 있으며, 앞으로 몇 개월 동안 최종 릴리스를 완성하기까지 개발자의 앱에 미치는 영향을 최소화하고 개발자의 의견 제시나 정보 제공에 빠르고 적절히 대응하기 위해 노력하겠습니다. Android Q 기능과 API로 앱 강화 준비되셨으면 Android Q로 전환하고 앱에서 사용할 수 있는 새로운 기능과 API에 대해 알아보세요. Android Q 기능은 사용자 참여를 유도하고 사용자에게 더 많은 제어 능력과 보안 기능을 제공하고 앱의 성능까지도 향상하는 데 도움이 될 수 있습니다. 휴대기기 알림 창

Android Q는 알림에서 시스템 추천 회신 및 작업을 제공합니다. 예를 들어 폴더블폰을 최적화하고 앱에서 제스처 탐색 기능을 지원하여 최신의 혁신적 기기에서 완벽하고 더 넓은 화면 환경을 제공할 수 있습니다. 더 많은 사용자가 참여하도록 하려면 어두운 테마, 알림 내 추천 회신 및 작업, 바로가기 공유, 설정 패널을 지원해 보세요. Google Maps 앱이 닫히면서 대양 항공 사진 이미지의 홈 화면이 표시됨

Google Maps 앱이 닫히면서 대양 항공 사진 이미지의 홈 화면이 표시됨

제스처 탐색을 통해 앱에서 더 넓은 화면 환경을 제공합니다.
앱에서 Wi-Fi를 통해 IoT 기기를 관리하는 경우 구성, 다운로드 또는 인쇄와 같은 기능을 위한 새로운 네트워크 연결 API를 사용해 보세요. 앱이 Wi-Fi 인터넷 연결을 관리하는 경우 위치 권한을 요청할 필요 없이 기본 설정 Wi-Fi 네트워크를 더 쉽게 표시하기 위한 방법으로서 네트워크 추천 API를 사용해 보세요. 카메라를 사용하신다면 Dynamic Depth 포맷에 대해 알아보세요. 미디어는 동영상 스트리밍에는 AV1, 다이내믹 레인지가 높은 동영상에는 HDR10+를 사용할 수 있습니다. 음성 및 음악 스트리밍의 경우 Opus 인코딩을 사용할 수 있으며, 음악가를 위한 네이티브 MIDI API가 제공됩니다.

Dynamic Depth를 사용하여 앱에 전문적인 번짐 및 보케 옵션을 제공할 수 있습니다. 캡션 또는 게임플레이 레코딩을 지원하려면 자동 재생 캡처를 사용하세요. 더 많은 사용자에게 어필하고 앱의 주목도를 높일 수 있는 훌륭한 방법입니다. 전력을 많이 사용하는 앱이라면 새로운 thermal API를 사용해 기기의 온도를 기준으로 앱 성능을 최적화해 보세요. BiometricPrompt는 현재 첨단 기기에서 지문 인증을 지원하는 데 널리 쓰이는 방법이므로, 지문이나 다른 생체 인식 인증 방법을 사용하는 모든 개발자는 가능한 한 빨리 이 API를 사용해야 할 것입니다. 이러한 전환을 쉽게 해내려면 우리가 AndroidX 라이브러리에서 제공하는 이전 버전과 호환 가능한 BiometricPrompt API를 사용하세요. Android Q는 표준 및 수동적(안면 인식 및 기타 수동 모드의 경우 확인 없음) 인증 흐름을 둘 다 지원합니다. 이들은 Android Q의 수많은 새로운 기능과 API 중 일부일 뿐이며, 전부 보려면 개발자를 위한 Android Q 베타 사이트를 방문하시기 바랍니다. Google Play에 앱 업데이트 게시 오늘 우리가 Android Q 베타 4를 발표함으로써, API 29에 대해 컴파일되거나 선택적으로 API 29를 대상으로 하는 앱을 Google Play에 게시할 길도 열릴 것입니다. 즉, 이제는 Google Play를 통해 사용자에게 업데이트를 푸시하여 Android Q 베타 4를 실행하는 기기에서의 테스트를 포함하여, 앱의 호환성을 테스트할 수 있다는 뜻입니다. 베타 4를 구하는 방법 아주 쉽습니다! 여기서 지원되는 Pixel 기기를 등록하시면 무선 다운로드를 통해 업데이트 파일을 받으실 수 있습니다. 이미 등록되어 계신 분은 곧 업데이트를 받아보시게 될 것이므로 따로 조치하실 사항이 없습니다. 다운로드 가능한 시스템 이미지도 여기서 구하실 수 있습니다. Android Q 베타 프로그램에 참여 중인 파트너는 앞으로 몇 주 정도에 걸쳐 기기를 업데이트할 예정입니다. 자세한 내용은 android.com/beta를 참조하세요. Android GSI 이미지를 받으시면 지원되는 기기에서 훨씬 더 폭넓은 테스트를 수행할 수도 있고, 테스트할 기기가 없다면 Android Emulator에서 테스트할 수 있습니다. 늘 그렇듯이, 여러분의 의견과 정보 제공이 무척 중요하므로 여러분의 다양한 생각과 의견을 계속 알려주시면 고맙겠습니다. 핫리스트를 사용하여 플랫폼 문제(개인정보 보호 및 동작 변경 사항 포함), 앱 호환성 문제, 타사 SDK 문제를 제기하실 수 있습니다. 지금까지 훌륭한 의견을 많이 공유해 주신 점에 다시 한번 감사드리고, 다음 베타 릴리스에 좋은 의견을 최대한 많이 반영하여 통합하도록 노력하겠습니다. Android Q에서 여러분의 앱을 보게 되기를 고대합니다!

어린이에게 더 안전한 Google Play 만들기

TensorFlow 2.0과 Cloud AI를 사용하여 확장 가능한 머신러닝 모델 손쉽게 훈련, 배포 및 관리하기

Android Q 베타 4와 최종 API 소식을 전해드립니다.

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