작성자: Android 개발자 팀

이 글의 원문은 여기서 확인하실 수 있습니다.

Todoist는 세계 최고의 작업 및 시간 관리 앱입니다. 3천만 명이 넘는 사용자들이 다양한 프로젝트를 조직하거나 기획하고 협업하는 데 Todoist를 활용합니다. Todoist는 사용자들이 업무와 생활에 보다 만족스럽게 자사의 앱을 활용하도록 최선을 다하고 있으며, 다양한 기기에서 사용할 수 있게 접근성을 높이고 있습니다. 

이러한 노력의 일환으로 Todoist 개발자들은 앱을 웨어러블 기기용으로 완전히 새로 개발하기 위해 Wear OS용 Compose를 채택했습니다. 이 최신 UI 툴킷은 Android가 다른 기기에 제공했던 것과 마찬가지로 개발자들에게 간단히 사용할 수 있는 여러 기능을 제공해 앱 개발의 효율을 높이고 관리를 용이하게 합니다.

Wear OS에 최적화된 친숙한 툴킷

Todoist 개발자들은 이미 Android 모바일용 Jetpack Compose를 접해 보았기 때문에, Wear OS용 Compose에 빠르게 적응할 수 있었습니다. Todoist의 Android 책임자 Rastislav Vaško는 "새 Wear 디자인 언어와 Wear OS용 Compose가 발표될 때 무척 설렜습니다. 플랫폼의 미래에 투자할 새로운 동기이자 기회였죠.”라고 말했습니다.

모바일용 Jetpack Compose와 마찬가지로, Wear OS용 Compose 툴킷을 이용하면 맞춤 설정이 가능한 컴포넌트를 통합하여 이전에 사용했던 View 기반 레이아웃보다 훨씬 빠르게 코드를 작성하고 디자인 요구 사항을 구현할 수 있습니다. 개발자들은 Wear OS용 Compose Codelab에서 제공하는 문서와 실습 지침을 참고해 툴킷에 관한 기존 지식을 웨어러블 플랫폼에 적용할 수 있었습니다.

Rastislav는 또한 "Wear OS용 Compose는 레이아웃을 만드는 데 필요한 거의 모든 요소를 갖추고 있었습니다. Swipe-dismiss, TimeText, ScalingLazyList는 모두 기대 이상으로 훌륭히 작동하는 컴포넌트였고, 지금도 이 기능들을 사용하면 눈에 띄는 뛰어난 앱을 만들 수 있습니다."라고 덧붙였습니다. 툴킷에서 아직 제공되지 않는 기능의 경우, Todoist는 Google의 Horologist를 활용했습니다. Horologist는 Wear OS 개발자에게 공통적으로 필요하지만 아직 출시되지 않은 기능을 제공하는 오픈소스 라이브러리 그룹입니다. Todoist 개발자들은 네이티브 디자인 가이드라인을 따르는 Fade Away Modifier를 포함하고자 Horologist의 Compose Layout Library를 이용했습니다.

개발 속도를 대폭 높여주는 Wear OS용 Compose

Wear OS용 Compose를 이용하면 Wear OS용 UI를 개발하는 과정이 간단해집니다. 엔지니어들은 풍부한 Kotlin 구문과 최신 선언형 접근 방식을 통해 복잡하면서도 가독성과 유지 보수성이 높은 화면을 만들 수 있습니다. Todoist 개발자들은 이에 크게 힘입어 앱을 개발하는 시간을 단축하면서도 더 많은 목표를 달성할 수 있었습니다.

이번 앱 재정비의 핵심은 최신 Wear OS용 머티리얼 디자인에 맞도록 모든 화면과 상호작용을 다시 설계하는 것이었습니다. Todoist 개발자들은 Wear OS용 Compose를 사용하여 WearableDrawerLayout에서 벗어나 더욱 평탄한 앱 구조를 만들었습니다. Wear OS용 머티리얼 디자인 지침에 따라 이런 변화를 이루어내자 앱의 레이아웃이 혁신되었습니다.

또한 Todoist는 사용자 경험을 복잡하게 만드는 불필요한 요소를 제거하여 각 화면을 Wear OS 기기에 알맞게 각 화면을 디자인했습니다.

Rastislav는 "웨어러블 기기용 앱을 개발할 때는 간결하고, 신속하며, 핵심에 집중하는 상호작용을 실현하고자 어떤 요소를 생략할 수 있을지 항상 고민합니다."라고 밝혔습니다. Todoist는 Wear OS용 Compose를 이용해 다양한 방향으로 앱 개발과 디자인을 개선했고, 그 결과 일관된 사용자 경험을 제공하면서 유지 보수성이 높은 기능도 구현할 수 있었습니다.

사용자 및 개발자 경험의 개선

Todoist 개발자들은 Jetpack Compose를 사용해 빠르고 효율적인 방식으로 앱을 Wear OS에 맞게 재탄생시켰습니다. 최신 도구와 직관적인 API를 활용하고 원활한 디자인 및 개발 프로세스를 위한 각종 리소스, 문서, 샘플을 참고하여 코드의 양을 줄이는 한편 기능성이 뛰어난 새로운 사용자 경험을 더 빠르게 제공할 수 있었습니다.

앱이 Wear OS용으로 거듭난 이후 Google Play에서는 Todoist 설치 증가율이 50% 증가했으며, Todoist 개발자들은 사내와 소셜 미디어에서 긍정적인 피드백을 받았습니다.

Todoist는 Wear OS용 Compose를 활용해 앱을 얼마나 더 훌륭히 발전시킬 수 있을지 기대하고 있습니다. 이번 재정비를 통해 웨어러블 기기의 미래에 투자한 Todoist 팀은 이제 Wear OS 3에서 작동하는 기기들이 어떤 기능으로 얼마나 더 많은 기회를 열어 줄지 기대하고 있습니다.

Wear OS용 Compose를 활용한 앱 혁신

Todoist는 Wear OS용 Compose로 앱을 완전히 새롭게 구축하고 설계하여 사용자와 개발자 양쪽의 경험을 모두 개선했습니다.

Wear OS용 Jetpack Compose에 대해 자세히 알아보세요.

• 처음 접하는 개발자를 위한 Google I/O의 Wear OS 안내
• 지금 바로 익힐 수 있는 Wear OS용 Compose Codelab
• Wear OS용 Compose를 통한 UI 구현 안내 문서
• Wear OS 개발을 보완하는 Horologist

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작성자: Android 개발자 팀

이 글의 원문은 여기서 확인하실 수 있습니다.

Todoist는 세계 최고의 작업 및 시간 관리 앱입니다. 3천만 명이 넘는 사용자들이 다양한 프로젝트를 조직하거나 기획하고 협업하는 데 Todoist를 활용합니다. Todoist는 사용자들이 업무와 생활에 보다 만족스럽게 자사의 앱을 활용하도록 최선을 다하고 있으며, 다양한 기기에서 사용할 수 있게 접근성을 높이고 있습니다. 

이러한 노력의 일환으로 Todoist 개발자들은 앱을 웨어러블 기기용으로 완전히 새로 개발하기 위해 Wear OS용 Compose를 채택했습니다. 이 최신 UI 툴킷은 Android가 다른 기기에 제공했던 것과 마찬가지로 개발자들에게 간단히 사용할 수 있는 여러 기능을 제공해 앱 개발의 효율을 높이고 관리를 용이하게 합니다.

Wear OS에 최적화된 친숙한 툴킷

Todoist 개발자들은 이미 Android 모바일용 Jetpack Compose를 접해 보았기 때문에, Wear OS용 Compose에 빠르게 적응할 수 있었습니다. Todoist의 Android 책임자 Rastislav Vaško는 "새 Wear 디자인 언어와 Wear OS용 Compose가 발표될 때 무척 설렜습니다. 플랫폼의 미래에 투자할 새로운 동기이자 기회였죠.”라고 말했습니다.

모바일용 Jetpack Compose와 마찬가지로, Wear OS용 Compose 툴킷을 이용하면 맞춤 설정이 가능한 컴포넌트를 통합하여 이전에 사용했던 View 기반 레이아웃보다 훨씬 빠르게 코드를 작성하고 디자인 요구 사항을 구현할 수 있습니다. 개발자들은 Wear OS용 Compose Codelab에서 제공하는 문서와 실습 지침을 참고해 툴킷에 관한 기존 지식을 웨어러블 플랫폼에 적용할 수 있었습니다.

Rastislav는 또한 "Wear OS용 Compose는 레이아웃을 만드는 데 필요한 거의 모든 요소를 갖추고 있었습니다. Swipe-dismiss, TimeText, ScalingLazyList는 모두 기대 이상으로 훌륭히 작동하는 컴포넌트였고, 지금도 이 기능들을 사용하면 눈에 띄는 뛰어난 앱을 만들 수 있습니다."라고 덧붙였습니다. 툴킷에서 아직 제공되지 않는 기능의 경우, Todoist는 Google의 Horologist를 활용했습니다. Horologist는 Wear OS 개발자에게 공통적으로 필요하지만 아직 출시되지 않은 기능을 제공하는 오픈소스 라이브러리 그룹입니다. Todoist 개발자들은 네이티브 디자인 가이드라인을 따르는 Fade Away Modifier를 포함하고자 Horologist의 Compose Layout Library를 이용했습니다.

개발 속도를 대폭 높여주는 Wear OS용 Compose

Wear OS용 Compose를 이용하면 Wear OS용 UI를 개발하는 과정이 간단해집니다. 엔지니어들은 풍부한 Kotlin 구문과 최신 선언형 접근 방식을 통해 복잡하면서도 가독성과 유지 보수성이 높은 화면을 만들 수 있습니다. Todoist 개발자들은 이에 크게 힘입어 앱을 개발하는 시간을 단축하면서도 더 많은 목표를 달성할 수 있었습니다.

이번 앱 재정비의 핵심은 최신 Wear OS용 머티리얼 디자인에 맞도록 모든 화면과 상호작용을 다시 설계하는 것이었습니다. Todoist 개발자들은 Wear OS용 Compose를 사용하여 WearableDrawerLayout에서 벗어나 더욱 평탄한 앱 구조를 만들었습니다. Wear OS용 머티리얼 디자인 지침에 따라 이런 변화를 이루어내자 앱의 레이아웃이 혁신되었습니다.

또한 Todoist는 사용자 경험을 복잡하게 만드는 불필요한 요소를 제거하여 각 화면을 Wear OS 기기에 알맞게 각 화면을 디자인했습니다.

Rastislav는 "웨어러블 기기용 앱을 개발할 때는 간결하고, 신속하며, 핵심에 집중하는 상호작용을 실현하고자 어떤 요소를 생략할 수 있을지 항상 고민합니다."라고 밝혔습니다. Todoist는 Wear OS용 Compose를 이용해 다양한 방향으로 앱 개발과 디자인을 개선했고, 그 결과 일관된 사용자 경험을 제공하면서 유지 보수성이 높은 기능도 구현할 수 있었습니다.

사용자 및 개발자 경험의 개선

Todoist 개발자들은 Jetpack Compose를 사용해 빠르고 효율적인 방식으로 앱을 Wear OS에 맞게 재탄생시켰습니다. 최신 도구와 직관적인 API를 활용하고 원활한 디자인 및 개발 프로세스를 위한 각종 리소스, 문서, 샘플을 참고하여 코드의 양을 줄이는 한편 기능성이 뛰어난 새로운 사용자 경험을 더 빠르게 제공할 수 있었습니다.

앱이 Wear OS용으로 거듭난 이후 Google Play에서는 Todoist 설치 증가율이 50% 증가했으며, Todoist 개발자들은 사내와 소셜 미디어에서 긍정적인 피드백을 받았습니다.

Todoist는 Wear OS용 Compose를 활용해 앱을 얼마나 더 훌륭히 발전시킬 수 있을지 기대하고 있습니다. 이번 재정비를 통해 웨어러블 기기의 미래에 투자한 Todoist 팀은 이제 Wear OS 3에서 작동하는 기기들이 어떤 기능으로 얼마나 더 많은 기회를 열어 줄지 기대하고 있습니다.

Wear OS용 Compose를 활용한 앱 혁신

Todoist는 Wear OS용 Compose로 앱을 완전히 새롭게 구축하고 설계하여 사용자와 개발자 양쪽의 경험을 모두 개선했습니다.

Wear OS용 Jetpack Compose에 대해 자세히 알아보세요.

• 처음 접하는 개발자를 위한 Google I/O의 Wear OS 안내
• 지금 바로 익힐 수 있는 Wear OS용 Compose Codelab
• Wear OS용 Compose를 통한 UI 구현 안내 문서
• Wear OS 개발을 보완하는 Horologist

작성자: Android ML 플랫폼 팀

이 글의 원문은 여기서 확인하실 수 있습니다. 

Android에서 온디바이스 ML을 이용하면 서버 기반 ML에 비해 높은 오프라인 가용성, 지연 시간 단축, 개인정보 보호 강화, 추론 비용 절감 등 특유의 이점을 누릴 수 있습니다. 덕분에 Android에서 온디바이스 ML의 이용은 그 어느 때보다 빠르게 증가하고 있습니다.

온디바이스 ML 기반 기능을 구축할 때, Android 개발자들은 보통 두 가지 방법 중 하나를 선택합니다. ML Kit처럼 훈련과 최적화가 끝난 ML 모델이 함께 제공되어 프로덕션 준비가 완료된 SDK를 사용하기도 하고, 더 많은 제어 권한이 필요한 경우에는 자체 커스텀 ML 모델과 기능을 이용할 수도 있습니다.

이 페이지에서는 Android 커스텀 ML 스택의 몇 가지 업데이트 사항을 알려 드리고자 합니다. 커스텀 ML 스택이란 Android에서 커스텀 ML 기능을 이용하기 위한 필수 API 및 서비스의 집합을 말합니다

Google Play 서비스의 TensorFlow Lite가 Android의 공식 ML 추론 엔진이 되었습니다

지난 Google I/O '21의 사전 체험판 미리보기를 통해, Google Play 서비스의 TensorFlow Lite가 독립 실행형 TensorFlow Lite의 대안으로서 처음 공개되었습니다. 그 후, TensorFlow Lite는 수만 개의 앱을 통해 매달 수십억 명의 사용자에게 서비스를 제공할 정도로 성장했습니다. Google Play 서비스의 TensorFlow Lite는 지난 9월에 안정화 버전이 출시되었고, 이제 Android의 공식 ML 추론 엔진으로 채택되었습니다.

Google Play 서비스의 TensorFlow Lite를 사용하면 바이너리 크기를 절약하고 자동 업데이트를 통한 성능 향상의 이점을 누릴 수 있을 뿐 아니라, 저희의 공식 추론 엔진을 기반으로 하여 향후 API와 서비스를 개발할 때 Android 커스텀 ML 스택에서 손쉽게 통합할 수도 있습니다.

현재 TensorFlow Lite를 앱에 번들로 제공하고 계신다면 문서에서 마이그레이션 방법을 확인하시기 바랍니다.

TensorFlow Lite 델리게이트가 Google Play 서비스를 통해 배포됩니다 

몇 년 전에 출시된 GPU 델리게이트와 NNAPI 델리게이트는 GPU, DSP 또는 NPU 같은 전문 하드웨어의 처리 능력을 활용하는 데 유용합니다. 이제는 GPU 델리게이트와 NNAPI 델리게이트 모두 Google Play 서비스를 통해 배포됩니다.

능숙한 일부 개발자께서는 커스텀 델리게이트를 직접 이용하고 싶으실 것입니다. Google Play 서비스를 통해 커스텀 델리게이트에 쉽게 접근하실 수 있도록 현재 하드웨어 파트너들과 협력 중입니다.

최적의 런타임 성능을 위해 Acceleration Service에서 가장 좋은 TensorFlow Lite 델리게이트를 선택해 보세요

사용되는 하드웨어가 서로 다르다면 각 사용자에게 가장 적합한 델리게이트를 찾는 일이 어려울 수 있습니다. 이 문제를 해결하실 수 있도록, TensorFlow Lite 모델에 맞게 런타임 시 하드웨어 가속 구성을 안전하게 최적화할 수 있는 새로운 API를 개발하는 중입니다.

2023년 초 출시를 목표로 하고 있으니, Acceleration Service 사전 체험판을 어서 신청해 보세요.

Android 커스텀 ML 스택에 대한 투자는 계속됩니다

Android의 고성능 커스텀 온디바이스 ML의 요건을 마련해 드리기 위한 노력은 계속되고 있습니다.

정리하자면, 현재 Android 커스텀 ML 스택은 다음을 포함합니다.

• 고성능 온디바이스 추론을 위한 Google Play 서비스의 TensorFlow Lite
• 하드웨어 가속을 위한 TensorFlow Lite 델리게이트

런타임 시 최적의 델리게이트를 선택하는 데 도움이 될 Acceleration Service는 곧 공개됩니다.

developer.android.com/ml에서 Android 커스텀 ML 스택에 대한 더 자세한 내용과 최신 소식을 살펴보세요.Read More

작성자: Android ML 플랫폼 팀

이 글의 원문은 여기서 확인하실 수 있습니다. 

Android에서 온디바이스 ML을 이용하면 서버 기반 ML에 비해 높은 오프라인 가용성, 지연 시간 단축, 개인정보 보호 강화, 추론 비용 절감 등 특유의 이점을 누릴 수 있습니다. 덕분에 Android에서 온디바이스 ML의 이용은 그 어느 때보다 빠르게 증가하고 있습니다.

온디바이스 ML 기반 기능을 구축할 때, Android 개발자들은 보통 두 가지 방법 중 하나를 선택합니다. ML Kit처럼 훈련과 최적화가 끝난 ML 모델이 함께 제공되어 프로덕션 준비가 완료된 SDK를 사용하기도 하고, 더 많은 제어 권한이 필요한 경우에는 자체 커스텀 ML 모델과 기능을 이용할 수도 있습니다.

이 페이지에서는 Android 커스텀 ML 스택의 몇 가지 업데이트 사항을 알려 드리고자 합니다. 커스텀 ML 스택이란 Android에서 커스텀 ML 기능을 이용하기 위한 필수 API 및 서비스의 집합을 말합니다

Google Play 서비스의 TensorFlow Lite가 Android의 공식 ML 추론 엔진이 되었습니다

지난 Google I/O '21의 사전 체험판 미리보기를 통해, Google Play 서비스의 TensorFlow Lite가 독립 실행형 TensorFlow Lite의 대안으로서 처음 공개되었습니다. 그 후, TensorFlow Lite는 수만 개의 앱을 통해 매달 수십억 명의 사용자에게 서비스를 제공할 정도로 성장했습니다. Google Play 서비스의 TensorFlow Lite는 지난 9월에 안정화 버전이 출시되었고, 이제 Android의 공식 ML 추론 엔진으로 채택되었습니다.

Google Play 서비스의 TensorFlow Lite를 사용하면 바이너리 크기를 절약하고 자동 업데이트를 통한 성능 향상의 이점을 누릴 수 있을 뿐 아니라, 저희의 공식 추론 엔진을 기반으로 하여 향후 API와 서비스를 개발할 때 Android 커스텀 ML 스택에서 손쉽게 통합할 수도 있습니다.

현재 TensorFlow Lite를 앱에 번들로 제공하고 계신다면 문서에서 마이그레이션 방법을 확인하시기 바랍니다.

TensorFlow Lite 델리게이트가 Google Play 서비스를 통해 배포됩니다 

몇 년 전에 출시된 GPU 델리게이트와 NNAPI 델리게이트는 GPU, DSP 또는 NPU 같은 전문 하드웨어의 처리 능력을 활용하는 데 유용합니다. 이제는 GPU 델리게이트와 NNAPI 델리게이트 모두 Google Play 서비스를 통해 배포됩니다.

능숙한 일부 개발자께서는 커스텀 델리게이트를 직접 이용하고 싶으실 것입니다. Google Play 서비스를 통해 커스텀 델리게이트에 쉽게 접근하실 수 있도록 현재 하드웨어 파트너들과 협력 중입니다.

최적의 런타임 성능을 위해 Acceleration Service에서 가장 좋은 TensorFlow Lite 델리게이트를 선택해 보세요

사용되는 하드웨어가 서로 다르다면 각 사용자에게 가장 적합한 델리게이트를 찾는 일이 어려울 수 있습니다. 이 문제를 해결하실 수 있도록, TensorFlow Lite 모델에 맞게 런타임 시 하드웨어 가속 구성을 안전하게 최적화할 수 있는 새로운 API를 개발하는 중입니다.

2023년 초 출시를 목표로 하고 있으니, Acceleration Service 사전 체험판을 어서 신청해 보세요.

Android 커스텀 ML 스택에 대한 투자는 계속됩니다

Android의 고성능 커스텀 온디바이스 ML의 요건을 마련해 드리기 위한 노력은 계속되고 있습니다.

정리하자면, 현재 Android 커스텀 ML 스택은 다음을 포함합니다.

• 고성능 온디바이스 추론을 위한 Google Play 서비스의 TensorFlow Lite
• 하드웨어 가속을 위한 TensorFlow Lite 델리게이트

런타임 시 최적의 델리게이트를 선택하는 데 도움이 될 Acceleration Service는 곧 공개됩니다.

developer.android.com/ml에서 Android 커스텀 ML 스택에 대한 더 자세한 내용과 최신 소식을 살펴보세요.

작성자: Wolfram Klein (Product Manager, Android TV OS)

이 글의 원문은 여기서 확인하실 수 있습니다

Android TV OS의 최신 버전인 TV용 Android 13이 출시됩니다. 성능과 접근성이 더욱 향상된 이번 최신버전에서는 차세대 TV에 걸맞은 멋진 앱을 구축하기 한결 쉬워졌습니다.

TV용 Android 13의 새로운 기능을 소개합니다.

성능과 품질

Android 13에서는 대화면에 적합한 새로운 API를 통해 각종 유형의 기기에 걸쳐 수준 높은 경험을 제공할 수 있습니다.

• AudioManager API가 개선됨에 따라, 개발자 여러분은 활성화된 오디오 기기의 오디오 속성 지원을 파악해 오디오를 재생하지 않고도 최적의 형식을 선택할 수 있습니다.
• 사용자는 지원되는 HDMI 소스 기기에서 기본 해상도와 주사율을 변경해, 보다 안정적인 영상 재생을 경험할 수 있습니다.
• HDMI 상태 변경 사항이 MediaSession 라이프사이클에 표시되므로, TV 동글과 기타 HDMI 소스 장치가 전력을 절약하고 HDMI 상태 변경 시 콘텐츠를 일시 중지할 수 있습니다.

접근성 및 입력 제어

Android 13의 새로운 기능으로 TV와의 상호 작용이 더 유연해집니다.

• InputDevice API가 다양한 키보드 레이아웃을 지원합니다. 또한 게임 개발자께서는 실제 키보드상 키의 위치를 참고해 여러 가지의 키보드 레이아웃을 지원할 수도 있습니다.
• AccessibilityManager에서 새로 생성된 오디오 설명 API를 통해 앱이 새로운 시스템 전반의 오디오 설명 기본 설정을 쿼리하므로, 사용자의 기본 설정에 따라 오디오 설명을 자동으로 제공할 수 있습니다.

TV용 Android 13이 제공하는 더욱 다양한 기능은 Android TV OS 개발자 사이트에서 확인하실 수 있습니다. ADT-3 및 Android TV 에뮬레이터용 최신 버전이 현재 이용 가능하며, Google TV 인터페이스나 표준 Android TV 인터페이스 중 하나를 선택해 테스트하실 수 있습니다. Android TV OS를 위한 개발자 여러분의 지속적인 협력에 늘 감사드립니다. 여러분이 선사할 놀랍고도 혁신적인 대화면 경험이 정말 기대됩니다.Read More

작성자: Wolfram Klein (Product Manager, Android TV OS)

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Android TV OS의 최신 버전인 TV용 Android 13이 출시됩니다. 성능과 접근성이 더욱 향상된 이번 최신버전에서는 차세대 TV에 걸맞은 멋진 앱을 구축하기 한결 쉬워졌습니다.

TV용 Android 13의 새로운 기능을 소개합니다.

성능과 품질

Android 13에서는 대화면에 적합한 새로운 API를 통해 각종 유형의 기기에 걸쳐 수준 높은 경험을 제공할 수 있습니다.

• AudioManager API가 개선됨에 따라, 개발자 여러분은 활성화된 오디오 기기의 오디오 속성 지원을 파악해 오디오를 재생하지 않고도 최적의 형식을 선택할 수 있습니다.
• 사용자는 지원되는 HDMI 소스 기기에서 기본 해상도와 주사율을 변경해, 보다 안정적인 영상 재생을 경험할 수 있습니다.
• HDMI 상태 변경 사항이 MediaSession 라이프사이클에 표시되므로, TV 동글과 기타 HDMI 소스 장치가 전력을 절약하고 HDMI 상태 변경 시 콘텐츠를 일시 중지할 수 있습니다.

접근성 및 입력 제어

Android 13의 새로운 기능으로 TV와의 상호 작용이 더 유연해집니다.

• InputDevice API가 다양한 키보드 레이아웃을 지원합니다. 또한 게임 개발자께서는 실제 키보드상 키의 위치를 참고해 여러 가지의 키보드 레이아웃을 지원할 수도 있습니다.
• AccessibilityManager에서 새로 생성된 오디오 설명 API를 통해 앱이 새로운 시스템 전반의 오디오 설명 기본 설정을 쿼리하므로, 사용자의 기본 설정에 따라 오디오 설명을 자동으로 제공할 수 있습니다.

TV용 Android 13이 제공하는 더욱 다양한 기능은 Android TV OS 개발자 사이트에서 확인하실 수 있습니다. ADT-3 및 Android TV 에뮬레이터용 최신 버전이 현재 이용 가능하며, Google TV 인터페이스나 표준 Android TV 인터페이스 중 하나를 선택해 테스트하실 수 있습니다. Android TV OS를 위한 개발자 여러분의 지속적인 협력에 늘 감사드립니다. 여러분이 선사할 놀랍고도 혁신적인 대화면 경험이 정말 기대됩니다.