안녕하세요. 저는 iOS Android native app 개발자로 일하고있습니다. 요즘 고민은 MachineLearing 적용입니다. 애플이나 구글은 ML Kit를 공개했고 이것을 각각 iOS Android에 적용할수있습니다. 같은 ML Kit 라는 이름으로 배포하고 있지만 메이커가 다르다 보니 동작 결과도 다르게 표현 됩니다. 이런 점에서 여지껏 스마트폰 앱의 성격은 아이폰 안드로이드 앱은 같은 동작과 같은 결과를 표시하는 방향으로 기획하고 출시 되어 왔습니다. 그래서 두 메이커에서 발표하는 각기 다른 ML Kit로는 두 앱에 적용 할수 없었습니다. 여기서 한가지 해결책으로 tensorflowLite를 생각할수있습니다. tensorflowlite는 iOS Android에 DeepLearing를 적용할수 있는 프레임워크입니다. 배포는 구글에서 합니다. 하나의 프레임워크로 아이폰과 안드로이드에 동시에 적용할 수 있는 것입니다. 더군다나 딥런닝 개발 모델을 공통으로 사용할수 있습니다. 하지만 이 개념도 실제 폰에 적용해보면 ML Kit 보다는 작지만 다른 결과를 도출합니다. 같은 딥런닝 모델로 적용했는데 다른 결과가 나옴니다. 이제 스마트폰에서 AI는 아이폰 안드로이드가 파편화가 어쩔수 없어 보입니다. 첨부 두 이미지는 tensorflowLite의 사물인식 모델을 적용한 앱입니다. 같은 사물인데 다르게 인식하고 있습니다. 오작동에 가까와 보이는 안드로이드의 결과를 아이폰의 결과와 유사하게 나오게 할지는 많은 고민이 필요해보입니다. 파편화가 심한 안드로이드의 AI적용 결과와 아이폰의 결과가 같아야 하는 요구 사항을 처리 해야하는 과제가 생겼습니다.
