독자적인 온디바이스 AI 앱 포트폴리오 완성 & 구글 플레이 배포

1. 필수 ProGuard / R8 룰 설정

딥러닝 프레임워크는 C++ 네이티브 레이어와 JNI(Java Native Interface)로 통신하므로, 클래스나 메서드 이름이 R8 난독화로 변경되면 런타임에 UnsatisfiedLinkError가 발생합니다.

# TensorFlow Lite
-keep class org.tensorflow.lite.** { *; }
-keep interface org.tensorflow.lite.** { *; }

# ONNX Runtime
-keep class ai.onnxruntime.** { *; }

# MediaPipe
-keep class com.google.mediapipe.** { *; }

2. 12주 완성 포트폴리오 요약 가이드

축하합니다! 12주 과정을 모두 완주하셨습니다.

여러분이 완성한 온디바이스 AI 앱은 단순한 토이 프로젝트가 아닙니다.

• 네트워크 비용 0원, 지연 시간 10ms 미만의 독자적인 런타임 아키텍처
• 사용자 개인정보가 폰 밖으로 나가지 않는 철통 프라이버시 보호
• GPU/NPU 하드웨어 가속과 배터리 효율 최적화가 완비된 상용 프로덕션 수준의 기술 스택

GitHub Readme에 아키텍처 다이어그램, 벤치마크 그래프, 시연 GIF를 첨부하여 최고의 AI 앱 개발자 포트폴리오로 활용하세요!