WWDC25 스터디 여정: iOS 팀이 배운 것, 만든 것, 느낀 것

들어가며

안녕하세요. 프롬 iOS 개발자 박지민입니다.

저희 iOS 팀에서는 매년 WWDC에서 쏟아지는 새로운 기술과 변화 속에서, 단순한 학습을 넘어 실험 기반 학습을 목표로 iOS 스터디를 시작했습니다.

WWDC 2025의 핵심 세션을 학습하고, 실제 서비스인 프롬앱에 적용 가능한 아이디어를 직접 만들어보는 여정이었습니다. 이 글에서는 저희가 어떻게 스터디를 운영했고, 무엇을 배웠으며, 프롬앱에 어떤 기능들을 실험했는지 공유하고자 합니다.

왜 WWDC25 스터디를 시작했는가?

WWDC는 iOS 개발자에게 가장 큰 이벤트입니다. 저희 팀의 목표는 명확했습니다.

1. WWDC 2025에서 발표된 최신 iOS 기술과 트렌드를 학습하여 플랫폼의 변화에 빠르게 적응한다.

2. 학습한 내용을 바탕으로 프롬앱에 직접 적용 가능한 기능을 탐색한다.

3. 작은 형태로라도 프롬앱에 실험 적용해보며 우리 서비스와 팀에 맞는 기술 도입 방안을 고민해본다.

저희는 스터디 기간 내에 모든 세션을 마스터하는 것이나, 당장 스토어에 배포할 수준의 완성도를 만드는 것을 목표로 하지 않았습니다. 대신, 새로운 기술을 빠르게 검증하고 서비스 관점에서 새로운 인사이트를 얻는 것에 집중했습니다.

스터디 진행 방식 & 세션

저희 iOS팀은 아래와 같이 스터디를 진행하였습니다.

1. 학습: 모든 세션을 다 보는 대신, 효율적인 학습을 위해 콘텐츠를 두 가지 트랙으로 나누기

핵심 공통 세션: 팀원 모두가 알아야 할 iOS 플랫폼의 핵심 변화를 의미합니다. Platforms State of the Union, What’s new in Swift, SwiftUI, UIKit 등이 여기에 해당했습니다. 이를 통해 팀 전체가 최신 기술 동향에 대한 공통의 이해 기반을 다질 수 있었습니다.

개인별 관심 세션: 공통 세션 외에, 각자 프롬앱에 적용해보고 싶거나 개인적으로 관심 있는 세션을 자유롭게 선택해 학습했습니다.

2. 공유: 학습 내용 공유하기

저희는 학습한 내용을 동료들과 효과적으로 공유하기 위해 개인별 Learning Notes를 작성했습니다.

각자 스터디한 세션의 링크와 함께, 그 내용을 바탕으로 스스로 질문 3개를 만들어 공유했습니다.

이 방식을 통해 세션의 핵심을 더 깊이 고민할 수 있었고, 팀원들의 Learning Notes를 보며 서로 다른 관점을 확인하고 새로운 인사이트를 얻는 계기가 되었습니다.

3. 적용: 학습을 결과물로 만든 미니 해커톤

저희 스터디의 최종 목표는 프롬앱에 실험 적용이었습니다. 이를 위해 스터디 후반부는 아이디어를 실제 코드로 구현하는 데 집중했습니다.

그동안 학습한 내용을 기반으로 각자 아이디어를 구상해 발표했고, 팀 토론을 거쳐 최종 주제를 선정했습니다. 이어서 ‘미니 해커톤’을 열어 프롬앱에 직접 기능을 구현하고, 그 결과물을 공유하며 스터디의 여정을 마무리했습니다.

Fromm 앱에 적용해보기!

💡 아이디어 선정 기준 해커톤에서 구현할 아이디어를 선정하기 위해, 저희는 세 가지 핵심 기준을 적용했습니다.

단순히 WWDC25에서 배운 새로운 기술, 스터디 기반을 적용해보는 것을 넘어, 이 기술이 실제 사용자의 니즈를 해결할 수 있는지, 그리고 개발자 입장에서 고객 만족도를 확실히 높일 수 있는지를 중점적으로 검토하여 최종 주제를 선정했습니다.

이 기준에 따라 선정된 아이디어는 다음과 같습니다.

• SpeechAnalyzer - 음성메시지 번역 STT(Speech-to-Text)
• Live Activity - 아티스트 이벤트 알림

SpeechAnalyzer

프롬 서비스에는 아티스트가 팬들에게 음성 메시지를 보내는 기능이 있습니다. 하지만 이 경우, 해외 팬들은 언어의 장벽으로 인해 아티스트가 하는 말을 바로 알아듣지 못하는 불편함이 있었습니다.

저희는 이 문제를 해결하기 위한 첫걸음으로, WWDC25에서 소개된 SpeechAnalyzer를 적용하여 음성 메시지를 텍스트로 변환(STT)하는 실험을 진행했습니다. 이번 실험을 통해, 추후 이 텍스트를 기반으로 번역 기능까지 확장한다면, 그동안 소통에 불편함을 느꼈던 해외 팬들의 경험을 크게 개선할 수 있을 것이라는 가능성을 확인했습니다.

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SFSpeechRecognizer: 음성 인식 서비스의 가용성을 확인하고 음성 인식 프로세스를 시작하는데 사용하는 개체 SFSpeechRecognitionTask: 음성 인식 진행 상황을 모니터링하기 위한 작업 개체

먼저 SFSpeechRecognizer를 한국어(ko-KR)로 초기화합니다. transcribeLocalFile 함수가 호출되면, 파일이 실제로 존재하고 지원되는 오디오 형식(m4a, mp3 등)인지 먼저 검증을 진행하고, 유효한 파일임이 확인되면, SFSpeechURLRecognitionRequest를 생성하여 변환을 요청합니다.

이때 shouldReportPartialResults를 false로 설정했기 때문에, 변환 작업은 중간 결과 없이 최종 텍스트만 반환하게 됩니다. recognitionTask를 통해 비동기적으로 변환이 시작되며, 작업이 성공적으로 완료되면 result.bestTranscription.formattedString을 통해 가장 정확한 한국어 텍스트를 추출합니다.

    private let speechRecognizer = SFSpeechRecognizer(locale: Locale(identifier: "ko-KR"))
    private var recognitionTask: SFSpeechRecognitionTask?
    
    private func transcribeLocalFile(at url: URL) {
        guard let speechRecognizer = speechRecognizer else { return }

        // 파일 존재 및 접근 가능성 확인
        guard FileManager.default.fileExists(atPath: url.path) else {
            showTranscriptionResult("오디오 파일을 찾을 수 없습니다.")
            return
        }

        // 지원되는 오디오 형식 확인
        let supportedExtensions = ["wav", "m4a", "mp3", "aac", "caf"]
        let fileExtension = url.pathExtension.lowercased()
        guard supportedExtensions.contains(fileExtension) else {
            showTranscriptionResult("지원되지 않는 오디오 형식입니다. (지원 형식: wav, m4a, mp3, aac, caf)")
            return
        }

        let request = SFSpeechURLRecognitionRequest(url: url)
        request.shouldReportPartialResults = false
        
        recognitionTask = speechRecognizer.recognitionTask(with: request) { [weak self] result, error in
            DispatchQueue.main.async {
                if let result = result {
                    if result.isFinal {
                        let koreanText = result.bestTranscription.formattedString
                        
                        if koreanText.isEmpty {
                            self?.showTranscriptionResult("음성을 인식할 수 없습니다.")
                        } else {
                            self?.showTranscriptionResult(koreanText)
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }

SpeechAnalyzer는 향상된 정확도와 속도를 보여주었으며, 글로벌 팬들이 음성 메시지 내용을 더 쉽게 이해하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대되었습니다.

Live Activity

프롬앱에서 아티스트가 팬들을 위한 새로운 이벤트를 생성했을 때(예: 깜짝 라이브 방송 예고, 스페셜 이벤트 시작), 팬들이 이 중요한 순간을 놓치지 않고 실시간으로 확인하는 기능이 필요했습니다.

1) ActivityAttributes 정의

public struct EventCountdownAttributes: ActivityAttributes {
    public struct ContentState: Codable, Hashable {
        public var remainingTime: TimeInterval
        
        public init(remainingTime: TimeInterval) {
            self.remainingTime = remainingTime
        }
    }
    
    public var eventTitle: String
    public var eventContent: String
    public var eventDate: Date
    public var artiName: String
    public var totalDuration: TimeInterval
    public var startDate: Date
}

고정 데이터(Attributes)와 실시간 데이터(ContentState)를 분리하는 것이 중요!

2) Activity 시작하기

func startActivity(
    title: String,
    content: String,
    artiName: String,
    eventDate: Date
) async {
    guard ActivityAuthorizationInfo().areActivitiesEnabled else {
        return
    }
    
    let attributes = EventCountdownAttributes(
        eventTitle: title,
        eventContent: content,
        eventDate: eventDate,
        artiName: artiName
    )
    
    let initialState = EventCountdownAttributes.ContentState(
        remainingTime: eventDate.timeIntervalSinceNow
    )
    
    let activity = try Activity.request(
        attributes: attributes,
        content: ActivityContent(state: initialState, staleDate: nil),
        pushType: nil
    )
}

Activity.request()로 Live Activity 시작!

3) Activity 업데이트하기

// 1초마다 자동 업데이트
Timer.scheduledTimer(withTimeInterval: 1.0, repeats: true) { _ in
    Task {
        let remaining = eventDate.timeIntervalSinceNow
        
        let newState = EventCountdownAttributes.ContentState(
            remainingTime: floor(remaining)
        )
        
        await activity.update(
            ActivityContent(state: newState, staleDate: Date())
        )
    }
}

시간을 초 단위로 표시하기 위해 Timer를 이용해 1초 간격으로 업데이트 진행! (참고: Apple은 배터리 효율 문제를 고려하여 60초 간격을 권장합니다.)

저희는 Live Activity와 Dynamic Island를 활용하여, 아티스트가 이벤트를 시작하면 팬들의 잠금화면이나 다이나믹 아일랜드에 관련 정보가 실시간 알림으로 뜨도록 구현했습니다. 이를 통해 팬들은 이벤트 시작까지 남은 시간을 확인하거나 바로 앱으로 진입하는 등, 아티스트와 더 가깝게 소통할 수 있는 경험을 실험해 보았습니다.

마치며

이번 스터디의 핵심은 단순히 지식을 쌓는 학습이 아닌, 실험과 적용이었습니다. 저희는 State of the Union부터 Swift의 새로운 기능까지 핵심적인 변화를 함께 학습하고, 곧바로 ‘이것을 프롬앱에 어떻게 쓸 수 있을까?‘라는 현실적인 질문을 던졌습니다.

SpeechAnalyzer를 이용한 음성 메시지 변환, Live Activity를 활용한 매니저 알림 기능 등은 그 질문에 대한 저희의 첫 번째 대답이었습니다. 비록 짧은 해커톤을 통한 실험적인 적용이었지만, 이 과정을 통해 팀 전원이 최신 기술에 대한 공통의 이해를 다지고, 서비스 관점의 새로운 인사이트를 얻는 값진 성과를 거두었습니다.

무엇보다 이번 스터디는 저희에게 기술을 함께 탐구하는 재미와 단기간에 작은 성과를 만들어보는 성취감을 안겨주었습니다. 프롬앱 사용자들에게 더 가치 있는 기능을 제공하기 위해 저희 iOS 팀은 앞으로도 계속해서 실험하고 도전하겠습니다.

감사합니다!