안드로이드 글라이드(스와이프) 입력은 오랫동안 구글의 폐쇄적 라이브러리에 묶여 있었습니다. 손가락 궤적을 인식하는 정확한 모델을 직접 만들기 어려웠기 때문이죠. FUTO Swipe는 이 영역에 대안을 제시합니다.
핵심은 세 가지입니다. 첫째, 완전한 온디바이스 동작. 키 입력 궤적이 서버로 전송되지 않고 기기 안에서만 추론되어, 키보드가 흔히 가져가던 입력 데이터 수집을 원천 차단합니다. 둘째, 자체 학습 모델. 실제 사용자 스와이프를 몰래 수집하는 대신, 키 좌표와 사전을 기반으로 생성한 합성 궤적 데이터로 신경망을 학습시켜 프라이버시를 지키면서도 정확도를 확보했습니다. 셋째, 개방성. FUTO 키보드 생태계의 일부로, 빅테크 종속 없이 오픈소스 진영이 직접 통제할 수 있습니다.
시사점은 분명합니다. 그동안 '정확도 때문에 어쩔 수 없다'며 정당화되던 데이터 수집이, 합성 데이터와 온디바이스 추론으로 대체 가능함을 보여준 사례입니다. 프라이버시와 사용성은 더 이상 양자택일이 아닙니다.