착용 → 시연 → 검사 → 승인
같은 태스크를 여러 체형과 여러 환경에서 반복 수집합니다. 검사 기준과 반려 사유를 공개하는 이유는, 구매자가 품질을 직접 검증할 수 있어야 데이터에 값이 매겨지기 때문입니다.
들어오는 길
착용WEAR
T1 · T2 · T3 세 티어 중 태스크에 맞는 리그를 고릅니다. 착용 전에 동의 절차를 거치며, 동의 범위(상업 학습 허용 여부, 제3자 제공, 철회 조건)를 기록으로 남깁니다.
시연DEMONSTRATE
30분 단위 세션으로 진행합니다. 태스크 지시서에는 성공 조건과 엣지케이스가 명시되며, 같은 태스크를 여러 체형·여러 환경에서 반복 수집합니다.
QAQUALITY GATE
손 추적 신뢰도 검사를 통과하지 못한 세션은 반려됩니다. 모든 프레임에 pose_source(0 측정 · 1 단안추정 · 2 보간 · 3 합성)를 태깅해 품질 출처를 숨기지 않습니다.
라이선스LICENSE
compute-to-data 또는 반출 중 선택합니다. 학습 데이터에 DRM은 불가능하므로, 계약과 고객별 지문(fingerprint)으로 유출 경로를 추적합니다.
무엇을 보고 승인하는가
다섯 가지를 전부 통과해야 승인합니다. 반려 사유는 항상 기여자에게 공유하며, 장비 결함으로 인한 반려는 보상에서 차감하지 않습니다.
| 검사 항목 | 통과 기준 | 이유 |
|---|---|---|
| 손목 SE(3) 연속성 | 끊김 구간이 전체의 5% 미만 | 구매자가 가장 먼저 보는 값. 끊기면 그 구간은 학습에 못 쓴다. |
| 엄지-검지 개구 | 파지 순간 전후 0.2초가 모두 측정값 | 잡는 순간이 비면 조작 데이터로서 의미가 없다. |
| 가림(occlusion) | 양손이 동시에 가려진 구간 2초 미만 | 카메라 기반 추적의 가장 흔한 실패 모드. |
| 자세 출처 등급 | 프레임마다 pose_source 기록 | 측정값과 추정값이 섞이면 구매자가 품질을 검증할 수 없다. |
| 동의 범위 일치 | 수집 내용이 동의 항목을 넘지 않음 | 넘으면 세션 전체를 폐기한다. 예외 없다. |
측정값과 추정값을 섞지 않습니다
프레임마다 이 값이 붙습니다. 구매자는 추정 구간을 걸러내고 학습할 수 있고, 우리는 품질을 숫자로 약속할 수 있습니다. 섞이면 둘 다 불가능합니다.
- 0측정
arkit_measured
기기가 직접 측정한 값
- 1추정·생성
monocular_est
단안 영상에서 추정한 값 — 깊이 오차 5~11cm
- 2추정·생성
interp
앞뒤 프레임에서 보간한 값
- 3추정·생성
synthetic
절차적으로 생성한 합성값 — 뷰어 샘플이 여기 해당합니다
현재 뷰어에서 보이는 모든 동작은 pose_source=3, 즉 절차적으로 생성한 합성 샘플이고 실제 수집 데이터가 아닙니다.
30분이 한 단위입니다
한 세션은 30분입니다. 착용과 보정에 5분, 시연에 20분, 확인에 5분을 씁니다. 더 길게 하면 IMU 드리프트가 쌓이고 집중력도 떨어져서, 데이터 품질이 뒤로 갈수록 나빠집니다.
실패한 시도도 지우지 않습니다. 물건을 놓치거나 다시 잡는 구간은 로봇이 배워야 할 복구 동작이라, 성공 구간만 모은 데이터보다 값이 있습니다. 태스크 지시서에 엣지케이스를 따로 적어두는 이유입니다.
같은 태스크를 체형과 환경을 바꿔 반복합니다. 한 사람이 자기 집 주방에서 설거지한 데이터 50시간보다, 일곱 체형이 서로 다른 주방에서 설거지한 데이터 50시간이 훨씬 비쌉니다.