( C1 )프로토콜 노트· PROTOCOL NOTES
우리가 배운 것을 그대로 적습니다
수집 프로토콜을 정하며 확인한 것과 그 근거를 날짜순으로 남깁니다. 판단이 틀렸던 것도 정정해서 적습니다. 데이터를 사는 쪽이 실제로 읽는 것은 이런 기록이라고 생각합니다.
aeffer-v1 스키마 — pose_source와 /derived/ 격리를 둔 이유
측정값과 추정값을 한 필드에 섞으면 구매자가 품질을 검증할 수 없다. 출처를 필드로 분리한다.
캡처 리그 3티어 비교 — mocopi · HaritoraX · Rokoko · Xsens · Vision Pro
손목 SE(3)를 만들 수 있는 최소 구성은 T2다. T1은 동의·권리 확보 연습용이며 판매 품질에 미달한다.
안경만으로는 팔 수 없는 이유 — 손 포즈 품질 기준과 단안 깊이 오차
단안 깊이 오차 5~11cm. 실로봇 성공률이 스테레오 95%에서 단안 45%로 떨어진다.
학습 데이터에 DRM이 불가능한 이유와 대안
가중치에 흡수된 데이터는 회수할 수 없다. compute-to-data · 계약 · 고객별 지문 세 가지로 간다.
전문은 정리해서 순차적으로 공개할 예정입니다. 특정 주제의 상세 근거가 먼저 필요하시면 문의해 주세요.