Alpenj · Oct 28, 2026 · Oct 28, 2026
diff --git a/2ARM_ROBOT/README.md b/2ARM_ROBOT/README.md
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 청소 경로의 작은 물체를 인식해 옮기고, 확보된 공간을 청소하는 저비용 모바일 매니퓰레이터다. DAPIER 팀 프로젝트에서 SO-101 양팔·카메라·이동 베이스와 학습 기반 제어를 연결했다. 물체 이동·청소·저전력 복귀·도킹·충전은 시뮬레이션 구현을 완료했고, 실물 기능을 통합하고 있다.
 
-**ACT는 팀원과 공동 개발·검증했다. 전형주 주 담당은 모방학습·시뮬레이션·Sim-to-Real·데이터 검증이며, Visual SLAM도 직접 설계·구현했다.** 아래 ACT 수치는 공동 실험 결과다. 개인 담당 경험과 연결해 설명하되, 외부 ACT·RoboTwin 구현과 팀 기여의 출처도 함께 남긴다.
+**ACT는 팀원과 공동 개발·검증했다. 전형주 주 담당은 모방학습·시뮬레이션·Sim-to-Real·데이터 검증이며, Visual SLAM은 협업으로 참여했다.** 아래 ACT 수치는 공동 실험 결과다. 개인 담당 경험과 연결해 설명하되, 외부 ACT·RoboTwin 구현과 팀 기여의 출처도 함께 남긴다.
 
 [포트폴리오·이력서](https://julianjeonresume.netlify.app/) · [CUSTOM ACT V1 상세](docs/CUSTOM_ACT_V1_KO.md) · [그림·영상](https://julianjeonresume.netlify.app/research/custom-act-v1/) · [이전 조작 연구](docs/RESEARCH_SUMMARY_KO.md) · [실물 검토 브랜치](https://github.com/Alpenj/DAPIER/tree/pro/sweepick-review-20261015/2ARM_ROBOT/sweepick)
 
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 10/27의 새 IR2 정지 shadow는 양팔 각300 prefix를 30초 동안 확인했고 위반0·모터쓰기0이었다. 기록상 full180s=false/all_pass=false이므로 전체 검증 통과로 표시하지 않는다. 공개 가능한 조건과 후속 요약은 [CUSTOM ACT V1 실물 연동 기록](docs/CUSTOM_ACT_V1_KO.md#실물-연동과-후속-기록)에 모았다.
 
-10/16 이후 상체 실행기는 이동 베이스를 직접 움직이지 않고 정지 요청을 전달한다. 모듈을 나눈 실행 구조는 본인의 Visual SLAM 직접 설계·구현 경험을 축소하는 의미가 아니다. 이동·도킹 공동 코드의 출처와 변경 이력도 유지한다.
+10/16 이후 상체 실행기는 이동 베이스를 직접 움직이지 않고 정지 요청을 전달한다. Visual SLAM은 협업으로 참여했으며 이동·도킹 모듈과 상체 실행기의 연동 범위를 구분한다. 이동·도킹 공동 코드의 출처와 변경 이력도 유지한다.
 
 ## 구성과 코드 위치
 
@@ -98,6 +98,6 @@ PR 상태 확인일은 2026-10-08이다. 연구 PR을 닫은 것과 `main`에
 
 초기 ROS 2 환경 점검, 합성 토픽 녹화, golden episode 생성과 장치 snapshot 절차는 [갱신 전 README의 고정본](https://github.com/Alpenj/DAPIER/blob/9b1138dbc462d293cbde62961d4d3534a71b2061/2ARM_ROBOT/README.md)에 보존했다. 그 문서의 신발·H201 구성과 실행 제한은 당시 소스의 안내다. 과거 실행 절차를 최신 장비 설정으로 대신하지 않는다.
 
-외부 라이브러리와 자산은 각 폴더의 출처·라이선스를 따른다. Visual SLAM의 직접 설계·구현 경험과 공동 저장소의 외부·팀 기여 이력을 함께 보존한다.
+외부 라이브러리와 자산은 각 폴더의 출처·라이선스를 따른다. Visual SLAM 협업 참여 범위와 공동 저장소의 외부·팀 기여 이력을 함께 보존한다.
 
 문서 구성 갱신: 2026-10-28. 실험 기록 기준: 2026-10-27. 새 CUSTOM ACT V1의 수집·학습·SIM 평가·분석을 추가하고 기존 실물·코드·후보 PR 기록은 보존했다. 런타임·물리 파라미터·보정값·테스트·의존성은 변경하지 않았다.
diff --git a/2ARM_ROBOT/docs/CUSTOM_ACT_V1_KO.md b/2ARM_ROBOT/docs/CUSTOM_ACT_V1_KO.md
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 SWEEPICK에서 학습 정책을 적용할 때, 낮은 예측 손실만으로는 물체를 끝까지 옮기는지 알 수 없었다. 시연의 외형을 늘리는 단계부터 분할, 모델 학습, 폐루프 실행과 실패 분석까지 같은 기록으로 연결했다.
 
-**ACT는 팀원과 공동 개발·검증했다. 전형주 주 담당은 모방학습·시뮬레이션·Sim-to-Real·데이터 검증이며, Visual SLAM도 직접 설계·구현했다.** 아래 ACT 수치는 공동 실험 결과다. 개인 담당 경험과 연결해 설명하되, 외부 ACT·RoboTwin 구현과 팀 기여의 출처도 함께 남긴다.
+**ACT는 팀원과 공동 개발·검증했다. 전형주 주 담당은 모방학습·시뮬레이션·Sim-to-Real·데이터 검증이며, Visual SLAM은 협업으로 참여했다.** 아래 ACT 수치는 공동 실험 결과다. 개인 담당 경험과 연결해 설명하되, 외부 ACT·RoboTwin 구현과 팀 기여의 출처도 함께 남긴다.
 
 [프로젝트](../README.md) · [그림·영상으로 보기](https://julianjeonresume.netlify.app/research/custom-act-v1/) · [공개 후속 요약](#실물-연동과-후속-기록)(접근 권한 필요) · [이전 접촉·계획 연구](RESEARCH_SUMMARY_KO.md)
 

diff --git a/2ARM_ROBOT/docs/RESEARCH_SUMMARY_KO.md b/2ARM_ROBOT/docs/RESEARCH_SUMMARY_KO.md
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 시연을 데이터로 만들고 학습한 정책을 실행할 때 생긴 문제를 실험 조건·관측값·해석으로 정리했다. 최신 CUSTOM ACT V1은 데이터 수집 → 학습 → 추론 → 분석 순서로 읽을 수 있다. 이전 접촉·끝점 오차·미끄러짐·영점 연구는 아래에 원래 수치와 고정 소스를 보존했다.
 
-**ACT는 팀원과 공동 개발·검증했다. 전형주 주 담당은 모방학습·시뮬레이션·Sim-to-Real·데이터 검증이며, Visual SLAM도 직접 설계·구현했다.** 아래 ACT 수치는 공동 실험 결과다. 개인 담당 경험과 연결해 설명하되, 외부 ACT·RoboTwin 구현과 팀 기여의 출처도 함께 남긴다.
+**ACT는 팀원과 공동 개발·검증했다. 전형주 주 담당은 모방학습·시뮬레이션·Sim-to-Real·데이터 검증이며, Visual SLAM은 협업으로 참여했다.** 아래 ACT 수치는 공동 실험 결과다. 개인 담당 경험과 연결해 설명하되, 외부 ACT·RoboTwin 구현과 팀 기여의 출처도 함께 남긴다.
 
 [프로젝트 소개](../README.md) · [CUSTOM ACT V1 상세](CUSTOM_ACT_V1_KO.md) · [공개 그림·영상](https://julianjeonresume.netlify.app/research/custom-act-v1/) · [전체 포트폴리오](../../README.md)
 
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 ## 코드와 연구 기록을 읽는 기준
 
-ACT는 팀원과 공동 개발·검증했다. 내 주 담당은 모방학습·시뮬레이션·Sim-to-Real·데이터 검증이며, Visual SLAM도 직접 설계·구현했다. ACT 공동 실험 결과와 개인 담당 경험을 연결하되 외부 코드·자산과 팀 기여는 각 저장소 이력으로 구분한다.
+ACT는 팀원과 공동 개발·검증했다. 내 주 담당은 모방학습·시뮬레이션·Sim-to-Real·데이터 검증이며, Visual SLAM은 협업으로 참여했다. ACT 공동 실험 결과와 개인 담당 경험을 연결하되 외부 코드·자산과 팀 기여는 각 저장소 이력으로 구분한다.
 
 공개 PR과 고정 소스, 사용자 제공 CUSTOM ACT V1 원본, 최신 Notion 실험 기록을 함께 대조했다. 닫힌 후보 PR을 이번 문서 작업으로 병합하거나 런타임에 채택하지 않았다. 원시 데이터·보정값·실행 승인도 변경하지 않았다.
 

diff --git a/README.md b/README.md
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 ## 무엇을 했는가
 
-ACT는 팀원과 **공동 개발·검증**했다. 나의 주 담당은 **모방학습·시뮬레이션·Sim-to-Real·데이터 검증**이며, **Visual SLAM도 직접 설계·구현**했다. 외부 교육 코드와 라이브러리는 원본 출처 및 변경 이력과 함께 읽는다.
+ACT는 팀원과 **공동 개발·검증**했다. 나의 주 담당은 **모방학습·시뮬레이션·Sim-to-Real·데이터 검증**이며, **Visual SLAM은 협업으로 참여**했다. 외부 교육 코드와 라이브러리는 원본 출처 및 변경 이력과 함께 읽는다.
 
 | 분야 | 사용 기술 | 코드·기록 |
 |---|---|---|

diff --git a/docs/LEARNING_GUIDE_KO.md b/docs/LEARNING_GUIDE_KO.md
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 - Arduino Serial/UART 송수신·PWM 제어는 **교육 코드 실습**으로 적었다. SO-101/STS3215 상태 조회는 [저장된 read-only 기록](../2ARM_ROBOT/docs/evidence/dual_arm_read_only_summary_20260820.json)과 함께 확인한다.
 - [C++ 관절 코어](../so101_ros2/dapier_so101_core/src/joint_model.cpp)에서 변환·한계를 다루고, [Python 연구 계층](../2ARM_ROBOT/research/README.md)에서는 관측 출처·데이터·정책 제안을 다룬다. 이 스택의 미구현 하드웨어 드라이버를 실물 완료로 소개하지 않는다.
-- ACT는 팀원과 공동 개발·검증했다. 나는 모방학습·시뮬레이션·Sim-to-Real·데이터 검증을 주로 담당했고, Visual SLAM도 직접 설계·구현했다. [CUSTOM ACT V1](../2ARM_ROBOT/docs/CUSTOM_ACT_V1_KO.md)에서 학습 조건과 SIM 평가를 읽을 수 있다.
+- ACT는 팀원과 공동 개발·검증했다. 나는 모방학습·시뮬레이션·Sim-to-Real·데이터 검증을 주로 담당했고, Visual SLAM은 협업으로 참여했다. [CUSTOM ACT V1](../2ARM_ROBOT/docs/CUSTOM_ACT_V1_KO.md)에서 학습 조건과 SIM 평가를 읽을 수 있다.
 - Isaac Sim은 환경·장면·센서 기초를 학습한 범위다. 여기서 근거로 연결하는 MuJoCo·RoboTwin 프로젝트 실행과 구분한다.
 
 ## 다른 실험과 원본 자료