🧠 brain · 점검 결과 열람

brain 마스코트

올리기 전에,
사람 뇌가 어디서 떨어지는지 봅니다

시각·소리·기억·주의·언어 5개 축을 첫 1초·중반·마무리로 나눠, 영상이 어디서 시선을 놓치는지 등급으로. 아래는 그 점검 결과를 모아 보는 곳입니다.

이 도구가 뱉은 결과 보기 ↓

이 도구가 실제로 뱉는 것 ↓ 2026-07-06 실행분 (base540)에서 계산된 값

시선 붙잡는 힘 높을수록 좋음 · 픽셀 계산값
지점 1지점 2지점 3지점 4지점 5지점 6지점 7지점 8지점 9지점 10지점 11지점 12지점 13지점 14지점 15지점 16지점 17가장 약한 지점
시작·중반은 높다가 뒤로 갈수록 뚝 — 뒤로 갈수록 시선을 못 잡음( = 가장 약한 지점).
3구간 등급 도구가 읽은 값 · A 좋음→F 약함
첫 1초 훅
F
D~F
2~15초 유지
F
F~F
마무리
F
F~F
첫 1초·유지·마무리를 각각 등급으로. 전체 F.
시선 지형 요약 2D · 회전형 3D는 리포트에
시선 적음시선 많음
시간(가로)×화면 위→아래(세로). 밝을수록 시선이 몰림.
지난 점검이 짚은 가장 큰 문제
모바일 숏폼 환경에 맞춰 시각 자료를 극도로 단순화하고, 핵심 메시지를 크고 읽기 쉬운 텍스트와 직관적인 그래픽으로 재구성해야 합니다.
신호상 9~10초에서 시선쏠림 0.094→0.060 (-36%) — 이 부근에서 시선이 빠짐(원인 단정 아님, 상관 참고).

한 번의 점검은 이렇게 돕니다 ↓

01 · 본다

프레임을 실제로

영상 한 컷 한 컷을 AI가 눈으로 보고, 시선이 어디로 쏠리는지 픽셀로 계산합니다(시선 히트맵·3D 지형).

02 · 짚는다

5개 뇌 축 × 3구간

시각·소리·기억·주의·언어 5축을, 첫 1초·중반·마무리 3구간으로 나눠 “어디가 약한가”를 등급으로.

03 · 도구가 채점당한다

올린 뒤, 진짜 성과로

영상 등급이 아니라 이 도구의 예측이 게시 후 리텐션 곡선(영상 시청 지속률)으로 채점됩니다 — 도구가 스스로 틀렸는지 드러나게.

지난 점검 (눌러서 열기)

각 등급은 도구가 이 영상을 읽은 값이에요 — 영상 성적표가 아니라, 나중에 리텐션으로 검증될 도구의 예측입니다. A(가장 잘 잡힘) → F(가장 약함).

D도구가 읽은 값 출품 릴스 점검 v2 (2026-07-04 최초 실행분) 오늘 08:37에 점검 열기 → F도구가 읽은 값 출품 릴스 점검 (3D 시선 지형 포함 · 민감도 기준본) 오늘 08:36에 점검 열기 →
판독 근거 보기 — 어떤 규칙·코드로 매겼나

각 점검이 쓴 규칙 문서의 지문(규칙 ID)과 코드 버전입니다. 나중에 규칙을 슬쩍 바꿔치기하면 이 지문이 달라져요 — 그래서 남겨 둡니다.

점검규칙 ID코드
출품 릴스 점검 v2 (2026-07-04 최초 실행분)1a8c6e20ce6feeb0444
출품 릴스 점검 (3D 시선 지형 포함 · 민감도 기준본)1a8c6e20ce6feeb0444
정직 약속 — 채점당하는 건 영상이 아니라 이 도구입니다
아직 채점 전이에요. 그래서 지금은 “적중한다(맞힌다)”고 말하지 않습니다 — 게시 후 실제 리텐션 곡선으로 30건이 채점될 때까지는요.
게시 후 채점 0건 / 신뢰 구간 공개까지 30건 — 기록된 예측 0건 · 게시된 영상 0건
아직 첫 게시물을 기다리는 중이에요.
등급은 상대 휴리스틱(측정값이 아닙니다)이고, 시선 히트맵·3D 지형은 픽셀 계산값이지 뇌 활동이 아닙니다.
brain.gogumalab.co.kr · 갱신 2026-07-06T14:48:00+09:00 · 서비스 프론트와 분리 · noindex