scripts/build_memory_trace_figures.py(135줄) — HTML 캡처 대신 sources.json 데이터 소스에서 직접 trace figure 생성finding_trace.pdf/png, resume_trace.pdf/png + 근거 프레임 6장 (figures/memex_current/)archive/appendix_20260923/legacy_memory_figures.tex로 통째 보존기존 appendix worked-example(260831 카드에서 LaTeX 조판→HTML 캡처로 전환된 memex_card_a/b.png)은 최대 16장 메모리 이미지를 쓰는 구버전 설정을 예시로 삼고 있어, 본 논문의 메인 비교(8-image cap)와 직접 대응하지 않았다. 또한 Finding 사례 하나만 다뤄, 별도 관찰 조건(wrist-view+room-list, 별도 카드)이 추가된 Resume 태스크의 실패 양상은 예시가 없는 상태였다.
신규 스크립트 scripts/build_memory_trace_figures.py(135줄)를 작성해 figures/memex_current/sources.json(183줄, 신규)에 정의된 실제 데이터 소스로부터 프로그래매틱하게 trace figure를 생성했다 — 기존 HTML 캡처(headless Chromium) 방식 대신 직접 렌더링. 결과물 finding_trace.pdf/png, resume_trace.pdf/png와 근거 프레임(finding_10750/12351/6250.png, resume_8586/9467/9616.png)을 figures/memex_current/에 추가했다.
Finding trace — 물체명 표류("spoon" vs "ladle") 상황에서 srf는 이동 기록은 남기되 응답을 abstain, stag은 fallback retrieval로 이름을 연결해 정답(kitchen dining table)에 도달하는 과정을 8-image 조건에서 시각화.
Resume trace — 진단표(별도 카드)의 실패 유형을 그림으로 예시: srf가 "eggs"를 "potatoes"로 오기록, stag은 계란 배치 4건과 누름 2건을 정확히 회수하고도 여전히 계란 이송 2건을 "미완료"로 잘못 나열 — 완료 증거 회수 성공 + 최종 응답 오류가 공존하는 사례. 두 그림 모두 exocentric+wrist 합성 이미지(Resume wristrooms 조건, 별도 카드)를 사용.
기존 워크스루가 "메모리 방식이 어떻게 다른 정보를 저장하는가"를 보여주는 정적 스크린샷이었다면, 새 trace figure는 진단표(count-wrong 분해)와 신규 Resume 관찰 조건의 결과에 직접 연결된 실패 사례를 보여줘, 정량 결과(count-wrong 39/161 등)에 구체적인 얼굴을 부여한다 — "숫자가 왜 그렇게 나왔는가"에 대한 질적 근거가 정량 진단표와 짝을 이루게 됐다.
sources.json에 명시된 데이터 출처에 대한 별도 검증 로그는 아직 없다(스크린샷 캡처 대비 자동 생성이라 소스 추적은 쉬워졌으나 검증 절차는 미비).
figure 캡션의 "does not isolate causal contribution of text vs images" 한계를 본문 서술에서도 재확인할지 검토. 동일 스크립트로 Restore/Routine 태스크의 trace figure도 추가할지 결정(현재는 Finding+Resume 2개만).