feat: 시스템 알림 구현

.electron-builder.config.js

@@ -25,6 +25,13 @@ const config = {
     'dist/renderer/**',
     'package.json',
   ],
+  /* 알림에 추가한 이미지 빌드 시 */
+  extraResources: [
+    {
+      from: 'src/main/assets/Symbol Logo.png',
+      to: 'Symbol Logo.png',
+    },
+  ],
   asar: true,
   // 빌드 전에 필요한 파일들이 존재하는지 확인
   beforeBuild: async (context) => {

STABILIZATION_LOGIC.md

@@ -1,71 +1,87 @@
 # 안정화 로직 케이스별 정리
 
 ## 개요
+
 안정화 로직은 **시간 기반 주기 제어**와 **점수 기반 안정화 검사** 두 단계로 구성됩니다.
 
 ---
 
 ## 방지할 수 있는 상황 ✅
 
 ### 1. 노이즈로 인한 급격한 레벨 전환
+
 **상황**: 카메라 노이즈, 측정 오차로 인해 점수가 급격히 변동
-**예시**: 
+**예시**:
+
 - L3(기린) 상태에서 일시적으로 점수가 1.3으로 올라가 L4(거북이)로 전환
 - 실제 자세는 변하지 않았는데 측정 오차로 인한 변화
 
 **방지 메커니즘**:
+
 - **시간 기반**: 최소 50-200ms 주기로 검사하여 일시적 변화 무시
 - **점수 기반**: 이전 점수들의 평균과 비교하여 급격한 변화 필터링
 - **결과**: 안정적인 자세에서는 레벨이 자주 바뀌지 않음
 
 ---
 
 ### 2. 일시적인 자세 변화 (순간적인 움직임)
+
 **상황**: 사용자가 잠깐 고개를 돌리거나 몸을 움직임
 **예시**:
+
 - 책상에서 일하다가 잠깐 옆을 보는 경우
 - 재채기, 기침 등 일시적인 움직임
 
 **방지 메커니즘**:
+
 - **평균 기반 검사**: 최근 300ms 내 점수들의 평균과 비교
 - **Threshold**: 0.6 또는 1.2 이내의 변화만 허용
 - **결과**: 일시적 변화는 무시되고 안정적인 자세만 반영
 
 ---
 
 ### 3. 프레임 드롭/스파이크
+
 **상황**: 카메라 프레임이 드롭되거나 특정 프레임에서 이상값 발생
 **예시**:
+
 - 프레임 레이트가 불안정한 경우
 - 특정 프레임에서 포즈 인식 실패
 
 **방지 메커니즘**:
+
 - **버퍼 기반**: 최근 300ms 내 여러 프레임의 평균 사용
 - **최소 버퍼**: 3개 이상의 데이터가 있어야 신뢰성 있는 판단
 - **결과**: 개별 프레임의 이상값이 전체 판단에 큰 영향 없음
 
 ---
 
 ### 4. 카메라 움직임/조명 변화
+
 **상황**: 카메라가 흔들리거나 조명이 변하는 경우
 **예시**:
+
 - 노트북을 옮기는 경우
 - 조명이 켜지거나 꺼지는 경우
 
 **방지 메커니즘**:
+
 - **시간 지연**: 최소 주기(50-200ms) 동안 변화가 지속되어야 반영
 - **평균 비교**: 단일 프레임의 급격한 변화는 무시
 - **결과**: 일시적인 환경 변화는 필터링됨
 
 ---
 
 ### 5. 레벨 경계 근처에서의 진동
+
 **상황**: 점수가 경계값 근처에서 왔다갔다 하는 경우
 **예시**:
+
 - 점수 1.1 ↔ 1.3 사이에서 L3 ↔ L4 전환 반복
 - 실제로는 경계 근처에서 미세하게 변동
 
 **방지 메커니즘**:
+
 - **Threshold 검사**: 평균과의 차이가 threshold 이내여야 업데이트
 - **시간 주기**: 최소 주기 동안 지속되어야 반영
 - **결과**: 경계 근처에서 불필요한 전환 방지
@@ -75,12 +91,15 @@
 ## 불리한 상황 ❌
 
 ### 1. 실제로 빠르게 자세를 바꾸는 경우
+
 **상황**: 사용자가 의도적으로 자세를 빠르게 교정
 **예시**:
+
 - 거북목 자세에서 갑자기 고개를 들고 올바른 자세로 교정
 - 점수가 1.5 → 0.5로 빠르게 변화
 
 **문제점**:
+
 - **시간 지연**: 최소 50-200ms 주기로 인해 즉시 반영되지 않음
 - **평균 기반**: 이전 점수들의 평균과 비교하여 급격한 변화가 억제될 수 있음
 - **결과**: 실제 자세 개선이 화면에 반영되는데 지연 발생
@@ -90,12 +109,15 @@
 ---
 
 ### 2. 점진적이지만 지속적인 자세 악화
+
 **상황**: 자세가 서서히 나빠지지만 각 프레임의 변화는 작음
 **예시**:
+
 - 점수가 0.3 → 0.5 → 0.7 → 0.9 → 1.1로 서서히 증가
 - 각 변화는 threshold(0.6) 이내이지만 누적되면 레벨 전환
 
 **문제점**:
+
 - **Threshold 검사**: 각 프레임의 변화가 작아서 통과
 - **평균 기반**: 최근 평균과 비교하므로 점진적 변화는 쉽게 통과
 - **결과**: 실제로는 자세가 악화되었는데 레벨 전환이 지연될 수 있음
@@ -105,12 +127,15 @@
 ---
 
 ### 3. 경계 근처에서 오래 머무는 경우
+
 **상황**: 점수가 경계값 근처에서 오래 유지되는 경우
 **예시**:
+
 - 점수 1.15 (L3)에서 1.25 (L4) 사이를 계속 왔다갔다
 - 실제로는 L4에 가까운 자세인데 L3으로 표시
 
 **문제점**:
+
 - **Threshold**: 평균과의 차이가 작아서 업데이트는 되지만
 - **시간 주기**: 주기마다 검사하므로 실제 레벨과 다를 수 있음
 - **결과**: 경계 근처에서는 레벨 판정이 불안정할 수 있음
@@ -120,12 +145,15 @@
 ---
 
 ### 4. 초기 상태 (버퍼 부족)
+
 **상황**: 앱 시작 직후 또는 reset() 후 버퍼에 데이터가 부족
 **예시**:
+
 - 앱 시작 후 처음 300ms 동안
 - 캘리브레이션 후 처음 측정
 
 **문제점**:
+
 - **최소 버퍼**: 버퍼 < 3개일 때는 무조건 통과
 - **평균 부정확**: 데이터가 적어서 평균이 부정확할 수 있음
 - **결과**: 초기에는 안정화 효과가 약함
@@ -135,12 +163,15 @@
 ---
 
 ### 5. 매우 빠른 자세 변화 반복
+
 **상황**: 사용자가 의도적으로 자세를 빠르게 바꾸는 경우
 **예시**:
+
 - 고개를 위아래로 빠르게 움직임
 - 테스트 목적으로 자세를 의도적으로 변경
 
 **문제점**:
+
 - **시간 주기**: 최소 주기로 인해 모든 변화를 반영하지 못함
 - **평균 기반**: 빠른 변화가 평균에 섞여서 정확도 저하
 - **결과**: 실제 자세 변화를 제대로 추적하지 못할 수 있음
@@ -151,23 +182,25 @@
 
 ## 트레이드오프 요약
 
-| 측면 | 장점 | 단점 |
-|------|------|------|
+| 측면          | 장점                     | 단점                             |
+| ------------- | ------------------------ | -------------------------------- |
 | **반응 속도** | 노이즈 필터링으로 안정적 | 실제 변화 반영에 지연 (50-200ms) |
-| **정확도** | 일시적 변화 무시로 정확 | 점진적 변화는 잘 감지 |
-| **안정성** | 급격한 전환 방지 | 경계 근처에서 약간 불안정 |
-| **성능** | 불필요한 검사 방지 | 초기 상태에서 효과 약함 |
+| **정확도**    | 일시적 변화 무시로 정확  | 점진적 변화는 잘 감지            |
+| **안정성**    | 급격한 전환 방지         | 경계 근처에서 약간 불안정        |
+| **성능**      | 불필요한 검사 방지       | 초기 상태에서 효과 약함          |
 
 ---
 
 ## 권장 사용 시나리오
 
 ✅ **이 로직이 적합한 경우**:
+
 - 일반적인 업무 환경 (안정적인 자세 유지)
 - 장시간 모니터링 (노이즈 필터링 중요)
 - 사용자 피드백을 안정적으로 제공해야 하는 경우
 
 ❌ **이 로직이 부적합한 경우**:
+
 - 실시간 게임이나 빠른 반응이 필요한 경우
 - 매우 빠른 자세 변화를 정확히 추적해야 하는 경우
 - 초기 몇 초 동안의 정확도가 중요한 경우
@@ -179,23 +212,27 @@
 매 프레임마다 현재 상황에 따라 업데이트 주기를 결정합니다.
 
 ### 케이스 1-1: 거북이/기린 경계 전환 (레벨 3 ↔ 4)
+
 - **조건**: `lastStableState.cls === 3 && currentClassification.cls === 4` 또는 그 반대
 - **주기**: **50ms**
 - **설명**: 가장 중요한 경계(기린↔거북이) 전환 시 가장 빠르게 반응
 
 ### 케이스 1-2: 일반 레벨 변경 (경계 전환이 아닌 레벨 변경)
+
 - **조건**: `levelChanged === true` && `isBoundaryCrossing === false`
 - **예시**: L1→L2, L2→L3, L4→L5, L5→L6 등
 - **주기**: **150ms**
 - **설명**: 경계 전환이 아닌 다른 레벨 간 전환
 
 ### 케이스 1-3: 레벨 유지 (같은 레벨 내 점수 변화)
+
 - **조건**: `levelChanged === false`
 - **예시**: L3 내에서 점수만 변하는 경우
 - **주기**: **200ms**
 - **설명**: 같은 레벨 내에서는 가장 느리게 업데이트
 
 ### 주기 미경과 시 동작
+
 - **조건**: `timeSinceLastUpdate < requiredInterval`
 - **동작**: 안정화 검사 없이 `lastStableState` 즉시 반환
 - **효과**: 불필요한 검사 방지 및 성능 최적화
@@ -207,11 +244,13 @@
 주기가 경과했을 때만 안정화 검사를 수행합니다.
 
 ### 안정화 검사 파라미터
+
 - **windowMs**: 300ms (버퍼에 유지할 시간)
 - **threshold**: 0.6 (기본 임계값)
 - **minBufferSize**: 3 (최소 버퍼 크기)
 
 ### 케이스 2-1: 거북이/기린 경계 전환 시
+
 - **threshold**: **1.2** (기본값 0.6의 2배)
 - **로직**:
   1. 버퍼 크기 < 3이면 → **통과** (즉시 업데이트)
@@ -220,6 +259,7 @@
   4. 그 외 → **실패** (이전 상태 유지)
 
 ### 케이스 2-2: 일반 상황 (경계 전환이 아닌 경우)
+
 - **threshold**: **0.6** (기본값)
 - **로직**:
   1. 버퍼 크기 < 3이면 → **통과** (즉시 업데이트)
@@ -228,6 +268,7 @@
   4. 그 외 → **실패** (이전 상태 유지)
 
 ### 안정화 검사 상세 로직
+
 ```
 1. 버퍼에 현재 점수 추가 (매 프레임)
 2. 300ms 이전 데이터 제거
@@ -245,21 +286,25 @@
 ## 3단계: 최종 결과 반환
 
 ### 케이스 3-1: 안정화 검사 통과
+
 - **동작**: `lastStableState = currentClassification` 업데이트
 - **반환**: 새로운 안정화된 상태
 
 ### 케이스 3-2: 안정화 검사 실패
+
 - **동작**: `lastStableState` 유지 (변경 없음)
 - **반환**: 이전 안정화된 상태
 
 ### 케이스 3-3: 초기 상태 (lastStableState === null)
+
 - **반환**: 기본 "측정중" 상태
 
 ---
 
 ## 전체 플로우 예시
 
 ### 예시 1: 거북이 → 기린 전환 (L4 → L3)
+
 ```
 1. 현재 점수: 1.0 (L3), 이전: 1.5 (L4)
 2. 레벨 변경 감지 → isBoundaryCrossing = true
@@ -271,6 +316,7 @@
 ```
 
 ### 예시 2: 같은 레벨 내 점수 변화 (L3 내에서)
+
 ```
 1. 현재 점수: 0.5 (L3), 이전: 0.3 (L3)
 2. 레벨 변경 없음 → levelChanged = false
@@ -282,6 +328,7 @@
 ```
 
 ### 예시 3: 안정화 검사 실패
+
 ```
 1. 현재 점수: 2.0, 이전 평균: 0.5
 2. 차이: |2.0 - 0.5| = 1.5
@@ -299,4 +346,3 @@
 3. **이중 안정화**: 시간 기반 + 점수 기반 안정화
 4. **버퍼 기반 평균**: 최근 300ms 내 점수들의 평균과 비교
 5. **현재 점수 제외**: 평균 계산 시 현재 점수는 제외하여 편향 방지
-

src/main/src/index.ts

@@ -8,6 +8,7 @@ import {
   closeWidgetWindow,
   isWidgetWindowOpen,
 } from '/@/widgetWindow';
+import { setupNotificationHandlers } from '/@/notificationHandlers';
 
 /**
  * Setup IPC handlers for Electron-specific features
@@ -66,12 +67,23 @@ function setupAPIHandlers() {
       throw error;
     }
   });
+
+  /* Notification 핸들러 설정 */
+  setupNotificationHandlers();
 }
 /* 위젯 상태 확인 요청 핸들러 */
 ipcMain.handle('widget:isOpen', () => {
   return isWidgetWindowOpen();
 });
 
+/**
+ * Set App User Model ID for Windows notifications
+ * mac은 필요 x
+ */
+if (process.platform === 'win32') {
+  app.setAppUserModelId('거부기린');
+}
+
 /**
  * Prevent multiple instances
  */