docs: explain localization choices and cost

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       <section class="guide-section">
         <div class="section-number">04</div>
         <div>
-          <p class="eyebrow">Compute backend</p>
-          <h2>속도와 격자 선택</h2>
+          <p class="eyebrow">Localization &amp; compute</p>
+          <h2>알고리즘, 속도와 격자 선택</h2>
+          <p class="guide-copy">
+            Camera의 <strong>위치 추정 알고리즘</strong>에서 실행할 방법을 고릅니다. 처음에는
+            DAS로 전체 흐름을 확인한 뒤 같은 scene·scan·STFT에서 PHAT 계열을 실행해 비교하세요.
+          </p>
+          <div class="guide-table-wrap">
+            <table>
+              <thead><tr><th>알고리즘</th><th>raw map</th><th>Backend</th><th>특징</th></tr></thead>
+              <tbody>
+                <tr><td>DAS</td><td>선형 power</td><td>CPU · WebGPU</td><td>진폭과 위상을 유지하는 기준선</td></tr>
+                <tr><td>DAS-PHAT</td><td>무차원 score</td><td>CPU · WebGPU</td><td>STFT 크기를 정규화한 위상 기반 합산</td></tr>
+                <tr><td>GCC-PHAT</td><td>무차원 score</td><td>CPU</td><td>기준 마이크 pair의 TDOA 상관</td></tr>
+              </tbody>
+            </table>
+          </div>
           <div class="guide-table-wrap">
             <table>
               <thead><tr><th>선택</th><th>동작</th><th>권장 상황</th></tr></thead>
               <tbody>
                 <tr><td>Auto (GPU→CPU)</td><td>WebGPU를 먼저 시도하고 불가능하면 CPU 사용</td><td>기본 권장</td></tr>
-                <tr><td>WebGPU 강제</td><td>GPU 장치가 없거나 실패하면 fallback 없이 오류</td><td>GPU 비교·측정</td></tr>
-                <tr><td>CPU 강제</td><td>동일한 conventional DAS를 CPU에서 계산</td><td>호환성 확인·기준 비교</td></tr>
+                <tr><td>WebGPU 강제</td><td>DAS/DAS-PHAT를 GPU에서만 실행; 실패하면 fallback 없이 오류</td><td>GPU 비교·측정</td></tr>
+                <tr><td>CPU 강제</td><td>선택한 알고리즘을 CPU에서 계산</td><td>호환성 확인·기준 비교</td></tr>
               </tbody>
             </table>
           </div>
           <p class="guide-copy">
-            먼저 50×50을 권장합니다. 100×100은 4배, 200×200은 16배의 scan point를 계산합니다.
-            실행 중에는 취소할 수 있으며, 취소하거나 실패해도 이전 완료 결과는 유지됩니다.
+            GCC-PHAT는 CPU 전용이므로 Auto가 자동으로 CPU를 사용하고 WebGPU 강제는 비활성화됩니다.
+            각 band가 8개 미만의 FFT bin을 포함하면 협대역 상관 경고가 나오므로 band 폭이나 FFT
+            설정을 확인하세요.
           </p>
           <p class="guide-copy">
-            복수 음원에서 약한 peak가 빠지면 <strong>Peak 검출 임계값</strong>을 기본 25%에서
-            10–20%로 낮춰 보세요. 약한 후보와 함께 sidelobe 오검출도 늘 수 있으며, main lobe보다
-            가까운 같은 대역 음원은 conventional DAS에서 하나로 합쳐질 수 있습니다.
+            먼저 50×50을 권장합니다. 100×100은 4배, 200×200은 16배의 scan point를 계산합니다.
+            연산량 줄은 공통 STFT transform과 함께 DAS/DAS-PHAT의 complex MAC, 또는 GCC-PHAT의
+            two-pass cross-spectrum·pair×band inverse FFT·scan correlation lookup을 분리해
+            표시합니다. 이는 실행 시간 예측값이 아니며 장치와 입력에 따라 달라집니다. 실행 중에는
+            취소할 수 있고, 취소하거나 실패해도 이전 완료 결과는 유지됩니다.
+          </p>
+          <p class="guide-copy">
+            복수 음원에서 약한 peak가 빠지면 <strong>Peak 검출 임계값</strong>을 최강 map 값의
+            기본 25%에서 10–20%로 낮춰 보세요. 약한 후보와 함께 sidelobe 오검출도 늘 수 있으며,
+            main lobe보다 가까운 같은 대역 음원은 어느 알고리즘에서도 하나로 합쳐질 수 있습니다.
           </p>
         </div>
       </section>
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           <p class="guide-copy">
             고급 설정에서 자유음장 또는 흡음·일반·반사 강한 실내 preset을 고릅니다. 실내 모델은
             1차 반사, scattering, occluder 회절과 제한된 RT60 tail을 희소 경로로 근사합니다.
-            Array의 마이크 응답 curve는 수신 신호에 적용하며 DAS 역보정 유무를 비교할 수 있습니다.
+            Array의 마이크 응답 curve는 수신 신호에 적용하며 위치추정 역보정 유무를 비교할 수 있습니다.
             값과 한계는 <a href="/docs/acoustic-model.md">음향 모델 설명</a>에서 확인하세요.
           </p>
           <p class="guide-copy">
-            실제 동기식 마이크 채널은 Scene 합성 없이 portable CPU DAS에 넣을 수 있습니다.
+            실제 동기식 마이크 채널은 Scene 합성 없이 portable CPU 위치추정 코어에 넣고
+            DAS·DAS-PHAT·GCC-PHAT를 선택할 수 있습니다.
             장치별 channel·clock·transport adapter는 별도로 필요하며 실시간 deadline은 해당
             장치에서 <code>processingTimeMs ≤ deadlineMs</code>와 miss·drop 누계로 확인해야
             합니다. <a href="/docs/realtime-porting.md">포팅 설명서</a>에 입력 형식, ring buffer,
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           <p class="eyebrow">Result JSON</p>
           <h2>무엇이 저장되나요?</h2>
           <dl class="result-list">
-            <div><dt>rawMap / displayMap</dt><dd>선형 power 원본과 화면 표시용 acoustic map</dd></div>
+            <div><dt>algorithm / backend</dt><dd>실제로 실행한 위치추정과 CPU·WebGPU 경로</dd></div>
+            <div><dt>rawMap / displayMap</dt><dd>DAS 선형 power 또는 PHAT 무차원 score와 화면 표시용 map</dd></div>
             <div><dt>peaks</dt><dd>검출 위치, source 매칭, m·pixel 위치 오차</dd></div>
-            <div><dt>beamSpread</dt><dd>half-power lobe의 power 가중 공분산과 1× RMS ellipse</dd></div>
-            <div><dt>metrics</dt><dd>energy 비율, precision/recall, sidelobe, main-lobe 폭</dd></div>
+            <div><dt>beamSpread</dt><dd>half-power 또는 half-maximum 응답의 map 값 가중 공분산과 1× RMS ellipse</dd></div>
+            <div><dt>metrics</dt><dd>truth concentration, precision/recall, sidelobe, main-lobe 폭</dd></div>
             <div><dt>evaluation</dt><dd>검출 threshold, 반경, tolerance 등 지표 계산 조건</dd></div>
             <div><dt>signalStats</dt><dd>normalization·clipping과 실제 음향 모델·종류별 sparse path 수</dd></div>
-            <div><dt>timing / environment</dt><dd>backend, grid·scan 범위, 장치 정보와 구간별 시간</dd></div>
+            <div><dt>timing / environment</dt><dd>signal generation·localization 시간, backend, grid·scan과 장치 정보</dd></div>
             <div><dt>inputHash</dt><dd>Array·Scene·Experiment 입력을 묶은 SHA-256 재현성 식별자</dd></div>
-            <div><dt>comparison-history</dt><dd>세션의 배열별 시간·위치 오차·PSR 요약을 한 번에 저장</dd></div>
+            <div><dt>comparison-history</dt><dd>배열·알고리즘·실제 backend별 시간·위치 오차·PSR 요약</dd></div>
           </dl>
           <aside class="callout">
-            화면의 <strong>빔 분포</strong> 1×/2× RMS contour는 acoustic power lobe의 모양입니다.
-            위치 확률, Gaussian 신뢰구간 또는 보정된 측정 불확실성이 아닙니다.
+            DAS map은 acoustic power 응답이고 PHAT map은 무차원 위치추정 score입니다. score와
+            화면의 <strong>빔 분포</strong> 1×/2× RMS contour는 위치 확률, Gaussian 신뢰구간 또는
+            보정된 측정 불확실성이 아닙니다. GCC-PHAT의 0–1 raw score도 pair·band·IFFT scale을
+            제거한 양의 상관 응답이지 “확률 80%” 같은 의미가 아닙니다.
+          </aside>
+          <aside class="callout">
+            <code>timingMs.localization</code>은 위치추정 시간을 기록합니다. 기존 Result 소비자와의
+            호환을 위해 <code>timingMs.beamforming</code>에도 같은 값이 alias로 남습니다.
           </aside>
           <aside class="callout">
             평가는 tone 음원을 해당 주파수 대역이 tone 주파수를 포함할 때만 정답으로 사용합니다.
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             에너지를 자동 판정하는 기능은 아직 없습니다.
           </aside>
           <p class="guide-copy">
-            Camera에서 바꾼 Scene과 Experiment는 각각 저장할 수 있습니다. 완료 Result와 배열 비교
+            Camera에서 바꾼 Scene과 Experiment는 각각 저장할 수 있습니다. 완료 Result와 비교
             기록도 별도 JSON으로 저장하세요. 저장하지 않은 항목이나 실행 중인 계산이 있으면
             페이지를 닫을 때 브라우저가 확인합니다.
           </p>
@@ -213,7 +243,11 @@
           </details>
           <details>
             <summary>WebGPU가 없거나 실행이 너무 느립니다.</summary>
-            <p>Backend를 Auto 또는 CPU로 두고 50×50 grid부터 실행하세요. 최신 Chrome/Edge와 그래픽 드라이버도 확인하세요.</p>
+            <p>Backend를 Auto 또는 CPU로 두고 50×50 grid부터 실행하세요. GCC-PHAT는 원래 CPU 전용입니다. DAS/DAS-PHAT WebGPU를 쓴다면 최신 Chrome/Edge와 그래픽 드라이버도 확인하세요.</p>
+          </details>
+          <details>
+            <summary>GCC-PHAT에 8 bins 경고가 나옵니다.</summary>
+            <p>각 band가 포함하는 FFT bin이 너무 적으면 PHAT 상관이 협대역 주기성에 민감해집니다. 필요한 신호 대역 안에서 band를 넓히거나 FFT size를 조정하세요.</p>
           </details>
           <details>
             <summary>두 번째 음원을 찾지 못합니다.</summary>
@@ -233,10 +267,11 @@
           <h2>현재 모델의 범위</h2>
           <p class="guide-copy">
             micarrsim 1.0은 점 음원의 자유음장과 계산량을 제한한 shoebox 희소 경로, 마이크
-            주파수 응답과 conventional DAS를 제공합니다. 파동 방정식·고차 반사·재질별 흡음,
-            복잡한 mesh, sensor self-noise·비선형, ADC·clock, DAMAS/CLEAN-SC와 자동 장치
-            capture adapter는 포함하지 않습니다. 결과는 장비의 절대 성능 보증이 아니라 같은
-            조건에서 배열과 알고리즘을 비교하는 재현 가능한 기준입니다.
+            주파수 응답과 DAS·DAS-PHAT·GCC-PHAT를 제공합니다. 파동 방정식·고차 반사·재질별
+            흡음, 복잡한 mesh, sensor self-noise·비선형, ADC·clock, DAMAS/CLEAN-SC 후처리와
+            자동 장치 capture adapter는 포함하지 않습니다. 실행할 수 없는 DAMAS/CLEAN-SC
+            placeholder는 Camera UI에서 제거했습니다. 결과는 장비의 절대 성능 보증이 아니라
+            같은 조건에서 배열과 알고리즘을 비교하는 재현 가능한 기준입니다.
           </p>
           <p class="guide-copy">
             원본 asset은 브라우저 메모리에서만 읽고 서버나 외부 네트워크로 보내지 않습니다.