암시적으로 정의된 매니폴드 (Manifold) 상에서의 균등 샘플링 (Uniform sampling)은 모션 플래닝 (Motion planning), 제약 조건이 있는 시뮬레이션 (Constrained simulation), 그리고 확률적 머신러닝 (Probabilistic machine learning)의 핵심적인 기본 요소입니다. MASEM은 엔트로피 극대화 재샘플링 (Entropy-maximizing resampling)을 통해 이 문제를 해결하지만, 해당 재샘플링 가중치는 국소적 k-최근접 이웃 (k-nearest-neighbour) 밀도 추정치에 의존하며, 이 오차는 공격적인 재샘플링 온도 (Resampling temperatures)에 의해 증폭될 수 있습니다. 본 연구에서는 주변의 MASEM 구조를 변경하지 않고도 다항식 극대화 모멘트 추정기 (Polynomial-maximization moment estimator)가 플러그인 밀도 규칙 (Plug-in density rule)을 대체할 수 있는지 질문합니다. 제안된 PMM-MASEM 모듈은 중첩된 k-최근접 이웃 반경으로부터 쉘 간격 (Shell spacings)을 계산하고, 이들의 표준화된 누적 모멘트 (Standardized cumulants)를 추정하며, 간격 분포가 평탄한 Exp(1) 영역에서 벗어날 때만 게이트형 PMM2/PMM3 추정기를 사용합니다. 그렇지 않은 경우에는 플러그인/최대 가능도 추정 (MLE) 규칙으로 되돌아갑니다 (Fallback). 이러한 폴백은 필수적입니다. 평탄한 균질 매니폴드 (Flat homogeneous manifold) 상에서 플러그인 추정기는 이미 MLE이므로, PMM이 이를 능가해서는 안 되기 때문입니다. 국소적 Known-DGP 몬테카를로 (Monte Carlo) 실험을 통해 이 게이트의 유효성을 확인했습니다. 선택기는 평탄한 Exp(1) 간격에서는 MLE를 반환하며, 비대칭 감마 (Asymmetric gamma) 및 경계 간격 (Boundary-spacing) 영역에서는 밀도 MSE를 22~36% 감소시킵니다. 증거가 일관되게 긍정적인 것은 아닙니다. PMM3는 저첨도 (Platykurtic) 균등 간격 법칙을 악화시키며, 경량 재샘플링 프록시 (Resampling-proxy) 실험 결과 7-로브 (Seven-lobes) 커버리지는 개선되었으나 사인 (Sine) 및 스위스 롤 (Swiss-roll) 프록시는 저하되었습니다. 따라서 현재의 증거는 일반적인 MASEM 개선 주장보다는 적용 가능 범위 (Applicability-boundary)에 대한 결과로 뒷받침됩니다.