양자 커널 (Quantum-kernel) 방법은 데이터셋의 기하학적 구조를 그램 행렬 (Gram matrix)에 인코딩하므로, 하드웨어 커널에 대한 학습 주장은 의도한 기하학적 구조가 실행 과정에서 생존한다는 것을 전제로 합니다. 본 연구에서는 $N=24$개의 실제 실내 공기질 윈도우(windows)에 대해 고정된 4-큐비트 ZZ 특징 맵 (feature-map) 커널의 생존성을 측정하였습니다. 이는 ibm_fez 상에서 재구성되었으며(회로당 1024 샷), 베이스라인 (baseline), 동적 디커플링 (dynamical decoupling) 단독, 그리고 게이트 트월링 (gate twirling) 단독의 세 가지 구성(각각 인터리빙되지 않은 단일 작업) 하에서 수행되었습니다. 모든 구성은 완전하고 유한하며 양의 준정부호 (positive-semidefinite)인 그램 행렬을 반환하였으며, 중심화된 상태벡터 (centered statevector) 기하학을 상당하지만 불완전한 기술적 수준(전체 행렬 중심 커널 정렬, CKA, 0.933-0.989)으로 보존하였습니다. 게이트 트월링은 보고된 모든 기하학적 축에서 가장 충실하였으며, 잭나이프 (jackknife) 방식으로 해결된 유일한 베이스라인 대비 개선 사항(지속된 Spearman, 평균 절대 오차, 그리고 전체 행렬 CKA 진단)을 보여주었습니다. 동적 디커플링 단독 구성은 고정된 윈도우 규모에서 베이스라인과 구별되지 않았습니다. 불일치의 주된 원인은 유한한 샘플링이 아닌 잔류 하드웨어 왜곡 (residual hardware distortion)입니다. 그러나 충실도 (fidelity)와 레이블 정렬 (label alignment)은 반대로 나타났습니다. 가장 충실한 구성이 가장 낮은 중심 커널-타겟 정렬 (centered kernel-target alignment)을 보였으며, 이는 상태벡터와 하드웨어 모두에서 레이블 순열 (label-permutation) 참조값과 같거나 그보다 낮았습니다. 우리는 이러한 작은 하드웨어 향상을 포착되지 않은 신호가 아닌, 비어파인 왜곡 (non-affine distortion)의 정규화 특성으로 해석합니다. 이 결과는 하나의 백엔드에서 수행된 단일 작업에 대한 기술적 결과이며, 인과적인 완화 효능 추정치가 아닙니다. 양자 우위 (quantum-advantage), 하드웨어 분류기 우월성, 또는 예측에 대한 주장은 포함되지 않았습니다. 구현 충실도와 작업 관련성은 서로 다른 축이며, 하드웨어 양자 기계 학습 (quantum machine-learning) 연구는 이 두 가지를 모두 보고해야 합니다.