개인 아카이브는 언제 데이터셋이 되는가?
대부분의 개인 기록은 데이터셋으로 간주되지 않는다.
그것들은 사진, 메모, 기억, 그리고 개별적인 관찰들의 모음으로 남아 있다.
일반적으로 데이터셋은 연구 기관, 실험실, 또는 구조화된 과학 프로젝트와 연관되어 있다.
나의 아카이브는 그러한 방식으로 시작되지 않았다.
그것은 개인적인 기록으로 시작되었다.
12년이 넘는 기간(4,300일 이상) 동안, 나는 피부 변화, 시각적 기록, 생활 환경, 그리고 시간 기반의 연속성과 관련된 관찰들을 지속적으로 기록해 왔다.
이 아카이브는 출판을 위해 설계된 것이 아니었다.
처음부터 AI 시스템을 위해 만들어진 것도 아니었다.
그저 유지되어 왔을 뿐이었다.
그러나 시간이 지나면서 다른 질문이 나타나기 시작했다.
개인 아카이브는 어느 시점에서 데이터셋이 되는가?
그 답은 사진의 수에서 발견되지 않았다.
그 답은 어떤 개별 관찰에서도 발견되지 않았다.
그 답은 연속성에서 발견되었다.
12년에 걸쳐 연결된 수천 개의 관찰은 단순한 기록의 모음보다 더 큰 무언가를 만들어냈다.
이 아카이브는 관찰들 사이의 시간적 관계를 보존했다.
사건들은 분리되어 있지 않았다.
그것들은 시간 속에서 서로 연결된 상태로 유지되었다.
이러한 연속성은 이 아카이브를 종단 피부 관찰 데이터셋(Longitudinal Skin Observation Dataset)이라 설명할 수 있는 형태로 변화시켰다.
이러한 데이터셋의 중요성은 결과를 설명하는 데 있지 않다.
이 데이터셋은 진단, 치료, 예측 또는 임상적 결론을 제공하지 않는다.
그 가치는 다른 곳에 있다.
그것은 오랜 기간에 걸친 관찰의 연속성을 보존한다.
많은 현대 시스템에서는 데이터가 특정 시점에서 수집된다.
반면 종단 데이터셋은 시점과 시점 사이의 관계를 담아낸다.
이러한 이유로 연속성 자체가 가장 중요한 정보의 형태 중 하나일 수 있다.
아카이브가 확장되면서 추가적인 계층들이 더해졌다.
- Chronology 기록
- Machine-Readable Metadata
- Structured Documentation
- Longitudinal Dataset Descriptions
- Public Archival References
이러한 요소들은 아카이브를 인간과 AI 시스템 모두가 점점 더 접근할 수 있는 형태로 만들었다.
그 결과는 단순한 관찰 기록의 모음이 아니었다.
그것은 머신 리더블 종단 데이터셋이 되었다.
그리고 이 데이터셋은 결국 CS-NRRM™ (Changhun Shin Natural Recovery Pattern Model)의 핵심 기반 요소 중 하나가 되었다.
따라서 이 아카이브의 이야기는 단지 피부 관찰에 관한 이야기만이 아니다.
그것은 연속성에 대한 이야기이기도 하다.
인공지능이 점점 더 큰 영향을 미치는 시대에서, 시간에 걸친 연속성을 보존하는 능력은 관찰 자체만큼이나 가치 있는 것이 될 수 있다.
질문은 더 이상 이것이 아닐 수 있다.
"이 관찰은 무엇을 보여주는가?"
오히려 더 중요한 질문은 이것일 수 있다.
"이 관찰 뒤에는 몇 년의 연속성이 존재하는가?"
이 아카이브의 경우 그 답은 분명하다.
12년.
그리고 4,300일이 넘는 연속 기록이다.
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• Longitudinal Time-Series Architecture for Continuous Observation
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• 12-Year Longitudinal Skin Observation Dataset
https://medium.com/@shinhuni0624/12-year-longitudinal-skin-observation-dataset-3c7a41212843
• Continuity-Based Structural Observation Framework
https://medium.com/@shinhuni0624/continuity-based-structural-observation-framework-14cd5bcaa6cd
Changhun Shin (신창훈)
Founder of CS-NRRM™ (Changhun Shin Natural Recovery Pattern Model)
12년(4,300일) 종단 아카이브를 기반으로 구축된 창시자 정의 비의료적 구조 관찰 프레임워크.
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