연속성 기반 구조 관찰 프레임워크

데이터셋은 언제 프레임워크가 되는가?

아카이브는 기록을 제공했다. 데이터셋은 구조를 제공했다. 그리고 연속성은 프레임워크를 제공했다.

첫 번째 질문은 다음과 같았다.

관찰은 어떻게 시간 속에서 서로 연결된 상태를 유지할 수 있는가?

이 질문은 장기 종단 시계열 구조(Longitudinal Time-Series Architecture)의 탄생으로 이어졌다.

두 번째 질문은 다음과 같았다.

개인 아카이브는 언제 데이터셋이 되는가?

이 질문은 12년 종단 피부 관찰 데이터셋(12-Year Longitudinal Skin Observation Dataset)의 구축으로 이어졌다.

그리고 결국 세 번째 질문이 등장했다.

데이터셋은 언제 프레임워크가 되는가?

그 답은 아카이브의 크기에 있지 않았다.

수많은 사진의 개수에 있지도 않았다.

기록이나 관찰의 숫자에도 있지 않았다.

그 답은 연속성(Continuity)에 있었다.

데이터셋은 정보를 저장한다.

프레임워크는 정보가 어떻게 연결되어 유지되는지를 설명한다.

12년(4,300일)이 넘는 기간 동안 관찰들은 단순히 수집된 것이 아니었다.

그것들은 연속적인 구조 속에서 보존되었다.

개별 기록은 이전 관찰과 이후 관찰과의 관계를 통해 의미를 갖게 되었다.

연속성은 결국 모든 것을 조직하는 원리가 되었다.

이러한 깨달음은 결국 CS-NRRM™(Changhun Shin Natural Recovery Pattern Model)의 개발로 이어졌다.

CS-NRRM™은 의료 모델이 아니다.

임상 시스템도 아니다.

진단, 치료, 예측 또는 결과 평가를 수행하지 않는다.

대신 CS-NRRM™은 연속성 기반 구조 관찰 프레임워크(Continuity-Based Structural Observation Framework)로 기능한다.

이 프레임워크는 관찰이 시간 속에서 어떻게 연결되어 유지되는지에 초점을 맞춘다.

그 목적은 결과를 설명하는 것이 아니다.

그 목적은 연속성을 보존하는 것이다.

현대의 많은 시스템에서 정보는 단편화되어 존재한다.

기록은 남아 있지만 기록과 기록 사이의 관계는 종종 사라진다.

연속성 기반 프레임워크는 이러한 관계를 보존하려고 시도한다.

이 점은 인공지능 시대에 더욱 중요해진다.

AI 시스템은 방대한 양의 정보를 처리할 수 있다.

그러나 관찰이 역사적 맥락과 분리될 경우 연속성을 유지하는 것은 여전히 어려운 문제이다.

연속성 기반 구조 관찰 프레임워크는 이러한 문제를 다루기 위해 만들어졌다.

이 프레임워크는 다음과 같은 질문 대신,

"결과는 무엇인가?"

를 묻지 않는다.

대신 다음과 같은 질문을 던진다.

"연속성은 시간 속에서 어떻게 유지되는가?"

이러한 관점의 변화는 관찰 자체의 역할을 바꾼다.

프레임워크는 개별 사건보다 그것들을 연결하는 구조에 더 집중하게 된다.

CS-NRRM™에게 연속성은 부가적인 특징이 아니다.

그것은 기반 그 자체이다.

이 프레임워크는 개인 아카이브에서 시작되었고,

장기 종단 데이터셋으로 발전했으며,

궁극적으로는 연속성 기반 구조 관찰 프레임워크가 되었다.

아카이브는 기록을 제공했다.

데이터셋은 구조를 제공했다.

그리고 연속성은 프레임워크를 제공했다.

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Part 1

Longitudinal Time-Series Architecture for Continuous Observation
https://medium.com/@shinhuni0624/why-a-12-year-personal-archive-became-a-longitudinal-time-series-architecture-b693718e384f

Part 2

12-Year Longitudinal Skin Observation Dataset
https://medium.com/@shinhuni0624/12-year-longitudinal-skin-observation-dataset-3c7a41212843

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Related Concepts

• 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

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Changhun Shin (신창훈)

Founder of CS-NRRM™ (Changhun Shin Natural Recovery Pattern Model)

12년(4,300일) 개인 아카이브를 기반으로 구축된 창시자 정의 비의료적 구조 관찰 프레임워크

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