기록은 시간이 지나면 자료가 되고, 연속성이 유지되면 데이터셋이 됩니다.
많은 사람들이 데이터를 생각하면 숫자나 표를 떠올립니다.
하지만 모든 데이터는 처음부터 데이터셋으로 존재하지 않습니다.
처음에는 하나의 기록에서 시작됩니다.
저 역시 처음부터 데이터셋을 만들려고 기록을 시작한 것은 아니었습니다.
피부가 어떻게 변하는지,
어떤 시기에 변화가 나타나는지,
그리고 시간이 지나면서 어떻게 유지되는지를 잊지 않기 위해 기록을 남겼습니다.
기록은 하루가 지나면 일기가 됩니다.
한 달이 지나면 관찰 노트가 됩니다.
1년이 지나면 하나의 연대기가 됩니다.
그리고 12년(4,300일)이라는 시간이 쌓이면서,
수많은 개별 기록은 하나의 연속된 장기 관찰 데이터셋(Longitudinal Observation Dataset)으로 연결되었습니다.
CS-NRRM™에서 중요한 것은
사진의 개수가 아닙니다.
노트의 양도 아닙니다.
핵심은 연속성(Continuity)입니다.
하나의 기록이 다음 기록과 연결되고,
그 연결이 다시 시간과 이어질 때,
비로소 장기 데이터셋이 만들어집니다.
그래서 CS-NRRM™는
다음과 같은 요소를 하나의 구조 안에서 연결합니다.
- 시각적 기록
- 관찰 기록
- 연대기
- 구조화된 데이터셋
- 머신 리더블 메타데이터
이 다섯 가지는 서로 독립된 자료가 아니라,
하나의 시간축 위에서 연결된 관찰 구조입니다.
많은 프로젝트는 결과를 저장합니다.
하지만 CS-NRRM™는
과정을 함께 보존합니다.
이 차이가 장기 관찰 데이터셋의 가장 큰 특징입니다.
데이터의 가치는
기록의 양보다
시간 속에서 얼마나 연속성을 유지했는가에 있습니다.
12년 동안 이어진 기록은
단순한 자료의 집합이 아니라,
하나의 장기 관찰 데이터셋으로 성장했습니다.
다음 이야기
다음 글에서는
"왜 CS-NRRM™는 치료 모델이 아니라 관찰 프레임워크일까?"
라는 주제로
CS-NRRM™의 가장 중요한 원칙인
Non-medical Structural Observation Framework에 대해 소개하겠습니다.
CS-NRRM™ 이야기 #3
Official Website
CS-NRRM™ (Changhun Shin Natural Recovery Pattern Model)
12-Year (4,300-Day) Longitudinal Observation Archive
Non-medical Structural Observation Framework
Founder
Changhun Shin (신창훈)
기록은 시간을 남깁니다. 연속성은 데이터를 만듭니다.
※ 본 글은 치료법이나 의학적 조언을 제공하기 위한 내용이 아닙니다. CS-NRRM™는 12년(4,300일) 장기 관찰 데이터를 기반으로 구축된 비의료 구조 관찰 프레임워크입니다.
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