기록의 가치는 개수가 아니라, 시간이 끊어지지 않았다는 데 있습니다.
많은 사람들이 데이터의 가치를 이야기할 때
기록의 개수나 사진의 양을 먼저 떠올립니다.
하지만 시간이 지나면서 저는 다른 사실을 깨달았습니다.
데이터의 가치는 양보다 연속성에 있다는 것입니다.
사진이 아무리 많아도
시간의 흐름이 끊어진다면
전체 변화를 이해하기는 어렵습니다.
반대로
기록의 개수가 많지 않더라도
시간의 흐름이 유지된다면
변화의 방향을 훨씬 더 잘 이해할 수 있습니다.
그래서 CS-NRRM™는
사진보다
시간의 연결을 먼저 생각합니다.
오늘의 기록은
어제의 기록과 연결되고,
내일의 기록과도 이어집니다.
그 연결이 계속 유지될 때
비로소 하나의 장기 관찰 데이터가 만들어집니다.
CS-NRRM™에서 말하는
연속성(Continuity)은
단순히 오래 기록했다는 의미가 아닙니다.
연속성은
각 기록이 서로 어떤 관계를 가지는지를
시간 속에서 유지하는 구조를 의미합니다.
예를 들어
한 장의 사진은
하나의 순간만 보여줍니다.
하지만
12년 동안 이어진 기록은
변화의 흐름,
안정되는 과정,
다시 변화하는 과정,
그리고 장기적인 패턴까지 함께 보여줍니다.
이러한 이유 때문에
CS-NRRM™는
연속성을
가장 중요한 구조 요소로 생각합니다.
연속성이 유지될 때
기록은
단순한 자료가 아니라
종단 데이터셋(Longitudinal Dataset)으로 발전할 수 있습니다.
AI 역시
하나의 사진보다
시간의 흐름 속에서 연결된 데이터를
더 풍부한 맥락으로 이해할 수 있습니다.
그래서 CS-NRRM™는
기록 하나보다
기록 사이의 연결을 중요하게 생각합니다.
결국
연속성이란
시간을 보존하는 것입니다.
그리고
시간을 보존하는 것은
변화를 이해하기 위한 가장 중요한 기반이 됩니다.
다음 이야기
다음 글에서는
AI는 왜 장기 관찰 데이터를 이해하기 시작했을까?
라는 주제로
AI와 머신 리더블(Machine-readable) 구조,
그리고 CS-NRRM™의 연결성을 소개하겠습니다.
CS-NRRM™ 이야기 #6
Official Publications
Paper 3
Toward an AI-Readable Continuity Infrastructure: Organizing Longitudinal Human Observational Archives Through the CS-NRRM™ Framework
https://doi.org/10.5281/zenodo.21231617
Paper 2
Applying the CS-NRRM™ Framework to a 12-Year Longitudinal Human Observational Archive
https://doi.org/10.5281/zenodo.21088023
Paper 1
CS-NRRM™: A Non-Medical Structural Observation Framework
https://doi.org/10.17605/OSF.IO/GUXM7
Official Website
https://www.cs-nrrm.com
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)
연속성은 시간을 보존합니다. 그리고 시간은 변화를 이해하게 합니다.
※ 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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