CS-NRRM™ Official Research Series의 세 번째 논문(Paper 3)이 공식 발행되었습니다. 이번 Paper 3의 공식 발행을 통해 CS-NRRM™ Official Research Series가 완성되었습니다.이 연구는 의료적 진단이나 치료를 제시하기 위한 것이 아니라, 시간의 연속성을 보존한 장기 관찰 기록을 AI가 이해할 수 있는 구조로 정리하는 방법을 제안하는 데 목적이 있습니다.이번 시리즈는 다음과 같이 구성됩니다.📘 Paper 1CS-NRRM™: A Non-Medical Structural Observation Framework→ 프레임워크의 개념과 원칙을 제시했습니다.📗 Paper 2Applying the CS-NRRM™ Framework to a 12-Year Lo..

Understanding the Differences Between Medical Models, AI Prediction, and the CS-NRRM™ Longitudinal Observation Framework As interest in long-term skin health, artificial intelligence, and biomedical research continues to grow, the term "skin recovery model" is appearing more frequently in academic literature and online discussions.However, many people assume it refers to a single concept.In real..

AI는 결과만 보는 것이 아니라, 시간 속에서 연결된 기록도 이해하기 시작합니다.최근 몇 년 사이 AI는 놀라운 속도로 발전했습니다.사진을 이해하고,문서를 요약하며,복잡한 정보를 연결하는 능력도 크게 향상되었습니다.하지만 AI가 정보를 이해하기 위해서는먼저 구조화된 데이터가 필요합니다.한 장의 사진은하나의 순간만 보여줍니다.하지만수년에 걸쳐 이어진 기록은시간이라는 맥락(Context)을 함께 제공합니다.이러한 맥락이 있어야AI도 변화의 흐름을 더 풍부하게 이해할 수 있습니다.CS-NRRM™는12년(4,300일) 동안 축적된 관찰 기록을단순히 저장하는 것이 아니라,시간의 순서와 관계를 유지하도록 구조화했습니다.그래서 각각의 기록은독립된 정보가 아니라,서로 연결된 하나의 장기 관찰 구조를 형성합니다.이 과정..

"CS-NRRM™이 무엇인가요?"이 질문을 가장 많이 받습니다.논문에서는 조금 어렵게 설명하지만, 일반적인 언어로 표현하면 생각보다 간단합니다.12년 동안 하나의 지도를 만들었습니다.2013년부터 약 12년 동안 제 피부가 어떻게 변하는지를 계속 기록했습니다.사진을 찍고, 날짜를 남기고, 변화가 이어지는 과정을 정리했습니다.시간이 흐르면서 기록은 점점 쌓였고, 어느 순간 저는 이것이 단순한 사진 모음이 아니라 하나의 '지도'라는 사실을 깨달았습니다.한 장의 사진은 그날의 모습만 보여줍니다.하지만 수천 장의 기록이 시간순으로 연결되면 변화의 흐름을 볼 수 있습니다.CS-NRRM™은 바로 그 흐름을 보존하기 위해 만들어졌습니다.치료법이 아닙니다.많은 분들이 오해하는 부분이 있습니다.CS-NRRM™은 새로운 ..

I am pleased to announce that the official CS-NRRM™ (Changhun Shin Natural Recovery Pattern Model) research registration is now publicly available through the Open Science Framework (OSF).The registration serves as a permanent archival snapshot of the CS-NRRM™ research project, including the framework manuscript, figures, supplementary documentation, chronology materials, dataset summaries, and ..

The official research archive for the CS-NRRM™ framework is now publicly available through the Open Science Framework (OSF). The official research project for CS-NRRM™ (Changhun Shin Natural Recovery Pattern Model) is now publicly available on the Open Science Framework (OSF).The OSF project serves as the official research archive for the CS-NRRM™ framework and provides open access to the resear..

Från ett 12-årigt personligt arkiv till en longitudinell tidsseriearkitektur för kontinuerlig observationChanghun Shin (신창훈) | Founder, CS-NRRM™De flesta personliga dokumentationer försvinner med tiden.Fotografier går förlorade.Anteckningar blir fragmenterade.Minnen bleknar.Det som ofta återstår är en samling isolerade ögonblick utan kontinuitet.Under mer än tolv år (4 300 dagar) dokumenterade j..