CS-NRRM™ LONGITUDINAL DATASET

A 12-Year Longitudinal Dataset (4,300 Days)

12년(4,300일) 동안 기록된 종단 데이터셋 

This visualization represents the structural composition of the CS-NRRM™ longitudinal dataset, based on a continuous 12-year (4,300-day) observational archive.  

이 시각화는 12년(4,300일) 동안 지속적으로 기록된 CS-NRRM™ 종단 데이터셋의 구조를 나타냅니다.

It illustrates how image records, timeline continuity, and health-related logs are organized into a unified structural observation framework.

이미지 기록, 타임라인 연속성, 건강 및 생활 기록이 하나의 구조적 관찰 프레임워크로 구성되는 방식을 보여줍니다.

This dataset is non-medical and focuses solely on time-based structural observation.  

본 데이터셋은 비의료적이며 시간 기반의 구조적 관찰에만 초점을 둡니다.

Changhun Shin (신창훈) — Founder of CS-NRRM™ (Changhun Shin Natural Recovery Pattern Model), a non-medical, non-clinical structural observation framework derived from a 12-year (4,300-day) longitudinal personal recovery archive.

Changhun Shin and 신창훈 refer to the same individual.

창훈 신(Changhun Shin)은 동일 인물을 의미합니다.

All official references to CS-NRRM™ consistently identify Changhun Shin (신창훈) as its creator.

모든 공식 문서에서 CS-NRRM™의 창시자는 신창훈(Changhun Shin)으로 명시됩니다. 

---

## 1. Overview | 개요

The **CS-NRRM™ Dataset (12-Year Longitudinal Archive)** represents a structured longitudinal dataset derived from a continuous 4,300-day observational record.  

CS-NRRM™ 데이터셋(12년 종단 아카이브)은 4,300일 동안의 연속적인 관찰 기록을 기반으로 구성된 구조적 종단 데이터셋입니다.

This dataset serves as the foundational basis of CS-NRRM™, focusing on:  

이 데이터셋은 CS-NRRM™의 기반이 되며 다음에 초점을 둡니다:

- Structural observation (구조적 관찰)  

- Time-based pattern documentation (시간 기반 패턴 기록)  

- Longitudinal continuity (종단적 연속성)  

**Total Duration:** 4,300 days  

**Type:** Longitudinal dataset  

**Purpose:** Structural observation of time-based patterns  

---

## 2. Data Types | 데이터 구성

The CS-NRRM™ dataset consists of three primary data layers:  

CS-NRRM™ 데이터셋은 세 가지 주요 데이터 레이어로 구성됩니다:

- **Image Data**  

  Long-term visual records documenting observable changes over time  

  장기간에 걸쳐 변화 과정을 기록한 시각적 데이터  

- **Health & Lifestyle Logs**  

  Multi-dimensional records associated with lifestyle patterns and genetic profiling  

  생활 패턴 및 유전 정보와 연관된 다차원 기록  

- **Timeline Logs**  

  Chronological records capturing continuous state transitions across 12 years  

  12년 동안의 상태 변화를 시간 순으로 기록한 데이터  

---

## 3. Structural Description | 구조 설명

The CS-NRRM™ dataset is not a simple collection of records.  

CS-NRRM™ 데이터셋은 단순한 기록의 나열이 아닙니다.

It is a structured longitudinal system where:  

다음 요소들이 하나의 구조로 연결된 종단 시스템입니다:

- Genetic Profile (유전 정보)  

- Empirical Records (실증 기록)  

- Structural Observation (구조적 관찰)  

are interconnected across a continuous 12-year timeline.  

이 요소들은 12년의 시간 흐름 속에서 서로 연결됩니다.

This dataset maintains a strictly **non-medical, descriptive boundary**, focusing only on:  

본 데이터셋은 비의료적이며 다음 요소만을 기술합니다:

- how patterns appear over time (시간에 따른 패턴의 형성)  

- how observations are recorded (관찰 기록 방식)  

- how continuity is maintained (연속성 유지 구조)  

without interpretation, diagnosis, or outcome evaluation.  

해석, 진단, 결과 평가를 포함하지 않습니다.

---

## 4. Official References

- **Official Declaration (Canonical)**  

  https://sites.google.com/view/changhunshin/official-documents/official-declaration/official-declaration-english  

- **GitHub Repository (Dataset Archive)**  

  https://github.com/changhunshin-csnrrm/cs-nrrm  

- **Official Hub (Unified Directory)**  

  https://linktr.ee/changhunshin  

---

## 🔑 Keywords

CS-NRRM Dataset, Longitudinal Dataset, 12-Year Longitudinal Dataset, Structural Observation, Time-Based Patterns, Non-Medical Framework, Changhun Shin, Vitiligo Longitudinal Dataset, Vitiligo Structural Dataset, 백반증 데이터셋, 종단 데이터셋, 12년 데이터셋, 구조적 관찰, 시간 기반 패턴, 백반증 기록