LIMS(실험실정보관리시스템) 구축이나 운영을 하다 보면 다양한 영어 약어를 접하게 됩니다. 처음에는 복잡하게 느껴질 수 있지만, 하나씩 익혀두면 시스템 이해도도 올라가고 실무에도 큰 도움이 됩니다.여기서는 실험실 관련 업무에서 자주 사용되는 약어들을 분야별로 정리해봤습니다.1. 실험실 및 시스템 관련 약어이 항목은 LIMS와 직접적으로 연관되거나, 함께 통합 운영되는 시스템들을 의미합니다.실험실 내에서 데이터, 문서, 시약, 환경 등을 관리할 때 자주 언급됩니다.약어영문 명칭한글 설명LIMSLaboratory Information Management System실험실 정보 관리 시스템ELNElectronic Laboratory Notebook전자 실험 노트SDMSScientific Data Manage..

LIMS(Laboratory Information Management System)를 도입하거나 교체하려는 기업들이 많아지고 있습니다. 그러나 많은 프로젝트에서 간과되는 가장 중요한 단계가 있습니다. 바로 요구사항 정의입니다. 시스템 도입에 있어 요구사항 정의는 단순한 준비 작업이 아닌, 프로젝트 전체의 방향성과 품질을 좌우하는 핵심 전략이라 할 수 있습니다.​요구사항을 정의하는 것은 시스템의 출발점이자 기준점입니다.요구사항은 단순히 원하는 기능의 나열이 아닙니다. 왜 이 시스템을 도입하려는가, 어떤 문제를 해결하고자 하는가, 어떤 데이터를 어떻게 관리하고 싶은가 등 시스템의 목적과 용도에 부합하는 방향성으로 작성되어야 합니다. 이 방향성이 모호할 경우, 시스템은 본래의 목적을 달성하지 못한 채 ‘형식적..

Xybion은 2025년 초, LIMS 제품군의 최신 마이너 버전인 Xybion LIMS 10.2.1을 공식 릴리스하였다. 이번 릴리스는 사용자 인터페이스 향상, 구성 도구의 사용성 개선, 웹 플러그인 안정성 강화 등 실제 현장에서의 요구사항을 반영하여 개발된 기능들이 대거 포함되어 있다. 또한 이전 버전인 10.1 및 10.2에서 도입된 핵심 기능들이 10.2.1 버전에서 더욱 안정화되며, 고객의 실험실 디지털 전환을 위한 기반이 한층 견고해졌다.아래는 Xybion LIMS 10.1부터 10.2.1까지의 주요 변경 사항이다.10.1 버전 주요 변경 사항보안 로그 기능 강화시스템 내 보안 이벤트 감지 및 기록 기능 강화보안 로그 항목이 로그 시스템에 추가됨파일 업로드 필터 기본값 변경BLOB 업로드 시 ..

NLP (Natural Language Processing)란?사람의 언어(자연어)를 컴퓨터가 이해하고 해석하고 생성할 수 있도록 하는 기술입니다.쉽게 말해, 컴퓨터가 사람의 말이나 글을 알아듣고, 요약하거나 대답하는 기술을 말합니다. LIMS 시스템에서 NLP는 다양한 방식으로 활용되고 있습니다. 예를 들어, 실험 보고서의 텍스트를 AI가 자동으로 요약해주거나, SOP 문서에서 핵심 문장만을 추출해 실험 절차를 보다 쉽게 파악할 수 있도록 지원합니다. 또한, 실험자가 남긴 음성 메모를 실시간으로 텍스트로 변환하여 기록으로 남길 수 있으며, AI 기반 챗봇은 실험 이력에 대한 질문에 자연어로 응답함으로써 사용자의 정보 접근성을 높이고 업무 효율을 향상시킵니다. 여기서는 AI 분야에서 적용되는 NLP 기술..

최근 SAP가 AI를 본격적으로 도입하면서 유럽 시가총액 1위 자리에 올라섰다는 소식이 전해졌습니다. 전통적인 ERP의 상징이던 SAP가 AI 기반의 지능형 플랫폼으로 진화하겠다는 전략을 명확히 하면서, 글로벌 IT 산업은 다시 한 번 AI 중심의 기술 재편 국면에 접어들고 있습니다. 이러한 변화는 ERP에만 국한되지 않고 있습니다.연구개발(R&D), 제조품질, 실험실 운영과 같은 현장의 정보 시스템에도 AI 기술이 빠르게 확산되고 있으며, 그 중심에 있는 시스템이 바로 **LIMS(Laboratory Information Management System)**입니다.LIMS는 실험실의 데이터, 장비, 인력, 품질기록 등을 통합 관리하는 핵심 시스템으로, AI 기술과 결합될 경우 단순한 기록과 추적을 넘어..

LIMS에 대해 현실적으로 얼마 정도의 비용을 예상해야 합니까? 그리고 고려해야 할 중요한 요소는 무엇입니까?실험실에서 실험실 정보 관리 시스템(LIMS)에 대해 생각하기 시작하면 흔히 묻는 질문은 '비용이 얼마나 들까?'입니다. 추정치를 내리려면 소프트웨어 라이선스 비용, 실험실의 특정 요구 사항에 맞게 조정하는 비용, 향후 지원 비용 등 세 가지 요소를 고려하는 것이 중요합니다. 이 세 가지 요소가 합쳐져 ​​LIMS의 수명 동안 총 소유 비용(TCO)을 산출합니다.소프트웨어 라이센스 비용 (Software License Costs)두 가지 일반적인 LIMS 라이선싱 모델이 있습니다. 기존 모델은 일회성 수수료로 영구 라이선스를 구매하는 것입니다. 공급업체는 또한 연간 수수료로 지속적인 지원 및 소프..

정확한 환경 및 수질 분석은 공중 보건을 지키고, 생태계를 보호하며, 규제 요건을 충족하는 데 매우 중요합니다. 하지만 실험실은 EPA, ISO 17025, FDA 등의 기관에서 요구하는 엄격한 기준을 지속적으로 준수하는 데 많은 어려움을 겪고 있습니다. 수작업 프로세스나 노후화된 시스템은 비효율, 오류, 그리고 비준수 위험을 초래하기 쉽습니다.LIMS(Laboratory Information Management System, 실험실 정보관리시스템)는 이러한 문제를 해결할 수 있는 혁신적인 도구로 자리잡고 있습니다. LIMS는 업무 흐름을 간소화하고, 데이터의 무결성을 확보하며, 규제 준수를 더욱 쉽게 만들어줍니다. 이 글에서는 Xybion LIMS와 같은 LIMS 솔루션이 환경 및 수질 시험실에서 어떻..

최근 실험실에서 도입되는 장비 소프트웨어는 대부분 Audit Trail 기능을 기본적으로 제공하고, 사용자 계정을 구분해 권한별 접근을 설정할 수 있도록 되어 있습니다. 그래서 많은 실험실에서는 "이 장비는 Audit Trail을 지원하고, 각자 개인 계정으로 로그인하니까 데이터 완전성 요건은 충족되었다"고 이야기하곤 합니다.하지만, 정말 이것만으로 충분할까요?​데이터 완전성(Data Integrity)은 단순히 소프트웨어 기능만으로 보장되는 개념이 아닙니다. 컴퓨터 시스템 밸리데이션(Computer System Validation, CSV)의 관점에서 보면, 평가 대상은 장비 소프트웨어 하나가 아니라, 그 소프트웨어가 설치되어 동작하는 전체 컴퓨터 시스템입니다. 즉, 하드웨어, 운영체제(OS), 응용 ..

LIMS를 클라우드로 옮기는 것은 실험실의 새로운 트렌드입니다. 하지만 클라우드로 옮기는 것의 이점은 무엇일까요?클라우드 컴퓨팅은 모든 산업에 침투했으며, 연구 및 개발(R&D) 부문도 예외는 아닙니다. 디지털 혁명은 글로벌 활동의 속도를 높였고, 따라서 모든 실험실에 프로세스를 자동화하라는 압력이 가해졌습니다. 또한 실험실에서 더 많은 데이터를 수집함에 따라 워크플로우 복잡성을 줄이는 시스템에 대한 필요성이 커지고 있습니다. 클라우드 호스팅 실험실 정보 관리 시스템(LIMS)은 현대 실험실이 비용을 절감하고 경쟁력을 유지하면서 운영 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다.  1. IT 비용 절감전통적으로 LIMS와 같은 정보학은 온프레미스 아키텍처에 호스팅되었지만, 기술의 발전으로 인해 기존 방식은 비효율..

Xybion Manufacturing (제조) LIMS는 제조 산업을 위해 특별히 설계되었습니다. Xybion Manufacturing LIMS는 원자재, 중간재 및 최종 제품의 샘플을 관리 및 추적하여 제조 흐름 전반에 걸쳐 품질을 향상시키고, 이를 관련 제품 및 배치와 신속하게 연관시킬 수 있도록 합니다. Xybion Manufacturing LIMS는 샘플 테스트를 자동화하고 제어하고, 데이터 결과를 기록하여 제품이 품질 기준을 충족하도록 보장합니다.특히 규제 대상 제조업체는 CAPA, 역량 및 안정성과 같은 내장된 품질 관리 모듈을 높이 평가할 것입니다. 이러한 모듈은 FDA 21 CFR Part 11, ISO 17025, cGxP 등의 표준을 손쉽게 준수하는 데 도움이 됩니다.ISO9001 인증..