미래형 연구소: 자동화, 지속 가능성, 네트워크 지능의 균형

'다크 랩'은 이미 실현 가능한 현실일까요? 아니면 모든 장비가 자동화되어 불을 켜지 않고도 운영되는 미래의 실험실을 보려면 아직 더 기다려야 할까요?

분쇄기, 체 진동기, 저울, 원소 분석기가 서로 직접 데이터를 주고받으며 자동으로 연동되는 미래형 실험실은 더 이상 먼 미래의 이야기가 아닙니다. 인공지능(AI), 로보틱스, 디지털 네트워킹, 그리고 지속 가능한 인프라와 같은 신기술들이 연구가 수행되는 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 사람의 개입이 거의 필요 없다면 우리는 실험실의 조명을 꺼둘 수 있을 것이며, 이는 자동차 산업의 ‘다크 팩토리’에 빗대어 ' 다크 랩'이라 부를 수 있습니다.

분석가 입장에서 단순히 관리 감독 역할만 수행하고 점점 드물어지는 장비 유지보수 작업만 하는 것이 꿈일지 악몽일지는 모르겠지만, 이러한 목표를 향한 흐름은 이미 정해져 있습니다. 실험실에도 자동화 바람이 불면서 이를 실현하기 위한 많은 구성 요소들이 이미 시중에 나와 있거나 개발 중입니다. 퍼즐 조각이 하나씩 맞춰지듯 기술이 통합되면서, 마침내 샘플 접수부터 보고서 작성 및 평가에 이르는 전 과정의 자동화가 가능해질 것입니다. 물론 이러한 발전에는 투자가 필요하며, 초기 투자는 실험실에서 가장 시간이 많이 걸리고 빈번하게 수행되는 절차들에 우선적으로 집중될 것입니다. 비용 절감에 대한 압박이 가장 큰 분야이기 때문입니다. 틈새 기술들은 이러한 선행 개발의 혜택을 입어 그 뒤를 따르게 될 것입니다.

그렇다면 '다크 랩'으로 나아가기 위해 구체적으로 어떤 단계가 필요하며, 현재 어떤 기술들이 개발되고 있을까요?

실험실 자동화는 더 이상 공상과학 속 이야기가 아닌 현실이 되었습니다. 로봇 팔, 센서, 지능형 파이펫 장비들이 점점 더 많은 업무를 맡고 있습니다. 그리고 미래의 모든 개발 주제 중 단연 돋보이는 신기술은 바로 인공지능의 활용입니다. AI의 도움을 받아 데이터를 평가하면 실험을 더 빠르고 정밀하게, 그리고 재현성 있게 수행할 수 있습니다.

챗GPT나 유럽의 미스트랄 르챗(Mistral LeChat)과 같은 거대언어모델(LLM)이 등장하고 누구나 쉽게 사용할 수 있게 되면서, 모든 분석 장비에 AI가 도입되는 것은 이제 시간문제입니다. 아직 많은 기술이 초기 개발 단계에 있지만, 특정 측정 시퀀스의 생성과 최적화, 통계 처리, 그리고 크로마토그램이나 질량 스펙트럼의 평가 속도가 획기적으로 빨라질 것은 이미 자명한 사실입니다. 앞으로 이러한 기능을 탑재하지 않는 제조사는 시장에서 불리한 위치에 놓이게 될 것입니다. 혹시라도 이를 믿고 학업 중에 분석법 개발에 대한 공부를 소홀히 해도 된다고 생각하는 학생이 있다면 명심하십시오. 기본 원리와 프로세스에 대한 철저한 이해는 여전히 필수입니다!

디지털 연구소, 즉 스마트 랩은 클라우드 기술, 사물인터넷(IoT) 기기, 데이터 플랫폼을 활용하여 전 세계의 실험실을 연결합니다. 중견 기업이 주도하는 이 산업계에서 이는 쉽지 않은 과제였습니다. 오래된 관행을 타파하고, 기존의 프로세스를 원점에서 재검토하며, 새로운 길을 개척해야 했기 때문입니다. 특히 분석 기기 제조사 협회인 Spectaris는 OPC 재단 및 적극적인 회원사들과 협력하여 OPC-LADS 인터페이스 개발을 추진함으로써 이 분야에 크게 기여했습니다. 이 인터페이스는 다른 표준들과 함께 이미 수많은 기기에 적용되고 있으며, 앞으로 적용 범위가 더욱 확대될 것입니다.

우리 회사의 분석 장비들은 이미 오래전부터 기기 간 통신을 수행해 왔습니다. 질량 분석기, 원소 분석기, 그리고 안정 동위원소 분석을 위한 애질런트의 가스 크로마토그래프까지 모든 장비가 소프트웨어적으로 완벽하게 통합되어 있습니다. 덕분에 사용자는 단 하나의 인터페이스만으로 관련된 모든 기능을 제어할 수 있습니다. 바로 이 지점에서 큐브(cube) 플랫폼의 완전한 디지털화와 애질런트와의 오랜 파트너십이 그 진가를 발휘합니다. 이미 수년 전부터 우리 장비의 모든 기능은 자동으로 모니터링되고 있습니다. 유량, 온도, 압력은 물론 데이터베이스 백업이나 분석 시퀀스에 이르기까지, 소프트웨어가 모든 기능을 안정적으로 제어하고 감시합니다.

자동화와 네트워킹에 이어, 미래의 실험실이 갖춰야 할 원소 분석의 또 다른 필수 조건이 있습니다. 바로 환경에 유해한 기술을 지속 가능하면서도 비용 효율적인 방법으로 대체하는 것입니다. 전통적인 분석 기법들도 나름의 장점은 있지만, 유해 폐기물이 발생하고 그 처리에 막대한 비용이 든다면 실험실 입장에서는 대안을 심각하게 고려할 수밖에 없기 때문입니다.

대표적인 예로  단백질 측정을 위한 켈달법을 듀마스 연소법으로 대체하거나, 수질 분석에서 화학적 산소 요구량(COD) 대신 총 유기 탄소(TOC)를 측정하는 방식을 들 수 있습니다.

물론 급격한 현대화 과정이 오랫동안 굳어진 산업 표준이나 관행에 가로막히는 경우도 종종 있습니다. 하지만 현재 DIN, ISO, ASTM과 같은 주요 표준화 기구들은 일상적인 실험실 업무에서 유해 화학물질 사용을 금지하거나, 적어도 검증된 대체 기술을 허용하는 방향으로 규정을 개정하고 있습니다.

결국 자동화 기술과 맞물려 미래의 실험실은 단순히 디지털화되고 고도로 자동화되는 것을 넘어 '친환경(Green)' 실험실로 거듭날 것입니다. 에너지 소비를 최적화하고 폐기물을 최소화하며, 지능적인 장비 관리와 실험실 내 순환 경제를 실현하는 모습으로 말입니다.