재료 물성 실험 데이터 분석 플랫폼

조성 변경에 따른 인장강도 변화는 과거 실험 데이터에 있지만, 그 데이터는 연구원 PC의 엑셀 수십 개와 장비 원본 파일에 흩어져 있습니다. 필요한 데이터를 찾는 데만 반나절이 걸립니다.

재료 물성 실험 데이터 분석 플랫폼은 흩어진 실험 결과를 한곳에 모아, 조건과 물성의 관계를 그래프와 한국어 설명으로 바로 보여 주는 시스템입니다. 실험 노트를 검색 가능한 자산으로 관리할 수 있습니다.

이 가이드는 플랫폼의 도입 효과, 내부 작동 방식, 도입 전 준비 사항을 정리한 자료입니다.

분석 범위

실험 조건, 측정 물성, 데이터 출처, 분석 기능을 하나의 구조로 정리하면 다음과 같습니다.

자연어 질문 예시

연구원은 다음과 같은 자연어 질문으로 데이터를 조회할 수 있습니다.

"소성 온도와 경도의 상관관계를 산점도로 보여 주세요."

"인장강도 상위 10% 샘플의 공통 조성은 무엇인가요?"

"이 조건에서 벗어난 이상 측정값만 추려 주세요."

"지난 분기 대비 수율이 좋아진 배합 변화는 무엇인가요?"

"목표 물성을 맞추려면 어떤 변수부터 조정해야 하나요?"

내부 작동 방식

가장 중요한 단계는 형식이 제각각인 입력을 하나의 물성 DB로 모으는 작업입니다. 데이터 형태에 따라 입력 경로는 다르지만, 모든 데이터는 같은 DB에 저장됩니다.

도입 전 점검

플랫폼 도입 전에 정리해 두어야 할 5가지 항목입니다.

단위·표기 표준: 같은 물성이 MPa와 kgf로 섞여 있으면 먼저 단위를 통일합니다.

조건 컬럼 정의: 조성, 온도, 시간 중 무엇을 변수로 볼지 미리 합의합니다.

장비 파일 샘플: 분석 대상 장비마다 원본 파일을 1~2개씩 준비합니다.

이상값 기준: 측정 오류와 실제 특이점을 구분하는 규칙을 정합니다.

접근 권한: 누가 어떤 과제의 데이터를 볼 수 있는지 정합니다.

데이터 축적 효과

실험 데이터는 과제가 진행될수록 계속 늘어납니다. 새 배치 결과가 같은 스키마로 들어오면 상관 분석과 최적 조건 분석이 더 정밀해지고, 이전에는 보이지 않던 조건과 물성의 관계가 드러납니다.

몇 달이 지나면 지금까지 시도한 모든 조성과 결과를 한 번에 검색할 수 있습니다. 신규 연구원이 같은 실험을 반복하는 일이 줄고, 과제 보고서의 근거 데이터를 찾는 시간도 짧아진다고 알려져 있습니다.

자주 묻는 질문

엑셀 파일이 수십 개로 흩어져 있어도 적용할 수 있나요?

적용할 수 있습니다. 엑셀 파일이 흩어져 있는 상태가 가장 흔한 시작 상황입니다. 파일명과 시트 구조가 제각각이어도 LLM이 컬럼 의미를 추론해 공통 스키마로 맞추고, 담당자는 매핑이 맞는지만 확인합니다.

통계 전문가가 없어도 활용할 수 있나요?

상관, 분포, 이상값 같은 기본 분석은 자연어 질문으로 결과를 얻을 수 있습니다. 다만 인과 해석과 실험 설계 판단은 연구원이 직접 하는 것이 좋습니다.

장비가 바뀌면 시스템을 다시 구축해야 하나요?

새 장비용 파서만 추가하면 됩니다. 통합 DB와 분석 계층은 그대로 재사용합니다.

시작 범위

사내에서 직접 시작하는 경우 과제 1건의 엑셀 파일을 모아 공통 스키마로 맞추는 작업부터 진행할 수 있습니다.