문의하기
Case Study : KAIST Lab

카이스트 연구원의
실험 기록 시스템,
기획부터 런칭까지

"세포 배양 연구 프로그램을 만들고 싶어요"
복잡한 연구 데이터를 체계적인 하나의 시스템으로.

The Beginning

연구원님이 찾아왔을 때, 손에는
2장짜리 기획서가 들려 있었습니다.

어느 날 KAIST의 한 연구원이 찾아왔습니다. "매일 현미경으로 세포를 관찰하고 기록하는데, 데이터가 너무 파편화되어 있습니다. 우리 연구실만의 시스템이 필요합니다." 열정은 가득했지만, 예산과 일정은 현실적인 제약이 있었습니다.

lightbulb

Key Insight : 기획서대로 가면 무리였습니다

기존 기획안대로라면 개발에만 6개월이 걸릴 프로젝트였습니다. 하지만 주어진 시간은 2.5개월. 우리는 '모든 기능'을 만드는 대신, 연구의 '본질'인 기록과 저장에만 집중하는 전략적 피봇(Pivot)을 제안했습니다.

The Challenge

파편화된 데이터,
찾기 힘든 실험 기록

AS-IS (기존 방식)
  • close Notion, Google Drive, 카톡에 흩어진 데이터
  • close 과거 실험 데이터 검색에 평균 30분 소요
  • close 이미지와 텍스트가 분리되어 문맥 파악 어려움
Our Solution

하나로 통합된
실시간 연구 플랫폼

hub

통합된 웹 시스템 (TO-BE)

실시간 실험 기록부터 클라우드 저장, 검색까지 하나의 흐름으로 연결.

database

하이브리드 DB 구조

정형 데이터(RDBMS)와 비정형 실험노트(NoSQL)의 장점 결합.

bolt

2.5개월 Fast-Track

핵심 기능 우선 개발로 빠른 현장 도입 및 피드백 반영.

Technology Stack

연구 환경에 최적화된 기술 설계

빠른 검색과 대용량 이미지 처리를 위해 정교하게 설계된 하이브리드 아키텍처를 도입했습니다.

schema

RDBMS + NoSQL

정형화된 실험 메타데이터는 RDBMS로 관리하고, 다양한 실험 노트는 NoSQL로 유연하게 저장하여 확장성을 확보했습니다.

cloud_sync

Cloud Imaging

TB 단위의 고해상도 세포 이미지를 클라우드 스토리지로 직행시키고, 썸네일 자동 생성으로 로딩 속도를 최적화했습니다.

edit_note

Markdown Editor

개발자 출신 연구원들의 습관을 고려해 마크다운 에디터를 직접 구현, 텍스트와 이미지를 하나의 흐름으로 작성하게 했습니다.

연구 노트 시스템
Process & Trust

불확실한 요구사항을 확실한 결과물로

01

Fast-Track Agile

매주 피드백을 반영하여 즉각적으로 수정하는 애자일 프로세스를 적용했습니다.

02

13 Years Expertise

100개 이상의 프로젝트를 완수한 노하우로 추상적인 니즈를 구체적인 기능으로 전환했습니다.

Week 1-2

요구사항 분석 및 핵심 기능 정의

search_check
32개
초기 요구사항
arrow_forward
filter_alt
본질 분석
arrow_forward
8개
핵심 기능 도출
  • check_circle 연구원 3명 개별 인터뷰 및 현재 워크플로우 분석
  • check_circle 기능 우선순위 매트릭스 작성
  • "처음엔 막연했던 요구사항을 핵심 8개로 정리해주셔서 속이 시원합니다."
Week 3-6

프로토타입 개발 및 UI 검증

devices
design_services
UI 초안
5회
피드백 반영
verified
최종 확정
  • check_circle 연구원 3명과 매주 주간 리뷰 진행
  • check_circle 실제 실험 데이터로 UI 테스트 및 마크다운 에디터 3차 개선
  • "연구원들이 직접 써보고 불편한 점을 즉시 수정하니 만족도가 높습니다."
Week 7-9

핵심 로직 구현 및 데이터 연동

database
1,200장
이미지 처리 테스트
3sec
검색 속도 달성
  • check_circle RDBMS + NoSQL 하이브리드 구축 및 클라우드 최적화
  • check_circle 검색 알고리즘 튜닝 (5회 반복 테스트)
  • "TB급 이미지를 이렇게 빠르게 찾는 검색 엔진은 처음입니다."
Week 10

시스템 런칭 및 인수인계

rocket_launch
school
사용자 교육 2회
menu_book
매뉴얼 20p 제공
  • check_circle 1:1 온보딩 세션 진행 및 상세 매뉴얼 배포
  • check_circle 1개월 무상 유지보수 및 안정화 지원 약속
  • "시스템 사용법부터 문제 해결까지 완벽하게 전수받았습니다."
What We Built

완성된 시스템

2.5개월 동안 연구원들과 함께 만들어낸 실제 결과물입니다. 이 시스템은 현재 KAIST 연구실에서 매일 사용되고 있습니다.

연구 대시보드

"아침에 연구실 오면 제일 먼저 이 화면을 봅니다." 연구원들이 매일 사용하는 메인 화면입니다. 어제 진행된 실험, 오늘 해야 할 기록, 팀원들의 활동이 한눈에 들어옵니다.

  • check_circle 진행 중인 실험을 놓치지 않도록 실시간으로 표시
  • check_circle "누가 언제 무엇을 했는지" 팀 활동 로그
  • check_circle 장시간 관찰하는 연구원을 위한 다크모드
세포 관리 대시보드
슬래시 커맨드 (/) 입력 시
  • science
    /cell
    active 세포 검색/가져오기
  • add_circle
    /cell add
    새 세포 추가
  • inventory_2
    /stock
    재고 검색/가져오기
  • description
    /note
    다른 날짜 노트 링크
  • checklist
    /todo
    할 일 추가
실행 결과 미리보기
science /cell 실행 결과
H9-P49-mDA-iP6-T09-w1
배양 시간
48h
세포 밀도
85%
pH
7.2
온도
37°C
Treatment History
Day 0: CHIR → Day 1: IWP2 → Day 6: Passage

실험 일지 에디터

/를 눌러 나오는 슬래시 커맨드를 연구 기록에 맞게 커스텀했습니다. /cell, /stock, /note 등 연구에 필요한 데이터를 즉시 불러올 수 있어요.

Cell ID를 입력하면 자동으로 파란색 링크가 생성되어, 클릭 한 번으로 해당 세포의 전체 히스토리를 확인할 수 있습니다.

"매번 엑셀에서 세포 정보 찾아서 복붙하던 게 이젠 /cell 한 번이면 끝나요. 처음에 커맨드 커스텀 요청했는데 진짜 그대로 만들어주셔서 놀랐습니다." - 연구원 K

이미지 관리

"예전엔 구글 드라이브 폴더를 30분씩 뒤졌어요." TB급 고해상도 이미지를 날짜, 실험군, 키워드로 3초 안에 찾습니다.

"검색 속도가 이렇게 중요한 줄 몰랐습니다. 이제 과거 실험 데이터 찾는 게 스트레스가 아니에요." - 연구원 L

이미지 관리 1 Specimen A-01
이미지 관리 2 Specimen A-02
이미지 관리 3 Specimen B-01
add_a_photo Upload New
Project Impact

실제로 바뀐 것들

"이제 연구에만 집중할 수 있어요." 시스템을 도입한 후 연구실에서 일어난 변화입니다.

2.5Months
런칭 기간
예상 6개월 → 실제 2.5개월
30분
검색 시간 단축
30분 → 3초
3명
매일 사용
연구원 전원 활용 중

아이디어는 있는데
어디서부터 시작해야 할지 모르겠다면

당신의 아이디어가 실현 가능한 소프트웨어가 되도록,
기획부터 개발까지 가장 효율적인 로드맵을 제안해 드립니다.

무료 상담 신청 arrow_forward

© 2024 FLOWSOFT. All rights reserved.

Privacy Terms