디지털 트윈은 연구 데이터의 양과 다양성 증가에 대한 잠재적 해결책을 제공합니다: 연구

2023년 1월 11일 - 2023년 1월 11일 14:01 GMT에 최종 업데이트되었습니다.

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이 논문은 만하임 응용과학 대학의 질량 분석 및 광학 분광학 센터(CeMOS) 연구원들이 집필한 것입니다. 연구원들은 자신의 연구소에서 문제가 발생한 후 데이터 관리에 대한 새로운 접근 방식의 필요성을 확인했습니다.

CeMOS 연구소에서는 약 80명의 학제간 과학 직원이 다양한 하드웨어와 소프트웨어를 사용하여 생명공학 및 기타 분야 작업의 일환으로 데이터를 수집하고 처리합니다. 논문에 따르면 기술의 폭은 "전체적인 데이터 통합을 달성하는 데 중요한 과제를 제기하고 있습니다."

연구원들은 의료 조직 절편에서 생화학 물질의 신속한 이미징을 위한 중적외선 스캐너를 포함한 실험 장비와 질량 분석기, 현미경, 세포 이미저와 같은 맞춤화가 불가능한 장비를 개발합니다. 기술의 폭과 모든 결과를 신뢰할 수 있는 연구 데이터 관리 시스템에 통합해야 하는 필요성이 이 과제의 핵심입니다.

이상적으로, 정보는 데이터 수명주기 전반에 걸쳐 연구자에게 가치를 보존하는 FAIR(Foundable, Accessible, Interoperable, Reusable) 데이터 관리 접근 방식으로 처리됩니다. CeMOS 팀 구성원은 이러한 목표를 달성하기 위한 방법으로 디지털 트윈을 식별했습니다.

디지털 트윈은 실제 물리적 제품과 프로세스를 디지털로 표현한 것입니다. 연구 데이터 관리의 맥락에서 연구원들은 디지털 트윈을 "양방향 통신 스트림을 통해 물리적 트윈이라고도 하는 물리적 장치를 디지털 세계로 미러링하므로 안전한 데이터 소스"로 봅니다.

연구진에 따르면 디지털 트윈은 연구 데이터의 “중앙 관리에 완벽하게 적합한 구현 기술”이며 기존의 분산적이고 수동적인 접근 방식과 그 단점에서 벗어날 수 있습니다.

연구진은 "표시된 방식으로 연구 데이터를 처리함으로써 불일치, 접근성 문제, 데이터 손실 등이 더 이상 문제가 되지 않으며 연구의 지속 가능성을 높일 수 있는 길을 열었습니다."라고 썼습니다. "실험 지식의 재사용 가능성조차도 여전히 검사되고 라벨이 잘 지정된 데이터를 사용할 수 있는 경우 어렵고 에너지를 소비하는 실험 설정을 재현할 필요성을 해소할 수 있습니다."

그러나 연구자들이 논문에서 지적한 것처럼 데이터 관리 시스템을 완전히 활용하려면 대량의 데이터를 수집해야 하므로 주요 연구 기관으로만 사용이 제한됩니다. 필요한 양의 데이터를 생성하는 연구 현장에서는 이 접근 방식을 채택하기 위해 "측정 장치 및 실험 설정의 통합에 관한 많은 작업"을 수행해야 합니다.

출처: 센서2023,23 (1), 468; doi: 10.3390/s23010468 “지능형 디지털 트윈을 활용한 측정 장치 통합으로 신뢰할 수 있는 연구 데이터 관리 구축”저자: Joel Lehmann, et al.

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