The biotechnology industry has been growing rapidly due to the introduction of technology of molecular leveled approach to organisms. As a result of this approach, we have a draft of the human genome map that is expected to influence various other changes in the biotechnology industry. From this point of view, biotechnology laboratories, as the foundation of the biotechnology industry, need more collaboration with other related fields such as chemical engineering, electronic engineering, and mathematics. In order to fulfill more complicated requirements, research workers are supported by LIMS, which has the role of integration with total environment in laboratory, clearance of sample tracking, and monitoring of various kinds of experimental instruments. Successful implementation of LIMS makes it possible to contribute to the improvement of the effectiveness of the laboratory environment by transforming it from a labor-intensive laboratory into a knowledge-based laboratory.
However, today's biotechnology industry faces the threat of the stagnation in spite of constant investment. Our research tried to seek a solution to this problem from a knowledge management perspective among the various factors. Knowledge management, which has the works of retrieval, storage, transformation, and presentation of knowledge, could be one of the keys to solving current problems in biotechnology laboratories.
As a first step of transforming a laboratory into a 'knowledge-based' environment, we discuss the LIMS as a role of knowledge source provider. This paper shows the possibility of knowledge creation from experiment data sets and stored in LIMS, and presents a conceptual model for it.
2000년 7월 인간게놈프로젝트(Human Genome Project)의 초안이 완성되면서, Biotechnology 산업에 대하여 많은 관심이 집중되고 있다. Biotechnology산업은 기술집약적, 지식 집약적인 산업 특성을 가지고 있으며, 특히 실험실의 R＆D활동의 중요성이 두드러진다. Biotechnology 연구실은 초기단계에 있는 새로운 분야이며, 관련 지식과 기술의 변화가 급속하고, 대부분의 연구가 실험에 의존하며, 타 분야와의 연계가 빈번하며, 잦은 인력교체로 인한 지식의 생산,전달이 쉽지 않은 특성을 보이고 있으며, 따라서 생산되는 수많은 데이터의 효율적인 처리와 지식의 효과적인 관리가 필요하다.
효율적인 데이터 처리에 관한 연구는 실험실 정보 관리 시스템(Laboratory Information Management System, LIMS)으로 나타났다. LIMS는 연구실 환경에서 전산기술을 바탕으로 주어진 자원의 관리 프로세스의 운용을 위한 시스템이다. 현재의 LIMS는 샘플 추적 혹은 유연한 형태의 워크플로우 제공 등의 기능을 갖추고 기존의 bioinformatics 어플리케이션과 통합되는 양상을 보이고 있다
효과적인 지식관리는 1991년 노나카의 연구로 등장한 지식경영 개념이 적용될 수 있다. 노나카는 지식을 체계적으로 분류하고 이들의 상호관계에 대해 정의를 내림으로서 지식이라는 무형자산이 관리될 수 있음을 역설하였다. 이 같은 관점에서 볼 때 실험실에서 양산되는 지식 또한 체계적인 도출과 관리가 가능하다.
본 연구는 실험실에서 행하여지는 활동들이 지식창출이라는 주된 목표를 가지고 있음에도 불구하고 이를 지원하는 환경이 미비하며, 유사한 주제의 연구 또한 부족하다는 것에서 시작한다. 연구실에서의 지식은 정형화된 지식, 비정형 지식, 내재지, 그리고 잠재지의 형태로 분류되며 이 중 정형화된 지식은 수식화 또는 구조적인 문서화 할 수 있는 지식이다.
LIMS는 실험실내부에서 양산되는 데이터를 처리함에 있어, 연구 프로세스와 세부적으로 몇가지 워크플로우 중심으로 설계가 되어있다. 수치적 데이터를 처리하는 LIMS의 워크플로우를 지식생성을 위한 지원도구로 설계하는 모델을 제안하는 것이 연구의 목표이다. 이를 위해 분류된 지식을 바탕으로 LIMS의 워크플로우를 분석한뒤 이곳에서 생성되는 지식을 파악된 지식과 상호비교 하였다. 생성된 지식을 기반으로 한 워크플로우를 탬플릿 형태로 만든 후, 유사한 형태의 지식은 상기과정없이 신뢰성있는 수준으로 생성될 수 있도록 하였다. 이러한 지식은 지식경영시스템에서 활용된다.
본 연구의 이러한 결과는 정형화된 지식외에 다른 형태의 지식으로 확장하여 보다 그 활용성을 높일 수 있는 시스템을 설계하는데 단초가 될 수 있을 것이라고 기대한다.
