장비 vendor 로그 데이터의 한계와 활용 전략

LC-MS vendor 로그 데이터는 왜 늘 ‘있지만 부족한가’

LC-MS 장비를 켜면 수많은 로그가 자동으로 쌓인다.
압력, 전압, 온도, 진공 상태, 에러 코드까지.
겉으로 보면 predictive maintenance에 딱 맞는 데이터처럼 보인다.

하지만 막상 로그를 열어보면 분석가는 곧 실망하게 된다.
값은 있는데, 맥락이 없다.
변화는 보이는데, 해석 기준이 없다.

예를 들어 펌프 압력 로그를 보자.
시간에 따라 압력이 흔들린다.
그런데 이 흔들림이 정상 범위인지, 위험 신호인지 판단할 기준은 제공되지 않는다.
Vendor는 “이 값은 정상입니다”라고 말하지만,
그 정상은 분석 품질과 연결되지 않은 정상이다.

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Vendor 로그의 첫 번째 한계: 분석 품질과 분리된 데이터

가장 근본적인 문제는,
vendor 로그가 장비 보호 관점에서 설계되었다는 점이다.

이 로그의 목적은 간단하다.

• 장비가 물리적으로 안전한가
• 치명적인 오류가 발생했는가

그래서 로그는 이렇게 묻는다.

• 진공이 임계값 이하로 떨어졌는가
• 전압이 허용 범위를 벗어났는가

하지만 분석가는 전혀 다른 질문을 한다.

• 감도가 왜 떨어졌는가
• CV가 왜 증가했는가
• 이번 데이터가 믿을 만한가

이 두 질문은 서로 교차하지 않는다.
그래서 vendor 로그는 고장 진단에는 쓸 수 있어도, 품질 예측에는 바로 쓰기 어렵다.

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두 번째 한계: 로그의 시간 해상도와 분석 이벤트의 불일치

또 하나의 문제는 시간이다.
Vendor 로그는 보통 일정 주기로 기록된다.
몇 초, 몇 분 단위로 평균값이 저장된다.

하지만 LC-MS 분석에서 중요한 이벤트는
주입 순간, gradient 변화, MS/MS scan 시점처럼
아주 짧은 순간에 일어난다.

이 간극 때문에 이런 일이 생긴다.

• 분석 중 일시적인 spray 불안정
• 특정 compound elution 구간에서의 ion suppression
• MS/MS 시점에서의 transient noise

이런 현상은 로그에는 거의 남지 않는다.
결국 로그는 “대체로 괜찮았다”라고 말하지만,
데이터는 이미 망가져 있다.

 

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세 번째 한계: Vendor 종속성과 블랙박스

Vendor 로그는 대부분 표준화되어 있지 않다.
같은 개념의 지표라도 장비 회사마다 이름도, 계산 방식도 다르다.

심지어 같은 vendor라도
모델 세대가 바뀌면 로그 구조가 달라진다.

더 큰 문제는,
많은 로그 값이 어떻게 계산됐는지 공개되지 않는다는 점이다.
분석가는 숫자를 받지만,
그 숫자가 무엇을 반영하는지는 정확히 알 수 없다.

이런 상태에서는
모델링을 하더라도 설명력이 떨어질 수밖에 없다.
특히 GMP 환경에서는 치명적이다.

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그렇다면 vendor 로그는 쓸모없는가?

그렇지는 않다.
Vendor 로그는 ‘단독으로는 부족하지만, 함께 쓰면 강력해지는 데이터’다.

핵심은 기대치를 바꾸는 것이다.
Vendor 로그로 모든 것을 해결하려 하지 말고,
보조 신호(auxiliary signal)로 활용해야 한다.

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활용 전략 ①: 절대값이 아니라 ‘변화량’을 본다

Vendor 로그의 절대값은 해석하기 어렵다.
대신 변화 패턴은 매우 유용하다.

• PM 직후 대비 압력 fluctuation 증가율
• 최근 N회 분석 대비 vacuum stability 감소
• tuning 결과의 장기 drift

이런 지표는 장비마다 baseline이 달라도 의미를 갖는다.
Predictive maintenance 모델에서도
절대값보다는 drift feature가 훨씬 안정적으로 작동한다.

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활용 전략 ②: QC 데이터와 강제로 연결한다

Vendor 로그의 가치는
분석 품질 데이터와 연결되는 순간 생긴다.

예를 들면 이런 식이다.

• QC peak area가 떨어진 시점 전후의 로그 비교
• system suitability 실패 직전의 pressure pattern
• CV 증가와 source current 변동성의 상관

이 연결을 통해서만
“이 로그 변화가 실제로 분석 품질과 관련 있다”는 근거가 생긴다.

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활용 전략 ③: 로그를 ‘장비 상태 설명 변수’로만 쓴다

Predictive maintenance 모델에서
Vendor 로그를 목표 변수로 삼지 않는다.
대신 설명 변수로만 사용한다.

즉, 모델은 이렇게 질문한다.

“이 장비 상태에서 QC failure 가능성은 얼마나 될까?”

여기서 QC failure는 사람이 정의한 이벤트이고,
Vendor 로그는 그 가능성을 설명하는 여러 신호 중 하나다.

이 접근은 해석 가능성도 높고,
실무 적용도 훨씬 수월하다.

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활용 전략 ④: Vendor 로그를 그대로 쓰지 않는다

실무에서는 로그를 그대로 모델에 넣지 않는다.
대부분 이런 전처리를 거친다.

• noise 제거
• rolling window 통계량 계산
• event 기반 feature 생성

이 과정을 거치면
로그는 단순한 기록에서
장비 상태 요약 지표로 변한다.

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결국 핵심은 ‘누가 주도권을 쥐는가’다

Vendor 로그를 그대로 믿는 순간,
분석가는 vendor의 관점에 종속된다.

하지만 로그를 재해석하고,
QC와 연결하고,
분석 품질 중심으로 재구성하는 순간,
로그는 분석가의 언어가 된다.

Predictive maintenance에서 중요한 것은
더 많은 로그가 아니라,
의미 있는 연결이다.

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정리하자면

LC-MS vendor 로그 데이터는

• 장비 보호에는 최적화되어 있지만
• 분석 품질 예측에는 그대로 쓰기 어렵고
• 블랙박스적이며
• 단독 사용은 위험하다

하지만

• 변화량 중심으로 보고
• QC 데이터와 연결하고
• 설명 변수로 재정의하면
• predictive maintenance의 핵심 재료가 될 수 있다

장비 vendor 로그 데이터의 한계와 활용 전략