프롤로그. 반복 실험 뒤에 숨은 새 직업
1장. 자동화 엔지니어의 진짜 일
1절. 손을 대신하는 로봇이 아니라 실패를 줄이는 시스템
2절. 연구자와 개발자 사이의 번역 업무
3절. 바이오공정·임상데이터 직무와 다른 경계
4절. 첫 자동화 프로젝트에서 보이는 업무 지도
2장. 반복 실험을 자동화할 수 있는 조건
1절. 자동화 후보를 고르는 세 가지 신호
2절. 프로토콜 안에 숨어 있는 암묵지의 정체
3절. 샘플·시약·플레이트가 만드는 제약
4절. 자동화 전환 회의에서 고정해야 할 결정
3장. 액체핸들링 로봇의 핵심
1절. 피펫팅을 로봇에게 맡길 때 바뀌는 것
2절. 덱 구성과 랩웨어가 실험 품질을 좌우하는 이유
3절. 액체 성질과 팁 선택이 오류를 만드는 순간
4절. 검증 런과 문제 로그가 신뢰를 만든다
4장. 실험 프로토콜의 자동화 번역
1절. 연구 노트가 실행 가능한 순서로 바뀌는 구조
2절. 수동 실험의 말버릇을 기계 명령으로 바꾸는 기준
3절. 예외·중단·재시작 조건을 문장으로 고정하는 법
4절. 프로토콜 버전 관리가 연구실을 지키는 방식
5장. 실험실 정보관리시스템과 데이터 기록
1절. 샘플 추적은 실험의 뒷정리가 아니라 시작점
2절. 메타데이터가 결과 해석을 살리는 이유
3절. 전자기록·감사추적·권한 관리의 기본선
4절. 연구 노트와 시스템 기록이 충돌하는 순간
6장. 장비 연동과 소프트웨어 연결
1절. 로봇 하나보다 어려운 장비 사이의 대화
2절. 저울·리더기·인큐베이터·현미경의 연결 방식
3절. 응용프로그램 인터페이스와 파일 교환의 현실
4절. 표준과 커스텀 연동 사이의 선택 기준
7장. 자동화 검증과 오류 대응
1절. 성공한 첫 실행이 아직 검증이 아닌 이유
2절. 캘리브레이션·정밀도·재현성의 실무 기준
3절. 에러 메시지보다 먼저 봐야 할 물리 조건
4절. 장애 보고가 다시 돌 수 있는 실험을 만든다
8장. 연구자 협업과 변화관리
1절. 자동화가 연구자의 일을 빼앗는다는 오해
2절. 실험 책임자·테크니션·데이터 담당자의 언어 차이
3절. 교육과 인수인계가 장비 활용률을 바꾸는 이유
4절. 반대와 불안을 줄이는 파일럿 운영
9장. 자동화 프로젝트 운영
1절. 구매 요청 전에 필요한 업무 정의
2절. 장비 선정에서 빠지기 쉬운 유지보수 비용
3절. 일정·소모품·공간·안전의 통합 계획
4절. 운영 지표가 투자 판단을 설득하는 방식
10장. 연구실 자동화의 품질과 거버넌스
1절. 데이터 무결성이 연구실 자동화의 바닥인 이유
2절. 권한·로그·백업이 장비보다 중요한 순간
3절. 규제 연구실과 비규제 연구실의 다른 기준
4절. 감사와 내부 리뷰에 남겨야 할 기록
11장. 실험실 자동화 엔지니어의 역량 지도
1절. 바이오 지식과 소프트웨어 감각의 교차점
2절. 장비 매뉴얼을 업무 언어로 읽는 능력
3절. 실패를 재현하고 설명하는 문제해결력
4절. 포트폴리오가 경력 전환을 증명하는 방식
12장. 셀프드라이빙 랩과 직업의 확장
1절. 자동화된 실험실이 아직 사람을 필요로 하는 이유
2절. 인공지능·로봇·데이터가 만나는 연구 흐름
3절. 작은 연구실도 시작할 수 있는 자동화 단계
4절. 30일·90일·180일 실행 로드맵
에필로그. 연구실의 반복은 사라지지 않고 재설계된다