💡 Scidraw AI의 강점: 수 분 내의 lab-ready 피규어 — 메커니즘 다이어그램, 워크플로 차트, 커버 아트, 모두 SVG 내보내기 포함. 무료 체험 →
목요일 오후. 내일 오전 10시에 랩 미팅이 있고, 지도교수가 방금 "적절한 lab figures로 새 데이터를 설명해 달라"고 요청했습니다. 허둥댑니다. Excel 차트가 있습니다. 제안된 메커니즘의 화이트보드 사진이 있습니다. PNG로 저장된 현미경 이미지가 있습니다. 이 중 어떤 것도 "제대로 된 피규어"가 아닙니다.
lab figures 문제에 오신 걸 환영합니다. 모든 bench 과학자가 마주치는 문제입니다 — 장비와 소프트웨어가 생성하는 raw output과 랩 미팅(또는 논문, 학위 논문)이 실제로 요구하는 polished, 레이블이 달린, 논문 게재 수준의 피규어 사이의 간극.
이 가이드는 lab figures가 무엇인지, 구축해야 할 5가지 범주, 그리고 빠른 제작을 위한 실전 워크플로를 다룹니다. 50명 이상의 대학원생이 첫 논문 피규어 세트를 완성하도록 자문하고, 어디서 막히는지 관찰한 결과에 기반합니다.
5가지 범주의 lab figures, 모두 같은 실험 데이터에서 구축.
"Lab figure"는 무엇을 포함하나?
Lab figure는 랩에 함께 있지 않았던 사람에게 연구를 전달하는 준비된 시각 자료입니다. 이는 "논문용 피규어"보다 더 넓습니다. 다음을 포함합니다:
- 랩 미팅 슬라이드 — 피드백을 얻기 위해 동료에게 보여주는 피규어
- 학위 논문 피규어 — 논문 본문의 피규어
- 논문 피규어 — 학술지 투고의 피규어
- 연구비 신청서 피규어 — 자금 신청서의 피규어
- 포스터 피규어 — 학회 포스터의 피규어
- 커버 아트·graphical abstract — 한 이미지 요약
각각의 품질 바는 다릅니다. 화이트보드 사진은 랩 미팅에는 괜찮습니다. Nature 투고에는 괜찮지 않습니다. 어느 등급이 필요한지 아는 것이 첫 번째 결정입니다.
| 용도 | 기대 마감 | 벡터? | 타이포그래피 일관성? |
|---|---|---|---|
| 랩 미팅 | 거칠지만 읽을 수 있음 | 아니오 | 불필요 |
| 학위 논문 | 학술지 수준 | 선호 | 필요 |
| 논문 투고 | 논문 게재 수준 | 필수 | 필요 |
| 연구비 신청서 | 논문 게재 수준 | 필수 | 필요 |
| 포스터 | 고대비, 큰 폰트 | 선호 | 필요 |
| 커버 아트 | 예술적 + 깔끔 | 선호 | 필요 |
❌ 리뷰어가 싫어하는 lab figure 실수 4가지
좋은 피규어를 구축하는 법에 들어가기 전에, 초안에서 계속 나타나고 계속 플래그되는 네 가지 오류입니다.
1. 소프트웨어 창의 스크린샷. Flow cytometry 소프트웨어나 R plot 출력의 스크린샷을 찍고, 메뉴 바가 여전히 보이는 상태로 논문에 넣는 것. 리뷰어에게 "깔끔하게 내보낼 생각도 안 했음"이라고 말하는 것입니다. 항상 소프트웨어의 내보내기 기능을 사용해 깔끔한 이미지를 얻으세요. 스크린 캡처는 절대 안 됩니다.
2. 72 DPI로 저장된 래스터 현미경 이미지. 현미경은 기본적으로 300+ DPI로 내보냅니다. 파일을 줄이려고 72 DPI로 재저장했다면 정보의 절반을 버린 것입니다. 학술지는 출판에 최소 300 DPI를 요구합니다. 원본 고해상도 파일을 유지하고 최종 내보내기에서만 줄이세요.
3. 피규어가 아니라 피규어 caption을 설명하는 caption. "Figure 3 shows the results of our experiment." 이것은 caption의 caption입니다. 더 나은 예: "Figure 3. GFP-tagged kinesin-1 binds to microtubules in vitro. (A) Schematic of the binding assay. (B) Representative TIRF image showing binding. Scale bar: 5 μm. (C) Quantification of binding events (n = 127, mean ± SEM)."
4. 아무것도 가리키지 않는 화살표. 누군가 feature를 강조하려고 화살표를 추가했다가, 이후 수정에서 feature를 옮기면서 화살표 옮기는 것을 잊은 것. 이제 빈 공간을 가리킵니다. 내보내기 전에 항상 전체 피규어를 축소한 상태에서 최종 스윕을 수행하세요.
5가지 lab figure 범주
범주 1: 현미경·이미징 피규어
무엇인가: 형광 이미지, brightfield 현미경 사진, confocal stack, 전자 현미경 사진, MRI/CT 슬라이스.
피규어로 준비하는 법:
- 획득 소프트웨어(Fiji, Imaris, Zeiss ZEN)에서 최고 해상도로 내보내기
- 밝기·대비 조정은 기기 소프트웨어가 아닌 이미지 도구에서만 — raw 파일은 건드리지 않고 보존
- 스케일바를 이미지 도구에서 직접 추가(Fiji에 플러그인 있음) — 이후 드로잉 도구에서 절대 추가하지 마세요
- 관심 영역으로 crop하되, 각 측면에 ≥10% padding 남기기
- 투고용은 TIFF(무손실), 초안용은 PNG로 저장
흔한 함정:
- 대비를 너무 공격적으로 조정해 신호가 잘림(히스토그램 확인)
- 스케일바 누락
- 같은 피규어 내 서로 다른 패널 크기
- Caption에 채널 색상 명시 잊기
도구 추천: 주 작업은 Fiji/ImageJ, 멀티 패널 레이아웃은 Illustrator나 Affinity.
범주 2: 메커니즘·모델 피규어
무엇인가: 분자·세포·시스템 수준에서 무언가가 어떻게 작동하는지 보여주는 스키매틱 다이어그램.
준비하는 법:
- 메커니즘을 불릿 문장 목록으로 작성
- 종횡비 결정(넓은 것은 16:9, 컴팩트한 것은 4:3)
- 주요 pathway를 좌→우 흐름으로 그리기(또는 프롬프트)
- 각 요소를 인용부호로 감싼 풀네임으로 레이블링
- 화살표 유형 최소화 — activation용 하나, inhibition용 하나, 그 이상은 안 됨
시간 비용, 전통 방식: 피규어당 36시간(Illustrator/BioRender).
시간 비용, AI 지원: Scidraw AI로 1020분 + Illustrator 마무리 10분.
범주 3: 워크플로·프로토콜 피규어
무엇인가: 실험 절차의 단계별 다이어그램.
준비하는 법:
- wash, incubation, control을 포함해 모든 단계를 나열
- 3~5개의 phase로 그룹화
- 단일 수평 또는 수직 화살표 흐름 사용
- phase별 색상 코딩(4색 제한)
- 각 단계 아래에 시간 주석 추가("15 min", "O/N 4°C")
리뷰어가 좋아하는 세부사항: 샘플 사이즈와 replicate를 caption이 아니라 피규어 자체에 주석으로. ("n = 3 biological replicates, 2 technical per condition")
도구 추천: 속도는 Scidraw AI, 랩 미팅 초안은 PowerPoint, 최종 마무리는 Illustrator. 저희의 scientific diagram maker가 워크플로에 특화 튜닝되어 있습니다.
5-phase lab 워크플로 다이어그램. 각 단계의 시간 주석과 샘플 사이즈에 주목하세요.
범주 4: 데이터 시각화 피규어
무엇인가: results 섹션의 차트 — 막대 그래프, 선 차트, 상자 그림, heatmap, volcano plot, Kaplan-Meier curve.
준비하는 법:
- 통계 도구(R, Python, Prism, Origin)에서 생성 — 드로잉 앱에서 데이터 차트를 절대 그리지 마세요
- SVG(벡터)나 300 DPI PNG(래스터)로 내보내기
- 타이포그래피 통일과 significance 표시 추가를 위해서만 드로잉 도구로 가져오기
- Colorblind-safe 팔레트 사용(colorbrewer2.org에서 확인)
- Significance를 caption이 아닌 차트에 직접 주석으로
흔한 함정:
- SD vs SEM 명시 없는 error bar
- 어느 비교인지 불분명한 significance 별표
- 관련 패널 간 일관성 없는 축 스케일
- p값의 소수점 3자리(리뷰어는 "p < 0.001"을 선호)
범주 5: 커버 아트와 graphical abstract
무엇인가: 원고와 함께 제출되는 한 이미지 요약 — 학술지 커버, TOC 그래픽, 소셜 미디어용.
준비하는 법:
- 핵심 발견을 포착하는 하나의 시각적 메타포 선택
- 정사각(1:1)이나 세로형(3:4) 종횡비 사용 — 학술지 스펙 확인
- 최소한의 텍스트 — 제목 + 하나의 인사이트, 최대
- 썸네일 사이즈(200x200 px)에서 여전히 읽히는지 테스트
- 본문 피규어보다 더 illustrative 가능
도구 추천: 레이블이 있는 스키매틱 커버에는 Scidraw AI의 graphical abstract 제작 도구, 예술 지향 커버에는 Midjourney, 최종 합성에는 Photoshop.
학술지별 스펙은 학술지별 TOC graphics 요구사항을 참고하세요.
실전 워크플로: bench에서 피규어 세트까지
일반적인 5장 피규어 논문에 권장하는 엔드-투-엔드 워크플로입니다:
- 피규어 세트를 먼저 기획(논문보다 먼저). 피규어당 한 문장을 작성: "Figure 1은 시스템을 소개. Figure 2는 binding을 제시. Figure 3은 기능을 제시. Figure 4는 메커니즘을 제시. Figure 5는 모델."
- 모든 기기에서 raw 데이터를 깔끔하게 내보내기. 원본 파일 유지.
- 데이터 차트를 R/Python/Prism에서 생성. SVG로 저장.
- 스키매틱 피규어(Figures 1과 5)를 Scidraw AI나 Illustrator에서 초안. SVG로 저장.
- 멀티 패널 피규어를 Illustrator나 Affinity에서 조립. 모든 패널 정렬.
- 모든 피규어에 걸쳐 타이포그래피 통일(같은 폰트, 같은 크기, 같은 weight).
- 학술지 요구 스펙으로 최종 내보내기(보통 300+ DPI의 TIFF나 PDF).
- 한 페이지를 흑백으로 인쇄해 인쇄 사이즈에서 테스트 — 색상 이슈 찾기.
- Caption을 마지막에 작성, 최종 피규어가 고정된 후.
- 전체 세트를 나란히 열어 sanity check — 같은 논문에 속한 것처럼 보이는가?
랩 미팅 피규어 vs. 논문 피규어
짧은 메모: 랩 미팅 피규어의 기준은 논문 피규어보다 훨씬 낮습니다. 목요일 랩 미팅에는 레이블이 약간 어긋나더라도 빠른 AI 생성 스키매틱이 괜찮습니다. 목표는 아이디어를 동료에게 전달하는 것이지 peer review를 통과하는 것이 아닙니다.
논문 피규어는 모든 것이 엄격해집니다: 벡터 내보내기, 정확한 레이블, 일관된 타이포그래피, 300 DPI, 학술지별 포맷.
랩 미팅 피규어에 과투자하지 마세요. 거친 Scidraw AI 피규어 + raw 데이터 차트면 대개 충분합니다.
저희가 실제로 사용하는 도구
| 작업 | 주 도구 | 보조 |
|---|---|---|
| 현미경 처리 | Fiji / ImageJ | Imaris, Zeiss ZEN |
| 데이터 차트 | R + ggplot2 | Python matplotlib, GraphPad Prism |
| 스키매틱 피규어 (초안) | Scidraw AI | BioRender, Figurelabs |
| 스키매틱 피규어 (최종 마무리) | Illustrator | Inkscape, Affinity |
| 멀티 패널 조립 | Illustrator | Affinity Designer |
| 커버 아트 | Scidraw AI + Midjourney | 합성용 Photoshop |
| 랩 미팅 슬라이드 | PowerPoint / Keynote | Google Slides |
핵심 요약: 대부분의 랩은 3~4개의 도구를 함께 사용합니다. 하나의 마법 도구가 아닙니다. Scidraw AI는 "스키매틱 피규어(초안)" 슬롯에 들어맞으며 최종 10% 마무리를 위해 Illustrator로 깔끔하게 내보냅니다.
역할별 이 가이드 사용법
- 첫 랩 미팅 피규어를 만드는 박사 1년차: 범주 2(메커니즘)와 범주 4(데이터 viz)로 시작하세요. 논문을 쓸 때까지 나머지는 건너뛰세요.
- 첫 학술지 투고를 준비하는 경우: 5개 범주를 체계적으로 적용하세요. 위의 10단계 워크플로를 사용하세요.
- 새 랩 멤버를 교육하는 포닥: 이 가이드를 공유하고, 그리기 시작하기 전에 각 피규어를 5개 범주 중 하나에 매핑하게 하세요.
- 랩용 도구 suite를 고르는 PI: R + Fiji + Illustrator + Scidraw AI가 일반 wet lab 피규어 작업의 95%를 커버합니다. 랩에 월 ~$40 예산(Illustrator seat + Scidraw AI Pro).
Lab figures는 예술이 아닙니다. 압축된 논증입니다. 압축을 제대로 하세요 — 피규어당 하나의 메시지, 최소 색상, 명확한 레이블 — 그러면 피규어는 사실상 저절로 그려집니다.
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