아모레퍼시픽은 70여 년간 축적한 연구개발 자산을 기반으로 연구 특화 생성형 인공지능(AI) 플랫폼을 구축했다고 28일 밝혔다.

아모레퍼시픽은 KT와 공동으로 ‘데이터 하이웨이(Data Highway)’ 프로젝트를 추진했다. 연구 자산을 AI가 이해하고 활용할 수 있는 형태로 재설계하고, 이를 기반으로 연구 특화 생성형 AI 서비스 ‘AI 어시스턴트 레몬(AI Assistant LEMON·Lab Efficiency Mode ON)’을 개발했다.

아모레퍼시픽은 1954년 국내 최초로 화장품 연구실을 설립한 이후 원료 정보와 처방 데이터, 연구 보고서, 특허, 논문 등 연구개발 자산을 축적해 왔다. 다만 관련 데이터가 여러 시스템에 분산돼 있어 필요한 정보를 검색하고 활용하는 데 어려움이 있었다. AI를 연구 업무에 적용하는 데도 한계가 있었다.

이에 아모레퍼시픽은 지난해부터 사내 AX 조직을 중심으로 KT와 데이터 하이웨이 프로젝트를 추진했다. 양사는 AI 활용에 적합한 ‘AI 레디 데이터(AI Ready Data)’ 기반 플랫폼과 AI 서비스를 공동으로 설계·개발했다.

프로젝트를 통해 수백만 건에 달하는 원료 데이터와 처방 데이터, 연구 보고서 등 정형·비정형 데이터를 통합·표준화했다. 이를 저장하고 관리하는 ‘AI 데이터 허브(AI Data Hub)’도 구축했다.

아모레퍼시픽은 AI 데이터 허브를 기반으로 연구 특화 대규모언어모델(LLM) 서비스인 AI 어시스턴트 레몬을 개발했다. 연구원들은 레몬을 활용해 연구개발뿐 아니라 생산과 품질, 규제 대응 등 다양한 업무에 필요한 연구 데이터를 검색하고 분석할 수 있다.

AI 시스템을 활용해 기존 연구 자료에서 새로운 정보를 탐색하거나 후보 기술을 발굴하는 것도 가능하다. 연구 방향과 활용 방안을 제안받는 등 연구 과정 전반에도 AI를 적용할 수 있도록 했다.

아모레퍼시픽 R&I센터 연구원을 대상으로 진행한 AI 어시스턴트 레몬 베타 테스트에서는 업무 시간이 크게 단축된 것으로 나타났다. 기존 약 12일이 걸리던 제품 기획 단계의 연구 자료 및 규제 검토 업무는 약 5분으로 줄었다.

특정 원료의 연구 이력과 제품 적용 가능성을 검토하는 데 필요한 시간도 약 6일에서 5분 수준으로 단축됐다. 여러 시스템에 흩어진 자료를 개별적으로 찾고 비교하는 대신, 통합된 데이터를 기반으로 필요한 정보를 확인할 수 있게 된 데 따른 결과다.

아모레퍼시픽은 프로젝트를 통해 AI 서비스 도입을 넘어 연구 환경 전반의 디지털 전환을 추진한다. 향후 AI가 정해진 목표에 따라 업무를 수행하는 ‘AI 에이전트’ 도입 등 관련 과제를 확대할 계획이다.

반복적인 정보 검색과 자료 분석에 필요한 시간을 줄이고, 연구원들이 새로운 가설 수립과 기술 개발 등 창의적인 연구 활동에 집중할 수 있는 환경을 조성한다는 방침이다.

서병휘 아모레퍼시픽 R&I센터장 CTO는 “좋은 AI는 좋은 데이터를 만났을 때 비로소 연구의 동반자가 될 수 있다”고 말했다. 이어 “이번 프로젝트는 AI 시대에 맞춰 연구 환경을 전환한다는 점에서 의미가 있다”고 전했다.

서 CTO는 “앞으로 AI 플랫폼은 반복적인 탐색과 분석을 담당하고, 연구자는 창의적인 질문과 혁신에 집중하게 될 것”이라며 “데이터 하이웨이와 레몬은 새로운 연구 환경을 구축하는 출발점이 될 것”이라고 덧붙였다.