‘데이터 하이웨이’로 연구 자산 통합…LLM 기반 AI 서비스 도입해 연구 효율 혁신
아모레퍼시픽이 70여 년간 축적한 연구개발 자산을 기반으로 연구 특화 생성형 AI 플랫폼을 구축했다. 이번 프로젝트를 통해 연구 데이터 활용 체계를 재정비하며 연구개발 전반의 디지털 전환을 가속화했다.
아모레퍼시픽은 KT와 협력한 ‘데이터 하이웨이(Data Highway)’ 프로젝트를 통해 연구 자산을 AI가 활용할 수 있는 형태로 재설계하고, 이를 기반으로 연구 특화 생성형 AI 서비스 ‘AI Assistant LEMON(Lab Efficiency Mode ON)’을 개발했다. 원료 정보, 처방 데이터, 연구 보고서, 특허, 논문 등 수백만 건의 정형·비정형 데이터를 통합·표준화해 ‘AI 데이터 허브(AI Data Hub)’를 구축한 것이 핵심이다.
이를 바탕으로 개발된 ‘AI Assistant LEMON’은 연구 특화 대규모 언어모델(LLM) 서비스로, 연구원들이 연구개발뿐 아니라 생산·품질·규제 대응 등 다양한 업무에서 데이터를 빠르게 검색·분석·활용할 수 있도록 지원한다. 반복적인 정보 탐색 업무를 줄이고, 새로운 가설 도출과 기술 혁신을 지원하는 역할도 수행한다.
베타 테스트 결과, 기존 약 12일이 소요되던 제품 기획 단계의 자료 검토 업무가 약 5분으로 단축됐으며, 특정 원료의 연구 이력과 적용 가능성 검토 역시 약 6일에서 5분 수준으로 줄어든 것으로 나타났다.
아모레퍼시픽은 이번 프로젝트를 통해 단순한 AI 도입을 넘어 연구 환경 전반의 구조적 혁신을 추진하고 있으며, 향후 AI 에이전트 도입 등 디지털 전환을 지속 확대해 연구 효율성과 창의성을 동시에 강화할 계획이다.
아모레퍼시픽 R&I센터장 서병휘 CTO는 “좋은 AI는 좋은 데이터를 만났을 때 비로소 연구의 동반자가 될 수 있다”며 “데이터 하이웨이와 LEMON은 AI 시대에 맞는 새로운 연구 환경의 출발점”이라고 밝혔다.
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