KT와 '데이터 하이웨이' 프로젝트 추진…연구 특화 생성형 AI 'LEMON' 개발
제품 기획 검토 12일→5분·원료 검토 6일→5분…연구개발 디지털 전환 가속
아모레퍼시픽(090430)이 70여 년간 축적한 연구개발(R&D) 자산을 기반으로 연구 특화 생성형 人工智能(AI) 플랫폼을 구축하며 연구개발 디지털 전환에 나섰다.
아모레퍼시픽은 28일 KT와 협력한 '데이터 하이웨이(Data Highway)' 프로젝트를 통해 연구 자산을 AI가 이해하고 활용할 수 있는 형태로 재설계하고, 이를 기반으로 연구 특화 생성형 AI 서비스인 'AI Assistant LEMON(Lab Efficiency Mode ON)'을 개발했다고 밝혔다.
아모레퍼시픽은 1954년 국내 최초로 화장품 연구실을 설립한 이후 원료 정보, 처방 데이터, 연구 보고서, 특허, 논문 등 연구개발 자산을 축적해 왔다. 그러나 데이터가 여러 시스템에 분산돼 있어 필요한 정보를 찾고 활용하는 데 어려움이 있었고, AI 활용에도 한계가 있었다.
이에 아모레퍼시픽은 사내 AX 조직을 중심으로 KT와 함께 '데이터 하이웨이' 프로젝트를 추진했다. 양사는 AI 활용에 최적화된 'AI 레디 데이터(AI Ready Data)' 기반 플랫폼과 AI 서비스를 설계·개발했으며, 수백만 건의 원료 데이터와 처방 데이터, 연구 보고서 등 정형·비정형 데이터를 통합·표준화한 'AI 데이터 허브(AI Data Hub)'를 구축했다.
이를 기반으로 개발된 연구 특화 대규모 언어모델(LLM) 서비스 'AI Assistant LEMON'은 연구개발뿐 아니라 생산, 품질, 규제 대응 등 다양한 업무에서 방대한 연구 데이터를 검색·분석·활용할 수 있도록 지원한다. 또한 AI를 활용한 연구 과정에서 다양한 탐색과 발굴, 제안도 가능하다.
아모레퍼시픽 R&I센터 연구원을 대상으로 진행한 'AI Assistant LEMON' 베타 테스트 결과, 기존 약 12일이 걸리던 제품 기획 단계의 연구 자료 및 규제 검토 업무는 약 5분으로 단축됐다. 특정 원료의 연구 이력과 제품 적용 가능성을 검토하는 시간도 약 6일에서 5분 수준으로 줄어든 것으로 나타났다.
아모레퍼시픽은 이번 프로젝트를 통해 AI 서비스 도입을 넘어 연구 환경 전반의 혁신을 추진한다는 계획이다. 향후 AI 에이전트 도입 등 디지털 전환 과제를 확대해 연구원들이 반복적인 정보 탐색 업무를 줄이고 새로운 가설 수립과 기술 혁신 등 창의적인 연구 활동에 집중할 수 있도록 지원할 예정이다.
서병휘 아모레퍼시픽 R&I센터장(CTO)은 "좋은 AI는 좋은 데이터를 만났을 때 비로소 연구의 동반자가 될 수 있다"며 "이번 프로젝트는 AI 시대에 맞는 연구 환경 전환을 선도하고 있다는 점에서 의미가 크다"고 말했다. 이어 "앞으로 AI 플랫폼은 반복적인 탐색과 분석을 담당하고 연구자는 창의적인 질문과 혁신에 집중하게 될 것"이라며 "데이터 하이웨이와 LEMON은 새로운 연구 환경을 만들어가는 출발점이 될 것"이라고 밝혔다.
