서울 아모레퍼시픽이 70여 년간 축적해 온 연구개발 자산을 기반으로 연구 특화 생성형 AI 플랫폼을 구축했다.

아모레퍼시픽은 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 개발했다.

아모레퍼시픽은 1954년 국내 최초로 화장품 연구실을 설립한 이후 원료 정보, 처방 데이터, 연구 보고서, 특허, 논문 등 방대한 연구개발 자산을 축적해 왔다. 그러나 이들 데이터가 여러 시스템에 분산돼 있어 필요한 정보를 찾고 활용하는 데 어려움이 있었으며 AI 활용 측면에서도 한계가 존재했다.

이에 아모레퍼시픽은 사내 AX 조직을 중심으로 KT와 함께 ‘데이터 하이웨이’ 프로젝트를 추진했다. 양사는 공동으로 AI 활용에 최적화된 ‘AI 레디 데이터(AI Ready Data)’ 기반 플랫폼과 AI 서비스를 설계·개발했으며 수백만 건에 달하는 원료 데이터, 처방 데이터, 연구 보고서 등 정형·비정형 데이터를 통합·표준화한 ‘AI 데이터 허브(AI Data Hub)’를 구축했다.

이를 기반으로 아모레퍼시픽은 연구 특화 대규모 언어모델(LLM) 서비스인 ‘AI 어시스턴트 레몬(AI Assistant LEMON)’을 개발했다. 연구원들은 LEMON을 활용해 연구개발은 물론 생산, 품질, 규제 대응 등 다양한 업무에서 방대한 연구 데이터를 쉽고 빠르게 검색·분석·활용할 수 있게 됐다. 더불어 AI 시스템을 통한 연구 과정에서의 다양한 탐색이나 발굴, 제안도 가능해졌다.

아모레퍼시픽 R&I센터 연구원을 대상으로 진행한 ‘AI Assistant LEMON’ 베타 테스트 결과, 기존 약 12일이 소요되던 제품 기획 단계의 연구 자료 및 규제 검토 업무가 약 5분으로 단축된 것으로 나타났다. 또한 특정 원료의 연구 이력과 제품 적용 가능성을 검토하는 데 걸리던 시간도 약 6일에서 5분 수준으로 줄어들었다.

아모레퍼시픽은 이번 프로젝트를 통해 단순히 AI 서비스를 도입하는 것을 넘어 연구 환경 전반의 혁신을 추진한다. 향후 ‘AI 에이전트’ 도입 등 디지털 전환 과제를 확대해 연구원들이 반복적인 정보 탐색 업무를 줄이고 새로운 가설 수립과 기술 혁신 등 보다 창의적인 연구 활동에 집중할 수 있도록 지원할 예정이다.

아모레퍼시픽 R&I센터장 서병휘 CTO는 “좋은 AI는 좋은 데이터를 만났을 때 비로소 연구의 동반자가 될 수 있다. 이번 프로젝트는 아모레퍼시픽이 AI 시대에 맞는 연구 환경 전환을 선도하고 있다는 점에서 의미가 크다”며 “앞으로 AI 플랫폼은 반복적인 탐색과 분석을 담당하고 연구자는 창의적인 질문과 혁신에 집중하게 될 것이다. 데이터 하이웨이와 LEMON은 새로운 연구 환경을 만들어가는 출발점이 될 것”이라고 말했다.

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