아모레퍼시픽, 70년 R&D 자산에 AI 입혔다…신제품 개발 속도 ↑

수백만건 연구 데이터 표준화해 ‘AI 데이터 허브’ 구축
제품 기획·규제 검토 시간 최대 수일→수분으로 단축

아모레퍼시픽 연구혁신(R&I)센터 미지움./아모레퍼시픽

아모레퍼시픽이 70여년간 축적한 화장품 연구개발(R&D) 자산을 인공지능(AI) 기반으로 재구성하고 연구 현장에 적용한다. 원료와 처방, 특허, 논문 등 여러 시스템에 흩어져 있던 데이터를 통합해 연구 특화 생성형 AI를 개발하면서 제품 개발과 규제 검토에 걸리는 시간을 대폭 줄인 것이 특징이다.

아모레퍼시픽은 KT와 추진한 '데이터 하이웨이' 프로젝트를 통해 연구 특화 생성형 AI 서비스인 'AI 어시스턴트 레몬(Lab Efficiency Mode ON)'을 개발했다고 28일 밝혔다.

아모레퍼시픽은 1954년 국내 최초로 화장품 연구실을 설립한 이후 원료 정보와 처방 데이터, 연구 보고서, 특허, 논문 등 방대한 연구 자산을 축적해 왔다. 다만 데이터가 여러 시스템에 분산돼 있어 연구원이 필요한 정보를 찾고 분석하는 데 상당한 시간이 걸렸고, 기존 데이터를 AI에 효과적으로 활용하는 데도 한계가 있었다.

이에 아모레퍼시픽은 지난해부터 사내 인공지능전환(AX) 조직을 중심으로 KT와 데이터 하이웨이 프로젝트를 추진했다. 양사는 수백만건에 이르는 정형·비정형 연구 데이터를 통합·표준화해 AI가 이해하고 활용할 수 있는 'AI 레디 데이터'로 재구성했다. 이를 바탕으로 연구 데이터를 한곳에서 관리·활용할 수 있는 'AI 데이터 허브'도 구축했다.

연구 특화 대규모 언어모델(LLM) 서비스인 레몬은 연구개발뿐 아니라 생산과 품질관리, 규제 대응 등 다양한 업무에 활용할 수 있다. 연구원은 필요한 연구 자료를 검색·분석하고 특정 원료의 연구 이력이나 제품 적용 가능성을 검토할 수 있으며 AI를 통해 새로운 연구 방향과 아이디어를 탐색할 수 있다는 게 회사 측의 설명이다.

아모레퍼시픽 연구혁신(R&I)센터 연구원을 대상으로 진행한 베타 테스트에서는 업무 처리 시간이 크게 줄었다. 기존 약 12일이 걸리던 제품 기획 단계의 연구자료 검색과 규제 검토 업무는 약 5분으로 단축됐다. 특정 원료의 연구 이력과 제품 적용 가능성을 검토하는 데 걸리던 시간도 약 6일에서 5분 수준으로 줄었다.

아모레퍼시픽은 AI가 반복적인 정보 탐색과 데이터 분석을 맡고 연구원은 새로운 가설 수립과 기술 혁신 등 창의적인 업무에 집중하는 연구 환경을 구축한다는 계획이다. 향후 AI 에이전트 등 디지털 전환 기술을 연구 현장에 추가로 적용할 예정이다.

서병휘 아모레퍼시픽 R&I센터장 CTO는 "좋은 AI는 좋은 데이터를 만났을 때 비로소 연구의 동반자가 될 수 있다"며 "데이터 하이웨이와 레몬을 기반으로 AI는 반복적인 탐색과 분석을 담당하고 연구자는 창의적인 질문과 혁신에 집중하는 새로운 연구 환경을 만들어가겠다"고 말했다.