SK네트웍스 피닉스랩, 첫 '제약 특화' AI 솔루션 공개

[서울=뉴시스]유희석 기자 = SK네트웍스 산하의 인공지능(AI) 스타트업 피닉스랩이 차별적 혁신 기술력인 모듈형 검색 증강 생성(이하 Modular RAG)을 적용한 첫 번째 산업 특화 솔루션을 공개했다.

피닉스랩은 지난 17일 서울시 광진구 워커힐 호텔앤리조트에서 의사·약사·제약 기업 연구원 등 제약 업계 관계자를 대상으로 생성형 AI 솔루션 '케이론(Cheiron)'을 선보였다.

배민석 피닉스랩 대표는 이날 회사의 성장 과정과 케이론 개발 스토리 등을 소개했으며, Modular RAG를 기반으로 한 케이론이 경쟁 플랫폼 대비 신속하고 정확한 답변을 실시간 생성하는 장면으로 참석자들의 이목을 끌었다.

SK네트웍스는 지난 4월 배민석 대표 등 스탠포드 대학 출신의 창업자 3명과 손을 잡았다.

SK네트웍스는 글로벌 기술·투자 업계의 전문가 네트워크인 하이코시스템을 바탕으로 AI를 비롯한 국내·외 기술 동향을 파악하고 투자와 협력을 이어오며 피닉스랩을 지원했다.

피닉스랩 창업자들은 글로벌 기술 네트워크 및 역량을 보유한 SK네트웍스와의 협력을 통해 AI 솔루션 개발 및 서비스 검증, 마켓 테스트를 차례로 추진했다.

그 결과 검증할 수 있는 생성형 AI 솔루션으로 검색 프로세스를 혁신하고, 개인 업무 환경과 기업 문화에 근본적 변화를 일으킨다는 목표 아래 지난 9월 독립 법인으로 출범했다.

앞으로 피닉스랩은 의약학 업계 고객을 확보하며 기술 완성도를 높이는 것은 물론, 개별 기업에 특화된 기능을 더한 솔루션으로 글로벌에서의 영향력을 강화해 나갈 예정이다.

피닉스랩의 핵심 기반 아키텍처는 Modular RAG로, 기업이 AI 서비스를 이용하는 데 거대 언어 모델(LLM)의 단점을 보완하는 동시에 검색 증강 생성(RAG)에서 한 단계 더 고도화된 기술이다.

일반적으로 LLM은 방대한 데이터를 기반으로 질문 맥락을 이해하고, 자연스러운 답변을 만들어 기존 Gen AI 대비 혁신적 기술로 평가받았다.

하지만 학습 과정에서 데이터를 잘못 이해해 왜곡된 답변을 생성하거나, 미학습된 데이터에 대해 근거가 없는 답변을 제공하는 등 사전 학습된 데이터에 의존하는 구조적 한계로 신뢰도 저하 문제가 꾸준히 제기돼 왔다.

이러한 상황에서 피닉스랩은 RAG의 기본 장점인 ▲실시간 검색을 통한 학습 비용 감축 ▲보안 ▲자연어 처리 기술로 질문 의도에 기반한 데이터만 선별 등을 통해 신뢰도 높은 데이터로 답변을 구성하고 자체 재검증을 거쳐 환각 현상을 완화하도록 설계해 LLM의 약점을 보완했다.

피닉스랩은 여기에 한 단계 더 나아간 Modular RAG를 통해 내부 모듈들이 동일한 입출력 값을 가질 수 있도록 구현했다.

기존 RAG는 다양한 사용자 사례에 맞는 최적화를 위해 모듈 간 연결을 수작업으로 설정해야 했던 반면, Modular RAG는 유연하고 간편한 모듈 연결을 통해 고품질 답변을 신속하게 생성할 수 있어 신기술이나 새로운 데이터로의 확장성에 강점을 갖는다.

마치 레고 블록처럼 상황에 따라 독립적으로 작동되거나 논리적으로 연결될 수 있는 구조를 갖게 되는 것이다. 이 기술은 기업 니즈에 맞춰 데이터 종류와 형태를 설정할 수 있고, 데이터별로 최적화된 저장소 선택이 가능해 보안 강화에도 효과적이다.

피닉스랩은 제약 업계 전문가들과의 심층 인터뷰를 통해 자사의 Modular RAG를 적용하면 연구 기획 단계에서 논문 및 데이터 검색 과정을 기존보다 최대 80% 이상 개선 가능하다는 사실을 확인했다. 이를 바탕으로 제약 업계 종사자들의 문서 검색 시간을 단축할 수 있는 케이론을 개발한 것이다.

이번에 공개된 케이론은 피닉스랩이 선보인 첫 번째 산업 특화 솔루션으로, 앞으로 다양한 분야로 서비스를 확장해 기업용 AI 민주화에 기여할 것으로 기대된다.

피닉스랩은 의약학 업계 고객을 확보하며 기술 완성도를 높이는 것은 물론, 개별 기업에 특화된 기능을 더한 솔루션으로 글로벌에서의 영향력을 강화해 나갈 예정이다.

배민석 피닉스랩 대표는 "핵심 기술인 Modular RAG를 바탕으로 전문성과 신뢰도를 모두 겸비한 솔루션을 제공해 고객들에게 실질적 효용을 선사하는 파트너가 되는 것이 중요한 목표"라며 "피닉스랩 이정표의 초석인 케이론을 시작으로 향후 기술 영향력을 극대화하며 더 많은 기업과 커뮤니티를 대상으로 사업 경쟁력을 제고할 계획"이라고 했다.

피닉스랩이 선보인 국내 최초 의약학 특화 생성형 AI 솔루션 케이론은 ▲제약 업계 특화 ▲원스톱 검색 ▲의미 기반 검색 ▲워크플로우 자동화 ▲주요 언어 지원 등 5가지 특장점을 제공한다.

제약업 특화 서비스인 만큼 의학학술정보분류체계인 메쉬(MeSH) 키워드를 이해할 수 있다. 펍메드(PubMed)·시맨틱 스칼라(Semantic Scholar) 등 다양한 학술 검색 플랫폼을 활용하며, 일반 검색 엔진을 비롯한 공개 소스, 기업 내부 문서 등 넓은 범위에서 검색이 가능하다.

케이론 이용 고객(제약 업계 종사자)은 하나의 플랫폼을 통해 출처가 다른 여러 데이터베이스에 접근해 원하는 결과물을 얻을 수 있다.

이와 더불어 키워드 일치(사용자-키워드 기반 검색) 여부에 상관없이 의도 파악이 가능한 자연어 처리(사용자-자연어 기반 검색) 기술이 적용됐다.

또 검색 결과를 기반으로 데이터 정리, 문서 생성 등 자동화된 워크플로우를 제공해 제약 업계 종사자가 작업 효율을 높이고 고부가가치 업무에 집중할 수 있을 뿐만 아니라, 주요 국가 언어를 지원해 글로벌 확장성도 높다.

이러한 강점들을 바탕으로 케이론은 단순 논문 검색을 통한 결과 도출에 그치는 것이 아닌, 연구 및 후보 물질 발굴·임상 시험 디자인·생성 및 공정 개발·마켓 분석 등 제약 산업 전 과정에서 유의미한 역할을 하는 의약학 특화 생성형 AI 솔루션의 입지를 강화할 것으로 기대된다.

제약업계 한 관계자는 케이론에 대해 "일반 포털이나 다른 LLM 서비스에 비해 정확도와 속도가 탁월한 의약학 전문 AI 솔루션"이라며 "기업에서 피닉스랩의 Modular RAG 시스템을 구축하면 주요 정보 검색을 넘어 신약 개발을 비롯한 다양한 업무 분야에 혁신을 불러일으킬 플랫폼이 될 것으로 보인다"고 평가했다.

한편 이날 행사에서는 구글 AI 엔지니어 출신이자 챗GPT의 근간이 된 논문 '어텐션 이즈 올 유 니드'의 공동저자이자 AI 전문가인 일리야 폴로수킨 니어 프로토콜 공동창업자가 '엔터프라이즈 인공지능의 미래를 개척하다' 주제의 패널 토의를 진행했다.

이 자리에는 최성환 피닉스랩 경영자문을 맡은 SK네트웍스 사업총괄 사장과 배민석 피닉스랩 대표도 함께해 기업 AI의 미래 패러다임, 니어 프로토콜 및 탈중앙화 기술의 역할 등에 관한 대화를 나눴다.

최태원 SK그룹 회장, 일리야 스트레불라예프 스탠포드 경영대학원 교수, 정세주 눔 의장 겸 피닉스랩 경영자문, 유자이르 칸 레딧 시니어 디렉터 등은 축하 영상메시지를 보내왔다.

최성환 사장은 "AI의 범용화 시점은 퍼포먼스에 대한 기대 수준에 따라 달라질 것"이라며 "AI의 핵심인 데이터를 기술적으로 통합하고 실질적으로 얼마나 효과적으로 활용하느냐가 중요한 과제"라고 말했다.


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