“피닉스랩의 의약학 특화 생성형 AI 솔루션 '케이론'은 연구개발의 효율화를 통해 국내 제약바이오 시장에서만 최대 5400억 원의 경제적 가치를 창출할 수 있다. 특히 LLM(거대 언어 모델)에서 발생하는 할루시네이션(환각 현상)을 대폭 개선한 Modular RAG(검색 증강 생성)를 자체 개발해 유사 솔루션 대비 최대 80% 이상의 성능 개선을 이뤄냈다.”

피닉스랩(PhnyX Lab) 배민석 대표는 17일 서울 광진구 워커힐 호텔앤리조트에서 열린 '케이론(Cheiron)' 론칭 행사에서 의약학 특화 생성형 AI 솔루션의 강점에 대해 이같이 밝혔다.

피닉스랩은 미국 스탠퍼드대학교 출신 창업자 3명이 설립한 AI 솔루션 개발 기업이다. 이번 행사를 통해 첫 번째 솔루션으로 의약학 및 제약바이오 연구개발에 활용할 수 있는 케이론을 론칭하며 본격적인 사업화에 나섰다. 피닉스랩은 지난 4월 SK네트웍스 협력해 사내 AI R&D 조직으로 시작해 AI 솔루션 개발 및 서비스 검증을 마친 후, 지난 9월 독립 법인으로 출범했다.

피닉스랩이 주목받는 이유는 SK그룹의 디지털 전환(Digital Transformation)을 책임지는 한 축으로 자리하고 있기 때문이다. 실제 이날 행사에는 SK그룹 최태원 회장이 축사 영상을 보냈으며, 최태원 회장의 장녀이자 SK바이오팜 최윤정 사업개발본부장이 행사 시작부터 마무리까지 자리를 함께했다.

또한 SK그룹 최종건 창업주의 손자이자 최태원 회장의 조카인 SK네트웍스 최성환 사업총괄 사장은 피닉스랩의 경영고문으로 행사 마지막 순서에 무대에 올라 인사를 전했다. 여기에 SK바이오팜 이동훈 대표, 삼일제약 허승범 회장, 현대약품 이상준 대표, 제일약품 한상철 사장, 대원제약 백인영 상무 등 제약업계 주요 인사들도 행사에 참석했다.

제약바이오를 비롯한 의약학 분야의 연구개발은 방대한 논문을 검색하고 분석하는 데 많은 시간을 소요한다. 대부분의 연구는 기존 연구를 이해하고 아이디어를 얻는 과정에서 시작되기 때문이다. 그러나 기존의 비효율적인 문헌 검색 방식은 연구 생산성을 저해한다. 케이론은 연구자가 키워드 조합이나 세부 검색 방식에 매달리지 않고 연구개발에 집중할 수 있도록 설계된 솔루션이다. 쉽게 생각하면 의약학 특화 챗GPT로 이해할 수 있다.

배민석 대표는 “케이론은 문헌 조사 및 분석 시간을 획기적으로 단축시켜 연구와 비즈니스의 생산성을 높이는 핵심 도구"라면서 "복잡한 자료 조사 프로세스를 혁신적으로 단순화하고, 연구자가 질문을 입력하면 외부 데이터베이스뿐만 아니라 기업 내부 데이터까지 통합 분석해 관련성이 높은 자료와 정리된 답변을 제공한다”라고 설명했다. 그는 이어 “케이론의 연구개발 효율화를 통해 국내 제약바이오 시장에서만 최대 5400억원의 경제적 가치를 창출할 수 있다”라고 강조했다.

실제 케이론을 사용 중인 연구자들은 논문 검색부터 분석까지 원스톱으로 해결할 수 있어 창의적인 연구에 더 집중할 수 있게 됐다고 평가했다. 또한 제약사 마케터들은 논문 접근성과 이해도가 크게 향상됐다고 전했다.

이날 행사에서는 케이론의 실시간 시연도 진행됐다. 케이론은 대화의 맥락을 기억하고 사용자의 후속 질문에 자연스럽게 답변을 이어갔다. GLP-1 수용체 작용제에 대한 질문 후 추가로 효과 차이를 정리해달라고 요청하자, 표 형태로 깔끔하게 정리된 결과와 참고 자료를 함께 제공했다. 번거로운 수작업 없이 관련 정보를 한눈에 확인할 수 있었으며, 반복적인 질문이나 수정 없이 원하는 정보가 도출됐다.

피닉스랩 박지호 CPO(최고제품책임자)는 “케이론은 최신 논문과 신뢰성 높은 학술 데이터를 반영해 답변을 제공한다"면서 "이를 통해 사용자가 최신 연구 동향을 빠르게 파악하고 신뢰할 수 있는 정보를 바탕으로 의사결정을 내릴 수 있다”라고 강조했다.

시연 중 '간헐적 단식이 모낭 재생에 미치는 영향'에 대해 질문했을 때, 케이론은 지난 15일 출간된 최신 논문을 근거로 부정적인 영향을 제시했다. 반면 챗GPT는 긍정적인 영향을 언급했다. 이 차이는 케이론의 핵심 기반 아키텍처인 Modular RAG 기술 덕분이다.

피닉스랩에 따르면 Modular RAG는 모듈 간의 연결을 유연하고 간편하게 설정해 고품질 답변을 신속히 생성할 수 있는 기술이다. 기존 RAG가 수작업으로 모듈 연결을 최적화해야 했던 것과 달리, Modular RAG는 독립적이면서도 논리적으로 연결 가능한 구조를 갖춘다. 상황에 따라 레고 블록처럼 작동되며, 기업의 데이터 종류와 형태에 맞춰 최적화된 저장소를 선택할 수 있어 보안 강화에도 효과적이다.

피닉스랩이 꼽은 케이론의 강점은 △의약학 및 제약바이오 특화 △원스톱 검색 △의미 기반 검색 △워크플로우 자동화 △한국어, 영어, 일본어 등 주요 언어 지원 등이다. 특히 제약바이오 산업에 특화된 솔루션으로, 의학 학술 정보 분류 체계인 메쉬(Medical Subject Headings, MeSH) 키워드를 이해할 수 있도록 구현했다. 또한 펍메드(PubMed), 시맨틱 스칼라(Semantic Scholar) 등 다양한 학술 검색 플랫폼과 더불어 일반 검색 엔진, 공개된 소스, 기업 내부 문서 등 넓은 범위의 데이터를 검색할 수 있다.

배민석 대표는 AI 도입 열풍에 따른 기업들의 고민에 대해서도 언급했다. 피닉스랩은 제약바이오 산업을 넘어 다양한 산업으로 사업 확장 계획을 가지고 있다. 그는 “기업이 AI를 도입해 원활하게 활용하기 위해서는 최적화, 확장성, 보안성이라는 세 가지 필요조건과 ROI(투자 대비 수익률) 충족이 필수적"이라면서 "기존의 RAG 기술은 수작업이 많아 ROI를 저하시킬 수 있지만, 피닉스랩의 Modular RAG는 이러한 문제를 해결하며 다양한 산업군 기업의 복잡한 요구사항에 맞춘 AI 시스템을 구현할 수 있다”라고 말했다.

박지호 CPO는 “현재 생성형 AI의 환각 현상을 100% 없애는 것은 어렵지만, 이를 최소화하는 방향으로 기술을 개발하고 있다"면서 "Modular RAG는 LLM이 근거 없이 생성하는 답변을 해결하기 위해 고안된 기술이며, 피닉스랩은 궁극적으로 환각 현상을 완전히 없애는 것을 목표로 하고 있다”라고 덧붙였다.