아이브릭스-인실리콕스, 바이오 LLM 구축 위한 연구 협력 MOU 체결

AI 기반 신약개발·바이오 연구 지원을 위한 특화 언어모델 공동 개발아이브릭스와 인실리콕스는 2025년 12월 22일 바이오 LLM(Bio Large Language Model) 구축을 위한 연구 협력을 목적으로 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 신약개발 전주기에서 발생하는 방대한 데이터와 전문 지식을 보다 효율적으로 활용하기 위한 바이오 연구 특화 언어모델을 공동으로 개발·고도화하는 데 목적이 있다. 양사는 AI 기술과 바이오 연구 전문성을 결합해, 연구자 중심의 지능형 연구 지원 환경을 구축해 나갈 계획이다.아이브릭스는 자체 개발한 생성형 AI 및 언어모델 기술, AI 플랫폼 운영 역량을 바탕으로 AI 기반 신약개발 도메인에 특화된 Bio LLM의 설계 및 기술 개발을 담당한다.연구 문헌, 실험 데이터, 바이오 관련 전문 자료 등 다양한 비정형 데이터를 언어모델이 이해·분석할 수 있도록 학습 구조를 설계하고, 연구 맥락에 맞는 질의·응답, 요약, 분석 기능을 제공하는 방향으로 Bio LLM의 기술적 완성도를 높일 예정이다. 또한 Agentic RAG 아키텍처를 설계해 현재 인실리콕스가 연구하고 있는 독성/ 유효성/약동학 예측 등의 분석기술을 Agent화 함으로써 Bio LLM과 결합해 종합적 의사결정 지원 및 분석보고서 생성까지 지원하는 기술 구조를 개발할 계획이다.인실리콕스는 AI 및 Bio LLM 기반 신약개발 통합 플랫폼 구축 관련 기술을 바탕으로, 신약개발 전주기에서 발생하는 다양한 연구데이터를 분석예〮측하고 연구자의 의사결정을 지원하는 통합 플랫폼의 구축 및 고도화를 추진하고 있다. 또한 보건복지부가 추진하는 ‘K-AI 신약개발 전임상임〮상 모델개발사업(R&D)’의 참여기업으로서, 향후 축적될 데이터들을 Bio LLM 기술과 연계하는 플랫폼 개발을 추진하고 있으며, 이번 협약을 통해 아이브릭스와 협력해 자체 온프레미스 환경에서의 Bio LLM 파인튜닝을 진행하고 도메인 특화 Bio Agnetic 플랫폼을 구축할 계획이다.양사는 이번 협약을 통해 △Bio LLM 공동 기획 및 고도화 △바이오 연구 데이터 활용을 위한 AI 기술 협력 △연구 효율성 및 분석 정확도 향상을 위한 지능형 연구 지원 기능 개발 △향후 다양한 연구 및 산업 환경으로의 확장 가능성 검토 등 단계적인 협력을 추진할 계획이다.아이브릭스 채종현 대표는 “이번 MOU는 바이오 연구에 특화된 언어모델을 통해 연구자들이 보다 효율적으로 데이터를 활용할 수 있는 기반을 마련하는 데 의미가 있다”며 “AI 기술을 통해 바이오 연구 현장의 복잡성을 줄이고 연구 생산성을 높이는 방향으로 협력을 이어가겠다”고 밝혔다.인실리콕스 정대식 대표는 “Bio LLM 기반 AI 신약개발 통합 플랫폼을 통해, 연구자들이 보다 효율적으로 Bio 데이터를 활용하고 AI를 통해 예측할 수 있는 환경을 만드는 것이 목표”라며 “아이브릭스와의 협력을 통해 도메인에 특화된 Bio LLM을 구축하고, 실제 연구 현장에서 활용 가능한 기술로 발전시켜 나가겠다”고 말했다.양사는 이번 협약을 계기로 바이오 연구 환경에 최적화된 언어모델을 중심으로 AI·바이오 융합 연구를 본격화하고, 연구 현장에서 활용 가능한 기술 고도화를 지속적으로 추진해 나갈 방침이다.[기사 바로가기] 아이브릭스-인실리콕스, 바이오 LLM 구축 위한 연구 협력 MOU 체결

아이브릭스, 서울대·상명대 잇따라 수주… 교육 분야 생성형 AI 서비스 고도화 선도

EBS 단추 기술력, 대학 디지털 전환의 새로운 표준으로국내 인공지능(AI) 및 에듀테크 전문기업 아이브릭스(대표 채종현)는 최근 서울대학교와 상명대학교의 주요 디지털 교육 혁신 사업을 연달아 수주하며 대학 분야 생성형 AI 기반 학사지원 시스템 구축의 선도 기업으로 자리매김하고 있다. 이번 성과는 회사가 지난 수년간 쌓아온 교육 데이터 기반 추천·검색 기술, 그리고 EBS ‘단추’ 서비스 구축·운영 경험이 핵심 경쟁력으로 작용한 결과로 분석된다. EBS 단추 서비스에서 축적된 기술력, 대학 디지털 혁신의 핵심 동력으로아이브릭스는 2018년부터 EBS와 함께 단추 서비스의 구축과 운영을 전담하며 국내 최대 규모의 교육 데이터 환경에서 추천·검색 기술을 고도화해왔다. 초기에는 고등학생 대상 챗봇·학습 추천 기능에서 시작했지만, 현재는 초·중·고 전 학년이 사용하는 대규모 플랫폼으로 성장해 일일 수백만 건의 검색과 추천이 이뤄지는 국가 교육 인프라 수준의 서비스로 발전했다.특히 단추 서비스는 학습자의 수준과 패턴을 반영한 개인화 추천, 성취도·목표 기반의 학습 설계 기능, 대규모 교육 문항·교과 데이터에 최적화된 검색·매칭 엔진 등을 지속적으로 고도화하며 사실상 국내 학생 대부분이 사용하는 핵심 서비스로 자리 잡았다.이 과정에서 축적된 교육 데이터에 대한 이해도, 모델링 노하우, 현장 중심의 UX 설계 능력은 이번 서울대·상명대 사업에서도 뚜렷한 경쟁 우위 요소가 됐다.서울대학교 사업 - 스누지니 고도화, 생성형 AI 기반 전공·교과 추천 시스템 구축서울대학교 지능형 학사정보 서비스 ‘스누지니(SNU Genie)’는 교과목·교수·전공 검색, 개인 맞춤형 교과목 추천, 학업이수 현황 제공, 학생설계전공 교과과정 설계 등의 기능을 제공하는 학생 중심 플랫폼이다.이번 사업은 스누지니 시스템의 고도화를 통해 학생이 자신의 학업 현황과 진로 방향에 맞는 전공·교과 정보를 보다 직관적이고 효과적으로 탐색할 수 있도록 서비스 전반을 개선하는 데 초점을 맞췄다. 특히 생성형 AI 기술을 적용해 전공 로드맵과 교과 추천 과정을 하나의 흐름으로 연결하고, 학생의 질문과 학업 상황에 맞는 맞춤형 안내가 가능하도록 설계했다.주요 과업으로는 △AI 기반 전공 로드맵 자동 생성 △전공·교과목·비교과 영역에 대한 검색 및 추천 기능 고도화 △스누지니 UX·UI 전면 개편 등이 포함된다.기존에는 전공 추천과 교과목 추천이 각각 분리된 화면에서 개별적으로 제공됐으나 이번 고도화를 통해 생성형 AI 기반 대화형 인터페이스를 도입했다. 학생이 어떤 전공과목을 들어야 할지 질문하면 관련 전공과 교과목, 이수 흐름을 종합적으로 고려한 맞춤형 로드맵이 자동으로 제시되며, 복잡했던 추천 과정이 하나의 자연스러운 대화형 프로세스로 통합된 것이 핵심 특징이다.이를 통해 서울대학교는 학생의 학업 설계 과정을 보다 직관적으로 지원하고, 다전공·전공자율선택 환경에 적합한 차세대 학사지원 서비스 기반을 강화하게 된다.상명대학교 사업 - 학생 이탈 방지를 위한 생성형 AI 기반 맞춤형 학사지원 시스템상명대학교는 국내 대학들이 공통적으로 안고 있는 학생 중도이탈을 예방하고 개인 맞춤형 교육을 강화하기 위해 AI 기반 학사지원 시스템 구축 사업을 추진했다. 이번 사업은 학습 선택권 확대와 학생의 자기주도적 역량 강화, 전공자율선택제의 안정적 운영 등 학생 중심 교육 혁신과 함께 학업 위기 학생을 조기에 발견하고 선제적으로 지원하는 중도이탈 방지 체계 마련에 초점을 두고 있다.주요 과업은 △분산된 학사 데이터 통합 및 체계화 △중도이탈 방지 모델 개발 △생성형 AI 기반 학사지원 챗봇(학사 제도 안내, 비교과 추천, 지원 서비스 안내 등) △AI 기반 상담 플랫폼 구축이다.상명대학교는 이번 사업을 통해 데이터 기반의 학사 운영 환경을 정비하고 학업 위험 징후를 신속하게 파악해 상담이 자연스럽게 이어지는 전주기 학생지원 체계를 구축할 계획이다. 학생의 학업 상태와 필요에 맞춘 맞춤형 안내와 지원이 가능해지면서 학업 위기에 대한 대응 방식 역시 사후 관리 중심에서 예방 중심의 지원 체계로 전환될 것으로 기대된다.아이브릭스 채종현 대표는 “서울대와 상명대 프로젝트는 단순히 시스템을 고도화하는 차원을 넘어 생성형 AI가 학생 개개인의 학업 여정에 실질적인 가이드 역할을 할 수 있음을 보여주는 사례”라고 밝혔다. 이어 “두 대학 모두 학생 중심의 통합 지원 체계를 구축한다는 공통 목표를 가지고 있었고 서울대에는 분산된 추천 기능을 하나의 대화형 프로세스로 통합하는 UX 혁신을, 상명대에는 흩어진 학사 데이터를 체계화해 위기 학생을 조기에 발견하고 지원하는 통합 체계를 제안했다”며 “이 두 사업에서 생성형 AI를 일반적인 챗봇이 아닌 ‘학생 맞춤형 솔루션 설계 도구’로 활용하는 방안을 제시한 것이 결정적인 차별화 요소가 됐다”고 설명했다.두 사업을 통해 아이브릭스는 기술력과 운영 노하우를 대학 학사지원 영역에 본격 확장하며, 전국 대학의 디지털 전환을 선도하는 핵심 파트너로 자리매김한다는 계획이다. 특히 EBS 단추에서 축적한 교육 데이터 처리 역량과 개인화 기술을 대학 영역까지 확장하며, 이를 기반으로 학생 개개인의 학업 성공을 돕는 차세대 학사지원 표준을 제시하겠다는 비전을 밝혔다.[기사 바로가기] 아이브릭스, 서울·상명대 잇따라 수주… 교육 분야 생성형 AI 서비스 고도화 선도

아이브릭스, 신뢰성 강화한 실무형 AI 거버넌스 플랫폼 ‘Cerebro AI Platform’ 출시

데이터·모델·운영 전 단계에 정책 기준 적용...책임 있는 AI 활용 체계 구축 지원인공지능(AI) 전문기업 아이브릭스(대표 채종현)는 기업이 책임 있는 원칙 아래 AI를 활용할 수 있도록 데이터·모델·운영 전 과정에 거버넌스 구현을 위한 핵심 기능을 갖춘 ‘Cerebro AI Platform’(이하 세레브로 AI 플랫폼)을 공식 출시했다고 8일 밝혔다. AI의 적용 범위가 조직의 주요 의사결정과 업무 프로세스까지 확대되면서 AI 거버넌스를 통한 정책 준수와 책임 있는 데이터·모델 관리의 중요성이 더욱 커지고 있다. 이에 따라 AI 서비스가 어떤 데이터와 모델을 기반으로 작동하고, 어떤 기준 아래 설계되는지를 명확히 관리해야 한다는 요구 역시 증가하고 있다.세레브로 AI 플랫폼은 실무 중심의 AI 거버넌스 플랫폼으로, 데이터 준비부터 모델 학습·평가, 배포, 모니터링까지 AI 서비스 전 과정을 하나의 환경에서 관리하면서 각 단계에 필요한 규제·법률 기준과 내부 정책 준수 수준을 반영하도록 설계됐다. 특히 △데이터 품질 기준 설정·검증 △업무 유형별 모델·자원 사용 정책 적용 △역할·권한 기반 접근제어 △실시간 모니터링 및 이력 관리 등 거버넌스 구현에 필요한 기반 기능을 제공함으로써 기업·기관은 신뢰성과 효율성을 동시에 확보하며 AI 서비스를 구축할 수 있다.LLMOps 기반 데이터 품질 검증 및 개선 체계 제공세레브로 AI 플랫폼은 데이터 수집·정제·구조화 과정을 단일 파이프라인으로 통합해 어떤 데이터가 어떤 기준을 거쳐 AI에 투입되는지 관리할 수 있는 기본적인 데이터 거버넌스 체계를 제공한다. 여기에 언어모델 학습·평가를 수행하는 ‘세레브로 스튜디오(LLMOps)’를 연계해 준비된 데이터가 실제 언어모델 성능에 어떤 영향을 미치는지 태스크별로 검증하고, 테스트 결과를 바탕으로 반복 학습을 수행해 품질을 개선할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 복잡한 전사 데이터 플랫폼 구축 없이 AI 활용에 적합한 ‘AI-ready data’를 점진적으로 확보하고 관리하는 기반을 마련할 수 있다.모델·자원 선택의 일관성 및 투명성 강화기업·기관의 AI 활용이 확산되면서 다양한 모델과 인프라 자원을 업무 유형·보안 등 내부 기준에 맞춰 일관되게 사용하는 것이 중요해졌다. 세레브로 AI 플랫폼은 조직이 사전에 정의한 업무 유형별 ‘모델 사용 정책’을 기반으로 모델·인프라 자원을 선택하는 가이드 체계를 제공한다. 선택 결과는 업무 유형, 담당자, 적용된 정책 등과 함께 사용 이력으로 남겨 이후 품질·보안 이슈가 발생했을 때 ‘어떤 기준 아래 어떤 모델을 썼는지’를 정책 관점에서 점검할 수 있도록 한다.기존 시스템과 충돌 없는 AI 도입AI를 기업·기관의 레거시 시스템에 도입할 때는 보안 규정, 망 분리, 접근 권한 등 기존 거버넌스 체계와의 충돌이 큰 장애 요인으로 작용한다. 세레브로 AI 플랫폼은 Agent 기반 연동과 쿠버네티스 환경 호환성을 고려한 설계를 바탕으로 ERP·CRM·DW·그룹웨어 등 기존 시스템과의 연결 가능성을 열어두고, 이미 운영 중인 인증·권한·보안 정책을 최대한 유지한 상태에서 AI 기능을 추가할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 기업·기관은 기존 IT 거버넌스를 크게 바꾸지 않고 단계적으로 AI 서비스를 실업무에 확장해 나갈 수 있는 현실적인 도입 경로를 마련할 수 있다.실시간 모니터링으로 리스크 자동 감지·대응AI 기반 서비스는 모델의 작은 변화나 데이터 오류도 곧바로 품질 저하, 비용 증가 등의 문제로 이어질 수 있어 서비스 상태를 계속 살피고 문제가 생기기 전에 잡아내는 체계가 필수적이다. 세레브로 AI 플랫폼은 ‘실시간 모니터링 대시보드’를 통해 응답 품질, 지연 시간, 비용 등의 주요 지표를 한눈에 확인하게 하고, 이 지표가 기준을 벗어나면 트래픽 분산, 용량 확장 등의 대응을 즉시 수행할 수 있도록 지원한다. 또한 로그와 성능 지표를 기반으로 모델 Drift(성능 저하) 발생 패턴을 분석해 담당자가 모델 교체, 파라미터 조정, 데이터 재학습 여부를 판단하는 데 참고할 수 있는 근거를 제공한다. 이를 통해 전담 조직이 크지 않은 기업도 문제가 생긴 뒤에 복구하는 방식이 아니라 상시 관리·예방하는 거버넌스 체계를 구축해 나갈 수 있다.아이브릭스 채종현 대표는 “AI가 기업·기관의 업무에 깊게 자리 잡을수록 무엇을 어떻게 사용할지에 대한 명확한 기준과 관리 체계를 마련하는 것이 중요해지고 있다”며 “세레브로 AI 플랫폼은 데이터·모델·운영 전 단계에 거버넌스 구현에 필요한 핵심 기능을 내재화해 중견·중소기업도 자신들의 기준에 맞는 AI 활용 체계를 구축하고 이를 일관되게 실행할 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다”고 말했다. 이어 “복잡한 전사 시스템을 한 번에 바꾸기보다 현장에서 즉시 적용 가능한 수준의 정책·운영·모니터링 기능을 단계적으로 넓혀갈 수 있도록 설계한 만큼 국내 기업들이 AI를 지속 가능하고 책임 있게 운영하는 데 실질적인 도움이 되기를 기대한다”고 덧붙였다.[기사 바로가기] 아이브릭스, 신뢰성 강화한 실무형 AI 거버넌스 플랫폼 ‘Cerebro AI Platform’ 출시

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아이브릭스, 서울대·상명대 잇따라 수주… 교육 분야 생성형 AI 서비스 고도화 선도

아이브릭스, 신뢰성 강화한 실무형 AI 거버넌스 플랫폼 ‘Cerebro AI Platform’ 출시

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