글로벌 AI 에이전트 스타트업 라이너(대표 김진우)가 전 세계 학술 데이터를 바탕으로 연구 전 과정을 지원하는 리서치 전용 AI 서비스 ‘라이너 스콜라(Liner Scholar)’를 독립 출시했다.
라이너 스콜라는 업계 표준인 2억여 건보다 2배 이상 많은 전 세계 4억 6,000만 건의 학술 데이터베이스를 탑재했다. 기존 서비스 내 ‘학술 검색 모드’를 별도 도메인으로 분리 독립한 것으로, 단순히 정보를 찾는 검색 엔진을 넘어 연구자와 상호작용하며 결과물을 도출하는 ‘AI 공동 연구자’ 시스템을 지향한다.
김진우 라이너 대표는 “누구나 일상에서 사용하는 ‘대중적 AI 검색’과 전문적 지식을 창출하는 ‘리서치 에이전트’라는 두 가지 사용자 경험을 모두 충족하고자 한다”며, “라이너 스콜라는 연구자가 복잡한 툴 학습 없이도 AI와 유기적으로 상호작용하며 성과를 내는 리서치 환경의 핵심 동력이 될 것”이라고 밝혔다.
라이너 스콜라의 핵심은 연구의 맥락을 이해하고 스스로 판단해 실행하는 ‘에이전틱 리서치(Agentic Research)’ 기능이다. 기존에 개별적으로 작동하던 가설 생성, 인용 추천 등의 에이전트들을 프로젝트 내에 통합 구현했다. AI가 에이전트들을 스스로 오케스트레이션(Orchestration) 하여 선행 연구의 다각도 비교 분석, 가설에 대한 증거 탐색, 실험 설계의 타당성 검토 등 고차원적인 지적 판단 과정을 지원한다.
연구 자료의 개인화 관리 기능도 강화됐다. 공개된 학술 데이터뿐만 아니라 사용자가 보유한 미발표 초안, 실험 데이터 등을 프로젝트에 업로드하면 AI가 해당 문서의 맥락을 파악해 연구에 즉각 반영한다. 이는 파편화된 개인 연구 자료를 하나의 지적 자산으로 통합해 연구 생산성을 높이는 동력이 될 것으로 기대된다.
글로벌 연구 환경을 고려해 한국어, 영어, 일본어, 중국어 등 4개 국어를 공식 지원하며, 방대한 논문 분석과 복잡한 프로젝트 관리에 최적화된 데스크톱 웹 맞춤형 인터페이스를 제공한다.
라이너는 앞으로도 일반 AI 검색 서비스 ‘라이너’를 통해 정보 탐색을 효율화하는 한편, ‘라이너 스콜라’를 통해 전문적인 지식 창출 영역을 공략하는 투 트랙(Two-track) 전략을 이어갈 방침이다. 이를 통해 일상의 탐색부터 학술적 연구까지 아우르는 글로벌 AI 생태계를 구축해 나갈 계획이다.
이미지 제공: 라이너
