인공지능(AI) 전문기업 유니바(UNIVA)가 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 주관하는 '초거대 AI 확산 생태계 조성사업'의 세부 과제인 '분자독성 추론 데이터 구축'를 완료했다고 밝혔다.
이번 프로젝트는 단순히 물질의 독성 유무를 분류하는 기존 방식에서 나아가 AI가 독성 판단의 근거를 논리적으로 설명할 수 있는 '추론형 데이터셋' 구축에 초점을 맞췄다. 유니바는 분자 구조 정보와 독성 라벨에 더해 단계적 사고(CoT) 기반의 자연어 추론 문장을 결합한 데이터 구조를 구현함으로써 설명 가능한 독성 예측 모델의 토대를 마련했다.
유니바는 이번 과제를 통해 원천 데이터와 CoT 기반 독성 추론 데이터를 포함한 총 1만건의 고품질 데이터셋을 구축하며 당초 목표를 100% 달성했다. 구축된 데이터는 다양한 분자 구조 유형과 독성 메커니즘을 포괄하도록 설계되어 구조적·의미적 다양성을 확보했다. 특히 전문 품질검증 절차를 통해 데이터 구조, 라벨 적절성, 추론 논리 일관성 등 모든 항목에서 적격 판정을 받으며 실제 거대언어모델(LLM) 학습과 고도화에 즉시 활용 가능한 고품질 자산임을 입증했다.
이러한 성과는 단발성 데이터 구축에 그치지 않고 실질적인 기술 확장으로 이어지고 있다. 유니바는 해당 성과를 바탕으로 약물의 흡수·분포·대사·배설·독성을 통합 관리하는 'ADMET 특화 AI 에이전트' R&D 과제를 현재 수행 중이다. 해당 과제에서는 GNN과 LLM 결합 모델, CoT-RAG 기반 추론 기술 등을 적용해 신약 개발 초기 독성 스크리닝과 화학물질 안전성 평가 등 산업·공공·안보 분야로의 적용 가능성을 확대하고 있다.
비즈니스 측면의 성과도 가시화되고 있다. 유니바는 이번 과제에서 확보한 추론형 데이터 설계 및 품질 검증 체계를 자사 AI 에이전트 사업 전반의 공통 기술 자산으로 활용하고 있다.
이러한 기술 자산을 바탕으로 유니바는 정부·공공 및 민간 영역에서 AI 에이전트 구축 과제를 수행하고 있으며, 성능 검증과 PoC를 거쳐 본 사업 계약으로 이어지는 성과를 통해 사업 확장세를 이어가고 있다.
남명진 유니바 대표는 “이번 과제는 결과값만 제시하는 기존 AI의 한계를 극복하고, 예측 근거를 함께 제시하는 설명 가능한 AI(XAI) 개발의 핵심 자산을 확보했다는 데 큰 의의가 있다”며 “화학·제약 분야의 버티컬 AI 역량을 지속적으로 강화하여 다양한 산업 영역에서 신뢰할 수 있는 AI 솔루션을 선도적으로 제공하겠다”고 말했다.
이원지 기자 news21g@etnews.com
