라이너, 연구 전용 AI 서비스 ‘라이너 스콜라’ 출시

학술 데이터 4억6000만 건 기반 AI 기반 연구 생산성 높여
연구 워크플로우 전반 지원하는 ‘에이전틱 리서치’ 선보여
개인화 자료 업로드·글로벌 언어 대응 기능으로 생산성 향상

라이너가 전 세계 학술 데이터를 기반으로 연구 과정 전반을 지원하는 AI 리서치 플랫폼 ‘라이너 스콜라(Liner Scholar)’를 독립 서비스로 공식 출시했다.

이 플랫폼은 기존 라이너 서비스의 학술 검색 기능을 분리해 전문 연구자와 학술 종사자를 위한 맞춤형 환경으로 재구성한 것으로, 방대한 학술 데이터베이스와 실시간 상호작용형 AI 협업 기능을 결합한 점이 특징이다. 

라이너 스콜라가 탑재한 데이터베이스는 약 4억6000만 건에 이르는 학술 자료다. 이는 통상적인 논문 제공 규모의 두 배가 넘는 양이다. 이 같은 규모는 연구용 AI 도구가 제공하는 정보 범위 확대에 대한 수요와 맞물린다. 최근 연구자들은 AI 도구를 일상적으로 업무에 활용하며, 특히 연구와 출판 관련 작업에서 효과를 체감하는 것으로 알려졌다. 

라이너 스콜라는 단순한 학술 검색을 넘어 AI와 실시간 상호작용하면서 공동으로 결과물을 만들어가는 형태를 지향한다. 핵심 기능은 ‘에이전틱 리서치(Agentic Research)’로, 이는 사용자가 반복적으로 수행해야 하는 문헌 탐색, 가설 생성, 인용 추천 등의 작업을 AI가 자율적으로 수행하도록 설계됐다. 사용자는 일일이 세부 에이전트를 선택해 조작할 필요 없이, 자연어 대화를 통해 선행 연구 결과의 비교 분석, 가설에 대한 근거 탐색, 실험 설계의 타당성 검토 등 고차원적 학술 판단 단계까지 AI와 함께 작업할 수 있다. 

특히 개인이 보유한 미발표 원고나 실험 데이터, 참고 문헌 등 개별 연구 자료를 업로드해 프로젝트에 즉각 반영할 수 있는 기능은 경쟁 도구 대비 눈에 띄는 차별점이다. 업로드된 자료의 맥락을 AI가 파악해 프로젝트 전반에 통합함으로써, 연구자는 자신의 기존 흐름을 유지하면서 생산성을 높인다.

라이너 측은 이 같은 프로젝트 기반 통합 워크스페이스를 지속적으로 확장해 하나의 연구 프로젝트 안에서 리서치 전 과정을 완결하는 환경으로 고도화할 계획이라고 밝혔다. 라이너 스콜라는 한국어, 영어, 일본어, 중국어 등 총 4개 국어를 공식 지원하며 글로벌 연구 환경에 대응한다. 데스크톱 웹 환경에 최적화한 인터페이스를 적용해 복잡한 프로젝트 관리와 방대한 데이터 탐색을 편리하게 제공하는 것도 특징이다. 

김진우 라이너 대표는 “라이너 스콜라는 대중적 AI 검색 서비스 라이너와는 별도로 전문 연구자의 창의적 사고와 고급 분석을 지원하는 리서치 플랫폼”이라고 설명했다. 그는 “AI와의 상호작용이 연구자가 반복적이고 비생산적인 작업에서 벗어나 본질적 연구에 집중하도록 돕는 것이 목표”라고 덧붙였다.