라이너, 연구자와 AI의 상호작용 협업 시스템 ‘라이너 스콜라’ 독립 출시
이주형 기자
2026-01-28
글로벌 AI 에이전트 스타트업 라이너가 전 세계 학술 지식을 바탕으로 연구의 전 과정을 혁신하는 리서치 전용 AI 서비스 ‘라이너 스콜라(Liner Scholar)’를 독립 출시했다.
라이너 스콜라는 전 세계 4억 6천만 건에 달하는 방대한 학술 데이터베이스를 탑재했다. 이는 통상 2억여 건의 논문을 제공하는 업계 표준 대비 2배 이상 압도적인 규모이다.
정보와 정답을 찾는 AI 검색 엔진에서 나아가, AI가 연구자와 실시간으로 상호작용하며 결과물을 함께 만들어가는 ‘AI 공동 연구자’ 시스템을 표방한다. 라이너는 기존 서비스 내 ‘학술 검색 모드’를 별도 도메인으로 분리 독립해, ‘라이너 스콜라’를 통해 전문 연구자들에게 최적화된 고도의 워크플로우를 제공한다는 설명이다.
특히 이번 독립 출시는 라이너가 추구하는 ‘AI 검색의 대중화’와 ‘전문적 지식 창출의 혁신’이라는 투 트랙 전략의 일환이다.
라이너는 일상의 모든 궁금증에 대해 가장 신뢰할 수 있는 출처를 바탕으로 답하는 일반 AI 검색 서비스 ‘라이너’를 통해 전 국민의 스마트한 검색 비서로 거듭나는 한편, 고도의 전문 지식과 논리적 추론이 필요한 영역은 ‘라이너 스콜라’를 통해 공략하며 지식 탐색의 스펙트럼을 완성한다는 방침이다.
라이너 스콜라는 단순히 정보를 요약해 전달하는 수준을 넘어, 연구의 맥락을 이해하고 스스로 판단해 실행하는 ‘에이전틱 리서치(Agentic Research)’ 기능을 제공한다.
이는 연구자가 반복적인 탐색 업무에서 벗어나 연구의 본질에 집중할 수 있도록 돕고, 마치 옆 연구실의 신뢰할 수 있는 동료 학자나 지도 교수와 실시간으로 학술적 토론을 나누는 것과 같은 고도화된 경험을 선사한다.
에이전틱 리서치가 적용된 라이너 스콜라에서는 기존에 개별적으로 제공되던 가설 생성, 인용 추천 등 리서치 에이전트가 프로젝트 내에 통합 구현된다. 추론 자율성이 극대화된 라이너 스콜라는 에이전트들을 스스로 오케스트레이션(Orchestration) 하여 최적의 결과물을 도출한다.
사용자는 에이전트를 일일이 선택하거나 구동하는 번거로움 없이, AI와의 대화만으로 ▲선행 연구 결과의 다각도 비교 분석 ▲가설에 대한 입체적 증거 탐색 ▲실험 설계의 타당성 검토 등 고차원의 지적 판단이 필요한 과정을 함께 수행할 수 있다.
또한, 라이너 스콜라는 공개된 학술 데이터뿐만 아니라 사용자가 직접 보유한 미발표 초안, 실험 데이터, 참고 문헌 등 개별 연구 자료를 프로젝트에 업로드해 연구에 즉각 활용할 수 있도록 지원한다.
사용자가 자료를 업로드하면, 라이너 스콜라는 해당 문서의 맥락을 정확히 파악해 사용자의 요구 사항에 내용을 반영한다. 이를 통해 연구자는 본인의 기존 연구 흐름과 특수성을 반영한 가장 개인화된 연구 활동을 이어갈 수 있다.
이는 파편화되어 있던 개인의 연구 자료를 라이너 스콜라 프로젝트에 지적 자산으로 통합해, 연구 생산성을 비약적으로 높이는 핵심 동력이 될 것으로 기대된다.
이를 통해 연구자는 툴의 기능적 조작에 시간을 들이는 대신, AI와의 지적 대화에만 집중함으로써 연구의 본질적인 완성도를 높이는 데 전념할 수 있다.
라이너는 지속적인 업데이트를 통해 에이전트 간의 유기적 협업 범위를 넓혀가며, 단 하나의 프로젝트 워크스페이스 내에서 모든 연구 과정을 완결할 수 있는 ‘원스톱 에이전틱 리서치(One-stop Agentic Research)’ 환경을 구축해 나갈 계획이다.
라이너 스콜라는 한국어와 영어, 일본어, 중국어 등 4개 국어를 공식 지원하며 글로벌 연구 환경에 대응한다. 특히 방대한 논문을 분석하고 복잡한 프로젝트를 관리해야 하는 연구 특성을 고려하여, 데스크톱 웹 환경에 맞춤형 인터페이스를 제공한다.
김진우 라이너 대표는 “라이너는 누구나 매일 마주하는 정보 탐색을 효율화하는 ‘대중적 AI 검색’과, 새로운 지식을 창출해야 하는 연구자를 위한 ‘전문적 리서치 에이전트’라는 두 가지 사용자 경험을 모두 완벽히 충족하고자 한다”라며, “라이너 스콜라는 연구자가 번거로운 학습 없이도 AI와 완벽하게 상호작용하며 성과를 내는 ‘바이브 리서치(Vibe Research)’ 시대의 핵심 동력이 될 것”이라고 말했다.
한편, 라이너는 일반 AI 검색 서비스인 ‘라이너’ 역시 고품질 데이터와 결합해 정보 탐색에 최적화된 경험을 지속적으로 고도화할 계획이다. 이를 통해 일상의 정보 탐색부터 학술적 지식 창출까지 인류 지식 활동 전반을 아우르는 글로벌 AI 생태계를 구축해 나갈 예정이다
라이너 스콜라는 전 세계 4억 6천만 건에 달하는 방대한 학술 데이터베이스를 탑재했다. 이는 통상 2억여 건의 논문을 제공하는 업계 표준 대비 2배 이상 압도적인 규모이다.
정보와 정답을 찾는 AI 검색 엔진에서 나아가, AI가 연구자와 실시간으로 상호작용하며 결과물을 함께 만들어가는 ‘AI 공동 연구자’ 시스템을 표방한다. 라이너는 기존 서비스 내 ‘학술 검색 모드’를 별도 도메인으로 분리 독립해, ‘라이너 스콜라’를 통해 전문 연구자들에게 최적화된 고도의 워크플로우를 제공한다는 설명이다.
특히 이번 독립 출시는 라이너가 추구하는 ‘AI 검색의 대중화’와 ‘전문적 지식 창출의 혁신’이라는 투 트랙 전략의 일환이다.
라이너는 일상의 모든 궁금증에 대해 가장 신뢰할 수 있는 출처를 바탕으로 답하는 일반 AI 검색 서비스 ‘라이너’를 통해 전 국민의 스마트한 검색 비서로 거듭나는 한편, 고도의 전문 지식과 논리적 추론이 필요한 영역은 ‘라이너 스콜라’를 통해 공략하며 지식 탐색의 스펙트럼을 완성한다는 방침이다.
라이너 스콜라는 단순히 정보를 요약해 전달하는 수준을 넘어, 연구의 맥락을 이해하고 스스로 판단해 실행하는 ‘에이전틱 리서치(Agentic Research)’ 기능을 제공한다.
이는 연구자가 반복적인 탐색 업무에서 벗어나 연구의 본질에 집중할 수 있도록 돕고, 마치 옆 연구실의 신뢰할 수 있는 동료 학자나 지도 교수와 실시간으로 학술적 토론을 나누는 것과 같은 고도화된 경험을 선사한다.
에이전틱 리서치가 적용된 라이너 스콜라에서는 기존에 개별적으로 제공되던 가설 생성, 인용 추천 등 리서치 에이전트가 프로젝트 내에 통합 구현된다. 추론 자율성이 극대화된 라이너 스콜라는 에이전트들을 스스로 오케스트레이션(Orchestration) 하여 최적의 결과물을 도출한다.
사용자는 에이전트를 일일이 선택하거나 구동하는 번거로움 없이, AI와의 대화만으로 ▲선행 연구 결과의 다각도 비교 분석 ▲가설에 대한 입체적 증거 탐색 ▲실험 설계의 타당성 검토 등 고차원의 지적 판단이 필요한 과정을 함께 수행할 수 있다.
또한, 라이너 스콜라는 공개된 학술 데이터뿐만 아니라 사용자가 직접 보유한 미발표 초안, 실험 데이터, 참고 문헌 등 개별 연구 자료를 프로젝트에 업로드해 연구에 즉각 활용할 수 있도록 지원한다.
사용자가 자료를 업로드하면, 라이너 스콜라는 해당 문서의 맥락을 정확히 파악해 사용자의 요구 사항에 내용을 반영한다. 이를 통해 연구자는 본인의 기존 연구 흐름과 특수성을 반영한 가장 개인화된 연구 활동을 이어갈 수 있다.
이는 파편화되어 있던 개인의 연구 자료를 라이너 스콜라 프로젝트에 지적 자산으로 통합해, 연구 생산성을 비약적으로 높이는 핵심 동력이 될 것으로 기대된다.
이를 통해 연구자는 툴의 기능적 조작에 시간을 들이는 대신, AI와의 지적 대화에만 집중함으로써 연구의 본질적인 완성도를 높이는 데 전념할 수 있다.
라이너는 지속적인 업데이트를 통해 에이전트 간의 유기적 협업 범위를 넓혀가며, 단 하나의 프로젝트 워크스페이스 내에서 모든 연구 과정을 완결할 수 있는 ‘원스톱 에이전틱 리서치(One-stop Agentic Research)’ 환경을 구축해 나갈 계획이다.
라이너 스콜라는 한국어와 영어, 일본어, 중국어 등 4개 국어를 공식 지원하며 글로벌 연구 환경에 대응한다. 특히 방대한 논문을 분석하고 복잡한 프로젝트를 관리해야 하는 연구 특성을 고려하여, 데스크톱 웹 환경에 맞춤형 인터페이스를 제공한다.
김진우 라이너 대표는 “라이너는 누구나 매일 마주하는 정보 탐색을 효율화하는 ‘대중적 AI 검색’과, 새로운 지식을 창출해야 하는 연구자를 위한 ‘전문적 리서치 에이전트’라는 두 가지 사용자 경험을 모두 완벽히 충족하고자 한다”라며, “라이너 스콜라는 연구자가 번거로운 학습 없이도 AI와 완벽하게 상호작용하며 성과를 내는 ‘바이브 리서치(Vibe Research)’ 시대의 핵심 동력이 될 것”이라고 말했다.
한편, 라이너는 일반 AI 검색 서비스인 ‘라이너’ 역시 고품질 데이터와 결합해 정보 탐색에 최적화된 경험을 지속적으로 고도화할 계획이다. 이를 통해 일상의 정보 탐색부터 학술적 지식 창출까지 인류 지식 활동 전반을 아우르는 글로벌 AI 생태계를 구축해 나갈 예정이다