From data To decision
From data To decision
AI가 중심이 되는 운영 체계. 지금, 조직의 미래를 설계하세요. 세상은 이미 변하고 있고, 이번에는 결코 뒤처질 수 없습니다.
“We are in the beginning of the first act of a revolution.”
Alex Karp
-
CEO, Palantir
“The age of AI has started.”
Jensen Huang
-
CEO, NVIDIA
“We’re in a new phase of the AI platform shift.”
Sundar Pichai
-
CEO, Google & Alphabet
“We are in the beginning of the first act of a revolution.”
Alex Karp
-
CEO, Palantir
“The age of AI has started.”
Jensen Huang
-
CEO, NVIDIA
“We’re in a new phase of the AI platform shift.”
Sundar Pichai
-
CEO, Google & Alphabet
Is This You?
AI 전문 팀을 구성하는 데 어려움을 겪고 계신가요?
AI 전문 팀을 구성하는 데 어려움을 겪고 계신가요?
조직의 데이터 품질에 문제가 있나요?
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데이터 사일로 문제에 빠져있나요?
데이터 사일로 문제에 빠져있나요?
기존 시스템에 AI를 적용하고 싶으신가요?
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기존 시스템에 AI를 적용하고 싶으신가요?
AI 기술을 적용하면서 유출될 데이터에 대해 걱정되시나요?
AI 기술을 적용하면서 유출될 데이터에 대해 걱정되시나요?
[ PAIN POINTS ]
AI 전문 팀 빌딩의 어려움
도전과제 – AI 시스템의 구축 및 운영을 위해서는 숙련된 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, 시스템 설계자 등의 전문 인력이 필요하지만, 한국에서 이들의 수급은 매우 제한적입니다.
해결책 – CartaNova는 전문 인력으로 구성된 팀을 직접 파견하여 프로젝트를 수행함으로써, 내부 인력 부족 문제를 해소합니다.
도전과제 – AI 시스템을 도입하더라도 학습 데이터의 품질이 낮거나 구조화되지 않은 경우, AI 모델이 부정확한 판단을 하거나 할루시네이션(Hallucination) 현상이 발생할 수 있습니다.
해결책 – CartaNova는 기관의 Data Lake 내 방대한 데이터를 정제하고, 온톨로지 기반으로 구조화함으로써 고품질 학습이 가능한 데이터 환경을 제공합니다.
도전과제 – 부서 간 단절된 데이터는 통합 분석과 정보 공유를 방해하며, 이는 부서 중심의 구조, 부서 간 목표 불일치, 조직의 관성 등에서 비롯됩니다.
해결책 – CartaNova는 외부 독립 조직으로서 내부 위계나 이해관계로부터 자유롭게 모든 부서의 데이터를 통합하고 분석할 수 있습니다.
도전과제 – 기존의 레거시 시스템을 AI 기반 시스템으로 전환하기 위해서는 대규모의 시간과 비용이 요구됩니다.
해결책 – CartaNova는 기존 시스템의 아키텍처를 변경하지 않고, AI 시스템을 유연하게 연동함으로써 빠른 전환과 안정적인 운영이 가능합니다.
도전과제 – 외부 기관에 데이터를 위탁할 경우, 보안과 관련된 다양한 위험 요소가 존재합니다.
해결책 – CartaNova는 기관의 데이터를 외부로 수집하거나 보관하지 않고, 내부 시스템에 직접 연동하여 프로젝트를 수행함으로써 보안 리스크를 원천 차단합니다.
[ PAIN POINTS ]
AI 전문 팀 빌딩의 어려움
도전과제 – AI 시스템의 구축 및 운영을 위해서는 숙련된 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, 시스템 설계자 등의 전문 인력이 필요하지만, 한국에서 이들의 수급은 매우 제한적입니다.
해결책 – CartaNova는 전문 인력으로 구성된 팀을 직접 파견하여 프로젝트를 수행함으로써, 내부 인력 부족 문제를 해소합니다.
도전과제 – AI 시스템을 도입하더라도 학습 데이터의 품질이 낮거나 구조화되지 않은 경우, AI 모델이 부정확한 판단을 하거나 할루시네이션(Hallucination) 현상이 발생할 수 있습니다.
해결책 – CartaNova는 기관의 Data Lake 내 방대한 데이터를 정제하고, 온톨로지 기반으로 구조화함으로써 고품질 학습이 가능한 데이터 환경을 제공합니다.
도전과제 – 부서 간 단절된 데이터는 통합 분석과 정보 공유를 방해하며, 이는 부서 중심의 구조, 부서 간 목표 불일치, 조직의 관성 등에서 비롯됩니다.
해결책 – CartaNova는 외부 독립 조직으로서 내부 위계나 이해관계로부터 자유롭게 모든 부서의 데이터를 통합하고 분석할 수 있습니다.
도전과제 – 기존의 레거시 시스템을 AI 기반 시스템으로 전환하기 위해서는 대규모의 시간과 비용이 요구됩니다.
해결책 – CartaNova는 기존 시스템의 아키텍처를 변경하지 않고, AI 시스템을 유연하게 연동함으로써 빠른 전환과 안정적인 운영이 가능합니다.
도전과제 – 외부 기관에 데이터를 위탁할 경우, 보안과 관련된 다양한 위험 요소가 존재합니다.
해결책 – CartaNova는 기관의 데이터를 외부로 수집하거나 보관하지 않고, 내부 시스템에 직접 연동하여 프로젝트를 수행함으로써 보안 리스크를 원천 차단합니다.
[ PAIN POINTS ]
AI 전문 팀 빌딩의 어려움
도전과제 – AI 시스템의 구축 및 운영을 위해서는 숙련된 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, 시스템 설계자 등의 전문 인력이 필요하지만, 한국에서 이들의 수급은 매우 제한적입니다.
해결책 – CartaNova는 전문 인력으로 구성된 팀을 직접 파견하여 프로젝트를 수행함으로써, 내부 인력 부족 문제를 해소합니다.
도전과제 – AI 시스템을 도입하더라도 학습 데이터의 품질이 낮거나 구조화되지 않은 경우, AI 모델이 부정확한 판단을 하거나 할루시네이션(Hallucination) 현상이 발생할 수 있습니다.
해결책 – CartaNova는 기관의 Data Lake 내 방대한 데이터를 정제하고, 온톨로지 기반으로 구조화함으로써 고품질 학습이 가능한 데이터 환경을 제공합니다.
도전과제 – 부서 간 단절된 데이터는 통합 분석과 정보 공유를 방해하며, 이는 부서 중심의 구조, 부서 간 목표 불일치, 조직의 관성 등에서 비롯됩니다.
해결책 – CartaNova는 외부 독립 조직으로서 내부 위계나 이해관계로부터 자유롭게 모든 부서의 데이터를 통합하고 분석할 수 있습니다.
도전과제 – 기존의 레거시 시스템을 AI 기반 시스템으로 전환하기 위해서는 대규모의 시간과 비용이 요구됩니다.
해결책 – CartaNova는 기존 시스템의 아키텍처를 변경하지 않고, AI 시스템을 유연하게 연동함으로써 빠른 전환과 안정적인 운영이 가능합니다.
도전과제 – 외부 기관에 데이터를 위탁할 경우, 보안과 관련된 다양한 위험 요소가 존재합니다.
해결책 – CartaNova는 기관의 데이터를 외부로 수집하거나 보관하지 않고, 내부 시스템에 직접 연동하여 프로젝트를 수행함으로써 보안 리스크를 원천 차단합니다.
[ WORK PARTS ]
Supports You
Data Lake 구축
조직의 모든 데이터를 통합하고 정제합니다.
Data Lake 구축
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Data Lake 구축
조직의 모든 데이터를 통합하고 정제합니다.
Data Ontology
조직의 모든 데이터를 AI가 이해할 수 있도록 온톨로지화 합니다.
Data Ontology
조직의 모든 데이터를 AI가 이해할 수 있도록 온톨로지화 합니다.
Data Ontology
조직의 모든 데이터를 AI가 이해할 수 있도록 온톨로지화 합니다.
맞춤형 AI 에이전시 개발
조직의 모든 데이터를 기반으로 맞춤형 AI 에이전시를 개발합니다.
맞춤형 AI 에이전시 개발
조직의 모든 데이터를 기반으로 맞춤형 AI 에이전시를 개발합니다.
맞춤형 AI 에이전시 개발
조직의 모든 데이터를 기반으로 맞춤형 AI 에이전시를 개발합니다.
기존 시스템 통합
조직의 레거시 시스템들을 통합하고, 맞춤형 AI 에이전시를 통해 제어합니다.
기존 시스템 통합
조직의 레거시 시스템들을 통합하고, 맞춤형 AI 에이전시를 통해 제어합니다.
기존 시스템 통합
조직의 레거시 시스템들을 통합하고, 맞춤형 AI 에이전시를 통해 제어합니다.
Code
1
2
3
4
5
신규 시스템 개발
필요하다면, 신규 시스템을 개발합니다. CartaNova는 SaaS(이커머스, 헬스케어, OTT, SNS, 모빌리티), Enterprise Software 프로젝트 수행 경험이 풍부합니다.
Code
1
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신규 시스템 개발
필요하다면, 신규 시스템을 개발합니다. CartaNova는 SaaS(이커머스, 헬스케어, OTT, SNS, 모빌리티), Enterprise Software 프로젝트 수행 경험이 풍부합니다.
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신규 시스템 개발
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Our Tech
Stack
[05]
Node.js
[04]
MySQL
[03]
Databricks
[02]
Snowflake
[01]
LangChain
[05]
Node.js
[04]
MySQL
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Databricks
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Snowflake
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[ CORE TECH ]
온톨로지 빌더
온톨로지 데이터를 생성, 저장, 관리할 수 있는 도구로, 도메인 지식의 체계적 표현과 활용을 지원합니다.
온톨로지 빌더
온톨로지 데이터를 생성, 저장, 관리할 수 있는 도구로, 도메인 지식의 체계적 표현과 활용을 지원합니다.
온톨로지-데이터 커넥터
다양한 Raw data를 온톨로지와 연결하여 의미 기반 데이터 통합이 가능하도록 하는 도구입니다.
온톨로지-데이터 커넥터
다양한 Raw data를 온톨로지와 연결하여 의미 기반 데이터 통합이 가능하도록 하는 도구입니다.
RAG / MCP / A2A
구축된 온톨로지를 기반으로 Graph-RAG를 생성하고 저장하는 도구입니다. 벡터 검색과 그래프 기반 확장 검색을 모두 지원하고, MCP, A2A 프로토콜을 지원합니다.
RAG / MCP / A2A
구축된 온톨로지를 기반으로 Graph-RAG를 생성하고 저장하는 도구입니다. 벡터 검색과 그래프 기반 확장 검색을 모두 지원하고, MCP, A2A 프로토콜을 지원합니다.
통합 에이전트
온톨로지 RAG를 기반으로 필요한 사전 컨텍스트를 수집하고, 사전에 정의된 파이프라인을 통해 데이터를 시맨틱 레이어에서 추출해 실행하는 구조로, 모든 AI 모델(LLM, sLLM, LAM)에 적용이 가능합니다.
통합 에이전트
온톨로지 RAG를 기반으로 필요한 사전 컨텍스트를 수집하고, 사전에 정의된 파이프라인을 통해 데이터를 시맨틱 레이어에서 추출해 실행하는 구조로, 모든 AI 모델(LLM, sLLM, LAM)에 적용이 가능합니다.
Layouts
Styles
Variables
워크플로우 통합
레거시 시스템(ERP, CRM, SCM, HR, FI 등)과 통합되어, 조직이 요구하는 기능을 자동화된 흐름으로 제공합니다.
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Variables
워크플로우 통합
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데이터 레이크 구축
데이터 레이크 구축 이전 단계이거나, 미흡한 조직을 위해, 데이터 거버넌스 구축을 직접적으로 지원합니다.
데이터 레이크 구축
데이터 레이크 구축 이전 단계이거나, 미흡한 조직을 위해, 데이터 거버넌스 구축을 직접적으로 지원합니다.
Sonamu 프레임워크
기존 Node.js 기반 웹 프레임워크들의 단점을 보완하고 장점을 통합하여 CartaNova가 자체 개발한 글로벌 웹 프레임워크입니다.
Sonamu 프레임워크
기존 Node.js 기반 웹 프레임워크들의 단점을 보완하고 장점을 통합하여 CartaNova가 자체 개발한 글로벌 웹 프레임워크입니다.
Sonamu 프레임워크
기존 Node.js 기반 웹 프레임워크들의 단점을 보완하고 장점을 통합하여 CartaNova가 자체 개발한 글로벌 웹 프레임워크입니다.
See Our Work in Action
우크라이나를 위한 AMR 프로젝트
국가 차원의 AMR 감시 프로젝트는 데이터를 표준화하고, 실험실 역량을 강화하며, AI 및 온톨로지 기반 인프라를 활용하여 실시간 항생제 내성 모니터링을 구현하도록 설계되었습니다. 이는 위기와 회복 과정에서 글로벌 건강 보안을 지원합니다.
우크라이나를 위한 AMR 프로젝트
국가 차원의 AMR 감시 프로젝트는 데이터를 표준화하고, 실험실 역량을 강화하며, AI 및 온톨로지 기반 인프라를 활용하여 실시간 항생제 내성 모니터링을 구현하도록 설계되었습니다. 이는 위기와 회복 과정에서 글로벌 건강 보안을 지원합니다.
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전통적인 뷰티 전자상거래 시스템을 AI-ERP로 전환하기
뷰티 전자상거래 스타트업이 9배 매출 성장과 75% 인력 감축을 CartaNova의 AI-ERP를 적용해 달성한 방법을 알아보세요.
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[ BLOG ]
Latest Insights
[
PAPER
]
온톨로지 개발 101: 첫 번째 온톨로지 만들기를 위한 가이드
온톨로지 생성에 대한 실용적인 소개인 이 가이드는 도메인 범위 정의, 기존 어휘 재사용, 클래스 계층 구조, 속성 및 인스턴스 구축을 포함한 단계별 방법론을 설명하고, Protégé-2000 내에서의 의미적 관계 및 반복적 개선과 같은 복잡한 설계 문제를 다룹니다.
[
PAPER
]
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[
PAPER
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PAPER
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자기 보상 언어 모델
이 논문은 자기 보상 언어 모델(Self-Rewarding Language Models)을 소개합니다. 여기서 대형 언어 모델은 외부 보상 모델에 의존하지 않고 자체 출력을 반복적으로 생성, 평가 및 최적화하여 자기 정렬 및 성능 향상의 새로운 패러다임을 확립합니다.
[
PAPER
]
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Comparison
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바텀-업, 실행 중심
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컨설팅부터 실제 제품 개발까지 아우르는 엔드 투 엔드 서비스 제공
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민첩한 맞춤형 솔루션 개발
민첩한 맞춤형 솔루션 개발
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선택적이지만 깊은, 장기적인 파트너십
선택적이지만 깊은, 장기적인 파트너십
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상대적으로 낮은 비용
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Others
탑-다운, 컨설팅 중심
탑-다운, 컨설팅 중심
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일부 컨설팅이나 개발 단계만 부분적으로 제공하는 제한된 서비스
일부 컨설팅이나 개발 단계만 부분적으로 제공하는 제한된 서비스
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범용적인 대형 솔루션 개발
범용적인 대형 솔루션 개발
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넓지만 얕은, 컨설팅 중심의 관계
넓지만 얕은, 컨설팅 중심의 관계
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매우 높은 비용
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[ LAYERS ]
We Are Here — Foundation Layer
We Are Here
— This Layer
Infrastructure Layer
Foundation (Model) Layer
Foundation (System) Layer
Application Layer
Infrastructure Layer
Foundation (Model) Layer
Foundation (System) Layer
Application Layer
Infrastructure Layer
Foundation (Model) Layer
Foundation (System) Layer
Application Layer
Application Layer
사용자와 상호작용하는 AI 기반 서비스 및 솔루션 (Cursor / Copilot / Crew / Veo)
Application Layer
사용자와 상호작용하는 AI 기반 서비스 및 솔루션 (Cursor / Copilot / Crew / Veo)
Foundation (System) Layer
데이터 통합, 처리, 조율을 담당하며 AI 애플리케이션 개발 전 단계를 지원하는 시스템 계층 (Palantir / Snowflake / Databricks / Scale AI)
Foundation (System) Layer
데이터 통합, 처리, 조율을 담당하며 AI 애플리케이션 개발 전 단계를 지원하는 시스템 계층 (Palantir / Snowflake / Databricks / Scale AI)
Foundation (Model) Layer
사전 학습된 모델 및 학습/추론을 위한 AI 모델 플랫폼 (GPT / Gemini / Claude / Grok)
Foundation (Model) Layer
사전 학습된 모델 및 학습/추론을 위한 AI 모델 플랫폼 (GPT / Gemini / Claude / Grok)
Infrastructure Layer
AI 시스템을 작동시키는 하드웨어, 클라우드, 컴퓨팅 자원 (NVIDIA / TSMC / AWS / Azure)
Infrastructure Layer
AI 시스템을 작동시키는 하드웨어, 클라우드, 컴퓨팅 자원 (NVIDIA / TSMC / AWS / Azure)
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