Your AX Partner

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전략부터 구축까지, 실제 비즈니스 운영을 AI-ready 시스템으로 전환합니다.

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Is This You?

전담 AI 팀 구축에 어려움을 겪고 계신가요?

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보유 데이터의 품질과 AI 활용 준비 수준이 걱정되시나요?

보유 데이터의 품질과 AI 활용 준비 수준이 걱정되시나요?

부서와 시스템별로 데이터가 분산·고립되어 있나요?

부서와 시스템별로 데이터가 분산·고립되어 있나요?

기존 레거시 시스템과 업무 프로세스에 AI를 적용하기 어려우신가요?

기존 레거시 시스템과 업무 프로세스에 AI를 적용하기 어려우신가요?

[ WORK PARTS ]

Supports You

AI 인프라스트럭처 구축

귀사의 비즈니스 확장에 필요한 AI 인프라를 구축합니다.

AI 인프라스트럭처 구축

귀사의 비즈니스 확장에 필요한 AI 인프라를 구축합니다.

데이터 온톨로지 & RAG 파이프라인 구축

조직의 모든 데이터를 AI 친화적으로 정제합니다.

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조직의 모든 데이터를 AI 친화적으로 정제합니다.

데이터 온톨로지 & RAG 파이프라인 구축

조직의 모든 데이터를 AI 친화적으로 정제합니다.

맞춤형 AI 에이전트 설계 및 구축

최신 AI 모델, 파인튜닝, RAG, 툴 오케스트레이션을 기반으로 고객사의 데이터와 업무 흐름에 맞는 운영 가능한 AI 에이전트를 설계하고 구현합니다.

기존 시스템 AI 전환 및 통합

기존 시스템을 AI 활용이 가능한 구조로 재설계하고, 분절된 데이터·업무 흐름·기능을 통합하여 운영 가능한 AX 기반을 구축합니다.

Code

1

2

3

4

5

class AutomationAgent:
def __init__(self, activation_limit):
self.activation_limit = activation_limit
self.current_mode = "idle"

def evaluate_task(self, workload_value):
if workload_value > self.activation_limit:
self.current_mode = "engaged"
return "Automation agent has been successfully activated!"
else:
return "No activation needed. Agent stays idle."
def get_current_mode(self):
return f"Current operational mode: {self.current_mode}"

산업 무관 신규 시스템 개발

산업 분야와 관계없이, 각 고객의 업무 흐름·데이터 구조·운영 환경에 맞춘 신규 시스템을 설계하고 구축합니다.

Code

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class AutomationAgent:
def __init__(self, activation_limit):
self.activation_limit = activation_limit
self.current_mode = "idle"

def evaluate_task(self, workload_value):
if workload_value > self.activation_limit:
self.current_mode = "engaged"
return "Automation agent has been successfully activated!"
else:
return "No activation needed. Agent stays idle."
def get_current_mode(self):
return f"Current operational mode: {self.current_mode}"

산업 무관 신규 시스템 개발

산업 분야와 관계없이, 각 고객의 업무 흐름·데이터 구조·운영 환경에 맞춘 신규 시스템을 설계하고 구축합니다.

Code

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class AutomationAgent:
def __init__(self, activation_limit):
self.activation_limit = activation_limit
self.current_mode = "idle"

def evaluate_task(self, workload_value):
if workload_value > self.activation_limit:
self.current_mode = "engaged"
return "Automation agent has been successfully activated!"
else:
return "No activation needed. Agent stays idle."
def get_current_mode(self):
return f"Current operational mode: {self.current_mode}"

산업 무관 신규 시스템 개발

산업 분야와 관계없이, 각 고객의 업무 흐름·데이터 구조·운영 환경에 맞춘 신규 시스템을 설계하고 구축합니다.

Our Tech
Stack

[05]

Voyage AI

[04]

PostgreSQL

[03]

Sonamu Framework

[02]

TypeScript

[01]

Node.js

[05]

Voyage AI

[04]

PostgreSQL

[03]

Sonamu Framework

[02]

TypeScript

[01]

Node.js

[05]

Voyage AI

[04]

PostgreSQL

[03]

Sonamu Framework

[02]

TypeScript

[01]

Node.js

[ CORE TECH ]

Sonamu 프레임워크

데이터베이스부터 프론트엔드까지 E2E 타입 안전성을 제공하는 자체 개발 풀스택 프레임워크입니다. DB 우선 개발, 자동 API 생성, 내장 관리자 패널, 통합 검증, 관찰 기반 테스팅(Naite), 기본 AI 연동 기능을 통해 개발·테스트 오버헤드를 줄이고 서비스를 즉시 AI 활용 가능 상태로 만듭니다.

Q&A 기반 RAG

문서 청킹 대신 질문-질문 벡터 매칭 방식. 큐레이션된 Q&A 쌍을 저장하고 질문 유사도를 통해 검색하여 LLM 학습 방식과 직접 정렬합니다.

AI-Native 온톨로지

복잡한 그래프가 아닌 질문-답변 쌍을 사용한 구조화된 지식. LLM 훈련 메커니즘과 정렬되는 간단한 형식으로, Palantir 스타일 복잡성에 대한 우리의 답입니다. pgvector 시맨틱 검색을 통한 안정적인 검색을 지원합니다.

AI-Powered Reconstruction

레거시 데이터베이스를 위한 AI 지원 시스템 재구축. 자동 스키마 인트로스펙션, AI 기반 문서 생성, 풀스택 스캐폴딩으로 비즈니스 중단 없이 완전한 현대화를 가능하게 합니다.

멀티 모델 통합

ChatGPT, Claude, Gemini를 통합 인터페이스로 원활하게 오케스트레이션. 모델 전환, 비용 추적, 성능 비교 가능—벤더 종속 없이 최적의 작업-모델 매칭을 실현합니다.

Layouts

Styles

Variables

레거시 시스템 통합

시맨틱 레이어 구축과 함께 엔터프라이즈 시스템(ERP, CRM, SCM, HR, FI)에 직접 연결. Q&A 기반 온톨로지를 통해 복잡한 데이터베이스에 자연어 쿼리가 가능하며 SQL 지식이 필요 없습니다.

AI 지원 개발

AI는 Cursor와 Claude를 활용한 페어 프로그래밍부터 Naite를 통한 자동화된 테스팅, AI 기반 코드 리뷰에 이르기까지, 우리 개발 워크플로우의 모든 계층에 내재되어 있습니다. 이를 통해 우리는 단순히 AI 기능을 제공하는 것을 넘어, 고객을 위한 진정한 AI-native 시스템을 구축합니다.

[ LAYERS ]

We Are Here

We Are Here
— This Layer

Infrastructure Layer

Model Foundation Layer

System Foundation Layer

Application Layer

Infrastructure Layer

Model Foundation Layer

System Foundation Layer

Application Layer

Infrastructure Layer

Model Foundation Layer

System Foundation Layer

Application Layer

Application Layer

기반 모델 위에 구축되는 AI 기반 애플리케이션, 개발자 도구, 그리고 사용자 대상 서비스 (Cursor / GitHub Copilot / CrewAI / Perplexity)

Application Layer

기반 모델 위에 구축되는 AI 기반 애플리케이션, 개발자 도구, 그리고 사용자 대상 서비스 (Cursor / GitHub Copilot / CrewAI / Perplexity)

System Foundation Layer

데이터 통합, 오케스트레이션, 거버넌스, 운영화를 담당하는 엔터프라이즈 AI 시스템 플랫폼 계층 (Palantir Foundry / Snowflake / Databricks / Dataiku)

System Foundation Layer

데이터 통합, 오케스트레이션, 거버넌스, 운영화를 담당하는 엔터프라이즈 AI 시스템 플랫폼 계층 (Palantir Foundry / Snowflake / Databricks / Dataiku)

Model Foundation Layer

현대 AI 시스템의 추론, 생성, 멀티모달 기능을 구동하는 대규모 기반 모델 계층 (OpenAI GPT / Google Gemini / Anthropic Claude / xAI Grok)

Model Foundation Layer

현대 AI 시스템의 추론, 생성, 멀티모달 기능을 구동하는 대규모 기반 모델 계층 (OpenAI GPT / Google Gemini / Anthropic Claude / xAI Grok)

Infrastructure Layer

대규모 AI 시스템의 학습과 서빙을 위한 클라우드, GPU, 컴퓨팅 인프라 계층 (NVIDIA / AWS / Microsoft Azure / Google Cloud)

Infrastructure Layer

대규모 AI 시스템의 학습과 서빙을 위한 클라우드, GPU, 컴퓨팅 인프라 계층 (NVIDIA / AWS / Microsoft Azure / Google Cloud)

See Our Work in Action

[ PROJECTS ]

Our Projects

신약 임상시험을 위한 암 환자 매칭 프로젝트

일본의 암 진료 현장에서, 임상시험 매칭과 전문의 협진 과정을 더 빠르고 정확하게 연결하기 위한 AI 기반 온콜로지 임상 인프라 프로젝트입니다. 본 프로젝트는 병원 내 환자 데이터, 임상시험 프로토콜, DICOM 및 진료 문서를 구조화하고, AI와 온톨로지 기반의 통합 시스템을 통해 임상시험 스크리닝, DtoD(Doctor-to-Doctor) 온라인 협진, OCR 기반 데이터 추출, 보안 중심 병원 연계를 실현하는 것을 목표로 합니다.

신약 임상시험을 위한 암 환자 매칭 프로젝트

일본의 암 진료 현장에서, 임상시험 매칭과 전문의 협진 과정을 더 빠르고 정확하게 연결하기 위한 AI 기반 온콜로지 임상 인프라 프로젝트입니다. 본 프로젝트는 병원 내 환자 데이터, 임상시험 프로토콜, DICOM 및 진료 문서를 구조화하고, AI와 온톨로지 기반의 통합 시스템을 통해 임상시험 스크리닝, DtoD(Doctor-to-Doctor) 온라인 협진, OCR 기반 데이터 추출, 보안 중심 병원 연계를 실현하는 것을 목표로 합니다.

신약 임상시험을 위한 암 환자 매칭 프로젝트

일본의 암 진료 현장에서, 임상시험 매칭과 전문의 협진 과정을 더 빠르고 정확하게 연결하기 위한 AI 기반 온콜로지 임상 인프라 프로젝트입니다. 본 프로젝트는 병원 내 환자 데이터, 임상시험 프로토콜, DICOM 및 진료 문서를 구조화하고, AI와 온톨로지 기반의 통합 시스템을 통해 임상시험 스크리닝, DtoD(Doctor-to-Doctor) 온라인 협진, OCR 기반 데이터 추출, 보안 중심 병원 연계를 실현하는 것을 목표로 합니다.

우크라이나를 위한 AMR 프로젝트

전쟁으로 인해 심각하게 훼손된 의료 환경 속에서, 우크라이나의 항균제 내성(AMR) 감시와 대응 체계를 국가 수준으로 구축하기 위한 AI 기반 보건 인프라 프로젝트입니다. 본 프로젝트는 병원·검사실·지역 단위로 분절된 데이터를 표준화하고, AI와 온톨로지 기반의 통합 인프라를 통해 실시간 AMR 모니터링, 검사실 역량 강화, 항균제 관리(Antimicrobial Stewardship), 그리고 전후 보건의료 재건을 위한 지속 가능한 기반을 마련하는 것을 목표로 합니다.

우크라이나를 위한 AMR 프로젝트

전쟁으로 인해 심각하게 훼손된 의료 환경 속에서, 우크라이나의 항균제 내성(AMR) 감시와 대응 체계를 국가 수준으로 구축하기 위한 AI 기반 보건 인프라 프로젝트입니다. 본 프로젝트는 병원·검사실·지역 단위로 분절된 데이터를 표준화하고, AI와 온톨로지 기반의 통합 인프라를 통해 실시간 AMR 모니터링, 검사실 역량 강화, 항균제 관리(Antimicrobial Stewardship), 그리고 전후 보건의료 재건을 위한 지속 가능한 기반을 마련하는 것을 목표로 합니다.

우크라이나를 위한 AMR 프로젝트

전쟁으로 인해 심각하게 훼손된 의료 환경 속에서, 우크라이나의 항균제 내성(AMR) 감시와 대응 체계를 국가 수준으로 구축하기 위한 AI 기반 보건 인프라 프로젝트입니다. 본 프로젝트는 병원·검사실·지역 단위로 분절된 데이터를 표준화하고, AI와 온톨로지 기반의 통합 인프라를 통해 실시간 AMR 모니터링, 검사실 역량 강화, 항균제 관리(Antimicrobial Stewardship), 그리고 전후 보건의료 재건을 위한 지속 가능한 기반을 마련하는 것을 목표로 합니다.

전통적인 뷰티 전자상거래 시스템을 AI-ERP로 전환하기

뷰티 전자상거래 스타트업이 9배 매출 성장75% 인력 감축CartaNova의 AI-ERP를 적용해 달성한 방법을 알아보세요.

전통적인 뷰티 전자상거래 시스템을 AI-ERP로 전환하기

뷰티 전자상거래 스타트업이 9배 매출 성장75% 인력 감축CartaNova의 AI-ERP를 적용해 달성한 방법을 알아보세요.

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[ NEWS ]

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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

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선택적이지만 깊은, 장기적인 파트너십

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Others

탑-다운, 컨설팅 중심

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일부 컨설팅이나 개발 단계만 부분적으로 제공하는 제한된 서비스

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범용적인 대형 솔루션 개발

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넓지만 얕은, 컨설팅 중심의 관계

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도쿄도 미나토구 기타아오야마 2초메 14-4, 더 아가일 아오야마 7층 (107-0061)

R&D Center.

인천시 연수구 인천타워대로 301, A동 1418호(송도동, 송도센텀하이브) (22007)

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