BUSINESS · WHAT WE DO

AX·임베디드·SI를 한 팀이 수행합니다

산업의 과제를 운영 가능한 AI 서비스·임베디드 SW·업무 시스템으로 구현합니다. 진단부터 설계·구축·검증·운영까지 필요한 역량을 한 팀이 연결해 수행합니다.

  • AX데이터 진단부터 실행 자동화까지
  • Embedded요구 분석부터 양산 검증까지
  • SIB2B·B2G 기획부터 운영 서비스 수준 기준(SLA)까지

Global Tech

QtTelit CinterionToradexVisualOnTuxeraProtoPie

글로벌 기술을 프로젝트에 맞게 선정하고, 국내 공급·통합·엔지니어링 지원까지 수행합니다.

What We Do

AX · AI Transformation

업무와 설비 데이터를 분석해 AI 적용 대상을 정합니다. 보고를 자동화하고, AI의 판단 결과를 담당자 승인 후 현장 조치로 연결합니다. 데이터 진단부터 운영까지 전 과정을 6단계로 수행합니다.

AX 역량 자세히 →
산업 데이터가 AI 판단과 현장 실행으로 연결되는 기술 개념 이미지
기술 개념 이미지
설비와 업무 시스템 데이터를 진단해 AI 적용 기회를 선별하는 모습
01

AI 기회 발굴 · 데이터 진단

AI 적용 가치가 큰 업무를 선별하고, 실제 학습에 사용할 데이터가 있는지 확인합니다.

  • 반복 판단과 대기가 몰린 업무를 찾아 AI 적용 기회 맵을 만들고, 기대 효과와 난이도로 우선순위를 정합니다
  • 설비제어(PLC)·설비감시(SCADA)부터 생산관리(MES)·전사자원관리(ERP)까지 보유 데이터의 가용성·품질·라벨 유무를 진단해 학습 가능성을 판정합니다
  • 산업 통신 규격(OPC-UA·Modbus·MQTT) 커넥터와 엣지 전처리로 모델 학습에 쓸 원천 데이터 파이프라인을 확보합니다
흩어진 데이터를 표준화해 지식그래프와 벡터 지식 기반으로 연결하는 모습
02

데이터 표준화 · 지식화

설비·문서·이벤트 데이터를 같은 의미 체계로 정리해 모델과 에이전트가 함께 쓰는 지식 기반을 만듭니다.

  • 설비마다 다른 태그와 코드를 표준 스키마로 정규화하고, 온톨로지로 개체·속성·관계를 정의합니다
  • 문서·도면·이미지 같은 비정형 자료는 임베딩·벡터DB로, 개체 간 관계는 지식그래프로 연결합니다
  • 시계열·이벤트·텍스트를 하나의 의미 체계로 묶어 후속 모델과 에이전트가 함께 참조하는 지식 기반을 만듭니다
시계열과 문서 데이터에 적합한 AI 모델을 학습하고 비교하는 모습
03

AI 모델링 · 학습

과제·보안·운영 조건에 맞는 모델을 비교해 정확도와 오탐 비용을 함께 고려한 구성을 선정합니다.

  • 이상탐지·예지보전·수요예측은 시계열 특화 모델로, 문서 이해·질의응답은 생성형 AI와 근거 검색(RAG)으로 설계합니다
  • 사내·산업 데이터로 미세조정한 소형 언어모델(sLLM)과 상용 대규모 언어모델(LLM) API를 과제 특성과 보안 요건에 맞춰 조합합니다
  • 실험 추적과 교차 검증으로 후보 모델을 비교하고, 정확도만이 아니라 현장의 오탐 비용까지 반영해 선정합니다
현장 데이터로 AI 판단을 검증하고 승인 결과를 다시 학습하는 모습
04

PoC · HITL

PoC(도입 전 효과를 확인하는 사전 검증)로 성과를 확인하고, HITL(사람이 검토·승인하는 절차)로 자율화 범위를 안전하게 정합니다.

  • 실제 현장 데이터로 PoC(도입 전 효과를 확인하는 사전 검증)를 수행해 도입 전후 효과를 같은 기준으로 비교하고 정량화합니다
  • HITL(사람이 검토·승인하는 절차)을 설계해 AI 판단의 근거를 확인하고, 경계 사례를 학습 데이터로 되돌립니다
  • 오탐과 미탐의 비용을 현장과 합의해 알람 임계값과 자율화 수준을 조정합니다
AI 에이전트가 업무 시스템과 설비를 연결해 승인된 작업을 실행하는 모습
05

AI 에이전트 · 시스템 연결

AI를 MES·ERP·설비에 연결해 분석 결과가 보고·승인·조치로 이어지도록 구현합니다.

  • 조회·분석·보고 업무는 자연어 에이전트로, 설비 이상은 탐지→조치 제안→담당자 승인→실행→결과 확인으로 연결합니다
  • 클라우드·온프레미스·폐쇄망까지, 보안 요건에 맞는 형태로 모델과 에이전트를 배포합니다
  • MES·ERP·그룹웨어 같은 기간계와 API로 연동해 AI가 실제 업무 흐름 안에서 동작하게 합니다
모델 성능을 감시하고 재학습·배포·롤백하는 MLOps 운영 순환
06

MLOps · 지속 학습

MLOps(모델 학습·배포·성능을 지속적으로 관리하는 운영 체계)로 품질 저하에 대응합니다.

  • 입력 데이터의 분포 변화와 성능 저하를 감시해 담당자가 재학습 검토 시점을 판단할 수 있게 알립니다
  • 모델 버전과 배포 이력을 관리하고, 문제가 생기면 검증된 이전 버전으로 신속히 복구합니다
  • 현장 피드백과 새 데이터를 재학습 과정에 반영해 모델 성능을 지속적으로 점검·개선합니다
What We Do

Embedded

차량 전장과 산업용 디바이스 SW를 요구 분석부터 양산 검증까지 개발합니다. 하드웨어 제약과 안전·보안 요구를 반영해 6단계 V-model로 설계·통합·검증합니다.

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차량 콕핏과 ECU, 임베디드 보드가 연결된 기술 개념 이미지
기술 개념 이미지
요구사항에서 검증까지 추적 가능한 임베디드 시스템 V 모델 설계
01

요구 분석 · 시스템 설계

기능·안전 요구와 하드웨어 제약을 설계·검증 기준으로 확정해 양산 단계의 재작업을 줄입니다.

  • 차량·디바이스의 기능 요구와 안전 요구(HARA·ASIL)를 분리해 추적 가능한 요구사항으로 정의합니다
  • 하드웨어 제약(메모리·전력·발열)을 반영한 SW 아키텍처를 설계하고, 단계별 검증 계획을 함께 수립합니다
  • AUTOSAR Classic/Adaptive 등 표준 아키텍처 적용 여부를 프로젝트 특성에 맞춰 결정합니다
타깃 보드의 부팅 계층과 주변 장치를 순차적으로 포팅하고 검증하는 모습
02

보드 초기 구동 · 운영체제 기반(BSP) 적용

타깃 보드에서 부트로더·커널·드라이버를 구동하고, 재현 가능한 보드 지원 패키지(BSP) 빌드 환경을 확보합니다.

  • 부트로더·커널·디바이스 드라이버를 타깃 보드에 포팅하고 주변장치를 하나씩 검증합니다
  • Yocto 기반 보드 지원 패키지(BSP)를 구성해 누가 빌드해도 같은 결과가 나오는 재현 가능한 빌드 체계를 만듭니다
  • 초기 부팅 시간과 메모리 사용량을 측정해 양산 목표치를 조기에 설정합니다
차량용 운영체제의 안전 영역과 서비스 영역을 분리하고 복구 체계를 구성한 모습
03

OS · 플랫폼 구성

실시간성·앱 생태계·업데이트 요구에 맞춰 OS와 격리·복구 구조를 구성합니다.

  • 실시간성이 필요한 영역은 QNX·RTOS로, 앱 생태계가 필요한 영역은 Linux·차량용 Android(AAOS)로 설계합니다
  • 컨테이너·하이퍼바이저 기반 도메인 분리로 안전 기능과 인포테인먼트를 격리합니다
  • 원격 소프트웨어 업데이트(OTA)를 전제로 A/B 파티션과 실패 시 자동 복구 체계를 구성합니다
차량 HMI와 미들웨어가 센서와 도메인 서비스를 연결하는 모습
04

HMI · 미들웨어 개발

차량 화면과 센서·서비스 통신을 함께 개발해 일관된 사용자 경험과 안정적인 데이터 흐름을 구현합니다.

  • Qt·QML 기반 차량용 사용자 화면(HMI)를 화면 끊김과 입력 지연을 최소화하는 응답성 기준으로 개발합니다
  • 차량 서비스 통신(SOME/IP)·차량 제어망(CAN)·차량 이더넷 등 차량 네트워크 미들웨어를 개발·통합합니다
  • 내비게이션·미디어·공조 등 도메인 앱과 서비스 계층을 구현합니다
HIL 시뮬레이션과 보안 검증으로 차량 소프트웨어를 통합 시험하는 모습
05

통합 검증 · 기능안전

가상 장비 시험(HIL)·실차·정적분석으로 요구사항과 기능안전·보안을 검증하고, 회귀 결함을 조기에 발견해 재발 위험을 낮춥니다.

  • 가상 장비 연동 시험(HIL)과 실차 테스트로 요구사항 커버리지를 검증합니다
  • ISO 26262 기능안전과 ISO 21434 사이버보안(TARA) 프로세스를 적용합니다
  • MISRA C 정적분석·단위·통합 테스트를 CI에 연결해 회귀 결함을 조기에 발견합니다
임베디드 소프트웨어를 최적화하고 양산 라인에서 검사하는 모습
06

최적화 · 양산 대응

부팅·응답·메모리를 목표치에 맞추고 플래싱·검사·업데이트 체계를 양산 라인에 연결합니다.

  • 부팅 시간·응답 지연·메모리를 프로파일링해 목표 스펙까지 최적화합니다
  • 양산 라인의 플래싱·검사 체계와 UDS 진단 프로토콜을 지원합니다
  • UN R156 SW 업데이트 규정 대응과 양산 이후 유지보수 체계까지 구축합니다
What We Do

SI · System Integration

B2B 서비스·공공 업무·내부 운영 시스템과 기존 데이터를 하나의 흐름으로 통합합니다. 요구 정의부터 안정적인 이행과 운영까지 6단계로 수행합니다.

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사용자 채널과 서비스, 데이터, 인프라가 통합된 시스템 개념 이미지
기술 개념 이미지
현행 업무 흐름의 병목을 분석해 요구사항과 구축 계획으로 정리하는 모습
01

요구 정의 · 업무 분석

현업의 업무 흐름과 병목을 먼저 확인해 기능·성능·보안 요구를 측정 가능한 기준으로 정리합니다.

  • 현업 인터뷰와 AS-IS 분석으로 업무 흐름·병목·예외 케이스를 문서화합니다
  • 기능 요구와 비기능 요구(성능·보안·가용성)를 측정 가능한 기준으로 정의합니다
  • WBS와 마일스톤으로 일정과 리스크를 투명하게 관리합니다
확장 가능한 시스템 아키텍처와 반응형 사용자 경험을 함께 설계한 모습
02

아키텍처 · UX 설계

예상 트래픽과 데이터 규모에 맞는 확장 구조를 정하고, 실제 사용할 화면 흐름을 개발 전에 검증합니다.

  • 트래픽·데이터 규모에 맞춰 단일 구조와 마이크로서비스 구조(MSA)를 판단하고 확장 경로를 설계합니다
  • IA·와이어프레임·프로토타입으로 화면 흐름을 개발 전에 검증합니다
  • KWCAG 접근성과 반응형 대응을 설계 단계부터 반영합니다
기존 시스템 데이터를 표준화하고 연동·백업·재해복구 구조로 설계한 모습
03

데이터 · 시스템 설계

데이터 구조와 API, 이행·백업·재해복구 기준을 함께 정해 시스템 간 정합성과 복구 가능성을 확보합니다.

  • ERD와 데이터 사전을 표준화하고 기존 데이터의 이행 전략을 수립합니다
  • 레거시·외부 시스템과의 인터페이스를 API 명세로 확정합니다
  • 백업·이중화·재해복구(DR) 체계를 아키텍처에 포함해 설계합니다
코드 리뷰와 자동 테스트를 거쳐 시스템을 지속적으로 통합하는 모습
04

개발 · 통합

코드 리뷰·자동 테스트·CI/CD로 품질을 관리하고, 스프린트마다 동작하는 결과물로 진행 상황을 확인합니다.

  • 코딩 표준·코드 리뷰·정적분석을 CI 파이프라인에 내장합니다
  • 단위·통합 테스트 자동화로 회귀 결함을 조기에 발견하고 재발 위험을 낮춥니다
  • 스프린트 단위로 동작하는 결과물을 시연하며 현업과 방향을 맞춥니다
부하·보안·사용자 수용 기준으로 시스템 품질을 검증하는 모습
05

품질 · 보안 검증

성능·보안·사용자 수용 기준을 실제 시나리오로 검증해 오픈 조건을 확정합니다.

  • 시나리오·부하 테스트로 목표 성능(응답시간·동시접속)을 실증합니다
  • OWASP Top 10 기준 보안 점검과 취약점 조치를 수행합니다
  • 사용자 수용 테스트(UAT)로 현업 승인을 받고 오픈 조건을 확정합니다
중단 위험을 낮춘 시스템 이행과 롤백, 운영 모니터링 및 지속 개선 체계
06

이행 · 운영 · 서비스 수준 관리

이행 리허설과 롤백 계획으로 오픈 위험을 낮추고, 모니터링·서비스 수준 기준(SLA)·개선 과제로 운영 품질을 관리합니다.

  • 데이터 이행 리허설과 롤백 계획으로 서비스 중단 위험을 낮춰 오픈합니다
  • 모니터링·알림 체계와 장애 대응 프로세스(SLA)를 가동합니다
  • 운영 데이터 기반 개선 백로그로 시스템을 지속 고도화합니다
Applications

적용 분야

프로젝트에 따라 AX·임베디드·SI 역량을 조합해 공공·금융·제조·교통 현장에 적용합니다.

공공·안전

영상·센서 융합 안전 관제와 공공 서비스 시스템 — 영상 AI(CCTV)·세이프뱃지 국책 등

금융

모바일 금융·그룹 소통앱·플랫폼 고도화 — 금융 그룹 다년 SI 파트너

제조

설비 이상 조기감지·공정 최적화·자율운영 — 자동차부품·열처리·제지

교통·모빌리티

영상 인식 교통·안전과 모빌리티 데이터 플랫폼 — QVision·Qdrive

References

대표 구축 사례

현장의 과제와 해결 방식, 운영·양산으로 이어진 결과를 사업별로 확인할 수 있습니다.

제조 AI · SL

로봇 조립 라인 이상 조기감지

과제 체결 불량·흡착 실패가 후공정에서야 발견

해결 설비 신호 시계열 이상탐지 + LLM 질의응답

성과 이상 징후를 발생 구간에서 확인해 후공정 재작업을 줄이는 체계 구축

공공안전 · 국책 주관

영상 AI(CCTV) × 세이프뱃지 작업자 안전

과제 단독·밀폐 작업의 복합 위험을 단일 센서로 판단 불가

해결 영상·뱃지·환경센서를 결합한 위험 판단과 담당자 알림·승인·현장 대응 절차 연결

성과 오큐브 주관 국책 · 4개 현장 실증 (진행 중)

금융 · DGB금융그룹

통합 금융 SI · 그룹 소통앱

과제 계열 금융 앱·모바일 서비스의 구축·고도화

해결 HCE 선불카드 · 그룹 소통앱 · 홈페이지 고도화

성과 다년간 금융 그룹 SI 파트너로 운영·확장

자동차 전장 · 양산

7개 완성차 그룹 양산 개발·검증

과제 완성차 제조사(OEM) 규격의 고신뢰 차량 임베디드 SW 설계·검증

해결 Linux·QNX·AAOS 포팅 · ASPICE·ISO-26262·ISO-21434

성과 7개 글로벌 완성차 그룹 규격 양산 개발·검증

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