▲ The Problem

AX 신사업은 RFP 가 처음부터 명확할 수 없습니다. 「AI 로 무엇을 어떻게」 자체가 함께 설계되어야 할 영역이며, RFP 받아 구축하는 외주 SI 모델로는 풀리지 않습니다.

▲ Our Approach

기존 SI 의 PO + PM + Tech Lead 역할을 한 명의 「창업자 마인드 풀스택 엔지니어」 에 결합한 모델. 비즈니스 모델·데이터 가용성·AI 적합성·보안 컴플라이언스를 함께 진단, PoC/MVP 로 빠르게 검증, 운영 시스템까지 책임. **실제 사례**: 공공기관 LLM 도입 사업에서 RFP 작성 단계부터 함께 들어가 데이터 수집·라벨링·LLM 라우팅·운영 모니터링까지 통합 설계.

▲ The Problem

EA 는 추상적입니다 — 「클라우드 가야 한다」 까지만. 실제로 어떤 클라우드, 어떤 DB, 어떤 LLM, 어떤 벡터 DB 를 쓸지는 EA 가 답하지 않고 프로젝트팀에 떠넘깁니다. 결과: TA·DA·AA 가 각자 따로 결정하면서 시스템이 분절됨.

▲ Our Approach

TA·DA·AA 영역을 통합한 **General Architecture** — 플랫폼·기술 스택·LLM 라우팅·데이터 파이프라인·MLOps·보안 컴플라이언스까지 한 사람의 책임으로 통합. **실제 사례**: 금융권 모놀리스 → MSA 전환 사업에서 도메인 분해(AA) + 데이터 마이그레이션 전략(DA) + K8s·메시지 큐 결정(TA) 통합 청사진 제시 후 구축팀이 그대로 실행.

▲ The Problem

「SAST 통과 = 시큐어코딩 완료」 라는 오해가 흔합니다. 자동화 도구는 표면적 패턴 매칭에 머무르고, 비즈니스 로직 결함 (권한 우회, 인가 누락, 토큰 재사용 등) 은 잡지 못합니다. 결국 보고서는 책장에, 취약점은 코드에 남습니다.

▲ Our Approach

**기본 = 시큐어코딩**: 진단원이 CWE / OWASP Top 10 / 행정안전부 47 항목을 기준으로 코드 흐름·인증·인가·세션·암호화·로깅을 직접 추적. **추가 = 자동화 도구**: SAST (코드 정적 분석) · SCA (의존성·라이선스) · DAST (실행 점검) · 컨테이너 스캔 — CI/CD 에 통합해 상시 감시. 발견된 약점은 조치계획 → 소스코드 수정 PR → 회귀 테스트 → 재진단까지 일괄.

▲ The Problem

AX 환경의 의존성은 더 복잡합니다. 일반 OSS 외에 AI 모델·데이터셋·embedding 도 라이선스 확인 필요. Llama·Qwen·Mistral 같은 오픈 가중치 모델의 상업 사용 조건도 다릅니다.

▲ Our Approach

전통 SCA 도구 + AI 모델 라이선스 매트릭스 자체 운용. 의존성 업그레이드 PR + 호환성 검토 + SBOM (CycloneDX/SPDX) 자동 갱신.

▲ The Problem

AX 운영의 90% 는 「코드·데이터·모델 의 라이프사이클 자동화」 가 결정합니다. 폐쇄망에서는 이 모든 것을 자체 인프라로 구성해야 합니다.

▲ Our Approach

Nexus·Harbor·Self-PKI·ArgoCD 단일방향 GitOps + KServe·BentoML·MLflow 통합. 자체 격리 샌드박스 환경에서 사전 검증.

▲ The Problem

AI 도입 컨설팅의 대부분이 도구 사용법에 머무릅니다. 민감정보 차단·비용 통제·품질 추적·프롬프트 변경 관리 같은 「운영의 본질」 은 다뤄지지 않습니다.

▲ Our Approach

Local LLM (Ollama·vLLM) + Cloud (상용 AI API) Hybrid 라우터로 민감도·복잡도·비용 자동 분기. RAG 로 사내 지식 결합. 프롬프트는 코드처럼 Git 관리. 호출은 OpenTelemetry 로 추적.

▲ The Problem

고객마다 같은 자산관리·요구사항 추적·시큐어 진단을 매번 다시 만드는 비효율. 그러나 일반 글로벌 SaaS 는 한국 보안 컴플라이언스·망분리·한글 UX 에 맞지 않습니다.

▲ Our Approach

도메인 노하우를 모듈화한 5종 SaaS 프로덕트. 멀티테넌시·과금·SSO 내장. SaaS-first, 온프레미스는 별도 문의 시 렌탈/커스텀 납품 가능.