00역량과
역량과
적용 분야
네 가지 역량이 쓰인 사업 분야입니다.
| 역량 | 철도 · 인프라 | 공공 행정 | 외식 · 유통 | 기업 AX (GENAX) |
|---|---|---|---|---|
| 01폐쇄망 AI | 외부망과 분리된 철도 관제 환경에 AI 구축 | — | — | AI 처리 위치를 바깥 AI 모델과 고객 회사 서버 안 처리 가운데 선택 |
| 02예지 정비 AI | 국내 최초 · 차세대 지하철 인공지능 CBM 개발 | — | — | — |
| 03대규모 데이터 처리 | 지하철 4호선 관제 모니터링 시스템 빅데이터 클러스터 구축 | 미래행정정보 공동이용기반 구축 | PAYTAP 매장 매출 매일 자동 집계 | — |
| 04온톨로지 기반 AI 에이전트 운영 | — | — | PAYTAP 운영 자동 대응 · AI 마케팅 팀 | 역할별 AI 에이전트 팀 구독 |
외부망과 분리된 내부망 안에서 데이터 수집부터 AI 판단, 운영 화면까지 이어지도록 구축합니다. 사내 시스템도 같은 원칙으로 운영합니다.
- 외부망인터넷 구간과 연결하지 않음
- 현장 장비운행 · 설비 상태
- 데이터 수집내부망 안 저장
- AI 판단내부망 안 처리
- 관제 · 운영 화면운영자 확인
- 철도 관제외부망과 분리된 철도 관제 환경에 AI 시스템을 구축하였습니다.구축 완료
- 발전소폐쇄망 AI 시스템을 수주할 예정입니다.수주 예정
- 사내 · 코드 지식 지도자사 제품의 소스코드 전체를 외부로 보내지 않고 사내에서 하나의 지식 지도로 만들어, 화면부터 데이터베이스까지 무엇이 무엇과 연결되는지 관리합니다.운영 중
- 사내 · 받아쓰기영상은 말한 내용까지 글로 바꾸며, 받아쓰기는 회사 컴퓨터 안에서 처리합니다.운영 중
- GENAX고객 자료를 처리하는 AI는 바깥 AI 모델과 고객 회사 서버 안 처리 가운데 고객이 고릅니다.선택 제공
운행 중인 전동차의 상태 데이터로 AI가 고장을 예측하고, 고장이 나기 전에 정비 시점을 판단하도록 돕는 상태기반 유지보수(CBM) 체계를 구축합니다.
- 상태 수집운행 중인 전동차의 상태 데이터
- 상태 감시정상 범위와 비교
- AI 고장 예측점검 기준에 닿을 시점을 예측
- 정비 판단고장 전에 정비 계획에 반영
- 대표 실적국내 최초 · 차세대 지하철 인공지능 CBM 개발대표
- 2026서울시 지하철 1·4·8호선 스마트 실시간 통합 시스템 및 AI CBM 시스템 구축수행
- 2025서울 도시철도 4호선 AI 스마트 관제 시스템 구축구축 완료
- 2024서울시 지하철 4호선 관제 모니터링 시스템 개발 (PC · KIOSK)개발
- 2022서울시 지하철 4호선 관제 모니터링 시스템 빅데이터 클러스터 구축구축
운행 · 행정 · 매장 · 공개 자료를 수집하고, 수집이 멈추면 다시 받도록 관제하며, 정리 · 분류하여 집계와 판단에 씁니다.
- 원천운행 · 설비 데이터 · 행정 정보 · 매장 주문 · 매출 · 공개 자료 · 통계
- 수집 관제멈추면 다시 받음 · 모든 실행 기록
- 정리 · 분류중복 묶음 · 표시
- 집계 · 판단매일 · 주기 집계
- 화면 · 보고조회
- 철도서울시 지하철 4호선 관제 모니터링 시스템 빅데이터 클러스터를 구축하였습니다. (2022)구축
- 공공 행정행정안전부 미래행정정보 공동이용기반을 구축하였습니다. (2021)구축
- PAYTAP매장 매출은 매일 저녁 자동으로 집계돼 본사는 웹, 사장님은 앱에서 바로 봅니다.운영 중
- 사내 · 수집 관제수집이 멈추면 AI가 먼저 알아채고 다시 받습니다. 모든 실행을 기록하고 막힌 곳은 화면에 바로 보이며, 설정 변경은 AI가 제안하고 사람이 승인합니다.운영 중
- 사내 · 공고 · 통계소상공인 · 외식업 정부 지원사업 공고를 3시간마다 모아 마감이 가까운 순서로 정리하고, 국가 통계와 농산물 가격을 매일 새로 받아 씁니다.운영 중
- 사내 · 자료 분류흩어진 출처의 글을 한 형식으로 정리하고 중복을 묶은 뒤, AI가 글마다 쓴 사람 · 주제 · 긍정 / 부정을 표시합니다. 사람이 채점한 정답 표본으로 AI 판정을 계속 점검합니다.운영 중
아웃라이어는 회사의 지식을 표가 아니라 의미와 관계로 연결한 온톨로지 기반 지식 HUB 위에서 AI 에이전트를 운영합니다. AI가 실행하고, 기계 검사와 사람의 승인을 거친 결과만 반영합니다.
- 철도 · 인프라장치 → 센서 신호 → 상태 → 정비 이력
- 외식 · 유통주문 → 결제 → 정산 → 매출
- 기업 업무문서 → 업무 규칙 → 작업 지시 → 결과
- 온톨로지 기반 지식 HUB업무 대상과 그 관계를 고객사의 용어로 정의한 지식 모델
- 업무 영역별 AI 에이전트와 담당자관제 운영 · 정비 계획 · 매장 운영 · 본사 관리 · 재무 · 정산 · 구매 · 재고 · 고객 상담 · 문서 · 보고 · 개발 · 배포 · 경영 기획
4.1의미 단위의 연결장치는 센서 신호를 내고 신호는 상태를 이루며, 주문은 결제와 정산을 거쳐 매출로 집계됩니다. 이러한 대상과 관계를 고객사의 용어로 정의하여, 에이전트가 담당자의 별도 설명 없이 업무의 맥락을 이해합니다.
4.2관계를 따르는 추적기록을 목록이 아니라 관계로 이어진 지도로 축적합니다. 「이 경보는 어느 장치의 어떤 신호에서 비롯되었고, 어느 정비 이력과 이어지는가」와 같은 질문에 AI가 관계를 따라 근거를 추적합니다.
4.3한 번의 축적, 전 영역 활용업무 영역별로 자료를 다시 취합하지 않습니다. 각 영역의 판단과 결과가 HUB로 환류되어 다음 판단의 근거가 되며, 활용할수록 지식이 정교해집니다.
4.4내부 보존지식 HUB와 에이전트는 고객사 내부 인프라에서 운영할 수 있도록 구성합니다. 폐쇄망 AI 구축과 같은 원칙입니다.
AI 실행과 사람 승인 체계
지식 HUB 위에서 에이전트가 수행한 결과는 기계 검사와 사람의 승인을 거쳐 반영합니다. 아웃라이어는 이 체계를 사내 업무에 직접 운영하고 있습니다.
- 업무 요청말 · 요청서
- AI 실행역할별 AI · 모르는 것은 사람에게 묻고 지어내지 않음
- 기계 검사근거 · 형식 확인 · 근거 없는 «완료» 는 자동으로 막힘
- 사람 승인운영에 영향을 주는 작업
- 반영결과 기록
4.5사람 승인 뒤 실행서버 배포와 점검을 AI 인프라 담당이 맡습니다. AI가 실행 결과까지 다시 확인하고, 운영에 영향을 주는 작업은 사람이 승인한 뒤에만 진행합니다.
4.6만드는 AI와 검사하는 AI의 분리만드는 AI와 검사하는 AI가 따로라서, 만든 쪽이 자기 결과를 스스로 통과시키지 않습니다.
4.7근거 없는 완료의 차단AI가 쓴 문서와 진행 보고도 기계 검사를 통과해야 반영됩니다. 근거 문서가 없는 «완료»는 자동으로 막힙니다.
4.8사람의 결정 요청AI가 모르는 것을 지어내지 않고, 사람이 무엇을 정해야 하는지 정리해서 묻고 답을 기다립니다.
- 사내 · 서버 감시개발 · 운영 서버를 AI가 5분마다 점검하고, 이상이 생기면 원인 보고서를 작성해 바로 알립니다. 미리 정한 안전한 조치는 사람이 없어도 되돌리고 결과까지 확인합니다.운영 중
- 사내 · 배포 관리코드를 올리면 빌드, 여러 서버 교체 배포, 실패 알림, 한 번에 되돌리기까지 자동으로 이어집니다. 새 서비스의 배포 설정은 AI가 만들고 사람은 승인만 합니다.운영 중
- PAYTAP · 마케팅기획 · 글쓰기 · 영상 · 이미지 · 채널별 검수를 AI 직원들이 나눠 맡아 PAYTAP 마케팅 콘텐츠를 만듭니다.운영 중
- GENAX역할별 AI 에이전트 팀이 기업 업무 시스템을 구축 · 운영하는 AX 구독 서비스를 출시하였습니다. (2026)서비스
구축 과제 기술 검토 문의
구축 대상과 보안 요건, 운영 환경을 알려 주시면 수행 방식을 검토하여 회신합니다.