제한된 데이터
민감하거나 규제 대상인 데이터가 AI에 안전하게 닿지 못합니다. 컴플라이언스 제약이 학습·검증·추론에서 이를 막습니다.
회사 소개
CUBIG 소개
CUBIG은 AI-ready 데이터 operating layer를 만듭니다. 제한되고, 쓸 수 없고, 흔들리는 기업 데이터를 AI가 바로 쓸 수 있는 상태로 끌어올립니다.
카테고리
AI-ready execution이란?
AI-ready execution은 기업 데이터를 운영 단계 AI 실행에 쓸 수 있고, 믿을 수 있고, 흔들리지 않게 만드는 operating layer입니다.
대부분의 기업은 데이터를 가지고 있지만, 그 데이터는 AI에 쓸 준비가 되어 있지 않습니다. 일부는 제한되어 AI에 안전하게 닿지 못하고, 일부는 결측치·편향·범위 공백 탓에 있어도 쓸 수 없습니다. 파일럿(PoC)에서 되던 AI도 운영에서는 무너지기 쉽습니다. 스키마·파이프라인·조건이 바뀌면 결과를 더 이상 재현하지 못합니다.
CUBIG은 이 갭을 메우는 operating layer를 만듭니다. 두 개의 시장 진입 경로, 하나의 장기 플랫폼 종착지 Syntitan. Path A는 AI-ready 데이터 수요를 Syntitan과 DTS로, Path B는 민감 AI 워크플로우 활성화를 LLM Capsule로 풉니다. 둘은 Syntitan으로 모입니다.
미션
우리가 존재하는 이유.
엔터프라이즈 AI는 데이터가 제한되거나, 쓸 수 없거나, 운영에서 실행이 흔들려 멈춥니다.
우리가 믿는 것
대부분의 팀은 PoC에서 AI를 작동시킵니다. 운영은 전혀 다른 문제이고, 원인은 대개 모델이나 컴퓨팅이 아닙니다. 원인은 실행할 때마다 그 밑에 깔리는 데이터 상태입니다. 대부분의 프로젝트가 운영에 닿기 전에 멈추는 지점이 바로 거기입니다.
우리는 모델도 컴퓨팅도 아닌 이 세 가지 문제가 엔터프라이즈 AI를 운영에 이르지 못하게 한다고 믿습니다. CUBIG은 셋 모두를 푸는 operating layer를 만듭니다.
우리가 하는 일
데이터를 쓸 수 있고 믿을 수 있게,
데이터를 쓸 수 있고 믿을 수 있게,
운영 AI에서 흔들리지 않게.
쓸 수 없는 데이터
데이터는 있지만 쓸 수 없습니다. 결측치, 편향, 범위 공백, 접근 제한. PoC는 되는데 운영은 안 됩니다.
흔들리는 실행
배포 후 데이터와 실행 조건이 바뀌어 결과를 재현하지 못합니다. 추적성이 사라지고 원인 분석이 불가능해집니다.
우리는 제한되고 희소한 데이터를 AI-Ready 상태로 재구성해 쓸 수 있게 만듭니다. 그리고 모든 실행 뒤의 데이터 상태를 고정해 결과를 재현 가능하게 유지합니다. 그것이 PoC를 운영으로 바꿉니다.
연혁
여기까지 온 길.
CUBIG은 2021년, 금융·헬스케어·국방 같은 규제 산업에서 수년간 엔터프라이즈 AI를 만들어 온 팀이 설립했습니다. 우리는 늘 같은 세 벽에 부딪혔습니다. 컴플라이언스 때문에 못 쓰는 데이터. 학습에 못 쓸 만큼 망가진 데이터. PoC에선 되다가 배포 후 무너지는 AI.
기존 도구를 살펴봤습니다. 데이터 거버넌스는 접근을 관리했지만 데이터를 쓸 수 있게 만들진 못했고, MLOps는 모델을 추적했지만 각 실행 뒤의 데이터 상태는 추적하지 못했습니다. 어느 것도 하나의 레이어로 함께 작동하도록 설계되지 않았습니다. 문제는 개별 도구가 아니라, 세 병목을 한 번에 다루는 레이어의 부재였습니다.
그래서 빠진 것을 만들었습니다. 바로 Syntitan, 엔터프라이즈 데이터 관리와 실제 AI 실행 사이의 빠진 계층을 채우는 AI-Ready Data Platform입니다. 실제 일은 두 핵심 역량이 해냅니다. DTS는 잠기거나 희소하거나 규제된 데이터를 AI-Ready 상태로 재구성합니다. LLM Capsule은 원본값을 고객 환경 안에 그대로 두고 LLM·에이전트 워크플로우를 실행합니다.
한눈에
지금의 CUBIG.
2021
설립
성남(한국) · 벨파스트(영국)
AWS
마켓플레이스 파트너
LLM Capsule, AWS Marketplace 등록
2
글로벌 법인
CUBIG Corp(한국) · CUBIG Ltd(영국)
팀
만드는 사람들.
우리 팀은 엔터프라이즈 AI, 데이터 엔지니어링, 프라이버시 기술 출신입니다. 대규모로 AI 시스템을 만들고 극한까지 검증해 봤기에, 운영 AI가 어디서 실패하는지 정확히 압니다.
CUBIG 팀
AI 인프라 엔지니어
금융·헬스케어·제조 등 규제 환경에서 AI를 운영해 온 실무자들. 모든 제품 결정은 우리가 직접 고쳐야 했던 문제에서 나옵니다.
리서치 & 프라이버시
데이터 재구성 전문
DTS 엔진과 LLM Capsule의 필드 처리 레이어를 만든 리서치 팀. 정책 약속이 아니라 측정 가능한 보장으로 일합니다.
엔터프라이즈 엔지니어링
플랫폼 & 통합
Syntitan을 책임집니다. Release State, Run Binding, 그리고 기존 ML 파이프라인·데이터 플랫폼·런타임에 연결하는 통합 레이어.
플랫폼 & 역량
데이터를 AI-Ready로 만드는 구조.
Syntitan은 장기 플랫폼입니다. DTS와 LLM Capsule은 그 옆에 나란히 선 개별 제품이 아니라, 그 안으로 모이는 핵심 역량입니다.
플랫폼
Syntitan
AI-Ready Data Platform. 데이터 준비도를 진단하고, 쓸 수 있게 준비하고, 데이터 상태를 Release State로 고정합니다. 모든 AI·에이전트 실행이 그 상태에 묶여, 필요할 때 다시 돌려 재현하고, 무엇이 바뀌었는지 비교하고, 실제 실행으로 결과를 증명합니다.
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파트너
엔터프라이즈와 공공이
엔터프라이즈와 공공이
신뢰합니다.
글로벌 클라우드·리서치 파트너부터 국내 주요 금융기관과 국방까지, CUBIG은 데이터 리스크가 가장 큰 곳에서 일합니다.
기술 & 클라우드
금융 & 엔터프라이즈
국방 & 공공
가치
우리가 일하는 방식.
01
기능이 아니라 레이어
우리는 다른 모든 것이 그 위에서 돌아가는 레이어를 만듭니다. 기능은 개별 문제를 풀지만, 레이어는 문제의 묶음을 순서대로 풀고 그 위에 올라가는 AI 전체를 떠받칩니다. 모든 결정은 "어떤 문제를 풀고, 다음에 무엇을 가능하게 하는가"에서 시작합니다.
02
운영만이 유일한 시험
PoC는 증명이 아닙니다. 우리는 운영을 위해 만듭니다. 제한 데이터, 컴플라이언스 제약, 스키마 변경, 다팀 파이프라인. 모든 결정은 하나의 질문으로 검증됩니다. 배포 후 조건이 바뀌어도 버티는가?
03
주장보다 증거
모든 주장은 운영 증거로 뒷받침합니다. 전후 결과, 상태 비교, 재현 가능한 실행. 무엇이 어떻게 바뀌었는지, 어떻게 검증되는지 보여주지 않고 "정확도가 올라간다"고 말하지 않습니다. 증명할 수 없으면 말하지 않습니다.
문의
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엔터프라이즈 & 아키텍처
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경기도 성남시 분당구 정자일로 95, 네이버 1784 4층.
영국
CUBIG Ltd
21 Arthur Street, Belfast, Antrim, BT1 4GA, United Kingdom.