민감하거나 규제 대상인 데이터가 AI에 안전하게 닿지 못합니다. 컴플라이언스 제약이 학습·검증·추론에서 이를 막습니다.
CUBIG 소개
CUBIG는 엔터프라이즈 AI를 위한 AI-ready data operating layer를 만듭니다. 제한되고, 쓸 수 없고, 흔들리는 기업 데이터를 AI가 바로 쓸 수 있는 상태로 끌어올립니다.
AI-ready data operating layer란?
AI-ready data operating layer는 기업 데이터를 운영 단계 AI 실행에 쓸 수 있고, 믿을 수 있고, 흔들리지 않게 만드는 레이어입니다.
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. PoC에서 되던 AI도 스키마·파이프라인·조건이 바뀌면 운영에서 흔들려 결과를 재현하지 못합니다.
CUBIG는 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.
우리가 존재하는 이유.
엔터프라이즈 AI는 데이터가 제한되거나, 쓸 수 없거나, 운영에서 실행이 흔들려 멈춥니다.
대부분의 팀은 PoC에서 AI를 작동시킵니다. 운영은 전혀 다른 문제이고, 원인은 대개 모델이나 컴퓨팅이 아닙니다. 매 실행 아래 놓인 데이터의 상태, 바로 거기서 대부분의 작업이 운영에 닿기도 전에 멈춥니다.
우리는 모델도 컴퓨팅도 아닌 이 세 가지 문제가 엔터프라이즈 AI를 운영에 이르지 못하게 한다고 믿습니다. CUBIG는 셋 모두를 푸는 operating layer를 만듭니다.
데이터를 쓸 수 있고 믿을 수 있게,
운영 AI에서 흔들리지 않게.
데이터는 있지만 쓸 수 없습니다. 결측치, 편향, 범위 공백, 접근 제한. PoC는 되는데 운영은 안 됩니다.
배포 후 데이터와 실행 조건이 바뀌어 결과를 재현하지 못합니다. 추적성이 사라지고 원인 분석이 불가능해집니다.
우리는 제한되고 희소한 데이터를 AI-Ready 상태로 재구성해 기업 데이터를 쓸 수 있게 만들고, 모든 AI 실행 뒤의 데이터 상태를 고정해 결과를 재현 가능하게 유지함으로써 운영에서 흔들리지 않게 합니다. 그것이 PoC를 운영으로 바꿉니다.
여기까지 온 길.
CUBIG는 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, 있어도 학습에 못 쓸 만큼 망가진 데이터, PoC에선 되다가 배포 후 운영에서 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, 기업 데이터를 AI-Ready 상태로 만들고 모든 AI 실행을 운영에서 재현 가능하게 유지하는 플랫폼입니다. 실제 일은 그 역량이 합니다. DTS는 잠기거나 희소하거나 규제된 데이터를 AI-Ready 상태로 재구성하고, LLM Capsule은 원본 기업 데이터를 노출하지 않고 LLM·에이전트 워크플로우를 실행합니다. 이 둘이 하나의 플랫폼 안에서 제한·쓸 수 없음·흔들림이라는, 엔터프라이즈 AI를 운영에 못 가게 하는 세 조건을 풉니다.
지금의 CUBIG.
만드는 사람들.
우리 팀은 엔터프라이즈 AI, 데이터 엔지니어링, 프라이버시 기술 출신입니다. 대규모로 AI 시스템을 만들고 깨뜨려 봤기에, 운영 AI가 어디서 실패하는지 정확히 압니다.
금융·헬스케어·제조 등 규제 환경에서 AI를 운영해 온 실무자들. 모든 제품 결정은 우리가 직접 고쳐야 했던 문제에서 나옵니다.
DTS 엔진과 LLM Capsule의 필드 처리 레이어를 만든 리서치 팀. 정책 약속이 아니라 측정 가능한 보장으로 일합니다.
Syntitan을 책임집니다. Release State, Run Binding, 그리고 기존 ML 파이프라인·데이터 플랫폼·런타임에 연결하는 통합 레이어.
데이터를 AI-Ready로 만드는 구조.
Syntitan은 장기 플랫폼입니다. DTS와 LLM Capsule은 그 옆에 나란히 선 개별 제품이 아니라, 그 안으로 모이는 핵심 역량입니다.
AI-Ready Data Platform. 데이터 준비도를 진단하고, 쓸 수 있게 준비하고, 데이터 상태를 Release State로 고정해 모든 AI·에이전트 실행을 묶어 결과를 재현 가능하게 합니다.
더 보기 →엔터프라이즈와 공공이
신뢰합니다.
글로벌 클라우드·리서치 파트너부터 국내 주요 금융기관과 국방까지, CUBIG는 데이터 리스크가 가장 큰 곳에서 일합니다.
우리가 일하는 방식.
우리는 다른 모든 것이 그 위에서 돌아가는 레이어를 만듭니다. 기능은 개별 문제를 풀지만, 레이어는 문제의 묶음을 순서대로 풀고 그 위 AI의 하중을 받칩니다. 모든 결정은 "어떤 문제를 풀고, 다음에 무엇을 가능하게 하는가"에서 시작합니다.
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?
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.
문의하기.
제한·쓸 수 없음·흔들림 같은 운영 제약을 Syntitan·DTS·LLM Capsule 중 맞는 경로로 연결해 드립니다.
아키텍트와 상담 →경기도 성남시 분당구 정자일로 95, 네이버 1784 4층.
21 Arthur Street, Belfast, Antrim, BT1 4GA, United Kingdom.