2026

Data Voucher

데이터는 있는데,

왜 AI에 활용하기 어려울까요?

많은 기업이 데이터를 보유하고 있지만, 실제 활용으로 이어지지 못하고 있습니다. 문제는 ‘데이터 부족’이 아닌, ‘AI를 사용할 수 없는 상태’에 있기 때문입니다.

CUBIG은 AI가 실제로 작동할 수 있는 데이터 상태를 만드는 인프라 레이어를 제공합니다.  

기업의 데이터를 AI-Ready 기준으로 진단하고, 실제 업무에 활용 가능한 데이터 구조로 전환합니다.

바우처 문의하기

2026

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데이터는 있는데,

왜 AI에 활용하기 어려울까요?

많은 기업이 데이터를 보유하고 있지만, 실제 활용으로 이어지지 못하고 있습니다.

문제는 ‘데이터 부족’이 아닌, ‘AI를 사용할 수 없는 상태’에 있기 때문입니다.

CUBIG은 AI가 실제로 작동할 수 있는 데이터 상태를 만드는 인프라 레이어를 제공합니다.  

기업의 데이터를 AI-Ready 기준으로 진단하고, 실제 업무에 활용 가능한 데이터 구조로 전환합니다.

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데이터는 있는데,

왜 AI에 활용하기 어려울까요?

많은 기업이 데이터를 보유하고 있지만, 실제 활용으로 이어지지 못하고 있습니다.

기업의 데이터를 AI-Ready 기준으로 진단하고, 실제 업무에 활용 가능한 데이터 구조로 전환합니다.

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데이터는 있는데,

왜 AI에 활용하기 어려울까요?

많은 기업이 데이터를 보유하고 있지만, 실제 활용으로 이어지지 못하고 있습니다.

기업의 데이터를 AI-Ready 기준으로 진단하고, 실제 업무에 활용 가능한 데이터 구조로 전환합니다.

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데이터는 있는데,

왜 AI에 활용하기 어려울까요?

많은 기업이 데이터를 보유하고 있지만, 실제 활용으로 이어지지 못하고 있습니다.

기업의 데이터를 AI-Ready 기준으로 진단하고, 실제 업무에 활용 가능한 데이터 구조로 전환합니다.

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데이터 바우처
사업이란?

데이터 바우처
사업이란?

데이터 바우처 사업은 기업이 가진 데이터나 필요한 데이터를 새로 확보하여 ‘AI·분석 업무 활용이 가능한 환경을 만드는 데 정부가 비용을 지원하는 제도’ 입니다.  

CUBIG은 데이터 바우처 공식 공급기업으로 AI 사용 시 요구되는 보안 및 규제 환경을 충족합니다. 기업의 현황 진단부터 전환·검증까지, 데이터 활용이 가능한 상태를 완성하는 전 과정을 지원합니다.

추천 기업

데이터 바우처는

이런 기업에게 필요합니다

데이터 개방 · 공유가 필요한 기업

내부 데이터는 충분하지만 외부 공유·활용이 막혀 있는 경우

민감 정보 데이터 활용이 필요한 기업

개인정보·금융·의료 정보 등 규제로 활용이 제한된 경우

AI 도입을검토 중인 기업

데이터가 부족하거나 품질이 안맞는 경우

진행 절차

데이터 바우처는

이렇게 진행됩니다

확인서 발급하기

데이터 바우처 참여 자격 확인

큐빅과 사전협의

데이터 활용 가능성 사전 검토

서류 제출

과제 내용 구체화 및 신청

3자 협약

수요기업·큐빅·진흥원 협약 체결

사업 수행

데이터 활용 실행 및 결과 도출

모든 산업 분야에서

어떠한 데이터든

CUBIG은 가능합니다

모든 산업 분야에서

어떠한 데이터든 CUBIG은 가능합니다

모든 산업 분야에서

어떠한 데이터든 CUBIG은 가능합니다

모든 산업 분야에서

어떠한 데이터든 CUBIG은 가능합니다

모든 산업 분야에서

어떠한 데이터든 CUBIG은 가능합니다

모빌리티·물류
제조업
금융 · 보험
유통·커머스
마케팅·광고

에너지·환경
공공
헬스케어·의료
교육·에듀테크
미디어·콘텐츠

데이터 바우처 공급 품목

공공데이터 개방과 데이터 공유 확보를 위한

합성 데이터 생성 솔루션,

합성 데이터 생성 솔루션, DTS

DTS

보안 걱정 없이 안전하게

원본 데이터 접근 없이 합성 데이터 변환 가능

합성 데이터 접근 없이 원본 데이터

가능한 변환

합성 데이터 접근 없이 원본 데이터

가능한 변환

합성 데이터 접근 없이 원본 데이터

가능한 변환

데이터 유형 상관없이

텍스트, 표, 이미지 등 다양한 데이터 변환 가능

텍스트, 표, 이미지 등 다양한

데이터 변환 가능

텍스트, 표, 이미지 등 다양한

데이터 변환 가능

텍스트, 표, 이미지 등 다양한

데이터 변환 가능

원본과 동일하게

AI 학습·분석에 바로 사용할 수 있는 고정밀 합성데이터 제공

AI 학습·분석에 바로 사용할 수 있는

고정밀 합성데이터 제공

AI 학습·분석에 바로 사용할 수 있는

고정밀 합성데이터 제공

원본과 동일하게

AI 학습·분석에 바로 사용할 수 있는

고정밀 합성데이터 제공

기업 환경에 맞춰 유연하게

보안 요구사항 및 인프라 환경에 맞춘 클라우드/온프레미스/API 제공

보안 요구사항 및 인프라 환경에 맞춘클라우드/온프레미스/API 제공

보안 요구사항 및 인프라 환경에 맞춘

클라우드/온프레미스/API 제공

이미 검증된 실증 사업

1,500개 이상 AI 모델 학습 경험을 기반으로 한 다수의 PoC·실증 사례 보유

1,500개 이상 AI 모델 학습 경험을

기반으로 한 다수의 PoC·실증 사례 보유

이미 검증된 실증 사업

1,500개 이상 AI 모델 학습 경험을 기반으로 한 다수의 PoC·실증 사례 보유

데이터 바우처 공급 품목

공공데이터 개방과 데이터 공유 확보를 위한

합성 데이터 생성 솔루션, DTS

DTS

보안 걱정 없이 안전하게

원본 데이터 접근 없이 합성 데이터 변환 가능

데이터 유형 상관없이

텍스트, 표, 이미지 등 다양한 데이터 변환 가능

원본과 동일하게

AI 학습·분석에 바로 사용할 수 있는 고정밀 합성데이터 제공

원본과 동일하게

AI 학습·분석에 바로 사용할 수 있는

고정밀 합성데이터 제공

기업 환경에 맞춰 유연하게

보안 요구사항 및 인프라 환경에 맞춘 클라우드/온프레미스/API 제공

이미 검증된 실증 사업

1,500개 이상 AI 모델 학습 경험을 기반으로 한 다수의 PoC·실증 사례 보유

이미 검증된 실증 사업

1,500개 이상 AI 모델 학습 경험을 기반으로 한 다수의 PoC·실증 사례 보유

다수의 데이터 활용 사례

데이터 활용이 필요한
사업 분야에서 다양한 데이터
활용 사례를 만들어가고 있습니다

데이터 활용이 필요한 사업 분야에서
다양한 데이터 활용 사례를 만들어가고 있습니다

데이터 활용이 필요한 사업 분야에서

다양한 데이터 활용 사례를 만들어가고 있습니다

데이터 활용이 필요한 사업 분야에서

다양한 데이터 활용 사례를 만들어가고 있습니다

데이터 활용이 필요한 사업 분야에서

다양한 데이터 활용 사례를 만들어가고 있습니다

합성 데이터 기반 AI 훈련: N2SF 시대 공공기관을 위한 새로운 길

2025년 11월 28일

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2025년 11월 28일

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합성데이터 기술, 해외에서 가장 주목하는 AI 트렌드 (AI-Ready)

2025년 12월 29일

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2025년 12월 29일

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공공기관이 안전한 데이터 공개 및 활용을 위해 DTS(데이터 기반 서비스)를 필요로 하는 이유

2025년 11월 25일

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2025년 11월 25일

공공기관이 안전한 데이터 공개 및 활용을 위해 DTS(데이터 기반 서비스)를 필요로 하는 이유

2025년 11월 25일

현장에서 검증된 선택

이미 다양한 기업에서
CUBIG과 함께 하고 있습니다

이상 거래나 특이 케이스는 중요하지만 실제 데이터에서는 너무 희소해 모델 학습이 어려웠습니다. DTS를 활용하면서 정상 · 이상 패턴의 구조를 유지한 상태로 데이터를 확장할 수 있었고, 민감 정보를 사용하지 않고도 다양한 리스크 시나리오를 반복적으로 검증할 수 있었습니다. 덕분에 모델 검증과 의사결정 속도가 눈에 띄게 개선되었습니다.
A 금융사
리스크 관리팀
김OO님
현장에서 특정 조건이나 상황의 데이터를 수집하는 데는 시간과 비용이 많이 들고, 현실적으로 불가능한 경우도 많았습니다. DTS 도입 이후에는 필요한 조건을 기준으로 데이터 환경을 먼저 구성해 시뮬레이션과 검증을 진행할 수 있었고, 이후 실제 수집 전략도 훨씬 명확해졌습니다. 데이터를 기다리는 방식에서 벗어날 수 있었던 점이 가장 큰 변화였습니다.
B 제조업
DX 팀
한OO님
개인정보 이슈 때문에 실제 시민 데이터를 활용한 분석은 항상 제한적일 수밖에 없었습니다. DTS를 도입한 이후에는 원본 데이터를 직접 다루지 않고도 정책 시나리오와 데이터 활용 가능성을 충분히 검증할 수 있었습니다. 특히 결측이나 편차가 컸던 데이터 구간을 보완해 분석 기준을 맞출 수 있었던 점이 실무에서 큰 도움이 되었습니다.
C 공공 · 연구 기관
데이터 기획팀
안OO
이상 거래나 특이 케이스는 중요하지만 실제 데이터에서는 너무 희소해 모델 학습이 어려웠습니다. DTS를 활용하면서 정상 · 이상 패턴의 구조를 유지한 상태로 데이터를 확장할 수 있었고, 민감 정보를 사용하지 않고도 다양한 리스크 시나리오를 반복적으로 검증할 수 있었습니다. 덕분에 모델 검증과 의사결정 속도가 눈에 띄게 개선되었습니다.
A 금융사
리스크 관리팀
김OO님
현장에서 특정 조건이나 상황의 데이터를 수집하는 데는 시간과 비용이 많이 들고, 현실적으로 불가능한 경우도 많았습니다. DTS 도입 이후에는 필요한 조건을 기준으로 데이터 환경을 먼저 구성해 시뮬레이션과 검증을 진행할 수 있었고, 이후 실제 수집 전략도 훨씬 명확해졌습니다. 데이터를 기다리는 방식에서 벗어날 수 있었던 점이 가장 큰 변화였습니다.
B 제조업
DX 팀
한OO님
개인정보 이슈 때문에 실제 시민 데이터를 활용한 분석은 항상 제한적일 수밖에 없었습니다. DTS를 도입한 이후에는 원본 데이터를 직접 다루지 않고도 정책 시나리오와 데이터 활용 가능성을 충분히 검증할 수 있었습니다. 특히 결측이나 편차가 컸던 데이터 구간을 보완해 분석 기준을 맞출 수 있었던 점이 실무에서 큰 도움이 되었습니다.
C 공공 · 연구 기관
데이터 기획팀
안OO
이상 거래나 특이 케이스는 중요하지만 실제 데이터에서는 너무 희소해 모델 학습이 어려웠습니다. DTS를 활용하면서 정상 · 이상 패턴의 구조를 유지한 상태로 데이터를 확장할 수 있었고, 민감 정보를 사용하지 않고도 다양한 리스크 시나리오를 반복적으로 검증할 수 있었습니다. 덕분에 모델 검증과 의사결정 속도가 눈에 띄게 개선되었습니다.
A 금융사
리스크 관리팀
김OO님
현장에서 특정 조건이나 상황의 데이터를 수집하는 데는 시간과 비용이 많이 들고, 현실적으로 불가능한 경우도 많았습니다. DTS 도입 이후에는 필요한 조건을 기준으로 데이터 환경을 먼저 구성해 시뮬레이션과 검증을 진행할 수 있었고, 이후 실제 수집 전략도 훨씬 명확해졌습니다. 데이터를 기다리는 방식에서 벗어날 수 있었던 점이 가장 큰 변화였습니다.
B 제조업
DX 팀
한OO님
개인정보 이슈 때문에 실제 시민 데이터를 활용한 분석은 항상 제한적일 수밖에 없었습니다. DTS를 도입한 이후에는 원본 데이터를 직접 다루지 않고도 정책 시나리오와 데이터 활용 가능성을 충분히 검증할 수 있었습니다. 특히 결측이나 편차가 컸던 데이터 구간을 보완해 분석 기준을 맞출 수 있었던 점이 실무에서 큰 도움이 되었습니다.
C 공공 · 연구 기관
데이터 기획팀
안OO
이상 거래나 특이 케이스는 중요하지만 실제 데이터에서는 너무 희소해 모델 학습이 어려웠습니다. DTS를 활용하면서 정상 · 이상 패턴의 구조를 유지한 상태로 데이터를 확장할 수 있었고, 민감 정보를 사용하지 않고도 다양한 리스크 시나리오를 반복적으로 검증할 수 있었습니다. 덕분에 모델 검증과 의사결정 속도가 눈에 띄게 개선되었습니다.
A 금융사
리스크 관리팀
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현장에서 특정 조건이나 상황의 데이터를 수집하는 데는 시간과 비용이 많이 들고, 현실적으로 불가능한 경우도 많았습니다. DTS 도입 이후에는 필요한 조건을 기준으로 데이터 환경을 먼저 구성해 시뮬레이션과 검증을 진행할 수 있었고, 이후 실제 수집 전략도 훨씬 명확해졌습니다. 데이터를 기다리는 방식에서 벗어날 수 있었던 점이 가장 큰 변화였습니다.
B 제조업
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한OO님
개인정보 이슈 때문에 실제 시민 데이터를 활용한 분석은 항상 제한적일 수밖에 없었습니다. DTS를 도입한 이후에는 원본 데이터를 직접 다루지 않고도 정책 시나리오와 데이터 활용 가능성을 충분히 검증할 수 있었습니다. 특히 결측이나 편차가 컸던 데이터 구간을 보완해 분석 기준을 맞출 수 있었던 점이 실무에서 큰 도움이 되었습니다.
C 공공 · 연구 기관
데이터 기획팀
안OO