Product Suite · 5 Solutions

현장에서 태어난
자체 개발 AI 솔루션

디구루의 솔루션은 컨설팅 보고서가 아니라 코드로 존재합니다. 물리·AI 디지털 트윈부터 온프레미스 RAG, MLOps 기반 예측 시뮬레이션, 노코드 EDA까지, 환각 차단·데이터 주권·재현성을 원칙으로 설계했습니다.

On-Premise LLM RAG Pipeline Digital Twin MLOps · AutoML Grounded AI
SOLUTION 01

AI Servor

Physics-Informed AI · Digital Twin

예측을 넘어, 처방까지. 제조 암묵지를 디지털 트윈으로.

알루미늄 다이캐스팅 평탄화 교정의 숙련공 노하우를 물리 해석 + AI가 결합된 디지털 트윈으로 전환합니다. 3D CAD 형상과 합금 물성, 단 2개의 입력만으로 변형 예측은 물론 서보 배치와 가압 스트로크라는 처방(Prescriptive AI)까지 설계 단계에서 자동 산출합니다.

  • 2입력 → 교정 전략 완성: 실물·시제 없이 CAD + 물성만으로 설계 단계 도출, 신규 합금은 물성 등록만으로 즉시 반영
  • 몬테카를로 × 비지도 AI 군집: 수천 회 변형 시뮬레이션을 소수 대표 변형유형으로 자동 압축
  • Full-Rank 최소 서보 설계: 모든 휨 모드를 독립 제어하는 최소 서보 수와 유형별 스트로크 산출
  • False-Green 차단: 검증값과 모델 추정을 구조적으로 분리, 실측 보정 전 합격 판정 원천 봉쇄
  • 합금·형상 무관 단일 엔진: 11단계 파이프라인, 코드 수정 없이 신규 부품 대응
  • 클로즈드 루프 고도화: 현장 실측(3D 스캔·서보 힘) 역추정으로 운용할수록 정밀해지는 순환 구조
0.12%
고유주파수 예측 오차 (해석해 대비)
0.956
변형유형 군집 안정성 (ARI)
±0.3mm
센서 기반 정량 합격 기준
11단계
입력→처방 E2E 파이프라인
SOLUTION 02

InsightFinder

Agentic RAG · Local sLLM · Semantic Search

질문 한 줄에서 분석기획 보고서까지. 의미·맥락에 충실한 결과물을 생성합니다.

자연어 질문 하나면 보유 데이터로 "무엇을 분석할 수 있는지"를 RAG가 찾아 추천하고 분석기획 보고서 초안까지 자동 생성합니다. 실제 DB 스키마에 그라운딩된 버티컬 특화 엔진으로, 온프레미스 GPU에서 경량 sLLM으로 구동됩니다.

  • 실데이터 그라운딩: 실제 DB에 존재하는 데이터셋만 추천, 조인키는 실 스키마 대조로 도출
  • 하이브리드 검색 + CRAG: Dense 시맨틱 + BM25(형태소) 재랭킹, 관련도 미달 시 질문을 스스로 재작성하는 자기교정 루프
  • 근거·출처 자동 부착: 모든 생성 문장을 검색 근거와 대조, 미달 문장엔 "근거 미확인" 경고
  • 도메인 파인튜닝 sLLM: QLoRA로 파인튜닝한 경량 단일 모델로 의도추출·시나리오 생성·재작성 일괄 처리
  • 6차원 데이터 품질 진단: 완전성·최신성·정확성·일관성·접근성·추적가능성 자동 채점
  • 시큐리티 바이 디자인: 입력·컨텍스트·출력 3중 PII 마스킹, 프롬프트 인젝션 차단, HMAC 서명·감사로그
0건
데이터셋 환각 · 실 DB 스키마 그라운딩 구조 기준
56만+
색인된 법령·정책·사례 근거
12단계
질문→보고서 E2E 파이프라인
3중
PII 마스킹 (입력·컨텍스트·출력)
SOLUTION 03

DocVec

RAG Data Platform · Vector DB · Hybrid LLM

문서를 신뢰할 수 있는 답변으로. AI 프로젝트의 데이터 계층.

업로드부터 청크·임베딩, 벡터 인덱싱, 하이브리드 검색, 인용 기반 답변까지, RAG 구축·운영의 전 과정을 하나의 플랫폼에서 처리합니다. 민감 데이터는 로컬 LLM으로, 필요할 때만 클라우드 모델로, 비용과 데이터 주권을 함께 통제합니다.

  • 하이브리드 LLM 아키텍처: 온프레미스 로컬 모델 + 클라우드 모델(OpenAI·Anthropic)을 작업 단위로 선택
  • 시맨틱 + 키워드 하이브리드 검색: 다국어 임베딩과 Qdrant 벡터 DB, 키워드 검색 결합으로 재현율 보완
  • Grounded Answers: 모든 답변에 근거 문서·페이지·컬렉션을 인용, 추적·검증 가능
  • 멀티테넌시: 컬렉션·API 키·시스템 프롬프트를 프로젝트 단위로 격리, 팀·고객별 독립 운영
  • RBAC 거버넌스: Owner·Editor·Viewer 역할 기반 접근 제어
  • 비동기 파이프라인: 작업 큐 기반 대용량 문서 백그라운드 처리, 상태 실시간 추적
E2E
업로드→임베딩→검색→인용 단일 플랫폼
Hybrid
로컬 sLLM + 클라우드 LLM 선택 구동
100%
출처 인용 기반 답변 (Grounded)
RBAC
프로젝트 격리 + 역할 기반 접근 제어
SOLUTION 04

PredictOps

Forecasting Simulation · MLOps · AutoML

예측의 신뢰성은 모델이 아니라 데이터 정합성에서 시작됩니다.

매출·수요·재고·에너지 등 어떤 시계열이든 연결해 18종 예측 모델을 AutoML 방식으로 병렬 실험·비교하는 웹 기반 예측 시뮬레이션 엔진. 실행 직전 데이터 정합성을 자동 진단하는 Pre-flight 게이트가 "이 데이터셋에서만 좋아 보이는 모델"을 걸러냅니다.

  • 18종 모델 병렬 실험: ARIMA·SARIMA부터 XGBoost·LGBM, LSTM·N-BEATS까지 한 화면에서 실행·비교
  • 앙상블 3종 결합: Voting·Stacking·Blending, 동일 모델 하이퍼파라미터 다중 인스턴스 동시 실험
  • 정합성 자동 진단 6종: Look-ahead 누수 차단, 주기 정규화, 스케일 진단, 변환 검증, 커버리지 보정, Pre-flight 종합 점검
  • 요인별 전처리 26종: 결측·이상치·스케일·시차를 설명변수별로 개별 최적화
  • 정교한 요인 분석: 교차상관 최적 시차, 그레인저 인과, VIF 다중공선성, 순열 중요도로 근거 있는 변수 선택
  • MLOps 운영 체계: 실험 이력 관리와 지속 재학습(CT)으로 배포 후에도 성능 유지
18종
예측 모델 (통계·트리·딥러닝)
26종
요인별 전처리 옵션
6종
실행 전 정합성 자동 진단 (GUARD)
3종
앙상블 결합 (Voting·Stacking·Blending)
SOLUTION 05

DataForge

Enterprise EDA · No-Code · On-Premise

"코드는 없이, 근거는 전부."

데이터 로딩부터 보고서까지 EDA 8단계 전 과정을 코드 한 줄 없이 수행하는 증강분석(Augmented Analytics) 데스크탑 솔루션. 모든 변경은 100% 기록되고 원본부터 그대로 재현되며, 데이터가 내 PC를 떠나지 않습니다.

  • 노코드 8단계 EDA: 프로파일링·이상치·다변량·타겟 분석을 GUI 한 화면에서, 필요 시 동일 작업의 Python 코드 제공
  • 통계 해석 자동 생성: 차트 옆에 통계 진단과 자연어 해석을 나란히, 검증 코드 원클릭 확인
  • 이상치 탐지 4종 + Quick Fix: IQR·Z-Score·Modified Z·Percentile 탐지 후 그 자리에서 즉시 처리
  • XAI 기반 중요도 5종 비교: RF·Permutation·MI·XGBoost·SHAP 매트릭스로 알고리즘 편향까지 검증
  • Action Replay: 원본 읽기 전용 보존, 승인된 변경만 기록·순차 재실행으로 완전 재현
  • 데이터 주권: 로컬 루프백(127.0.0.1) 전용 구동, 클라우드 반출 경로 원천 차단, CP949·EUC-KR 자동 감지
8단계
EDA 전 과정 노코드 파이프라인
100%
작업 이력 추적·재현 (Action Replay)
5종
타겟 중요도 알고리즘 교차 검증
0건
원본 훼손 · 외부 데이터 반출 (읽기 전용 보존)
Technical Demo

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