Connect
이기종 데이터 연결
PLC·
SOLUTION · AI 플랫폼 · 플래그십
Cubeon
Cubeon은 이상 징후 발견부터 현장 조치까지 연결하는 산업 AI 운영 플랫폼입니다. 흩어진 설비·시스템 데이터를 같은 의미 체계로 정리하고, AI의 판단을 담당자 승인과 실제 현장 조치로 연결합니다.
- 공통 커널8개 모듈 (Connect ~ Copilot)
- 자율화L1 알림 → L2 승인 협업 → L3 제한된 자동 실행
- 도메인팩Manufacturing · Safety
데이터에서 실행까지연결하는 산업 AI 플랫폼
현장 데이터와 AI 서비스를 한곳에서 연결합니다.
모델과 에이전트를 배포·감시하고, 판단 결과를 승인과 조치로 이어주는 산업 AI 운영 플랫폼입니다.
Overview
이상 징후를 발견해도, 조치로 이어지지 않으면 업무는 바뀌지 않습니다
Cubeon은 AI의 판단을 담당자 확인·
발견 → 판단·승인 → 현장 조치
먼저 알림으로 시작하고(L1), 담당자 승인 후 실행하는 단계(L2)를 거쳐, 위험이 낮고 충분히 검증된 업무만 제한적으로 자동 실행(L3)합니다.
L1 · Sense탐지·알람, 근거 제시
L2 · 판단원인 분석·권고, 사람 승인
L3 · 제한 자동 실행워크플로·설비 자율 제어
Features
플랫폼을 이루는 핵심 기능
데이터 연결, 모델 운영, 담당자 승인, 현장 조치를 하나의 운영 흐름으로 관리합니다.
Closed-Loop
승인과 현장 조치를 잇는 워크플로
이상 징후가 발견되면 조치안을 제시하고, 담당자 승인 후 실행한 뒤 결과를 확인합니다. 누가 무엇을 판단하고 실행했는지도 기록으로 남깁니다.
8모듈 아키텍처 자세히 →
노코드 워크플로 빌더 — 프로토타입 예시 화면
ModelOps
모델 레지스트리 · 지속 운영
모델의 버전과 배포 상태를 한곳에서 관리하고, 성능 변화를 감시해 재학습 시점을 판단합니다. 운영 중 품질 저하를 조기에 확인하고 대응할 수 있는 구조입니다.
ModelOps 자세히 →
모델 레지스트리 — 프로토타입 예시 화면
Knowledge
산업 지식그래프
설비·센서·작업지시·이벤트를 하나의 그래프로 연결해 AI 판단에 현장의 맥락을 부여합니다. 같은 알람이라도 어떤 설비·어떤 공정인지에 따라 다른 조치가 나옵니다.
데이터 연결 자세히 →
지식 관리 콘솔 — 프로토타입 예시 화면
Architecture
공통 커널 8모듈
데이터 연결·
Fabric
데이터 파이프라인
실시간 스트림·
Semantic
의미 표준화
공통 스키마·
ModelOps
모델 거버넌스
모델의 학습·
Agents
AI 에이전트
현장·
Orchestrator
서비스 조정
여러 AI 에이전트가 정해진 순서와 역할에 따라 협업하도록 조정합니다.
Console
통합 관제
탐지·
Copilot
현장 코파일럿
자연어 질의·
Connectivity
현장 데이터를 표준으로 연결합니다
Connect 모듈은 서로 다른 설비·
OPC-UA
MQTT · Sparkplug B
Modbus RTU/TCP
EtherNet/IP
PROFINET
CAN · CAN-FD
BACnet
REST · 실시간 API
시스템 연동 설비제어(PLC) · 설비감시(SCADA) · 생산관리(MES) · 전사자원관리(ERP) · 설비 이력 저장소 · 시계열 데이터베이스를 어댑터 계층으로 통합 ·
엣지 수집 · 전송 복구네트워크가 끊기면 현장 데이터를 임시 저장하고, 연결 복구 후 다시 전송해 데이터 유실 위험을 줄입니다.
보안 연결TLS 암호화 · 디바이스 인증 · 역할 기반 접근제어(RBAC)로 OT/IT 경계를 보호합니다.
커넥터 플러그인 확장신규 설비·프로토콜을 어댑터 플러그인으로 추가 — 커널 변경 없이 연결 범위를 넓힙니다.
Data Pipeline
데이터 수집에서 현장 조치까지, 하나의 흐름
설비 신호를 정리하고 AI가 판단한 뒤, 담당자 승인과 현장 조치로 이어지는 6단계 흐름입니다.
01
데이터 수집
OPC-UA·
02
표준화
공통 스키마 정합·
03의미·
의미·관계 정의
설비·
04
모델 운영
모델 학습·
05판단·
판단·권고 통합
여러 AI 에이전트의 판단과 권고를 하나의 흐름으로 조정
06
현장 조치
담당자 승인 또는 검증된 자동 실행으로 현장 시스템에 조치 반영
운영 상태 추적수집부터 제어까지 각 단계의 지연·오류율을 측정해 병목을 추적하도록 설계합니다(Observability).
단계적 확장라인 1개 검증에서 전사 확산까지, 검증된 데이터 처리 구조를 최대한 재사용하며 범위를 넓힙니다.
Ecosystem
하나의 산업 AI 스택
각 제품이 따로 동작하지 않고, Cubeon 위에서 데이터 정리 → 판단·
0모듈공통 커널 · 재사용 코어
0제품QData · QFactory · QAgent · QVision
0도메인팩Manufacturing · Safety · Infra
0배포클라우드 · 온프레미스 · 폐쇄망
운영 · 행동Cubeon통합 운영 플랫폼 · Manufacturing/Safety 도메인팩 · 배포 3옵션(클라우드·온프레미스·폐쇄망)
판단 · 분석
QFactoryAI 스마트 팩토리QAgent업무 에이전트QVision영상 인식
표준화QData이기종 설비·시스템 데이터를 하나의 언어로
ModelOps · Governance
모델을 한 번 배포하고 끝내지 않습니다
학습·
자동 통합·배포·지속적 재학습학습 → 배포 → 모니터링 → 지속적 재학습을 자동화된 운영 과정으로 관리
데이터 변화 탐지PSI·KL divergence 등 예측 분포 변화를 감지해 재학습 시점을 판단
모델 레지스트리 · 버전관리모델 버전·승인 워크플로·이전 상태 복구을 이력으로 관리
감사추적(Audit Trail)추론·액션 전 구간 로그로 규제·품질 대응
ModelOps(배포된 AI 모델의 버전·성능·승인 이력을 관리하는 운영 체계) 모듈을 기반으로 하며, MLOps(모델 개발·학습·배포·재학습 전 과정을 관리하는 운영 체계)로 확장할 수 있게 구성합니다.
Autonomy · 사람 승인
자율화 수준을 위험도에 맞춰 설계합니다
업무의 위험도와 되돌릴 수 있는지를 기준으로, 알림만 할지 담당자 승인을 받을지 자동 실행할지를 정합니다.
| 자율화 단계 | 사람 개입 시점 | 적용 시나리오 |
|---|---|---|
| 실행 전 승인 (Human-in-the-Loop) | 모든 실행 전 사람 승인 | 고위험· |
| 감시 중 개입 (Human-on-the-Loop) | 사람이 감시, 이상 시 개입 | 중위험· |
| 정책 내 자동 실행 (Human-out-of-the-Loop) | 정해진 정책 안에서 자동 실행 | 저위험· |
승인 기준을 정책으로 명확히 정하고, 사용자 권한과 위험도에 따라 승인자를 자동 배정해 자동 실행의 범위를 통제합니다.
단계적 롤아웃섀도 모드(관찰) → 권고 → 자동 실행으로, 현장 신뢰가 쌓인 만큼만 자율화 수준을 올립니다.
정책 코드화 · 승인 라우팅위험도·가역성 기준을 정책으로 코드화해, 실행 전 승인 경로를 자동으로 분기합니다.
감사추적 · 복구승인 정책이 적용된 주요 판단과 실행 이력을 남기고, 문제 발생 시 검증된 상태로 되돌릴 수 있게 설계합니다.
Domain Packs & Deploy
도메인팩으로 산업을 확장, 3가지로 배포
공통 운영 기능은 재사용하고, 제조·
Manufacturing Pack
예지보전·
Safety Pack
멀티모달 위험추론·
Infra · 디지털 트윈
3D/GIS 기반 통합 관제 — 포항 E-UM 디지털 트윈 통합플랫폼 등 구축 경험
클라우드
상용 LLM API·
온프레미스
사내 서버 sLLM — 데이터 내부화
폐쇄망
망분리 환경 대응
Operations & Governance
만드는 것보다 오래 가는 것은 운영입니다
모델과 에이전트가 늘어날수록 필요한 것은 기능이 아니라 통제 수단입니다. Cubeon은 배포 이후의 상태를 한 화면에서 확인하고, 문제가 생겼을 때 되돌릴 수 있는 운영 체계를 제공합니다.
통합 운영 대시보드
- 노드·
GPU· 파드 등 인프라 자원 사용 현황과 서비스 상태를 단일 화면에서 확인 - 응답 지연·
처리량· 오류율을 시계열로 추적해 이상 징후를 사전 인지 - 임계값 기반 알림으로 담당자에게 즉시 전달
모델·에이전트 레지스트리
- 운영 중인 모델과 에이전트의 버전·
학습 데이터· 배포 이력을 목록으로 관리 - 동일 업무에 대한 버전 간 비교와 단계적 전환(카나리) 지원
- 어떤 버전이 어떤 답을 냈는지 추적 가능한 감사 기록 유지
접근 통제와 데이터 경계
- 역할 기반 접근 제어(RBAC)로 사용자별 참조 가능한 지식과 기능 범위를 분리
- 외부 반출이 제한된 데이터가 경계를 넘지 않도록 처리 위치를 정책으로 고정
- 조회·
질의· 다운로드 이력을 남겨 사후 확인이 가능하도록 구성
변경 관리와 이전 상태 복구
- 프롬프트·
모델· 지식 변경을 배포 단위로 묶어 이력화 - 표준 질의 세트 자동 재검증을 통과한 변경만 운영에 반영
- 품질 저하 확인 시 검증된 직전 버전으로 신속히 복구