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흩어진 AI 자원을 하나의 신경망으로 잇고 스스로 통제하는 엔터프라이즈 자율 거버넌스
SYNAPTAS(시냅타스)는 사내 AI 연산 자원과 흩어진 지식을 하나의 신경망(Synapse)처럼 잇고, 완벽한 무결성·데이터 주권(-tas)으로 통제하는 국가 핵심 인프라급 하이퍼 패브릭입니다. 내부망이 완벽히 차단된 폐쇄망에서도 민감 자산을 단 1바이트도 유출하지 않고, 글로벌 SOTA 모델과 인하우스 추론 엔진을 통해 무인 구동됩니다.
단순 코드 애드온 도구는 논리 결함 검증, 아키텍처 정합성 선별을 여전히 개발자 개인의 몫으로 남겨둡니다. 특히 엄격한 보안 요건을 충족해야 하는 핵심 환경은 규제 장벽으로 클라우드 AI 인프라조차 접근하기 어렵습니다.
AI가 양산한 코드가 지닌 아키텍처 왜곡, 논리 취약점, 비효율적 쿼리를 걸러내기 위해 시니어 엔지니어의 수동 코드 감사 부담이 급증합니다.
금융·공공·의료 등 규제 도메인은 컴플라이언스상 외부 인프라 연동이 불가능하여, 생성형 AI의 혁신 혜택에서 완전히 격리되어 있습니다.
개발 파이프라인의 전반적인 연산을 클라우드 상위 등급 상용 모델에 일괄 할당할 경우, 반복적이고 밀도 낮은 작업에도 과도한 토큰 단가가 반복 청구됩니다.
이제 필요한 것은 ‘더 빠른 코드 생성’이 아니라, 생성된 코드를 스스로 검증하고 통제하는 단일 인프라입니다.
SYNAPTAS는 개별 플러그인의 결합이 아닙니다. 지속 가능한 품질 통제와 지식 보호를 실현하는 완전한 프라이빗 엔지니어링 백엔드 인프라입니다.
글로벌 SOTA 모델이 최상위 지휘자(Conductor)로서 거시적 아키텍처 설계와 병합 승인 관문을 장악하고, 망내 인프라에 배포된 로컬 LLM이 연주 엔진(Orchestra)으로서 무제한의 기능 단위 개발을 무상 처리합니다. 비용 최적화를 자동화하는 지능형 분기 계층입니다.
pgvector 기반 고정밀 하이브리드 인덱싱과 구획(Compartment) 기반 지식 분리 구조를 도입하여, 사내 표준 규격서와 기존 가이드라인, 장애 이력을 AI 에이전트의 맥락에 정합성 오류 없이 연결합니다.
소스코드 커밋 시점부터 AI 작업자가 즉각적인 감사, 의존성 결함 추론, 단위 테스트 케이스 보강을 완수하고, 비전 AI가 적용된 브라우저 화면 렌더링 검수까지 무인(Zero-Touch)으로 완료합니다.
완전 격리형 온프레미스(Air-Gapped), 유연한 하이브리드 직접 연결 등 다양한 구성을 제공합니다. 폐쇄망 모드는 사내 지식 및 핵심 자산이 방화벽 외부로 이탈하지 않음을 기술적으로 완전 담보합니다.
고비용 상용 연산 자원은 거시적 최종 의사결정에만 효율적으로 집약하고, 무상에 가까운 인하우스 GPU 컴퓨팅 풀을 극대화합니다. 워크로드 복잡도를 실시간 판별하여 연산 경로가 지능적으로 분기됩니다.
요구사양서 파싱 및 최상위 아키텍처 정합성 검증 전담. 초거대 두뇌의 연산력을 엄격한 구조적 설계 병목 단계에만 집중 배치합니다.
사내 독립 GPU 인프라를 활용해 핵심 소스코드를 무제한 빌드합니다. 고도화된 보안 소스코드가 물리적 방화벽 외측으로 절대 이탈하지 않습니다.
백그라운드 이벤트 트리거를 기반으로 상시 코드 감사, 테스트 커버리지 자동 확보, 이력 관리 문서화를 수행하는 영속적 자동화 계층입니다.
엄격한 망분리 내부 규제부터 하이브리드 엔터프라이즈 멀티 클라우드까지, 비즈니스 핵심 아키텍처에 매끄럽게 연결되는 유연한 구성요소 구조를 지니고 있습니다.
고속 파이프라인 통합 및 애자일 가속화 타깃
금융 계정계·국방 기밀·공공 망분리 독립 환경
대기업 그룹사, 거점 제조 인프라 및 금융 지주사
사내에 산재된 비정형 기술 문서, 코딩 가이드 위키, 핵심 장애 포스트모템 및 프라이빗 API 명세서를 유기적 정보 매트릭스로 전환합니다. AI 에이전트가 완벽한 사실 근거(Grounding)를 기반으로 고도의 아키텍처 코딩을 수행할 수 있도록 지원합니다.
pgvector Dense 벡터 유사도 검색(70%)과 엔터프라이즈용 키워드 매칭(30%)을 결합하여, 개념적 유사도와 키워드 정밀도를 단일 파이프라인에서 계측합니다.
보안 등급 및 프로젝트 식별자 기반 네임스페이스 격리 기술을 탑재하여, 권한이 없는 자산은 에이전트의 검색 탐색 트리에서 원천 차단됩니다.
실무 엔지니어의 지식 브라우징과 대화형 정보 조회는 정제된 NotebookLM 인프라를 활용하고, 에이전트는 망내 전용 파이프라인을 연동하도록 이원화했습니다.
“타임아웃 발생 시 분산 트랜잭션 보상(SAGA Pattern) 컨트롤러를 트리거하여 30초 이내에 자동 롤백 시퀀스를 구동해야 함…”
“수동 정합성 검증 배치 실행 가이드: 정합성 대조 데이터 스냅샷을 백업 클러스터에 기록 후 상태값을 복구…”
단순 오타나 컨벤션만 확인하던 기존의 정적 린터(Linter) 체계가 아닙니다. AI-OS 아키텍처는 코드의 구조적 맥락을 파악하고 비즈니스 논리의 모순점과 잠재 장애 요소를 스스로 추론해 냅니다.
코드 디프(Git Diff) 형상 추론 엔진을 통해 미처 발견하지 못한 쿼리 비효율과 엔터프라이즈 보안 규정 위반을 탐지하여 코드 검토 인터페이스에 분석 레포트를 인라인 자동 기술합니다.
동적 시각 컴포넌트나 인터랙티브 SVG 대시보드가 가상 브라우저 환경에서 실제 픽셀 단위로 완벽하게 렌더링 및 기능 작동하는지 비전 AI 에이전트가 직접 계측하고 정밀 검수합니다.
커버리지 취약 영역을 실시간 추적하여 데이터 누수나 예외 페이로드에 대응하는 테스트 스위트를 자동 작성한 뒤, 안전성 검증을 거쳐 메인 파이프라인에 코드를 직결하는 독자적 작업 봇입니다.
실시간 토큰 사용 현황, 온프레미스 연산 및 글로벌 클라우드 추론 분기 비율, 무인 에이전틱 CI/CD의 실시간 무결성 팩터를 단일 대시보드에서 정밀 관제합니다.
※ 상기 제어 가시화 대시보드는 글로벌 표준 템플릿이며, 도입 환경 및 자산 규모에 따라 맞춤 지표 연결이 완전 지원됩니다.
AI-OS의 Nginx 게이트웨이부터 분산 LLM 오케스트레이션 및 pgvector 데이터베이스로 흐르는 신호 부하를 트래픽 모드별 시뮬레이션으로 정밀 진단해 보세요.
단발성 모델 연동이 아닌, 도입·운영·관제·교체 전 주기를 단일 제어 평면(Control Plane)에서 관리하는 엔터프라이즈 LLMOps 체계를 내장했습니다. 모든 연산 자산은 ADR 거버넌스 하에 선언적으로 통제됩니다.
라우팅 계층이 모델을 완전히 추상화하여, 로컬 LLM(오픈소스 70B급)과 글로벌 SOTA 모델을 정책 변경만으로 도입·교체·업그레이드합니다. 특정 벤더에 종속되지 않는 모델 포트폴리오 전략을 보장합니다.
실시간 토큰 사용 현황과 온프레미스·클라우드 추론 분기 비율, TCO 절감 지표를 단일 대시보드에서 계측합니다. 워크로드별 비용 귀속으로 예측 가능한 예산 통제를 실현합니다.
연산 경로·모델 선택·승인 관문 정책을 아키텍처 결정 기록(ADR)으로 선언하고 버전 관리합니다. 모든 정책 변경 이력이 완전한 추적성과 함께 감사 증적으로 보존됩니다.
인하우스 GPU 클러스터의 할당과 가동률을 중앙에서 관제하고, 워크로드 복잡도에 따라 연산 자원을 동적으로 배분합니다. 유휴 자원 없이 무상 연산 풀을 극대화합니다.
데이터 유출 리스크와 외부망 규제로 인해 퍼블릭 생성형 AI의 효용을 전면 포기해야 했던 최고 수준의 프라이버시 도메인을 위한 맞춤형 아키텍처 모델입니다.
완벽히 분리된 사내 폐쇄망 환경 내에서 코어 뱅킹 프레임워크 및 여수신 계정계 소스코드를 자율 리뷰하고, 감사 추적성(Audit Trail) 거버넌스 로그를 자동 영구 기록합니다.
에어갭 토폴로지 수립 + 품질 감사 원장 자동화국가 보안 가이드라인과 공공 인증 규격을 충족하는 온프레미스 GPU 클러스터를 빌드합니다. 기밀 정책 표준 및 연동 사양 문서를 유출 위협 없이 로컬 RAG로 완전 구동합니다.
독립 물리망 지원 + 소스 무단 반출 원천 차단기기 제어 알고리즘 및 고성능 미션 크리티컬 시스템 산출물의 결함을 실시간 검증합니다. 휴먼 엔지니어가 부재한 야간 교대 시간대에 대규모 코드 리팩터링 배치를 안전하게 구동합니다.
인하우스 클러스터링 + 무인 상시 배치 파이프라인고도의 민감성을 띄는 임상 시험 설계 소스코드 및 환자 처방 데이터 정보 구조가 병원 시스템 인프라 외부로 유출되지 않도록 엄격한 독립형 지식 매트릭스를 구성합니다.
프라이빗 임베딩 인프라 + 데이터 주권 완전 영구 확보※ 각 인프라 도메인별 세부 레퍼런스 및 상세 기술 명세는 솔루션 미팅 수립 시 NDA(비밀유지계약) 체결 후 투명하게 제공됩니다.
개별 개발자의 타이핑 자동완성을 보조하는 지엽적 유틸리티와 조직 전체의 코드 품질과 컴플라이언스 라인을 통합 방어하는 영속적 인프라의 본질적 차이입니다.
| 인프라 평가 매트릭스 | 기존 애드온형 AI 코딩 플러그인 | SYNAPTAS |
|---|---|---|
| 에어갭 (Air-Gapped) 구동 보장 | 외부 공용망 연결 필수 | 완전한 온프레미스 독립 연산 처리 보장 |
| 엔드투엔드 자율 검증 인텔리전스 | 개발자의 수동 코드 검증 및 승인 의존 | 스스로 리뷰·테스트·패치하는 통합 에이전트 |
| UI 프런트엔드 비주얼 감사 | 텍스트 기반 연산으로 아키텍처 지원 불가능 | 멀티모달 모델 결합형 Playwright 무인 검증 |
| 인프라 소유 비용 (TCO) 최적화 | 모든 워크로드 대상 프리미엄 모델 비용 부과 | 2.5-Tier 분기 처리를 통한 상용 토큰 세이빙 |
| 도메인 컨텍스트 정확성 | 일반 퍼블릭 파라미터 의존 (환각 현상 발생) | 사내 분리 세그먼트 기반의 하이브리드 인덱싱 |
| 핵심 소스코드 자산 보호 | 글로벌 상용 벤더 인프라로의 소스 수집 위험 | 폐쇄망 모드 가동 시 방화벽 외측 트래픽 제로 |
| 인프라 거버넌스 중앙 통제력 | 개별 애드온 가동으로 전사적 통제 정책 불가능 | ADR 아카이빙, 예외 리스크 원장, 가드레일 탑재 |
실제 온프레미스 인프라 환경의 계측 데이터를 기반으로 설계된 엔터프라이즈 타깃 지표군입니다.
▲ 기술된 기대 정량 지표는 표준 테스트 클러스터 기준 스펙이며, 도입 전 수행되는 PoC 아키텍처 설계를 통해 확정됩니다.
자율 인프라는 기술적 화려함이 아닌 정밀성과 통제력으로 증명됩니다. 본 플랫폼은 18개의 아키텍처 결정 기록(ADR) 청사진 하에 엄격하게 연산 자산이 관리됩니다.
인프라 내의 모든 형상 변화와 결정 이력을 문서로 완전 추적성 확보
에이전트 조치 완료 증적 의무화 및 독립형 격리 샌드박스 구동
에어갭 물리 격리 토폴로지 및 완벽 암호화(Secrets Key Vault) 수립
추론 사이클 전반의 지연 및 컴플라이언스 예외를 기록하는 관제 대장
SYNAPTAS는 인간의 두뇌 속에서 정보를 유기적으로 전달하는 통로인 시냅스(Synapse)e}와, 라틴어로 절대적인 규격과 무결한 상태를 뜻하는 접미사 -tass}를 결합한 이름입니다. 기업 내부의 모든 지식 자산과 AI 연산 자원을 하나의 유기적인 신경망으로 연결하여, 완벽한 데이터 주권과 시스템 무결성을 실현하는 엔터프라이즈 자율 거버넌스 운영체제(AI-OS)s}— 단순한 코딩 보조 도구를 넘어, 기업의 인프라 전체를 지능적으로 오케스트레이션하는 하이엔드 프라이빗 인프라스트럭처라는 제품의 본질을 관통합니다.
상담부터 안정화까지, 귀사 인프라 환경에 맞춰 단계적으로 함께 구축합니다.
망 구조·GPU 자원·기존 CI/CD를 점검하고 최적 인프라 구축 모델을 설계합니다.
1주폐쇄망 샌드박스에서 실제 코드·문서로 자율 감사와 RAG 인용 정확도를 직접 검증합니다.
2주라우팅 정책·지식 코어·에이전틱 CI/CD를 사내 파이프라인에 연결합니다.
2~4주운영 콘솔 교육과 가드레일 설정을 마치고 무인 운영 체계로 이관합니다.
상시우선순위 큐 분기를 통해, 긴급 보안 감사 태스크가 일반 빌드 작업 스케줄을 선점하여 고속 처리되는 멀티스레드 분산 에이전트 큐를 테스트하십시오.
도입 전 가장 많이 확인하시는 항목을 모았습니다.
네. 폐쇄망 모드는 추론(로컬 GPU)·지식 검색(자체 RAG)·CI/CD가 모두 사내망 안에서 완결됩니다. 외부 클라우드 API 호출 경로 자체가 없으며, 망분리 규제를 충족합니다.
예. 에이전틱 CI/CD는 기존 GitLab 파이프라인에 잡(job) 형태로 삽입되어 동작합니다. 코드 감사·테스트 생성·E2E 검증이 기존 MR 흐름 위에 자연스럽게 얹힙니다.
가능합니다. 라우팅 계층이 모델을 추상화하므로, 로컬 LLM(예: 오픈소스 70B급)이나 클라우드 모델을 정책 변경만으로 교체할 수 있습니다. 특정 벤더에 종속되지 않습니다.
반복·대량 작업은 비용 0의 로컬 LLM이 처리하고, 고난도 추론만 선별적으로 클라우드에 투입해 토큰 비용을 구조적으로 절감합니다. 폐쇄망 모드는 온프레미스 라이선스 기반으로, 사용량과 무관하게 예측 가능한 비용을 제공합니다.
표준 일정 기준 상담 1주 → PoC 2주 → 구축·통합 2~4주입니다. 기존 인프라 성숙도와 폐쇄망 제약에 따라 조정됩니다.