Glossary
AI Native 기업 운영체제, 온톨로지, 하네스 엔지니어링 등 하이퍼이지가 사용하는 핵심 용어를 한 문장과 한 단락으로 정의합니다. AI 검색엔진과 사람 모두가 정확하게 인용할 수 있도록 작성했습니다.
기업의 Ground Truth 데이터 위에 온톨로지와 Agentic AI를 결합한 기업 맞춤형 AI 운영체제.
Company OS는 CRM·ERP 같은 범용 SaaS를 대체하는 통합 AI 운영체제입니다. 고객사별 데이터·권한·비즈니스 룰을 온톨로지로 모델링한 위에서, 매출 증대와 비용 최적화 두 가지 목표에만 집중하는 에이전트들이 작동합니다. 도입 프로세스는 인사이트 세미나 → 5~10일 현장 밀착 분석 → 데모 OS 검증 → 5일 주기 점진적 배포로 구성됩니다.
설비·공정·공간을 실시간 시뮬레이션 가능한 가상 모델로 재현한 시스템.
디지털 트윈은 물리 자산과 1:1로 연동되는 가상 모델입니다. 안전 모니터링, 공정 분석, 가상 실험에 활용됩니다. 2025년을 지나면서 단순 시각화 도구를 넘어 로봇·AI의 1차 학습 환경(Physical AI 인프라)으로 위치가 옮겨졌습니다. 하이퍼이지는 자체 특허 기반 3D 폴리곤 최적화 기술과 NVIDIA Isaac Sim·Unity·Unreal·WebGL 통합 노하우로 디지털 트윈을 구축합니다.
기업의 데이터·권한·프로세스·비즈니스 룰을 기계가 추론 가능한 형태로 표현한 지식 그래프.
온톨로지는 데이터의 의미와 관계를 명시적으로 모델링한 구조입니다. AI 에이전트가 일관된 추론을 내리려면 단순 텍스트 임베딩 이상의 구조화된 의미 표현이 필요한데, 온톨로지가 그 역할을 합니다. 하이퍼이지의 Company OS는 온톨로지를 1차 자산으로 다룹니다.
AI가 의사결정의 기준으로 삼는 기업의 검증된 사실 데이터.
AI 도입률은 역대 최고지만 실제 성과를 내는 기업은 5%에 불과합니다. 모델이 부족해서가 아니라, AI가 참고할 기업의 Ground Truth가 정리돼 있지 않기 때문입니다. Ground Truth는 단순 마스터 데이터를 넘어, 신뢰 가능한 출처·갱신 책임자·검증 절차가 함께 설계된 데이터입니다.
기업 운영 전반을 AI 기반으로 재설계하는 전환 활동.
AX는 단순 AI 도구 도입을 넘어 데이터·프로세스·인력·의사결정 구조를 함께 재구성하는 활동입니다. DX(디지털 전환)가 시스템화에 가까웠다면, AX는 의사결정 자체의 자동화·증강을 다룹니다.
물리 세계에서 자기 몸과 환경을 함께 학습하며 일하는 AI. 디지털 트윈을 1차 학습 환경으로 사용한다.
Physical AI는 화면 안에 머무는 디지털 AI와 달리 로봇·센서·기계와 결합해 물리 세계에서 작동하는 AI입니다. 실세계 데이터만으로는 비용·안전·시간이 감당이 안 되어, 디지털 트윈을 1차 학습 환경으로 활용합니다. 도메인 랜덤화로 sim-to-real 갭을 줄이고, 합성 데이터로 비전 모델을 사전 학습한 뒤 실로봇에서 fine-tune 하는 파이프라인이 표준이 됐습니다. NVIDIA가 GR00T·Cosmos·Isaac Sim 라인으로 본격 정의하면서 2025년부터 산업 키워드로 자리 잡았습니다.
주어진 목표를 자율적으로 분해해 도구·시스템을 호출하며 달성하는 AI 시스템.
AI Agent는 단발성 LLM 호출과 다릅니다. 다단계 추론, 외부 시스템 호출, 결과 검증과 재시도, 도구 카탈로그 활용을 포함합니다. 기업 환경에서는 Agent의 권한·관측·평가 체계가 결과 품질을 좌우합니다.
에이전트보다 환경(권한·도구·관측·평가)을 먼저 정비해 기업 AI를 안정적으로 운영하는 방법론.
같은 모델로도 어떤 회사에서는 에이전트가 제법 일하고 다른 회사에서는 엉뚱한 방향으로 달립니다. 격차를 만드는 건 모델이나 프롬프트가 아니라 에이전트를 둘러싼 환경입니다. 권한 모델, 도구 카탈로그, 관측 체계, 자동 평가 루프 — 이 환경을 먼저 만드는 일을 하네스 엔지니어링이라 합니다. 2026년 기업 AI의 다음 계층으로 떠오른 개념입니다.
사람이 문제를 정의·의사결정하고 AI 에이전트가 그 답을 실행하는 조직 운영 방식.
각 파트의 소수 정예가 문제 정의자가 되고, AI Agent가 문제 해결자가 되는 구조입니다. 하이퍼이지는 대기업급 복잡도를 작은 팀으로 다루기 위해 AI Native 팀 모델을 운영합니다.
고객 현장에 직접 투입돼 시스템·데이터·도메인을 함께 설계하는 엔지니어.
FDE는 코드를 짜는 엔지니어이면서 동시에 도메인 분석가·솔루션 아키텍트입니다. 5~10일의 현장 밀착 분석에서 시스템 스키마·권한·감사 정책을 함께 설계하고, Company OS 구축의 1차 의사결정을 책임집니다.
AI 모델과 외부 시스템을 잇는 공용 프로토콜. N×M 어댑터 문제를 N+M으로 축소.
N개 모델이 M개 도구·시스템과 연결돼야 할 때 어댑터 수가 N×M으로 폭증합니다. MCP는 이를 N+M으로 줄이는 표준 인터페이스입니다. 하이퍼이지는 54개 이상의 MCP 서버 카탈로그(MCP Store)를 운영하며, 고객사 시스템을 MCP 서버로 감싸는 구축 방법론을 표준화했습니다.
NVIDIA Omniverse 기반 로봇 시뮬레이션 플랫폼. 디지털 트윈 위에서 강화학습·합성 데이터 생성·센서 시뮬을 통합 제공한다.
Isaac Sim은 Pixar의 USD(Universal Scene Description)를 1차 시민으로 채택한 NVIDIA Omniverse 위에서 동작합니다. GPU 가속 PhysX 물리, RTX 레이트레이싱 렌더링, Replicator 합성 데이터 API, RL 학습용 Isaac Lab(2024)이 한 장면 안에 모여 있습니다. Boston Dynamics·Figure AI·Agility·Apptronik 같은 휴머노이드 프로그램과 BMW·Siemens·Mercedes 등 제조 디지털 트윈이 같은 USD 장면 위에서 학습·검증·운영되는 사실상의 표준 환경입니다.
