Sense 알림
- 공급망 FADEC 제어모듈 · 배치 #24-07 결함 3건 심각도 높음
- 정비주기 정기검사 도래 · 기체 3대 · 7일 이내 보통
- 승인누락 정비완료 처리 2건 · 결재 단계 누락 보통
- 재고 대체 부품 가용 12 EA · 안전재고 임박 낮음
실시간 가시화부터 사전 정비 예측까지
폐쇄망 기반의 차세대 국방 전력유지 운영체계
위험은 보고되기 전에 데이터 안에 먼저 존재합니다. Skein Defense는 정비이력 · 부품 · 자격 · 기술교범을 단일 온톨로지로 연결하고 도메인 규칙으로 추론해, 아직 보고되지 않은 위험을 먼저 식별합니다. 식별된 위험에는 근거와 필요한 조치가 함께 제시됩니다.
승인 없이 나가는 조치는 없습니다. AI는 어떤 조치가 필요한지 판단해 제안합니다.
단순히 AI를 도입한다고 해서 문제가 해결되지는 않습니다
군수통합정보체계는 데이터를 쌓고 조회하는 데 맞춰져 있습니다. 정비이력·부품·자격·교범이 서로 떨어져 있어, 그 위에 어떤 AI를 올려도 읽을 것이 없습니다. 정비 행정은 여전히 담당자 경험과 개별 엑셀 위에서 돌아갑니다.
현상 01
교범 검색 · 번역이 숙련도에 달려 있습니다
영문 기술교범에서 필요한 절차를 찾고 해석하는 일이
정비사 개인에게 달려 있습니다.
교범과 정비이력 · 자격이 서로 연결돼 있지 않아,
찾는 일이 사람 몫으로 남습니다.
현상 02
품질관리가 수작업 확인에 머물러 있습니다
점검이 사람 눈에 의존합니다.
결함과 부품 · 공급 이력이 이어져 있지 않아,
반복되는 결함을 기계가 먼저 찾아낼 수 없습니다.
현상 03
데이터가 분리 보관돼 판단이 늦습니다
정비이력·부품·품질 데이터가 각각 따로 있어,
원인을 찾는 데만 며칠이 걸립니다.
온톨로지로 관계를 정의하고 규칙을 더하면,
그때부터 AI가 판단할 수 있습니다.
더한 규칙은 하나씩 따로 작동하지 않습니다.
한 규칙의 결론이 다음 규칙의 입력이 되면서, 전방향 추론이 판단을 이어 붙입니다.
데이터가 표로만 있을 때
부품 마스터
정비이력
인사 · 특기
자격 대장
각각의 데이터
- 부품 마스터·정비이력·인사 특기·자격 대장이 각각 따로 존재합니다.
- LLM은 문장 유사도로만 찾아 그럴듯한 답을 지어냅니다.
- 답이 틀려도 어디서 틀렸는지 되짚을 수 없습니다.
- 키로 이어 붙여도 조회만 정확해질 뿐입니다.
온톨로지 위에 규칙을 더했을 때
부품 마스터
정비이력
인사 · 특기
자격 대장
교체 대상 보유 수행 
규칙 R7
배치 #24-07
의심 대상으로 승격
기체 4대 · 잠재 결함
우선 점검 대상
등록된 사실
규칙이 도출한 사실
- 관계를 따라가면 답이 하나로 확정되고, 근거 경로가 남습니다.
- 도출된 사실에도 어떤 규칙 때문인지 함께 남습니다.
- 새 데이터가 들어와도 정의된 구조에 맞춰서만 적재됩니다.
등록된 사실과 입력된 규칙을 통해 자동으로 사실이 도출됩니다.
규칙이 늘어날수록 같은 데이터에서 나오는 사실도 늘어나고 확장됩니다.
등록된 사실
도메인 규칙 · 200종 이상
자동 도출된 사실
등록된 사실
FADEC 제어모듈 결함 3건
모두 공급 배치 #24-07
도메인 규칙
R7
동일 배치 결함이 2건을 넘으면 배치 전체를
의심 대상으로 승격
자동 도출된 사실
같은 배치를 장착한 기체 4대에 잠재 결함 가능성
배치 대장을 역추적해 찾아냄
등록된 사실
해당 부품 누적 가동시간 1,180h
수명한계 1,200h
도메인 규칙
R1
부품 수명한계 초과 시 교체 점검 플래그 필수
자동 도출된 사실
기체 4대 중 2대가 다음 비행 전 한계 도달
점검 우선순위가 저절로 정해짐
등록된 사실
교체 작업 배정 요청
지정 정비사에 해당 자격 미등록
도메인 규칙
R2
자격을 보유한 정비사만 해당 작업 수행
자동 도출된 사실
배정 차단 · 자격 보유자 2명을 대체 후보로 제시
물으면 답하고, 24시간 감시합니다
정비사와 품질관리 담당이 같은 온톨로지를 봅니다.
규칙 하나를 고치면 답과 감시가 함께 바뀝니다.
Skein Defense · 정비 어시스턴트 폐쇄망 · 외부 호출 0건
3번 엔진 FADEC 제어모듈을 교체할 수 있는
정비사는 누구인지, 그리고 직전 교체 이력에 대해서도 알려줘
정비사는 누구인지, 그리고 직전 교체 이력에 대해서도 알려줘
데이터 분석 중
항공전자 특기 보유자 중 FADEC 취급 자격이 등록된 정비사만 수행할 수
있습니다.
현재 해당 자격 보유자는 2명이며, 직전 교체는 정기검사(Phase) 중 수행돼 이력에 등록돼
있습니다.
근거 경로 항공기 부품 정비 이력 정비사 자격
출처 T.O. 1T-50A-2-3 §4.2 | 정비이력 AC-T50-017 | 자격 대장
5번 격납고 소화설비 점검 주기는?
데이터 분석 중
답하지 않겠습니다. 해당 문서가 온톨로지에 등록돼 있지 않아
근거를 제시할 수 없습니다. 문서를 등록하면 위와 같은 방식으로 답합니다.
무엇이든 물어보세요.. 
구성 예시입니다. 실존 부대 · 인원 · 장비 정보는 포함하지 않습니다.
AI 정비 어시스턴트
- 교범을 뒤지지 않습니다. 물으면 해당 절차와 근거 문서를 바로 가져옵니다. 영문 교범은 등록된 정비 용어 그대로 옮깁니다.
- 손으로 옮겨 적지 않습니다. 디브리핑 음성과 수기 점검표를 읽어 정비기록 초안까지 만들어 둡니다.
- 누가 물어도 답이 같습니다. 담당자 경험에 기대지 않고 등록된 근거에서만 답합니다.
- 답에는 항상 근거가 붙습니다. 근거가 없으면 답을 지어내지 않고 없다고 말합니다.
Sense 상시 감시
- 이상탐지 · 재고 · 이탈 · 공급망 · 수요
- 쉬지 않고 봅니다. 다섯 개의 축을 24시간 감시하고, 심각도와 담당 범위에 맞는 사람에게만 올립니다.
- 찾아다니지 않습니다. 정비주기가 도래했거나 승인이 빠지면, 담당자가 확인하기 전에 알림이 먼저 갑니다.
- 분기 보고서를 손으로 쓰지 않습니다. 고장 유형 분석과 계절별 정비 강화 대책까지 초안을 뽑아 둡니다.
Sense 감시 · 다섯 축
이상탐지 정상
재고 주의 · 1건
이탈 정상
공급망 경보 · 1건
수요 정상
지금 · 사후 확인
결함이 보고된 뒤에 원인을 찾습니다. 정비이력 · 부품 · 품질 데이터를 각각 뒤지느라 며칠이 걸립니다.
Skein Defense · 선제 관리
결함 1건에서 배치 · 기체 · 점검 일정까지 스스로 좁힙니다. 담당자는 제안된 조치를 확인하고 보냅니다.
대기업 폐쇄망에서 검증을 마친 엔진을
지금 군 정비 현장으로 옮기고 있습니다
제조 현장의 설비가 군의 장비로 바뀌었을 뿐, 관계를 정의하고 규칙으로 추론하는 방식은
같습니다.
그래서 처음부터 새로 만들지 않고 옮길 수 있습니다.
기반
대기업 폐쇄망 상용 운영
국내 대기업 제조 · 물류 · 화학의 보안 민감 폐쇄망에서 Nexus · Action · Sense 3계층이 상용으로 돌아갑니다. 온톨로지 자동 구축 4단계가 전부 구현 · 운영 중입니다.
*고객사와 현장은 계약상 비공개
현재
공군 군수체계 AI 전환 파트너
대한민국공군 군수체계 AI 전환 파트너사로서, 상용 폐쇄망에서 검증한 3계층 구성에 군 폐쇄망 요건을 더해 정비 · 군수 도메인에 적용합니다.
군 폐쇄망 요건 반영
다음
계통 · 제대로 범위 확장
먼저 정한 계통에서 검증한 뒤 Domain Pack을 늘려갑니다. 데이터를 다시 쌓지 않고 관계와 규칙을 등록하는 것만으로 범위가 넓어집니다.
구축 이후 확장 비용이 낮은 구조
-
53.2%
도입 기업 평균 운영 비용 절감
Skein OS 도입 고객 기준
-
5일
개선된 OS 가 배포되는 주기
현장 요구를 짧은 주기로 반영
-
98.3%
누적 재구매율
상용 계약 기준
-
50개 사 · 120건
누적 수행 프로젝트
제조 · 물류 · 화학 · 커머스
폐쇄망 안에서 데이터를 모으고, 연결하고, 판단합니다
판단한 결과는 다시 쌓입니다. Sense가 본 것이 Nexus로 돌아가고,
같은 질문에 대한
답이 시간이 갈수록 정확해집니다.
- DELIIS
- 기술교범
- 정비일지
- 수기 점검
- 디브리핑
군 폐쇄망 (에어갭) · 운영 시 외부 네트워크 호출 0건
Nexus
항공기 · 부품 · 정비이력 · 정비사 · 자격
엔티티와 관계로 정의된 정답 기준
항공기 부품 정비이력 정비사 자격 
Action
번역 · OCR · 브리핑 · 정비기록 초안
결재 흐름과 전파까지 자동화
번역 OCR 브리핑 Sense
정비주기 · 승인 누락 · 품질 이상 감지
감지 인과 분석 알림 Regna AI 온프레미스 sLLM · vLLM GPU 서빙 · 개방형 가중치 반입 · 도메인 LoRA
Regna AI
3계층이 그 위에서 도는 온프레미스 LLM 실행 기반
- vLLM GPU 서빙이 연속 배칭과 4-bit 양자화로 한정된 자원에서 동시 세션을 수용합니다.
- 추론 서빙·RAG·에이전트 오케스트레이션·운영 콘솔까지 전 계층을 직접 만들었습니다.
- 모델을 가져다 쓰지 않고 직접 운용합니다. 가중치와 파인튜닝을 자체 통제합니다.
상용 버전과 동일한 Core Engine을 쓰고, 정비 도메인 온톨로지·워크플로우(Domain Pack)와 군 폐쇄망 요건만 별도로 구축합니다.
핵심 기술 여섯 가지
Nexus Knowledge Dictionary ML 분류기
경량 ML 분류기가 LLM 추론 전에 엔티티 후보 구간만 선별합니다. 부품명 · 결함유형 · 정비코드 · 자격명 등 도메인 사전 수만 개와 대조해 문장별 확률을 산출합니다.
입력 토큰 90%+ 절감
Nexus Nexus 온톨로지 엔진
경량 ML 분류기가 LLM 추론 전에 엔티티 후보 구간만 선별합니다. 부품명 · 결함유형 · 정비코드 · 자격명 등 도메인 사전 수만 개와 대조해 문장별 확률을 산출합니다.
Core / Domain Pack 분리
Regna AI Task-specific Multi-LoRA
경량 ML 분류기가 LLM 추론 전에 엔티티 후보 구간만 선별합니다. 부품명 · 결함유형 · 정비코드 · 자격명 등 도메인 사전 수만 개와 대조해 문장별 확률을 산출합니다.
작업별 F1 개별 최적화
Nexus 3-Stage 어댑터
경량 ML 분류기가 LLM 추론 전에 엔티티 후보 구간만 선별합니다. 부품명 · 결함유형 · 정비코드 · 자격명 등 도메인 사전 수만 개와 대조해 문장별 확률을 산출합니다.
적재 시점 정합 처리
Nexus 3-Layer 자동 검증 엔진
경량 ML 분류기가 LLM 추론 전에 엔티티 후보 구간만 선별합니다. 부품명 · 결함유형 · 정비코드 · 자격명 등 도메인 사전 수만 개와 대조해 문장별 확률을 산출합니다.
규칙 위반 리포트 자동 생성
Action 오케스트레이션 기반 OCR
경량 ML 분류기가 LLM 추론 전에 엔티티 후보 구간만 선별합니다. 부품명 · 결함유형 · 정비코드 · 자격명 등 도메인 사전 수만 개와 대조해 문장별 확률을 산출합니다.
클라우드 OCR 없이 폐쇄망 처리
폐쇄망 안에서 스스로 고도화 되는 구조입니다
외부 API를 쓰면 현장에서 나온 질문이 망 밖에 남습니다.
그러나 내부에 두면 그
질문이 이 시스템의 성능으로 돌아옵니다.
운영 시점 외부 네트워크 호출 0건
추론 서빙 · 임베딩 · 벡터 검색 · 앱 DB · 학습까지 모두 폐쇄망 내부 구성입니다.
-
암호화 · 전송
저장 AES-256, 전송 TLS 1.3
-
인증
군 LDAP 연동 · 국방망 SSO
-
감사
변조 방지 감사 로그 · 권한별 접근 분리
-
배포
Docker · Kubernetes 컨테이너 · 보안 패치 미러
폐쇄망 안에서만 도는 학습 순환
- 질의 · 응답 캡쳐
-
개인정보 마스킹 - 폐쇄망 GPU 파인튜닝
- 모델 갱신 · 재서빙
이 순환 전체가 폐쇄망 안에서 끝납니다.
현장에서 쓸수록 정답률이 올라갑니다.
FDE가 현장에 상주해
온톨로지 구축을 직접 지원합니다
한 번에 바꾸지 않습니다. 한 기종, 한 계통에서 먼저 돌려보고 결과를 확인한 뒤 넓힙니다.
착수실증 · 확산
단계는 앞뒤로 겹쳐 진행됩니다. 기간은 대상 기종 · 계통 범위에 따라 협의합니다.
- 1단계
현장 분석 · 범위 선정
정비 프로세스를 인터뷰로 확인하고, 대상 기종과 우선 계통을 함께 정합니다. 데이터 연동 규격서를 이 단계에서 확정합니다.
- 2단계
온톨로지 · Domain Pack 구축
엔티티와 관계를 정의하고, 정비 규칙과 기술교범을 Knowledge Dictionary로 등록합니다. 정보체계 연동은 단방향 조회부터 시작합니다.
- 3단계
폐쇄망 배포 · 기능 구축
에어갭 환경에 sLLM 서빙 스택을 배포하고, 어시스턴트와 품질관리 자동화를 올립니다. 보안 요건 적용과 부하 검증을 함께 진행합니다.
- 4단계
현장 운영 · 확산
실증 부대에서 운영하며 피드백을 반영합니다. 데이터를 다시 쌓지 않고 관계와 규칙을 더 등록하는 것만으로 다른 계통 · 군 · 민간 MRO로 넓힙니다.
온톨로지는 설계가 아니라 구축 이후에서 갈립니다
엔티티와 관계를 그리는 일은 어렵지 않습니다. 문제는 그 다음입니다.
문서량이 늘었을
때, 같은 부품이 여러 ID로 들어올 때, 감사에 대응해야 할 때 차이가 드러납니다.
구축 단계
1 추출 · 구조화
2 적재 정합
3 검증
4 운영 · 유지
일반적 접근
사람이 스키마를 그리고 필드를 수작업으로 매핑합니다. 문서량이 늘면 인력으로 감당되지 않습니다.
추출 결과를 그래프에 그대로 채웁니다. 같은 부품이 여러 ID로 중복 생성됩니다.
범용 도구는 구조 검증(누락 · 고아 · 중복)까지만 다룹니다.
구축 시점 스냅샷으로 끝납니다. 갱신 이력 · 오염 차단 · 감사 대응 체계가 없습니다.
Skein Defense
Knowledge Dictionary ML 필터가 엔티티 후보 구간만 선별해 입력 토큰을 90% 이상 절감 하고, Multi-LoRA가 엔티티 추출 · 관계 추론 · 속성 매핑을 작업별로 수행합니다.
3-Stage 어댑터 가 적재 시점에 스키마 변환 · 동일 실체 해소 · 규칙 연결을 일괄 처리합니다.
3-Layer 검증 으로 구조 → 의미(LLM 자가 검토) → 도메인 규칙 전방향 추론까지 수행합니다.
불변 버전 지식 그래프 로 임의 시점을 재현(as-of)하고, 후보 거버넌스로 비신뢰 수집원을 차단하며, 폐쇄망 안에서 모델이 스스로 고도화됩니다.
자주 묻는 질문
나가지 않습니다. AI가 하는 일은 규칙에 걸린 사실을 찾아내고 조치안을 만들어 담당자 앞에 올려두는 데까지입니다. 정비계획 반영도 상급자 통지도 담당자가 전달 버튼을 눌러야 나갑니다. 모든 제안에는 어떤 규칙이 왜 걸렸는지 추론 경로와 근거 문서가 함께 붙고, 그 이력은 감사 로그로 남습니다.
일반 지능만 놓고 보면 상용 최상위 모델이 앞섭니다. 다만 폐쇄망에서는 클라우드 전송 자체가 불가능하고, 정비 도메인 용어와 근거 구조가 없으면 그럴듯한 오답이 나옵니다. Skein Defense는 개방형 가중치를 망 안에 반입해 도메인에 적응시키고, 지식 그래프에 근거가 없는 답은 내보내지 않습니다.
아닙니다. 베이스 모델은 상업·재배포·파인튜닝이 무제한인 개방형 라이선스(Apache 2.0 계열)를 사용하고, Ports & Adapters 구조라 설정만으로 교체할 수 있습니다. 온톨로지와 도메인 LoRA 자산은 베이스 모델과 독립적으로 유지됩니다.
바꾸지 않습니다. 연동은 단방향 조회부터 시작해, 검증을 마친 뒤에 양방향으로 확장합니다. 승인 절차가 지연되더라도 조회 기반으로 어시스턴트와 품질관리 기능을 먼저 쓸 수 있도록 단계를 나눠 두었습니다.
가능합니다. Core Engine은 도메인과 무관하게 동일하고, 도메인 종속 부분은 Domain Pack으로 분리돼 있습니다. 온톨로지를 다시 정의하면 육·해군과 민간 MRO로 확산할 수 있습니다.
국가 기간산업 현장의 보안성 검토와 망분리 운영, NDA 절차를 거쳐 납품한 이력이 있습니다. 같은 체계로 군 보안 절차에 대응합니다. 불변 버전 지식 그래프로 임의 시점 상태를 재현할 수 있어 감사 요건을 저장 구조 자체로 충족합니다.
