AIX 구현을 위한 온톨로지, GAI 전문 기업 코세나(kosena) AIX 구현을 위한 온톨로지, GAI 전문 기업 코세나(kosena)

“지금 귀사의 SOC는 공격을 ‘탐지’하고 있습니까, 아니면 단지 로그를 ‘보고’ 있습니까?”하루에도 수많은 보안 이벤트가 쏟아집니다. FW, NetFlow, WAF, OS, IDS/IPS, SIEM…데이터는 충분합니다. 그런데 정말 공격의 전체 그림을 보고 있습니까?해커의 공격은 하나의 로그로 끝나지 않습니다.하나의 IP에서 시작해 네트워크 세션을 만들고, 특정 포트에 접근하고, 웹 공격을 시도하고, 시스템에 흔적을 남기고,IDS/IPS와 SIEM에 각각 다른 형태의 이벤트를 남깁니다. 문제는 이 모든 흔적이 서로 다른 시스템과 데이터로 흩어져 있다는 것입니다.이제 ‘로그 중심 관제’에서 벗어나야 합니다. 온톨로지를 적용하면 보안 데이터를 단순한 이벤트가 아니라 IP–세션–공격–경고–위험도–시스템 간의..

엔터프라이즈 AI는 숫자 계산뿐 아니라 업무 개념과 데이터 간 관계까지 정확히 이해하도록 온톨로지와 거버넌스를 결합해야 합니다. 즉, “AI가 틀릴 가능성을 줄이고, 기업 업무에 실제로 쓸 수 있게 되는 것”입니다. 1.정확도 향상 → 매출·고객 등 지표를 임의로 해석하지 않음 2.환각 감소 → 데이터 간 관계를 AI가 추측하지 않음 3.복잡한 질문 대응 → 고객→계약→제품→공급업체처럼 여러 데이터를 연결 가능 4.NL2SQL 정확도 향상 → 올바른 비즈니스 의미와 경로를 기반으로 SQL 생성 5.일관성 확보 → 부서·애플리케이션마다 다른 계산 기준을 방지 6.AI Agent 신뢰성 향상 → 단순 검색을 넘어 실제 업무 분석·판단에 활용 가능 7.거버넌스 강화 → 비즈니스 규칙과 데이터 관계를 한 번 정..

Timbr.ai는 통신사의 Network Inventory, OSS/BSS, Billing, CRM 등 여러 시스템에 흩어진 방대한 통신 데이터를 하나의 의미 체계로 연결합니다. 기존 관계형 데이터를 그래프로 변환하지 않고 그대로 활용하면서 가입자(Subscriber), 기지국(Cell Site), 장비(Device), 네트워크 요소(Network Element), 서비스·사용량·지역·벤더 간 복잡한 관계를 온톨로지로 표현합니다. 이를 통해 통신 데이터의 360° 통합 가시성을 확보하고, 자연어 기반 그래프 탐색과 NL2SQL로 장애 원인, 네트워크 상태, 가입자·서비스 관계 등을 빠르고 정확하게 분석할 수 있습니다. 결과적으로 데이터 통합과 분석 시간을 줄이고, 통신망 운영 효율과 실시간 의사결정 능력..

"온톨로지 기반 분석예측 플랫폼 Timbr.ai를 통한 SCM 고도화" Timbr.ai는 흩어져 있는 SCM 데이터를 서로 연결해 ‘관계의 망’으로 이해할 수 있게 해주는 온톨로지 기반 분석예측 플랫폼입니다. ERP·WMS·TMS·MES의 고객·주문·제품·배송 데이터를 별도로 이동하거나 그래프 DB로 변환하지 않고 연결하여 공급망 전체를 한눈에 파악할 수 있습니다. 이를 통해 공급망 병목과 위험을 조기에 발견하고, 실시간 현황을 확인하며, 신속한 의사결정이 가능해집니다. 또한 자연어로 질문하면 NL2SQL과 GraphRAG를 활용해 SQL을 몰라도 현업 담당자가 원하는 데이터를 직접 찾아볼 수 있습니다. 특히 데이터 이동·복제 없이 기존 시스템을 활용하고 온프레미스·망분리 환경을 지원하므로, 기존 SCM..

“모든 Agent 요청에 LLM이 필요한 것은 아닙니다.” 추론해야 할 때는 LLM을 사용하고, 이미 알고 있는 데이터는 결정적으로 조회하면 됩니다. 즉, 결정적 접근에서 비즈니스 개념, 관계, 필터, 권한 등을 사전에 정의하면 Agent가 물리적인 DB 구조를 매번 추론할 필요가 없습니다..!!온톨로지 기반의 분석플랫폼 Timbr.ai가 매우 효율적인 AI 서비스를 제공합니다..!! 문의 : 코세나 이승훈 실장, admin@kosena.kr

온톨로지는 회사에 흩어져 있는 데이터를 서로 연결해 “무엇과 무엇이 어떤 관계인지” 알려주는 데이터 지도입니다. 예를 들어 공장에서 제품–설비–생산공정–부품–협력업체가 어떻게 연결되어 있는지 컴퓨터가 이해하도록 만들어 줍니다. Timbr.ai는 기존 데이터베이스를 크게 바꾸지 않고도 이런 관계와 규칙을 만들 수 있고, SQL로 데이터를 조회하고 AI가 데이터를 더 정확하게 이해하도록 도와줍니다. 또한 계산식(Measure), 계층구조, 상속관계 등을 온톨로지 안에서 관리할 수 있습니다. 결국 Timbr.ai는 단순히 데이터를 찾아주는 도구가 아니라, 기업의 데이터를 ‘의미와 관계까지 이해할 수 있도록 만들어 AI와 분석을 똑똑하게 해주는 플랫폼’이라고 볼 수 있습니다. 제조현장에서의 디지털트윈을 위한 온..

2026년 8월의 인공지능 자료와 트렌드입니다... 0. 요즘 온톨로지 온톨로지 하는데 도대체 "왜" 구축하려 하는걸까요? 왜? 아래 설명 자료에서 확인해 주셔요~~https://docs.google.com/presentation/d/1niusJrshTLuWpA-3NPaxM4_xBMVaJKCr/edit?usp=sharing&ouid=104254372571907138924&rtpof=true&sd=true 1. Claude Code를 제대로 활용하고 싶다면 알아두면 좋은 40가지+ 실전 팁 모음https://github.com/ykdojo/claude-code-tips?fbclid=IwdGRleATt8UpwZG9mBWZkaWQWUMnSXW8ro1U9uKYaec3qdKxDUwx_oWV4dG4DYWVtAjEx..

요즘 온톨로지 온톨로지 하는데 도대체 "왜" 구축하려 하는걸까요? 왜? 안녕하세요. 코세나 이승훈 실장입니다. 혹시 현재의 DW·빅데이터 플랫폼·BI 환경에서 이런 질문을 받아보신 적 있으신가요? “매출이 왜 떨어졌습니까?”“제품 불량은 왜 발생했습니까?”“이 거래가 왜 이상합니까?”“장애가 발생하면 어떤 설비와 업무가 영향을 받습니까?” 기존 DB와 BI는 무엇이 발생했는지(WHAT)​를 보여주는 데 강하지만, 서로 다른 데이터와 데이터 사이의 관계와 의미를 따라가며 ‘왜 발생했는지(WHY)’를 찾는 데는 한계가 있습니다.이제 데이터에 ‘관계와 의미’를 연결하십시오.온톨로지(Ontology)​는 어렵게 생각할 필요가 없습니다. 예를 들어 “우유가 왜 상했지?”라는 질문에우유 → 냉장고 → 온도 → 배송..