데이터가 없다면 AI는 아무것도 하지 못합니다
현장 데이터를 AI에 바로 활용하기 어려운 이유는 무엇일까요?
부재한 원본 데이터
01
2~3년치의 설비 원본 데이터가 있습니까?
고주파 센서 데이터가 장비와 파일 안에서 사라지면 AI는 고장과 품질 문제의 원인을 다시
학습할 수 없습니다.
느리고 불완전한 조회
03
조회에 수분이 걸리거나 일부 샘플만 남아 있다면 실시간 판단과 반복 학습으로 이어지지 않습니다.
통합되지 않은 데이터의 시간축
02
센서·로그·영상이 서로 다른 시간대에 저장되면 사건 전후의 맥락과 인과관계를 재현할 수 없습니다.
운영으로 바로 이어지지 않는 PoC
04
수집·변환·API·보안을 과제마다 다시 구축하면 AI PoC는 현장 운영과 전사 확장으로 연결되지 않습니다.
수집부터 분석·AI활용까지,
마크베이스 Neo 하나로
LAYER
01
현장을 기억합니다
Database Engine
고주파 센서·로그·시계열 원본을 초고속으로 수집하고 실시간 압축해 장기간 보존합니다.
초당 수백만 건 고속 입력
원본 데이터 실시간 압축
표준 SQL기반 즉시 분석
Edge·Server·Cluster 확장
LAYER
02
데이터를 이해하게 만듭니다
Data Service Platform
수집·변환·분석·시각화·API를 연결해 OT 데이터를 AI와 업무 시스템이 바로 사용할 수 있게 만듭니다.
HTTP·MQTT·OPC-UA 연결
TQL 데이터 변환과 분석
Dashboard·Tag Analyzer
API·Token·X.509 보안
LAYER
03
이해한 데이터를 행동으로 바꿉니다
AI Application Runtime
JSH와 Built-in App을 통해 분석 결과를 경보·정비·품질·운영 업무로 연결합니다.
Data Replication
OPC-UA Client
Machine Blackbox
LLM Chat·산업별 앱
AI 활동을 위한 데이터 기반
COMPLETE
모든 데이터를
PLC·센서·로그·영상에서 발생하는 데이터를 유실 없이 수집합니다.
CONTEXTUAL
하나의 맥락으로
데이터를 시간·장비·공정·이벤트 기준으로 정렬해 원인과 결과를 함께 분석합니다
CONTINUOUS
모든 순간에
샘플이 아니라 밀리초 단위의 원본 해상도의 연속된 데이터를 바로 저장합니다
AVAILABLE
즉시 접근
표준 SQL, API, 대시보드와 앱을 통해 Edge와 Server에서 바로 사용합니다.
수많은 현장에서 증명된 데이터 솔루션
제조 · 모빌리티 · 에너지 · 공공 · 금융 현장에서 검증된 산업 데이터 인프라
대규모 차량 주행 데이터 분석
50x Faster
제품불량 축소 관리
50–60% cost savings
PLC 내부 센서 데이터 처리
24M records/sec
국가 수자원 실시간 플랫폼
17M records/sec
대량 데이터 통합 관리
3B total records
위성 기반 선박 데이터 관리
200+ vessels
실시간 주식 데이터 저장
300K records/sec
24×365 IoT 보험 서비스
1M+ vehicles
HD현대마린솔루션은 전 세계 선박 관리 솔루션의 기존 InfluxDB를 마크베이스로 교체해 운영하고 있습니다.
인공위성으로 수집한 수백 척의 선박 데이터를 저장·관리하며, 선박 상태를 실시간으로 확인합니다.
2018년부터 약 9,000억 건의 데이터를 축적했으며, 매일 수천만 건의 선박 데이터를 서비스에 활용하고 있습니다.
한국전력과 ETRI의 전력 데이터 플랫폼은 기존 하둡 기반 구조의 복잡성과 유지보수 부담으로 성능과 운영 비용에 어려움을 겪었습니다.
마크베이스를 도입해 대규모 전력 데이터를 실시간으로 수집·저장·분석·시각화하는 시스템을 구축해 기존 대비 비용을 1/6 이하로 줄이고, 처리 성능을 50배 이상 높여 전력 데이터 서비스를 운영하고 있습니다.
기존 MS-SQL의 성능 한계로 실시간 데이터 수집과 분석에 어려움을 겪던 롯데칠성음료는 2021년 마크베이스를 도입했습니다.
도입 이후 초당 최대 20만 건의 데이터를 실시간으로 처리하며, 필요한 데이터를 추출하고 분석하고 있습니다.
이를 바탕으로 제조 공정을 분석하고 품질 개선에 활용하고 있습니다.
한화손해보험은 100만 대 이상 차량의 주행 데이터를 실시간으로 수집해 보험 서비스와 연계하고 있습니다.
마크베이스 클러스터 에디션을 핵심 저장소로 활용해 전국 차량의 주행 정보를 관리하고, 고가용성 기술을 기반으로 장애에 대응해 24시간 365일 안정적인 서비스 운영을 지원합니다.
데모 영상으로 실제 사용 예시를 확인해 보세요
설비 진동 AI
고속 진동 원본과 FFT를 연결해 이상 징후와 정비 시점을 판단합니다.
LLM Data Analyst
자연어 질문을 SQL·차트·진단 리포트로 전환해 분석 시간을 단축합니다.
OPC-UA Historian
PLC 데이터를 자동 수집하고 Edge에서 장기 이력과 실시간 분석을 제공합니다.
Robot & Humanoid
관절·모터·제어 데이터를 연속 저장해 동작 이상과
성능 변화를 분석합니다.
Machine Blackbox
센서와 영상을 같은 시간축으로 재현해 고장과 품질 원인을 추적합니다.
LiDAR Intelligence
거리·포인트 스트림을 시계열로 보존해 공간 변화와 안전 이상을 감지합니다.
Q&A
기존 Historian이나 RDBMS가 있어도 필요한가요?
네. 반드시 필요합니다. 기존 Historian이나 RDBMS로는 늘어나는 데이터량을 따라갈 수 없습니다.
기존 시스템은 유지하면서 고주파 원본, 장기 이력, 실시간 AI 공급이 필요한 영역부터 시작하세요.
Edge와 Cloud 중 어디에 구축하나요?
데이터가 발생하는 Edge부터 단일 서버와 Cluster까지 동일한 데이터 구조로 시작하고 확장할 수 있습니다.
AI 모델이 아직 없어도 시작할 수 있나요?
가능합니다. 먼저 원본 수집, 시간축 정렬, 장기 보존과 즉시 조회를 검증한다면, AI 모델 도입 이후에 훨씬 빠르고, 정확하게 원하는 비즈니스 구축이 가능합니다.
데모에서는 무엇을 확인할 수 있나요?
데모 버전이라고 기능을 제약해 놓지 않았습니다. 보유하고 계신 실제 또는 샘플 데이터로 수집, 압축 저장, SQL 조회, 차트, 대시보드와 API까지 End-to-End 흐름을 확인할 수 있고, 도입 여부를 빠르게 판단할 수 있습니다.
