AI Programming
Assistant

AI 기반 POC 자동 생성과 커스터마이징 솔루션 사전 검증으로
SI 프로젝트 대비 70% 비용 절감 및 도입 리스크 최소화

70%
비용 절감
~1시간
POC 생성
On-Premise
완전 격리
Optimizaion
시스템 연동

POC 자동 생성 인터페이스

요구사항 입력만으로 약 1시간 내 동작하는 POC를 생성하여 실제 도입 전 완벽한 사전 검증이 가능합니다. (프로젝트 크기에 따라 시간 차이 발생)

POC Workflow
Project Management
POC 자동 생성 엔진 – 요구사항을 AI가 자동 분석하여 독립된 단일 시스템으로 POC를 생성,
실제 연동 프로그램으로 임시 테스트가 가능하며, DIT가 본격적인 최적화 연동을 지원합니다.

솔루션 개요

커스터마이징이 필요한 솔루션의 POC를 AI로 자동 생성하여 실제 도입 전 완벽한 검증을 제공합니다.

  • 대상: 커스터마이징 솔루션 도입 검토 기업, SI 프로젝트 발주 담당자, 제조·물류·에너지 분야 기술팀
  • 목적: 실제 도입 전 POC로 솔루션 적합성 검증, SI 프로젝트 대비 70% 비용 절감
  • 핵심 기술: AI 기반 POC 자동 생성, 역할별 코드 생성, On-Premise 완전 격리 배포, DIT 최적화 연동
  • 효과: 도입 리스크 90% 감소, 비용 70% 절감, POC 약 1시간 생성, DIT 최적화로 실제 시스템 연동 지원

기존 SI 프로젝트 vs AI Programming Assistant

전통적인 SI 개발 방식과 비교하여 압도적인 시간 단축과 비용 절감을 실현합니다.

Traditional SI

기존 SI 프로젝트 방식

  • 요구사항 분석: 2-4주 (담당자 미팅, 문서화)
  • 설계 및 기획: 2-3주 (아키텍처, DB 설계)
  • 개발: 8-12주 (코딩, 단위 테스트)
  • 테스트 및 디버깅: 3-4주 (통합 테스트, 버그 수정)
  • 배포 및 연동: 2-3주 (환경 구축, 시스템 연동)
  • 총 소요 기간: 16-25주 (4-6개월)
  • 비용: 개발비 + 연동비 + 유지보수 = 수천만원 ~ 수억원
  • 리스크: 요구사항 변경 시 추가 비용 발생, 연동 실패 리스크
AI Assistant

AI Programming Assistant

  • 요구사항 분석: 즉시 (AI 자동 분석)
  • 설계 및 기획: 5-10분 (AI Planner 자동 설계)
  • 개발: 30-40분 (AI Coder 자동 구현, 프로젝트 크기에 따라 차이)
  • 테스트 및 디버깅: 10-15분 (AI Debugger 자동 수정)
  • 배포: 독립 시스템 (POC 단독 실행, On-Premise 가능)
  • 총 소요 기간: 약 1시간 (POC 생성), DIT 최적화 연동 1-2주
  • 비용: 라이선스 비용 + DIT 최적화 비용 (기존 SI 대비 70% 절감)
  • 리스크: POC로 사전 검증 완료, DIT가 실제 시스템 연동 최적화 지원
70%
비용 절감
90%
리스크 감소
~1시간
POC 생성
1-2주
DIT 최적화
독립
단일 시스템
연동
테스트 지원
SI 프로젝트 비용 절감 효과
  • 기존 방식: 요구사항 분석 → 설계 → 개발 → 테스트 → 배포 + 연동 (4-6개월, 수천만원~수억원)
  • AI 방식: 요구사항 입력 → AI 자동 생성 (약 1시간) → DIT 최적화 연동 (1-2주)
  • 비용 구조: 라이선스 비용 + DIT 최적화 비용 = 기존 SI 대비 70% 절감
  • POC 검증: 독립된 단일 시스템으로 POC 생성 → 실제 연동 프로그램으로 임시 테스트 가능
  • DIT 지원: POC 검증 후 실제 시스템에 최적화 연동 작업 수행

AI 핵심 기술

5단계 역할 기반 AI가 POC 생성부터 검증까지 전체 프로세스를 자동화합니다.

Orchestrator

오케스트레이터

  • 고객 요구사항 자동 분석
  • POC 범위 및 목표 설정
  • 적절한 역할로 태스크 자동 분배
  • 전체 프로세스 흐름 제어
Requirement Analysis Task Routing
Planner

플래너

  • 고객 환경에 맞는 아키텍처 설계
  • 커스터마이징 포인트 식별
  • 파일 구조 및 모듈 설계
  • 기술 스택 및 제약사항 정의
Custom Architecture Design
Coder

코더

  • 고객 요구사항 기반 코드 생성
  • 다중 파일 프로젝트 자동 구현
  • 베스트 프랙티스 코드 작성
  • 커스터마이징 가능한 구조 설계
Code Generation Multi-file
Runner

러너

  • 생성된 POC 즉시 실행
  • Flask, FastAPI, Node.js, 정적 HTML 지원
  • 고정 포트 자동 할당
  • 실제 운영 환경 시뮬레이션
Auto Execute Multi Framework
Debugger

디버거

  • 실행 오류 자동 분석
  • 근본 원인 파악 및 수정
  • 최대 5회 자동 재시도
  • 완벽한 동작 보장
Auto Fix Root Cause
POC 자동 생성 프로세스 (약 1시간 소요, 프로젝트 크기에 따라 차이)
  • 1단계 (Orchestrator): 고객 요구사항 분석 및 POC 범위 설정
  • 2단계 (Planner): 커스터마이징 포인트를 고려한 아키텍처 설계
  • 3단계 (Coder): 실제 동작하는 완전한 POC 코드 생성 (독립 단일 시스템)
  • 4단계 (Runner): POC 자동 실행 및 동작 검증
  • 5단계 (Debugger): 오류 발생 시 자동 수정 (최대 5회)
  • 완료: 독립 POC로 임시 연동 테스트 가능, DIT가 실제 운영 환경에 최적화 연동 지원

On-Premise 완전 격리 배포

고객 사내 네트워크에 완전히 격리된 환경으로 배포하여 데이터 보안과 독립성을 보장합니다.

Air-Gap

완전 격리 환경

  • 인터넷 차단: 외부 네트워크 완전 차단 가능
  • 사내망 배포: 고객 내부 서버에 독립 설치
  • 오프라인 설치: _wheels 폴더 기반 패키지 설치
  • 데이터 유출 방지: 모든 데이터가 사내에만 존재
  • 독립 운영: 외부 의존성 없이 자체 운영 가능
Security

보안 및 데이터 주권

  • 데이터 주권: 모든 데이터가 고객사 서버에만 존재
  • 소스 코드 제공: 전체 소스 코드 공개 및 커스터마이징 가능
  • 감사 추적: 모든 API 호출 및 코드 생성 로그 기록
  • 접근 제어: 사용자별 권한 관리 및 인증
  • 보안 컴플라이언스: 금융/공공/국방 보안 요구사항 충족
On-Premise 배포 시나리오
  • 금융권: 고객 금융 데이터 처리 시스템, 완전 격리 환경 필수
  • 제조업: 생산 라인 데이터 분석, 외부 유출 방지
  • 공공기관: 민감 정보 처리 시스템, 보안 요구사항 충족
  • 국방·에너지: 중요 인프라 시스템, Air-Gap 환경 지원
  • 물류·유통: 고객 정보 및 물류 데이터, 사내망 완전 격리
100%
데이터 격리
Air-Gap
완전 차단
사내망
독립 배포
소스
코드 제공
감사
추적 가능
보안
컴플라이언스

POC 검증 워크플로우

실제 도입 전 완벽한 사전 검증으로 SI 프로젝트의 리스크를 최소화합니다.

POC 생성 및 배포 프로세스

  • Step 1: 고객 요구사항 입력 (자연어)
  • Step 2: AI 자동 분석 및 설계 (5-10분)
  • Step 3: 독립 단일 시스템으로 POC 코드 생성 (30-40분, 프로젝트 크기에 따라 차이)
  • Step 4: POC 자동 실행 및 검증 (10-15분)
  • Step 5: 고객 환경에서 독립 POC 테스트
  • Step 6: 피드백 반영 및 재생성 가능
  • Step 7: POC 검증 완료 후 DIT가 실제 시스템에 최적화 연동 (1-2주)

DIT 최적화 연동 및 실 도입

  • POC 검증 완료 후 실 도입 여부 결정
  • DIT가 고객사 실제 시스템에 최적화 연동 작업 수행
  • 독립 POC를 실제 운영 환경에 통합
  • On-Premise 환경에 본 시스템 설치 및 연동
  • 비용: 라이선스 비용 + DIT 최적화 비용 = 기존 SI 대비 70% 절감
  • POC 기반 개발로 요구사항 변경 리스크 최소화
POC 검증 및 DIT 연동 사례
  • 제조업 A사: 생산 라인 모니터링 POC 1시간 생성 → 독립 테스트 → DIT 최적화 연동 1주 → 실 도입 (비용 70% 절감)
  • 물류업 B사: 재고 관리 대시보드 POC 생성 → 피드백 반영 재생성 → DIT가 실제 시스템 연동 → 완벽한 통합
  • 금융권 C사: 데이터 분석 POC On-Premise 테스트 → 보안 검증 → DIT 최적화 연동 → 본 시스템 운영 (기존 SI 대비 70% 비용 절감)

시스템 아키텍처

On-Premise 배포를 위한 확장 가능한 모노레포 아키텍처

Backend

FastAPI 백엔드

  • main.py: REST API 엔드포인트
  • llm_client.py: vLLM 클라이언트 + 역할별 프롬프트
  • workflow_engine.py: POC 자동 생성 엔진
  • project_runner.py: POC 실행 관리
  • projects.py: 파일 시스템 관리
  • memory.py: 세션 메모리 관리
Frontend

React 프론트엔드

  • 요구사항 입력: 자연어 기반 POC 요청
  • POC 생성: 워크플로우 진행 상황 실시간 표시
  • 프로젝트 관리: 생성된 POC 목록 및 실행
  • 파일 편집: 생성된 코드 확인 및 수정
  • 실시간 로그: 전체 프로세스 추적
LLM Engine

vLLM 통합

  • On-Premise: 고객사 내부 서버에 vLLM 설치
  • 모델: openai/gpt-oss-20b (커스터마이징 가능)
  • 역할 프롬프트: 5가지 전문화된 AI 역할
  • 오프라인 동작: 인터넷 없이 완전 독립 운영
  • 데이터 격리: 모든 처리가 사내망에서만 발생
FastAPI
Backend
React 18
Frontend
vLLM
On-Premise
Python
Sandbox
Docker
Container
WSL2
Compatible
On-Premise 배포 구성 – Docker Compose를 통해 백엔드, 프론트엔드, vLLM을 하나의 패키지로 배포합니다. 고객사 내부 서버에 설치 후 외부 네트워크와 완전히 격리된 환경에서 독립 운영이 가능하며, 모든 소스 코드를 제공하여 고객이 직접 커스터마이징할 수 있습니다.

기술 사양 · 호환성

항목 내용
백엔드 프레임워크FastAPI 0.104+, Python 3.8+ (3.10 권장)
프론트엔드React 18, Vite 5, Modern JavaScript (ES2020+)
LLM 엔진vLLM (OpenAI 호환 API), 모델: openai/gpt-oss-20b 또는 커스텀
지원 POC 타입Flask, FastAPI, Node.js, 정적 HTML, React, Vue (자동 감지)
배포 환경On-Premise (사내망 완전 격리), WSL2, Ubuntu 20.04+, Docker, Windows 10/11
오프라인 설치_wheels 폴더 기반 완전 오프라인 패키지 설치 지원
데이터 격리모든 데이터 및 처리가 고객사 내부 서버에서만 발생, 외부 유출 방지
보안Air-Gap 환경 지원, 인터넷 차단 가능, 소스 코드 전체 제공
포트 구성백엔드: 8000, 프론트엔드: 3000, POC: 4000/5000 (변경 가능)
추천 사양CPU: Intel Xeon or i7, RAM: 32GB, SSD: 512GB, GPU: NVIDIA (vLLM 가속)
최소 사양CPU: Intel i5 8세대+, RAM: 16GB, SSD: 256GB
On-Premise 배포 패키지 – 전체 시스템을 하나의 Docker Compose 패키지로 제공합니다. 고객사 서버에 설치 후 외부 네트워크 없이 완전 독립 운영이 가능하며, vLLM 모델도 사내에서 호스팅됩니다. 모든 Python 패키지는 _wheels 폴더에 포함되어 있어 인터넷 없이도 설치 가능합니다. 소스 코드 전체가 제공되므로 고객이 직접 커스터마이징하거나 추가 개발이 가능합니다.

활용 사례 및 효과

다양한 산업 분야에서 POC 검증 및 실 도입 사례를 통해 입증된 효과

70%
비용 절감
90%
리스크 감소
~1시간
POC 생성
1-2주
DIT 최적화
100%
데이터 격리
독립
단일 시스템

제조업: 생산 라인 모니터링

  • 과제: 생산 라인 실시간 모니터링 시스템 도입 검토
  • 기존 방식: SI 프로젝트 4개월, 개발비 1억원 + 연동비 2천만원 = 1.2억원
  • AI 방식: POC 1시간 생성 → 독립 테스트 → DIT 최적화 연동 1주
  • 비용: 라이선스 + DIT 최적화 = 3,600만원 (70% 절감)
  • 효과: 도입 리스크 제거, POC로 사전 완벽 검증

물류업: 재고 관리 대시보드

  • 과제: 실시간 재고 현황 및 입출고 관리 시스템
  • 기존 방식: SI 프로젝트 3개월, 개발비 5천만원 + 연동비 1천만원 = 6천만원
  • AI 방식: POC 1시간 생성 → 피드백 반영 재생성 → DIT 실제 시스템 연동
  • 비용: 라이선스 + DIT 최적화 = 1,800만원 (70% 절감)
  • 효과: 요구사항 변경에도 유연하게 대응, POC 재생성 가능

금융권: 데이터 분석 시스템

  • 과제: 고객 금융 데이터 분석 및 시각화 시스템
  • 보안 요구사항: 데이터 외부 유출 절대 불가
  • 기존 방식: SI 프로젝트 5개월, 개발비 2억원 + 보안 강화 5천만원 = 2.5억원
  • AI 방식: POC On-Premise 테스트 → DIT 최적화 연동 → Air-Gap 환경 구축
  • 비용: 라이선스 + DIT 최적화 + 보안 구축 = 7,500만원 (70% 절감)
  • 효과: 데이터 주권 보장, 보안 컴플라이언스 충족

공공기관: 민원 처리 시스템

  • 과제: 민원 자동 분류 및 처리 시스템
  • 기존 방식: 공공 SI 프로젝트 6개월, 개발비 2억원 + 유지보수 5천만원 = 2.5억원
  • AI 방식: POC 1시간 생성 → 독립 테스트 → DIT 사내망 최적화 연동
  • 비용: 라이선스 + DIT 최적화 = 7,500만원 (70% 절감)
  • 효과: 예산 대폭 절감, 민감 데이터 완전 보호, POC로 사전 검증 완료

도입/데모 문의

Email
deepai-it@deepai-it.com
Phone
010-6757-4367
Address
Seongnam, Republic of Korea
Ulsan, Republic of Korea
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DIT가 실제 시스템 연동 최적화를 지원합니다.