디노티시아가 스코인포와 업무협약(MOU)을 체결하며 지역 기반 AI 사업 협력을 본격화한다. 이번 협약은 두 기업이 보유한 전문성과 경험을 바탕으로 지역 공공서비스의 고도화와 AI 도입 확산을 추진하기 위한 실질적 협력 체계를 구축하는 데 목적이 있다. 스코인포는 전자정부 표준프레임워크 기반의 공공 정보시스템 구축과 데이터 개방 플랫폼 개발 등 다양한 공공 IT 프로젝트를 수행해 온 기업이다. 공공데이터 인프라 구축에 강점을 지닌 만큼, 지방자치단체와 공공기관 프로젝트에서 축적된 실무 경험과 신뢰도를 보유하고 있다. 디노티시아는 벡터DB, 대규모 언어모델(LLM), VDPU(Vector Data Processing Unit) 반도체 등 핵심 AI 인프라 기술을 자체 개발하고 있으며, 민간 시장을 넘어 공공 분야에서도 AI 활용을 확대하고 있다. 특히 디노티시아가 보유한 RAGOps 솔루션은 공공 부문 적용 가능성을 높이는 기술로 평가된다. 기존 LLM 기반 RAG 시스템은 고객사의 요구사항에 맞춰 UI/UX와 기능, 성능을 별도 커스터마이징해야 했으나, RAGOps는 몇 번의 클릭만으로 고객 데이터를 활용한 RAG 시스템을 구축할 수 있다. 이 방식은 추가
디노티시아가 미국 산타클라라에서 열린 세계 최대 메모리·스토리지 컨퍼런스 ‘FMS 2025(The Future of Memory and Storage)’에서 MCP 기반 벡터 데이터베이스 통합형 AI 워크스테이션 ‘니모스 워크스테이션(Mnemos Workstation)’을 세계 최초로 공개했다. 이번 신제품은 스토리지, GPU, 벡터 데이터베이스, AI 에이전트 기능을 하나의 장비에 통합해, 복잡하고 고비용이 수반되는 기존 AI 인프라를 단일 장비로 대체할 수 있다는 점에서 업계의 관심을 끌었다. 니모스 워크스테이션은 디노티시아의 씨홀스 클라우드(Seahorse Cloud)의 전체 기능을 탑재한 것이 특징이다. S3 호환 오브젝트 스토리지를 기반으로 관리형 벡터 데이터베이스와 시맨틱 검색 기능을 지원하며, 이를 도구로 활용하는 MCP(Model Context Protocol) 표준 구현 에이전트 ‘니모스 에이전트’를 단일 장비에서 구동할 수 있도록 설계됐다. 사용자는 별도의 서버나 복잡한 설치 과정 없이 웹 접속만으로 AI 에이전트 기능을 활용할 수 있다. 이 워크스테이션에는 디노티시아의 ‘DNA’ 파운데이션 모델, 고성능 벡터 데이터베이스 ‘씨홀스’, 그리
국내 AI 반도체 업계가 기술 유출 이슈로 술렁였다. 최근 검찰이 사피온 전 임직원 3명을 핵심 기술 유출 혐의로 기소한 데 이어, 관련 기업인 디노티시아가 “NPU와 VDPU는 전혀 다른 기술”이라며 선을 긋는 입장을 내놨다. 업계는 이번 사태가 기술보호 강화 필요성과 함께, AI 반도체 세부 분야의 차이를 정확히 인식할 계기가 될 것으로 보고 있다. 수원지검 방위사업·산업기술범죄수사부는 지난 6일 산업기술보호법 위반, 부정경쟁방지법 위반, 업무상배임 등 혐의로 사피온 전 직원 A씨와 B씨를 구속기소하고, 전 임원 C씨를 불구속기소했다고 밝혔다. 검찰에 따르면 A씨는 지난해 1월부터 4월까지 세 차례에 걸쳐 AI 반도체 아키텍처 소스코드와 각종 기술자료를 외장하드에 복사해 유출했고, B씨는 같은 해 1월부터 6월까지 두 차례 소스코드 자료를 개인 클라우드에 업로드했다. C씨는 2023년 3월 아키텍처 자료를 외장하드로 반출한 혐의를 받고 있다. 이들이 빼돌린 소스코드는 AI 반도체의 기초 설계도에 해당하는 핵심 자료로, 피해액은 약 280억 원 규모로 추산된다. C씨는 사피온이 리벨리온에 흡수 합병되기 전 퇴사해 AI 반도체 스타트업을 설립했으며, 이후 A
자동으로 작업을 수행할 수 있는 ‘툴 콜링’ 기능 강화 생성형 AI를 넘어 실무에 적용 가능한 ‘에이전틱 AI’ 경쟁이 본격화되는 가운데, 디노티시아가 차세대 고성능 대형언어모델(LLM) ‘DNA 2.0’을 공개하며 기술력과 시장 전략을 동시에 내세웠다. DNA 2.0은 단순한 텍스트 생성 기능을 비롯해 외부 도구와의 연동을 통해 자동으로 작업을 수행할 수 있는 ‘툴 콜링(Tool Calling)’ 기능을 강화한 점이 핵심이다. 이 기능은 사용자의 명령을 이해한 뒤 검색, 요약, 계산 등 다양한 작업을 스스로 처리해주는 구조로, 향후 비즈니스 자동화와 운영 효율화 측면에서 주목받는다. 특히 디노티시아는 한국어 사용자 경험을 중심으로 모델을 설계했다. 한국어 기반 명령어 구조에 최적화한 후처리 체계를 적용해, 명령어 해석과 응답 형식의 일관성을 높였다. 이를 통해 실제 사용자 환경에서도 안정적으로 활용 가능한 에이전트 실행 환경 구축이 가능하다는 설명이다. DNA 2.0은 디노티시아가 독자 개발한 MCP(Model Context Protocol) 기반 구조를 채택해 자연어 명령을 내부 명세에 따라 자동 변환하고 외부 API와 연동할 수 있도록 설계됐다. 이를
SSD 병렬 처리 성능 활용과 유사 쿼리 묶기 및 데이터 저장 구조 개선이 핵심 디노티시아가 참여한 벡터 데이터베이스 최적화 연구가 세계 최고 권위의 데이터베이스 학회 ‘VLDB 2025’에 공식 채택됐다. 해당 논문은 서울대학교 이상원 교수 연구팀 주도 아래 디노티시아 노홍찬 CDO와 도재영 교수(서울대학교)가 공동 참여한 산학 협력 연구 결과로, 실용성과 기술 완성도를 동시에 인정받았다. VLDB(Very Large Data Bases)는 데이터 관리, 분산 시스템, 대규모 처리 아키텍처 등 데이터 인프라 전반을 다루는 학회로, 매년 전 세계 학계와 산업계에서 600편 이상의 논문이 제출되며 채택률은 약 15%에 불과하다. VLDB 2025는 오는 9월 1일부터 5일까지 영국 런던에서 개최될 예정이다. 이번에 채택된 논문 ‘Turbocharging Vector Databases using Modern SSDs’는 검색증강생성(RAG)과 시맨틱 검색 등 AI 기반 검색 시스템에서 핵심적인 벡터 탐색 성능을 개선하는 기술을 다뤘다. SSD의 병렬 처리 성능을 최대한 활용하고, 유사 쿼리 묶기 및 데이터 저장 구조를 개선함으로써 기존 벡터 데이터베이스의 느린
핵심 제품 공개를 비롯해 전략적 협력 기회 모색할 계획 밝혀 디노티시아가 오는 6월 26일부터 27일까지 서울 코엑스에서 열리는 아시아 최대 스타트업 행사 '넥스트라이즈 2025'에 참가해 데이터 중심 AI 기술력을 선보인다. 올해 행사는 1600여 개 스타트업과 250여 개 투자사·대기업이 참가하는 가운데, 디노티시아는 고성능 벡터DB와 온디바이스 LLM 디바이스 등 핵심 제품을 공개하며 전략적 협력 기회를 모색한다. 행사 첫날에는 정무경 대표가 ‘모델의 시대를 넘어 : 데이터가 이끄는 AI 혁명’을 주제로 Rise Stage에서 발표에 나선다. 그는 생성형 AI 기술이 모델 크기 중심의 경쟁에서 벗어나, 데이터 검색 및 추론 최적화 중심으로 전환되고 있음을 강조할 계획이다. 디노티시아는 ‘누구나 접근 가능한 보편적 AI’를 철학으로 삼고, 멀티모달 데이터 활용과 효율적 추론을 기반으로 AI의 대중화를 추구하고 있다. 이번 전시에서는 두 가지 주력 제품을 통해 그 비전을 구체화한다. 첫 번째는 고성능 벡터 데이터베이스 ‘씨홀스(Seahorse)’다. 텍스트, 이미지, 영상 등 다양한 멀티모달 데이터를 고차원 벡터로 색인하고, 유사도 기반 시맨틱 검색을 지원
공공 및 민간 시장에 특화한 보안 솔루션을 공동으로 전개할 계획 디노티시아가 윈스테크넷과 ‘MCP (Model Context Protocol) 기반 AI 보안 인프라 공동 개발 및 사업 협력’을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 23일 밝혔다. 이번 협약은 생성형 AI가 외부 시스템과 실시간으로 연결되는 MCP 환경에서 발생 가능한 보안 위협에 선제적으로 대응하고, 이를 기반으로 공공 및 민간 시장에 특화한 보안 솔루션을 공동으로 전개하기 위한 목적이다. MCP는 앤트로픽이 제안한 개방형 인터페이스 프로토콜로, LLM(Large Language Model)이 외부 시스템과 연결되어 정보를 실시간으로 조회하거나 기능을 실행할 수 있도록 한다. 디노티시아는 이번 협력으로 자사 MCP 기반 AI 인프라에 보안을 내재화하고, 윈스테크넷은 AI 서비스에서의 보안 솔루션을 개발해 시장 확대를 추진할 계획이다. 디노티시아는 MCP 기반 AI 에이전트를 탑재한 AI 워크스테이션을 올해 7월에 출시할 예정이다. 이 AI 워크스테이션은 온프레미스 환경에서 수십 명의 사용자가 공유해 사용할 수 있는 오피스 환경 특화 AI 에이전트 어플라이언스로, LLM 모델 'DNA 2.0'
디노티시아와 누리인포스가 전략적 업무협약(MOU)을 체결하고, 공공 및 민간 영역을 아우르는 실전형 AI 솔루션 공동개발에 나선다. 양사는 이번 협력을 통해 국내 AI 생태계의 실사용 기반 확대와 기술 저변 확산에 속도를 낼 계획이다. 이번 MOU는 디노티시아의 LLM 기반 검색증강생성(RAG) 핵심 기술과, 누리인포스의 30년 이상 축적된 시스템통합(SI) 역량을 결합하는 형태로 추진됐다. 특히 공공기관과 기업 현장에서 요구되는 실질적인 AI 도입 니즈에 기반해, 고도화된 기술을 누구나 쉽게 활용할 수 있도록 하는 ‘접근 가능한 AI’를 구현하는 데 초점을 맞췄다. 디노티시아는 자체 벡터 데이터베이스 ‘씨홀스(Seahorse)’와 벡터 연산 전용 가속기 ‘VDPU’를 중심으로 고성능·저전력 AI 검색 환경을 구현하고 있으며, 이를 기반으로 SaaS형 플랫폼 ‘씨홀스 클라우드’를 클로즈 베타 형태로 선보인 바 있다. 클릭 몇 번으로 RAGOps 환경을 구축할 수 있어, 기술 허들이 높은 AI 인프라 영역에서 대중화를 가속하고 있다는 평가다. 또한 디노티시아는 한국어 특화 LLM ‘디엔에이(DNA)’ 모델을 공개하며 KoBest, KMMLU 등 주요 AI 벤치
정무경 대표 "솔루션을 북미 시장에 신속하게 선보이는 데 집중할 것” 디노티시아가 6월 4일부터 5일까지 미국 캘리포니아 산타클라라에서 열리는 ‘TechEx North America 2025’에 참가해 차세대 AI 인프라 솔루션을 선보인다. 이번 전시를 통해 디노티시아는 엣지형 LLM 디바이스 ‘니모스(Mnemos)’와 클라우드 기반 벡터 데이터베이스 SaaS 플랫폼 ‘씨홀스(Seahorse)’를 북미 시장에 첫 공개했다. TechEx North America는 AI, 빅데이터, IoT, 사이버 보안, 클라우드, 엣지 컴퓨팅, 지능형 자동화 등 다양한 분야를 포괄하는 글로벌 기술 전시회다. ‘AI&Big Data Expo North America’가 핵심 행사로 진행되며, 전 세계 2만1000명 이상의 업계 전문가들이 참여해 엔터프라이즈 LLM, 자연어 처리(NLP), 엣지 추론, 벡터 인덱싱, 시맨틱 검색, 멀티모달 AI 등 최신 기술 트렌드가 집중 조명된다. 디노티시아는 이번 전시에서 고성능 LLM을 로컬 환경에서 실행하는 ‘니모스’와 의미 기반 검색 및 RAGOps 기능이 통합된 SaaS형 벡터 데이터베이스인 '씨홀스'를 중심으로 차세대 AI 인
정무경 대표, '초거대 모델의 한계와 돌파구 : 데이터 활용과 장기기억' 주제로 발표 진행 디노티시아가 오는 5월 15일 개최되는 ‘AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스 2025(AI Tech 2025)’에 참가해 '초거대 모델의 한계와 돌파구'를 주제로 발표한다. AI Tech 2025는 ‘Your Fine-Tuning Roadmap’을 주제로, 파인튜닝 이후 기업 현장에서 AI를 어떻게 실질적으로 활용할 것인지에 초점을 맞춘다. 생성형 AI의 확산 속에서 많은 기업이 겪는 운영상의 고민과 실무자의 현장 요구에 대응하도록 최신 기술 트렌드와 구체적인 적용 사례가 공유된다. 이번 컨퍼런스에는 디노티시아 정무경 대표가 참석해 '초거대 모델의 한계와 돌파구 : 데이터 활용과 장기기억'이라는 주제로 발표를 진행한다. 정무경 대표는 "Transformer 기반의 LLM의 등장과 함께 급속한 AI 발전이 이어져 왔지만, 이러한 대규모 모델은 서비스 구현 과정에서 다양한 문제를 야기하고 있다. 이를 해결하기 위한 다양한 접근법이 연구되며, 그 핵심은 데이터 활용에서 찾을 수 있다. 발표에서는 AI 발전 방향과 문제 해결을 위한 핵심 기술로 정보 혹은 데이터의 활용, AI의
정무경 대표, '초거대 모델의 한계와 돌파구 : 데이터 활용과 장기기억' 주제로 발표 진행 디노티시아가 오는 5월 15일 개최되는 ‘AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스 2025(AI Tech 2025)’에 참가해 '초거대 모델의 한계와 돌파구'를 주제로 발표한다. AI Tech 2025는 ‘Your Fine-Tuning Roadmap’을 주제로, 파인튜닝 이후 기업 현장에서 AI를 어떻게 실질적으로 활용할 것인지에 초점을 맞춘다. 생성형 AI의 확산 속에서 많은 기업이 겪는 운영상의 고민과 실무자의 현장 요구에 대응하도록 최신 기술 트렌드와 구체적인 적용 사례가 공유된다. 이번 컨퍼런스에는 디노티시아 정무경 대표가 참석해 '초거대 모델의 한계와 돌파구 : 데이터 활용과 장기기억'이라는 주제로 발표를 진행한다. 정무경 대표는 "Transformer 기반의 LLM의 등장과 함께 급속한 AI 발전이 이어져 왔지만, 이러한 대규모 모델은 서비스 구현 과정에서 다양한 문제를 야기하고 있다. 이를 해결하기 위한 다양한 접근법이 연구되며, 그 핵심은 데이터 활용에서 찾을 수 있다. 발표에서는 AI 발전 방향과 문제 해결을 위한 핵심 기술로 정보 혹은 데이터의 활용, AI의
설립 1년 반 만에 이룬 성과...빠른 성장세와 기술 독창성 동시 입증 디노티시아가 글로벌 시장조사업체 CB 인사이트(CB Insights)가 발표한 ‘2025 글로벌 AI 100(Global AI 100)’에 선정됐다고 밝혔다. 이 명단은 매년 전 세계에서 가장 혁신적인 AI 스타트업 100곳을 선정하는 권위 있는 리스트로, 디노티시아는 AI 인프라 부문, 특히 벡터 데이터베이스(Vector Database) 분야에서 기술적 우수성을 인정받았다. 해당 리스트는 투자 유치 규모, 산업 파트너십, 팀 역량, 기술 성숙도 등 다양한 지표를 종합 분석해 선정되며, 올해는 디노티시아를 포함해 엔비디아, 구글, 우버 등과 협업 중인 글로벌 AI 기업들이 다수 이름을 올렸다. 디노티시아의 이번 선정은 설립 1년 반 만에 이룬 성과로, 빠른 성장세와 기술 독창성을 동시에 입증한 사례로 평가된다. 디노티시아는 최근 MCP(Model Context Protocol) 기반 RAGOps(Retrieval-Augmented Generation Operations) 기능을 통합한 SaaS형 벡터 데이터베이스 플랫폼 ‘씨홀스 클라우드(Seahorse Cloud)’의 클로즈 베타 테스
[헬로즈업 세줄 요약] ㆍ국내 최초로 벡터 DB와 RAG 시스템 통합한 SaaS ‘씨홀스 클라우드’ ㆍMCP 기반 시맨틱 검색과 RAGOps 통합 기능으로 웹에서 AI 검색 시스템 설계 ㆍ연내 출시 예정인 VDPU와의 연계되면, 성능과 정확도 동시 상승 예상 AI 인프라에서 벡터 데이터베이스는 텍스트와 이미지, 영상 등 비정형 데이터를 이해하고 활용하는 핵심 기술로 부상하고 있다. 이 가운데 디노티시아가 국내 최초로 벡터 데이터베이스를 완전 관리형 클라우드 SaaS 형태로 구현한 ‘씨홀스 클라우드(Seahorse Cloud)’를 출시하면서 시장에 새로운 흐름을 예고하고 있다. 디노티시아는 오는 24일부터 씨홀스 클라우드의 클로즈 베타 서비스를 시작하고, 서울 코엑스에서 열리는 'World IT Show 2025'에서 최초로 데모 버전을 공개할 예정이다. 클라우드 네이티브 기반으로 구축된 씨홀스는 별도의 인프라 없이 웹 기반에서 곧바로 설치와 운영이 가능하며, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 시스템을 손쉽게 설계하고 테스트한다는 점에서 초기 AI 도입 기업의 관심을 끌고 있다. 씨홀스 클라우드는 벡터 데이터베이스를 단순 저
아파치 2.0 라이선스 적용해 누구나 자유롭게 사용하고 기여할 수 있어 디노티시아가 한양대학교 AIHA 연구실과 공동으로 개발한 AI 양자화 알고리즘 평가 플랫폼 ‘QLLM-INFER’를 오픈소스로 공개했다. 이번 플랫폼은 아파치 2.0 라이선스를 적용해 누구나 자유롭게 사용하고 기여할 수 있도록 구성됐으며, 깃허브(GitHub)를 통해 배포된다. 대규모 언어모델(LLM)의 활용이 급증하고 있는 가운데, 고성능을 유지하면서도 경량화된 모델 구현을 위한 양자화 기술의 중요성이 부각되고 있다. 양자화는 연산 정밀도를 낮추는 방식으로, 연산 속도는 높이고 메모리 사용량은 줄이는 데 핵심적인 역할을 한다. 하지만 지금까지의 연구는 알고리즘별 평가 환경과 조건이 제각각이라 실제 활용 시 적합한 기술을 비교하고 선택하는 데 한계가 있었다. QLLM-INFER는 이러한 문제를 해결하기 위해 동일한 조건에서 다양한 양자화 기법의 성능을 객관적으로 평가할 수 있도록 고안됐다. 디노티시아와 한양대는 최근 3년간 학계와 산업계에서 가장 주목받은 양자화 기술 여덟 가지를 선별해 이를 세 가지 유형으로 구분해 분석했다. 평가 방식은 가중치와 활성화값을 함께 줄이는 방식, 가중치만
디노티시아 노홍찬 CDO 인터뷰 챗GPT가 월간 사용자 수 1억 명을 넘어선 가운데, 생성형 AI는 정보 생성에서 추론과 서비스로 무게중심을 옮겼다. 특히 RAG 기술이 확산되면서, 이를 뒷받침할 AI 인프라 수요가 높아졌다. 오늘날 많은 기업이 오픈소스를 조합해 자체적인 RAG 시스템을 구축하지만, 처리 속도와 정확도, 유지보수 측면에서 기술적 한계를 절감하는 중이다. 이와 같은 한계를 정면으로 풀어가는 스타트업이 있다. 벡터DB와 전용 AI 가속기, 그리고 통합 소프트웨어 플랫폼을 동시에 개발하며, AI의 추론 성능과 효율성 모두를 겨냥한 ‘디노티시아’가 바로 그 주인공이다. 추론 성능의 토대가 된 VDPU의 탄생 생성형 AI는 최근 몇 년간 모델 성능과 파라미터 크기 중심의 경쟁을 이어 왔다. 하지만 GPT-4와 같은 고성능 모델이 등장한 이후, 시장은 점차 새로운 문제에 직면하고 있다. 모델은 충분히 커졌지만, 이를 실제 업무에 적용하기 위해서는 파라미터의 크기만으로 해결되지 않는 과제가 많아진 것이다. 특히 기업 내부 데이터, 실시간으로 생성되는 동적 데이터 등을 AI가 기억하고 활용하려면, 학습이 아닌 추론 환경의 최적화가 필요하다. 디노티시아는
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