Beyond Coding,
We Forge Intelligence.
검증된 AI 엔진에 귀사만의 비즈니스 맥락(Vibe)을 입힙니다.
ZTC Foundry는 아이디어를 압도적 속도의 실질적 솔루션으로
제련하는 차세대 AI 개발 플랫폼입니다.
ZTC Foundry Process
ZTC Foundry의 AI 개발 프로세스
Foundry Hub
검증된 베이스라인 확보
최신 파운데이션 모델 및 ZTC 표준 알고리즘 라이브러리 - GPT-4, Claude 3.5 Sonnet, Llama 3 등 - 검증된 ML 알고리즘 셋 - 재사용 가능한 코드 모듈
Foundry Lens
도메인 맥락 추출
비즈니스 용어, 워크플로우, 암묵지(Vibe)의 정밀 분석 및 데이터화 - 고객 도메인 용어 사전 구축 - 업무 프로세스 맵핑 - 핵심 비즈니스 룰 추출
Foundry Lab
맞춤형 모델 제련
고품질 합성 데이터 생성 및 파인튜닝을 통한 도메인 최적화(Custom Fit) - 도메인 특화 데이터셋 생성 - 모델 파인튜닝 및 평가 - 성능 벤치마킹
Foundry Stage
실전 피드백 및 배포
인터랙티브 플레이그라운드를 통한 빠른 검증과 안정적 프로덕션 배포 - 고객 실무진 테스트 환경 - 피드백 기반 즉시 개선 - 안정적 배포 및 모니터링
9 Database Systems
모든 지식을 체계적으로 축적하는 OS
ZTC Foundry를 지탱하는 9개의 핵심 데이터베이스 시스템
(터치하여 하이라이트 확인)
Inbox DB
아이디어 수집
빠르게 수집, 체계적으로 분류
Knowledge Base DB
지식 체계
검증된 지식의 영구 보관소
Project DB
생애주기 관리
모든 프로젝트의 중심
Context & Patterns DB
패턴 라이브러리
성공한 패턴의 재사용
Specs DB
기능 명세
명확한 요구사항 정의
Tasks DB
작업 관리
단계별 실행 계획
Model Benchmarks DB
성능 리포트
실험 → 결과 → 학습
Releases DB
버전 관리
검증된 배포 체크리스트
Foundry Assets DB
AI 자산 풀
축적된 AI 역량
Core Principles
ZTC Foundry가 강력한 이유
Vibe Coding
숙련된 엔지니어의 직관과 비즈니스 맥락을 자연어 지시문으로 변환하여 개발 가속화 - 자연어 지시문 활용 - 빠른 프로토타입 생성 - 점진적 개선
Proven Engines
바닥부터 만들지 않는 안정성. 검증된 Foundry Hub 엔진 위에서 오직 고객의 특수성에만 집중 - 검증된 알고리즘 기반 - 성공 사례 축적 - 안정적 성능 확보
Knowledge OS
모든 프로젝트 노하우는 9개 DB에 축적되어, 다음 프로젝트의 시작점을 앞당기는 자산이 됨 - 패턴 재사용 - 지식 공유 - 지속적 개선
Rapid Iteration
2주 내 작동하는 PoC를 제공하여 기획과 실제 모델 성능 간의 간극을 조기에 제거 - 빠른 MVP 제공 - 고객 피드백 반영 - 점진적 완성도 향상
ZTC Foundry Workflow
아이디어가 솔루션이 되는 5단계 공정
Spec → Context → Task → Forge → Verify
Domain Scan
목표
Foundry Lens를 통한 요구사항 및 비즈니스 맥락 정밀 분석
주요 산출물
도메인 용어 사전, 비즈니스 룰, 워크플로우 맵
Engine Match
목표
Foundry Hub에서 최적의 파운데이션 모델 및 아키텍처 선정
주요 산출물
기술 스택 선정, 아키텍처 설계
Task Breakdown
목표
Tasks DB를 통한 에이전트 단위 작업 분해 및 스케줄링
주요 산출물
상세 Task 목록, 일정 계획
AI Forging
목표
Foundry Lab 기반의 코드 생성, 데이터 합성 및 모델 최적화
주요 산출물
동작하는 PoC, 학습된 모델
Stage Verification
목표
Foundry Stage를 통한 고객사 실무진의 피드백 반영 및 최종 배포
주요 산출물
프로덕션 배포, 운영 문서
Proven Differences
왜 ZTC Foundry인가?
일반적인 외주 SI 환경과 압도적 차이
개발 가속도 기대
50% 향상
예: 기존 12주 → 6주
도메인 정확도 목표
35% 향상
고객 업무 용어 이해도 강화
자산 재사용률 목표
80% 이상
두 번째 프로젝트부터 가속
건전성 코드 목표
버그 30% 감소
검증된 아키텍처 패턴 활용
Real-world Applications
ZTC Foundry로 Framework™ 구축하기
각 솔루션 프레임워크의 실전 전개 프로세스 파악
유통사 수요 예측 정확도 향상
고객사: 대형 B2B 유통사
도입 배경: 기존 통계 모델로는 예측하기 힘든 외부 변수(날씨, 돌발 행사 등)의 선제적 대응 한계점 노출
최종 확보 성과
7주 (이전 대비 50% 단축 기대)
- 예측 정확도 목표 88% 이상 확보
- 잉여 낭비 재고 약 30% 감축 효과 도출
ZTC Foundry 4단계 전개 과정
- 과거 5년치 판매 데이터 심층 스캔
- 비즈니스 핵심 종속 변수(날씨, 유가, 트렌드) 식별
- DoWhy 등 인과관계(Causal) 모델 선정
- 기상청, Google Trends 등 외부 Signal 연동 설계
- Context DB 내 유사 패턴 시뮬레이션 활용
- Claude Code 기반 외부 파이프라인 MVP 제작
- 고객사 실무진 모의 대시보드 테스트
- 안정화 후 최종 예측망 배포