ubiQloud®
ubiQloud® 는 MetaDRAG® 의 시맨틱 데이터 거버넌스와 flexelf™ 의 멀티모달 인터랙션을 결합한 Agentic ERP 솔루션입니다. 사용자의 맥락을 인지하고 비즈니스 프로세스를 스스로 추론·수행합니다.
무엇인가
ubiQloud® 는 MetaDRAG® 의 시맨틱 데이터 거버넌스 엔진과 flexelf™ 의 멀티모달 인터랙션 기술이 맞물린 Agentic ERP 솔루션입니다.
단순 데이터 입력·조회 중심의 전통적 ERP 를 넘어, 사용자의 맥락을 인지하고 자율적으로 비즈니스 프로세스를 추론·수행하는 능동형 자원 관리 환경을 구현합니다.
지금까지의 ERP 는 사람이 화면을 찾아 들어가는 시스템이었습니다. 어느 메뉴에 무엇이 있는지 아는 사람만 쓸 수 있고, 손이 자유롭지 않은 생산·물류 현장에서는 그마저 어렵습니다. ubiQloud® 는 반대 방향으로 갑니다 — 사람이 무엇을 보고 있는지를 시스템이 먼저 읽습니다.
무엇이 무엇을 맡는가
뒤에서 아는 것, 앞에서 읽는 것, 그리고 둘이 만나 스스로 하는 것.
데이터 거버넌스
MetaDRAG® · 백엔드 지능 레이어
- 표준화된 지식 자산화 DAMA-DMBOK 과 OECD 데이터 품질 표준을 기준으로 레거시 DB 와 문서를 정제하고, Master · Meta · Mart 가 결합된 M3 Dataset 을 합성합니다.
- 에이전트 추론 엔진 온톨로지 기반의 Business Context Object 를 만들어, AI 에이전트가 복잡한 비즈니스 로직과 데이터 간 연관 관계를 환각(Hallucination) 없이 정밀하게 추론하도록 받칩니다.
역할 환각 없는 추론이 딛고 설 표준 데이터 바닥
멀티모달 인터랙션
flexelf™ · 프론트엔드 엣지 레이어
- 온디바이스 인텔리전스 flexelf 브라우저와 On-device AI 컴퓨팅으로 현장에서 시선 추적, 제스처(LMA), 음성(RNN) 같은 멀티모달 데이터를 초저지연으로 수집·처리합니다.
- 상황 인지형 스마트 단말 작업자나 경영진의 시선이 닿은 위치와 행동 패턴을 읽어, 그 상황에서 지금 필요한 ERP 지표와 인터랙티브 UI 를 자동으로 띄웁니다.
역할 현장 사용자 의도의 수집과 즉시 화면 반영
에이전트 자율 실행
Agentic ERP Synergy · 자율형 워크플로우
- 의도와 맥락의 실시간 동기화 flexelf™ 가 파악한 현장 사용자의 의도(Intent)가 MetaDRAG® 의 비즈니스 맥락 객체와 실시간으로 맞물립니다.
- 트랜잭션 자율 실행 발주 승인, 재고 예측, 리포트 작성 같은 일을 AI 에이전트가 스스로 수행합니다.
역할 인지에서 실행까지 사람 손을 거치지 않는 연결
전통적 ERP 와 무엇이 다른가
| 구분 | 전통적 레거시 ERP | ubiQloud® (Agentic ERP) |
|---|---|---|
| 인터페이스 | 수동 키보드·마우스 입력, 복잡한 메뉴 탐색 | flexelf™ 기반 시선 · 음성 · 제스처 멀티모달 인터랙션 |
| 데이터 구조 | 파편화된 RDBMS 와 정적 테이블 구조 | MetaDRAG® 기반 M3 온톨로지 지식 마트 |
| 동작 방식 | 사용자 명령에 따른 수동 데이터 처리 (Passive) | 사용자 맥락 인지 기반 AI 에이전트 자율 실행 (Active) |
| 의사결정 지원 | 단편적 통계와 정형 리포트 출력 | 관계성 기반 다단계 정밀 추론과 현장 맞춤형 가이드 |
도입하면 무엇이 달라지는가
현장 업무 생산성 극대화
키보드 입력이 어려운 생산·물류 현장에서 시선과 음성만으로 ERP 데이터를 조회하고 작업 승인까지 끝냅니다.
신뢰성 높은 ERP 자동화
온톨로지 스키마와 표준 메타데이터 위에서 처리하므로, AI 트랜잭션이 데이터 오류 없이 정밀하게 수행됩니다.
지속 발전형 시스템
수집된 멀티모달 빅데이터와 ERP 운영 로그가 선순환 구조로 재학습되어, 시스템의 추론 정밀도가 쓸수록 올라갑니다.
어디서부터 시작하는가
전사를 한 번에 바꾸지 않습니다. 가장 시급한 업무 하나를 골라 그 화면부터 만들어 보고, 현장에서 실제로 쓰이는지 확인한 다음 넓힙니다. 검증된 것만 확장하기 때문에 리스크를 확연히 줄일 수 있습니다.
도입을 검토하고 계신가요?
데이터 현황을 함께 살펴보고 PoC 범위를 제안해 드립니다. 먼저 무엇을 풀어야 하는지부터 이야기해 주세요.