사용 중인 DB를 AI학습 및 운영 환경에 연결

데이터 준비 최소화·도입속도 및 효율 상승

바운드포 ‘드로파이’. <바운드포> 데이터 파운드리 기업 바운드포는 기업의 기존 데이터를 따로 옮기지 않아도 인공지능(AI)을 운영하는 시스템에 연결할 수 있는 플랫폼 ‘드로파이(DroPai)’를 정식 출시했다고 8일 밝혔다.

기존 AI 도입 과정에서는 학습용 데이터를 별도의 저장소로 옮기고 재구성하는 마이그레이션이 필요했다. 반면 드로파이는 기업이 사용 중인 데이터베이스(DB)를 그대로 AI 학습 및 운영 환경에 연결해 데이터 준비 과정을 최소화하고 도입 속도와 운영 효율을 높일 수 있다는게 회사측 설명이다.

드로파이는 기업 AI 도입 과정에서 반복되는 데이터 인프라 문제를 해결하기 위해 개발됐다. 지난해 맥킨지 조사에 따르면 전 세계 기업의 88%가 이미 AI를 일부 업무에 도입했지만,이를 조직 전반에 걸쳐 완전히 확산·내재화한 기업은 7%에 불과했다. 현장 데이터를 안정적으로 공급할 수 있는 데이터 인프라 부족이 주요 원인으로 지목됐다. 특히 기존 데이터를 AI 학습용으로 전환하는 과정에서 기업 고유의 업무 맥락이 소실되는 문제 탓에 기업들의 AI 도입이 더딘 것으로 나타났다.

바운드포는 이러한 문제를 해결하기 위한 데이터 인프라 원칙으로 ‘Zero MRO(Zero Migration·Rebuild·Operations)’를 제시하고,데이터 이전과 재구성,운영 부담을 최소화하는 방향으로 서비스를 고도화했다.

해당 설계 원칙을 기반으로 드로파이는 기업 내 시스템 간 단절된 데이터 사일로를 연결하고,흩어진 맥락을 복원하는 지식 그래프(Knowledge Graph) 기반 구조를 적용했다. 데이터를 개별 단위로 분절 처리하는 것이 아니라,파편화된 데이터 간 연관 관계를 연결하고 ‘누가,언제,왜 생성했는지’와 같은 정보까지 함께 구조화해 AI가 실제 업무 흐름을 이해할 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 오라클,SAP 등 기존 시스템 데이터를 옮기지 않고도 AI 모델에 실시간으로 연결할 수 있으며,비전·언어·센서 등 다양한 형태의 데이터를 통합 처리할 수 있다.

드로파이를 우선 도입한 협력사 10곳의 경우 데이터 파이프라인 구축 기간은 평균 약 2개월에서 2주 수준으로 단축됐으며,데이터 처리 속도는 최대 8배 향상됐다. 또한 복잡한 전처리 과정을 간소화하면서 AI의 실무 답변 정확도도 약 97.8% 수준까지 개선됐다.

황인호 바운드포 대표는 “과거 엔비디아의 쿠다(CUDA)가 그래픽 처리에 특화됐던 그래픽처리장치(GPU)를 범용 연산 플랫폼으로 전환해 AI 생태계 확장을 이끌었듯,드로파이는 특정 AI 모델과 용도에 종속됐던 데이터를 기업 전반에서 범용적으로 활용할 수 있는 공통 데이터 레이어로 전환한다”며 “데이터 인프라를 통해 AI가 만들어내는 생산성이 새로운 성장 동력으로 이어질 수 있도록 기업들을 지원할 것”이라고 말했다.

바운드포는 드로파이를 기반으로 북미 시장 진출도 추진할 계획이다. 기업 내부 데이터를 외부로 이전하지 않고 직접 관리·활용할 수 있도록 지원하는 데이터 인프라 전략을 앞세워 글로벌 AI 시장 공략에 나선다는 방침이다.