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REALDATAECHO

데이터는 안전하게 활용하고,
AI의 행동은 신뢰할 수 있도록.

정우마루는 합성데이터 생성 기술과 AI Agent 행동 검증 기술로
신뢰할 수 있는 AI 활용 환경을 만듭니다.

두 제품 살펴보기 회사 소개
RealDataEcho Control행동 모니터링
Control 관리자 행동 모니터링 화면. 사건 목록, 행동 경로, 권한 검사와 판정 상태를 보여줍니다.
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TWO PRODUCTS

AI 행동의 신뢰

REALDATAECHO CONTROL

업무시스템을 바꾸기 전,
AI Agent의 행동을 판정합니다.

Agent의 신원·위임·정책·승인·판단 근거를 실행 주체와 분리된 계층에서 다루는 디지털 내부통제 시스템입니다.

신원·권한 검증 · 정책 준수 판단 · 판단 근거와 실행 결과 연결

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데이터 활용의 신뢰

REALDATAECHO SYNTHETIC DATA

민감·희소 데이터를
AI와 분석에 활용합니다.

데이터의 특성과 업무 관계를 반영한 합성데이터로 AI 학습·테스트·검증·데이터 공유를 지원합니다.

개인정보 보호 · 업무 특성 반영 · AI 학습·테스트·공유

제품 알아보기 데이터 상담
REALDATAECHO CONTROL

기준을 연결하고,
행동을 파악하고,
근거를 남깁니다.

Agent의 업무를 하나의 화면으로 끝내지 않습니다. 조직의 기준과 요청 행동을 연결하고, 판단부터 대응·감사까지 이어서 살펴봅니다.

  1. 01
    규칙·지식 관리

    흩어진 업무 지침과 권한을 관계로 연결합니다.

  2. 02
    행동 모니터링

    요청한 행동과 검사 지점, 판단 근거를 확인합니다.

  3. 03
    감사 증적

    판단 기록과 실제 실행 결과를 연결해 살펴봅니다.

Control의 통제·증적 구조
KNOWLEDGE

규칙·지식 관리

규칙 · 관계 보기POLICY-0001
경비 업무업무 지침권한Agent 0001승인 기준증빙 조건조직 기준업무 목적위임판단 기록
업무 기준과 행동의 관계조직 기준 → 권한 → 요청 행동 → 판단 근거
NODE-0001
MONITORING

행동 모니터링

요청 행동경비 지급 확정REQ-0001 · Agent 0001
차단 · 실행 안 함
Agent 행동·통제 경로요청과 판단 근거 연결
  1. 01요청 수신REQ-0001확인
  2. 02위임·권한 검사POLICY-0001기준 불충족
  3. 03규칙·증빙 평가RULE-0001미실행
  4. 04통제 판정DEC-0001차단
  5. 05업무 실행EXEC-0001미실행
허용된 행동경비 등록
판단 근거요청 행동의 권한 없음
업무시스템 결과실행하지 않음
판단 기록 연결 EVT-000100:00:00
AUDIT TRAIL

판단부터 실행 결과까지

추적할 요청REQ-0001
연결된 기록04 EVENTS
미실행
기록 시각참조 ID확인 단계기록 내용
00:00:00REQ-0001요청 수신경비 지급 확정
00:00:01POLICY-0001권한 검사등록만 허용
00:00:02DEC-0001통제 판정차단
00:00:03EXEC-0001업무 실행미실행
요청 · 기준 · 판단 · 결과연결된 근거를 하나의 흐름으로 확인합니다.
EVIDENCE-0001
실행 권한의 경계

경비 등록을 맡겼다면,
지급 확정까지 할 수 있을까요?

등록 권한만 가진 Agent의 지급 확정 요청은 차단합니다. 승인이나 증빙이 있어도 요청 행동의 권한을 대신하지는 않습니다.

경비 지급 확정 요청경비 등록만 허용차단 · 실행 안 함
전표·경비 업무에서 살펴보기
REALDATAECHO SYNTHETIC DATA

쌓여 있던 데이터에서,
새로운 활용의 가능성으로.

개인정보·규제·보안 때문에 원본을 그대로 활용하기 어려울 때.
데이터 특성과 업무 관계를 반영한 합성데이터로
분석·AI 개발·검증에 필요한 데이터를 준비합니다.

FROM DATA TO POSSIBILITY

익숙한 데이터의 형태로,
새로운 활용을 준비합니다.

표의 구조를 살피고, 새로운 레코드를 만들고, 분포와 특성을 비교합니다.

  1. 01
    데이터 구조 확인

    열의 유형과 업무 관계를 살펴봅니다.

  2. 02
    새로운 레코드 생성

    원본의 특성을 반영한 데이터를 구성합니다.

  3. 03
    품질과 활용 가능성 검토

    분포와 목적에 맞는 적합성을 확인합니다.

합성데이터 기술 살펴보기
SOURCE STRUCTURE

입력 데이터의 구조

거래 데이터고객 데이터transactions.csv
record_id연령대지역구매금액(원)
R-000130대지역 A125,000
R-000240대지역 B98,000
R-000320대지역 C63,000
R-000430대지역 A84,000
R-000550대지역 D118,000
R-000640대지역 B102,000
숫자형 구매금액범주형 지역 · 연령대
SYNTHETIC RECORDS

새로운 합성 레코드

합성데이터같은 데이터 구조synthetic.csv
record_id연령대지역구매금액(원)
S-000130대지역 A128,000
S-000240대지역 B92,000
S-000320대지역 C67,000
S-000430대지역 A86,000
S-000550대지역 D115,000
S-000640대지역 B104,000
원본의 개별 기록을 복사하지 않은 새로운 레코드
DISTRIBUTION

활용 전에, 특성을 비교

구매금액의 분포
입력 데이터합성데이터
0구매금액 구간높음
비교할 항목분포 · 업무 관계 · 활용 목적
확인할 관점데이터 품질과 개인정보 보호

분포와 특성의 관계를 표현한 개념도입니다.

FINANCE / 분석

개별 정보 대신,
분석에 필요한 패턴에 집중합니다.

결제·거래·신용 데이터는 규제로 인해 외부 활용에 제약이 있습니다. 원본의 통계적 특성을 반영한 합성데이터로 분포를 비교하고, 분석 목적에 맞는 활용 가능성을 검토합니다.

  • 리스크 분석
  • AI 학습·검증
금융 활용 자세히

거래 데이터의 분포 비교

분포 비교 개념도
상대적 빈도낮음거래 금액 구간높음
원본 분포 합성 분포

생성 후 분포와 특성을 비교하고, 활용 목적에 맞게 검증합니다.

PUBLIC / 관계

흩어진 기록에서,
업무의 연결을 살펴봅니다.

행정·통계 데이터는 개인정보 이슈로 개방과 공유가 어렵습니다. 데이터 사이의 관계와 업무 맥락을 반영한 합성데이터로 정책 분석과 데이터 활용을 검토합니다.

  • 정책·행정 분석
  • 데이터 공유 검토
데이터 생성 과정

행정 데이터의 연결 관계

관계 구성 개념도

개방·공유의 적합성은 개인정보 보호와 사용 조건을 함께 검토합니다.

BUSINESS / 테스트

필요한 조건을 담아,
서비스의 다음 장면을 시험합니다.

AI 서비스 개발에 필요한 데이터가 부족하거나 고객·운영 원본을 외부로 보내기 어려울 때. 업무 특성을 반영한 합성데이터로 서비스와 AI의 테스트·평가에 필요한 데이터를 준비합니다.

  • 서비스 테스트
  • AI 평가·검증
합성데이터 활용 과정

검증할 업무 장면

테스트 구성
  1. 일상적인 흐름주문·결제 처리

    테스트 데이터 구성

  2. 예외적인 흐름취소·환불 요청

    테스트 데이터 구성

  3. 여러 조건의 조합고객·운영 조건 변화

    테스트 데이터 구성

필요한 조건의 반영 여부와 목적에 맞는 적합성을 검증합니다.

합성데이터는 단순히 정보를 가리는 방식과 다릅니다.
새로운 데이터를 생성하고, 품질과 개인정보 보호 관점에서 함께 검증합니다.

Synthetic Data 자세히 보기
REALDATAECHO SYNTHETIC DATA / USE CASE

데이터가 필요한 모든 조직을 위한 활용 사례

공공, 금융, 기업, AI 팀까지 각 환경에 맞는 안전한 데이터 활용 방식을 제공합니다.

정책 · 행정 데이터 개방과 분석을 안전하게 지원

  • 공공 데이터 개방·활용 확대
  • 개인정보 보호 및 비식별 처리
  • 정책 수립 및 행정 효율성 향상
자세히 보기

민감 데이터 보호와 규제 대응, 리스크 분석 강화

  • 규제 준수 및 감사 대응 지원
  • 민감 정보의 안전한 분석 환경
  • 리스크 관리 및 고객 경험 개선
자세히 보기

고객 · 운영 데이터 기반 인사이트와 서비스 개선

  • 데이터 기반 의사결정 고도화
  • 운영 효율화 및 비용 절감
  • 고객 경험 및 서비스 품질 향상
자세히 보기

학습 · 테스트 · 평가를 위한 안전한 데이터 확보

  • 학습·테스트·평가용 데이터 확보
  • 모델 성능 검증 및 품질 향상
  • 재현 가능하고 신뢰 가능한 평가
자세히 보기
PRODUCT-SPECIFIC EVIDENCE

기술과 검증으로 확인하는 제품의 가치

합성데이터 품질검증 결과와 Control의 실행 전 통제 구조를 확인하세요.

NEWS

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