방법론
ZTC Foundry 방법론
ZTC Foundry는 검증된 AI 엔진과 고객의 업무 맥락을 함께 반영해 개발, 검증, 운영 준비를 진행하는 방법론입니다.
Beyond Coding, We Forge Intelligence.
ZTC Foundry 개요
ZTC Foundry는 검증된 AI 엔진과 도메인 맥락을 결합해 개발, 검증, 운영 준비까지 같은 기준으로 진행하기 위한 방법론입니다.
적용 범위
- 도메인 데이터와 업무 규칙을 함께 반영해야 하는 AI 과제
- PoC 이후 운영 연계까지 고려해야 하는 장기 과제
- 프로젝트 간 재사용 가능한 자산 축적이 필요한 조직
구성 방식
- 검증된 베이스라인과 고객 도메인 맥락을 분리해 설계합니다.
- 요구사항, 데이터, 실험, 배포 기록을 자산으로 관리합니다.
- 시범 구현과 운영 전환 기준을 같은 체계에서 정리합니다.
운영 관점
- 프로젝트마다 필요한 결정 근거를 동일한 형식으로 남깁니다.
- 개선 이력과 실험 결과를 다음 과제의 출발점으로 재사용합니다.
- 운영 단계에서도 변경 이력과 품질 기준을 추적할 수 있습니다.
Foundry 구성 단계
ZTC Foundry는 베이스라인 선정, 도메인 맥락 추출, 맞춤형 실험, 실무 검증의 네 단계를 기준으로 과제를 진행합니다.
단계 1
Foundry Hub
검증된 베이스라인 확보
- 과제 특성에 맞는 파운데이션 모델과 알고리즘 후보를 정리합니다.
- 재사용 가능한 코드 모듈과 기준 아키텍처를 확보합니다.
- 개발 시작점이 되는 표준 베이스라인을 설정합니다.
단계 2
Foundry Lens
도메인 맥락 추출
- 비즈니스 용어와 업무 프로세스를 분석합니다.
- 핵심 업무 규칙과 예외 케이스를 정리합니다.
- 도메인 용어 사전과 맥락 정보를 데이터로 구조화합니다.
단계 3
Foundry Lab
맞춤형 모델 제련
- 도메인 특화 데이터셋과 실험 환경을 구성합니다.
- 모델 파인튜닝, 검증, 성능 벤치마킹을 수행합니다.
- 업무 목적에 맞는 최적화 기준을 반복적으로 조정합니다.
단계 4
Foundry Stage
실전 피드백 및 배포
- 실무진 검증 환경에서 시나리오를 점검합니다.
- 피드백을 반영해 운영 기준과 배포 준비를 정리합니다.
- 안정적인 배포와 모니터링 체계를 함께 설계합니다.
데이터 자산 체계
ZTC Foundry는 요구사항, 실험, 배포 이력을 개별 데이터베이스로 관리해 다음 프로젝트에 재사용 가능한 자산을 축적합니다.
아이디어 수집
Inbox DB
빠르게 수집, 체계적으로 분류
지식 체계
Knowledge Base DB
검증된 지식의 영구 보관소
생애주기 관리
Project DB
모든 프로젝트의 중심
패턴 라이브러리
Context & Patterns DB
성공한 패턴의 재사용
기능 명세
Specs DB
명확한 요구사항 정의
작업 관리
Tasks DB
단계별 실행 계획
성능 리포트
Model Benchmarks DB
실험 → 결과 → 학습
버전 관리
Releases DB
검증된 배포 체크리스트
AI 자산 풀
Foundry Assets DB
축적된 AI 역량
핵심 원칙
ZTC Foundry를 운영할 때 일관되게 적용하는 기준입니다.
Vibe Coding
문맥 기반 설계
- 숙련된 엔지니어의 판단과 비즈니스 맥락을 구조화합니다.
- 자연어 지시문과 요구사항을 빠르게 시범 구현으로 연결합니다.
- 피드백을 반영하며 단계적으로 정교화합니다.
Proven Engines
검증된 엔진 활용
- 처음부터 모든 것을 새로 만들지 않고 검증된 베이스라인을 사용합니다.
- 성공 사례가 축적된 알고리즘과 아키텍처를 우선 적용합니다.
- 고객의 특수성에 집중할 수 있도록 출발점을 표준화합니다.
Knowledge OS
지식 자산화
- 프로젝트 노하우를 9개 DB 체계에 축적합니다.
- 패턴과 실험 결과를 다음 과제의 시작점으로 재사용합니다.
- 조직 내부에서 지식을 공유하고 지속적으로 개선합니다.
Rapid Iteration
빠른 반복 검증
- 작동하는 시범 결과를 빠르게 제시해 판단 비용을 줄입니다.
- 고객 피드백을 짧은 주기로 반영합니다.
- 운영 전환 전까지 완성도를 단계적으로 높입니다.
개발 절차
도메인 분석부터 검증 및 배포까지, ZTC Foundry는 아래 다섯 단계로 개발을 진행합니다.
01
예상 기간 1주
도메인 분석
목표
Foundry Lens를 통해 요구사항과 비즈니스 맥락을 정밀하게 분석합니다.
주요 산출물
도메인 용어 사전, 비즈니스 룰, 워크플로우 맵
02
예상 기간 1주
엔진 선정
목표
Foundry Hub에서 과제에 적합한 파운데이션 모델과 아키텍처를 선정합니다.
주요 산출물
기술 스택 선정, 아키텍처 설계
03
예상 기간 3일
과업 분해
목표
Tasks DB를 기준으로 작업 단위를 분해하고 일정과 우선순위를 정리합니다.
주요 산출물
상세 작업 목록, 일정 계획
04
예상 기간 2-4주
구현 및 최적화
목표
Foundry Lab 기반으로 코드 생성, 데이터 합성, 모델 최적화를 수행합니다.
주요 산출물
동작하는 PoC, 학습된 모델
05
예상 기간 1-2주
검증 및 배포
목표
Foundry Stage에서 실무진 피드백을 반영하고 최종 배포를 준비합니다.
주요 산출물
프로덕션 배포, 운영 문서
비교 정보
일반 외주 개발과 ZTC Foundry 방법론의 차이를 주요 항목별로 정리했습니다.
| 항목 | 일반 외주 개발 | ZTC Foundry |
|---|---|---|
| 개발 속도 | 인력 투입량에 비례해 속도가 결정됩니다. | 검증된 자산과 단계 체계를 활용해 초기 구축 속도를 높입니다. |
| 도메인 반영 | 기능 구현 중심으로 접근해 업무 맥락 반영이 제한될 수 있습니다. | 도메인 용어와 업무 규칙을 별도 자산으로 구조화해 반영합니다. |
| 품질 관리 | 담당자별 편차가 크고 개선 이력이 분산될 수 있습니다. | 실험, 검증, 배포 이력을 같은 체계에서 관리합니다. |
| 지식 자산 | 프로젝트 종료 후 산출물이 흩어질 수 있습니다. | 재사용 가능한 데이터 자산과 패턴을 축적합니다. |
개발 기간 목표
50% 단축 기대
기준 자산을 활용해 초기 준비 시간을 줄입니다.
정확도 개선 목표
35% 향상
도메인 용어와 업무 맥락 반영을 전제로 합니다.
자산 재사용 목표
80% 이상
후속 과제에서 활용 가능한 패턴을 누적합니다.
운영 안정성 목표
버그 30% 감소
검증된 아키텍처와 기록 체계를 적용합니다.
적용 사례
업무 맥락별로 ZTC Foundry를 적용한 예시를 확인할 수 있습니다.
Market Sensing Framework™
유통사 수요 예측 정확도 향상
도입 배경
고객사: 대형 B2B 유통사
기존 통계 모델로는 예측하기 힘든 외부 변수(날씨, 돌발 행사 등)의 선제적 대응 한계점 노출
도입 결과
7주 (이전 대비 50% 단축 기대)
- 예측 정확도 목표 88% 이상 확보
- 잉여 낭비 재고 약 30% 감축 효과 도출
적용 과정
Foundry Lens
- 과거 5년치 판매 데이터 심층 스캔
- 비즈니스 핵심 종속 변수(날씨, 유가, 트렌드) 식별
Foundry Hub
- DoWhy 등 인과관계(Causal) 모델 선정
- 기상청, Google Trends 등 외부 Signal 연동 설계
Foundry Lab
- Context DB 내 유사 패턴 시뮬레이션 활용
- Claude Code 기반 외부 파이프라인 MVP 제작
Foundry Stage
- 고객사 실무진 모의 대시보드 테스트
- 안정화 후 최종 예측망 배포
도입 문의
도메인 특화 AI 개발 범위와 추진 방식을 함께 검토합니다. 현재 과제 범위와 운영 조건을 알려주시면 적용 가능한 방법론 구성을 제안드립니다.
검토 시 준비하면 좋은 정보
- 우선 적용하려는 업무 또는 서비스 범위
- 보유 데이터와 문서 자산의 종류
- 연계가 필요한 시스템과 보안 조건
- 검토 일정과 운영 목표