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OSS 관련 대한민국 공식 전자정부 누리집 링크 공짜의 대가는 항상 뒤늦게 청구됩니다 정부는 공공정보화 사업에서 오픈소스 소프트웨어 도입을 장려합니다. 특정 벤더에 종속되지 말자, 라이선스 비용을 아끼자, 기술을 개방하자. 명분은 훌륭합니다. 하지만 명분이 훌륭하다고 해서 결과까지 훌륭한 것은 아닙니다. 라이선스가 무료라는 것은 비용이 없다는 뜻이 아닙니다. 비용은 사라지지 않습니다. 설치 비용, 통합 비용, 성능 검증 비용, 보안 패치 비용, 장애 대응 비용, 인력 교육 비용, 버전 업그레이드 비용, 데이터 이전 비용, 장기 유지보수 비용. 가격표에서 한 줄이 사라진 것처럼 보이지만, 그 비용은 다른 줄에 나눠 적혔을 뿐입니다. 더 심각한 문제는 공공 시스템의 특수성입니다. 행정, 철도, 전력, 의료, 세금, 재난 대응 시스템은 무너졌을 때 "커뮤니티에 문의해 보겠다"고 말할 수 없는 곳입니다. 국민의 생명과 안전이 걸린 인프라에 책임 없는 무료

2.x의 마지막 약점은 "AI가 직접 쓰는 코드"였다. 2.0.0에서 의도별로 기능을 나누고 잘못된 입력을 자동으로 보정하면서 오작동은 크게 줄었습니다. 그런데 한 부류의 문제는 끝까지 남았습니다. 바로 "AI가 직접 작성하는 차트 코드"입니다. 차트 한 장을 만들려면 내부적으로 쿼리 코드를 써야 하는데, 여기엔 함정이 많습니다. 시간 값을 다루는 방식, 집계·구간 처리 규칙 등에서 AI는 같은 실수를 반복했고, 특히 가벼운 로컬 모델일수록 "실행되지 않는 차트" 또는 "문법은 맞지만 빈 차트가 나오는" 결과를 자주 만들었습니다. 더 나쁜 경우엔, 직접 코드를 지어내 "이렇게 하면 됩니다"라고 답했는데 실제로는 틀린 코드였습니다. 3.0.0의 가장 큰 변화 "뉴로-심볼릭 에이전트" 는 바로 이 지점을 겨냥합니다. 뉴로-심볼릭 에이전트 예측 기능 신규 (Beta) 틀린 답변 자동 차단 보안 강화 문서 검색 정확도 향상 사용자별 즐겨찾기 안정화 및

마크베이스는 13년전부터 “시계열 데이터베이스”라는 새로운 형태의 SW를 정말 바닥부터 하나하나 있는 돈 없는 돈 모두 끌어모아 개발하고, 시장을 개척하고 있는 벤처기업입니다. 최근 공항공사에 제안을 하는 과정에서 기존에 나왔던 “시계열 데이터베이스”의 요구 사항이 눈에 밟혔습니다. 최초에는 외산 시계열 데이터베이스 제품명 2개, “InfluxDB, TimeScaleDB”가 적혀 있었고, 당연히 마크베이스는 없었습니다. 마크베이스가 저 리스트에 없는 것은 문제가 아닙니다. 작고, 영세한 국내 SW기업의 마케팅 역량이 얼마나 되겠습니까? 문제는 저 외산 SW가 무려 공짜라는 것입니다. 만일 위와 같다면, 국내 대기업 뿐만 아니라 중견, 중소 SI 기업이 제안할 경우에는 예외없이 100% 저 위의 외산 공짜 SW를 제안합니다. 마크베이스가 거기에 끼어들 틈은 전혀 없습니다. 감사하게도 공항공사에서 국산 “시계열 데이터베이스”가 있다는 것을 아시고

자연어로 데이터를 묻고, AI가 알아서 차트를 그려주고, 대시보드까지 만들어주는 시대. 마크베이스 네오의 neo-pkg-llm-chat 패키지는 이런 경험을 가능하게 해주는 LLM 에이전트입니다. 그런데, 이전 버전을 직접 써보신 분들은 한 번쯤 이런 답답함을 느끼셨을지 모르겠습니다. "Ollama 같은 로컬 LLM을 붙였더니 자꾸 엉뚱한 도구를 호출하네..." "API 비용이 생각보다 많이 나오는데?" "여러 사람이 같이 쓰면 한 사람이 무거운 분석을 돌릴 때 다른 사람이 느려져요" 저희 마크베이스도 똑같은 고민을 했습니다. 그래서 이번에 neo-pkg-llm-chat 2.0.0 버전으로 전면 재설계를 진행했고, 이 글에서 그 결과를 공유드리려고 합니다. 이전 1.x 버전에 비해 어떤 점이 좋아졌는지, 핵심만 짚어 보겠습니다. 하네스 구조 도입 JSH 기반 단일 패키지 토큰 사용량 최대 80% 감소 그 외 개선 점 한눈에 보는 1..x VS 2.

많은 분들이 가장 많이 기다려 주셨던 혁신적인 업데이트 소식을 전해드립니다! 이번 마크베이스 NEO V8.5는 단순한 데이터 저장 속도의 개선을 넘어, DB 엔진에 '눈(Black-box)'과 '두뇌(LLM)'를 이식했습니다. 단절되어 있던 영상 데이터와 센서 데이터를 하나로 묶고, 복잡한 쿼리 없이 AI와 대화하며 통찰력을 얻는 새로운 비즈니스 환경을 확인해 보세요. 3차 NEO V8.5 App 패키지 Black-box & LLM *이미지 클릭시 해당 영상으로 이동합니다. 영상과 센서의 결합 : Black-Box 산업 현장에서 사고가 발생했을 때, "왜 알람이 울렸지?"라는 질문에 답하기 위해 우리는 보통 두 곳을 번갈아 봅니다. 하나는 센서 데이터 그래프이고, 다른 하나는 CCTV 영상입니다. 하지만 이 둘의 시간이 정확히 일치하지 않아 원인을 재구성하는 데 큰 어려움을 겪곤 하죠. 사고의 '그 순간'을 그대로 재현하다. NEO V8.5의 Bl

산업 현장의 데이터 관리자라면 한 번쯤 이런 고민에 빠집니다. "PLC 데이터 좀 긁어오려는데, 대체 게이트웨이랑 미들웨어를 몇 개나 설치해야 하는 거야?" "서버 간 데이터 전송 중 중단되면, 누락된 구간은 어떻게 복구할 수 있을까요?" "수집 서버, DB 서버, 분석 엔진... 관리가 너무 복잡해서 머리가 터질 것 같아요." 현장은 점점 더 스마트해지고 있지만, 데이터를 다루는 방식은 여전히 복잡합니다. 그리고 복잡성은 곧 비용 , 장애 , 운영 리스크 로 이어집니다. 이 문제를 해결하기 위해 마크베이스 NEO v8.5 가 탄생했습니다.   데이터 수집부터 애플리케이션 개발, 그리고 무중단 전송까지. 현장 데이터 인프라의 구조 자체를 바꾸는 업데이트, 이번 영상에서 자세히 알려드립니다.  2차 NEO V8.5 App 패키지 JSH & Replication & OPC-UA *이미지 클릭시 해당 영상으로 이동합니다. DB와 앱 개발을 하나로

Machbase NEO V8.5가 여는 AI 에이전트 시대 데이터는 산처럼 쌓여가는데, 정작 그 데이터를 활용해 업무를 자동화하려니 막막하셨나요? 지금까지의 데이터베이스(DBMS)는 사람이 직접 SQL을 짜고, 수동으로 데이터를 탐색해야만 움직이는 '사람 중심'의 구조였기 때문입니다. 하지만 이제 시대가 변했습니다. 고객이 사람이 아닌 AI 에이전트가 되는 시대, 마크베이스가 그 혁명적 변화의 중심에 섭니다. 2026년 4월 27일 오전 10시, AI 에이전트가 가장 잘 이해하고 스스로 일할 수 있게 설계된 차세대 인프라, AI 데이터 관리의 패러다임을 바꿀 Machbase NEO V8.5가 공식 출시됩니다. 또한, 오늘(4/20)부터 일주일간 NEO V8.5의 핵심 기능과 기술을 순차적으로 공개합니다. AI 어플리케이션이 요구하는 차세대 데이터 플랫폼이 어떻게 구현되는지 직접 확인 해보세요 ! 1일차 신제품 소개 & NEO DBMS 기능 소개 S

배경 마크베이스의 고객들이 자주 물어보시는 질문이 있습니다. 그것은 마크베이스에서 백업했던 파일을 아마존의 S3에 저장해 놓았을 때 이 파일을 바로 볼 수 없냐? 는 것입니다. 마크베이스의 백업과 마운트 기술을 미국 및 한국 특허로 등록이 되어 있는 마크베이스의 가장 독특하면서도, 탁월한 데이터 관리 기술 중 하나입니다. 그러나, 이 제품을 설계한 당시만 하더라도 백업 파일을 아마존과 같은 클라우드에 저장한다는 생각을 하지 못했었고, 실제로 S3와 같은 저렴한 곳에 저장을 한 경우에는 이 백업에 보존된 데이터를 다시 추출하기 위해서는 언제나 다운로드/복사 및 복원 과정을 거쳐야 했습니다. 그런 이유로 이 글은 2025년 클라우드가 보편화되고, 수 많은 백업 파일들이 저렴한 S3 계열의 저장소에 보관되는 환경에서 마크베이스의 마운트 기능을 사용할 수 있는지에 대한 검증이 되겠습니다. 혹시나 마크베이스의 혁신적인 백업과 마운트 기능에 대해 더

이번 블로그에서는 K-방산으로 유명한 대한민국 국방사업의 무기체계를 위한 에지 장비 기반의 시계열 DBMS의 활용에 대한 이야기를 해 보도록 하겠습니다. 에지 장비와 에지 컴퓨팅 K-방산의 무기체계에 대한 이야기를 하기 위해서는 데이터 처리...