언어로 묻고,
검증된 답을
받는다
현장의 말을 그대로 받아 최적화 문제로 옮기고, 독립 검증을 통과한 해만 내놓는 Neuro-Symbolic AI 실행 엔진입니다.
말로 하면 한 문장.
손으로 풀 수 있는
크기가 아니다.
설비 여섯 대에 작업 열여덟 건. 어느 기계에 넣을지 정하고 순서를 정하는 일입니다. 그런데 가능한 배치가 10의 20승 가지를 넘습니다.
18! × C(23,5) ≈ 2.2 × 10²⁰ — 작업 18건을 설비 6대에 분할 배정하고 각 설비 내 순서를 정하는 경우의 수 상한
그래서 2026년의 공장은
아직도 엑셀로 계획을 짭니다
중소·중견 제조기업
도입률
도입률
담당자가 게을러서가 아닙니다. 지금까지 선택지가 두 개뿐이었기 때문입니다.
출처 · 중소벤처기업부 · 스마트제조혁신추진단, 제1차 스마트제조혁신 실태조사 (2025.4)
지금까지의 선택지 두 개
범용 LLM에게 묻는다
말은 통합니다. 표도 나오고 설명까지 붙습니다. 여기까지만 보면 문제가 풀린 것처럼 보입니다.
-
작업 #3 — 선행 공정 미완료 상태에서 시작 제약 ① 위반
-
작업 #5 — 무자격 작업자 배정 제약 ④ 위반
-
작업 #7 — 납기 2일 초과 제약 ③ 위반
그리고 답변 어디에도, 그런 말은 없었습니다.
문제는 틀렸다는 게 아닙니다. 현장에서 틀렸다는 걸 알 방법이 없다는 겁니다.
최적화 솔버를 도입한다
답이 정확합니다. 제약도 다 지킵니다. 대신 현장의 규칙을 전부 수식으로 옮겨 적을 사람이 필요합니다.
현장 규칙 1건이 바뀌면, 다시 처음부터입니다.
그리고 공장의 규칙은, 매달 바뀝니다.
스마트공장 도입 평균 비용 11억 3천만 원 · 중소기업 7억 5천만 원
(중소벤처기업부 실태조사, 2025.4)
쓰기 쉬운 쪽은 믿을 수 없고,
믿을 수 있는 쪽은 쓸 수가 없다.
그래서 우리는 그 빈자리를 채웁니다.
세 개의 층으로
되어 있습니다
LLM이 답을 지어내는 게 아니라, 검증된 솔버가 계산하고 독립 체커가 다시 판정합니다. Neural + Symbolic = NSAi.
Brain
현장의 말을 정형 최적화 문제로 번역합니다.
Tool
결정론적 솔버가 계산합니다. LLM이 답을 지어내지 않습니다.
Verification
솔버와 별도로 작성된 코드가 제약 충족을 재판정합니다.
위반이 발견되면 사람에게 되묻지 않고, 어떤 제약을 왜 위반했는지 역추적해 해를 고칩니다. "고쳤다"는 주장만으로는 인정하지 않습니다 — 반드시 체커를 다시 통과해야 합니다.
"검증한다"는 말의 실체
검증한다는 말은 그 자체로는 공허합니다. 우리가 실제로 무엇을 어떻게 하는지 다섯 가지로 밝힙니다.
솔버와 체커를 따로 만듭니다
MILP · CP-SAT · ALNS 해
변수 할당 체커
원본 데이터로 독립 재계산
체커는 어떤 알고리즘이 풀었는지 모릅니다. 원본 문제 데이터와 나온 답만 받아서 모든 제약을 처음부터 다시 계산합니다. 코드를 따로 썼기 때문에 두 코드가 같은 실수를 할 이유가 없습니다.
ALGORITHM-AGNOSTIC — 어떤 솔버가 풀었든 같은 체커가 판정합니다
무엇을 보장하는지 구분해서 말합니다
-
exact_optimal증명된 전역 최적더 나은 답이 존재하지 않음을 수학적으로 증명
-
feasible_best_found최선의 실행가능해제약은 모두 만족 · 최적 증명은 없음
-
agent_generated사용자 화면에 표시하지 않음실험 단계
휴리스틱이 푼 답을 "최적"이라고 말하지 않습니다.
숫자마다 출처를 강제합니다
근거가 없는 값은 시스템이 거부합니다. LLM이 "아마 30분쯤" 하고 채워 넣는 경로가 아예 없습니다. 모호하면 추측하지 않고 되묻습니다.
FAIL-CLOSED — 추측해서 틀리는 것보다 되묻는 쪽을 택합니다
AI가 코드를 짜서 돌리나요?
| 경로 | 요청 시점 코드 작성 | 사용자에게 표시 |
|---|---|---|
| 카탈로그 40여 문제군 | 없음 | 검증 후 표시 |
| 신규 문제 IR 경로 | 없음 | 검증 후 표시 |
| graph coloring 고정 구현 | 없음 | 검증 후 표시 |
| 실험 레인 (기본 꺼짐) | 있음 | 표시 안 됨 |
기본 원칙은 언어모델이 실행 코드를 쓰지 않는 것입니다. 요청마다 새로 쓴 코드의 결과가 "정답"으로 나가는 경로는 하나도 없습니다.
그래도 코드를 돌려야 할 때는
외부 통신 · 데이터 유출 불가
자기 수정 · 실행파일 생성 불가
전 권한 제거
무한 루프 · 메모리 고갈 방지
공급망 공격 방지
그리고 샌드박스를 띄울 수 없으면 즉시 실패합니다. "그냥 로컬에서 돌리자"는 폴백은 설계에 없습니다.
실제 화면입니다
현장의 말을 그대로 쓰고, 대화 중에 조건이 바뀌면 다시 풉니다. 실제 제품 화면을 녹화한 것입니다.
"배송할 곳 15군데, 차량 5대. 제일 빠르게 도는 순서 짜주세요"
- 01 배송지·차량·거점 데이터를 올리고 평소 쓰는 말로 요청합니다.
- 02 실제 도로망 기준 경로가 나옵니다. 지도·표·엑셀까지 함께 떨어집니다.
- 03 그리고 조건이 네 번 바뀝니다 — 냉동차 지정 2건, 기사 근무시간 09–16시, 배송 취소 1건.
- 04 냉동차 지정처럼 기존 배정을 뒤집는 조건은 "적용 후보로 등록했습니다. 승인해 주시면 반영합니다"라고 확인을 받은 뒤 재계산합니다.
선박 블록 15개를 야드 10곳에
용량을 지키면서 배정 비용을 최소화합니다. 이후 "3번 야드는 대형선 전용", "7번은 정비 중", "예산 미승인", "9번 블록은 금요일 마감" 네 가지 조건이 차례로 붙고, 최종 표에는 각 변경의 사유가 비고로 남습니다.
모호하면, 추측하지 않고 되묻습니다
공정 파일을 올리자 바로 답을 내지 않고 세 가지를 먼저 되묻습니다 — 데이터 의미, 반드시 지킬 조건, 추가 조건. 결과 화면에는 계산 상태·결과 수준·제약 검증 통과 여부가 함께 표시됩니다.
4시간짜리 일이 31초가 됐고, 결과는 검증까지 끝나 있습니다.
같은 문제,
세 가지 방법
| 비교 항목 | 범용 LLM | 상용 솔버 도입 | Trobai |
|---|---|---|---|
| 제약 위반 건수 | 6건 | 0건 | 0건 |
| 검증 근거 제시 | 없음 | 별도 작업 | 자동 |
| 요구사항 변경 대응 | 재프롬프트 | 재모델링 | 자연어 1줄 |
| 투입 시간 · 인력 | — | 3명 × 4개월 | 1명 × 31초 |
동일 문제 인스턴스 · 동일 프롬프트 · 2026-07-26 실행 · 10회 시도 중앙값
현장에서 진짜 차이가 나는 건 마지막 줄입니다 — 전문가 세 명에 넉 달이냐, 담당자 한 명에 31초냐.
78개 인스턴스,
블라인드 테스트
공개 벤치마크 22건, 실도로망 10건, 합성 46건. 이 중 10개는 최적해가 수학적으로 증명된 문제입니다. 모델이 스스로 풀었다고 한 답은 믿지 않고, 원본 데이터로 전부 다시 검증했습니다.
| 측정 항목 | Trobai NSAi | Frontier A | Frontier B | Cheap A | Cheap B |
|---|---|---|---|---|---|
| 해 품질 · 평균 (미완성 제외) | 100 | 96.9 | 97.5 | 92.0 | 89.3 |
| 미완성 · 무응답 | 0건 | 0건 | 5건 | 2건 | 6건 |
| 인스턴스당 비용 | ₩0.43 | ₩15,836 | ₩2,825 | ₩1,337 | ₩1,145 |
| 소요 시간 · 중앙값 | 15초 | 911초 | 237초 | 154초 | 213초 |
78개 인스턴스 · 학습에 사용되지 않은 문제로 테스트 · 2026-07-30 실행 · NSAi V1.0.0 · 각 인스턴스 10회 시도 중앙값
소요 시간은 기록이 남은 인스턴스만 집계 (모델별 58–66건 / 78) · 비교 모델은 프론티어 2종 · 저가 2종
모델명과 원본 실행 로그는 요청 시 제공합니다.
해 품질의 중앙값은 네 모델 모두 우리와 동점이었습니다. 제약이 하나뿐인 교과서 문제(배낭·빈패킹)에서는 대등합니다.
| 산업 문제 | NSAi | Frontier A | Frontier B | Cheap A | Cheap B |
|---|---|---|---|---|---|
| 컨테이너 적재10 박스타입 · 21개 · 중량 제한 | 100 | 0 | 0 | 71.6 | 0 |
| 승무원 배치525 항공편 × 8 속성 | 100 | 0 | 88.7 | 34.7 | 85.0 |
| 차량 배송 경로30×30 실도로망 · 이중 스킬 | 100 | 79.2 | 91.4 | 73.6 | 75.4 |
| 픽업 · 배송 경로30×30 · 선택적 스킵 | 100 | 91.7 | 90.8 | 72.2 | 84.2 |
| 작업 배정10 작업자 × 40 작업 | 100 | 0 | 98.6 | 87.5 | 98.3 |
0 = 무응답 또는 제약 위반 · 네 모델 모두 NSAi 미만인 7개 인스턴스 중 5개 · 각 인스턴스 10회 시도 중앙값
비교 모델 열은 위 표와 동일한 순서입니다.
차이는 제약이 3개 이상 겹치는 실제 산업 문제에서 갈립니다. 컨테이너 적재, 승무원 배치, 작업 배정에서는 아예 답을 못 낸 경우도 있었습니다.
| 비교 항목 | NSAi | 범용 LLM (4종 공통) |
|---|---|---|
| 제약 충족 보장 | 검증 통과한 해만 출력 | 자가보고 — 재검증 필요 |
| 결정론적 재현성 | 같은 입력 → 같은 출력 | 실행마다 결과 달라짐 |
| 문제 크기 상한 | 없음 | 출력 토큰 한계로 무응답 발생 |
| 비용 · 시간 예측 | 인스턴스당 고정 | ₩7–₩15,114 · 12초–47분 |
| 온프레미스 설치 | 가능 (로컬 EXAONE) | API 전송 필수 |
비용 · 시간 범위는 에이전트 실행 구성으로 별도 측정한 인스턴스별 최소–최대입니다. 위 벤치마크 표의 인스턴스당 비용과는 측정 구성이 달라 직접 비교되지 않습니다.
여기는 튜닝으로 좁혀지지 않습니다. 구조가 다르기 때문입니다.
공장 안에
설치됩니다
보안 요구가 높은 사업장은 API 경유 없이 로컬 배포가 가능합니다. 제조 현장에서는 이 점이 도입 여부를 가릅니다.
EXAONE API
벤치마크 실측에 사용된 구성입니다.
로컬 EXAONE
공정 데이터가 사업장을 벗어나지 않습니다.
두 경로 모두 실제 동작을 확인했습니다.
위 벤치마크 수치는 API 구성의 실측값입니다. 경량 모델 구성의 성능은 별도 측정을 진행 중입니다.
같은 엔진입니다
제약을 만족하는 조합을 찾는 문제라면, 도메인은 갈아 끼우면 됩니다.
AirNotte
같은 엔진을 관광 도메인에 얹은 제품입니다. 동선 최적화와 실시간 검증이 끝난 여행 일정을 대화만으로 만듭니다.
학술적 토대
위에 짓습니다
우리의 기술은 논문으로 검증되었고, 특허 3건을 출원했습니다. 단순한 서비스가 아니라 검증된 연구의 산물입니다.
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TEAM · KAISTKAIST 박사 연구팀AI · 최적화 전공. 복합 제약 문제 해결을 위한 NSAi 핵심 알고리즘 설계.
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PAPERS · SCI Q1SCI Q1 저널 5편470+ CITATIONS · 470회 이상 피인용
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PATENTS · 3NSAi 특허 3건 출원CONSTRAINT SOLVING · AUTO-REPAIR · VERIFICATION
KAIST 박사 연구진이
직접 설계합니다
기술적 엄밀함이 사용자의 삶을 구체적으로 바꾸는 방식을 고민합니다. 함께 풀고 싶은 문제가 있다면 연락 주세요.
KAIST · AI & Optimization. NSAi 핵심 알고리즘 설계자이자 Trobai 대표이사.
기술과 일상의
가장 밀접한 결합
Trobai는 유행하는 기술을 쫓지 않습니다. 기술적 엄밀함이 어떻게 사용자의 삶을 구체적으로 바꾸는지 고민하고, 그 결과를 제품으로 증명하는 AI 딥테크 스튜디오입니다.
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2026.01주식회사 트로바이 설립
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2026.05관광 오픈이노베이션 1등 선정문화체육관광부 · 한국관광공사
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NOWAirNotte 준비 중
대화 몇 번이면,
완성형 일정
AirNotte는 여행 성향을 15가지 기준으로 분석하고, 동선 최적화와 실시간 검증이 끝난 '믿을 수 있는' 일정을 제안합니다.
대화형 성향분석
설문이 아닌 대화를 통해 취향을 15가지 데이터 프로필로 변환합니다.
맞춤일정 자동생성
분석된 성향을 바탕으로 일정 전체를 자동으로 설계합니다.
일자별 상세
하루 단위로 시간·장소·이동을 정밀하게 구성해 보여줍니다.
장소추천
취향 데이터로 명소와 맛집을 큐레이션합니다.
동선지도
OSRM 기반 경로 연산으로 이동 거리와 시간을 최소화합니다.
실시간 검증
영업시간·휴무일·날씨를 교차 검증해 실행 가능한 일정만 제공합니다.
뉴로심볼릭 (NSAi)
LLM의 유연함과 기호 추론의 엄격함을 결합해 검증된 일정을 만듭니다.
OSRM 동선 최적화
실제 도로망 기반 경로 연산으로 이동 효율을 극대화합니다.
실시간 검증
운영 데이터와 대조해 실행 가능성을 실시간으로 확인합니다.
AirNotte가 궁금하신가요?
제휴 · 도입 · 협업 문의를 기다립니다.
공시
Trobai의 기업 활동과 관련된 법정 공시 자료입니다.