네트워크 구축·유지보수
설계·시공·검증·유지보수를 맡습니다.
- 결과물 · 구성도 · 선번장 · 장비 목록
- 참여 사업 · 서울특별시교육청 · 인천광역시교육청 학교 네트워크 사업(협력사)
WHAT WE DO
함께 할 수 있는 일
네트워크를 직접 구축하는 일과 그 작업 기록을 데이터로 관리하는 소프트웨어 개발을 함께 합니다.
점검과 산출물 자동화
스위치 정보를 수집해 토폴로지와 선번장을 자동으로 만듭니다.
- 결과물 · N계위 토폴로지 · 선번장 · 점검 리포트
- 참여 사업 · 서울 학교 디지털 인프라 통합관리 2026(진행 중)
사업관리 플랫폼
제안요청서에서 필요한 산출물을 정하고 산출물과 진척을 실시간으로 관리합니다.
- 결과물 · 공정별 진척 화면 · 품목별 할당표
- 참여 사업 · 우정사업본부 우편업무용 PDA 도입·설치(391개 우체국)
자연어 데이터 검색
메뉴에 없는 질문도 현장 데이터에서 답을 찾습니다.
- 결과물 · 문서 임베딩 검색 · 지식그래프 검색(개발 중)
- 참여 사업 · 우정사업본부 PDA 진척관리 · 학교 네트워크 진단
HOW WE WORK
어떤 산출물이 필요한지는 사업을 시작할 때 정해야 합니다
사업의 최종 결과물부터 고민합니다
사업 초기부터 최종 산출물이 목표와 방향을 담고 있는지 검토하고, 진행하는 동안 벗어난 구간을 계속 찾아냅니다.
- 완성 모습
- 관리 포인트
- 행위와 데이터 변화
- 증거 형식
DATA
같은 자료를 여러 양식에 다시 옮겨 적는 일은 불필요하고 옮겨 적는 동안 오류가 생길 수밖에 없습니다
답에 나오는 숫자는 AI가 아니라 데이터에서 나옵니다
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장비·포트·단말을 객체화하고 객체와 객체가 연결되는 구조를 먼저 정의합니다.
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질문이 들어오면 그 질문이 어떤 맥락에서 나왔는지 먼저 읽습니다.
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여러 테이블을 엮어 질문에 맞는 데이터셋을 새로 만드는 일은 코드가 맡습니다.
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그 데이터를 분석하는 일은 LLM이 맡고, 의도가 분명하지 않으면 몇 차례 되물어 가며 맞는 조합을 찾아갑니다.
장비·포트·단말을 객체화하고 객체와 객체가 연결되는 구조를 먼저 정의합니다.
SYSTEM SCREENS
현장에서 운영한 시스템 화면입니다
화면의 학교명은 치환하고 관리 IP · 계정 · 실명은 마스킹했습니다.
구성도 읽기와 입력 검사
기존 구성도의 연결선을 읽어 장비·포트·케이블·계위 표로 옮깁니다. 옮긴 값이 그 장비 모델에 실제로 있는 포트인지, 케이블 종류·계위·구성도 선 연결과 맞는지 확인해 틀린 값을 걸러 냅니다.
TRACK RECORD
협력사로 참여해 자료 수집 방식을 설계하고 모은 데이터로 산출물을 만드는 일까지 맡아 구현했습니다
하이브링크가 주사업자로 수주한 사업이 아닙니다. 발주처와 계약한 주사업자의 의뢰로 참여했습니다. 「시스템 상세」가 있는 항목은 실제 운영 화면을 볼 수 있습니다.
- 서울 4개 지원청 구성도·선번장·장비 목록 일치화
- 서울 동부지원청 실제 점검으로 산출물 생성 검증 중
- 전북 661교 산출물 9종 정리 · 6개 시도 2,784교 사업
- 우정사업본부 391개 우체국 · 13,532대 진척 관리
서울특별시교육청
2026년 학교 디지털 인프라 통합관리(테크센터) 운영
서울 전체 초·중·고 통합관리 · FindNet L2 스위치 통합관리 시스템
2026.05 – 2026.12
진행중
우정사업본부
2025년 우편업무용 PDA·모바일프린터 도입 및 설치
전국 391개 우체국 · 13,532대 장비 · AI 자연어 쿼리 챗봇 진척관리
2025.09 – 2025.12
완료
한국지능정보사회진흥원
전북 학교 유·무선 네트워크 진단 및 개선
661개교 정밀 진단 · Multi-API 연동 리포트 자동 생성
2025.02 – 2026.02
완료
인천광역시교육청
학교 무선통신장비 도입 및 유·무선망 점검개선
697개교 · 6,632대 AP 재배치 · OCR 기반 AP배치도 자동 생성
2025.08 – 2025.12
완료
서울특별시교육청
학교정보화지원체계(테크센터) 운영지원
1,405개교 네트워크 장비 통합관리 · 집중진단 개선 수행
2025.09 – 2025.12
완료
서울특별시교육청
테크매니저 지원 용역사업
서울 전체 초·중·고 유지보수 · 통합 PMS 플랫폼 운영
2025.05 – 2025.12
완료
서울특별시교육청
학교정보화지원체계 운영지원사업
서울 초·고(강북권) 진단·개선 · PMS 개발 및 운영
2025.01 – 2025.09
완료
PHYSICAL AI
위험하거나 단조로워서 사람을 구하지 못하는 현장이 늘고 있습니다
다음 목표는 사람을 구하기 어려운 현장 작업을 피지컬 AI에 맡기는 일입니다
우리는 그 현장을 디지털트윈으로 먼저 모사한 뒤, 어느 지점에 어떤 피지컬 AI를 넣으면 되는지를 계산해 제안하려 합니다.
현장을 모사합니다
공정·동선·작업 시간을 측정해 디지털트윈으로 올립니다. 지금 네트워크 현장에서 하는 일과 같은 방식입니다.
대체 지점을 계산합니다
어느 공정이 위험한지, 어느 공정이 반복 작업인지 가려 로봇이 맡을 지점을 고릅니다.
이미 나온 하드웨어를 붙입니다
로봇을 만들지 않습니다. 상용 장비를 찾아 온디바이스 추론 모델과 데이터 파이프라인을 포팅합니다.
SIM2REAL
모사 → 현장
어려운 것은 시뮬레이션과 실제 현장의 차이를 줄이는 일입니다
시뮬레이션에서 만든 동작은 현장에서 그대로 되지 않습니다. 바닥 마찰이 다르고, 조도가 다르고, 사람이 매번 다른 자리에 서 있기 때문입니다.
이 계획의 핵심은 그 차이를 줄이는 일이고, 방법은 아래 셋입니다.
- 실측으로 트윈을 계속 고칩니다 현장에서 잰 값을 다시 모사에 반영합니다. 네트워크 현장에서 이미 하고 있는 방식입니다.
- 조건을 바꿔 가며 학습시킵니다 마찰·조도·배치를 무작위로 바꿔, 한 가지 조건에만 맞는 동작이 나오지 않게 합니다.
- 판단 확신도가 낮은 구간은 사람에게 넘깁니다 확신이 낮으면 멈추는 쪽을 기본값으로 둡니다. 틀린 채로 진행하는 것보다 낫습니다.
PROVING GROUND
비싼 장비 대신 공개된 오픈소스 스택으로 먼저 시험합니다
피지컬 AI는 이제 기성 키트로 시험할 수 있습니다. 우리는 허깅페이스가 공개한 로보틱스 스택 위에서 현장 공정을 재현해 보는 것을 첫 실증으로 잡고 있습니다.
스택
Hugging Face LeRobot
오픈소스 로보틱스 라이브러리. 시뮬레이션에서 학습한 정책을 실제 장비로 옮기는 Sim2Real 절차가 안에 들어 있습니다.
우리는 이 위에 공정 데이터를 얹습니다.
데이터 · 현장
학습 데이터는 실제 현장에서 수집합니다
촉각·비전 수집 장비를 가진 데이터 전문 기업과 협력해 작업자의 동작을 학습 데이터로 바꿉니다. 그 협력에서 하이브링크는 장비나 수집 인력을 맡지 않습니다.
어느 공정을 어떤 동작 단위로 기록해야 로봇이 배울 수 있는지를 정하는 일을 맡습니다. 현장을 아는 쪽이 해야 하는 판단입니다.
조작 · 모방학습
SO-101 로봇팔
리더암을 사람이 손으로 움직여 시범을 보이면 팔로워암이 그 동작을 배웁니다. 사람의 시범으로 작업을 가르친다는 것이 실제로는 이 방식입니다.
이 중 우리가 만든 것은 없습니다. 기성 제품을 사서 우리 공정 데이터로 학습시키고 현장에 맞게 포팅합니다.
위험 공정
사람이 다치는 자리부터
작업자의 시범 동작을 기록해 로봇에 학습시켜, 사람이 들어가지 않아도 되는 구간을 먼저 찾습니다.
단순 반복
같은 동작을 하루 종일
소규모 제조 공장이 사람을 못 구하는 공정입니다. 인건비보다 사람을 구하는 일이 먼저 막힙니다.
건물 관리
오피스 빌딩 청소
회사들이 입주한 건물의 공용부·복도·화장실은 복도·화장실 구조가 건물마다 비슷해 모사가 쉽고, 비용을 낼 건물 관리회사가 이미 있습니다. 가장 먼저 시험해 볼 곳으로 봅니다.
ABOUT HIVELINK
네트워크 구축·유지보수와 사업관리 소프트웨어를 함께 하는 회사
- 제안요청서 특화 통합 사업관리 플랫폼 자체 개발·운영
- RAG·LLM 기반 자연어 질의 시스템 자체 개발, 우정사업본부 PDA 진척관리와 학교 네트워크 진단 사업에서 운영
- 현장 실사 양식을 LLM이 그대로 읽을 수 있는 형식으로 설계하는 방법 연구
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