Our Services
드림바이브
DreamVibe
8살 어린이도 AI로 코딩하는 시대
소프트웨어 개발 패러다임의 변화
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150%
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250%
전통적 코딩
라이브러리
클라우드/프레임워크
MSA/API 중심
코드 생성 AI
생성형 AI
바이브 코딩(AI+인간)
코드 작성 중심의 소프트웨어 개발은 AI와의 협업 방식의 개발형태로 진화하고 있으며,
이는 AI가 더 이상 단순한 도구가 아닌 개발 패러다임의 전환을 의미합니다.
AI-네이티브 기업들의 생산성
AI활용을 중심에 둔 기업들은 상상 이상의 생산성으로 그 가능성을 증명하고 있습니다.
30명
텔레그램 직원 수
$33M+
직원당 연매출 (USD)
483억원
직원당 연매출 (KRW)
100×
일반 기업 대비 생산성
주요 AI 네이티브 기업 연매출
텔레그램
미드저니
레플리케이트
웜홀
스테빌리티 AI
일반 기업 vs AI-네이티브 기업 생산성 비교
인당 매출액 100배 차이
AI를 전면 활용한 네이티브 기업들은 직원 1인당 평균 483억원의 매출을 기록하며, 일반 기업 대비 최대 100배의 생산성 격차를 보여주고 있습니다. 30명 미만의 팀으로도 33조원 이상의 연매출을 달성하는 사례가 늘고 있습니다.
개발 속도의 혁신
텔레그램과 미드저니 같은 AI-네이티브 기업들은 직원당 연매출 $1,100만 이상을 달성하며, 전통적인 기업보다 제품 출시 속도가 5배 이상 빠릅니다. AI 기반 개발 환경이 개발 생산성과 비즈니스 성과에 직접적인 영향을 미치고 있습니다.
AI를 전면 도입한 기업들이 압도적인 성과를 거두고 있는 현재,
소프트웨어 개발에서 AI 활용은 선택이 아닌 필수입니다.
AI개발 도입의 어려움
AI 개발 환경 구축은 많은 기업들에게 여전히 큰 도전 과제입니다
고성능 장비 비용 부담
AI 개발에 필요한 고성능 GPU 서버와 개발 환경 구축에는 평균 2천만 원 이상의 초기 비용이 발생합니다. 중소기업과 스타트업에게는 큰 부담으로 작용합니다.
AI 인프라 부재로 인한 실패 사례
국내 스타트업의 43%가 적절한 AI 인프라 부재로 인해 AI 도입에 실패한 경험이 있습니다. 기술적 난이도와 전문 인력 부족이 주요 원인으로 지목됩니다.
전문 인력 확보의 어려움
AI 개발 환경을 구축하고 운영할 수 있는 전문 인력은 수요 대비 공급이 부족한 상황입니다. 이로 인해 인건비 상승과 함께 적절한 인재 확보가 기업의 큰 과제가 되고 있습니다.
지속적인 유지보수 비용
AI 개발 환경은 구축 이후에도 소프트웨어 업데이트, 하드웨어 유지보수, 보안 관리 등에 연간 초기 구축 비용의 약 30%가 지속적으로 발생합니다.
AI 도입에 있어 기업이 직면한 어려움들을 해결하기 위해 탄생한 것이 바로 드림바이브입니다.
초기 구축 비용, 전문 인력 부족, 복잡한 인프라 구축의 부담 없이 쉽게 AI 개발을 시작할 수 있는 완전한 솔루션을 제공합니다.
드림바이브란?
서비스 제공 사항
드림바이브는 AI 개발 환경 구축에 있어 다음의 서비스를 제공합니다.
① End-to-End AI 개발 환경
요구사항 분석부터 코드 생성까지, 이벤트스토밍 기반의 도메인 설계와 실시간 협업 개발 환경을 지원합니다.
② 전문 기술 지원
AI 환경 설정, LLM 튜닝, 프레임워크 구성까지 실무 경험이 풍부한 전문가들이 Zoom/Slack 원격 지원을 통해 문제를 신속하게 해결합니다.
③ AI 기반 요구공학 교육
AI 협업 전략, 탐색적 요구공학 실천법, SDLC 각 단계별 AI 도구 활용법 등 AI 시대에 필수적인 요구공학 역량을 체계적으로 교육합니다.
④ 맞춤형 환경 구성
프로젝트의 규모와 요건에 따라 하드웨어 및 프레임워크를 최적화해 제공합니다.
End-to-End AI 개발 환경
Biz-Dev-Ops Process를 기반으로 서비스의 분석, 설계, 개발, 배포/운영까지 전 과정을 AI로 지원합니다.
DDD & 이벤트스토밍에 기반한 비즈니스 분석, MDD 기반 개발, DevOps 기반 운영 지원을 통합적으로 제공합니다.
분석 단계
밸류 스트림 분석
바운디드 컨텍스트
분리 자동화
산출물 생성 자동화
설계 단계
도메인 모델 상세 설계
이벤트스토밍 설계 자동화
구현 단계
코드 생성 자동화
디버깅 자동화
배포/운영 단계
운영 자동화
AI 기반 요구공학 교육
AI 활용으로 인한 변화와 요구공학 기반 AI협업 전략을 다루며, 요구분석부터 운영/관리까지
전체 흐름 개관과 탐색적 요구공학 실천법을 목표로합니다.
Day 1-1
AI 시대의 요구 분석: 탐색적 요구공학 실천
교육 내용
- AI 코딩 도구의 현실과 한계 인식
- 탐색적 요구공학 프레임워크
- 맥락 중심 프롬프트 구성법
활용 도구
Deep Research, ChatGPT, Jira AI
Day 1-2
설계 (아키텍처 & 도메인 모델링)
교육 내용
- AI 협업 아키텍처 설계
- DDD 이벤트 스토밍 기법
- Clean Architecture 적용
활용 도구
MSAEZ, Cursor IDE, ChatGPT
Day 1-3
구현 (개발 및 코딩)
교육 내용
- 맥락 중심 AI 페어 프로그래밍
- Agentic 코딩 실습
- 클린 코드 & 리팩토링
활용 도구
GitHub Copilot, Cline, OpenAI Codex
Day 2-1
테스트 (테스트 및 QA)
교육 내용
- 요구사항 기반 자동 테스트 생성
- AI-TDD 실현
- AI QA 보조 시스템
활용 도구
QodoAI, Playwright, Diffblue Cover
Day 2-2
운영 (배포, 모니터링)
교육 내용
- 요구사항 기반 CI/CD 자동화
- AIOps 지능형 운영
- 요구사항 기반 지식 관리
활용 도구
MSAEZ, Harness.io, Datadog AI
Day 2-3
AI 시대 프로젝트 관리: 요구공학 중심 접근
교육 내용
- 목표 기반 점진적 구현
- 요구-테스트-코드 추적성 관리
- AI 협업 품질 관리
활용 도구
Jira AI, MS Copilot, Notion AI
맞춤형 환경 구성
맞춤형 환경 구성을 위한 상세한 사양 정보를 확인하세요
하드웨어 사양
| 항목 | 내용 | 선택 옵션 예시 |
|---|---|---|
| CPU 등급 | 하이엔드 워크스테이션용 멀티코어 프로세서 탑재 대규모 병렬처리 최적화 | Standard / Pro / Ultra |
| 메모리 구성 | 수백 GB까지 확장 가능한 고성능 ECC 메모리 지원 | 사용자 요구 맞춤 구성 |
| 그래픽 성능 | AI 연산 최적화 GPU 다중 탑재 가능 Stable Diffusion, GPT 계열 등 학습·추론 대응 | 최신 고성능 GPU 선택 가능 |
| 스토리지 | 초고속 NVMe SSD 기반, 대용량 AI 데이터셋 및 프로젝트 캐시용 설계 | 4TB 이상 구성 가능 |
| 냉각 시스템 | 기본 탑재형 수냉식 쿨링 솔루션 CPU/GPU 동시 수냉, 저소음·고효율 운용 | 고성능 산업용 워터펌프 |
| 섀시 구조 | 프리미엄 풀타워 섀시 확장성·공기흐름 최적화, 안정적인 장시간 작동 지원 | 고급 강화유리 디자인 |
| 전원 시스템 | 이중화 가능한 고출력 PSU 설계 수백 W급 GPU 다중 운용 안정성 확보 | 고효율 인증 적용 |
| 운영체제 | Ubuntu LTS 기반 Linux 모든 주요 AI 프레임워크와 호환 | CentOS, Debian 등 선택 가능 |
| AI 활용성 | 최신 AI 모델 학습/추론 최적화 환경 5명 이상 동시 사용자 운용 시에도 안정적 처리량 확보 | GPT, LLaMA, SD 등 호환 |
| 용도 사례 | 생성형 AI 개발, 대규모 코드 분석, 3D 시뮬레이션, 영상 렌더링, 연구개발 | 기업/기관용 R&D 포함 |
도입 효과
개발 시간 단축
코딩 작업 속도 55% 향상
개발-배포 리드타임 55% 단축
오류 감소
단위 테스트 통과율 53.2% 증가
버그 발생률 50% 감소
운영 효율성
AI 도입 기업의 운영 비용 최대 20% 절감
자원 최적화
AI 인프라 투자 비용 30% 절감
드림바이브 둘러보기
드림바이브에 대한 정보를 영상으로 확인하세요.
자연어 기반 분석부터 운영까지 드림바이브의 주요 기능과 드림바이브에 대한 다양한 정보를 영상으로 만나보실 수 있습니다.
<드림바이브 분석 과정>
<드림바이브 설계 과정>
<드림바이브 구현 과정>
<바이브 코딩 웨비나>
지금 바로 연락하세요!
지금 바로 연락하셔서 프로젝트 기간 동안 AI 개발 생산성을 높이고,
기한을 준수하여 품질을 향상시키는 최적의 환경을 경험해보세요!
전문적인 기술 지원과 맞춤형 구성을 통해 AI 개발 프로젝트를 성공적으로 수행하는 데 도움을 드립니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
- Q1. 이 서비스는 어떤 기업이나 팀에게 특히 적합한가요?
- AI 개발 인프라 구축이나 최신 도구 활용에 어려움을 겪는 모든 기업/팀에게 적합합니다. 예를 들어, 초기 스타트업이나 중소기업은 고가의 장비 투자 없이 AI 프로젝트를 시작할 수 있고, 대기업이나 공공기관의 경우 내부 보안망에서 안전하게 최신 AI 도구를 활용하고자 할 때 유용합니다. 또한 일시적으로 대규모 AI 인프라가 필요한 프로젝트성 업무(해커톤, PoC, 단기 연구개발 등)에도 부담 없이 활용할 수 있습니다.
- Q2. 제공되는 AI 개발 도구에는 어떤 것들이 있나요?
- 개발 생산성을 높이기 위해 다양한 최신 AI 개발 도구가 사전 설치되어 있습니다. 예를 들면, 코드 자동 완성과 자연어 프롬프트 기반 코드 생성을 지원하는 Cursor IDE를 비롯하여, 마이크로서비스 설계를 돕는 MSA Easy, 오픈소스 자율 코딩 에이전트 CLine 등 AI 코딩 지원 툴셋이 포함되어 있습니다. 이 외에도 필요에 따라 TensorFlow/PyTorch 등의 딥러닝 프레임워크나 Jupyter Notebook 같은 데이터 사이언스 도구도 구성해드릴 수 있습니다. 사용하고자 하는 특정 툴이나 라이브러리가 있다면 상담 시 알려주세요.
- Q3. 보안은 어떻게 보장되나요?
- 보안을 최우선으로 설계된 엔터프라이즈급 전용 환경을 제공합니다. 고객 별로 격리된 전용 서버/가상환경에서 작업하게 되며, 외부와의 연결은 엄격히 통제하거나 차단된 폐쇄망 옵션도 선택 가능합니다. 또한 서비스 제공사인 유엔진솔루션즈는 다년간 기업용 솔루션을 제공해온 경험으로 보안 규정 준수와 데이터 보호에 전문성을 갖추고 있습니다. 고객의 소스코드나 데이터는 허가 없이 외부로 유출되지 않고, 프로젝트 종료 시 모든 데이터를 즉시 폐기하거나 인도해 드립니다.
- Q4. 서비스 이용 비용은 어떻게 책정되나요?
- 비용은 임대하는 기간과 환경 스펙(자원 규모)에 따라 합리적으로 책정됩니다. 월 단위 구독 또는 프로젝트 기간에 맞춘 정액 과금 방식 등이 있으며, 사용한 만큼만 비용을 지불하는 유연한 요금제를 제공합니다. 상담 후에 정확한 견적을 안내해 드리며, 숨겨진 추가 비용 없이 투명하게 과금됩니다. 초기 세팅 비용이나 보증금 등은 없으며, 필요 시 기간 연장이나 축소도 가능합니다.
- Q5. 개발자가 추가로 학습해야 할 부분이 있나요?
- 새로운 환경과 도구에 익숙하지 않을까 걱정하실 수 있지만 전담 교육과 가이드를 제공하므로 안심하셔도 됩니다. 서비스 시작 시 AI 코딩 도구 활용법, 효율적인 프롬프트 작성 방법, 자동화 파이프라인 활용 등에 대한 교육 세션을 진행해 드립니다. 또한 사용 중에도 모르는 부분은 문의하시면 실시간 도움을 받을 수 있습니다. 대부분의 도구는 개발자 친화적으로 만들어져 있어 기본 프로그래밍 경험이 있다면 단기간 내에 활용 가능하며, 오히려 AI가 개발자의 업무를 도와주기 때문에 빠르게 익숙해질 것입니다.