Patent Pending · Digital Twin Experiment특허 출원 제10-2026-0207242호

AI 가상 소비자 설문,
응답 일관성·검증 기술 특허 출원

LLM으로 만든 가상 소비자(합성 페르소나)가 정답이나 목표 점수 없이 같은 기준으로 답하게 하고, 그 결과를 실제 사람 조사로 검증·보정합니다. 실제 조사 전에 무엇을, 누구에게 물을지 먼저 정하세요.

  • 10개국 · 1,000만 건가상 인물 응답자 표본
  • A/B · 구매의향 · PSM · 컨조인트실무 설문 실험 그대로
  • 사람 조사로 검증·보정AI 조사 결과의 신뢰도 판정
디지털 트윈 실험 보기 →도입 문의 →

미세 시그널을 선제 파악해 터지기 전에 대응하는 솔루션

Weak-Signal Sensing · Private LLM · Decision Integration

The Business Reality

늦게 아는 기업은 대응하고,
먼저 아는 기업은 시장을 설계합니다

시장을 바꾸는 변화는 KPI 표가 아니라, 아직 작아 보이는 신호(Weak Signal)에서 시작됩니다.
사후 리포트와 정형 모니터링만으로는, 이미 터진 뒤의 결과만 보게 됩니다.

PAIN 01

최종 소비자 시장과의 단절

B2B 기업은 자신들의 부품·SaaS가 최종 소비자(End-user)에게 쓰이는 순간의 실시간 반응과 결핍을 추적할 실마리가 없습니다.

PAIN 02

부정 여론의 위기 전이 지연

이물질 혼입, ESG 규제 악화 같은 중대 위기 징후를 조기에 탐지하지 못하면, 고객사가 수주를 취소한 뒤에야 타격을 감수하게 됩니다.

PAIN 03

선제적 정량 제안 수단의 부재

고객사에 “새로운 상품 기획·혁신 제안”을 먼저 하고 싶어도, 이를 뒷받침할 실시간 데이터와 정량 예측 수단이 없습니다.

Core Service · 4-Stage Pipeline

단순 모니터링이 아닌,
실행까지 연결되는 파이프라인

수집부터 실행까지 한 흐름으로 연결합니다.
추이만 보는 대시보드와는 다릅니다.

STAGE 01Input & Storage

Data Hub

사내 프라이빗 내부망부터 뉴스·SNS·공공 데이터까지, 이종 데이터를 실시간으로 파싱하고 동기화합니다.

  • 실시간 뉴스 / 미디어
  • 소셜 미디어 피드
  • 사내 VOC 및 CS
  • 공공·기상 API / 사내 KB
STEP 1다중 비정형 소스 실시간 적재
STAGE 02Sensing Engine

Signal Engine

단순 카운팅이 아니라, 파급도 높은 미세 전조 ‘약한 신호’의 발생 가속도를 도출합니다.

  • 가속도 모델 기반 수명 예측
  • 비이상 리스크 변동 자동 알람
  • 수만 개 노이즈 정밀 제거
STEP 2가속도 예측 알고리즘 분석
STAGE 03Cognitive Layer

LLM Adapter

외부 API 유출 위험 없이 사내 기밀을 엄격히 통제하는, 교체 가능한 멀티 LLM 브릿지.

  • 완전 폐쇄망 On-Premise LLM
  • 다중 LLM 오케스트레이션
  • 하이브리드 RAG 패키지
STEP 3로컬 / 클라우드 LLM 최적화
STAGE 04Insight & Action

AI Intelligence

의사결정권자가 보고 즉시 리스크 대응이나 상품 제안에 투입하는 실행 중심 기능셋.

  • Discovery / EFA 위험 요인 파싱
  • Insights & Deep Research 보고서
  • Alert Rules 의사결정 연동
STEP 4실행 의사결정 계통 제어
Technical Architecture · 4 Layers

전사 도입과 보안을 수용하는
실시간 의사결정 인프라

단순 AI 애플리케이션이 아닌 도입용 인프라입니다.
클라우드와 온프레미스 하이브리드를 동시에 가동하며 대기업 통합 인증체계를 기본 탑재합니다.

LAYER 4Integration
실행 통합 계층
gRPC / REST 분산 연동. Salesforce CRM 수주 제안, Teams·Slack 위기 자동 알람, Tableau·BI 대시보드 보안 브릿지.
LAYER 3Logic
지능 해석 계층
On-Premise / Private LLM 오케스트레이션과 RAG. 인-메모리 벡터 연산 지식베이스 최적 탐색으로 기밀 유출 우려를 줄입니다.
LAYER 2Analytics
예측 연산 계층
Signal Engine & 가속도 알고리즘. 트렌드 속도와 변화 가속도를 산출해 잠재 위기와 기회를 실시간으로 수치화합니다.
LAYER 1Data
수집 계층
Data Hub & 멀티소스 수집. 공공 API·기상·산업 정보망·뉴스·SNS·내부 파일까지 파싱해 적재합니다.
Data Pipeline SLA
~5분
평균 수집 처리 지연
1M+
일일 데이터 수집량
99.5%
가용성 연동 보장
13개월
데이터 백업 보관
Brand Metaphor

이름에 담긴 의미RAVEN'S NEST — 까마귀 둥지

까마귀(Raven)는 동물계에서 비범한 지능과 높은 사회적 인지를 지닙니다. 넓은 들판과 시장 곳곳에 숨겨진 비정형 단서들(Weak Signals)을 유기적으로 발견하고, 둥지(Nest)에 질서 있게 배치·통합하는 영리한 습성을 가집니다.

Raven까마귀
시장 데이터 속 미세 변동 징후를 예리하게 잡아내는 조기 감지 본능
Nest둥지
흩어진 이종 데이터를 RAG와 프라이빗 LLM으로 정교하게 정제·적재하는 집약소
Raven’s Eye시선
리스크가 터지기 전 징후를 포착해 위기에 대비하는 시선
Get Started

단순한 데이터 조회를 멈추세요

RAVEN'S NEST로 대기업 바이어와 최종 소비자를 직접 리드할
고성능 인텔리전스를 선점할 때입니다.

도입 문의 →카탈로그 다운로드 ↓

Business

Raven's Nest로 푸는 문제

디지엠유닛원 주식회사는 AI 마켓 인텔리전스 솔루션 Raven's Nest를 개발·공급합니다. Raven's Nest를 바탕으로 온톨로지 지식베이스, 데이터 수집·분석 자동화, 의사결정 지원, 가상 소비자 조사 등 기업의 문제 해결을 돕고, 자체 솔루션·화이트 라벨·솔루션 라이선스 형태로 공급합니다.

Ontology

온톨로지 지식베이스 구축

뉴스·특허·사내 문서처럼 흩어진 자료를 개념과 관계로 연결해, 검색과 AI 질의에 쓰는 지식 체계로 만듭니다.

활용 예시 제조·소재 기업 — 기술 문서와 시장 자료를 하나의 지식 체계로 연결해 담당자 질의에 활용

Automation

데이터 수집·분석 자동화

뉴스·SNS·리뷰·공공 데이터를 자동으로 모으고 분류·요약해, 매일 확인할 신호만 남깁니다.

활용 예시 식품·소비재 기업 — 원료·위생 관련 이슈를 매일 자동으로 모아 위기 징후 확인

Decision Support

의사결정 지원

시장 변화의 신호와 근거를 리포트와 알림으로 정리해, 판단과 실행 계획 수립을 돕습니다.

활용 예시 B2B 부품·소재 기업 — 최종 소비자 반응을 근거로 고객사에 낼 신제품 제안 자료 준비

Digital Twin Experiment

가상 소비자 조사

LLM 가상 소비자로 콘셉트·가격·구매의향 설문 실험을 실제 조사 전에 진행합니다.

활용 예시 소비재 기업 — 신제품 콘셉트 여러 안을 국가별 가상 소비자에게 먼저 비교

디지털 트윈 실험 자세히 보기 →
우리 문제에 맞는 구성 문의하기 →