AEGIS Platform Introduction
Aegis

AEGIS

AI 도입이 아닌,
자동차 소프트웨어 품질을
지켜내는 엔지니어링입니다.

What is AEGIS?
자동차 소프트웨어 개발의 요구사항 작성 → 설계 → 구현 → 검증 → 릴리스 전 과정에서,
ASPICE · ISO 26262 · ISO/SAE 21434 컴플라이언스를 AI로 자동화하는 엔지니어링 플랫폼.
8개 전문 엔진이 품질 검증 · 산출물 자동 생성 · 감사 증빙까지 수행합니다.
AAI-powered EEngineering GGovernance & IIntelligence SSystem

AI Engineering Platform for SDV with Built-in Automotive Safety

Local Web Execution · 설치 불필요 데이터 외부 전송 없음 · On-premise v1.0 · 8 Engines · Custom 16주 도입
© 2026 Mutuus Lab. All rights reserved. Confidential · OEM / Tier-1
§01 Why Now

모든 OEM이 AI를 외치지만,
자동차 SW 품질은 여전히 병목입니다.

SDV 전환은 거스를 수 없는 흐름입니다. OEM과 Tier-1은 개발 속도를 높이기 위해 앞다투어 LLM을 도입하고 있지만, 자동차 소프트웨어에는 범용 AI가 넘지 못하는 벽이 있습니다 — ASPICE, ISO 26262, ISO/SAE 21434. 코드를 빠르게 생성해도, 그 산출물이 감사를 통과하지 못하면 프로젝트는 출발선으로 되돌아갑니다.

100×
후반부 결함 수정 비용 증가 — 초기 요구사항 오류가 양산까지 전파될 때
Boehm · Software Economics
45%+
프로젝트 결함의 요구사항 기인율 — AI가 빠르게 생성한 산출물도 예외 아님
IEEE · INCOSE Studies
70%
요구사항 문제에서 비롯된 프로젝트 실패 — 속도보다 정확성이 관건
IAG / Standish Group
§02 The AI Gap

ChatGPT로 요구사항을 쓰면
ASPICE 심사에서 통과할까요?

글로벌 OEM들은 이미 LLM을 시험하고 있습니다. 그러나 대부분의 시도는 범용 AI 위에 프롬프트를 얹은 래퍼(wrapper) 수준에 머뭅니다. 자동차 소프트웨어 엔지니어링에서 이 접근법이 실패하는 이유는 명확합니다.

GAP 01
표준을 모르는 AI
범용 LLM은 INCOSE 문법 규칙, ASPICE base practice, ISO 26262 work product 요구사항을 구조적으로 이해하지 못합니다. "그럴듯한" 산출물을 생성하지만, 심사관이 보면 즉시 부적합 판정을 받습니다.
GAP 02
감사 추적이 없는 AI
AI가 내린 판단의 근거, 참조 표준 조항, 신뢰도 점수가 기록되지 않습니다. ASPICE 심사에서 "AI가 추천했습니다"는 증빙이 될 수 없습니다.
GAP 03
단일 단계에 그치는 AI
대부분의 AI 도구는 코드 생성 또는 테스트 하나에 집중합니다. 요구사항 → 설계 → 구현 → 검증 → 릴리스 전체 CI/CD 라이프사이클을 관통하는 AI는 존재하지 않았습니다.
GAP 04
기존 ALM과 단절된 AI
기존 ALM · 이슈관리 도구의 워크플로우를 무시하고 별도의 환경을 요구합니다. 엔지니어가 도구를 바꿔야 하면, 도입은 실패합니다.
GAP 05
데이터가 외부로 나가는 AI
클라우드 기반 LLM은 요구사항 · 설계 문서 · 소스코드를 외부 서버로 전송합니다. OEM의 기밀 IP와 안전 관련 데이터가 통제 밖으로 유출될 리스크가 있습니다.

Aegis는 이 다섯 가지 갭을 메우기 위해 설계되었습니다.
범용 AI가 아닌, 자동차 엔지니어링을 위한 AI.

§03 Our Answer · CI/CD Flow

전체 CI/CD 라이프사이클을
하나의 AI 파이프라인으로.

Aegis는 단일 포인트 도구가 아닙니다. ASPICE SWE 프로세스 그룹(Dev 루프)과 SUP/MAN 프로세스 그룹(Ops 루프)을 하나의 연속 파이프라인으로 통합하고, M-Engine AI 코어가 전 단계를 관통하며, 모든 판단에 감사 추적을 남깁니다.

AI-Driven SWE & Ops CI/CD Lifecycle — Infinity Loop Diagram
Dev Loop — SWE Group
AI-Driven Software Engineering Life Cycle
Spec · SWE.1/2
Arch · SWE.2/3
Code · SWE.3
Test · SWE.4–6
Ops Loop — SUP & MAN Group
AI-Enhanced Support & Management
Release · SUP.8
Deploy · SUP.8
Monitor · SUP/MAN
Plan · MAN.3
CROSS-CUTTING
AI-Assisted Security & Safety
ISO 26262 기능안전 · ISO/SAE 21434 사이버보안 · SOTIF를 전 프로세스에 통합. AI 기반 위협 분석 및 보안 정책 생성.
CROSS-CUTTING
AI-Augmented ASPICE Maturity
L0–L5 프로세스 성숙도를 Predictive AI와 프로세스 성능 모델링으로 자동 평가. 감사 증빙 자동 생성.
§04 Platform

One platform.
Eight engines.

Dev 루프 4개 엔진 + Ops 루프 2개 엔진 + 크로스커팅 QualityEngine · DocumentEngine이 CI/CD 플로우의 모든 단계를 커버합니다. M-Engine AI 코어가 전 엔진에 걸쳐 동작합니다.

▎ Dev Loop — SWE Group
01
SpecEngine
요구사항 품질 자동화 — INCOSE · eARS 문법 검증, ISO 26262 체크리스트 자동 점검, 모호한 요구사항을 명세 가능한 형태로 AI 재작성
DEV LOOP → SWE.1/2 · REQUIREMENTS & DESIGN
INCOSE · eARS ISO 26262 AI Rewrite Traceability
Custom · 16주
02
ArchEngine
아키텍처 설계 검증 — Knowledge-Driven 멀티 에이전트가 SysML/UML 모델을 자동 분석하고, 인터페이스 정합성 · HARA/TARA 연계를 검증
DEV LOOP → SWE.2/3 · ARCHITECTURE DESIGN
SysML/UML Interface Matrix HARA TARA
Custom · 16주
03
CodeEngine
구현 & 코드-요구사항 추적성 — 코드 변경 시 영향 받는 요구사항을 자동 탐지하고, 보안 취약점 탐지 · AI 코드 리뷰를 수행
DEV LOOP → SWE.3 · IMPLEMENTATION & UNIT TEST
Code ↔ Req Impact Analysis Vulnerability Detection AI Code Review
Custom · 16주
04
TestEngine
검증 & 확인 지능화 — 요구사항에서 테스트 케이스를 자동 생성하고, V-Model 커버리지 갭을 실시간 탐지 · 자가치유 테스트 실행
DEV LOOP → SWE.4–6 · TEST & VERIFICATION
Test Case Gen Coverage V-Model Self-Healing
Custom · 16주
▎ Ops Loop — SUP & MAN Group
05
ReleaseEngine
릴리스 & 배포 거버넌스 — 릴리스 리스크를 AI로 사전 예측하고, 릴리스 노트 자동 생성 · CI/CD 파이프라인 자동화 · 롤백 의사결정 지원
OPS LOOP → SUP.8/SWE.6 · RELEASE & DEPLOY
Risk Prediction Release Notes Gen CI/CD Automation Rollback AI
Custom · 16주
06
OpsEngine
운영 모니터링 & 계획 — AIOps 기반 이벤트 상관 분석, 필드 데이터 ML 처리, 프로젝트 진행 예측 · 근본 원인 분석
OPS LOOP → SUP/MAN.3 · MONITOR & PLAN
AIOps Predictive Analytics Root Cause Field Data ML
Custom · 16주
▎ Cross-Cutting — Governance
07
QualityEngine
국제표준 준수 개발방법론 내재화 — ASPICE · ISO 26262 · ISO/SAE 21434 · SW 품질 대응(CAPA)을 방법론 차원에서 자동화. 공식 심사 등급 판정에 바로 제출 가능한 산출물 생성
CROSS-CUTTING → ASPICE L0–L5 · ISO 26262 · ISO/SAE 21434
ASPICE Evidence Gen Maturity Assessment Audit Readiness Process Performance KPI Dashboard
Custom · 16주
08
DocumentEngine
템플릿 기반 산출물 자동 생성 — ASPICE · ISO 26262 산출물 Template에 맞춰 Work Product를 자동 작성하고, 다중 포맷(DOCX/PDF/HTML)으로 내보내기
CROSS-CUTTING → ASPICE WORK PRODUCTS · ISO 26262 EVIDENCE
Template Mapping Auto-Fill Multi-Format Export Version Control Audit Package
Custom · 16주
§05 AI Core · M-Engine

프롬프트 래퍼가 아닌,
도메인을 이해하는 AI.

§02에서 제시한 다섯 가지 AI Gap — M-Engine은 이에 대한 멀티 에이전트 × Knowledge Base 기반 엔지니어링 해답입니다. 자동차 표준 코퍼스(ASPICE v4.0 · ISO 26262 · ISO/SAE 21434 · ISO 21448 · AUTOSAR)로 구축된 도메인 KB 위에서, 역할별 전문 에이전트가 상호 협업하며 CI/CD 전 단계에 걸쳐 6가지 핵심 역량을 수행합니다. 다섯 Gap을 해결하면서도, Generate · Trace 같은 엔지니어링 부가가치를 함께 제공하기 때문에 역량은 여섯 개입니다. 모든 판단은 supervised loop — 인간 승인을 거치며, 근거 · 표준 조항 · 신뢰도가 로그됩니다.

Platform Architecture

Multi-Agent × Knowledge Base — 자동차 SW에 특화된 설계

범용 LLM을 래핑한 것이 아닙니다. AEGIS는 자동차 SW 개발 라이프사이클 각 단계에 특화된 전문 에이전트와, 실제 OEM 프로세스 자산 · 표준 조항 · 심사 산출물로 구축된 공용 Knowledge Base를 계층적으로 결합한 플랫폼입니다. 에이전트 간 협업과 KB 근거 인용을 통해 판단의 추적성 · 설명 가능성 · 재현 가능성을 확보합니다.

Layer 1 Specialized Multi-Agent ASPICE / ISO 26262 / ISO/SAE 21434 역할 기반 에이전트
Requirements Agent
SYS.1 · SWE.1
Architecture Agent
SWE.2 · SWE.3
Code Agent
SWE.3 · SWE.4
Test Agent
SWE.4 · SWE.5 · SWE.6
Safety Agent
ISO 26262 · HARA · ASIL
Security Agent
ISO/SAE 21434 · TARA
Compliance Agent
ASPICE Assessor Logic
Orchestrator
Supervised Loop · Human-in-Loop
Layer 2 Automotive Knowledge Base 표준 · 프로세스 자산 · 심사 경험 · 결함 히스토리
표준 코퍼스 (Standards)
ASPICE v4.0 BP / GP · ISO 26262 Part 3–9 · ISO/SAE 21434 · ISO 21448 SOTIF · AUTOSAR Classic/Adaptive · INCOSE R1–R40
OEM 프로세스 자산
고객사 개발 프로세스 · 품질 매뉴얼 · 템플릿 · 조직 용어사전 — 고객 환경에 맞춰 온프레미스로 내재화
심사 산출물 코퍼스
공인 수석심사원 기반의 실제 ASPICE / FuSa / CSMS 심사 증빙 · 갭 리포트 · 시정조치 이력
결함 패턴 DB
필드 결함 · 리콜 사례 · CAPA 히스토리를 학습하여 초기 단계 리스크 예측 근거로 활용
도메인 온톨로지
요구사항 ↔ 아키텍처 ↔ 코드 ↔ 테스트 관계 모델 — 양방향 추적성과 영향 분석의 기반
근거 인용 엔진
모든 판단에 표준 조항 · 사내 규정 · 유사 사례를 인용하여 심사 가능한 증빙으로 제공
Multi-Agent ⇄ Knowledge Base → 6 Capabilities → Human Approval
Validate
컴플라이언스 · 일관성 자동 검증
SPEC · ARCH · CODE · TEST
INCOSE 문법, ISO 26262 체크리스트, ASPICE base practice를 룰셋으로 내재화. 사람이 놓친 항목을 판정·증거와 함께 제시합니다.
Recommend
의사결정 가이드 · 재작성 제안
SPEC · ARCH
모호한 요구사항을 명세 가능한 형태로 재작성. 여러 대안과 각 대안의 표준 준수 근거를 동시에 제시합니다.
Predict
리스크 · 결함 선제 예측
TEST · RELEASE · OPS
히스토리컬 결함 패턴을 학습해, 초안 단계의 요구사항에서 후반 결함 가능성을 플래그합니다. 릴리스 리스크와 운영 이상 징후를 사전 감지합니다.
Generate
고품질 엔지니어링 산출물 생성
SPEC · CODE · TEST · RELEASE
요구사항 초안, 테스트 케이스, 릴리스 노트, ASPICE 증빙 패키지를 컨텍스트 기반으로 생성합니다.
Trace
전 단계 양방향 추적성 관리
SPEC ↔ ARCH ↔ CODE ↔ TEST
요구사항에서 코드, 테스트 케이스까지 양방향 추적성을 자동 구축. 변경 영향 분석과 커버리지 갭을 실시간 탐지합니다.
Monitor
프로세스 성능 지속 관측
OPS · RELEASE · PLAN
AIOps 기반 이벤트 상관 분석, 필드 데이터 ML 처리, ASPICE 성숙도 지표 추적 및 프로세스 개선 리포트 자동 생성.
Agentic Engineering Intelligence

5 Pillars of Agentic AI in M-Engine

Multi-Agent × KB 아키텍처 위에서 M-Engine은 다섯 가지 Agentic 원리로 작동합니다. 규칙 기반 자동화가 아닌, 상황을 이해하고 판단하며 학습하는 — 그러나 safety-critical 맥락에서는 언제나 인간의 승인을 거치는 — 지능형 실행 주체입니다.

Pillar 01

From Automation to True Agentic AI

→ 단순 자동화가 아닌, 표준 맥락을 이해하는 지능형 실행 주체

  • 자동차 SW 개발 맥락(Context) · 표준 조항 · 프로젝트 이력 이해
  • Human-in-Loop 승인 기반 의사결정 (safety-critical loop)
  • 심사 결과 · 결함 히스토리 · 시정조치를 피드백 루프로 학습
Pillar 02

Agent-Aware CI/CD Orchestration

→ 정적 파이프라인 → 상황 인지형 자동차 CI/CD

  • 이벤트 기반 동적 실행 — 요구사항 변경 · 코드 커밋 · 테스트 실패 트리거
  • 로그 · 품질 메트릭 · 정적 분석 결과 실시간 해석
  • Codebeamer · Jenkins · ALM · Static Analyzer API 컨텍스트 통합
  • ASPICE Quality Gate 기반 조건부 자동 의사결정
Pillar 03

AI-Driven Diagnostic & Supervised Remediation

→ 탐지 → 분석 → 해결 제안 → 인간 승인 → 적용까지 End-to-End

  • Failure Context 자동 수집 · 구조화
  • Root Cause Reasoning — KB 근거 · 표준 조항 인용 기반 추론
  • Remediation Proposal 생성 — 여러 대안과 영향도 분석 동시 제시
  • 인간 승인 후 Patch 적용 · Self-healing loop 완성 (ASPICE 준수)
Pillar 04

Multi-Signal Release Governance

→ 데이터 기반 Release Decision + ASPICE 감사 가능성 확보

  • Test Coverage & Quality Metrics — 유닛 · 통합 · 시스템 테스트 커버리지
  • Performance & Latency — 실시간 제어 응답 특성 · WCET
  • Security & Compliance — ISO/SAE 21434 · ASPICE · SOTIF 준수
  • Cost & Resource — ECU 리소스 사용량 · 빌드 효율
Pillar 05

End-to-End Automotive SW Engineering Agent

→ 수동 DevOps → Supervised Autonomous SW Engineering

  • 파이프라인 장애 자동 진단 · 원인 리포트 생성
  • 릴리스 준비 상태 평가 · ASPICE Gate 사전 점검
  • PR · 변경 제안 자동 생성 (인간 승인 필수)
  • 구조화된 에스컬레이션 — Severity · Owner · SLA 자동 지정
The Agentic Shift

AEGIS transforms automotive CI/CD — from reactive automation to supervised agentic engineering.

From pipelines to intelligent systems that think, decide, and act.

§06 Standards · Native

Built for audit.
Engineered for compliance.

01ISO 26262Functional Safety · ASIL A–DNATIVE
02ASPICE v4.0Automotive SPICE · SYS.1–SWE.6NATIVE
03ISO/SAE 21434Cybersecurity · TARANATIVE
04ISO 21448SOTIFNATIVE
05AUTOSARClassic · AdaptiveNATIVE
06INCOSE GuideReq writing R1–R40NATIVE
07ISO 9001Quality ManagementALIGNED
METHODOLOGY-FIRST PLATFORM

컨설팅으로 표준을 맞추지 마세요.
표준 위에서 개발하세요.

AEGIS는 ASPICE · ISO 26262 · ISO/SAE 21434를 방법론 차원에서 구현한 SW 개발 플랫폼입니다. 요구사항 작성부터 릴리스까지, 모든 산출물이 표준 준수 상태로 자동 생성되고, 추적성과 증빙이 실시간 유지됩니다. 별도의 사전 컨설팅 단계 없이, 개발 완료 = 심사 준비 완료. 이것이 AEGIS의 핵심 가치입니다.

80%+
컨설턴트 비용 절감
사전 심사 · 갭 분석 · 증빙 · 지속 모니터링을 AI/LLM이 자동 수행
ASPICE v4.0
SYS.1 – SWE.6 전 범위
방법론 내재화 · L2/L3 준수
ISO 26262
ASIL A–D · Part 3–9
Safety by Design
ISO/SAE 21434
TARA · Cybersecurity
보안 증빙 자동 생성
SW 품질 대응
Field Data · CAPA
OpsEngine 연계
INTEGRATED CAPABILITY

AEGIS Platform + 공인 수석심사원 보유 — End-to-End Closed Loop

Mutuus Lab은 intacs 공인 수석심사원(Certified Lead Assessor)을 직접 보유한 SDV 거버넌스 엔지니어링 회사입니다. AEGIS 플랫폼은 공인 심사원의 실제 심사 기준과 경험을 방법론에 직접 반영하여 설계되었고, AEGIS가 생성한 데이터를 기반으로 Mutuus Lab 소속 수석심사원이 심사를 직접 수행할 수 있습니다.

01
AEGIS Platform
표준 준수 산출물 자동 생성
→
02
AI 자동 사전검증
준비상태 점검 · 갭 분석 · 증빙 생성 · 지속 모니터링
→
03
공인 Lead Assessor
Mutuus Lab 소속 수석심사원 공식 심사 수행

플랫폼 · AI 자동화 · 공인 심사까지 하나의 파트너로. 별도 심사 기관 섭외 · 자료 번역 · 커뮤니케이션 비용이 모두 사라집니다.

공식 심사의 역할은 "준비 상태 점검"에서 "결과 검증"으로 바뀝니다. AEGIS가 생성한 산출물은 이미 표준 요구사항을 충족한 상태이므로, 공인 Assessor의 작업은 검증과 등급 부여에 집중됩니다. 고비용의 사전 컨설팅 · 갭 보완 · 문서 정리 작업이 근본적으로 사라집니다.

§07 Why Aegis

범용 LLM vs. Aegis —
무엇이 다른가.

범용 LLM은 단일 모델이 프롬프트에 따라 확률적으로 추론합니다. AEGIS는 멀티 에이전트 × Knowledge Base × Ontology로 설계된 자동차 SW 전용 엔지니어링 플랫폼이며, Mutuus Lab 특허 기반의 할루시네이션 제거 기술이 아키텍처에 내재되어 있습니다.

The Fundamental Difference

Single LLM Call vs. Multi-Agent × Knowledge Base

가장 근본적인 차이는 아키텍처입니다. 단일 모델에 모든 판단을 맡기는 구조와, 역할별 전문 에이전트가 공용 Knowledge Base를 참조하며 협업하는 구조는 판단 품질 · 설명 가능성 · 감사 추적성 측면에서 질적으로 다릅니다.

Generic LLM
  • 단일 모델 · 단일 호출 · 단일 역할
  • 프롬프트 엔지니어링 의존 · 확률적 추론
  • 판단 근거 불투명 · 재현 어려움
  • 할루시네이션 완화만 가능
  • 자연어 체크리스트 기반 룰 판정
AEGIS · Multi-Agent × KB
  • 역할별 전문 에이전트 협업 · Orchestrator 조율
  • 공용 Knowledge Base 참조 · 표준 조항 근거 인용
  • 에이전트 간 교차 검증 · Human-in-Loop 승인
  • Mutuus Lab 특허 기술로 할루시네이션 제거
  • Ontology 기반 Deterministic Design Rule Check

→ 에이전트 구성 · KB 구조 상세는 §05 M-Engine 참조

Generic LLM WrapperAegis + M-Engine
Architecture
멀티 에이전트 아키텍처단일 모델 · 단일 호출 · 단일 역할역할별 8 Agent 협업 · Orchestrator 조율 · Knowledge Base 공유
할루시네이션 대응프롬프트 엔지니어링으로 완화만 가능 · 근본적 허구 생성 리스크Mutuus Lab 특허 기술 · Ontology × Multi-Agent 교차 검증으로 제거
Design Rule Check자연어 체크리스트 · 확률적 판단Ontology 기반 Deterministic DRC · 표준 조항 룰셋 기계 검증
모델링 자동화코드 스니펫 단편 생성 위주Modeling Agent · 아키텍처 · SysML/UML 모델 자동 생성 · 일관성 검증
Engineering
표준 이해프롬프트에 의존 · 구조적 무지ASPICE · ISO 26262 · INCOSE 룰셋 내재화
감사 추적없음 · "AI가 추천" 수준근거 · 표준 조항 · 신뢰도 자동 로그
커버리지코드 생성 or 테스트 단일 단계요구사항 → 릴리스 전체 CI/CD 8 Engine
Integration & Deployment
ALM 통합독립 환경 · 마이그레이션 필요기존 ALM · 이슈관리 도구 위에 AI 레이어로 동작
증빙 패키지수작업 · 별도 정리ASPICE 증빙 자동 생성 · 심사 즉시 제출 가능
Safety 통합별도 도구 필요ISO 26262 · 21434 · SOTIF 크로스커팅 내장
배포 방식클라우드 전송 필수 · 데이터 유출 우려로컬 웹 실행 · 설치 불필요 · 데이터 외부 전송 없음
01

Automotive-first,
not prompt-first.

M-Engine은 자동차 표준 코퍼스(ASPICE v4.0 · ISO 26262 · ISO/SAE 21434 · ISO 21448 · AUTOSAR · INCOSE)와 실제 OEM 프로세스 자산으로 구축된 도메인 KB 위에서 동작합니다. 범용 LLM 위의 프롬프트 래퍼와 근본적으로 다른 설계입니다.

DOMAIN CORPUSASPICE-AWARESAFETY-NATIVE
02

Hallucination.
Not mitigated — removed.

범용 LLM의 허구 생성은 프롬프트 엔지니어링으로 '완화'할 수 있을 뿐입니다. AEGIS는 Mutuus Lab 특허 기술을 기반으로 Ontology 검증 · Multi-Agent 교차 확인 · 근거 인용을 결합하여, 할루시네이션을 아키텍처 수준에서 제거하는 것을 목표로 설계되었습니다.

MUTUUS LAB PATENTONTOLOGY-VERIFIEDAGENT CROSS-CHECK
03

Design Rule Check
by ontology, not prompt.

자연어 체크리스트와 확률적 판단으로는 표준 준수를 보장할 수 없습니다. AEGIS는 도메인 온톨로지 기반 Deterministic Design Rule Check를 수행합니다. ASPICE Base Practice · ISO 26262 work product 요구사항을 룰셋으로 변환하여 기계적으로 검증합니다.

ONTOLOGY-DRIVENDETERMINISTICRULE ENGINE
04

Modeling, automated —
not just code.

대부분의 AI 코딩 도구는 코드 스니펫 생성에 머무릅니다. AEGIS Modeling Agent는 요구사항으로부터 아키텍처 · SysML / UML 모델 · 컴포넌트 인터페이스를 자동 생성하고, 모델 간 일관성 · 양방향 추적성을 지속 검증합니다.

MODELING AGENTSYSML / UMLTRACEABILITY
05

We extend your ALM,
we don't replace it.

모든 ALM · 이슈관리 도구 위에 AI 레이어로 동작합니다. 기존 프로세스 · 승인 워크플로우는 그대로 유지됩니다.

ALL ALM SUPPORTEDZERO MIGRATION
06

Every AI decision
is auditable.

모든 AI 판단은 근거 · 표준 조항 · 신뢰도와 함께 로그됩니다. 감사 추적이 기본값이고, ASPICE 증빙 패키지가 심사 제출 수준으로 자동 생성됩니다.

AUDIT TRAILHUMAN-IN-LOOPEVIDENCE PACKAGE
§08 Business Case

Measurable impact.
Preserved process.

−60%
요구사항 리뷰 소요 시간
PoC Target
3×
결함 조기 발견률
vs. Manual Review
L2/L3
ASPICE 준수 자동 커버리지
Full Checklist
DimensionManual BaselineWith AegisDelta
요구사항 리뷰 소요 시간Baseline단축−58%
설계 단계 결함 유출률Baseline감소−68%
ASPICE 증빙 준비 공수Baseline단축−66%
Traceability 커버리지Baseline향상+35pp
릴리스 리스크 인시던트Baseline감소−72%
표준 대응 컨설팅 비용 (통합)Baseline플랫폼 라이선스 내−80%+

* 업계 연구(Boehm, IAG, INCOSE)와 초기 PoC 데이터에 근거한 추정치.

§09 Deployment

고객사 맞춤 설계부터 성과 측정까지,
5단계로 완성하는 AEGIS 도입.

AEGIS는 고객사의 데이터 보안 요구와 로컬 운영 환경을 최우선으로 설계되었습니다. 기존 프로세스 · 표준 체계 · ALM 환경에 맞춰 엔진을 커스터마이즈하고, 정량적인 Before / After 성과를 측정하여 확산 로드맵까지 공동 수립합니다.

1. 프로세스 진단 Week 1–2
현행 CI/CD Flow · ALM 환경 분석, 고객 표준(ASPICE/ISO 26262) 적용 수준 진단, 핵심 KPI 정의
2. 맞춤 설계 & 엔진 설정 Week 3–4
고객 프로세스에 맞춘 엔진 룰셋 설정, 산출물 Template 매핑, ALM 연동 인터페이스 구성, 로컬 배포 환경 세팅
3. 파일럿 구축 & 검증 Week 5–8
선정된 프로젝트에 SpecEngine · QualityEngine 우선 적용, 실제 요구사항 데이터로 AI 검증 정확도 튜닝, Dev Loop 파일럿 운영
4. 전사 확산 & 엔진 추가 도입 Week 9–14
파일럿 성과 기반 전사 확산, ArchEngine · TestEngine · DocumentEngine 순차 도입, Ops Loop 연동
5. 성과 측정 & 확산 로드맵 Week 15–16
Before / After 지표 정량 산출, ROI 리포트 발행, ASPICE 심사 대비 증빙 패키지 검증, 중장기 엔진 확산 로드맵 공동 수립
§10 Beyond the Platform

AEGIS는 실행 엔진.
Mutuus Lab은 전략 · 실행 · 내재화의 파트너십.

AEGIS는 CI/CD 전체 라이프사이클을 커버하는 실행 엔진입니다. 그 위에 Mutuus Lab은 정기 동향 리포트 · 전략 컨설팅 · 교육 & 멘토링을 함께 제공하여, SW 임원의 전략 수립부터 실무 실행, 조직 역량 내재화까지 일관되게 지원합니다 — 플랫폼을 넘어선 파트너십입니다.

Tier 1 Platform

AEGIS — AI Engineering Platform

요구사항 → 설계 → 구현 → 검증 → 릴리스 전 과정 AI 자동화

  • 8개 전문 엔진으로 CI/CD 전체 라이프사이클 커버
  • ITEM 제어기별 개발 방향 · 품질 대응 · 프로세스 고도화
  • 로컬 웹 실행 · 데이터 외부 전송 없음
도입 형태 · 라이선스 기반 · 고객사 맞춤 설계
Tier 2 Subscription Reports

Market & Architecture Intelligence

정기 구독형 동향 분석 리포트 — 전략 수립의 근거 데이터

  • OEM SDV · SW 전략 동향 Report (국내외 주요사 분석)
  • SDV 아키텍처 변화 동향 Report (국내/Global)
  • 표준 · 규제 · 기술 트렌드 모니터링
도입 형태 · 분기/월간 정기 구독 · 임원 브리핑 포함 옵션
Tier 3 전략 컨설팅

Strategy Advisory

프로세스 · 아키텍처 변화에 대한 대응 전략 수립 대행 · 공동 수행

  • SDV 아키텍처 변화 대응 전략 설계 · 수립
  • SW · 품질 · 개발 프로세스 변화 대응 전략
도입 형태 · 프로젝트성 계약 · 리테이너 가능
Tier 4 교육 & 멘토링

Talent Enablement

AI · SDV 인재 직접 육성 — 플랫폼 사용 교육을 넘어 엔지니어링 역량 내재화

  • AI · SDV 실무 교육 프로그램 (주니어 ~ 시니어)
  • ASPICE · ISO 26262 · AUTOSAR 표준 기반 멘토링
  • AEGIS 활용을 통한 주니어 품질 상향 평준화 지원
  • 맞춤 커리큘럼 설계 · 사내 빌드톤 · 성과 측정
도입 형태 · 기업 맞춤 교육 프로그램 · 정기 멘토링

Let's build
the shield
together.

맞춤 설계, 정량 성과 측정. 고객사 프로세스에 맞춰 설계하고, Before / After 지표로 ROI를 증명합니다.

→ tobiaskim@mutuus-lab.com
→ www.mutuus-lab.com
→ Taeho Kim · CEO, Mutuus Lab