ABOUT KNOWVERSE

기술을 이해하고,
비즈니스를 이해하는 AI 전문회사

Introduction

AI 프로젝트가 실패하는
진짜 이유

AI 프로젝트가 실패하는 이유는 기술이 부족해서만은 아닙니다. 현업의 문제, 조직의 역량, 데이터의 상태, 시스템 구조와 경영진의 의사결정이 서로 연결되지 않기 때문입니다.

노우버스는 단순히 AI 모델이나 솔루션을 제안하지 않습니다.

기업이 해결해야 할 문제를 정의하고, 기술적으로 실현 가능한 구조를 설계하며, 실제 업무와 조직에 정착할 수 있는 실행 방안을 제시합니다.

Core Expertise

노우버스가 집중하는 영역

01

AI·DX 전략

기업의 사업 목표와 IT 환경을 분석하여 현실적으로 실행할 수 있는 AI·DX 로드맵을 설계합니다.

  • AI 도입 전략 및 과제 발굴
  • 전사 AI·데이터 로드맵
  • AI Agent 기반 업무 혁신
  • 생성형·폐쇄망 AI 도입 전략
  • IT 조직·아키텍처 진단
02

AI Agent 및 시스템 설계

단순 챗봇을 넘어, 여러 AI가 도구를 사용하고 협업하며 결과를 검증하는 AI Agent 시스템을 설계합니다.

  • Multi-Agent Architecture
  • Agent Orchestration
  • RAG 및 문서 기반 AI
  • Workflow Automation
  • Verification & Evaluation
  • Enterprise AI Architecture
03

기술실사와 기술경영

투자자와 기업이 기술의 현재 수준과 위험을 객관적으로 판단할 수 있도록 지원합니다.

  • 기술 아키텍처 진단
  • 개발 조직·프로세스 평가
  • 코드 품질·기술부채 분석
  • 보안·인프라 위험 분석
  • AI·데이터 역량 평가
  • 기술 로드맵·개선 과제 제안
문근영 Founder & CEO

Founder & CEO

문근영 Thomas Moon

AI·DX 컨설턴트 · 소프트웨어 아키텍트
AI 연구자 · AI 전문 강사 · 전직 CTO·대기업 IT총괄

iDORCID 0009-0007-3245-2713

25년 이상 IT 산업에서 기술과 비즈니스를 연결하는 역할을 수행해 왔습니다. 상장사, 대기업, 스타트업, 해외법인에서 CTO와 IT전략 책임자로 근무하며 플랫폼 구축, IT 투자, 조직 운영, AI·데이터 전략, 기술평가와 디지털 전환을 이끌었습니다.

현재는 기업의 AI 도입 전략과 AI Agent 시스템 설계, 기술실사 자동화, 기술경영 자문과 교육에 집중하고 있으며, 학회 논문 발표와 의료·헬스케어 AI 연구를 통해 현장의 실무 경험을 학술적 근거와 연결하고 있습니다.

주요 경험

  • 롯데홈쇼핑 IT전략팀장 / AI-TFT장
  • CTK(코스닥 상장사) CTO
  • EA 한국 개발 스튜디오 운영 총괄
  • 한·일·베트남 스타트업 CTO
  • 글로벌커머스 PM (LG전자 등)
  • 대기업 전사 IT전략·AI·DX 로드맵 수립
  • 투자·인수합병 및 기술평가 참여
  • 기업·대학·기관 대상 AI 강연·교육

연구 활동 & 전문 자격

논문

대화형 문서 QA에서 에이전트 오케스트레이션 구조에 따른 정확도와 운영 비용 비교

A Comparison of Accuracy and Operational Cost across Agent Orchestration Structures in Conversational Document QA

한국IT서비스학회

연구 윤리

의료·헬스케어 AI 연구를 위한 연구윤리·인간대상연구 교육 이수 (CITI Program)

  • Data or Specimens Only Research — CITI Program (2026)
  • Conflicts of Interest — CITI Program (2026)

Philosophy

좋은 기술은 설명할 수 있고, 운영할 수 있으며, 성과로 연결되어야 합니다.

노우버스는 기술의 화려함보다 기업이 실제로 사용할 수 있는지를 중요하게 생각합니다. AI가 도입되었다는 사실보다 업무가 어떻게 달라졌는지, 의사결정이 얼마나 빨라졌는지, 비용과 위험이 얼마나 줄었는지를 봅니다.

노우버스의 원칙

  • 01기술보다 먼저 문제를 정의합니다.
  • 02자동화보다 먼저 업무 구조를 이해합니다.
  • 03AI의 결과에는 근거와 검증이 필요합니다.
  • 04보안과 데이터 주권을 설계의 출발점으로 봅니다.
  • 05단기 데모보다 지속 가능한 운영 구조를 만듭니다.
  • 06복잡한 기술을 이해하기 쉬운 언어로 전달합니다.