[실습 교육] Physical AI 시대, 데이터 인프라는 어떻게 바뀌어야 할까요?

여러분을 초대합니다.🎉

2026. 3. 13.

Physical AI 시대, 데이터 인프라가 성능을 결정합니다.

로봇, 제조 설비, 모빌리티 시스템 등 Physical AI 환경에서는

초당 수많은 센서 데이터가 지속적으로 발생합니다.

하지만 PostgreSQL, MongoDB, MySQL과 같은 전통적인 DBMS는
이러한 초고속 시계열 데이터 처리와 실시간 분석 환경에 최적화되어 있지 않습니다.

이러한 환경에서는
AI 모델 자체보다 데이터를 얼마나 빠르게 저장하고 분석할 수 있는지가 시스템 성능을 좌우하게 됩니다.

Physical AI 데이터 처리 방식이 궁금하다면 교육에서 직접 확인해 보세요.

Physical AI 데이터 처리를 위한 시계열 DBMS, 마크베이스 네오

마크베이스 네오(Machbase Neo)는 로봇·제조·모빌리티 환경에서 발생하는 초고속 시계열 데이터를 처리하기 위해 설계된 DBMS입니다.

단순한 포맷 변화가 아닌, AI 모델링을 위한 데이터 정제·속도·연결성 측면에서 압도적인 실질 효과를 제공합니다.

마크베이스 네오의 핵심 특징

이를 통해 Physical AI 환경에서 필요한 실시간 데이터 인프라를 구축할 수 있습니다.

교육에서 확인 할 수 있는 내용

✅ 산업 설비(PLC·센서) 데이터를 수집하고 저장하는 방법
✅ Machbase Neo 기반 시계열 데이터 처리 구조 이해
✅ Physical AI 환경을 위한 데이터 인프라 설계 방법
✅ 실제 산업 현장에서의 데이터 활용 사례

실습에 필요한 데이터와 환경은 모두 준비되어 있습니다 !
노트북만 준비해 오시면 바로 실습에 참여하실 수 있습니다☺️

📌Machbase Neo, 03월 정기교육

교육 일시 | 2026년 03월 24~25일(화, 수 2일 과정)

모집 기간 | 2026년 03월 23일(월) 까지 선착순 20명

교 육 비 | 무료

교육 시간 | 10:00~17:00 (6시간 2일/ 1일차ㆍ2일차 수업 선택 가능)

교육 대상 | SQL에 대한 기본 지식이 있는 엔지니어 및 개발자

준 비 물 | 개인 노트북 준비 필수

교육 안내 |

1일차 : 마크베이스 Neo 시계열 DBMS 개념 및 AI와의 통합 활용
시계열 데이터의 효율적인 저장과 처리, 쿼리 최적화, 데이터 분석 등 데이터베이스 본연의 기능에 대한 학습 및 실습
2일차 : 마크베이스 Neo 통합 데이터 플랫폼 기능 활용
인터페이스를 중심으로 한 기본 기능부터 데이터의 수집, 변환과 시각화, 네오의 특별한 기능과 보안에 이르기까지 플랫폼을 최대한 활용하는 방법을 학습하여 데이터 중심의 인사이트를 도출

수업 참여 의사가 있는데 구글폼이 열리지 않는 분은 연락처와 성함을

machbase.mkt@machbase.com으로 보내주시면 따로 연락드리겠습니다.

(주)마크베이스 I 서울시 구로구 디지털로33길 11, 501호 I 02-2038-4606 I sales@machbase.com

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