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 Our roots are in smart monitoring and control.
 
-With our robot simulation studio we stand on that extension line, and our AI sits on top of it: a self QA/QC layer that inspects every stage on its own, and an on-premise LLM that explains those inspection results in plain conversation.
+With our robot simulation studio we stand on that extension line, and our AI sits on top of it.
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+Conventional monitoring and control ends at collecting data, showing it, and raising alarms on preset conditions.
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+Interpretation and judgment are left to the experts who know the system.
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+What we build is the layer above that: self-inspection wired into every stage, and an on-premise LLM that reads those inspection records and explains them in plain conversation.
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+Making code verify itself is nothing new.
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+Test benches and unit tests live outside the code; self-checks live inside it: assertions, Design by Contract, and built-in self-tests (BIST/POST) are standard embedded practice.
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+We have been putting such self-check devices into code for 24 years of embedded measurement and control work.
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+Our technology is the wiring above that standard: the check records feed an on-premise LLM, so the system reports in plain language, holds a conversation, and grows its knowledge under administrator approval.
 
 The system grows through use, but only under administrator approval: code-based verdicts are never overwritten, every approved piece of knowledge keeps its full revision history, and nothing is ever silently deleted.
 
+We do not so much invent new capabilities as put AI, without hesitation, on top of abilities we have already verified, and make it actually run.
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 **Current status**: first development phase complete, applied to our in-house autonomous driving simulator.
 
 Demo application in progress, with the knowledge base still growing.
 
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 ### 한국어
@@ -29,10 +46,23 @@ Demo application in progress, with the knowledge base still growing.
 
 로봇 시뮬레이션 스튜디오로 그 확장선 위에 있고, AI는 그 위에 올라갑니다.
 
-모든 단계를 스스로 검사하는 셀프 QA/QC 계층, 그리고 그 검사 결과를 대화로 설명하는 온프레미스 LLM 입니다.
+기존의 모니터링·제어는 데이터를 모아 보여주고 정해진 조건으로 경보를 내는 데까지이고, 해석과 판단은 시스템을 아는 전문가의 몫으로 남습니다.
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+저희가 구현하는 것은 그 위 단계입니다: 모든 단계에 심은 자가검사, 그리고 그 검사 기록을 읽고 대화로 설명하는 온프레미스 LLM 입니다.
+
+코드가 스스로를 검증하게 만드는 일은 새로운 것이 아닙니다.
+
+테스트 벤치·유닛 테스트는 코드 밖에 있고, 자가검사는 코드 안에 있습니다: assertion·Design by Contract·BIST/POST 같은 임베디드 표준 기술입니다.
 
-시스템은 쓸수록 성장하되, 반드시 관리자 승인 아래에서만 성장합니다.
+저희는 24년의 임베디드 계측·제어 일에서 그런 자기 점검 장치를 코드 안에 넣어 왔습니다.
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+저희 기술은 그 표준 위의 연동입니다: 검사 기록을 온프레미스 LLM에 연결해, 시스템이 사람 말로 보고하고 대화하며 관리자 승인 아래 지식이 성장하게 만드는 것입니다.
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+시스템은 쓸수록 성장하되, 반드시 관리자 승인 아래에서만 성장합니다: 코드 기반 판정은 절대 덮어쓰지 않고, 승인된 지식은 전체 개정 이력을 보존하며, 어떤 기록도 조용히 삭제되지 않습니다.
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+없던 기능을 새로 발명했다기보다, 검증된 능력 위에 AI를 거부감 없이 얹어 실제로 동작시키는 것입니다.
 
 현재 상태: 1차 개발 완료, 자사 자율주행 시뮬레이터 적용.
 
 데모 적용 중이며 지식은 확장 중입니다.
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