01
GBR Zero-Miss DBMS
Recall 1.0 certificate, GPU search, SQL/VQL, vector + metadata query, WAL, MVCC, 암호화 기반의 안정 지향 검증형 벡터 DBMS입니다.
- Standalone product
- Certified search path
- Revenue wedge
검증 가능한 기억 인프라
GBR SYSTEM
Zero-Miss DBMS와 Recall 1.0 기반 AI. 정확하고 검증 필요한 소버린 시스템을 위한 필수 인프라입니다.
- 프로덕트 1
- GBR DBMS
- 프로덕트 2
- GBR AI
- Next
- Embedded · Robotics · Physical AI
프로덕트
하나의 시스템, 파생되는 비전
GBR SYSTEM은 독립 제품화 가능한 인증형 DBMS에서 시작합니다. GBR AI는 이 DBMS를 기억, 검색, 검증 substrate로 사용합니다. 두 축을 결합해 임베디드와 로보틱스 시스템으로 확장되고 피지컬AI를 구현합니다.
02
GBR AI
독자적인 수학 알고리즘을 통해 레거시 LLM의 특징인 Attention/Transformer/KV-Cache를 벗어난 소버린 AI 입니다.
- DBMS-backed memory
- Grounded answer surface
- Agent workflow layer
03
Physical AI
Recall 1.0 과 소버린AI를 바탕으로 임베디드와 로보틱스 시스템으로 피지컬 AI를 구축 합니다.
- Embedded deployment
- Robotics integration
- Perception-memory-action
Why now
AI는 정확히 기억해야 합니다
Current AI stacks blend retrieval, context, fine-tuning, and model output into one surface. That makes it hard to prove what was retrieved, what was missed, which snapshot was visible, and which authority allowed the answer to be emitted.
01
Fast approximate search is not enough.
ANN 시스템은 빠를 수 있지만, 무엇을 놓쳤는지 알아야 합니다.
02
기존 정확 검색만으로는 비용이 큽니다.
대규모 실시간 워크로드에는 특별한 검색 방식이 필요합니다.
03
AI memory must be auditable.
Agent, RAG, 로봇은 visibility snapshot, certificate, replay를 요구합니다.
GBR ZERO-MISS DBMS
Recall 1.0 결과를 인증하는 Zero-Miss DBMS
GBR DBMS는 AI add-on이 아닌 독립 제품입니다. AI memory, RAG, enterprise search, 그리고 결과를 누락할 수 없는 데이터 시스템을 위한 인증형 벡터 DBMS입니다.
Indexless direct search
Search over embedding vectors without ANN index build time or stale-index risk.
Recall 1.0 certificate
No-miss verification under a declared metric, visibility snapshot, and tie policy.
GPU acceleration
Parallel scoring, top-k reduction, and streaming paths for certified retrieval.
Insert then search
Fresh data can become searchable without waiting for index rebuild cycles.
Concurrent query · MVCC
서비스형 DBMS 운영을 위한 visibility-aware query execution이 가능합니다.
Vector + metadata
Hybrid retrieval over vector and structured filters through SQL/VQL surfaces.
Evidence snapshot
Zero-Miss는 언제든 검증 가능합니다.
수치는 범위와 함께 제시합니다. Recall 1.0은 선언된 계약 안에서 retrieval no-miss를 의미하며, semantic truth 자체를 주장하지 않습니다.
0 / 10,000
real_misses · q10k CUDA gate
28.8 ms
p50 · 1M x 128D · k=10
1B / 12GB
internal capacity tier
1.86x-3.13x
filtered SIFT1M, vs cuVS IVF-Flat
Scope.
q10k: declared objective, metric conversion, visibility scope, canonical tie policy. 1B/337ms: internal legacy single-run. Competition: RTX 5060 Ti, Q=10k, K=20, filtered SIFT1M.
Surface
No attention
Grounding
Transformer
Authority
KV-Cache
Cognition
No attention/Transformer/KV-Cache
GBR AI
No attention/Transformer/KV-Cache 기반의 소버린 AI
GBR AI는 GBR DBMS를 사용합니다. recall 1.0의 정확하고 빠른 검색을 기반으로 grounded answer, agent workflow, controlled tool use, 독자 인지 구조를 지향하며, 기억과 권한을 하나의 모델 안에서 뭉개지 않습니다.
Grounded AI
Agent workflow
Authority gate
DBMS-backed memory
Embedded · robotics · Physical AI
검증된 기억에서, 체화된 행동으로
DBMS와 AI를 결합해 임베디드, 로보틱스, 피지컬 AI로 확장합니다. 잃지 않는 기억을 바탕으로 세계를 인식하고 행동합니다. 모든 과정은 감사 추적할 수 있습니다.
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01
Sensor input
GBR AI는 기본적으로 멀티모달이 가능합니다.
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02
Verified memory
GBR DBMS는 기억을 잃지 않게 합니다.
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03
Reasoning
No attention/Transformer/KV-Cache 구조는 감사 추적 가능한 추론을 합니다.
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04
Action candidate
물리적 행동은 실행 전 엄격한 규약을 거칩니다.
Sovereign by construction
Data stays inside the boundary.
private DBMS를 통해 AI는 외부 전송 없이 운영될 수 있습니다. 공공, 금융, 국방, 산업, 규제 환경을 위한 필수적인 스택입니다.
온프레미스 배포 가능DBMS and AI inside customer infrastructure.
Certificate auditQuery-level result hash, score, and visibility replay.
Authority separationRead, write, execute, network, device, and admin gates stay distinct.
Partnership
데이터로 증명한 뒤 결정하십시오.
벤치 결과는 언제나 제공 할 수 있습니다. 시연은 보안을 위해 NDA 작성 후 가능 합니다. memory contract를 정의하고, retrieval path를 replay하고, certificate를 점검한 뒤, adopt, partner, invest 여부를 결정 할 수 있습니다.