Dranvi 드란비

EdgeGuard는 AI 스트리밍 추론 및 제어 시스템의 자원 폭증(Spike), 비정상 상태, 운영 불안정성을 실시간으로 감지하고 완화하는 AI 안전성 런타임 미들웨어입니다.

EdgeGuard is an AI safety runtime middleware that detects and mitigates resource spikes, abnormal states, and operational instability in real-time for AI streaming inference and control systems.

로봇, 드론, 스마트 모빌리티와 같은 엣지 디바이스(NVIDIA Jetson 등)부터 대규모 실시간 추론을 수행하는 클라우드 AI 인프라까지 런타임 레이어로 유연하게 통합될 수 있습니다.

It can be flexibly integrated as a runtime layer from edge devices (like NVIDIA Jetson) in robotics, drones, and smart mobility to cloud AI infrastructures handling large-scale real-time inference.

SASGA는 시스템 모니터링 기반의 자가 적응형 시맨틱 거버넌스 아키텍처입니다. R-Lock은 LLM의 주의 집중 엔트로피와 실행 상태를 분석하여 비정상 출력 패턴이나 정책 위반 가능성을 탐지하고, 필요 시 정책 기반 개입을 수행하는 기술입니다.

SASGA is a self-adaptive semantic governance architecture based on system monitoring. R-Lock is a technology that analyzes the attention entropy and execution state of LLMs to detect abnormal output patterns or potential policy violations and perform policy-based interventions when necessary.

C++로 설계된 EdgeGuard Native 엔진은 내부 실측 기준 수십 μs 수준의 제어 판단 오버헤드로 동작하며, 토큰 생성 지연(ms 단위) 대비 매우 낮은 비율로 시스템 안정화 제어를 수행합니다.

Designed in C++, the EdgeGuard Native engine operates with a control decision overhead of tens of μs based on internal measurements, performing system stabilization control at a very low rate compared to token generation latency (in ms).

다양한 환경을 위한 SDK와 실증 구성을 준비하고 있으며, 파트너십을 통해 시뮬레이션 및 파일럿 테스트를 신속하게 셋업할 수 있습니다.

We are preparing SDKs and verification setups for various environments, allowing rapid setup of simulation and pilot tests through partnerships.