AI 연구·교육 환경을 일일이 구축하지 않고 Monbox로 빠르게 시작하는 방법
MonBox 온프레미스 AI 운영 체계 도입 사례 3가지
"환경을 먼저 만들고 연구를 시작하자"고 생각하고 계신가요?
AI를 활용한 연구·교육에 관심이 높아지면서, 많은 조직이 비슷한 고민을 하고 있습니다.
"GPU 서버를 사야 하나? 비용이 너무 많이 들지 않을까?"
"CUDA, PyTorch 버전은 어떻게 관리하지?"
"서버실이 없으니까 시작하기 어렵지 않을까?"
"인프라 엔지니어가 없어도 운영이 가능할까?"
이런 질문들이 한꺼번에 밀려오면 사실 어디서부터 손을 대야 할지 막막해집니다. 조사를 시작하면 옵션은 많고, 검토하는 과정 자체가 수개월을 먹는 경우도 드물지 않습니다.
이처럼 환경 구축에 시간과 리소스를 쏟다 보면 실제 연구·실험은 자연스럽게 뒤로 밀려나가고, 간신히 환경을 세팅해도 팀 구성이 바뀌거나 프로젝트가 교체되면 다시 처음부터 시작해야 하는 상황도 생깁니다.
이런 상황을 직면한 기관 또는 기업을 위해 만들어진 서비스가 있습니다. 바로 몬드리안에이아이의 MonBox입니다.
아래에서는 세 조직이 왜 MonBox를 선택했고, 그 이후 실제로 무엇이 달라졌는지를 살펴보겠습니다.
MonBox란
단지 GPU 서버가 아니라, AI 운영 체계 전체
MonBox에 대해 가장 많이 받는 질문 중 하나는, "핵심은 고성능 GPU 서버 한 대를 제공하는 것인가요?"입니다. 결론부터 말씀드리면, 아닙니다.
MonBox는 몬드리안에이아이가 글로벌 하드웨어 파트너와 협력하여 제공하는 온프레미스 AI 운영 체계입니다. 하드웨어에 실행 환경과 운영 플랫폼까지 함께 탑재된 구조라는 뜻입니다.
GPU 서버 한 대를 사고 직접 환경을 세팅하는 것과, 환경이 이미 완성된 상태로 받아 바로 사용하는 것. 이 차이가 MonBox의 존재 이유입니다.
Monbox의 3단계 구조
이런 구조가 가능해지려면 단순히 하드웨어만 좋아서는 안 됩니다. MonBox는 세 층의 구조가 유기적으로 연결되어 있습니다.
하드웨어 레이어는 Dell 워크스테이션을 기반으로 RTX 5000 Ada ~ RTX 6000 Ada GPU를 구성합니다. H100, H200 같은 데이터센터급 GPU가 아니지만, 그 이유가 있습니다. 연구·PoC·교육·도메인 특화 모델 개발 등 대부분의 조직이 실제로 필요한 작업에서는 RTX 계열로도 충분하기 때문입니다. 불필요하게 비싼 장비를 도입하는 것을 피하면서도, 서버실 없이 연구실이나 사무실에 바로 설치할 수 있는 현실적인 구성입니다. 멀티 GPU·멀티 노드 클러스터로 확장하는 것도 가능하므로, 나중에 규모가 커져도 다시 처음부터 구성을 바꿀 필요는 없습니다.
실행 환경 레이어(MonStack)는 CUDA, PyTorch, TensorFlow 등 20종 이상의 딥러닝 라이브러리가 사전 통합된 컨테이너 기반 환경입니다. 이 부분이 사실 가장 큰 차이를 만드는 곳입니다. 직접 환경을 세팅할 때 가장 많이 막히는 곳이 바로 여기인데요. CUDA 버전과 PyTorch 버전이 맞지 않으면 전체가 안 돌아가는 경우가 많고, 이런 충돌을 직접 디버깅하는 것은 연구 자체와는 별개의 작업입니다. MonStack은 이런 부분을 미리 정리해서 제공하는 것이라 보면 됩니다. 덕분에 누구든 동일한 환경에서 실험을 재현할 수 있고, 사람이 바뀌어도 환경은 그대로 남는 구조가 됩니다.
운영·관리 레이어(Yennefer)는 GPU 자원 분배·할당·회수, 사용자 권한 관리, 데이터와 실험 결과의 중앙 관리, 실시간 모니터링을 지원하는 AI 통합 운영 플랫폼입니다. Kubernetes와 Ceph를 기반으로 멀티테넌시와 보안 격리도 포함되어 있습니다. 쉬운 말로 하면, GPU를 단순히 장비로 두는 게 아니라 조직의 공유 자원으로 효율적으로 관리하게 해주는 부분입니다. 여러 사람이 동시에 사용해도 서로 충돌하지 않고, 누가 얼마나 사용했는지도 한눈에 확인할 수 있습니다.
Basic부터 Custom까지, 단계별 구성
MonBox의 라인업은 스펙 단순 비교용이 아니라, 도입 규모와 성숙도에 따라 단계적으로 설계되었습니다.
모델 | 대상 | GPU | RAM |
|---|---|---|---|
Basic | 소규모 개발·분석 | RTX 5000 Ada x1 | 32GB |
Pro | 데이터 분석·모델 개발 | RTX 6000 Ada x2 | 256GB |
Max | 협업·파인튜닝·교육 운영 | RTX 6000 Ada x2 | 384GB |
Custom | 멀티 노드·맞춤형 구성 | 협의 | 협의 |
중요한 점은, 어떤 모델을 선택하든 동일한 운영 철학, 즉 Yennefer + MonStack 위에서 운영된다는 것입니다.
Basic으로 시작해서 나중에 Pro로, Max로 확장해도 운영 방식 자체는 바뀌지 않습니다.
Monbox 실제 도입 사례
Case 1. 성균관대학교 반도체융합공학과 — 복잡한 공정 데이터를 제대로 다루게 된 사례
반도체 공정 데이터는 생각보다 훨씬 복잡합니다. 증착, 에칭, 열처리 등 각 공정마다 장비 로그가 쏟아지고, 거기에 실험 파라미터와 재료 특성까지 정형·비정형 데이터가 복합적으로 얽혀 있습니다. 이런 데이터를 한꺼번에 처리하고 의미를 찾아내는 것 자체가 이미 꽤 큰 작업입니다.
성균관대 반도체융합공학과에서는 이 문제를 해결하기 위해 기존에 학생과 연구자가 Python, Excel 등 개별 도구로 각자 분산하여 처리했는데, 이렇게 하면 결과 재현이 어렵고 환경도 불안정했습니다. 누가 어떤 환경에서 실험했는지 추적하기도 쉽지 않았고요.
성균관대학교 반도체융합공학과도 이런 문제를 겪고 있었으나, MonBox 도입 후 달라졌습니다. 각 실험을 컨테이너 단위로 관리하고 데이터와 연산 자원의 충돌을 방지하는 구조가 생겼습니다. 데이터 업로드에서 전처리, 분석, 시각화, 보고서 생성까지 전체 파이프라인이 하나의 환경에서 이어진 것이고, 실시간 로그 관리로 공정 실험의 추적성도 확보됐습니다.
"MonBox는 단순한 연구 장비가 아니라, 데이터 기반 실습 문화를 정착시킨 혁신 플랫폼입니다. 동일 조건의 실험은 즉시 재현·비교가 가능하고, 데이터 관리부터 결과 산출까지 과정이 끊기지 않습니다." — 김원식 교수 (성균관대학교 반도체융합공학과)
Case 2. 서울과학기술대학교 기계시스템디자인공학과 — AI 연구 경험이 없어도 시작할 수 있도록 환경 구축
서울과기대 기계시스템디자인공학과는 강화 학습과 디지털 트윈을 활용한 로봇·생산 시뮬레이션 연구를 진행하고 있습니다. 이 연구팀이 겪던 문제는 리눅스 환경과 AI 연구 도구 사용 경험이 부족하다는 것이었습니다. GPU를 활용한 실험과 대규모 언어모델(LLM) 응용 연구를 병행하려면 환경 설정 자체가 장벽이 되었습니다.
이런 상황에서 MonBox의 강점은 Yennefer 플랫폼의 접근성이었죠. 복잡한 리눅스 설정 없이 직관적인 UI로 시뮬레이션과 학습을 진행할 수 있게 했는데, 이 포인트가 연구 속도를 크게 바꾸었습니다.
현재 연구팀은 VC 기반 로봇 시뮬레이션과 생산 시뮬레이션 강화 학습을 진행하고 있고, 기존에 수작업으로 처리했던 HTML, CAD, 매뉴얼 등의 소스 파일 변환과 모델 생성을 자동화하는 실험도 검증 중입니다. 강화 학습과 LLM을 결합해 모델 자동화를 목표로 하는 연구답게, 환경이 안정적이지 않으면 실험 자체를 진행할 수 없는 상황이었는데, MonBox가 그 기본 토대를 제공한 것입니다.
"학생들이 전공 지식은 갖추고 있지만 AI 연구 환경에는 익숙하지 않았습니다. MonBox를 도입한 이후 GPU 자원을 효율적으로 활용하고, 복잡한 리눅스 설정 없이 바로 시뮬레이션과 학습을 진행할 수 있게 되었습니다." — 이주연 교수 (서울과학기술대학교 기계시스템디자인공학과)
Case 3. 한경국립대학교 — IT 전문가 없이도 완전하게 구축 가능
한경국립대학교는 농촌진흥청과 한국농업기술진흥원이 추진하는 농업 기초기반 전문기술 인재양성사업의 토양 분야 핵심 과제로, 빅데이터를 활용한 토양 건강성 진단 AI 모델 개발 연구를 2025년부터 5년간의 프로젝트로 진행하고 있습니다.
이 연구의 핵심은 토양 내부의 탄소와 질소 등 양분의 순환, 수문학적 변화, 미생물 활동까지 복합적 요소가 상호 작용하는 고도화된 생물지화학적 시스템을 연구하는 것입니다. 연구팀은 DNDC 모델과 CASH 모델을 중심으로 교수진의 토양 과학 전문 지식과 AI 기술을 결합하여 진단의 신뢰도를 높이려는 목표를 세웠습니다.
하지만 문제는 연구팀 내에 IT 전문가가 없었다는 것이었습니다. AI 모델 연구개발 환경 구축, 오픈 라이브러리 설정, 서버 세팅 등 모든 것이 장벽이었는데, 이 부분을 직접 해결하는 것은 토양 과학 연구와는 완전히 다른 영역의 일입니다. MonBox 도입 후, 이 모든 과정이 사전 완료된 상태로 제공되었고, 한경국립대 연구팀은 곧바로 토양 데이터 분석과 모델 개발에 집중할 수 있었습니다.
"토양 분야의 전문가이지만, AI 모델 연구개발 환경 구축, 오픈 라이브러리 설정, 서버 세팅 등 IT적인 부분에서 많은 어려움이 있었습니다. MonBox AI 일체형 지원 덕분에 연구에 집중하기 위한 '쉽고 빠른 시작'이 가능했습니다." — 구현회 교수 (한경국립대학교 식물자원조경학부)
세 사례에서 공통적으로 드러나는 것
환경 준비에 그치는 게 아니라, 연구 자체가 달라지는 시스템 구축
세 조직은 분야가 완전히 다릅니다. 반도체, 로봇·시뮬레이션, 토양 과학. IT 역량도 달라졌고, 연구의 규모와 복잡도도 달라졌습니다. 그러나 MonBox를 도입한 이유와, 도입 후 달라진 패턴은 비슷했습니다.
첫째, 환경 준비에 쓰는 시간이 사라졌습니다. 세 조직 모두 "세팅 없이 바로 시작할 수 있었다"를 공통으로 강조했습니다. 이건 단순히 "빠르게 시작한다"는 것 이상의 의미입니다. 환경 준비 자체가 장벽이었던 조직에서는, 그 장벽이 사라지면 연구의 출발점 자체가 달라진 것입니다.
둘째, 사람이 바뀌어도 환경은 유지됩니다. 컨테이너 기반 실행 환경과 Yennefer의 중앙 관리로 실험·환경의 재현성이 보장됩니다. 선배가 떠나도 연구가 멈추지 않는 구조입니다.
셋째, IT 전담 인력 없이도 운영됩니다. Yennefer의 직관적인 UI와 사전 통합된 MonStack으로 비전문자도 GPU 자원과 실험 환경을 관리할 수 있습니다. 세 사례 모두 이 포인트에서 실제 운영의 안정성을 확인한 것입니다.
결국 MonBox는 "AI를 어떻게 시작하지?"라는 질문에 답하는 제품이 아니라, 그 질문 자체를 불필요하게 만드는 구조입니다.
AI 연구, MonBox로 시작해보세요
이런 상황이면 MonBox가 적합합니다
AI 연구·교육을 시작하고 싶지만 서버실이 없거나, IT 전담 인력이 부족하거나, 환경 구축 자체가 장벽이라는 상황입니다. 또는 기존에 GPU 클라우드를 사용하고 있지만 비용·보안·환경 재현성에서 문제를 겪고 있는 경우이기도 합니다. 반드시 H100이나 H200 같은 데이터센터 급 장비가 필요한 규모가 아니라, 현실적인 수준에서 제대로 된 AI 환경을 원한다면 MonBox가 현실적인 선택지입니다.
단계별로 시작하고, 운영 방식은 그대로
Basic부터 Custom까지 도입 규모에 맞게 단계적으로 시작할 수 있습니다. 나중에 규모가 커져서 Pro나 Max로 확장해야 할 때도, 운영 방식 자체는 동일하게 유지됩니다. 처음부터 다시 구성을 잡을 필요 없이 자연스럽게 확장되는 구조입니다.
구매 후 3년 무상 유지보수·A/S·긴급 서비스도 포함되어 있으므로, 도입 이후의 운영 부분도 큰 문제 없이 해결됩니다.
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