NCDTech: We design and research smart monitoring and control systems that grow.

On top of 24 years of verified measurement and control, we put AI that inspects itself and explains in plain language.

Without internet, under administrator approval.

We focus this technology on predictive maintenance (PdM) for aging mechanical equipment.

(Our website and the diagrams and screens below are in Korean; they are the same figures used on our website and demo video.)

Three things we never compromise

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.

The robot you see below is our test bed: the same stack of edge neural network, self QA/QC, and on-premise LLM that we now point at machine health.

Conventional monitoring and control ends at collecting data, showing it, and raising alarms on preset conditions.

Interpretation and judgment are left to the experts who know the system.

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.

Making code verify itself is nothing new.

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.

We have been putting such self-check devices into code throughout our embedded measurement and control career.

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.

Current status: first development phase complete, applied to our in-house autonomous driving simulator.

Demo application in progress, with the knowledge base still growing.

You can watch the whole loop run live in our demo video (22 min, Korean): a GPU 8GB PC, no internet, the system chatting about its own inspection reports and growing under administrator approval.

한국어

NCDTech (앤씨디텍): 성장하는 스마트 모니터링 제어 시스템을 설계하고 연구하는 회사입니다.

24년 검증된 계측·제어 위에, 스스로 검사하고 사람 말로 설명하는 AI를 얹습니다.

인터넷 없이, 관리자 승인 아래에서.

이 기술을 노후 기계식 설비의 예지보전(PdM)에 집중합니다.

저희가 타협하지 않는 세 가지

저희의 뿌리는 스마트 모니터링과 제어입니다.

로봇 시뮬레이션 스튜디오로 그 확장선 위에 있고, AI는 그 위에 올라갑니다.

아래에 보이는 로봇은 저희의 테스트베드입니다: 엣지 신경망·자가검사·온프레미스 LLM으로 이루어진 같은 스택을 지금은 설비 건강 쪽으로 향하게 했습니다.

기존의 모니터링·제어는 데이터를 모아 보여주고 정해진 조건으로 경보를 내는 데까지이고, 해석과 판단은 시스템을 아는 전문가의 몫으로 남습니다.

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.

저희는 임베디드 계측·제어 일을 해오는 내내 그런 자기 점검 장치를 코드 안에 넣어 왔습니다.

저희 기술은 그 표준 위의 연동입니다: 검사 기록을 온프레미스 LLM에 연결해, 시스템이 사람 말로 보고하고 대화하며 관리자 승인 아래 지식이 성장하게 만드는 것입니다.

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.

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.

Website: https://ncdtech.org

YouTube demo: https://youtu.be/ftsw_vbfw6E

LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/112725964

Models: sim-driving-mlp-numpy · real-robot-driving-mlp-numpy

Datasets: human-gated-qaqc-knowledge-example · real-robot-driving-sessions

Spaces: self-qaqc-llm-demo · robot-lab