Databahn Defense collects and analyzes battlefield data to understand operational conditions.
It is a defense data infrastructure platform that transforms Raw Data into Intelligence.
Databahn Defense.
Partridge Systems’ Defense Data Infrastructure Platform,
엣지에서 생성된 센서 데이터는 수집과 함께 동기화,
객체 탐지, 환경 정보 보강을 통해 기초 품질을 확보합니다.
클라우드 전송 후에는 임베딩, 캡셔닝, 라벨링 등
큐레이션을 통해 Physical AI 개발 데이터로 거듭납니다.
이어서 탐색, 모델 성능 평가, 리포트 생성 작업이
자연어 인터페이스를 통해 직관적으로 지원됩니다.
데이터 엔진 자동화를
실현하는 AI 모델 체인.
센서 데이터를 Physical AI 데이터로,
Core requirements of Physical AI,
structurally aligned with
military unmanned systems.
Databahn AI는 Databahn Core 기반으로 Physical AI
데이터 지능화 레이어를 구축하고 파이프라인 구성 모델들을 손쉽게 최적화 또는 변경할 수 있도록 합니다.
(Mobile Platforms, Multi-Sensor Systems, Limited Connectivity, Real-Time Decision-Making, and Continuous Learning)
Existing Platform
Dependent on Rear Connectivity
Complete AI system failure
upon communication loss
Static AI After Deployment
Unable to adapt to emerging threats
and environmental changes
Static Map Dependency
Relies on pre-generated 2D COP and static 3D maps, limiting real-time environmental awareness
Databahn Defense
Disconnected-First
Edge-first AI inference and 3D situational awareness, even when disconnected
Continuous Learning
Collects edge cases and continuously
retrains and redeploys models
through digital twin environments
Real-Time 3D Reconstruction
Fuses drone EO/IR and LiDAR data in
real time to continuously update
the battlefield environment
파트리지시스템즈는 물리 세계를 이해하고 추리하는
첨단 인공지능을 활용하여 사람이 직접 정의하기 힘든
데이터 내 맥락을 발굴하고 데이터 품질을 혁신합니다.
고객 현장에 맞는 AI 모델 개발 및 검증 데이터 지원을
통해 Physical AI 고도화를 앞당깁니다.
Partridge Systems’ Defense Data Infrastructure Platform,
Databahn Defense.
Databahn Defense collects and analyzes battlefield data to understand operational conditions.
It is a defense data infrastructure platform that transforms Raw Data into Intelligence.
Mobile Platforms, Multiple Sensors, Limited Connectivity, Real-Time Decision-Making & Continuous Learning
Core Requirements
of Physical AI.
Structurally aligned with military unmanned operations,
Rear-Dependent
AI fails when disconnected.
Disconnected-First
Edge AI enables inference, 3D awareness & decisions.
Existing Platforms
Databahn Defense
Continuous
Learning
Automatically collects edge cases, augments and trains with digital twins, then validates and redeploys models.
Pre-Built Map Dependency
Pre-built 2D COPs and static 3D maps
(No real-time updates)
Real-Time 3D
Fuses drone
(EO/IR·LiDAR) data to generate real-time
tactical maps on-site.
Static AI
Slow to adapt to
new threats.
AI algorithms alone cannot operationalize unmanned assets. Infrastructure is needed to connect field data collection, processing, learning, and redeployment.
Structural Bottlenecks.
Modern Unmanned Systems’
01
Collection Breakdown
Unmanned assets generate data, but lack standardized infrastructure to collect, store,
and process it in the field.
02
Decision Delay
Tactical AI inference relies on rear servers.
In DIL environments, decision-making stops
when connectivity is lost.
03
Learning Breakdown
Field data does not return to the training system.
AI models remain fixed at deployment and fail to
adapt to battlefield changes.
Collection, decision, learning, and redeployment
must operate at all times.
01
E2E Pipeline Gap
Operations Cannot Stop.
Gaps in Modern Warfare & Battlefield Platforms
02
Lack of Physical AI Infrastructure
03
Siloed Functions
No E2E Integration
Databahn defense
For MUM-T Operations
Physical AI-for-AI
E2E Platform.
Partridge Systems’ defense data platform,
Databahn Defense, provides a unified E2E pipeline from battlefield sensors to rear training servers.
Concept of Operations.
DataBahn Defense
K877 APC
A4A Data Loop.
AI Evolves with Every Operation
Logger detects corner cases, Edge selects high-value training data, and Rear improves models through incremental learning. The enhanced AI is then redeployed to the field for continuous performance improvement.
Real-Time Data Pipeline with Immediate Feedback from Collection to Transmission
독자적 엣지 AI 전문성과 데이터 경량화 기술로 네트워크
자원이 희소한 엣지-클라우드 파이프라인을 최적화합니다.
클라우드 환경에서는 GPU 자원을 활용하는 탄탄한
데이터 병렬 처리 기술력으로 페타바이트급 규모 데이터도
안정적으로 지원하는 Physical AI 데이터 엔진을 제공합니다.
대규모 물리 세계 데이터를
Physical AI 모델과 연결하는
데이터 레이어.
Modern Unmanned Systems’
Structural Bottlenecks.
AI algorithms alone cannot operationalize unmanned assets.
What is missing is the infrastructure that connects field data collection, processing, learning, and redeployment.
01
Collection Breakdown
Unmanned assets generate data, but lack standardized infrastructure to collect, store,
and process it in the field.
02
Decision Delay
Tactical AI inference relies on rear servers.
In DIL environments, decision-making stops when connectivity is lost.
03
Learning Breakdown
Field data does not return to the training
system. AI models remain fixed at deployment
and fail to adapt to battlefield changes.
03
Siloed Functions / No E2E Integration
02
Lack of Physical AI Infrastructure
01
E2E Pipeline Gap
Gaps in
Modern Warfare
& Battlefield Platforms
Operations Cannot Stop.
Data Collection,
Decision-Making, Learning,
and Redeployment
Must Continue in
Wartime and Peacetime.
Partridge Systems’ defense data infrastructure platform, Databahn Defense, provides
an E2E data pipeline from battlefield sensors to rear training servers in a single platform.
Databahn defense
Databahn Core는 실세계에서 수집된 다양한 데이터를
통합하는 Physical AI 특화 플랫폼입니다.
표준화된 단일 웹 환경에서 분산된 엣지 및 클라우드 데이터를 효율적으로 관리하며 Physical AI 개발을 위한 데이터 탐색과 분석을 손쉽게 해줍니다.
물리 세계를 온전히 담는
데이터 플랫폼.
Databahn Core
Databahn Core는 실세계에서 수집된 다양한 데이터를
통합하는 Physical AI 특화 플랫폼입니다.
표준화된 단일 웹 환경에서 분산된 엣지 및 클라우드 데이터를 효율적으로 관리하며 Physical AI 개발을 위한 데이터 탐색과 분석을 손쉽게 해줍니다.
물리 세계를 온전히 담는
데이터 플랫폼.
For MUM-T Operations
Physical AI-for-AI E2E Platform.
DataBahn Defense
Concept of Operations.
A4A Data Loop.
AI Evolves with Every Operation
Real-Time Data Pipeline with Immediate Feedback from Collection to Transmission
Logger detects corner cases, Edge selects high-value training data, and Rear improves models through incremental learning.
The enhanced AI is then redeployed to the field for continuous performance improvement.
4-Layer E2E Data Pipeline.
From forward sensors to rear training servers,
a single platform covers the entire data pipeline.
LAYER 1.0
Logger
Collection
Collects multi-sensor data in real time from drones, robots, and humanoids.
Compresses and tags (KLV) data for transmission over forward networks.
LAYER 1.5
UGV Hub
Aggregation
LAYER 2.0
AI Edge
Inference
Performs AI inference on mobile tactical devices. Supports field decisions through object detection, 3D mapping, and situational analysis.
LAYER 3.0
Rear
Learning
Securely manages data and performs incremental and federated learning in the rear MLOps environment. Builds enhanced models and redeploys them to Edge and Logger.
High-Speed Real-Time 3D Context Mapping.
Leveraging Heterogeneous Unmanned Asset Data
Heterogeneous sensor fusion technology that integrates data from diverse sensors and platforms into a unified 3D space.
STEP 1
Heterogeneous Data Collection
STEP 2
Spatiotemporal Alignment
STEP 3
3D Map Generation
STEP 4
Semantic Overlay
Data Pipeline
Heterogeneous Coordinate Alignment
Converts coordinate systems from drones, UGVs, robot dogs, and humanoids into a common reference frame in real time, integrating them into a unified spatial dataset.
LiDAR-Inertial Odometry
Tightly fuses LiDAR point clouds and IMU data for precise localization, even in GPS-limited indoor, urban, and DIL environments.
SLAM+ColoredPCD (orTextureMash)
Enables near-real-time 3D scene reconstruction and free-viewpoint rendering with a 3D representation method over 100× faster than 3D Gaussian Splatting/NeRF.
Semantic Segmentation Overlay
Applies semantic labels for buildings, roads, vegetation, vehicles, and personnel to the 3D map, visualizing friend-or-foe identification, hazard zones, and traversable routes as tactical layers.
On the 3D Map
Tactical Context Layers.
Provides three context layers for understanding tactical situations on a geometric 3D map.
.jpg)
01
Military Operations in Urban Terrain (MOUT)
03
Intelligence, Surveillance & Reconnaissance (ISR)
The 3D Context Map supports situational awareness and decision-making across diverse operational environments.
USE CASES
Operational Scenarios.
02
Special Operations (SOT)
04
Battle Damage Assessment (BDA)
03
DataBahn Defense Edge
Vehicle-Mounted Edge CORE
01
DataBahn Defense Logger
Forward Data Collection
UGV-Mounted
Drone-Embedded
02
DataBahn Defense Edge
Vehicle-Mounted Edge PRO
04
DataBahn Defense Kit
Mobile Tactical Edge
Physical AI
+
Data Infrastructure
+
Ruggedized Hardware
Data transforms the battlefield.
Battlefield-ready hardware
drives combat power.
Raw Data to Intelligence.
DataBahn Defense HW Edition.
Data Infrastructure for Battlefield Superiority
Databahn Defense.
PARTRIDGE의 시맨틱 데이터 엔진 DATABAHN은 센서에서 클라우드까지 데이터를 연결합니다.
데이터 수집부터 이해, 구조화, 큐레이션까지 전 과정을 하나의 흐름으로 지능적으로 관리합니다.
피지컬 AI를 위한 데이터 엔진, DATABAHN.
DATABAHN AI for
autonomous driving
safety compliance.
글로벌 선도 자동차 제조사들은
이미 Databahn AI와 함께합니다.
DATABAHN AI와의 통합을 통해, 도로 상태, 환경 맥락, 테스트 시나리오,
그리고 각 과정에서 새로운 위험 요소까지 정확히 기록하고 분석해 더 나은 피지컬 AI를 만듭니다.
Databahn은 자동차와 제조 산업을 비롯한 다양한 분야와 첨단 데이터 중심 연구 프로그램 전반에서 피지컬 AI 데이터 관리의 새로운 영역을 개척하고 있습니다.
IN ACTION
01
SOTIF Safety Standard
파트리지는 예측하기 어려운 상황과 다양한 환경에서도 자율주행 시스템의 안전을 요구하는
SOTIF(ISO 21448) 표준을 충족하는 데이터 관리·검증 역량을 제공합니다.
02
Scenario Coverage Capability
실제 도로 환경에서는 설계만으로 예측하기 어려운 다양한 상황이 발생합니다.
파트리지는 방대한 시나리오 데이터를 체계적으로 분석·관리하여 다양한 상황을 효과적으로 검증합니다.
글로벌 선도 자동차 제조사들은
이미 Databahn AI와 함께합니다.
DATABAHN AI와의 통합을 통해, 도로 상태, 환경 맥락, 테스트 시나리오,
그리고 각 과정에서 새로운 위험 요소까지 정확히 기록하고 분석해 더 나은 피지컬 AI를 만듭니다.
WORKFLOW
군수 공장과 정비 환경에서 장비 데 이터를 실시간으로 연결해, 무기체계 생산과 정비의 이상 감지와 작전 대비 태세 강화를 지원합니다.
01
Main title
군수 공장과 정비 환경에서 장비 데이터를 실시간으로 연결해, 무기체계 생산과 정비의 이상 감지와 작전 대비 태세 강화를 지원합니다.
02
Main title
군수 공장과 정비 환경에서 장비 데이터를 실시간으로 연결해, 무기체계 생산과 정비의 이상 감지와 작전 대비 태세 강화를 지원합니다.
03
Main title
군수 공장과 정비 환경에서 장비 데이터를 실시간으로 연결해, 무기체계 생산과 정비의 이상 감지와 작전 대비 태세 강화를 지원합니다.
04
Main title
군수 공장과 정비 환경에서 장비 데이터를 실시간으로 연결해, 무기체계 생산과 정비의 이상 감지와 작전 대비 태세 강화를 지원합니다.
05
Main title
USE CASES
Autonomous Driving
자율주행 자동차 개발 환경에서 차량 센서와 주행 로그, 영상 데이터를 실시간으로 통합·관리해, 시나리오 검증과 모델 개선을 빠르게 반복합니다.
.jpg)
Smart factory
스마트팩토리에서 발생하는 설비·센서·영상 데이터를 실시간으로 통합해,
공정 최적화와 운영 효율을 동시에 높입니다.
.jpg)
bio
바이오 제조와 연구 환경에서 발생하는 실험 장비 데이터, 공정 로그, 영상 데이터를 통합 관리해 신약 개발과 바이오 공정의 검증 속도와 품질을 높입니다.
.jpg)
Military
군수 공장과 정비 환경에서 장비 데이터를 실시간으로 연결해,
무기체계 생산과 정비의 이상 감지와 작전 대비 태세 강화를 지원합니다.
Autonomous Driving
자율주행 자동차 개발 환경에서 차량 센서와 주행 로그,
영상 데이터를 실시간으로 통합·관리해, 시나리오 검증과 모델 개선을 빠르게 반복합니다.
Smart factory
스마트팩토리에서 발생하는 설비·센서·영상 데이터를 실시간으로 통합해, 공정 최적화와 운영 효율을 동시에 높입니다.
.jpg)
BIO
바이오 제조와 연구 환경에서 발생하는 실험 장비 데이터, 공정 로그, 영상 데이터를 통합 관리해 신약 개발과 바이오 공정의 검증 속도와 품질을 높입니다.
Military
군수 공장과 정비 환경에서 장비 데이터를 실시간으로 연결해, 무기체계 생산과 정비의 이상 감지와 작전 대비 태세 강화를 지원합니다.
SYNC
Databahn은 ㅇㅇㅇㅇ와 연동됩니다.
IMPACT
$8 million
숫자로 표현 가능한 파트리지시스템즈의 성과들을 한 문장으로 묘사합니다
99%
숫자로 표현 가능한 파트리지시스템즈의
성과들을 한 문장으로 묘사합니다
10,000
숫자로 표현 가능한 파트리지시스템즈의
성과들을 한 문장으로 묘사합니다
TRUST
신뢰, 안정성을 보장하는
인증 표식 등을 표현합니다.
신뢰, 안정성을 보장하는
인증 표식 등을 표현합니다.
신뢰, 안정성을 보장하는
인증 표식 등을 표현합니다.
신뢰, 안정성을 보장하는
인증 표식 등을 표현합니다.
신뢰, 안정성을 보장하는
인증 표식 등을 표현합니다.
From forward sensors to rear training servers,
a single platform covers the entire data pipeline.
4-Layer E2E
Data Pipeline.
LAYER 1.0
Logger
Collection
Collects multi-sensor data in real time from drones, robots, and humanoids. Compresses and tags (KLV) data for transmission over forward networks.
LAYER 1.5
UGV Hub
Aggregation
The UGV serves as a forward data hub. Aggregates and buffers data from multiple Loggers, then reliably transfers it to Edge after AI preprocessing.
LAYER 2.0
AI Edge
Inference
Performs AI inference on mobile tactical devices. Supports field decisions through object detection, 3D mapping, and situational analysis.
LAYER 3.0
Rear
Learning
Manages data and performs incremental and federated learning in rear MLOps. Builds enhanced models for redeployment to Edge and Logger.
Fuses diverse sensor and platform data
into a unified 3D space.
Real-Time
3D Context Mapping.
Modern Unmanned Warfare
STEP 1
Multi-Source Collection
Heterogeneous Coordinate Alignment
Converts data from drones, UGVs, robot dogs, and humanoids into a common coordinate system in real time.
STEP 3
3D Map Generation
SLAM+ColoredPCD (orTextureMash)
Enables real-time 3D mapping and free-view rendering, over 100× faster than NeRF.
STEP 2
Spatiotemporal Alignment
LiDAR-Inertial Odometry
Tightly fuses LiDAR point clouds and IMU data for precise localization, even in GPS-limited indoor, urban, and DIL environments.
Data Pipeline
STEP 0
STEP 4
Semantic Overlay
Semantic Segmentation Overlay
Adds semantic labels to visualize targets, hazards, and traversable routes.
Provides three context layers for understanding tactical situations on a geometric 3D map.
Tactical Context Layers.
On the 3D Map
USE CASES
Operational Scenarios.
The 3D Context Map supports situational awareness and decisions across diverse environments.
02
Special Operations
(SOT)
04
Battle Damage Assessment
(BDA)
.jpg)
03
Intelligence, Surveillance
& Reconnaissance (ISR)
01
Military Operations in Urban Terrain (MOUT)
Physical AI
+
Data Infrastructure
+
Ruggedized Hardware
Data transforms the battlefield.
Battlefield-ready hardware
drives combat power.
Raw Data to Intelligence.
DataBahn Defense HW Edition.
01
DataBahn Defense Logger
Forward Data Collection
UGV-Mounted
Drone-Embedded
02
DataBahn Defense Edge
Vehicle-Mounted Edge PRO
03
DataBahn Defense Edge
Vehicle-Mounted Edge CORE
04
DataBahn Defense Kit
Mobile Tactical Edge
Data Infrastructure
for Battlefield Superiority
Databahn Defense.
+82 (070)8667-0745
8F, 207 Teheran-ro, Gangnam-gu, Seoul, Republic of Korea
2026 Partridge Systems Inc. ALL Rights Reserved.