[스타트업] 성유창 나노라티스 대표 "AI 데이터 연산, 사람처럼"

센서-반도체-AI 연결 'DPX 프로세서', 오는 2028년 매출 50억~70억원 목표

[프라임경제] 인공지능(AI) 기술이 소프트웨어 환경을 넘어 로봇, 제조 설비, 모빌리티 등 물리적 현실 세계로 확장되고 있다. 이를 '피지컬 AI(Physical AI)' 시대라고 부른다. 그러나 현실 세계를 감지하는 수많은 센서 데이터가 폭증하면서 이를 모두 중앙처리장치(GPU/NPU)나 클라우드로 전송해 처리하는 기존 방식은 데이터 전송 병목과 막대한 연산량, 급격한 전력 소모라는 치명적인 한계에 직면했다. 

성유창 나노라티스 대표 = 홍재현 기자

지난 2024년 1월 출범한 나노라티스(대표 성유창, Nanolatis)는 이를 센서 AI와 뉴로모픽 기술을 결합한 프론트엔드 인텔리전스 기술로 해결하고 있다. 이는 고용량 센서 데이터를 후단으로 보내는 대신 센서와 가장 가까운 지점에서 유의미한 변화와 이벤트를 선별하는 프로세스다.

성유창 나노라티스 대표는 "인간의 뇌가 시각과 촉각 등 모든 감각 자극을 동일하게 기억·연산하지 않는다"며 "피지컬 AI 시대의 센서 역시 스스로 중요한 정보를 선별해 두뇌에 전달하는 구조로 전환돼야 한다"고 말했다. 

사명 '나노라티스'는 나노 기술(Nano)과 규칙적인 격자 구조를 뜻하는 'Lattice'를 결합했다. 센서와 반도체, AI를 유기적으로 연결해 물리 데이터를 효율적으로 처리하겠다는 의미를 담았다.

◆ 센서 데이터 폭증…AI 연산보다 먼저 '데이터 이동' 문제 해결

성 대표가 창업 전선에 뛰어든 결정적 계기는 AI 연산 인프라의 구조적 비효율에 대한 문제의식이었다. AI가 현실을 인식하려면 카메라, 진동, 온도, 가스 등 다변화된 센서로부터 방대한 데이터를 실시간으로 받아들여야 한다. 

기존 연산·메모리 분리형 컴퓨팅 구조에서는 센서에서 발생한 대규모 데이터를 후단 프로세서로 이동시켜 처리해야 하는 경우가 많다. 이는 데이터 이동에 따른 병목과 전력 소모가 문제가 될 수 있다.

그는 "스마트팩토리나 로봇에 부착된 수많은 카메라가 24시간 영상을 촬영하더라도, 실제 AI 알고리즘이 판단에 필요로 하는 정보는 특정 이벤트가 발생한 극히 일부분에 불과하다"며 "이를 모두 중앙 GPU로 전송해 처리하는 것은 심각한 자원 낭비"라고 주장했다. 

이어 '센서에서 발생한 모든 데이터를 무작정 연산할 것이 아니라, 필요한 데이터를 센서 가장 가까운 곳에서 먼저 선별해야 한다"고 설명했다.  

◆ 딥러닝 가속 아닌 '데이터 선별'…하이브리드 뉴로모픽 'DPX' 개발

나노라티스가 개발 중인 핵심 반도체는 센서와 GPU·NPU 사이에서 데이터를 선제적으로 분석하는 프론트엔드 인텔리전스 프로세서 'DPX(Data Process eXpress)'다.  

기존 NPU나 엣지 AI 칩이 딥러닝 모델의 추론(Inference) 연산 가속에만 몰두했다면, DPX는  '평소와 다른 움직임이 발생했는가'를 센서 가까이에서 먼저 판단하고 필요한 데이터만 후단 AI에 전달하는 구조다.   

성 대표는 "DPX는 GPU나 NPU를 대체하려는 칩이 아니다"며 "오히려 이들 고성능 프로세서가 꼭 필요한 핵심 데이터 연산에만 집중할 수 있도록 했다"고 전했다. 

이어 "이같은 구조는 입구에서 데이터 흐름을 정제하고 최적화해 주는 상호보완적 반도체"라고 설명했다.  

구조적으로는 프레임(Frame) 기반의 전통적 영상 처리 방식과 급격한 변화에만 반응하는 뉴로모픽의 이벤트(Event) 기반 방식을 융합한 하이브리드 아키텍처를 채택했다. 상황에 따라 관심 영역(ROI)이나 특정 이상 징후만을 적응형으로 추출해 후단으로 전달한다. 이후 다중 센서 및 로보틱스 환경의 데이터 이동량과 후단 AI의 연산 부하를 줄여 시스템 처리·전력 효율을 높인다. 

DPX 개발에서 또 하나의 과제는 카메라·가스·진동·온도 등 서로 다른 센서 데이터를 하나의 공통 처리 구조에서 다루는 것이다. 센서마다 데이터의 형태와 발생 주기, 중요 이벤트가 다르기 때문이다.

나노라티스는 이를 위해 센서 입력·실시간 분석·특징·이벤트 추출·데이터 선별·GPU/NPU 전달로 이어지는 공통 프론트엔드 처리 구조를 설계하고 있다.

나노라티스가 개발 중인 핵심 반도체는 센서와 GPU·NPU 사이에서 데이터를 선제적으로 분석하는 프론트엔드 인텔리전스 프로세서 'DPX'다. ⓒ 나노라티스

◆ 유해가스 탐지·비전 모니터링…삼성전자·레인보우로보틱스 PoC 논의

나노라티스가 초기 사업화 시장으로 설정한 분야는 유해가스·화학물질(VOC)을 탐지하는 '산업 안전·보안'과 카메라 기반의 '비전 AI 공정 모니터링'이다.

화학 센서와 광학 카메라는 겉보기에 서로 다른 영역 같지만, '실시간 센서 데이터로부터 이상 징후를 즉각 감지해 필요한 정보만 상위 관제 시스템에 전파한다'는 공통적인 기술 코어를 공유한다.  

기술력에 주목한 국내 대표 제조 및 로봇 기업들과의 현장 협업도 구체화되고 있다. 현재 국내 대기업 RX사업부와는 차세대 로보틱스 및 제조 환경에 적합한 비전 인텔리전스 기술 적용을 논의 중에 있다. 또 반도체 장비 전문기업 원익과는 센서·AI를 활용한 제조설비 상태 모니터링 현장 적용을 협의하고 있다. 

아울러 사람이 접근하기 힘든 위험 구역을 모니터링하기 위해 레인보우로보틱스, 한국화학연구원과 함께 전자코(Electronic Nose) 센서가 탑재된 사족보행 로봇 기반 이동형 유해가스 탐지 시스템 PoC(개념 증명)를 공동 준비 중이다.  

성 대표는 "대기업 및 정부 연구기관과의 PoC 목적은 단순 솔루션 판매가 아니다"며 "실제 스마트 제조 현장의 병목을 파악, 그 데이터를 나노라티스 DPX 반도체의 핵심 아키텍처 설계에 즉각 피드백하는 귀중한 자산으로 삼는 것"이라고 강조했다.  

◆ TIPS·DIPS 잇달아 선정…오는 2028년 70억 매출 달성 목표

사업성을 인정받은 나노라티스는 포스텍홀딩스와 한국투자액셀러레이터로부터 5억5000만원 규모의 시드(Seed) 투자를 성공적으로 유치했다. 또 IBK기업은행(024110)의 창업 육성 플랫폼 IBK창공 마포 17기 육성기업으로 선정, IBK창공 공동운영사인 신기술금융회사 시너지아이비투자에게 육성 지원도 받고 있다.

지난 2025년에는 중소벤처기업부 TIPS(민간투자주도형 기술창업지원)에도 선정됐다. 2026년에는 시스템반도체 분야 초격차 스타트업 1000+ 프로젝트(DIPS) 기업으로도 이름을 올렸다. 이를 통해 차세대 시스템반도체 기술개발과 사업화에 속도를 낼 구상이다.

이같은 현장 PoC와 솔루션 공급을 기반으로 올해 약 3억원 규모의 초기 매출을 기대하고 있다. 이어 검증된 솔루션의 본격 양산 공급 및 DPX 반도체 IP 라이선스 사업 확대를 통해 오는 2027년 10억원, 2028년 50~70억원의 연매출을 달성한다는 중기 로드맵을 확정했다.  

20~30년 뒤 성유창 대표가 바라는 나노라티스의 모습은 '본질 중심의 회사'다. 

그는 "단순히 칩이나 부품 하나를 납품하는 하드웨어 팹리스에 머물고 싶지 않다"며 "AI가 점차 인간의 삶과 산업 깊숙이 들어오는 시대에, 나노라티스는 'AI가 세상을 정확하게 보고, 듣고, 느끼는 감각 방식 그 자체를 설계하는 기업'으로 기억되고자 한다"고 말했다. 

이어 "국내 산업 현장에서 철저히 검증된 독보적 기술력을 바탕으로, 전 세계 피지컬 AI와 로보틱스 시스템 내부에 나노라티스의 프로세서가 탑재되는 글로벌 기술 표준 기업으로 자리매김하겠다"고 포부를 전했다.