남창주 버티컬랩스 대표
대표 아이템은 로봇 AI 학습 자동화 플랫폼 ‘Easy Trainer’
복잡한 과정을 제거해, 초보자도 고품질 데이터를 쉽게 수집할 수 있도록 도와
대표 아이템은 로봇 AI 학습 자동화 플랫폼 ‘Easy Trainer’이다. 로봇 AI, 특히 모방학습이나 Vision-Language-Action(VLA) 계열 모델을 학습시키기 위해서는 고품질 데이터가 필수적인데, 기존에는 데이터 수집 환경을 구축하는데 많은 시간과 전문성이 필요했다.
Easy Trainer는 이러한 복잡한 과정을 제거해, 초보자도 고품질 데이터를 쉽게 수집할 수 있도록 돕고, 연구개발자는 환경 설정에서 벗어나 본질적인 문제 해결에 집중할 수 있도록 도와준다. 휴머노이드, 핸드를 비롯한 다양한 로봇과 센서에 확장할 수 있으며, 로봇의 원격 제어에 사용하는 다양한 디바이스(VR기기, Leader 로봇, 모션 캡쳐 등)를 지원한다.
제어 대상 로봇과 동일한 기구학적 구조를 가져 모션 리타게팅(제어 동작을 로봇에 맞게 변환하는 과정) 없는 데이터 수집이 가능한 Leader 로봇도 함께 제공한다. 수집한 데이터로 공개된 AI 모델을 바로 학습시키고 실제 로봇에 배포하는 것까지 하나의 플랫폼 안에서 노코딩으로 가능하다.
Easy Trainer는 확장성과 단순함을 바탕으로 AI로봇 개발과정의 병목을 제거한다. 로봇 AI 모델 개발·적용이라는 본 목적을 달성하기 위한 부수적인 과정인 데이터 수집 환경 구축과 데이터 수집에서 발생하는 모든 불편을 없애, 초보자도 전문가도 모두 쉽게 다양한 로봇과 작업에 대한 고품질의 데이터 수집을 할 수 있다. 또한 데이터 관리와 증강, 가상 환경으로의 확장, 데이터 품질을 정량적으로 측정하는 기능까지 포함되어 있어, 단순한 수집 도구를 넘어 로봇 AI 학습을 위한 통합 인프라를 제공한다. 최근 주목받고 있는 로봇 데이터 팩토리를 손쉽게 구축할 수 있는 제품이다.
버티컬랩스는 현재 정부출연 연구기관과 대학 연구실, 제조 기업의 R&D 조직을 중심으로 영업 활동을 펼치고 있다. 남 대표가 대학교수로서 오래 활동해 온 학계와 산학 프로젝트를 통해 협업해 온 산업계 네트워크를 통해 직접적인 영업 활동을 하고 있다.
“양쪽 모두에서 긍정적인 반응을 얻어 판매는 물론 예약 주문까지 이어지고 있습니다. 실제 연구자와 개발자들이 직접 사용하면서 피드백을 주는 구조를 중요하게 생각하기 때문에, 학회, 연구 커뮤니티, 로봇 관련 전시회와 데모를 통해 수요자와 밀접하게 상호작용을 하며 제품의 장점을 전방위로 알리는 방식의 마케팅을 진행하고 있습니다. 장기적으로는 글로벌 연구 커뮤니티를 중심으로 시장을 확대할 계획입니다.”
버티컬랩스는 현재 기술 고도화와 초기 시장 검증에 집중하고 있으며, 이를 바탕으로 단계적인 투자 유치를 계획하고 있다. 남 대표는 단순한 성장보다는 기술의 완성도와 시장에서의 실질적인 문제 해결 능력을 먼저 증명하는 것을 중요하다고 생각하고 있다.
남 대표는 어떻게 창업하게 됐을까. “연구하면서 늘 느꼈던 점은 고품질 데이터의 대량 수집이 로봇 AI 개발에서 가장 큰 어려움 중 하나라는 것이었습니다. 훌륭한 모델이 있어도 데이터를 모으는 과정이 너무 어렵고 비효율적이었습니다. 또한 데이터를 모으기 시작하는 데까지 환경을 구축하는 시간과 노력이 과도했습니다. 같은 문제를 다른 연구자도 겪고 있을 것이라는 생각에, 이 문제를 해결한 우리 방식을 확산해 연구자와 개발자들이 본연의 문제에 집중하도록 지원하고 싶다는 생각이 창업의 계기가 되었습니다. 실험실 창업이기에 초기에는 기존 연구 성과를 바탕으로 시작했고, 점차 사업화 단계로 확장해 나가고 있습니다.”
창업 후 남 대표는 “우리 제품 Easy Trainer를 접한 연구자나 개발자가 ‘이 부분에 대해서 계속 고민이 많았다’, ‘우리에게 꼭 필요한 솔루션이다’라고 이야기해 줄 때 가장 큰 보람을 느낀다”며 “우리 내부의 문제로부터 시작해서 현실적으로 매우 큰 의미를 갖는 문제 설정을 했으며, 고객이 원하는 방향으로 제품을 만들었다는 피드백을 받게 되기 때문이다. 우리 제품을 통해 로봇 연구가 연구실 수준에 머무르지 않고, 실제 현장의 문제를 해결하는 방향으로 확장되고 있다는점에서 큰 의미를 느끼고 있다”고 말했다.
버티컬랩스는 남 대표를 중심으로 CTO 정해찬, 개발 팀장 정해진, 개발팀원 고준호, 조동희로 구성된 소규모지만 전문성이 높은 팀이다. 로봇, AI, 시스템, 하드웨어 전반을 아우르는 인력들이 긴밀하게 협업하며 빠른 개발과 실행력을 강점으로 하고 있다.
“현재 서강대학교 전자공학과 부교수로 재직하며 로봇 지능 분야를 연구하고 있습니다. Carnegie Mellon University 박사후연구원, 한국과학기술연구원 선임연구원, Amazon Robotics 인턴 등 대학, 연구소, 산업계를 두루 경험해 왔습니다. 이러한 연구 경험과 국내외 연구·산업 네트워크를 바탕으로, 현재 버티컬랩스의 경영과 기술, 대외 협력을 총괄하며 로봇 AI 기술이 연구실을 넘어 실제 산업 문제 해결로 이어질 수 있도록 사업을 이끌고 있습니다.
CTO 정해찬은 ERP 솔루션 기업에서 풀스택 개발자로 근무한 경험과 석사과정에서의 연구 경험을 바탕으로 소프트웨어 개발 전반과 기술 영업을 총괄하고 있습니다. 개발팀장 정해진은 소프트웨어와 기계공학을 전공하고 로봇 기구 설계부터 시제품 제작까지 폭넓은 하드웨어 개발 경험을 갖추고 있으며, 설계 자동화와 제품 개발을 담당하고 있습니다. 개발팀원 고준호는 휴머노이드 스타트업에서 임베디드 개발자로 근무한 바 있으며, RoboCup 등 다양한 로봇 대회 경험을 바탕으로 하드웨어와 전장부 설계를 맡고 있습니다. 이처럼 버티컬랩스는 연구·개발과 산업 적용을 동시에 이해하는 팀을 기반으로, 로봇 AI 기술이 실제 현장에서 빠르게 확산할 수 있는 실질적인 해법을 만들어가고 있습니다.”
앞으로의 계획에 대해 남 대표는 “우리의 목표는 로봇 AI 학습의 표준 인프라를 선점하고 로봇 데이터 팩토리 구축에 중심적인 역할을 하는 것”이라며 “우리나라는 세계 최고 수준의 로봇 밀도를 보유한 제조업 중심 국가이지만, 산업 현장에서 활용되는 로봇은 여전히 정해진 작업만 반복 수행하는 단계에 머물러 있다”고 말했다.
“우리는 이러한 산업 현장에서 활용되는 매니퓰레이터와 휴머노이드에 AI를 결합해, 다양한 비정형 상황에도 유연하게 대응할 수 있는 AI 기반 자율 제조 산업 구조로의 전환에 기여하고자 합니다. 또한 이번 CES 2026서 공개된 현대차 ‘아틀라스’, LG전자 ‘클로이드’를 비롯한 다양한 휴머노이드 로봇을 위한 고효율 데이터 수집 방법을 제공하여 휴머노이드 확산에 중추적인 역할을 하고자 합니다. 중장기적으로는 데이터 수집과 학습을 넘어, 로봇 운영과 관리까지 아우르는 통합 관제 영역으로 확장해, 현장 데이터가 다시 학습으로 이어지는 선순환 구조를 구축하고 궁극적으로는 로봇 전반에 적용 가능한 파운데이션 모델을 개발하는 것이 목표입니다.”
버티컬랩스는 아이템을 인정받아 광운대학교 예비창업패키지 사업에 선정됐다. 예비창업패키지는 참신한 아이디어, 기술을 가지고 창업을 준비 중인 예비창업자의 성공적인 창업 사업화를 지원하는 사업이다. 선발된 예비창업자에게는 사업화 자금과 창업 준비와 실행 과정에서 필요한 교육 및 멘토링을 제공한다.
설립일 : 2025년 11월
주요사업 : AI로봇 학습 데이터 수집·학습의 장벽을 없애는 플랫폼 개발
성과 : 회사 설립 이후 1건의 판매, 2건의 사전 주문
이진호 기자 jinho2323@hankyung.com
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