AI 합성데이터 솔루션

데이터가 부족할 때, 데이터 품질이 불균형할 때

AI로 만드는
최적의 고품질 데이터

전문 도메인별 실제 데이터의 통계적 패턴을 학습한 생성 모델(Generative AI)을 통해
개인정보 없이도 모델 학습에 충분한 양·다양성·품질의 합성데이터를 제공합니다.

#희소데이터보완 #데이터불균형해소 #모델성능개선

합성데이터 특징

도메인 특화 합성
도메인 특화 합성

각 도메인(상권·관광·물류·헬스케어·농업)의 데이터 구조와 비즈니스 로직을 반영

개인정보 없는 데이터
개인정보 없는 데이터

민감정보 없이도 유의미한 모델 학습·검증·공유가 가능

통계적 동형성 보장
통계적 동형성 보장

분포·상관관계·시계열 패턴을 유지하는 검증된 합성 데이터

다양한 생성 모델 지원
다양한 생성 모델 지원

GAN, VAE, Diffusion, 시계열 합성 등 데이터 특성에 맞춘 최적 모델 사용

합성데이터와 실제데이터의 비교

비교항목 합성데이터
(Synthetic Data)
실제데이터
(Real Data)
확장성
(Scalability)
대규모 데이터도 쉽게 생성 가능 수집 시간·가용성에 의해 제한됨
비용
(Cost)
장기적으로 더 효율적임 수집·라벨링 때문에 비용 높음
다양성
(Data Diversity)
다양한 시나리오와 엣지 케이스까지 시뮬레이션 가능 현실의 복잡성은 담지만 다양성이 부족함
정확성
(Accuracy)
현실의 모든 변동성과 노이즈를 완전히 반영하지 못할 수 있음 매우 정확하지만 노이즈·편향이 포함될 수 있음
도메인 갭
(Domain Gap)
실제 상황으로의 일반화가 어려울 수 있음 실제 환경을 반영하기 때문에 갭이 없음
프라이버시
(Privacy Concerns)
개인정보·컴플라이언스 위험 대부분 제거 개인·민감정보 포함 가능하여 프라이버시 위험 존재