합성 데이터(Synthetic Data)는 실제 사건에서 수집된 것이 아니라, 알고리즘이나 시뮬레이션을 통해 인위적으로 생성된 데이터입니다.
이러한 데이터는 현실 데이터를 모방하면서도 프라이버시를 보호하고, 실험과 모델 개발을 더 유연하게 만들어줍니다.
즉, 데이터의 유용성을 유지하면서도 안전하고 확장 가능한 AI 개발 환경을 제공합니다.

주요 특징:

• 인공 생성
시뮬레이션, 생성 모델(GAN 등), 수학적 알고리즘을 통해 데이터를 만듭니다.

• 개인정보 보호
실제 개인 식별 정보(PII)를 포함하지 않아 프라이버시 보호에 유리합니다.

• 확장성
필요에 따라 다양하고 대규모의 데이터셋을 쉽게 생성할 수 있습니다.

• 편향 제어 가능
현실 데이터에 흔히 있는 불균형이나 소수 클래스 부족 문제를 보완할 수 있습니다.

• 맞춤형 생성
특정 특성, 분포, 드물게 발생하는 극단적 사례(edge case)를 의도적으로 생성할 수 있습니다.

활용 사례: 

• AI 모델 학습 및 검증
현실 데이터가 부족한 경우, 모델 성능 향상을 위한 보완 데이터로 사용됩니다.

• 자율주행차 테스트
실제 도로에서 보기 힘든 희귀하거나 위험한 상황을 시뮬레이션할 수 있습니다.

• 의료 연구
환자 정보를 사용하지 않고, 유사한 가상의 환자 데이터를 생성하여 연구 및 알고리즘 개발에 활용합니다.

• 금융 사기 탐지 시스템
가상의 이상 거래 데이터를 만들어 탐지 모델을 훈련합니다.

• 로보틱스 및 가상 시뮬레이션
현실 투입 전, 가상 환경에서 로봇을 훈련시키는 데 사용됩니다.

• 유통 및 전자상거래 분석
가상의 소비자 행동 데이터를 기반으로 시장 예측 및 마케팅 전략에 활용됩니다.

중요성

합성 데이터는 데이터 부족, 규제 제약, 프라이버시 보호 문제 등을 해결하면서도 AI 시스템을 보다 빠르고 안전하게 학습 및 테스트할 수 있게 해줍니다.
또한, 기업이나 연구기관이 윤리적이고 확장 가능한 AI 솔루션을 개발하기 위해 합성 데이터를 활용하는 사례는 계속 증가하고 있습니다.
결과적으로, 합성 데이터는 책임 있는 기술 혁신을 가능하게 하는 핵심 도구로 자리매김하고 있습니다.