합성 데이터 개념과 생성 방법 및 활용사례

인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술이 급속도로 발전하면서, 데이터의 중요성이 그 어느 때보다 커지고 있습니다. 하지만 고품질의 실제 데이터를 수집하는 것은 비용과 시간이 많이 들고, 때로는 불가능할 수도 있습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 혁신적인 기술이 바로 ‘합성 데이터(Synthetic Data)’입니다.

합성 데이터란 무엇인가?

합성 데이터는 실제 세계의 사건으로부터 생성된 것이 아닌, 인공적으로 제조된 정보를 말합니다. 이는 알고리즘을 통해 생성되며, 수학적 모델을 검증하고 머신러닝 및 딥러닝 모델을 훈련시키는 데 사용되는 테스트 데이터 세트나 운영 데이터의 대체재로 활용됩니다.

합성 데이터의 역사

합성 데이터의 개념은 1970년대 컴퓨팅의 시작과 함께 등장했습니다. 초기 시스템과 알고리즘들은 데이터에 의존해 작동했지만, 제한된 처리 능력, 대량의 데이터 수집의 어려움, 그리고 개인정보 보호 문제로 인해 합성 데이터의 필요성이 대두되었습니다.

2012년 ImageNet 대회에서 Geoff Hinton 팀이 인공 신경망을 사용해 이미지 분류 챌린지에서 압도적인 승리를 거둔 이후, 연구자들은 인공 데이터에 주목하기 시작했습니다. 이는 신경망이 인간보다 더 빠르게 물체를 인식할 수 있다는 사실이 밝혀졌기 때문입니다.

합성 데이터의 중요성

가트너(Gartner)는 2030년까지 AI 모델 개발에 사용되는 합성 데이터가 실제 데이터를 능가할 것으로 예측하고 있습니다. 이는 합성 데이터가 실제 데이터에 비해 여러 가지 이점을 제공하기 때문입니다.

합성 데이터의 주요 장점:

• 맞춤형 데이터 생성: 조직은 자신들의 필요에 맞게 데이터를 커스터마이즈할 수 있습니다. 실제 데이터로는 얻기 힘든 조건들을 포함시킬 수 있으며, DevOps 팀을 위한 소프트웨어 테스트 및 데이터 품질 보증 목적으로도 활용할 수 있습니다.
• 비용 효율성: 합성 데이터는 실제 데이터 수집에 비해 훨씬 저렴합니다. 예를 들어, 자동차 제조업체의 경우 실제 차량 충돌 데이터를 수집하는 것보다 시뮬레이션 데이터를 사용하는 것이 비용 면에서 유리합니다.
• 데이터 라벨링: 합성 데이터는 정확한 라벨링을 보장합니다. 이는 수퍼바이즈드 러닝 작업에서 모델 개발 프로세스를 가속화하는 데 도움이 됩니다.
• 빠른 생산: 적절한 소프트웨어와 기술을 사용하면 실제 이벤트로부터 데이터를 수집하는 것보다 훨씬 빠르게 데이터 세트를 생성할 수 있습니다.
• 완벽한 주석: 각 객체가 자동으로 다양한 주석을 생성하므로, 수동 데이터 수집이 필요 없습니다. 이는 합성 데이터가 실제 데이터에 비해 비용 효율적인 주요 이유 중 하나입니다.
• 데이터 프라이버시: 합성 데이터는 실제 데이터와 유사하지만 개인을 식별할 수 있는 정보를 포함하지 않아야 합니다. 이러한 특성으로 인해 합성 데이터는 익명성을 보장하며 배포에 적합합니다. 특히 의료 및 제약 산업에서 데이터 최적화의 중요한 부분이 될 수 있습니다.
• 완전한 사용자 제어: 합성 데이터 시뮬레이션을 통해 모든 측면을 완벽하게 제어할 수 있습니다. 데이터 세트를 다루는 사람이 이벤트 빈도, 항목 분포 등 다양한 요소를 제어할 수 있습니다.

합성 데이터의 생성 방법

합성 데이터를 생성하는 프로세스는 사용되는 도구와 알고리즘, 그리고 특정 사용 사례에 따라 다릅니다. 다음은 합성 데이터를 생성하는 세 가지 일반적인 기술입니다:

• 분포에서 숫자 추출: 분포에서 무작위로 숫자를 선택하는 것은 합성 데이터를 만드는 일반적인 방법입니다. 이 방법은 실제 데이터의 통찰력을 포착하지는 못하지만, 실제 데이터와 유사한 데이터 분포를 생성할 수 있습니다.
• 에이전트 기반 모델링: 이 시뮬레이션 기법은 서로 통신하는 고유한 에이전트를 만드는 것을 포함합니다. 이 방법은 특히 모바일 폰, 사람, 심지어 컴퓨터 프로그램과 같은 다양한 에이전트들이 복잡한 시스템에서 어떻게 상호작용하는지 검토할 때 유용합니다.
• 생성 모델: 이 알고리즘은 실제 데이터의 통계적 속성이나 특징을 복제하는 합성 데이터를 생성합니다. 생성 모델은 훈련 데이터의 통계적 패턴과 관계를 학습한 다음, 이 지식을 사용하여 원본 데이터와 유사한 새로운 합성 데이터를 생성합니다. 생성적 적대 신경망(GAN)과 변분 오토인코더(VAE)가 이러한 생성 AI 모델의 예입니다.

합성 데이터의 활용 사례

합성 데이터는 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다. 주요 활용 사례는 다음과 같습니다:

• 테스팅: 합성 테스트 데이터는 규칙 기반 테스트 데이터보다 생성하기 쉽고 유연성, 확장성, 현실성을 제공합니다. 데이터 주도 테스팅과 소프트웨어 개발에 중요합니다.
• AI 및 ML 모델 훈련: 합성 데이터는 AI 모델 훈련에 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 종종 실제 데이터보다 더 나은 성능을 보이며, 우수한 AI 모델 개발에 필수적입니다. 합성 훈련 데이터는 모델 성능을 향상시키고, 편향을 제거하며, 새로운 도메인 지식과 설명 가능성을 추가합니다.
• 개인정보 보호 규정 준수: 합성 데이터는 데이터 분석가들이 HIPAA, GDPR, CCPA와 같은 데이터 프라이버시 법을 준수하는 데 도움을 줍니다. 또한 민감한 데이터 세트를 테스트나 훈련에 사용할 때 최선의 선택입니다.
• 의료 및 기타 개인 데이터: 건강 및 개인정보 데이터는 프라이버시 규칙이 이 분야에 상당한 제한을 두고 있기 때문에 합성 접근 방식에 특히 적합합니다. 합성 데이터를 사용함으로써 연구자들은 개인의 프라이버시를 침해하지 않고 필요한 정보를 추출할 수 있습니다.

합성 데이터의 실제 산업 예시

금융 서비스와 의료 분야는 합성 데이터 기술을 사용하여 실제 민감하거나 규제된 데이터와 유사한 속성을 가진 데이터를 제조하는 두 가지 산업 예시입니다.

의료 분야: 의료 데이터 전문가들은 합성 데이터를 사용하여 환자의 기밀성을 유지하면서도 레코드 수준의 데이터를 공개적으로 사용할 수 있게 합니다.

금융 분야: 금융 부문에서는 직불카드 및 신용카드 결제와 같은 합성 데이터 세트가 일반적인 거래 데이터처럼 보이고 작동하여 사기 활동을 노출하는 데 도움을 줍니다. 데이터 과학자들은 합성 데이터를 사용하여 사기 탐지 시스템을 테스트하거나 평가하고, 새로운 사기 탐지 방법을 개발할 수 있습니다.

합성 데이터와 머신러닝

합성 데이터는 머신러닝 분야에서 큰 주목을 받고 있습니다. ML 알고리즘은 엄청난 양의 데이터로 훈련되며, 필요한 양의 라벨링된 훈련 데이터를 수집하는 것은 비용이 많이 들 수 있습니다.

합성적으로 생성된 데이터는 기업과 연구자들이 ML 모델을 훈련하고 심지어 사전 훈련하는 데 필요한 데이터 저장소를 구축하는 데 도움을 줍니다. 이 기술은 전이 학습(transfer learning)이라고 불립니다.

데이터 과학 연구 노력은 ML에서 합성 데이터 사용을 발전시키기 위해 진행 중입니다. 예를 들어, 매사추세츠 공과대학(MIT)의 Data to AI Lab 멤버들은 Synthetic Data Vault라는 프로젝트에서 성공을 거두었습니다. 이는 자동으로 합성 데이터를 생성하고 추출하는 머신러닝 모델을 구축할 수 있습니다.

기업들도 합성 데이터 기술을 실험하고 있습니다. 예를 들어, Google Deepmind는 합성 데이터를 사용하여 복잡한 기하학 문제를 해결하는 AlphaGeometry라는 AI 시스템을 훈련시켰습니다. 컴퓨터 비전, 이미지 인식, 로봇공학 등 다른 응용 분야도 합성 데이터 사용의 혜택을 받고 있습니다.

합성 데이터 도구 및 기술

AI 모델 사용이 다양한 산업 분야로 확장됨에 따라 합성 데이터 생성 도구 시장도 성장하고 있습니다. 다양한 도구들이 사용 가능합니다.

기업들은 또한 다양한 방법과 도구를 사용하여 자체적으로 합성 데이터를 생성할 수 있습니다. 이러한 방법에는 다음이 포함됩니다:

• 대규모 언어 모델(LLM): 조직은 GPT 모델과 같은 LLM을 자체 데이터 세트로 훈련시켜 합성 데이터를 생성할 수 있습니다.
• 생성적 적대 신경망(GAN): GAN은 두 개의 신경망이 서로 경쟁하면서 실제와 구분하기 어려운 합성 데이터를 생성합니다. 이미지, 비디오, 음성 등 다양한 형태의 데이터 생성에 사용됩니다.
• 변분 오토인코더(VAE): VAE는 입력 데이터의 확률 분포를 학습하고, 이를 바탕으로 새로운 데이터를 생성합니다. GAN에 비해 안정적이지만, 생성된 데이터의 품질이 다소 떨어질 수 있습니다.
• 시뮬레이션 소프트웨어: 특히 자율주행차, 로봇공학 등의 분야에서 물리 엔진을 활용한 시뮬레이션을 통해 합성 데이터를 생성합니다.
• 규칙 기반 시스템: 특정 도메인 지식을 바탕으로 규칙을 설정하고, 이에 따라 데이터를 생성하는 방식입니다. 금융 거래 데이터나 의료 기록 등에 활용될 수 있습니다.

합성 데이터의 한계와 과제

합성 데이터가 많은 이점을 제공하지만, 몇 가지 중요한 한계와 과제도 존재합니다:

• 품질 보증: 합성 데이터가 실제 데이터의 복잡성과 뉘앙스를 정확히 포착하는지 확인하는 것은 어려울 수 있습니다. 품질이 낮은 합성 데이터는 모델의 성능을 저하시킬 수 있습니다.
• 편향 문제: 합성 데이터 생성 모델이 훈련 데이터의 편향을 학습하고 증폭시킬 수 있습니다. 이는 공정성과 윤리적 AI 개발에 문제를 일으킬 수 있습니다.
• 과적합 위험: 합성 데이터로만 훈련된 모델은 실제 세계의 데이터에 대해 과적합될 위험이 있습니다. 따라서 실제 데이터와의 균형을 맞추는 것이 중요합니다.
• 계산 비용: 고품질의 합성 데이터를 생성하기 위해서는 상당한 컴퓨팅 파워가 필요할 수 있습니다. 이는 중소기업이나 연구 기관에게는 부담이 될 수 있습니다.
• 법적 및 윤리적 고려사항: 합성 데이터의 사용과 관련된 법적, 윤리적 프레임워크가 아직 완전히 정립되지 않았습니다. 특히 개인정보 보호와 관련된 문제가 발생할 수 있습니다.

합성 데이터의 미래 전망

합성 데이터 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 앞으로 더욱 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. 다음과 같은 트렌드가 예상됩니다:

• AI 모델 개선: 더 정교한 AI 모델이 개발됨에 따라, 더 높은 품질의 합성 데이터 생성이 가능해질 것입니다. 이는 AI 훈련과 테스트의 효율성을 크게 향상시킬 것입니다.
• 산업별 특화: 의료, 금융, 자동차 등 각 산업의 특수한 요구사항에 맞춘 합성 데이터 생성 도구와 기술이 발전할 것입니다.
• 규제 프레임워크 발전: 합성 데이터의 사용이 증가함에 따라, 이와 관련된 법적, 윤리적 가이드라인이 더욱 명확해질 것입니다.
• 실시간 합성 데이터: 실시간으로 필요에 따라 합성 데이터를 생성하고 조정할 수 있는 기술이 발전할 것입니다. 이는 동적인 환경에서의 AI 훈련에 특히 유용할 것입니다.
• 멀티모달 합성 데이터: 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 통합한 멀티모달 합성 데이터 생성 기술이 발전할 것입니다. 이는 더욱 복잡하고 현실적인 AI 모델 훈련을 가능하게 할 것입니다.

맺음말

합성 데이터는 AI와 머신러닝 분야에서 혁명적인 변화를 가져올 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 데이터 수집의 어려움, 프라이버시 문제, 비용 등의 한계를 극복하고, AI 모델의 성능을 향상시키는 데 큰 역할을 할 것으로 기대됩니다.

그러나 합성 데이터의 품질 보장, 편향 문제 해결, 윤리적 사용 등의 과제도 존재합니다. 이러한 문제들을 해결하면서 합성 데이터 기술을 발전시키는 것이 앞으로의 중요한 과제가 될 것입니다.

기업과 연구자들은 합성 데이터의 잠재력을 최대한 활용하면서도, 그 한계와 위험을 인식하고 적절히 대응해야 합니다. 합성 데이터는 단순히 실제 데이터의 대체재가 아니라, AI와 데이터 과학 분야에 새로운 가능성을 열어주는 보완적 도구로 인식되어야 합니다.

앞으로 합성 데이터 기술이 더욱 발전하고 성숙해짐에 따라, 우리는 AI와 데이터 과학 분야에서 더욱 혁신적이고 효율적인 발전을 목격하게 될 것입니다. 이는 궁극적으로 다양한 산업 분야에서의 문제 해결과 혁신을 가속화하는 데 기여할 것입니다.