Synthetic Data

Name: 합성 데이터 생성 및 구축 서비스
Brand: 프롬데이터

합성 데이터(Synthetic Data) 생성 및 구축

실제 데이터 수집이 어려운 상황까지 AI가 학습할 수 있도록, 프롬데이터는 합성 데이터를 설계·생성·가공·검증하여 학습 가능한 데이터셋으로 완성합니다.

현실의 한계를 넘는 가상 데이터의 힘

AI 모델의 성능을 결정짓는 것은 흔한 일상이 아니라 좀처럼 발생하지 않는 특수한 상황, 즉 엣지 케이스(Edge Case)입니다. 화재 사고, 대형 참사, 자율주행 중의 돌발 상황, 제조 현장의 위험행동처럼 실제로 촬영하거나 수집하기 어려운 데이터는 AI 성능을 제한하는 대표적인 병목입니다.

프롬데이터의 합성 데이터(Synthetic Data) 생성 및 구축 서비스는 실제 데이터 수집의 한계를 보완하기 위해 시나리오 설계, 데이터 생성, 라벨링, 가공, 품질검증을 하나의 흐름으로 연결합니다. 이를 통해 AI 모델이 실제 현장에서 마주할 수 있는 다양한 변수를 학습할 수 있도록 데이터셋을 확장합니다.

수집할 수 없는 0.1%의 데이터를 보완합니다

실제 환경에서 발생 빈도가 낮거나 위험성이 큰 상황은 충분한 학습 데이터를 확보하기 어렵습니다. 산업재해, 화재, 설비 주변 사고, 군중 밀집, 자율주행 돌발상황처럼 희귀하지만 치명적인 장면은 데이터가 부족할수록 AI 모델의 판단력이 떨어질 수 있습니다.

합성 데이터는 이러한 부족한 영역을 보완합니다. 실제 원천 데이터와 도메인 시나리오를 바탕으로 다양한 장면, 객체, 행동, 조도, 거리, 배경 조건을 확장하여 모델이 더 넓은 상황을 학습할 수 있게 합니다.

제조·안전 산업재해 합성데이터

제조·안전 합성데이터 구축

제조 현장과 안전관리 AI 모델 학습을 위한 합성데이터 구축 범위를 설명합니다.

산업재해 위험상황 시나리오 데이터

화재, 끼임, 추락, 충돌 등 고위험 사고 시나리오 기반 데이터 설계를 설명합니다.

작업자 행동·위험행동 데이터

작업자 자세, 보호구 착용, 위험구역 접근, 이상행동 등 행동 데이터 구성을 설명합니다.

합성데이터 생성·가공·품질검증

합성데이터 생성부터 라벨링, 가공, 검수, 납품까지의 운영 프로세스를 설명합니다.

프롬데이터 합성 데이터의 핵심 경쟁력

실사급 데이터 품질

합성 데이터의 품질은 실제 데이터의 양과 질, 그리고 생성 이후의 검수 기준에서 결정됩니다. 프롬데이터는 실제 데이터 구축 경험을 바탕으로 현실성과 학습 적합성을 함께 검토합니다.

수집 불가능한 안전·재난·사고 데이터 보강

화재, 건물 붕괴, 유독가스, 제조 공정 위험상황, 사고 전조처럼 실제 수집이 어려운 고위험 데이터를 합성데이터로 설계할 수 있습니다.

품질관리 프로세스 이식

합성 데이터도 단순 생성 이미지가 아니라 AI 학습 데이터입니다. 프롬데이터는 라벨 정확도, 시나리오 타당성, 데이터 포맷, 납품 기준까지 함께 검수합니다.

프롬데이터가 보유한 주요 합성 데이터 도메인

프롬데이터는 자율주행 및 모빌리티, 스마트 팩토리 및 제조, 공공 안전 및 군중 밀집, 재난 및 방재 등 다양한 산업 도메인에서 합성데이터를 적용할 수 있는 구조를 설계합니다.

자율주행 및 모빌리티 영역에서는 무단횡단, 폭우·폭설, 차선이 지워진 도로와 같은 도로 위 엣지 케이스를 보강할 수 있습니다. 스마트 팩토리 및 제조 영역에서는 희귀 결함, 설비 주변 위험행동, 보호구 착용 상태, 위험구역 접근과 같은 데이터를 보강할 수 있습니다.

공공 안전과 재난·방재 영역에서는 군중 밀집, 화재 및 연기 확산, 위험 대피 상황처럼 실제 수집이 어렵지만 안전 AI 학습에 중요한 장면을 구성할 수 있습니다.

합성 데이터가 AI 비즈니스의 미래가 되는 이유

특히 사고 상황이나 위험 행동처럼 실제 발생 빈도가 낮은 데이터는 원하는 조건과 수량만큼 확보하기 어렵습니다. 합성데이터는 이러한 희귀 조건을 다양하게 구성해 AI 모델의 일반화 성능과 엣지 케이스 대응력을 높이는 보조 수단이 됩니다.