합성데이터 생성·가공·품질검증 프로세스

합성데이터는 실제 데이터를 보완할 수 있지만, 생성 결과가 학습 목적에 맞지 않거나 라벨과 메타데이터가 부정확하면 모델 성능을 오히려 흔들 수 있습니다. 따라서 합성데이터 구축에서는 생성 이후의 가공과 품질검증이 중요합니다.

프롬데이터는 합성데이터를 단순 산출 이미지가 아니라 학습 가능한 데이터셋으로 완성하기 위해 데이터 구조와 검수 기준을 함께 설계합니다.

AI 데이터 가공 페이지는 전체 AI 데이터의 정제·전처리·구조화 서비스를 설명합니다. AI 데이터 품질관리 페이지는 프롬데이터의 전반적인 운영·QA 체계를 설명합니다.

이 페이지는 그중에서도 합성데이터 프로젝트에 특화된 생성, 가공, 라벨링, 검증, 납품 프로세스를 설명하는 클러스터 페이지입니다.

시나리오 정의 단계에서는 사고 유형, 작업자 행동, 환경 조건, 위험상태를 정의합니다. 데이터 생성 단계에서는 시나리오 조건에 맞춰 다양한 장면과 조건의 데이터를 생성합니다.

이후 중복, 저품질, 불필요한 데이터와 파일 구조를 정리하고, 객체, 행동, 위험상태, 시나리오 정보를 학습 포맷에 맞게 구성합니다. 최종적으로 현실성, 다양성, 라벨 정확도, 클래스 균형, 포맷을 확인한 뒤 데이터셋과 기준서, 품질 리포트를 제공합니다.

상위 허브는 합성 데이터(Synthetic Data) 생성 및 구축 이며, 이 페이지는 전체 AI 데이터 가공 이나 AI 데이터 품질관리 페이지와 달리 합성데이터 전용 생성·가공·검증 절차에 집중합니다.

관련 클러스터는 제조·안전 합성데이터 구축, 산업재해 위험상황 시나리오 데이터, 작업자 행동·위험행동 데이터로 연결합니다.