희귀 상황 데이터가 부족할 때는 자연 수집만 기다리지 말고 타깃 수집, 시나리오 촬영, 데이터 증강, 합성데이터 생성 전략을 함께 검토해야 합니다. 부족한 클래스가 모델 성능의 병목이 될 수 있습니다.
프롬데이터 관점에서는 이 질문을 희귀 상황 데이터 수집의 단일 개념으로만 보지 않고, 수집·라벨링·가공·품질검수까지 이어지는 AI 데이터 구축 흐름 안에서 판단합니다.
실무 기준
- 부족 클래스와 실패 조건을 먼저 분석합니다.
- 실제 촬영 가능한 케이스와 불가능한 케이스를 나눕니다.
- 합성 데이터와 실제 데이터의 혼합 전략을 설계합니다.
산업재해, 자율주행 돌발상황, 제조 희귀 불량, 의료 희귀 질환처럼 발생 빈도가 낮은 데이터는 의도적으로 보강해야 합니다. 합성 데이터 생성 및 구축은 이런 부족 구간을 채우는 한 가지 방법입니다.
구축 시 주의할 점
- 희귀 데이터를 무리하게 수집하다가 안전·법적 문제가 생기지 않도록 해야 합니다.
- 합성데이터는 현실성과 라벨 정확도를 별도로 검증해야 합니다.
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