실제 사고 데이터가 부족할 때 합성데이터는 위험 상황의 장면, 객체, 행동, 환경 변수를 가상으로 확장해 모델이 다양한 사고 전조를 학습하도록 돕습니다. 부족한 클래스를 보강하는 데이터 증강 전략으로 활용할 수 있습니다.
프롬데이터 관점에서는 이 질문을 사고 데이터 합성데이터의 단일 개념으로만 보지 않고, 데이터 수집·라벨링·가공·품질검수까지 이어지는 AI 데이터 구축 흐름 안에서 판단합니다.
실무 기준
- 부족한 사고 유형과 현장 조건을 먼저 분석합니다.
- 시나리오별 객체, 작업자, 설비, 보호구 라벨을 설계합니다.
- 합성데이터와 실제 데이터의 분포 차이를 검증합니다.
산업재해 위험상황 시나리오 데이터는 실제 촬영이 어려운 위험 상황을 구조화하는 데 초점을 둡니다. 실제 데이터가 적은 프로젝트에서는 합성데이터가 학습 범위를 넓히는 보완재가 됩니다.
구축 시 주의할 점
- 현실성이 낮은 합성데이터는 모델 성능을 왜곡할 수 있습니다.
- 합성데이터 비율과 테스트 기준을 모델 개발팀과 합의해야 합니다.
관련 서비스 내부링크
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