합성데이터의 현실성은 장면, 객체, 행동, 조명, 거리, 배경, 위험 흐름이 실제 현장과 얼마나 유사한지 검증해 판단합니다. 생성 품질이 좋아 보여도 AI 학습 목적과 맞지 않으면 데이터로서의 가치가 낮아질 수 있습니다.
프롬데이터 관점에서는 이 질문을 합성데이터 현실성 검증의 단일 개념으로만 보지 않고, 데이터 수집·라벨링·가공·품질검수까지 이어지는 AI 데이터 구축 흐름 안에서 판단합니다.
실무 기준
- 도메인 전문가가 장면 타당성을 검수합니다.
- 실제 데이터와 합성데이터의 클래스·조도·각도 분포를 비교합니다.
- 라벨 위치와 메타데이터가 실제 학습 기준에 맞는지 확인합니다.
합성데이터 생성·가공·품질검증 프로세스에서 현실성 검증은 단순 이미지 평가가 아니라 AI 데이터 품질관리의 일부로 다뤄야 합니다.
구축 시 주의할 점
- 보기 좋은 이미지와 학습 가능한 데이터는 다를 수 있습니다.
- 현실성 검증 없이 대량 생성하면 모델 성능이 왜곡될 수 있습니다.
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