합성데이터와 실제 데이터의 도메인 갭은 실제 데이터의 분포를 분석하고, 합성데이터의 장면 조건·질감·조도·객체 형태·라벨 구조를 실제 환경에 맞추는 방식으로 줄입니다. 두 데이터의 차이를 줄여야 모델이 실제 현장에서도 안정적으로 작동합니다.
프롬데이터 관점에서는 이 질문을 도메인 갭 합성데이터의 단일 개념으로만 보지 않고, 데이터 수집·라벨링·가공·품질검수까지 이어지는 AI 데이터 구축 흐름 안에서 판단합니다.
실무 기준
- 실제 데이터 샘플을 기준으로 장면 분포를 분석합니다.
- 합성데이터 생성 조건을 실제 촬영 환경과 맞춥니다.
- 혼합 학습과 검증셋 평가로 성능 차이를 확인합니다.
AI 데이터 가공 단계에서는 도메인 갭을 줄이기 위한 정제, 변환, 데이터 증강, 라벨 기준 보정이 함께 필요할 수 있습니다.
구축 시 주의할 점
- 합성데이터 비율이 과도하면 실제 데이터 적응력이 떨어질 수 있습니다.
- 테스트셋은 실제 운영 환경을 대표하도록 구성해야 합니다.
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