요약

◈ 머신러닝에서 불충분한 데이터 이슈를 해소하는 대안으로 합성 데이터 (Synthetic data)가 부상하고 있음
▶ 인공지능 기술 발전과 함께 데이터의 중요성이 증가하고 있으나, 개인정보 위험이 낮으면서 충분한 양의 고품질의 데이터를 확보하는 데에 어려움이 존재함
▶ 데이터 이슈 해소를 위해 합성 데이터가 대안의 일환으로 주목받고 있음
※ 합성 데이터: 실제 데이터세트의 통계 패턴을 모방하여 인공적으로 만들어진 데이터
◈ 본 고에서는 합성 데이터의 특징 및 산업 전망, 활용사례 및 장단점을 소개한 후 산업 및 정책수립의 시사점을 제시하고자 함