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합성데이터(Synthetic Data)란
실제 데이터에 대한 대체재로서, 컴퓨터 시뮬레이션이나 알고리즘을 사용해 인공적으로 생성한 데이터
다양한 이유로 고품질의 실제 데이터를 수집하기가 어려울 수 있고, 때로는 불가능할 수 있기 때문에
합성데이터를 사용하여 인공지능 및 머신러닝 모델을 학습할 수 있다.
- 프라이버시를 보호하며 데이터 사용 제한을 받지 않을 수 있다.
- 비용적인 측면에서 더 저렴하고, 라벨이 자동으로 지정되어 실제 데이터보다 더 정확한 라벨을 담보할 수 있다.
- 모의 실험에서 실제 데이터의 공백을 메울 수 있다.
완전 합성 데이터(Fully Synthetic Data)
: 실제 데이터 없이, 모두 인공적으로 생성된 데이터로만 이루어진 데이터
정보 보호 측면에서 가장 강력한 보안성을 가진다.
부분 합성 데이터(Partially Synthetic Data)
: 실제 데이터 중 공개하려는 변수 일부만 선택하여 합성 데이터로 대체한 데이터
합성 데이터로 대체된 일부 변수들은 보통 민감한 정보에 관한 변수들이다.
복합 합성 데이터(Composite/Hybrid Synthetic Data)
: 일부 변수들의 값을 합성 데이터로 생성하고, 생성된 합성 데이터와 실제 데이터를 모두 이용하여, 또 다른 일부 변수들 값을 다시 도출하는 방법
참고자료
https://m.blog.naver.com/PostView.naver?blogId=youngdisplay&logNo=222879402495&categoryNo=18&proxyReferer=https:%2F%2Fwww.google.com%2F