원시·원천 데이터부터 합성 데이터까지 효과적인 AI 데이터 활용하기

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오늘날 비즈니스 환경에서 데이터는 새로운 '석유'라고 불릴 만큼 막대한 가치를 지니고 있는데요. 특히 AI 분야에서는 데이터가 그 기반을 형성하며, AI가 학습하고 추론, 예측하는 모델 성능은 어떤 데이터를 제공하느냐에 따라 달라지게 돼요.

오늘은 알 수 없거나 인지하지 못한 허위 또는 잘못된 정보에 대한 AI 훈련으로 발생되는 데이터 품질을 예방하는 원시 데이터와 원천 데이터, 라벨링 데이터의 역할을 알아봄, AI의 잠재력을 끌어내는 방법에 대해 소개해 드릴게요 :)

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AI의 출발은 원시 데이터로부터,

원시 데이터는 어떠한 가공이나 처리가 이루어지지 않은 "생 데이터"에요. 이 데이터는 센서, 카메라, IoT 등 사람이나 기계가 수집한 정보들을 포함한 다양한 원천(Source)에서 수집되고 있어요. 예를 들어, 스마트폰 사진, 의료기기 데이터, SNS 게시물 등의 형태로 존재해요. 이러한 원시 데이터는 AI 모델의 학습에 사용되기 전, 적절한 정제와 가공을 필요로 해요.

 

AI 모델은 데이터를 기반으로 학습하고 패턴을 인식하는 데, 원시 데이터가 바로 그 출발점에 있어요. 하지만 원시 데이터는 노이즈(불필요한 정보)가 포함되어 있거나 특정 데이터만 과도하게 포함된 편향 현상을 일으킬 수 있어, AI 모델 성능에 한계를 가지고 있어요.

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AI 모델 성능의 핵심, 원천 데이터

원천 데이터는 원시 데이터를 정제 및 가공한 후, 분석 가능한 형태로 변환된 데이터에요. AI 모델은 이러한 원천 데이터를 기반으로 특정 문제를 해결하거나 예측을 수행하며, AI 모델의 신뢰도를 결정지을 수 있어요. 주로 AI 프로젝트의 기초 자료로 사용되며, 고객 행동 데이터, 판매 기록, 시장 트렌드 데이터 등의 바탕이 돼요.

원천 데이터는 데이터가 얼마나 정확하고 다양하며 대표성을 가지는지에 따라 AI 모델의 품질이 결정되는데요. 따라서 원천 데이터의 질이 높을수록 AI 모델의 효율성과 정확도가 높아진다는 특성을 알 수 있어요.

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이미지 출처: LeewayHertz

AI 학습의 필수 요소, 라벨링 데이터

라벨링 데이터는 원천 데이터에 의미를 부여하는 과정으로, AI 모델이 학습할 수 있도록 구성된 데이터에요. 라벨링 데이터는 AI가 특정 패턴이나 특징을 학습하는 데 필수적인데요. 예를 들어, 이미지와 함께 해당 이미지에 대한 설명 또는 태그가 추가된 형태가 있어야지만, AI가 이를 학습하고 예측할 수 있어요.

따라서 고품질의 라벨링 데이터는 AI 성능 향상에 있어 필수적 요소에요. 하지만 데이터 라벨링은 다소 시간과 비용이 많이 드는 작업에 속하기 때문에, 자동 라벨링 기능과 같이 라벨링의 효율성을 높이는 것이 매우 중요해요.

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데이터 품질 문제를 해결하는 합성 데이터

앞서 살펴본 세 가지 유형의 데이터를 통해 우리는 AI 모델을 구축할 수 있어요. 하지만 원천 데이터와 라벨링 데이터만으로 고품질 모델을 생성하기에, 시간, 비용적 한계가 있어, 합성 데이터의 도움까지 종종 받고 있어요. 합성 데이터는 기존의 원시 데이터를 기반으로 생성된 가상의 데이터를 의미해요. 합성 데이터는 아래의 주요 장점을 통해 데이터의 한계를 보완할 수 있어요.

 

• 🔐프라이버시 보호: 민감한 정보를 포함하지 않으면서 실제 데이터를 모방
• 👥다양성 증대: 실제로 수집하기 어려운 상황이나 환경을 포함
• 💰비용 절감: 대규모 데이터를 생성하면서도 시간과 비용 절감

 

이처럼 합성 데이터는 현실 데이터의 부족 문제를 해결하며, 다양한 시나리오를 생성함으로써 AI 모델의 학습 범위를 넓힐 수 있어요. 이 과정에서 XGEN의 기술이 중요한 역할을 한답니다 :) XGEN의 주요 기능을 아래에서 살펴보아요!👇🔻

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이미지 클릭 시 XGEN 페이지로 이동

 

X-GEN의 효율적인 AI 데이터 생성

씨이랩의 합성 데이터 생성 솔루션 XGEN은 원시 데이터부터 라벨링 데이터까지 다양한 데이터 처리 기술을 통해 AI 모델의 품질을 높여주고 있어요.

1) 합성 데이터 생성

X-GEN은 정교한 합성 데이터 생성 기능을 제공해요. 이 기능은 특정 시나리오에 맞는 데이터를 AI 시뮬레이션으로 생성하여, 현실적인 데이터 셋을 구축할 수 있어요. 이때 합성 데이터를 통해 실제로 수집하기 어려운 상황이나 변수들을 고려하여 다양한 데이터를 생성하고, 기존 데이터를 보완하여 학습 데이터의 다양성을 높이며, 극단적인 상황 시나리오도 포함함으로써 모델이 일반적인 상황뿐만 아니라 예외 상황에서도 잘 작동할 수 있게 해요.

 

2) 데이터 라벨링 자동화

X-GEN은 데이터 라벨링 작업을 자동화하는 기능을 갖추었어요. AI 기반의 자동 라벨링 시스템으로 수작업에 비해 일관적이고 정확한 결과를 제공해요. 이를 통해 데이터의 품질이 향상되고, 학습하는 AI 모델의 성능 또한 높일 수 있어요.

 

3) 데이터 샘플링 전처리

X-GEN은 다양한 샘플링 기법을 통해 데이터의 균형을 맞춰 모델의 편향을 최소화하고, 훈련 시에 최적의 샘플을 선택하는 등 성능을 극대화해요. 고품질 데이터 구축을 통해 AI 모델의 예측 정확도를 높이고, 실제 환경에서의 성능을 향상시켜줘요.

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합성 데이터 생성 X-GEN의 경우, 시뮬레이션이나 그래픽 기술을 결합하여, 다양한 조건에서의 데이터 생성을 가능하게 하는데요. 최근 국내 제조업의 디지털 전환의 경우, AI 모델에 합성 데이터를 투입하게 되면, 예기치 않은 장비 고장에 대한 사전 예측, 뜻하지 않은 제품 품질 저하 등을 예방할 수 있어요. 다양한 상황에 대한 환경을 구성함으로써 유지 보수의 시간/비용 또한 절감할 수 있게 되죠.

 

그 외에도, 의료 산업에서 X-GEN은 의료 데이터를 대체할 수 있는 합성 데이터를 생성하여 AI 모델의 학습을 지원하고, 자율 주행에는 다양한 환경과 기후 조건을 반영한 인공 데이터를 제공하여 AI의 편안함과 신뢰성을 향상시켜줘요. 원천 데이터와 라벨링 데이터를 기반으로 한 합성 데이터는 다양한 산업에서 활용도를 높여준답니다 :)

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오늘 알아본 콘텐츠 내용처럼, AI의 성공은 데이터의 품질과 선택에 달려있어요. 이때 합성 데이터는 데이터가 아닌 문제를 다루며, AI 모델의 성능을 한 단계 끌어올립니다. XGEN은 이러한 데이터 혁신의 중심에서 기업과 당사자들에게 새로운 가능성을 열어줍니다. AI를 데이터 준비를 고민하는 중이라면, XGEN과 함께 데이터의 가치를 극대화하는 여행자를 시작해 보세요.