가상현실, 인공지능으로 만들어 학습하는 AI 학습용 데이터

AI학습용 데이터에 대한 관심 또한 지속적으로 상승 중입니다. 가장 최신의 기점으로 어떤 변화가 있는지 알아보겠습니다.

1. 학습용 데이터
2. 학습용 데이터와 빅데이터의 차이

 

1. 학습용 데이터

인공지능(AI) 발전에 필수적인 데이터를 확보하기 위한 수단으로 합성 데이터가 주목받고 있습니다. 합성 데이터는 AI가 실제 데이터를 모방해 만든 가상 데이터로, AI 학습에 필요한 데이터를 효과적으로 제공할 수 있습니다. 비전 AI 기업 슈퍼브에이아이는 자사 플랫폼에 학습 데이터 생성 기능을 구축하여, 고객사가 소량의 데이터를 추가로 학습시키면 고품질의 학습 데이터를 즉시 생성할 수 있도록 하고 있습니다. 이는 실제 데이터 확보가 어려운 상황에서 매우 유용합니다. 예를 들어, 제조 공장에서 화재 위험 상황을 감지하는 AI 모델을 개발하려면 실제 불이 난 상황의 이미지나 영상을 학습해야 하지만, 이러한 데이터는 자주 일어나지 않는 특수 상황이라 확보가 어렵습니다. 이럴 때 합성 데이터를 활용하여 실제 데이터에 일부 조건을 바꾸거나 AI로 새롭게 만드는 방식을 사용합니다.

출처: 한국경제

 

합성 데이터의 생성 방식은 크게 두 가지로 나뉩니다.

 

첫째, 실제 데이터 없이 합성하는 방법

둘째, 실제 데이터를 이용해 합성하는 방법입니다

 

합성 데이터는 자율주행 및 국방 AI 분야에서도 필수적입니다. 실제 교통사고나 전쟁 데이터를 얻기 어렵기 때문에, 합성 데이터를 통해 이러한 데이터를 대체할 수 있습니다. 젠젠에이아이는 다양한 날씨 조건과 동물 데이터를 생성하여 자동차 제조사와 부품 공급사에 제공하고 있으며, 인피닉은 국방 합성 데이터를 만들기 위한 '전장 환경 제너레이터'를 개발했습니다. 큐빅은 생성된 합성 데이터를 거래 플랫폼을 통해 유통할 수 있도록 하여, 데이터의 활용성을 높이고 있습니다.
해외에서는 합성 데이터 스타트업에 대한 투자가 활발히 이루어지고 있습니다. 예를 들어, 스케일AI는 10억 달러 규모의 대규모 투자를 유치했습니다. 가트너에 따르면, 올해 글로벌 합성 데이터 시장 규모는 261억 달러로 4년 만에 10배 넘게 성장했습니다. 그러나 합성 데이터가 실제 데이터가 아닌 만큼, AI 모델 품질 저하 문제에 대한 우려도 존재합니다. 옥스퍼드대 연구팀은 AI 모델에 14세기 영국 교회 탑 건축물을 입력한 후 자체 데이터 생성과 학습을 반복시켰는데, 이 과정에서 AI가 잘못된 데이터를 학습하여 오류가 증폭되는 사례가 발생했습니다.

합성 데이터는 AI 훈련 모델의 편향을 줄이는 데도 사용됩니다. 대규모 모델은 일반적으로 공개된 데이터를 사용하여 훈련되므로 텍스트에 편향이 있을 수 있습니다. 연구원들은 합성 데이터를 사용하여 AI 모델이 수집하는 편향된 언어 또는 정보와 대조되는 결과를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 의견을 바탕으로 한 콘텐츠가 특정 그룹에 유리한 경우, 합성 데이터를 생성하여 전체 데이터 세트의 균형을 맞출 수 있습니다.

 

통계나 설문조사를 활용하거나 데이터를 설명하는 생성 모델을 사용하여 합성 데이터를 만들어냅니다. 생성 모델은 생성적 적대 신경망(GAN)이나 가변 자동 인코더(VAE)와 같은 머신러닝 기술을 사용하여 데이터를 생성합니다.

 

합성 데이터는 실제 데이터를 모방하여 AI가 생성한 가상 데이터입니다. 이 데이터는 AI 모델을 훈련시키거나 테스트하는 데 사용되며, 실제 데이터가 부족하거나 수집하기 어려운 상황에서 특히 유용합니다. 예를 들어, 제조 공장에서 화재 위험 상황을 감지하는 AI 모델을 개발할 때 실제 화재 이미지가 부족할 경우, 합성 데이터를 통해 필요한 데이터를 생성할 수 있습니다. 합성 데이터는 자율주행, 국방 AI 등 다양한 분야에서 활용되며, 실제 데이터를 기반으로 일부 조건을 변경하거나 완전히 새로운 데이터를 생성하는 방식으로 만들어집니다.

 

 

2. 학습용 데이터와 빅데이터의 차이

합성 데이터와 빅데이터는 모두 데이터의 한 형태이지만, 그 목적과 생성 방식에서 차이가 있습니다.

 

합성 데이터

실제 데이터를 모방하여 AI가 생성한 가상 데이터입니다. 이 데이터는 AI 모델을 훈련시키거나 테스트하는 데 사용되며, 실제 데이터가 부족하거나 수집하기 어려운 상황에서 특히 유용합니다. 예를 들어, 제조 공장에서 화재 위험 상황을 감지하는 AI 모델을 개발할 때 실제 화재 이미지가 부족할 경우, 합성 데이터를 통해 필요한 데이터를 생성할 수 있습니다. 합성 데이터는 자율주행, 국방 AI 등 다양한 분야에서 활용되며, 실제 데이터를 기반으로 일부 조건을 변경하거나 완전히 새로운 데이터를 생성하는 방식으로 만들어집니다.

빅데이터

대량의 데이터를 의미하며, 다양한 형태의 데이터를 포함합니다. 빅데이터는 일반적으로 데이터의 양(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity), 진실성(Veracity)이라는 네 가지 특성으로 정의됩니다. 빅데이터는 고객 행동 분석, 시장 예측, 효율성 향상 등 다양한 비즈니스 인사이트를 제공하며, 방대한 양의 데이터를 처리하고 분석하는 데 중점을 둡니다. 빅데이터는 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 포함할 수 있으며, 이를 통해 새로운 인사이트를 얻고 의사 결정을 지원합니다.

 

합성 데이터는 특정한 목적을 위해 생성된 데이터로, 실제 데이터의 부족을 보완하거나 AI 모델의 편향성을 줄이는 데 사용됩니다. 반면, 빅데이터는 이미 존재하는 대량의 데이터를 수집하고 분석하여 인사이트를 얻는 데 중점을 둡니다. 합성 데이터는 주로 AI 모델 훈련과 테스트에 사용되는 반면, 빅데이터는 비즈니스 전반에 걸쳐 다양한 분석과 예측에 활용됩니다.
합성 데이터는 AI 기술의 발전과 함께 그 수준이 높아지고 있으며, 다양한 산업에서 그 활용도가 증가하고 있습니다. 그러나 합성 데이터의 사용에는 품질 관리와 윤리적 고려가 필요하며, AI 모델의 정확성과 공정성을 유지하기 위한 지속적인 연구와 개선이 요구됩니다. 반면, 빅데이터는 데이터의 양과 복잡성 때문에 이를 처리하기 위한 특별한 기술과 인프라가 필요하며, 데이터의 진실성과 정확성을 확보하는 것이 중요합니다.

결론적으로, 합성 데이터와 빅데이터는 각각의 목적과 사용 사례에 따라 다르게 활용되며, 데이터 기반의 의사 결정과 AI 모델의 성능 향상에 중요한 역할을 합니다. 합성 데이터는 AI 모델의 훈련과 테스트에 필수적인 요소로 자리 잡고 있으며, 빅데이터는 비즈니스 인사이트를 제공하고 새로운 가치를 창출하는 데 기여하고 있습니다.