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실제 데이터를 수집하고 레이블링하는 비용이 매우 높습니다. 특히 희귀한 상황이나 위험한 시나리오는 데이터로 얻기 어렵습니다. 합성 데이터는 컴퓨터 알고리즘과 시뮬레이션으로 인위적으로 생성한 데이터입니다. 실제 환경에서 수집하는 대신 디지털 환경에서 만들어냅니다. 통계적 특성은 실제 데이터와 유사하지만 개인정보를 포함하지 않습니다. 가트너는 2030년이 되면 AI에 사용되는 데이터 대부분이 합성 데이터가 될 것으로 예측했습니다. 이미지 한 장에 레이블을 지정하는 비용이 6달러라면 합성 이미지는 6센트면 만들 수 있습니다.
가상 세계를 만들어 그 안에서 데이터를 생성합니다. 3D 모델링 도구로 건물과 도로, 차량, 보행자를 배치합니다. 조명 조건과 날씨, 시간대를 자유롭게 설정합니다. 물리 엔진을 적용해 중력과 충돌, 마찰 같은 현실적 움직임을 구현합니다. NVIDIA Omniverse나 Unity, Unreal Engine 같은 플랫폼을 사용합니다. 자동차 회사들은 가상 공장을 만들어 생산 공정을 시뮬레이션합니다. BMW는 Omniverse로 조립 작업자와 로봇의 협업을 최적화하는 데이터를 생성했습니다. 로봇 개발사는 가상 창고에서 로봇이 물건을 집고 분류하는 동작을 반복 학습시킵니다.
같은 장면이라도 다양한 변형을 만들어야 모델이 잘 일반화됩니다. 도메인 랜덤화는 조명과 색상, 텍스처, 배경 같은 요소를 무작위로 바꾸는 기술입니다. 물체의 위치와 크기, 회전 각도를 랜덤하게 설정합니다. 카메라 시점과 해상도도 변경합니다. 이렇게 하면 실제 환경의 다양성을 시뮬레이션에 반영할 수 있습니다. 자율주행 AI는 맑은 날씨뿐 아니라 비와 눈, 안개 속에서도 작동해야 합니다. 가상 환경에서 날씨 조건을 무작위로 바꾸며 학습 데이터를 대량 생성합니다. 밤과 낮, 황혼 시간대를 모두 포함시킵니다.
가상 환경의 큰 장점은 완벽한 레이블을 자동으로 얻을 수 있다는 점입니다. 시뮬레이터가 모든 객체의 정확한 위치와 크기, 클래스를 알고 있습니다. 사람이 수작업으로 바운딩 박스를 그릴 필요가 없습니다. 픽셀 단위 세그멘테이션 마스크도 자동 생성됩니다. 깊이 정보와 법선 벡터, 광학 흐름 같은 추가 정보도 얻을 수 있습니다. 실제 데이터에서는 얻기 어려운 완벽한 그라운드 트루스입니다. 자율주행 시뮬레이터는 각 차량과 보행자, 신호등의 정확한 3D 좌표를 제공합니다. 가려진 물체도 시뮬레이터는 정확히 알고 있어 완전한 주석을 달 수 있습니다.
생성적 적대 신경망을 사용해 더 사실적인 합성 데이터를 만듭니다. 생성기 네트워크가 가짜 데이터를 만들고 판별기가 진짜와 구분하려 합니다. 두 네트워크가 경쟁하며 학습하면 점점 실제 같은 데이터가 생성됩니다. 포드는 게임 엔진과 GAN을 결합해 자동차 학습용 합성 이미지를 만들었습니다. 의료 분야에서는 환자 프라이버시를 보호하면서 의료 영상을 생성합니다. 실제 CT나 MRI 스캔의 통계적 특성을 학습해 비슷하지만 실제 환자가 없는 영상을 만듭니다. 희귀 질환의 경우 실제 데이터가 부족해도 합성 데이터로 AI를 학습시킬 수 있습니다.
가상 환경에 자율적으로 행동하는 에이전트를 배치합니다. 각 에이전트는 정해진 규칙에 따라 움직이고 다른 에이전트와 상호작용합니다. 교통 흐름 시뮬레이션에서는 각 차량이 에이전트가 됩니다. 가속과 감속, 차선 변경 규칙을 부여합니다. 신호등과 횡단보도, 다른 차량에 반응하도록 만듭니다. 이렇게 생성한 데이터로 교통 시스템을 개선하거나 자율주행 AI를 학습시킵니다. 보행자 에이전트는 목적지를 향해 이동하면서 장애물을 피하고 군중 속에서 경로를 찾습니다. 수천 명의 가상 보행자가 만드는 데이터로 군중 행동을 예측하는 모델을 개발합니다.
로봇이나 자율주행 AI는 시행착오를 통해 학습합니다. 실제 환경에서 무수히 반복하면 비용이 많이 들고 위험합니다. 가상 환경은 안전하게 실패할 수 있는 공간을 제공합니다. 로봇이 물건을 떨어뜨려도 실제 손상이 없습니다. 자율주행차가 사고를 내도 괜찮습니다. 시뮬레이션 속도를 높여 실제보다 빠르게 학습할 수 있습니다. 실시간의 수백 배 속도로 돌리면 며칠 만에 수년치 경험을 쌓습니다. Isaac Sim 같은 로봇 시뮬레이터에서 학습한 정책을 실제 로봇에 적용합니다. 시뮬레이션과 현실의 차이를 줄이는 기술도 발전하고 있습니다.
실제 환경을 3D로 스캔해 디지털 복제본을 만듭니다. 라이다와 카메라로 수집한 데이터를 신경망이 처리합니다. 실제 주행 로그에서 도로와 건물, 차선을 자동으로 재구성합니다. 텍스처와 조명을 포함해 사실적으로 재현합니다. 이 디지털 트윈 안에서 새로운 시나리오를 시뮬레이션합니다. 실제 데이터를 완전히 새로운 관점에서 볼 수 있습니다. 세단 차량에서 수집한 데이터를 트럭 시점으로 변환합니다. 센서 구성이 다른 차량에서도 같은 환경을 경험하게 만듭니다. 몇 주 걸리던 시나리오 제작이 몇 시간으로 단축됩니다.
의료와 금융 분야는 민감한 개인정보를 다룹니다. 실제 데이터를 AI 학습에 사용하면 프라이버시 위험이 있습니다. 합성 데이터는 통계적 특성만 유지하고 실제 개인 정보는 제거합니다. 의료 스타트업 Curai는 40만 건의 시뮬레이션 환자 사례로 진단 모델을 학습시켰습니다. 실제 환자 기록을 사용하지 않아도 됩니다. 금융권에서는 합성 거래 데이터로 사기 탐지 시스템을 개발합니다. 실제 고객 정보 없이 다양한 사기 패턴을 학습할 수 있습니다. 한국의 가명정보 지원 플랫폼도 합성 데이터를 법적 제약 해소 방법으로 제시합니다.
합성 데이터만 사용하면 실제 데이터보다 성능이 약간 떨어질 수 있습니다. 실제 데이터와 합성 데이터를 적절히 섞어 사용하는 것이 효과적입니다. 소량의 실제 데이터에 대량의 합성 데이터를 추가합니다. 실제로 얻기 어려운 상황은 합성 데이터로 보충합니다. 데이터 증강 기법과도 결합합니다. 실제 이미지를 회전하거나 색상을 바꾸는 증강에 더해 합성 이미지를 추가합니다. 합성 데이터의 품질이 모델 성능에 큰 영향을 줍니다. 부분 합성 데이터를 활용하면 성능 저하를 최소화할 수 있습니다.
합성 데이터가 실제 상황을 잘 대표하는지 검증해야 합니다. 통계적 분포가 실제 데이터와 일치하는지 확인합니다. 극단적 상황이 너무 많거나 적지 않은지 점검합니다. 시뮬레이션 물리가 정확한지 검증합니다. 실제 센서 노이즈와 왜곡을 반영했는지 확인합니다. 합성 데이터로 학습한 모델을 실제 환경에서 테스트합니다. 성능 차이가 크면 시뮬레이션을 개선합니다. 실제 데이터 일부로 파인튜닝하는 방법도 사용됩니다. 시뮬레이션과 현실의 격차를 줄이는 기술이 계속 발전하고 있습니다.
자동차 산업에서는 자율주행 개발에 합성 데이터를 적극 활용합니다. Applied Intuition의 Neural Sim은 주행 로그를 가상 시나리오로 변환합니다. 제조업에서는 결함 검사 AI를 학습시키는 데 사용합니다. 실제 불량품이 드물어도 가상으로 다양한 결함을 생성합니다. 로봇 산업은 물체 조작 학습에 합성 데이터를 활용합니다. NVIDIA의 GR00T 프로젝트는 소수의 인간 시연으로 대규모 합성 동작을 생성합니다. 소매업에서는 가상 매장에서 고객 행동을 시뮬레이션합니다. 진열 배치 최적화나 혼잡도 예측에 활용합니다.
생성형 AI 기술이 발전하면서 합성 데이터 품질이 계속 향상됩니다. 실제와 구분하기 어려운 수준의 이미지와 영상을 만들 수 있습니다. 물리 시뮬레이션의 정확도도 높아지고 있습니다. 실시간으로 대규모 합성 데이터를 생성하는 기술이 개발됩니다. 클라우드 기반 플랫폼으로 누구나 쉽게 합성 데이터를 만들 수 있게 됩니다. AI가 스스로 필요한 합성 데이터를 생성하고 학습하는 자율 학습 시스템도 연구되고 있습니다. 메타버스와 디지털 트윈 기술이 보급되면 가상 환경 데이터 구축이 더욱 일상화될 것입니다.
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