합성 데이터(Synthetic Data)란? 데이터 플라이휠을 완성하는 AI 학습 데이터 전략

AI 업계에서 '데이터 플라이휠(Data Flywheel)'이라는 말이 자주 들립니다. 현대차그룹도 자율주행 기술 개발 전략의 중심에 데이터 플라이휠을 두었다고 밝혔습니다. 도로 위처럼 변수가 끝없이 생기는 환경에서는 다양한 데이터를 모으고, 이를 다시 모델 학습에 돌려 넣는 과정이 성능을 좌우하기 때문입니다.

그런데 데이터가 많다고 좋은 데이터는 아닙니다. 모델의 정확도를 끌어올리려면 사고 직전의 도로 상황이나 설비 고장 직전의 미세한 결함처럼, 좀처럼 일어나지 않거나 일부러 재현하기 어려운 상황의 데이터도 필요합니다.

이 빈칸을 채우는 방법이 합성 데이터(Synthetic Data)입니다. 이 글에서는 데이터 플라이휠의 개념, 실제 데이터만으로는 부족한 이유, 그리고 합성 데이터를 만드는 방법과 적용 사례를 차례로 정리합니다.

데이터 플라이휠(Data Flywheel)이란

플라이휠은 한번 돌기 시작하면 관성이 붙어 점점 더 쉽게 도는 무거운 바퀴입니다. 데이터 플라이휠도 같은 원리입니다. 데이터로 AI 모델을 개선하면, 개선된 모델이 더 가치 있는 데이터를 모으게 되고, 그 데이터가 다시 모델을 개선합니다. 데이터를 쌓아 두는 데 그치지 않고, 데이터와 모델이 서로를 끌어올리는 순환 구조라는 점이 핵심입니다.

이 구조는 현장에서 데이터가 계속 쌓이고, 그 데이터를 학습에 다시 써야 하는 분야에 잘 맞습니다. 자율주행, 로보틱스, 제조처럼 실제 환경에서 다양한 상황이 벌어지는 곳입니다.

자율주행을 예로 들면, 실제 주행 데이터로 학습한 모델은 도로 상황을 더 정확하게 인식합니다. 그러면 예전에는 제대로 알아보지 못했던 상황이나 새로운 패턴의 데이터도 모을 수 있습니다. 이 데이터가 다시 학습에 쓰이면서 모델 성능이 한 단계 더 올라갑니다.

실제 데이터만으로는 왜 부족할까

데이터 플라이휠이 계속 돌아가려면 조건이 하나 있습니다. AI가 배워야 할 다양한 상황을 꾸준히 확보할 수 있어야 한다는 것입니다.

드물게 일어나는 상황은 데이터도 드물다

현실에서는 모든 상황이 같은 빈도로 일어나지 않습니다. 폭설과 역광이 동시에 겹치는 순간이나, 도로에 뿌린 제설용 소금 때문에 차선이 잘 보이지 않는 상황은 실제로 일어나지만 자주 마주치기는 어렵습니다. 이런 데이터를 학습에 쓸 만큼 모으려면 시간과 비용이 많이 듭니다.

있어도 쓰기 어려운 민감 데이터

의료처럼 민감한 정보가 담긴 데이터는 양이 충분해도 자유롭게 쓰기 어렵습니다. 개인정보보호 규제 때문에 외부와 공유하거나 다른 목적으로 가공하는 것 자체가 막혀 있는 경우가 많습니다.

합성 데이터는 데이터 플라이휠을 어떻게 바꾸나

합성 데이터는 현장에서 직접 수집한 데이터가 아니라, 시뮬레이션·디지털 트윈·생성형 AI 등으로 학습에 필요한 조건을 가상으로 만들어 얻은 데이터입니다.

합성 데이터를 더하면 데이터 플라이휠의 순환 구조가 넓어집니다.

실제 도로에서 사고가 나기를 기다릴 필요 없이 가상 환경에 그 조건을 만들어 데이터를 얻을 수 있습니다. 제조 현장에서 드물게 나오는 균열이나 표면 결함도 가상으로 만들어 학습에 쓸 수 있습니다. 실제 환경에서 얻기 어려운 조건을 보충해, 플라이휠이 닿는 범위를 넓히는 것입니다.

합성 데이터를 만드는 3가지 방법

① 디지털 트윈·시뮬레이션

가상 공간에 실제 환경을 똑같이 만들고, 그 안에서 다양한 조건의 데이터를 뽑아내는 방식입니다. NVIDIA Omniverse나 Isaac Sim 같은 3D 시뮬레이션 도구로 객체와 공간을 배치한 뒤, 조명·카메라 각도·재질·위치를 바꿔 가며 수많은 장면을 만들 수 있습니다. 바운딩 박스나 분할 마스크 같은 라벨이 자동으로 붙어, 사람이 일일이 라벨링하지 않아도 대규모 학습 데이터를 만들 수 있습니다.

② 실제 데이터의 3D 재구성·변형

이미 확보한 실제 데이터를 3D 공간으로 다시 만들고, 거기에 새로운 조건을 입히는 방식입니다. 현대차그룹이 자율주행 개발에 쓰는 3D 가우시안 스플래팅(3D Gaussian Splatting)이 대표적입니다. 실제 주행 영상으로 3차원 환경을 재구성하고, 그 안에서 주행 시나리오를 시뮬레이션하며 알고리즘을 반복 검증합니다. 실제 도로에서는 반복하기 어렵거나 위험한 상황도 가상 공간에서 재현할 수 있습니다. 실제 데이터에서 출발하므로 현실감을 유지하면서도 학습·검증 범위를 넓힐 수 있습니다.

③ 생성형 AI 기반 생성

생성 모델로 새로운 데이터를 만드는 방식입니다. 대표적인 것이 GAN과 디퓨전 모델입니다. GAN은 위조지폐범(생성자)과 감별사(판별자)가 서로 겨루듯, 두 신경망이 경쟁하면서 점점 진짜 같은 이미지를 만듭니다. 디퓨전 모델은 무작위 노이즈에서 출발해 조금씩 다듬어 가며 원하는 이미지를 완성합니다. 방식은 달라도, 실제로 촬영하거나 스캔한 원본 없이 원하는 조건의 이미지를 대량으로 만들 수 있다는 점은 같습니다.

합성 데이터로 학습한 AI, 현실에서도 통할까

가상 데이터를 실제 AI 개발에 쓰려면 많이 만드는 것만으로는 부족합니다. 실제 환경에서 어떤 데이터가 부족한지 먼저 정의하고, 이를 학습과 실제 환경 검증까지 연결해야 합니다. 가상에서 배운 모델이 현실에서도 잘 작동하도록 만드는 과정을 Sim2Real이라고 부릅니다.

씨이랩은 NVIDIA가 주최한 AI City Challenge 2026의 Track 4(텍스트 기반 인물 이상 탐색, Sim2Real)에서 1위를 차지했습니다. 이 트랙은 약 101만 장의 합성 이미지만으로 모델을 학습시키고, 실제 영상으로 성능을 평가하는 방식이었습니다. 가상 데이터로 학습한 AI가 실제 환경에서도 성능을 낼 수 있다는 점을 보여 준 결과입니다.

씨이랩은 이 경험을 바탕으로 NVIDIA Omniverse 기반 합성 데이터 생성 솔루션 X-GEN을 고도화하고 있습니다.

• 어려운 조건의 구현: 실제 환경에서 확보하기 어려운 조건을 가상 공간에 구현합니다.

• 반복 생성: 드물게 일어나거나 반복 재현이 어려운 상황도 조건을 바꿔 가며 생성합니다.

• 학습·검증 연계: 필요한 데이터 정의부터 학습·검증까지 이어지는 흐름을 지원합니다.

학습 데이터가 부족하거나 특정 상황의 데이터가 더 필요하다면 합성 데이터 도입을 검토해 볼 시점입니다. 우리 환경에 어떤 데이터가 필요하고 합성 데이터를 어떻게 적용할 수 있을지, 씨이랩과 함께 확인해 보세요.

맞춤 합성 데이터 생성이 필요하다면?