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합성데이터 2

Synthetic Data Vault (SDV)

개요데이터 기반 AI 모델 개발과 분석은 양질의 학습 데이터 확보에 의존하지만, 개인정보 보호, 보안, 라이선스 문제 등으로 실제 데이터를 수집·활용하는 데 많은 제약이 따른다. 이를 해결하는 기술적 접근 방식이 바로 **합성 데이터(Synthetic Data)**이다. 그리고 그 중심에 있는 오픈소스 프레임워크가 **Synthetic Data Vault (SDV)**다.SDV는 원본 데이터의 통계적 특성과 관계를 학습하여, 유사한 형태의 합성 데이터를 생성하는 Python 기반 플랫폼으로, 머신러닝, 데이터 공유, 테스트 자동화 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의SDV는 원본 데이터의 분포와 관계를 학습해 유사한 구조의 합성 데이터를 생성하는 오픈소스 라이브러리이다...

Topic 2025.08.08

Synthetic Differential Privacy Ledger (Syn-DPL)

개요Syn-DPL(Synthetic Differential Privacy Ledger)은 민감한 데이터를 차등적으로 보호하면서도, 데이터 분석 및 머신러닝 학습이 가능하도록 설계된 합성 데이터 기반 프라이버시 보호 장부 시스템이다. 개인정보 보호와 데이터 가치를 모두 확보할 수 있는 혁신적 접근 방식으로, 의료, 금융, 공공 데이터 활용에 특히 유용하다.1. 개념 및 정의Syn-DPL은 Differential Privacy(DP)의 보호 기법과 Synthetic Data(합성 데이터)의 생성 기법을 결합해, 프라이버시 유출을 방지하면서도 통계적 유용성이 높은 데이터를 기록·관리하는 구조화된 데이터 관리 방식이다.목적: 데이터 분석 가능성과 프라이버시 보호 간 균형 확보핵심 개념: DP 노이즈 삽입 + 합..

Topic 2025.07.13
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