개요Synthetic Tabular는 개인정보 보호, 모델 성능 향상, 데이터 증강을 위해 실제 데이터를 모사해 생성한 구조화된(표 형식) 데이터이다. 의료, 금융, 산업 분야에서 민감한 정보를 대체하거나, 부족한 데이터를 보완하는 용도로 활용된다. 생성적 인공지능 기술(GAN, VAE, Diffusion 등)의 발달로 그 정밀도와 활용성은 급격히 향상되고 있다.1. 개념 및 정의Synthetic Tabular는 현실 세계의 표 형태 데이터(예: 고객 정보, 환자 기록 등)를 수학적/통계적으로 모사하여 생성된 인공 데이터로, 원본과 유사한 통계적 특성과 관계 구조를 갖는다.목적: 민감 정보 보호, 데이터 부족 문제 해결, AI 모델 학습 성능 개선필요성: 개인정보보호법 강화 및 데이터 이동/공유 제한 환..
