{{위키데이터 속성 추적}}
'''재현 데이터''' 또는 '''합성 데이터'''(Synthetic data)는 실제 사건에 의해 생성된 정보가 아닌 인위적으로 생성된 정보이다. 일반적으로 알고리즘을 사용하여 생성된 합성 데이터를 배포하여 수학적 모델을 검증하고 기계 학습 모델을 교육할 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션으로 생성된 데이터는 합성 데이터로 볼 수 있다. 여기에는 음악 신디사이저나 비행 시뮬레이터와 같은 물리적 모델링의 대부분의 응용 프로그램이 포함된다. 이러한 시스템의 출력은 실제와 유사하지만 완전히 알고리즘을 통해 생성된다.<ref>{{웹 인용|title=What is synthetic data? - Definition from WhatIs.com |url=https://www.techtarget.com/searchcio/definition/synthetic-data |access-date=2022-09-08 |website=SearchCIO |language=en}}</ref>

합성 데이터는 데이터의 특정 측면의 [[기밀성]]을 손상시킬 수 있는 정보에 대한 필터로 다양한 분야에서 사용된다. 많은 민감한 애플리케이션에서는 이론적으로 데이터 세트가 존재하지만 일반 대중에게 공개할 수 없다.<ref>{{서적 인용|url=https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-75178-4 |title=Synthetic Data for Deep Learning |series=Springer Optimization and Its Applications |year=2021 |volume=174 |language=en |doi=10.1007/978-3-030-75178-4|isbn=978-3-030-75177-7 |s2cid=202750227 |last1=Nikolenko |first1=Sergey I. }}</ref> 합성 데이터는 허가나 보상 없이 실제 소비자 정보를 사용함으로써 발생하는 개인 정보 보호 문제를 회피한다.

== 유용성 ==
합성 데이터는 원본 실제 데이터에서 찾을 수 없는 특정 요구나 특정 조건을 충족하기 위해 생성된다. 이는 이론적 가치를 기반으로 한 시뮬레이션부터 데이터베이스 프로세서 등에 이르기까지 많은 시스템을 설계할 때 유용할 수 있다. 이는 정보 처리 제한과 같은 예상치 못한 문제를 감지하고 해결하는 데 도움이 된다. 실제 데이터를 나타내기 위해 합성 데이터가 생성되는 경우가 많으며 기준선을 설정할 수 있다.<ref name="Barse">{{콘퍼런스 인용|author=Barse, E.L. |author2=Kvarnström, H. |author3=Jonsson, E. |year=2003 |title=Synthesizing test data for fraud detection systems |conference=Proceedings of the 19th Annual Computer Security Applications Conference  |publisher=IEEE |doi=10.1109/CSAC.2003.1254343}}</ref> 합성 데이터의 또 다른 이점은 실제 데이터의 개인 정보 보호와 기밀성을 보호하는 동시에 테스트 시스템에서도 사용할 수 있다는 것이다.

아래에 인용된 과학 기사의 초록에는 [[사기 (법률)|사기]] 탐지 시스템을 테스트하기 위한 합성 데이터를 생성하는 소프트웨어가 설명되어 있다. "이를 통해 우리는 사용자와 공격자를 위한 현실적인 행동 프로필을 생성할 수 있다. 데이터는 사기 탐지 시스템 자체를 훈련하는 데 사용되어 특정 환경에 필요한 시스템 적응을 생성한다."<ref name="Barse"/> 국방 및 군사 분야에서 합성 데이터는 특히 고품질의 실제 데이터가 부족한 상황에서 복잡한 AI 시스템을 개발하고 개선하기 위한 잠재적으로 귀중한 도구로 간주된다.<ref>{{저널 인용|url = https://unidir.org/publication/exploring-synthetic-data-for-artificial-intelligence-and-autonomous-systems-a-primer/|title = Exploring Synthetic Data for Artificial Intelligence and Autonomous Systems: A Primer|date = 30 November 2023|website = United Nations Institute for Disarmament Research|last1=Deng|first1=Harry}}</ref>

== 같이 보기 ==
* [[강화 학습]]
* [[렌더링]]
== 각주 ==
{{각주}}

== 참고 문헌 ==
* {{저널 인용 |author=Fienberg, Stephen E. |year=1994 |title=Conflicts between the needs for access to statistical information and demands for confidentiality |journal=Journal of Official Statistics |volume=10 |number=2 |pages=115–132 |url=http://www.jos.nu/Articles/abstract.asp?article=102115 |access-date=2024-04-16 |archive-date=2017-02-14 |archive-url=https://web.archive.org/web/20170214155742/http://www.jos.nu/Articles/abstract.asp?article=102115 |url-status= }}
* {{저널 인용 |author=Little, Roderick J.A. |year=1993 |title=Statistical Analysis of Masked Data |journal=Journal of Official Statistics |volume=9 |number=2 |pages=407–426 |url=http://www.jos.nu/articles/abstract.asp?article=92407 |access-date=2024-04-16 |archive-date=2018-02-19 |archive-url=https://web.archive.org/web/20180219090352/http://www.jos.nu/articles/abstract.asp?article=92407 |url-status= }}
* {{저널 인용|last1=Raghunathan |first1=T.E. |last2=Reiter |first2=J.P. |last3=Rubin |first3=D.B. |year=2003 |title=Multiple Imputation for Statistical Disclosure Limitation |journal=Journal of Official Statistics |volume=19 |number=1 |pages=1–16 |url=http://www2.stat.duke.edu/~jerry/Papers/jos03.pdf }}
* {{저널 인용|author=Reiter, Jerome P. |year=2004 |title=Simultaneous Use of Multiple Imputation for Missing Data and Disclosure Limitation |journal=Survey Methodology |volume=30 |pages=235–242 |url=http://www2.stat.duke.edu/~jerry/Papers/sm04.pdf }}

{{통계학}}

[[분류:자료]]
[[분류:컴퓨터 데이터]]
[[분류:데이터 관리]]
[[분류:통계 자료형]]