Synthetic data generation은 실제 데이터를 모방하여 인공적으로 생성된 데이터를 의미합니다. 이 기술은 주로 데이터 부족 문제를 해결하거나 민감한 정보를 보호하기 위해 사용됩니다. 예를 들어, 의료 데이터나 금융 데이터와 같이 개인정보가 포함된 데이터를 직접 사용하기 어려운 경우, 유사한 특성을 가진 합성 데이터를 생성하여 분석 및 연구에 활용할 수 있습니다. 최근 이 기술이 주목받는 이유는 인공지능과 머신러닝 모델의 학습에 필요한 대규모 데이터셋을 효율적으로 확보할 수 있기 때문입니다. 또한, 데이터 프라이버시와 보안에 대한 우려가 커지면서 민감한 정보를 포함하지 않는 합성 데이터의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 합성 데이터 생성 기술은 다양한 산업 분야에서 데이터 활용의 유연성을 높이고, 데이터 기반 의사결정을 지원하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.