생성형 AI를 활용한 데이터 증강과 모델 성능 향상 전략

AI를 구축할 때 가장 큰 장애물 중 하나가 바로 고품질 데이터의 취득입니다. 특히 희소하거나 특수한 데이터, 즉 엣지 케이스(edge case) 데이터를 취득하기 어려운 환경이라면 이 문제는 더 버겁게 느껴질 수 밖에 없습니다. 슈퍼브에이아이는 기업이 합성 데이터를 생성해 이러한 어려움을 극복할 수 있도록 고급 데이터 생성 역량을 보유한 생성형 AI 기능을 출시했습니다. 생성형 AI를 사용하면 데이터 수집 과정을 가속화할 수 있을 뿐 아니라 데이터 취득 비용을 낮출 수 있기 때문에 비전 AI 모델의 전반적인 성능과 적응성을 보다 쉽게 향상시킬 수 있습니다. 

이번 포스팅에서는 새로 출시된 생성형 AI 기능을 자세히 살펴보고, 생성형 AI로 데이터셋을 효과적으로 보완해 모델의 성능을 개선하는 방법을 알아보겠습니다. 

데이터 증강의 이해

데이터 증강이란 비전 AI 모델 학습에 사용할 데이터의 양과 다양성을 늘리기 위해 기존의 데이터를 바탕으로 새로운 데이터를 생성하는 것입니다. 예를 들면 데이터 회전, 스케일링, 뒤집기 등이 고전적인 이미지 데이터 증강 방식입니다. 이런 방식들도 유용하기는 하지만 모델 성능을 크게 향상시키기에는 충분치 않습니다. 

반면 생성형 AI는 고도화된 알고리즘을 통해 다양하면서도 현실적이고 맥락에 잘 어울리는 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다. 데이터의 한계를 뛰어넘고자 하는 컴퓨터 비전 팀들에게는 획기적인 전환점이 될 수도 있는 것입니다.

슈퍼브에이아이가 제시하는 생성형 AI

슈퍼브에이아이 플랫폼에서는 커스텀 학습이 가능한 다양한 대형 비전 모델들과 함께 사전 학습이 완료된 ReCo 생성형 AI 모델도 제공하고 있습니다. ReCo 모델은 단 100장의 이미지만으로도 특정한 유즈 케이스에 맞게 파인튜닝(fine-tuning)이 가능하기 때문에 원하는 조건에 부합하는 고품질 이미지를 빠르게 생성할 수 있습니다.

슈퍼브에이아이 생성형 AI 도구로 고품질 데이터셋 구축하기 

데이터셋 증강을 위해 생성형 AI의 힘을 최대한 이끌어내려면 아래의 단계를 따라 구조적으로 접근하는 것이 중요합니다. 

1. 데이터의 문제점이나 요구사항을 정의하기

먼저 기존의 데이터셋을 분석하고 어떤 데이터가 부족한지 확인해야 합니다. 클래스 분포를 살펴보거나, 상대적으로 데이터가 부족한 카테고리를 찾아내거나, 가지고 있는 데이터로 커버할 수 없는 시나리오는 없었는지 분석해야 합니다.

이때 슈퍼브 큐레이트를 활용하면 모델 진단 및 스캐터뷰 기능으로 희소/엣지 클러스터를 손쉽게 발견하고 What to Label(라벨링 할 데이터 선별), Find Edge Cases(특이 데이터 찾기) 등과 같은 다양한 AI 기반 데이터 선별 알고리즘을 사용할 수 있습니다.

2. 새로운 ReCo모델 학습하기

고품질 이미지 단 100장이면 ReCo 모델을 학습시킬 수 있습니다. 단, 반드시 깨끗하고, 라벨링이 정확하며, 데이터 분포도 상에서 증강하기를 원하는 부분에 해당하는 이미지여야 합니다.

3. 합성 데이터 생성하기

모델을 학습한 뒤에는 생성형 AI 모델에게 생성의 기준이 되는 원천 이미지, 즉 시드(seed) 이미지를 제공해야 합니다. 그리고 데이터 생성 후에는 반드시 해당 데이터가 기준에 부합하는 고품질의 합성 데이터인지 검증해야 합니다. 예를 들면 합성 데이터가 사실적이면서도 기존 데이터셋을 더 강건하게 만들어줄 수 있는 유의미한 정보인지 육안으로 검증하는 것도 하나의 방법입니다. 

4. 합성 데이터와 현실 데이터 통합하기

합성 데이터와 실제 데이터를 합쳐 데이터셋의 전체적인 다양성과 강건성을 개선할 수 있습니다. 단, 과적합(overfitting)이나 데이터 편향이 발생하지 않도록 합성 데이터와 현실 데이터의 균형을 이루는 것이 중요합니다.

슈퍼브에이아이 R&D팀에서 진행한 실험에 따르면 두 데이터의 비중이 1:10 비율(현실:합성)을 넘어가는 순간 모델 성능은 오히려 저하됩니다. 

5. 모델 성능 평가하기

합성 데이터로 보유한 데이터셋을 증강했다면 이제는 머신러닝 모델의 성능을 평가해야 합니다. 데이터 증강 전후로 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수 등의 핵심 지표가 어떻게 변화했는지 비교해 보세요. 그러면 데이터셋 증강이 얼만큼의 효과가 있었는지 평가하고 필요한 만큼 보완할 수 있습니다. 물론, 슈퍼브에이아이 플랫폼에서는 이 모든 작업을 한 번에 편리하게 처리할 수 있습니다. 

생성형 AI로 데이터를 증강하는 가장 효과적인 방법 

생성형 AI로 데이터셋을 효과적으로 증강하려면 아래 원칙들을 따르는 것이 좋습니다. 

• 데이터 품질 유지하기: 실제 데이터든 합성 데이터든 모든 데이터는 품질이 가장 중요합니다. 저품질의 데이터는 모델 성능을 저하시키고 오류를 발생시킬 수 있습니다.
• 다양성 확보하기: 여러 시나리오와 엣지 케이스를 표현할 수 있는 다양한 합성 데이터를 생성하는 것이 좋습니다. 데이터 다양성을 통해 모델의 일반화 능력을 강화할 수 있기 때문입니다. 
• 데이터 편향 주의하기: 생성된 데이터에 편향성이 존재하지는 않는지 꾸준히 살펴봐야 합니다. 합성 데이터가 학습용 데이터셋의 편향성을 강화하지 않도록 주의하세요. 
• 전문 지식 활용하기: 데이터를 생성하는 과정에서 도메인에 대한 전문 지식을 적용하는 것이 좋습니다. 전문적인 지식을 반영하면 더 사실적이고 관련성이 높은 합성 데이터를 생성할 수 있습니다. 
• 반복하여 개선하기: 데이터 증강은 반복적인 과정입니다. 합성 데이터가 모델 성능에 어떤 영향을 미치는지 지속적으로 평가하고 결과에 따라 접근 방식을 조정해보세요. 

생성형 AI의 실제 활용 사례 및 장점 

생성형 AI를 통한 데이터 증강은 모델 성능을 대폭 향상해야 하는 다양한 산업에서 널리 활용되고 있습니다.

• 제조: 제조업에는 반도체 칩이나 철강과 같이 제품 결함을 사전에 발견해야 하는 분야가 상당히 많습니다. 이때 생성형 AI를 사용하면 현실에서는 부족할 수 있는 결함 데이터를 생성해 사전에 결함 탐지 모델을 충분히 학습시킬 수 있습니다. 
• 현장 안전 관리: 현장에는 화재를 비롯한 예기치 못한 안전상의 위험이나 불안한 환경 요소가 존재할 수 있지만, 보통 이러한 이례적인 상황에 대한 데이터를 취득하기는 어렵습니다. 이런 경우 고품질 합성 이미지를 사용하면 더 효과적으로 엣지 케이스 데이터셋을 보강할 수 있습니다.
• 자율주행 자동차: 생성형 AI로 다양한 주행 상태나 시나리오에 대한 데이터를 구축하고 자율주행 모델을 학습시키면 현실에서 발생할 수 있는 복잡한 상황을 효과적으로 처리할 수 있는 강건한 모델을 구현할 수 있습니다. 

생성형 AI를 통해 데이터셋을 증강하면 모델 정확도를 개선하고, 개발 주기를 가속화하고, 데이터 수집 및 라벨링에 드는 비용을 절감할 수 있습니다. 다양한 조직이 고도화된 AI 솔루션을 통해 혁신과 효율이라는 두 마리 토끼를 잡을 수 있도록 돕겠다는 슈퍼브에이아이의 목표 의식을 잘 드러내는 기능이라고 할 수 있겠습니다. 

마치며

생성형 AI는 사용자가 데이터의 희소성이라는 한계를 극복하고 보다 풍성한 학습 데이터를 구축하여 모델 성능을 향상시킬 수 있도록 도와주는 강력한 도구입니다. 모범 사례를 따라 체계적으로 활용할 경우 원본 데이터셋을 보완할 수 있는 고품질의 합성 데이터를 효과적으로 취득할 수 있습니다. 이를 통해 머신러닝 모델의 정확도와 강건성을 개선할 수 있을 뿐 아니라 전반적인 개발 과정을 가속화하고 비용을 절감할 수 있습니다. 

AI라는 분야가 지금처럼 계속 발전해 나간다면 멀지 않은 미래에는 합성 데이터를 생성하고 활용할 줄 아는 능력을 가진 기업만이 살아남을 것입니다. 이제는 “생성형 AI”를 주축으로 하는 데이터 전략을 세우고 새로운 시대의 혁신과 성공으로의 여정을 개척할 때입니다. 

이제는 새로운 데이터 전략이 필요한 시대입니다. 생성형 AI를 활용해 현실의 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 고도로 정밀하고 정확한 머신러닝 모델을 구현하려면 슈퍼브에이아이의 전문가와 지금 상담하세요.