GAN · Diffusion · Transformer를 결합한 하이브리드 엔진과 4중 검증 게이트,
온프레미스부터 클라우드까지 — RealDataEcho의 내부 구조를 자세히 확인하세요.
분포·세부 패턴·시계열 관계 — 정형 데이터 합성의 세 가지 난제를
각 분야 최고 성능의 생성 모델에 분담시키고, 게이팅 레이어가 최적 조합을 자동으로 선택합니다.
단일 모델 합성 솔루션 대비 분포 유사도 +18%, 시계열 재현 정확도 +24% 향상. 도메인별 가중치 자동 튜닝.
3엔진 통합 게이팅 →Generator–Discriminator 적대학습으로 원본 데이터의 복잡한 결합 분포(joint distribution)를 그대로 모사합니다.
노이즈 → 데이터 역과정으로 미세한 상관 구조와 컬럼 간 의존 관계를 손실 없이 복원합니다.
Self-attention으로 시간축 의존성과 장기 패턴을 학습하여 거래·로그·이벤트 데이터를 자연스럽게 합성합니다.
금융·의료·마케팅 현장에서 만나는 8가지 컬럼 유형 — 단일 파이프라인 안에서 자동으로 인식·분기 처리됩니다.
금액·기간·점수 등 연속 변수. 분포 형태와 이상치까지 보존.
지역·등급·코드 등 이산 변수. 고카디널리티 카테고리도 안정 처리.
거래일·가입일 등 시간 변수. 계절성·요일 패턴 자동 학습.
거래·로그·센서 등 시퀀스. 다변량 장기 의존성 보존.
외래키로 연결된 다중 테이블. 참조 무결성 유지하며 합성.
이탈여부·동의여부 등. 클래스 불균형 자동 보정.
주소·메모·상품명 등 단문. 의미 단위로 토큰 합성.
위경도·행정구역 등. 공간 분포 보존하며 익명화.
단일 비식별화 기법이 아닌 — 사전 탐지부터 사후 검증까지, 다섯 단계 방어 체계가 작동합니다. 각 레이어는 독립적으로 통과 기준을 갖고 있어, 한 단계라도 실패하면 합성 결과가 출고되지 않습니다.
"실제 데이터처럼 보이는가"를 넘어, "실제 데이터로 학습했을 때만큼의 모델 성능이 나오는가"까지 — 객관 지표로 측정해 통과 시에만 출고됩니다.
KS-test · Wasserstein 거리로 컬럼별 분포 일치도를 측정합니다.
피어슨·스피어만 상관계수 행렬의 거리 — 컬럼 간 의존 관계 보존 정도.
합성 데이터로 학습한 모델 vs 원본 학습 모델 — AUC·F1 동등성 검증.
MIA·DCR(가장 가까운 거리)로 원본 노출 가능성을 정량 측정.
망 분리 환경부터 클라우드 SaaS까지 — 데이터를 외부로 내보내지 않는 온프레미스가 가장 인기 있는 선택입니다.
고객사 내부 서버에 직접 설치. 데이터가 외부로 한 줄도 나가지 않습니다.
고객사 전용 VPC에 격리 배포. 클라우드 효율성과 보안을 함께.
SaaS 형태로 즉시 사용. PoC·연구·개발 용도로 빠른 검증이 필요할 때.
수집·정제·분석·합성·시각화 전 단계를 유연하게 선택 적용해
합성데이터 생성을 자동화하는 전문 솔루션입니다.
다양한 소스의 민감 데이터를
안전하게 수집합니다.
데이터 구조와 관계, 분포, 패턴, 도메인 규칙을 종합 분석합니다.
분석 결과를 기반으로 안전한
합성데이터를 생성합니다.
재식별 위험과 유사도를 검증해
안전성을 확인합니다.
검증된 데이터를 AI 학습, 분석,
서비스 개발에 활용합니다.
| 고객ID | 연령대 | 지역 | 구매금액 | 가입기간 | 이탈여부 |
|---|---|---|---|---|---|
| CUST-0001 | 30대 | 서울 | 125,000 | 14개월 | 아니요 |
| CUST-0002 | 40대 | 부산 | 98,000 | 7개월 | 아니요 |
| CUST-0003 | 20대 | 대구 | 63,000 | 3개월 | 예 |
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강력한 보안 설계와 접근 통제로
데이터를 안전하게 보호합니다.
다층 검증 체계로 프라이버시와 품질을
동시에 보장합니다.
AI 학습부터 서비스 개발까지
바로 활용 가능한 데이터를 제공합니다.
대용량·다양한 도메인에도 유연하게
확장 가능한 아키텍처입니다.