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.