[디지털 트윈의 진화③]합성 데이터 생성, AI 학습장

AI 요약

클로즈드 루프 구조와 버추얼 트윈이 현실과 가상을 지속적으로 연결하면서 시뮬레이션·수학적 모델·생성형 AI를 통해 합성 데이터가 현실에서 확보하기 어려운 다양한 데이터를 스스로 생성할 수 있게 됐습니다. 합성 데이터는 고급 머신러닝 학습, 테스트와 시뮬레이션, 개인정보 보호, 희귀 사건(Edge Case) 생성과 데이터 불균형 해소에 유용하며, 예컨대 FEA로 항공기 날개 응력 분포를 수백만 번 시뮬레이션해 방대한 하중·변형 데이터세트를 만들거나 엔비디아 옴니버스·코스모스, 앤시스 AV엑셀러레이터처럼 자율주행 및 센서 검증에 활용됩니다. 해외 시장 조사 업체 프레시던스 리서치는 지난해 이 시장이 5.84억달러였고 올해부터 2035년까지 연간평균성장률(CAGR) 33.84%로 성장해 107.8억달러에 이를 것으로 전망했습니다.