준합성 데이터 생성 장치 및 데이터 생성 방법

Abstract

본 발명의 일실시예에 데이터 생성 장치는, 제1 데이터 세트를 입력하는 데이터 입력부; 상기 제1 데이터 세트를 정규화하고 상기 정규화된 제1 데이터 세트를 제1 트레이닝 데이터 세트와 제1 테스트 데이터 세트로 분할하는 데이터 전처리부; 상기 제1 트레이닝 데이터 세트로 제1 머신러닝 모델을 학습시키고 미리지정된 수의 교차 검증을 사용하여 상기 제1 머신러닝 모델의 하이퍼파라미터를 최적화함으로서, 제1학습모델을 생성하는 학습모델 생성부; 상기 생성된 제1학습모델을 상기 제1 테스트 데이터 세트로 검증하는 검증부; 상기 제1 데이터 세트에 의해 정의된 경계 공간 (boundary space) 내에서 신규 파라미터를 선택하여 생성하고 상기 신규 파라미터에 기초하여 상기 제1학습모델을 사용하여 데이터 예측(prediction)을 수행하여 준합성(semi-synthetized)된 데이터 세트를 생성하는 준합성 데이터 생성부; 및 상기 제1 데이터 세트 및 상기 준합성된 데이터 세트를 저장하는 데이터베이스를 포함하도록 구성된다. 이러한 구성에 따르면, 높은 정확성을 가지는 머신러닝 시스템을 생성하도록 충분한 학습 데이터를 확보하기 위해 데이터를 증폭하는 데 있어서 상대적으로 단순하고 신속한 프로세스를 통해 신뢰성이 높은, 즉 유효 데이터를 다량 생성할 수 있는 데이터 생성 장치 또는 그 방법을 제공할 수 있다.