최근 GAN 기반 합성데이터 생성의 핵심 연구의 이슈는

  최근 GAN 기반 합성데이터 생성의 핵심 연구의 이슈는 

1. 학습 불안정성과 모드 붕괴(Mode Collapse)
   GAN의 훈련 과정에서 생성기와 판별자 간 균형 유지가 매우 어려워 학습이 불안정해질 수 있습니다. 모드 붕괴는 생성기가 특정 패턴에 편중된 데이터만 반복 생성하여 다양성이 부족해지는 현상으로, 이는 생성 데이터의 품질과 다양성 저하를 초래합니다. 이를 해결하기 위한 알고리즘과 평가지표 개발이 활발히 연구되고 있습니다.

 

1. 생성 데이터의 다양성과 품질 유지
   GAN은 실제 데이터와 매우 유사한 이미지를 생성할 수 있으나, 해상도나 세부 특징에서 한계가 있을 수 있습니다. 고해상도 및 고품질 데이터 생성을 위한 기술 개선이 계속 진행 중이며, StyleGAN 등의 최신 모델에서 성능 향상이 이루어지고 있습니다.

 

1. 기술적 난이도와 학습 복잡성
   GAN 모델들은 구조가 복잡하고 학습이 어려워, 안정적 학습과 빠른 수렴을 위한 연구가 필요합니다. 특히 Differential Privacy를 적용하는 경우 학습 복잡성이 크게 증가하며, 성능과 프라이버시 간 균형을 맞추는 문제가 부각됩니다.

 

1. 윤리적, 법적, 사회적 이슈
   GAN으로 생성된 합성 데이터는 진짜와 구별이 어려워 딥페이크, 가짜 뉴스, 저작권 침해, 개인정보 오용 등 윤리적 문제를 유발할 수 있습니다. 이에 대응하기 위한 정책과 제도적 장치, 그리고 기술적 검증 방법 개발이 시급합니다.

 

1. 학습 데이터 편향성 문제
   GAN은 학습 데이터에 내재된 편향을 반영할 위험이 있어, 생성물에 특정 문화적, 사회적 편향이 나타날 수 있습니다. 데이터 편향 제거 및 공정성 확보를 위한 방안이 중요한 연구 주제입니다.

 

1. 다양한 데이터 유형에의 적용과 멀티모달성
   텍스트, 이미지, 시계열, 표 형식 등 다양한 데이터 형식으로의 GAN 적용 확장과, 멀티모달 데이터를 함께 처리하는 모델 개발도 활발한 분야입니다.

 

1. 평가 지표와 검증 방법의 한계
   합성 데이터의 품질과 안전성을 평가하는 객관적이고 신뢰할 만한 지표 개발이 필요하며, 재식별 위험과 같은 비식별화 수준 평가도 중요합니다.

 

요약하면, 최신 연구는 GAN 기반 합성데이터 생성에서 학습 안정성, 생성 다양성과 품질, 윤리적 문제, 데이터 편향, 기술적 난이도, 비식별화와 평가 체계 개선을 핵심 이슈로 보고 집중적으로 해결하려는 노력이 진행되고 있습니다.

 

1. GAN을 활용한 데이터 생성 연구 동향- https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE11622970
2. GAN(Generative Adversarial Network)과 Stable diffusion의 이해와 정리- https://metawriters.tistory.com/77
3. https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE07400182
4. https://www.dawnscapelab.com/core-algorithms-of-generative-ai/
5. https://pseudo-lab.github.io/Tutorial-Book/chapters/GAN/Ch1-Introduction.html
6. https://www.dawnscapelab.com/an-overview-of-generative-ai/
7. https://scienceon.kisti.re.kr/srch/selectPORSrchArticle.do?cn=JAKO202062663815465
8. https://koreascience.kr/article/CFKO202422572655697.page
9. https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE07453160
10. https://www.unipress.co.kr/news/articleView.html?idxno=11784