Sim-to-Real을 넘어, 실제 데이터가 만드는 AI 성능

AI 산업에서 합성 데이터(Synthetic Data)는 상대적으로 낮은 비용으로 대규모 데이터를 구축할 수 있고, 실제 개인정보 활용에 따른 부담을 줄일 수 있다는 장점으로 빠르게 활용 범위를 넓혀가고 있습니다. 특히 실제 데이터를 대량으로 확보하기 어려운 환경에서는 시뮬레이션을 활용한 데이터 생성이 효율적인 방법으로 주목받고 있습니다.

그러나 AI 모델이 시뮬레이션 환경을 넘어 실제 세계로 이동하면서 한 가지 문제가 더욱 분명해지고 있습니다. 시뮬레이션에서는 높은 성능을 보이던 모델이 실제 환경에서는 성능이 급격히 저하되는 Sim-to-Real Gap입니다.

실제 환경에서는 조명 변화, 물리적 마찰, 센서 노이즈, 환경 간섭, 희귀 객체 등 시뮬레이션에서 단순화하거나 충분히 반영하기 어려운 다양한 변수가 존재합니다. 이러한 요소들이 오히려 AI 모델이 실제 환경에서 안정적으로 작동할 수 있는지를 결정하는 핵심 요인이 됩니다.

Sim-to-Real의 간극은 실제로 존재한다

AI 연구와 산업 현장에서는 유사한 문제가 반복적으로 나타나고 있습니다. 시뮬레이션 환경에서는 안정적으로 작동하던 모델과 시스템이 실제 공장, 물류센터, 도로, 가정 등의 환경에 적용되면 예상하지 못한 오류가 발생하는 것입니다.

이러한 성능 차이는 단순히 모델 아키텍처의 문제만으로 설명하기 어렵습니다. 학습 데이터와 실제 환경 데이터 사이의 차이가 중요한 원인 중 하나로 작용합니다. 센서와 데이터 유형에 따라 이러한 차이는 더욱 명확하게 나타납니다.

LiDAR 데이터: 우천 및 극한 기상 조건에서 발생하는 센서 특성 변화

이미지 데이터: 시간과 환경에 따른 조명 및 밝기 변화

Radar 신호: 주변 환경과 객체에 따른 반사 및 간섭

시뮬레이션에서 구현하기 어려운 이러한 복합적인 변수는 실제 환경에서 수집된 데이터를 통해 보완할 필요가 있습니다.

실제 데이터뿐 아니라 어노테이션 품질도 중요하다

실제 환경 데이터를 확보하는 것이 첫 번째 단계라면, 이를 어떻게 가공하는지도 중요합니다. 특히 Physical AI 모델은 하나의 장면에서 여러 센서가 동일한 객체를 인식하기 때문에 센서 간 데이터의 일관성과 정확한 어노테이션이 필요합니다.

어노테이션이 부정확하거나 서로 다른 센서의 정보가 일치하지 않을 경우, 모델은 상충되는 정보를 학습하게 됩니다. 이러한 데이터 품질의 차이는 결국 실제 환경에서 모델이 잘못된 판단이나 행동을 수행하는 원인이 될 수 있습니다.

따라서 Physical AI 데이터 구축에서는 실제 환경을 충실하게 반영하는 데이터 수집과 함께 정밀한 어노테이션 및 품질 관리가 함께 이루어져야 합니다.

넥스데이타, 다양한 실제 환경 데이터 구축 역량 확보

넥스데이타는 AI 모델이 실제 환경에서 안정적으로 작동할 수 있도록 다양한 분야의 실제 환경 데이터 수집 역량을 구축하고 있습니다.

Physical AI

전 세계 실제 환경을 기반으로 Ego-centric 데이터를 수집하며, 사람의 작업 과정과 인간-객체 상호작용을 포함한 다양한 Physical AI 데이터를 구축합니다. 실제 작업 환경에서 수집된 데이터는 로봇 학습, VLA/VLM 및 Physical AI 모델 개발에 활용할 수 있습니다.

Speech AI

한국어를 포함해 200개 이상의 언어 및 지역별 방언을 대상으로 다양한 연령대, 수집 방식, 실제 감정 표현을 반영한 음성 데이터를 구축합니다. 실제 사용 환경의 언어적·음성적 다양성을 확보하여 Speech AI 모델 개발을 지원합니다.

Autonomous Driving

글로벌 데이터 수집 역량을 기반으로 다양한 도로 환경, 기상 조건 및 교통 상황에서 자율주행 데이터를 구축할 수 있습니다. 이미지, 영상, LiDAR, 3D 포인트 클라우드 등 다양한 센서 데이터를 활용해 실제 주행 환경을 반영한 데이터 구축을 지원합니다.

데이터 품질이 AI 모델의 신뢰성을 결정한다

합성 데이터는 AI 모델의 초기 개발과 데이터 확장에 있어 분명한 장점을 가지고 있습니다. 그러나 모델이 실제 환경에서 안정적으로 작동하기 위해서는 시뮬레이션만으로는 충분하지 않습니다.

결국 모델의 실제 성능과 신뢰성은 현실 세계의 다양한 변수와 환경을 얼마나 충실하게 학습했는가에 달려 있습니다.

넥스데이타는 Physical AI, Speech AI, Vision AI, Foundation Model, Autonomous Driving 등 다양한 AI 분야에서 실제 환경을 기반으로 한 데이터를 구축하고 있으며, 즉시 활용 가능한 데이터부터 맞춤형 데이터 서비스까지 고객의 모델 개발 단계와 목적에 맞는 데이터 솔루션을 제공합니다.

실제 환경에서 얻은 데이터와 체계적인 품질 관리 역량을 바탕으로, 넥스데이타는 AI 모델이 시뮬레이션을 넘어 현실 세계에서 더욱 안정적으로 작동할 수 있도록 고품질 데이터 기반을 구축하고 있습니다.