DTS

당신의 AI는 학습용 데이터 수준만큼만 향상됩니다. 대부분의 기업 데이터는 AI-Ready 상태가 아닙니다. DTS는 AI를 위한 사용 불가능한 데이터를 사용 가능하게 만듭니다: 개인정보보호 규제로 제한되었거나, 불균형이 있거나, 모델에 필요한 만큼 데이터셋이 부족한 경우를 모두 커버합니다. DTS로는 실제로 사용할 수 있는 AI-Ready 데이터셋을 만들어 모델 성능을 개선합니다.

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+30pp

F1-Score Lift

58.55% → 88.55%

-90%

배포까지의 기간

4주 → 1주

97.6%

AI 탐지율

IBK 기업은행

277K+

합성 기록

교보생명보험

진정한 AI-Ready 데이터는 이렇게 정의됩니다. 사용 가능한, 개인정보보호, 그리고 운영 환경에서도 안정적인.

합성 데이터 생성 기술은 DTS 기능 중 하나이며, 큐빅의 모든 것을 대표하지는 않습니다. DTS는 수학적 기반으로 차등 프라이버시를 적용해, 합성된 산출물이 식별 가능하도록 역추적될 수 없도록 보장합니다. 이에 따라 DTS는 원천 학습용 데이터를 외부에 노출하지 않고 AI-Ready 데이터셋이 필요한 규제 산업에 적합합니다.

DTS는 큐빅의 AI-Ready 데이터 인프라 내의 기능 중 하나로, 기업 데이터가 사용 가능하고, 안전하게 개인 정보를 보호하며, 실 운영 환경에서 AI를 안정적으로 실행할 수 있도록 하는 인프라 레이어입니다. DTS는 특히 제한된 데이터 및 사용할 수 없는 데이터적인 제약을 해결합니다.

합성 데이터 생성 기술은 DTS 기능 중 하나이며, 큐빅의 모든 것을 대표하지는 않습니다.

Capability	DTS	Masking	Sampling	Manual
프라이버시 보장	✓ Mathematical DP bound	△ Re-identification risk remains	✕ No privacy guarantee	✕
커버리지 확장	✓ Generate at any scale	✕ Can't create new data	△ Bounded by real data volume	△ Expensive & slow
희소 클래스 증강	✓ Targeted generation	✕	✕ Can't create rare events	△ Very high cost
분포 충실도	✓ Validated against real stats	△ Distorted by masking	△ Sampling bias risk	△ Annotator variance
국경 간 / 외부 사용	✓ No real data transferred	✕ Residual risk	✕	✕
SynTitan 통합	✓ Native versioning & binding	✕	✕	✕

규제된 데이터

01 / 03

개인정보가 안전한 대체 데이터

민감하거나 제약된 데이터에 대한 접근없이도, DTS는 통계적으로 유의미한 합성데이터를 생성합니다.

✓GDPR, PIPA, HIPAA 또는 CCPA에 의해 제한된 데이터를 차등정보보호기술을 통해 안전한 합성 데이터로 교체하세요.
✓모든 합성 데이터에 대한 차등정보보호 보장
✓팀을 넘어, 제약을 넘어 외부에서도 안전하게 이용할 수 있습니다.
✓데이터셋의 분포 충실도가 유지됩니다.

이용 불가 데이터

02 / 03

커버리지 & 균형 확장

데이터는 존재하지만 AI에 활용하기에 적합하지 않습니다 — 희귀 클래스가 누락되었거나, 편향된 분포, 또는 모델 학습을 위한 양이 부족합니다.

✓과소 대표된 데이터 스케일을 증강해 보세요.
✓과적합 없이, 데이터 클래스 불균형을 보정할 수 있습니다.
✓엣지 케이스와 희소한 이벤트 샘플을 증강하세요.
✓희소한 데이터를 증강해, 운영에 활용 가능한 수준으로 만드세요.

접근 불가 데이터

03 / 03

안전한 데이터 생성

데이터는 사일로에 갇혀있습니다. 접근 제어, 제3자 계약 또는 지리적 규제에 의해 제한되고 있으며, 모델 학습 파이프라인에 들어갈 수 없습니다.

✓접근할 수 없는 데이터 소스를 안전한 대체 데이터 세트로 만드세요.
✓차단된 유효성 검사 및 테스트 워크플로우를 차단 해제하십시오.
✓규제 환경에서 발생하는 데이터 접근 병목 현상을 개선하세요.
✓원본 데이터 접근 없이도 통계적 특성을 유지합니다.

MODE A — 독립형

DTS 독립형

귀사의 사내 망에서, 데이터소스에 직접 연결해 DTS를 독립적으로 사용할 수 있습니다. AWS marketplace에서도 이용이 가능합니다.

✓과대 평가된 샘플 데이터셋의 왜곡 현상을 보정할 수 있습니다.
✓희소 데이터 세트를 AI가 학습 가능한 양으로 증강시켜 보세요.
✓엣지 케이스와 희소 데이터 샘플을 증강하세요.
✓결측값을 통계적으로 유효하게 대체하세요.
✓적은 양의 학습용 데이터 세트를 오버헤드 없이 증강해 보세요.

AWS 마켓플레이스

MODE B — 연동형

DTS + SynTitan

개인정보 보호 규정에 의해 가로막혔을 때, AI모델에 사용할 수 없는 규제된 데이터를 SynTitan 내의 DTS에서 실행해 원본 데이터의 안전한 대체품을 생성합니다. 합성 데이터 세트는 자동으로 버전 관리되며, 릴리스 상태에 연결시키고, 변경 이력을 추적할 수 있습니다.

✓GDPR, PIPA, HIPAA로 규제된 데이터를 대체해 사용하세요. — 원본 데이터는 규제 바운더리를 벗어나지 않습니다.
✓합성 데이터셋은 버전 관리되고 실행 상태에 바인딩됩니다.
✓모든 데이터 생성 작업은 변경 로그로 남아 관리할 수 있습니다.

SynTitan 살펴보기

SynTitan은 안정적 운영 환경을 위해 데이터 품질을 개선합니다. SynTitan에서는 민감 정보를 합성데이터로 안전하게 만들어 활용하기 위해 DTS의 기능을 연동해 이용할 수 있습니다. DTS는 독립적이지만 연동해 이용할 수도 있는 합성 데이터 엔진입니다.

합성된 데이터셋을 기반으로 개별 레코드를 추론할 수 있는 확률은 제한적이며, 이것은 수학적으로 증명되었습니다.

1 통계적 프로파일링 2 DP Noise Injection 3 합성 데이터 생성 4 보존성 검증 (Fidelity Validation)

통계적 프로파일링

DTS는 실제 데이터셋의 통계적 속성인 분포, 상관관계, marginal 분포를 분석하되 원본에 대한 기록은 저장하지 않습니다.

DP Noise Injection

보정된 Noise가 차등정보보호 bound에 따라 통계 모델에 주입됩니다. 이에 따라 개별 데이터들은 수학적으로 식별할 수 없게 됩니다.

합성 데이터 생성

새로운 데이터가 DP 모델에서 샘플링됩니다. 산출물은 통계적으로 유효하지만, 실제 개인 정보는 포함되어 있지 않습니다.

보존성 검증 (Fidelity Validation)

생성된 합성데이터와 원본 데이터의 유사도를 검증할 수 있습니다. 품질 및 유용성 지표가 학습 및 검증 용도에 적합한지 확인할 수 있습니다. 본 항목은 개인정보보호위원회의 합성데이터 품질 평가 가이드라인 지표로 구성되어 있습니다.

데이터는 존재하지만, 컴플라이언스가 AI의 접근을 가로막습니다.

GDPR, PIPA, HIPAA 또는 사내 보유 정책이 데이터가 모델에 도달하는 것을 막습니다. DTS는 개인정보가 안전한 합성 대체 데이터를 생성합니다 — 통계적으로 정확하고, 법적으로 사용 가능하며, 실제 기록 노출이 없습니다.

불균형한 데이터셋이나 부족한 커버리지가 모델을 왜곡시킵니다.

희귀 클래스는 과소 대표됩니다. 사기 패턴은 학습하기에 너무 희소합니다. 엣지 케이스는 학습 데이터에 나타나지 않습니다. DTS는 클래스 분포를 수정하고 타깃 희소 클래스 커버리지를 생성합니다.

AI가 필요로 하는 것을 데이터 보안 정책이 가로막고 있습니다.

보유 정책에 따라 과거 데이터가 삭제되었습니다. DTS는 남아있는 통계 패턴으로부터 합성 등가물을 생성합니다 — 원본 데이터가 여전히 존재할 필요 없이.

민감 정보는 보안 경계를 벗어날 수 없습니다.

기밀, 환자 또는 고객 데이터는 AI 학습을 위해 내보낼 수 없습니다. DTS의 비접근 아키텍처는 현장에서 통계적 속성을 학습합니다. DP로 보호된 합성 출력만 경계를 넘습니다.

신뢰할만한 AI 만들기엔 학습용 데이터의 양이 너무 적습니다.

견고한 AI 모델을 훈련하기에는 원본 데이터셋의 양이 너무 작습니다. DTS는 기존 데이터셋을 통계적 충실도를 유지하면서도 운영 수준의 양으로 증강시킬 수 있습니다.

DTS는 제한되거나 사용할 수 없는 데이터를 AI-Ready 데이터셋으로 변환합니다.

DTS는 원본 데이터셋을 외부에 노출하지 않으면서도 제한되거나 사용할 수 없는 데이터를 AI-Ready 데이터 세트로 변환합니다.

검증 시작하기 실 적용 사례 AI-Ready 데이터 인프라 살펴보기

차등정보보호

공격자가 이미 알고 있는 정보와 관계없이 어떤 개별 데이터도 합성된 결과에서 식별될 수 없도록 보장하는 수학적 프레임워크입니다. DTS는 생성 중에 DP를 적용해 통계적으로 대표성을 가지면서도 실제 개인 정보를 포함하지 않는 데이터셋을 생성합니다.

비접근 아키텍쳐

원본 데이터는 고객사의 내부망을 벗어나지 않습니다. DTS는 기업 망 내에서 통계적 속성을 분석해 차등정보보호된 합성 모델을 생성하며, 그 이후 산출된 데이터셋만 이용이 가능하게 구성되어 있습니다. 원본 데이터는 접근할 필요가 없고, 외부로 전송되지 않습니다 — 기밀 사항이나 규제된 데이터를 다루는 환경에 적합합니다.

엔터프라이즈용 합성 데이터

DTS는 큐빅의 엔터프라이즈 합성 데이터 엔진입니다. 차등정보보호를 사용해 클래스 불균형 해결, 커버리지 격차 보완, 학습 데이터 확장, 제한되거나 접근 불가능한 데이터 대체를 위한 개인정보 안전 데이터셋을 생성합니다. DTS는 독립 엔진으로 실행하거나 SynTitan 플랫폼과 통합할 수 있습니다.

AI-Ready 데이터란?

인증

정보보호 신속확인 제도

한국인터넷진흥원 2024 정보보호 신속확인 제도

인증

GS 인증

TTA 2025 GS 인증

인증

ISO/IEC 27001 (ISMS)

ISO 2026 ISO/IEC 27001 (ISMS)

인증

ISO/IEC 42001 (AIMS)

ISO 2026 ISO/IEC 42001 (AIMS)

수상

정보 보호 혁신상

과학기술정보통신부 2024 정보 보호 혁신상

수상

스타트업 월드컵 — 파이널리스트

스타트업 월드컵 2025 스타트업 월드컵 — 파이널리스트

수상

Next Rise — Global Innovator

Next Rise 2025 Next Rise — Global Innovator

수상

T Challenge 2026 — Finalist

도이치 텔레콤 2026 T Challenge 2026 — Finalist

수상

AI EXPO KOREA — AI 의료 혁신상

AI EXPO KOREA 2025 AI EXPO KOREA — AI 의료 혁신상

Recognition

Emerging AI+X Top 100

2026

Recognition

하이퍼 합성 데이터의 대표 벤더

Gartner 2025 하이퍼 합성 데이터의 대표 벤더

Trusted by enterprise & government

Gartner

네이버 클라우드

SK텔레콤

교보

대한민국 육군

대한민국 공군

이화여대 목동병원

도이치 텔레콤

클래로티

국가유산청

국가데이터처

국방 드론 공격 데이터 증강

•드론 공격 사건은 드물어, 국방 AI 시스템에 충분한 학습 데이터를 남기지 않습니다.
•드론 공격 데이터를 증강해 군 훈련 및 대응 시스템 성능을 개선했습니다.

금융 이상 거래 탐지

•금융기관에서 AI 기반 이상 거래 탐지에 대한 높은 수요
•실제 이상 거래 데이터는 전체 데이터의 0.2%에 불과합니다 — 매우 희소합니다.
•합성 데이터를 이용해 증강된 이상 거래 데이터를 생성해 모델 정확도와 신뢰도를 개선했습니다.

의료 희귀 질환 데이터 증강

•복잡한 IRB 승인 절차로 인해 의료 데이터 공유가 제한됩니다.
•CUBIG의 비접근 기술은 환자 개인정보 보호와 희귀 질환 데이터의 결합 및 분석을 가능하게 합니다.
•희소한 희귀 질환 데이터셋을 증강해 AI 학습 커버리지를 개선했습니다.

폐렴 X-ray — 원본 vs 합성

뇌종양 & 동맥류 CT — 원본 vs 합성

당뇨 망막병증 — 원본 vs 합성

DTS란 무엇인가요?

DTS는 CUBIG의 엔터프라이즈 합성 데이터 엔진입니다. 차등정보보호를 사용해 클래스 불균형 해결, 커버리지 격차 보완, 학습 데이터 확장, 제한되거나 접근 불가능한 데이터 대체를 위한 개인정보 안전 데이터셋을 생성합니다. DTS는 독립 엔진으로 실행하거나 SynTitan 플랫폼과 통합할 수 있습니다.

DTS의 차등정보보호기술은 무엇인가요?

차등정보보호(DP)는 공격자가 이미 알고 있는 정보와 관계없이 어떤 개별 데이터도 합성된 결과에서 식별될 수 없도록 보장하는 수학적 프레임워크입니다. DTS는 생성 중에 DP를 적용해 통계적으로 대표성을 가지면서도 실제 개인 정보를 포함하지 않는 데이터셋을 생성합니다.

SynTitan 없이 DTS를 이용할 수 있나요?

네. DTS는 완전한 독립형 엔터프라이즈 합성 데이터 엔진입니다. SynTitan과 독립적으로 배포하고 사용할 수 있습니다. SynTitan과 함께 사용할 경우 DTS가 생성한 데이터셋은 버전 관리되며 릴리스 상태에 바인딩되어 전체 실행 추적성을 확보합니다.

DTS는 어떤 데이터 문제를 풀어주나요?

DTS는 세 가지 범주를 해결합니다: 개인정보 또는 규제 규칙으로 인해 공유할 수 없는 제한된 데이터, 모델을 신뢰할 수 없게 만드는 커버리지 격차 또는 클래스 불균형이 있는 데이터, 존재하지만 학습 파이프라인에 도달할 수 없는 접근 불가능한 데이터.

비접근 아키텍처란 무엇인가요?

비접근 아키텍처는 원본 데이터가 클라이언트 환경을 벗어나지 않음을 의미합니다. DTS는 현장에서 통계적 속성을 분석하고 DP로 보호된 합성 모델을 생성하며, 합성 출력만 다운스트림에서 사용됩니다. 원시 데이터는 외부로 전송되거나 접근되지 않습니다 — 기밀, 규제, 폐쇄망 환경에 적합합니다.

SynTitan과 DTS의 차이는 무엇인가요?

SynTitan은 실행 안정성의 일환으로 데이터 품질 개선을 수행합니다. SynTitan은 개인정보 안전 합성 데이터가 필요할 때 DTS 기능의 일부를 사용할 수 있고, DTS는 완전한 독립형 엔터프라이즈 합성 데이터 엔진입니다.

규제된 데이터. 그러나 사용 가능한 AI.

DTS는 활용에 제약이 있는 기업의 원본 데이터를 민감정보가 안전한 방식으로 합성 전환합니다. GS 인증. KISA 승인. AWS 마켓플레이스에서 이용 가능.

기술 데모 문의 실 적용 사례 보기 SynTitan 체험하기

영업 없는 30분 비대면 미팅

DTS

개인정보가 보호된 합성 데이터

DTS vs 제한 데이터에 대한 다른 접근 방식

데이터 문제 3가지, 단 하나의 엔진