AI 데이터 품질 진단을 위한 계산적 접근: 데이터 클리닉의 울프램 활용 사례

이주행 대표 ((주)페블러스)

참고: 이주행 대표님의 발표파일은 원래 제공을 하지 않는 대신 "페블러스로 데이터클리닉으로의 여행"을 위한 파일을 제공합니다.

최근 자율주행, 로보틱스 등 '피지컬 AI(Physical AI)' 시대가 본격화되면서, 현실 세계의 복잡성을 정확히 반영하는 고품질 'AI-Ready' 데이터에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있다. 특히 피지컬 AI 분야에서는 시뮬레이션과 현실 간의 격차(Sim-to-Real Gap)를 줄이고 데이터의 신뢰성을 확보하는 데이터 품질(Data Quality) 관리가 모델의 성능과 안전성을 결정짓는 핵심 병목으로 작용한다.

(주)페블러스는 이러한 복잡한 AI 데이터의 결함을 정밀하게 진단하고 품질을 평가하는 '데이터 클리닉(Data Clinic)'을 운영하며, 이를 위해 엄밀한 수학적·계산적 접근법을 채택하고 있다. 본 발표에서는 데이터 클리닉이 마주하는 다차원적인 요구사항들을 동시에 만족시키기 위해, 울프램(Wolfram)이 다면적 계산 엔진이자 고도화된 가시화 도구로서 어떻게 핵심 역할을 수행하는지 소개한다.

구체적으로 방대한 데이터셋의 통계적 분포 분석, 다변량 품질 지표의 연산, 그리고 직관적인 이상치 시각화가 울프램 환경에서 어떻게 통합적으로 구현되는지 실사례를 공유한다. 더불어, 이러한 강력한 장점 이면에서 상용 AI 데이터 파이프라인에 적용할 때 마주하게 되는 대규모 데이터 처리상의 한계점과 이를 극복하기 위한 실무적인 고민을 함께 나누어, 울프램 기술의 실질적 활용 가치에 대한 균형 있는 인사이트를 제공하고자 한다.