본 논문은 블랙프라이데이와 같은 주요 쇼핑 행사 기간 동안 급증하는 전자상거래 플랫폼 거래량을 위한 자원 계획에 필수적인 합성 데이터를 이용한 스트레스 테스트에 초점을 맞추고 있습니다. 기존 GAN 기반 합성 데이터 생성 방법들의 계산 비용 문제점을 지적하며, 데이터베이스 트랜잭션 처리의 핵심 요소인 쿼리 선택성 제약 조건을 통합한 새로운 GAN 기반 접근 방식을 제시합니다. 사전 훈련된 심층 신경망을 통합하여 실제 데이터와 합성 데이터 간의 선택성 일관성을 유지하며, 다섯 개의 실제 데이터셋을 사용한 실험 결과, 기존 세 가지 최첨단 GAN 및 VAE 모델보다 선택성 추정 정확도를 최대 20%, 머신러닝 유틸리티를 최대 6% 향상시켰음을 보여줍니다.
