차별적 프라이버시 기술을 활용하여 민감한 데이터를 대체할 수 있는 합성 이미지를 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해 공개 데이터셋의 의미론적 분포를 활용하여 효율적으로 사전 학습을 수행하고, 이를 통해 합성 이미지의 품질과 유용성을 향상시킨다.
