현대 소프트웨어 시스템은 분석, 예측, 테스트 및 의사결정을 위해 데이터에 점점 더 의존하고 있습니다. 그러나 의료, 안전 필수 시스템, 규제 산업을 포함한 많은 중요한 영역들은 풍부하고 공유 가능하거나 대표성 있는 데이터를 부족하게 가지고 있습니다. 합성 데이터 생성은 종종 해결책으로 제시되지만, 유방암 치료를 위한 수술 중 방사선 치료(IORT) 소프트웨어를 엔지니어링한 우리의 경험은 합성 데이터가 중앙 공학 문제를 해결하기보다는 이동시킨다는 것을 시사합니다. 핵심 과제는 합성 데이터가 보존해야 하는 속성이 무엇인지 결정하고, 이러한 속성들이 이해관계자로부터 어떻게 도출되어야 하는지, 개인 정보 보호 제약 조건 하에서 어떻게 검증될 수 있는지, 그리고 그것들이 어떻게 진화하는지를 결정하는 것입니다. 우리는 이 문제를 속성 기반 합성 데이터 엔지니어링(property-driven synthetic data engineering)이라고 부릅니다. 종양학자들과의 협력 및 민감한 IORT 데이터셋을 사용한 예비 실험에 근거하여, 우리는 요구사항, 검증, 개인 정보 보호, 파이프라인 진화에서 발생하는 어려움들을 식별합니다. 우리는 자동화된 소프트웨어 공학 연구가 데이터가 부족한 소프트웨어 시스템의 합성 데이터에 대한 유효성 속성을 도출하고, 공식화하고, 확인하며, 진화시키기 위한 방법론과 도구를 개발해야 한다고 주장합니다.