연구진은 3D 모델링과 렌더링을 활용한 합성 데이터 생성 과정에서 시각적 현실감 개선을 위한 객관적인 지표가 부족하다는 문제점을 지적했어요. Python 패키지 GraNatPy를 개발하여 렌더링된 장면의 현실감, 다양성, 데이터 크기를 정량적으로 평가하고 성능 향상을 유도하는 방법을 제시했어요. 실제 이미지와 합성 이미지 간 격차를 줄이는 방법과 함께, 실제 사진과 합성 데이터를 혼합하여 작은 객체 감지 성능을 개선하는 효과를 입증했어요.