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# AI 라벨링
AI 도구를 사용해 라벨링 속도를 높이세요.
{% hint style="info" %}
AI 라벨링 기능은 다음에 명시된 요율로 크레딧을 사용합니다 [크레딧 페이지](https://roboflow.com/credits).
{% endhint %}
Roboflow는 워크플로를 더 빠르게 진행할 수 있도록 돕는 네 가지 AI 기반 라벨링 기능을 제공합니다:
* [Label Assist](/datasets/ko/annotate/annotate/ai-labeling/model-assisted-labeling.md): 파운데이션 모델, 이미 학습한 모델 또는 공개 모델을 사용하여 현재 열려 있는 이미지를 라벨링합니다.
* [스마트 선택](/datasets/ko/annotate/annotate/ai-labeling/smart-select.md): 브라우저에서 Segment Anything Model을 사용해 한 번의 클릭으로 다각형 마스크를 주석 처리합니다.
* [박스 프롬프팅](/datasets/ko/annotate/annotate/ai-labeling/box-prompting-ai-labeling.md): 이미지에서 객체의 예시를 그린 다음, Box Prompting이 해당 객체의 다른 모든 인스턴스를 찾아내도록 합니다.
* [자동 라벨](/datasets/ko/annotate/annotate/ai-labeling/auto-label.md): 파운데이션 모델(Gemini 4 Argon, GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol, SAM 3, Gemini 3.8 Flash 또는 Claude Opus 5.5), 학습된 모델 또는 저장된 워크플로를 사용하여 데이터셋의 모든 이미지를 자동으로 라벨링합니다.
다음과 같은 경우에는 각 솔루션을 권장합니다:
* **Label Assist**: 학습된 모델이나 파운데이션 모델로 이미지를 한 번에 하나씩 라벨링하는 데 이상적입니다.
* **스마트 선택:** 데이터셋의 첫 번째 버전을 라벨링하거나, Label Assist가 놓친 새 주석을 추가하거나, 데이터셋에 새 클래스를 위한 주석을 추가하는 데 이상적입니다.
* **박스 프롬프팅**: 이미지에 비슷한 객체가 많이 있을 때 라벨링하는 데 이상적입니다(예: 수십 개의 동일한 나사가 있는 트레이에서 개별 나사를 라벨링하는 경우).
* **자동 라벨**: 차량과 같은 흔한 객체를 대량으로 라벨링해야 하는 경우에 이상적입니다.
각 옵션에 대한 자세한 내용은 해당 문서 페이지에서 확인할 수 있습니다.
### 프로젝트 유형별 지원되는 AI 라벨링 도구
### Label Assist에서 사용할 수 있는 지원 모델 유형
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