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# 생성 및 업로드

- [프로젝트 생성](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/create-and-upload/create-a-project.md): 워크스페이스에 프로젝트를 생성합니다.
- [이미지, 비디오, 어노테이션 업로드](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/create-and-upload/adding-data.md): 이미지, 비디오, 어노테이션을 Roboflow에 업로드합니다.
- [데이터 소스](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/create-and-upload/adding-data/datasources.md): 외부 저장소의 이미지와 메타데이터를 Roboflow 워크스페이스로 자동 동기화합니다.
- [데이터 소스 자격 증명](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/create-and-upload/adding-data/datasource-credentials.md): 데이터 소스를 위한 재사용 가능한 자격 증명을 생성하고 관리합니다.
- [AWS S3 자격 증명](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/create-and-upload/adding-data/datasource-credentials/aws-s3.md): S3 데이터 소스를 위해 AWS 자격 증명을 안전하게 생성합니다.
- [Google Cloud Storage 자격 증명](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/create-and-upload/adding-data/datasource-credentials/gcs.md): GCS 데이터 소스를 위해 Google Cloud 자격 증명을 안전하게 생성합니다.
- [데이터 소스 정책 예시](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/create-and-upload/adding-data/datasource-policy-examples.md): Roboflow에서 데이터 소스를 구성하기 위한 S3 정책 예시입니다.
- [클라우드 제공업체에서 데이터 업로드](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/create-and-upload/adding-data/upload-data-from-aws-gcp-and-azure.md): AWS, Azure, GCP의 이미지와 어노테이션을 Roboflow로 업로드합니다.
- [AWS S3 버킷](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/create-and-upload/adding-data/upload-data-from-aws-gcp-and-azure/aws-s3-bucket.md): AWS S3 버킷에서 Roboflow로 이미지를 업로드합니다.
- [Azure Blob Storage](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/create-and-upload/adding-data/upload-data-from-aws-gcp-and-azure/azure-blob-storage.md): Azure Blob Storage에서 Roboflow로 이미지를 업로드합니다.
- [Google Cloud Storage](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/create-and-upload/adding-data/upload-data-from-aws-gcp-and-azure/google-cloud-storage.md): Google Cloud Storage에서 Roboflow로 이미지를 업로드합니다.
- [Roboflow Universe에서 가져오기](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/create-and-upload/adding-data/roboflow-universe.md): 프로젝트에서 사용하기 위해 Roboflow Universe에서 이미지를 다운로드하거나 복제합니다.
- [이미지 메타데이터](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/create-and-upload/adding-data/image-metadata.md): 이미지에 사용자 지정 키-값 메타데이터를 연결하여 데이터셋을 검색, 필터링, 정리할 수 있습니다.
- [데이터셋 업로드](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/create-and-upload/upload-a-dataset.md): Python SDK를 사용해 구조화된 이미지 및 어노테이션 데이터셋을 Roboflow 프로젝트에 업로드합니다.
- [데이터셋 다운로드](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/create-and-upload/download-a-dataset.md): 로컬 학습을 위해 이미지 및 어노테이션으로 구성된 데이터셋을 내보냅니다.