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# 버전

- [데이터셋 버전](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/versions/dataset-versions.md): 학습 전에 전처리와 증강이 적용된 시점별 스냅샷으로 데이터셋 버전을 생성합니다.
- [데이터셋 버전 생성](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/versions/dataset-versions/create-a-dataset-version.md): 모델 학습에 사용할 데이터셋 버전을 생성합니다.
- [버전 삭제](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/versions/dataset-versions/delete-a-version.md): 데이터셋 버전을 휴지통으로 이동합니다. 이후 30일 동안 보관된 후 영구적으로 삭제됩니다.
- [데이터셋 버전 내보내기](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/versions/dataset-versions/exporting-data.md): 학습용으로 Roboflow에서 데이터를 내보냅니다.
- [이미지 전처리](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/versions/dataset-versions/image-preprocessing.md): 모델을 위해 데이터를 준비하는 이미지 전처리 단계입니다.
- [이미지 증강](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/versions/dataset-versions/image-augmentation.md): 모델 성능을 향상시키기 위해 증강 이미지를 생성합니다.
- [이미지에 증강 추가](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/versions/dataset-versions/image-augmentation/add-augmentations-to-images.md): 데이터셋 버전을 생성할 때 증강 단계를 추가하여 추가 학습 이미지를 생성합니다.
- [증강 유형](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/versions/dataset-versions/image-augmentation/augmentation-types.md): Roboflow가 제공하는 이미지 증강 유형 개요와 각 유형이 데이터셋을 변환하는 방식입니다.
- [90º 회전 증강](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/versions/dataset-versions/image-augmentation/augmentation-types/90o-rotate-augmentation.md): 이미지를 무작위로 90도 또는 180도 회전시켜 모델이 카메라 방향에 영향을 받지 않도록 합니다.
- [흐림 증강](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/versions/dataset-versions/image-augmentation/augmentation-types/blur-augmentation.md): 무작위 가우시안 블러를 추가해 모델이 카메라 초점 변화에 더 잘 견디도록 합니다.
- [밝기 증강](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/versions/dataset-versions/image-augmentation/augmentation-types/brightness-augmentation.md): 이미지를 무작위로 밝게 또는 어둡게 만들어 모델이 조명 및 카메라 설정 변화에 더 잘 견디도록 합니다.
- [카메라 게인 증강](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/versions/dataset-versions/image-augmentation/augmentation-types/camera-gain-augmentation.md): 카메라 센서 게인(ISO) 노이즈를 시뮬레이션해 모델이 센서 및 조명 변화에 더 잘 견디도록 합니다.
- [자르기 증강](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/versions/dataset-versions/image-augmentation/augmentation-types/crop-augmentation.md): 각 이미지의 일부를 무작위로 잘라 위치 및 스케일 변화를 추가하고 모델의 일반화 성능을 향상합니다.
- [컷아웃 증강](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/versions/dataset-versions/image-augmentation/augmentation-types/cutout-augmentation.md): 이미지의 일부를 검은 상자로 무작위 마스킹해 모델이 객체 가림에 더 잘 견디도록 합니다.
- [노출 증강](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/versions/dataset-versions/image-augmentation/augmentation-types/exposure-augmentation.md): 감마 노출을 조정해 이미지를 밝게 또는 어둡게 하고 조명 및 카메라 변화에 대한 회복력을 높입니다.
- [반전 증강](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/versions/dataset-versions/image-augmentation/augmentation-types/flip-augmentation.md): 이미지를 수평 또는 수직으로 무작위 반전시켜 모델이 객체 방향에 영향을 받지 않도록 합니다.
- [그레이스케일 증강](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/versions/dataset-versions/image-augmentation/augmentation-types/grayscale-augmentation.md): 데이터셋 이미지의 일정 비율을 확률적으로 그레이스케일로 변환하여 모델이 색상에 덜 의존하도록 합니다.
- [색상조 증강](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/versions/dataset-versions/image-augmentation/augmentation-types/hue-augmentation.md): 이미지의 색상조를 색상환 주위로 무작위로 이동시켜 모델이 색상 변화에 더 잘 견디도록 합니다.
- [모자이크 증강](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/versions/dataset-versions/image-augmentation/augmentation-types/mosaic-augmentation.md): 여러 이미지를 하나의 타일로 결합하여 작은 객체에서 모델 성능을 높입니다.
- [모션 블러 증강](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/versions/dataset-versions/image-augmentation/augmentation-types/motion-blur-augmentation.md): 방향성 블러로 카메라 또는 객체의 움직임을 시뮬레이션해 모델이 움직임에 더 잘 견디도록 합니다.
- [노이즈 증강](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/versions/dataset-versions/image-augmentation/augmentation-types/noise-augmentation.md): 이미지에 임의의 소금-후추 노이즈를 주입해 모델이 카메라 아티팩트에 더 잘 견디도록 합니다.
- [회전 증강](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/versions/dataset-versions/image-augmentation/augmentation-types/rotation-augmentation.md): 카메라 롤을 처리할 수 있도록 이미지를 선택한 각도까지 시계 방향 또는 반시계 방향으로 무작위 회전합니다.
- [채도 증강](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/versions/dataset-versions/image-augmentation/augmentation-types/saturation-augmentation.md): 이미지의 색상 선명도를 무작위로 조정해 모델이 채도 차이에 더 잘 견디도록 합니다.
- [기울이기 증강](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/versions/dataset-versions/image-augmentation/augmentation-types/shear-augmentation.md): 이미지를 수평 또는 수직 축을 따라 무작위로 기울여 원근 변화를 추가합니다.
- [데이터셋 상태 점검](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/versions/dataset-health-check.md): 데이터셋의 품질을 평가하고 개선합니다.