> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.roboflow.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.roboflow.com/get-started/ko/platform/support/getting-help-faster-what-to-include-in-a-support-request.md). # 지원 요청에 포함할 내용 Roboflow 지원팀은 문제를 재현할 수 있을 만큼 충분한 세부 정보가 포함된 요청일 때 문제를 더 빨리 해결할 수 있습니다. 아래에서 상황에 맞는 항목을 찾고, 문의할 때 나열된 정보를 포함해 주세요. ## 항상 포함해야 할 내용 문제 유형과 관계없이, 다음 다섯 가지는 모든 지원 사례의 처리 속도를 높여 줍니다: 1. **프로젝트 및 워크스페이스**: 워크스페이스 ID 또는 영향을 받는 프로젝트나 워크스페이스로 바로 연결되는 링크. (이메일로 제출할 때 필요하며, 그 외에는 보통 자동으로 확인됩니다.) 2. **워크스페이스 접근 권한**: [Roboflow 지원팀에 워크스페이스 접근 권한을 부여해 주세요](/get-started/ko/platform/support/sharing-a-workspace-with-roboflow-support.md). 3. **정확한 오류**: 바꿔 말한 내용이 아니라, 원문 그대로의 오류 메시지 또는 응답 본문. 4. **시간 범위**: "어제"가 아니라, 구체적인 UTC 타임스탬프. 5. **시도한 내용**: 각 시도와 그 결과. ## Inference API 오류 프로덕션 애플리케이션이 다음에서 HTTP 4xx 또는 5xx 응답을 받기 시작합니다. `serverless.roboflow.com`. 오류 메시지에는 "Internal error", "Model is temporarily not ready - retry request", "Could not acquire model manager lock", 또는 30초 후 타임아웃이 포함될 수 있습니다. 실패율은 보통 좁은 시간대 안에서 갑자기 급증합니다. 이러한 오류는 플랫폼 측 인프라 장애, 부하로 인한 메모리에서의 모델 퇴출, 또는 용량을 초과하는 클라이언트 측 요청 패턴에서 비롯될 수 있습니다. 시간 범위와 요청 로그가 없으면 특정 문제를 정확히 짚어내기 어렵습니다. 가장 도움이 되는 정보: * 오류가 발생한 정확한 시간 범위, 시간대 또는 UTC 오프셋 포함. ("2026-05-22 12:30–12:40 UTC"는 "오늘 아침"보다 훨씬 조치하기 쉽습니다.) * 전체 inference 엔드포인트 URL (예: `https://serverless.roboflow.com/test-endpoint/11` 의 경우 [Serverless API](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/serverless-api), 또는 `name.deployment@roboflow.com` 의 경우 [전용 배포](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/dedicated-deployments)). * 오류 응답의 스크린샷 또는 로그 내보내기. HTTP 상태 코드, 응답 본문, 타임스탬프가 보이도록 해 주세요. 애플리케이션이나 모니터링 대시보드에서 이벤트가 표시된 스크린샷이 이상적입니다. * 해당 시간대의 대략적인 요청량: 전송된 총 요청 수, 실패한 요청 수, 그리고 전송 패턴(버스트형인지, 일정한지). * 실패가 아직 진행 중인지, 아니면 해결되었는지. * 실패한 요청에도 크레딧이 차감되었는지. 제출 예시: > "우리는 다음에 요청을 보낼 때 약 90%의 실패율을 보았습니다 `https://serverless.roboflow.com/test-endpoint/11` 2026-05-22 오전 11:20부터 11:35 UTC 사이에 발생했습니다. 당시 분당 약 150개의 요청을 보내고 있었습니다. 오류는 본문 {"message":"Internal error."}와 함께 HTTP 503을 반환했습니다. 애플리케이션 로그 스크린샷을 첨부합니다. 실패는 오전 11:40경에 자체적으로 해결된 것으로 보입니다. 워크스페이스 ID는 fleet-pulse입니다. 실패한 요청에 대해 요금이 청구되었나요?" ## Inference 성능 문제 inference 서버는 정상적으로 실행되지만 예상보다 더 많은 메모리를 사용하고, 시간이 지남에 따라 증가하며, 부하가 걸리면 느려지거나, 사용 사례에 비해 허용할 수 없을 정도로 높은 지연 시간을 보입니다. 흔한 사례로는 Jetson 장치에서 몇 시간에 걸쳐 메모리가 무한정 증가하거나, 큰 모델이 첫 요청에서 너무 오래 로드되거나, 병렬 배치 요청에서 처리량이 저하되는 경우가 있습니다. 메모리와 지연 시간은 모델 아키텍처, 배치 크기, 동시성 설정, 이미지 크기, 하드웨어, 그리고 [inference 서버](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted) 버전에 따라 달라집니다. 거의 모든 변수가 중요합니다. 가장 도움이 되는 정보: * Inference 서버 버전: 정확한 Docker 이미지 태그 (예: `roboflow/roboflow-inference-server-jetson-5.1.1:1.2.6`). * 하드웨어 사양: GPU 모델, 총 RAM, 그리고 Jetson 사용 여부 및 JetPack 버전. * 로드된 모든 모델의 모델 ID와 유형 (예: `object-detection-5gavt/16`, YOLOv8-s, ViT 224×224), 그리고 장치에 TRT 패키지가 있는지 여부. * 클라이언트 구성: `max_concurrent_requests`, `max_batch_size`, 그리고 클라이언트 쪽에서 배치를 구성하는 방식. * 시간 경과에 따른 메모리 또는 CPU 사용량 그래프, 저하 패턴이 보이도록 (예: `jtop`, `htop`, 또는 약 1시간 동안의 메모리를 보여주는 모니터링 도구의 화면). * 일반적인 이미지 크기(KB) 또는 알고 있다면 정확한 픽셀 크기. * 사용 중인 환경 변수 오버라이드 (예: `USE_INFERENCE_MODELS=True/False`). * 이미 시도한 단계들: 버전 롤백과 플래그 변경 포함, 그리고 각 변경의 효과. 제출 예시: > "우리는 NVIDIA Jetson AGX Orin(JetPack 5.1.1)에서 roboflow/roboflow-inference-server-jetson-5.1.1:1.2.6을 실행 중입니다. 동시에 7개의 모델을 로드합니다: YOLOv8-s 객체 감지 2개와 ViT 분류 모델 5개. 프로덕션 부하 하에서 약 2시간 후(max\_concurrent\_requests=10, max\_batch\_size=100, 이미지 크기 약 50KB), 메모리가 8GB에서 약 15GB로 증가합니다. jtop 그래프를 첨부합니다. USE\_INFERENCE\_MODELS=False로 설정해 보았더니 메모리는 대략 절반으로 줄었지만 정확도도 떨어졌습니다." ## Serverless 워크플로 오류 Roboflow [워크플로](https://docs.roboflow.com/workflows) (Workflows UI 또는 `serverless.roboflow.com/infer/workflows/...`)에서 접근했을 때 오류가 발생하거나, 타임아웃되거나, 예상치 못한 결과를 생성합니다. 오류는 HTTP 500 "Internal error", 502 "Bad gateway", 또는 작업은 실행된 것처럼 보이지만 데이터가 반환되지 않는 무음 실패일 수 있습니다. 이는 단순한 모델 inference 실패와는 다릅니다. 보통 다단계 파이프라인, 사용자 정의 Python 블록, 또는 복잡한 블록 체인이 관련됩니다. 워크플로는 파이프라인의 어느 단계에서든 실패할 수 있습니다. 어떤 블록에 문제가 있는지, 몇 개의 요청이 어떤 패턴으로 전송되었는지, 그리고 정확한 워크플로 정의가 무엇인지 알면 근본 원인을 좁힐 수 있습니다. 가장 도움이 되는 정보: * 전체 워크플로 URL (예: `https://serverless.roboflow.com/infer/workflows/test/test-workflow`). * 실패가 발생한 시점의 내역, 타임스탬프와 시간대별 대략적인 요청 수 포함. * 실패한 요청의 HTTP 상태 코드와 전체 응답 본문. "500 Internal Error"만으로는 전체 응답 본문보다 훨씬 덜 유용합니다. * 실패가 전부인지(모든 요청 실패) 아니면 부분적인지(일부는 성공) 여부. * [Roboflow 지원팀을 위한 워크스페이스 접근 권한](/get-started/ko/platform/support/sharing-a-workspace-with-roboflow-support.md), 워크플로 정의와 서버 측 로그를 검사할 수 있도록. * 실패가 시작되기 전 워크플로에 대한 최근 변경 사항(새 블록 추가, 모델 교체, 이미지 입력 변경). * 배치 작업의 경우: [배치 작업](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/batch-processing) "Activity" 섹션의 ID, 예상 대비 실제 출력 레코드 수, 그리고 작업 지속 시간. 제출 예시: > "우리 워크플로는 `https://serverless.roboflow.com/infer/workflows/my-workspace/classifier-pipeline` 2026-05-25 12:33부터 12:40 UTC 사이에 195개 요청 중 170개의 HTTP 500 응답을 반환했습니다. 요청은 한 번에 약 15개씩 버스트로 들어왔습니다. 모든 실패에 대한 응답 본문은 {"message":"Internal error."}였습니다. 워크플로는 약 10분 후 자체적으로 복구되었습니다. 최근에 워크플로를 변경하지 않았습니다. 에 워크스페이스 접근 권한을 부여했습니다." ## 모델 학습 문제 A [학습](https://docs.roboflow.com/models) 작업이 완전히 실패함, 멈춤, 세부 정보 없는 일반 오류 팝업 표시, 학습된 모델을 만들지 못한 채 크레딧 소모, 또는 학습 후 모델이 예상치 못하게 동작함(예: 최대 감지가 예상보다 낮거나, 대규모 데이터셋 학습 시 버전 생성 중 멈춤). 학습 실패는 데이터셋 특성(손상된 이미지, 라벨 형식 문제, 클래스 불균형), 리소스 제약, 또는 플랫폼 버그에서 비롯될 수 있습니다. 지원팀은 사용자의 특정 프로젝트와 데이터셋을 확인해야 합니다. 가장 도움이 되는 정보: * 학습하려고 시도한 모델 유형과 크기 (예: RF-DETR Nano, YOLOv8-L, SAM3). * 영향을 받는 모델의 이름 또는 바로 연결되는 링크 (예: `app.roboflow.com/my-workspace/my-project/models/my-model`). * 학습에 사용한 데이터셋 버전 번호. * 오류 메시지는 바꿔 말하지 말고 전체를 그대로 복사해 붙여넣어 주세요. 팝업에 표시된다면 스크린샷을 찍어 주세요. * UI에 보인다면 학습 작업 ID. * 실패한 시도에 대해 크레딧이 청구되었는지. * 데이터셋 버전의 이미지 수와 클래스 수. * 실패 전 데이터셋에 대한 최근 변경 사항(새 이미지 추가, 클래스 이름 변경, 전처리 설정 변경). * 파운데이션 모델 미세 조정의 경우(예: SAM): 데이터셋 크기, 사용한 프롬프트 유형, 그리고 과정 중 어느 지점에서 충돌했는지. 제출 예시: > "workspace baz-co의 프로젝트 foo-bar의 데이터셋 버전 3에서 YOLOv8-L 모델에 대한 학습 작업이 매번 일반적인 팝업 오류로 실패하고, 더 자세한 내용은 표시되지 않습니다. 데이터셋에는 12개 클래스에 걸쳐 약 2,400장의 이미지가 있습니다. 실패한 두 번의 시도에 대해 크레딧이 청구되었습니다. 오류 팝업 스크린샷은 여기 있습니다. 워크스페이스 접근 권한이 지원팀에 부여되었습니다." ## 데이터셋 및 이미지 표시 문제 업로드한 이미지가 데이터셋 보기에서 보이지 않거나(헤더의 개수가 실제로 탐색할 때 보이는 수와 다름), 라벨링 후 데이터셋에 추가된 이미지가 사라지거나, 데이터셋 버전 준비가 무기한 멈추거나, 배치 ZIP 업로드가 성공한 것처럼 보이지만 이미지에 접근할 수 없는 경우. 이 문제는 종종 백엔드 로그 검토가 필요합니다. 지원팀은 정확한 프로젝트 식별자와 가능하면 특정 업로드 이벤트 기록이 필요합니다. 가장 도움이 되는 정보: * 숫자의 불일치: 플랫폼에 표시되는 이미지 수와 데이터셋 탭을 열어 실제로 보이는 이미지 수 (예: "헤더에는 1,004장이라고 나오지만 탐색하면 368장만 보임"). * 업로드가 발생한 시점, 플랫폼 이벤트와의 연관성을 파악하는 데 도움이 됩니다. * 사용한 업로드 방식: 브라우저 드래그 앤 드롭, Python SDK, REST API, ZIP 업로드 또는 모바일 앱. * 배치 또는 ZIP 업로드의 경우: 가능하다면 "Activity" 섹션의 배치 작업 ID. * 불일치를 보여 주는 스크린샷(헤더 개수 대 탐색 화면). 제출 예시: > "워크스페이스 abc\_def의 프로젝트 foo\_bar\_2에서 프로젝트 헤더에는 이미지가 1,004장이라고 표시되지만 데이터셋 탭을 클릭하면 368장만 보입니다. 2026-05-25 오전 9시경 EST에 드래그 앤 드롭으로 이미지를 업로드했습니다. 워크스페이스 접근 권한이 부여되었습니다. 스크린샷 첨부합니다." ## Roboflow 앱 UI 오류 주석 편집기 외부에서 Roboflow 웹 앱의 어떤 부분이 예상대로 작동하지 않습니다: 페이지가 로드되지 않거나 스피너에서 멈추고, 데이터셋 버전 삭제 같은 작업이 완료된 것처럼 보이지만 효과가 없고, 설정 패널이 열리지 않으며, 업로드가 활동 큐에서 멈추고, 사용량 대시보드가 렌더링되지 않거나, 버튼을 눌러도 아무 반응이 없습니다. UI 버그는 종종 배경에서 발생한 실패하거나 느린 네트워크 요청, 또는 JavaScript 오류 때문인데, 눈에 보이는 인터페이스에서는 이를 직접 드러내지 않습니다. 브라우저의 개발자 도구는 네트워크 및 JavaScript 수준에서 무엇이 잘못되었는지 보여 줍니다. 가장 도움이 되는 정보: * 버그를 보여 주는 화면 녹화(Loom, 영상 또는 GIF). 이 사례에서는 이것이 가장 가치 있는 자료입니다. * 브라우저 네트워크 요청 로그의 스크린샷. 실패 중이거나 오래 걸리는 요청이 있는지 보여 줍니다. 다음을 참조하세요: [Chrome의 네트워크 패널 문서](https://developer.chrome.com/docs/devtools/network) 열람 방법은 여기를 참고하세요. 다른 브라우저도 유사한 도구를 제공합니다. * 브라우저 콘솔 로그의 오류. 다음을 참조하세요: [Chrome의 콘솔 문서](https://developer.chrome.com/docs/devtools/console/log) 접근 방법은 여기를 참고하세요. 다른 브라우저도 유사한 도구를 제공합니다. * 브라우저 이름과 버전 (예: macOS 14.4의 Chrome 124). * 단계별 재현 방법: 새 페이지를 불러온 상태에서 무엇을 어떤 순서로 클릭했는지. * 버그가 최근에 나타났는지, 그리고 사용자가 알아차린 플랫폼 업데이트와 시기가 겹치는지. * 정확한 기대 동작과 실제 동작. * 문제가 항상 발생하는지, 아니면 간헐적인지. 제출 예시: > "프로젝트 `test-project` (워크스페이스 `test-workspace`), 버전 3에서 '버전 삭제'를 클릭하면 성공 토스트가 표시되지만 버전은 여전히 목록에 남아 있습니다. 네트워크 로그 스크린샷에는 `DELETE` 요청이 반환하는 `500 Internal Server Error`가 보입니다. 콘솔에는 `Uncaught TypeError: Cannot read properties of undefined`가 표시됩니다. 브라우저: Ubuntu 22.04의 Firefox 126. 일반 창과 개인 창 모두에서 재현됩니다. 화면 녹화 첨부합니다." ## 주석 도구 버그 Roboflow 주석 편집기의 도구가 잘못 동작합니다: 키보드 단축키가 작동하지 않거나, 한 도구를 선택하면 다른 도구로 되돌아가거나, 실행 취소(Ctrl+Z)가 예상보다 많은 항목을 삭제하거나, Label Assist가 끝없이 로드되거나, 저장되어야 할 주석이 저장되지 않습니다. 주석 버그는 종종 브라우저별, 운영체제별 문제이거나 최근 플랫폼 배포로 인해 발생합니다. 화면 녹화는 서면 설명보다 거의 항상 더 유익합니다. 가장 도움이 되는 정보: * 버그를 보여 주는 화면 녹화(Loom, 영상 또는 GIF). 주석 동작은 말로 설명하기 어렵고 보여 주기 쉬우므로, 이 사례에서는 이것이 가장 가치 있는 자료입니다. * 브라우저 네트워크 요청 로그의 스크린샷. 실패 중이거나 오래 걸리는 요청이 있는지 보여 줍니다. 다음을 참조하세요: [Chrome의 네트워크 패널 문서](https://developer.chrome.com/docs/devtools/network) 열람 방법은 여기를 참고하세요. 다른 브라우저도 유사한 도구를 제공합니다. * 브라우저 콘솔 로그의 오류. 다음을 참조하세요: [Chrome의 콘솔 문서](https://developer.chrome.com/docs/devtools/console/log) 접근 방법은 여기를 참고하세요. 다른 브라우저도 유사한 도구를 제공합니다. * 브라우저 이름과 버전 (예: macOS 14.4의 Chrome 124). * 프로젝트 유형(Object Detection, Instance Segmentation, Classification 등)과 사용 중인 구체적 주석 도구(폴리곤, 폴리라인, 바운딩 박스, 스마트 폴리곤). * 버그를 발생시키는 키보드 단축키 또는 동작과 단계별 재현 방법. * 문제가 모든 이미지에 영향을 주는지, 특정 이미지에만 영향을 주는지. 특정 이미지라면 프로젝트 링크와 이미지 이름 또는 ID를 공유해 주세요. * 버그가 최근에 나타났는지, 그리고 사용자가 알아차린 플랫폼 업데이트와 시기가 겹치는지. * 정확히 기대되는 동작과 실제로 일어나는 동작. * 문제가 항상 발생하는지, 아니면 간헐적인지. 제출 예시: > "my-test-project와 my-other-test-project(워크스페이스 test-workspace)에서 폴리라인 도구에 최근 다음 세 가지 버그가 생겼습니다: (1) 폴리라인 도구가 활성화된 상태에서 Ctrl+스크롤로 확대/축소하면 바운딩 박스 도구로 바뀜; (2) 이제 Ctrl+Z를 누르면 마지막 점만이 아니라 주석 전체가 삭제됨; (3) 이제 Esc를 누르면 주석을 버리는 대신 저장함. 각 동작을 보여 주는 두 개의 Loom 녹화가 있습니다: \[링크 1], \[링크 2]. 브라우저: Windows 11의 Chrome 124." ## API 인증 오류 모델 inference 엔드포인트, Roboflow Python SDK 또는 HTTP API에 대한 API 호출이 "Missing or insufficient permissions."와 같은 메시지와 함께 403 Forbidden을 반환합니다. 이는 요금제를 업그레이드한 직후, 비공개 모델에 접근할 때, 또는 API 키를 교체한 뒤에 발생할 수 있습니다. 403 오류는 잘못되었거나 만료된 API 키, 프로젝트 수준 키 대신 워크스페이스 수준 키를 사용했거나 그 반대인 경우, 해당 기능이 포함되지 않은 요금제에서 모델에 접근한 경우, 또는 요금제 업그레이드 후 권한 전파 지연 때문에 발생할 수 있습니다. 가장 도움이 되는 정보: * 전체 오류 응답: 상태 코드만이 아니라 HTTP 상태 코드와 응답 본문 전체. SDK 오류의 경우 전체 Python traceback. * 호출 중인 엔드포인트 또는 SDK 메서드 (예: `serverless.roboflow.com/model-name/version`, `InferenceHTTPClient`, `CLIENT.infer()`). * 모델 ID와 버전 번호. * 사용 중인 API 키 유형: 워크스페이스 또는 프로젝트. 키 자체는 공유하지 말고, 유형만 지정해 주세요. * 키를 최근에 교체했는지 또는 요금제를 최근에 변경했는지. * 실제 키를 다음과 같은 자리표시자로 바꾼 채 API 호출을 구성하는 방법을 보여 주는 코드 스니펫 (예: `YOUR_API_KEY`. * 이전에는 동작했는지, 그리고 무엇이 바뀌었는지. 제출 예시: > "호출할 때 HTTPError: 403 Client Error: Forbidden가 발생합니다 `https://serverless.roboflow.com/test-endpoint/1?api_key=YOUR_API_KEY`. 워크스페이스 수준 API 키를 사용 중입니다. 이는 어제 Free Plan에서 Core로 업그레이드한 후 시작되었습니다. 모델은 비공개입니다. 전체 Python traceback은 다음과 같습니다: \[붙여넣기]. 워크스페이스는 my-test-workspace입니다. 워크스페이스 접근 권한이 부여되었습니다." ## 계정 접근 문제 Roboflow에 로그인할 수 없습니다: 로그인 페이지가 계속 로드되거나, Google [SSO](/get-started/ko/platform/enterprise-features/single-sign-on-sso.md) 로그인이 차단되거나, 비밀번호 재설정이 작동하지 않거나, 연결된 Google 계정을 사용할 수 없어 계정이 잠깁니다. 접근 문제는 종종 사용 중인 특정 이메일 또는 ID 제공자와 관련이 있습니다. 또한 Google 측의 OAuth 범위 변경이나 브라우저 또는 확장 프로그램 간섭으로 인해 발생할 수 있습니다. 가장 도움이 되는 정보: * 접근하려는 계정과 연결된 이메일 주소. * 로그인 방법: 이메일과 비밀번호, Google SSO 또는 GitHub SSO. * 정확한 오류 메시지 또는 동작: "page keeps loading", "invalid credentials", "account not found" 또는 특정 오류 코드. * 오류 상태의 스크린샷. * 브라우저 이름과 버전, 그리고 시크릿/개인 창이나 다른 브라우저를 사용해 보았는지 여부. * 이것이 새로운 문제인지, 아니면 항상 그랬는지 (예: 새로 만든 계정인지, 아니면 기존 계정이 갑자기 작동하지 않게 된 것인지). ## 워크스페이스 및 프로젝트 관리 문제 워크스페이스를 [삭제할 수 없거나](/get-started/ko/platform/workspaces/delete-a-workspace.md) 프로젝트를 삭제할 수 없습니다(삭제 버튼이 아무 반응이 없거나 오류를 반환함). 워크스페이스가 실수로 잘못된 요금제로 업그레이드되었거나, 소유권이 이전되지 않거나, 결제 실패 후 프로젝트에 접근할 수 없게 되거나, 이미지 업로드 한도에 도달하거나, 또는 [공개 프로젝트가](https://docs.roboflow.com/datasets/manage/make-a-project-public) 실수로 비공개 데이터를 노출합니다. 가장 도움이 되는 정보: * 실패하는 구체적 작업과 관찰된 오류 메시지 또는 동작. * 오류 상태 또는 원하지 않는 프로젝트 상태의 스크린샷. * 삭제 문제의 경우: 일반적인 사전 조건인, 워크스페이스 내의 모든 프로젝트와 이미지를 이미 삭제했는지 확인. * 실수로 업그레이드된 경우: 업그레이드된 워크스페이스와 원래 의도했던 워크스페이스의 ID, 그리고 변경이 발생한 대략적인 시각. * 이미지 한도 문제의 경우: 현재 워크스페이스에 들어 있는 이미지 수와 표시된 한도. ## 크레딧 및 사용량 문제 크레딧이 예상보다 빨리 소진되거나, 실패한 학습 작업 또는 실패한 inference에 대해 크레딧이 청구되거나, [사용 현황 대시보드](/get-started/ko/platform/billing-and-plans/credits/view-credit-usage.md) 이 로드되지 않습니다. 가장 도움이 되는 정보: * 크레딧 문제가 발생한 워크스페이스 이름. * 예상치 못한 크레딧 소모가 발생한 대략적인 날짜와 시간. * 어떤 작업이 크레딧을 소모했는지: inference 호출, 학습 또는 배치 처리. * 알려진 [플랫폼 장애](/get-started/ko/platform/support/roboflow-status-and-uptime.md) 가 소모 급증과 겹쳤는지, 그리고 그 시간에 오류를 보았는지 여부. * 소모 급증을 보여 주는 사용량 대시보드 스크린샷. ## 데이터 개인정보 보호 및 계정 삭제 다음 요청: [계정 삭제](/get-started/ko/platform/support/account-deletion.md) 및 관련된 모든 개인 데이터 삭제(GDPR 삭제 요청), 계정 삭제 후에도 이미지가 공개적으로 접근 가능한 채로 남아 있는 불완전한 데이터 삭제, 또는 공개 Universe에서 특정 프로젝트 제거 요청. 가장 도움이 되는 정보: * 삭제할 계정의 이메일 주소. * 계정 삭제를 진행하기 전에 먼저 계정 내의 모든 프로젝트와 워크스페이스가 삭제되었는지 확인. * GDPR 요청의 경우: 요청의 법적 근거에 대한 진술과, 어떤 데이터가 여전히 접근 가능하다고 생각하는지에 대한 설명. * 제거해야 하는 특정 공개 Universe 리소스에 대한 링크와 그 이유에 대한 설명. ## 보안 문제 API 키가 실수로 노출되었거나(예: 공개 GitHub 저장소에 커밋되었거나 채팅에 공유됨), 보안 연구원이 Roboflow 플랫폼의 취약점을 발견한 경우. {% hint style="warning" %} 키가 노출되었다면 즉시 Roboflow 워크스페이스 설정에서 교체하세요. 교체하면 유출된 키는 무효화됩니다. 그런 다음 무단 사용 여부를 감사할 수 있도록 대략적인 노출 시각과 함께 지원팀에 알려 주세요. {% endhint %} 노출된 키의 경우 다음을 포함하세요: * 키가 이미 교체되었는지 확인. * 키가 노출된 대략적인 날짜와 시간, 그리고 어떤 채널을 통해 노출되었는지. * 노출 기간 동안 무단 API 사용의 증거가 있는지 여부. 취약점 보고의 경우, 취약점에 대한 명확한 설명, 재현 단계, 잠재적 영향과 함께 으로 이메일을 보내 주세요.