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# 라벨링 협업

이미지 수백 장을 라벨링하는 소규모 팀이든 수백만 장을 다루는 대규모 팀이든, dataset을 만드는 일은 단순히 박스를 그리는 것 이상입니다. 라벨링의 큰 부분은 실제 세계의 이미지를 훈련된 모델의 저장된 지식으로 가져오는 과정에 있으며, 여기에는 이미지 수집, 저장, 정리, 선택, 할당, 라벨링, 검토가 포함됩니다.

Roboflow는 다음이 가능하도록 하는 협업 기능을 제공합니다:

* 팀의 누구에게든 라벨링 작업을 할당하여 여러 팀원 간에 작업을 분담할 수 있습니다
* 이미지를 업로드하는 동안 배치로 정리할 수 있습니다
* 작업을 안내하고 일관성을 보장하는 데 도움이 되도록 이미지 라벨링 지침을 제공할 수 있습니다
* 진행 중인 라벨링 작업을 한눈에 볼 수 있습니다
* 모든 라벨링 작업의 과거 타임라인을 확인할 수 있습니다
* 변경 사항 되돌리기
* 이미지에 댓글을 추가하고 이미지 댓글 기록을 볼 수 있습니다
* 라벨링 문제가 있는 이미지를 변경을 위해 팀원에게 다시 보낼 수 있습니다
* dataset에 포함하기 전에 라벨을 승인하거나 거부할 수 있습니다

### 라벨링 작업 할당

팀 간에 라벨링 작업을 분담하거나 라벨링을 담당하는 특정 사람에게 할당할 수 있습니다. 개별 팀원에게 작업을 할당하면, 동시에 온라인 상태일 때 서로의 작업을 방해할 걱정이 없습니다.

<figure><img src="/files/5879daa35fc17d53d411e629278ba928212acbef" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

팀의 한 명 이상에게 작업을 할당할 수 있으며, 아직 Workspace에 팀원을 포함하지 않았다면 또한 [그들을 초대하고](/roboflow/roboflow-ko/workspaces/team-members/invite-a-team-member.md) 동시에 완료해야 하는 라벨링 작업을 할당할 수도 있습니다.

### **제공** 라벨링 지침

Assign Images 탭에서 라벨러에게 지침을 제공할 수 있습니다. 배치를 라벨러에게 할당하기 전에 배치에 지침을 추가하려면 "Add Instructions"를 클릭하세요. 지침을 설정했으면 "Assign Images"를 클릭하세요.

<figure><img src="/files/b2ec524742819693cc47248bfe00937907c89041" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

지침을 지정하려면 "Edit"를 클릭하세요:

<figure><img src="/files/2bdff0afb6af69ec7e51fe59a6466ddc5c960a71" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

라벨링 지침을 저장하려면 "Save Instructions"를 클릭하세요.

### 작업 알림

라벨링 작업이 할당되면, 팀원에게 할당된 작업이 있을 때 알림이 전달됩니다.

### 라벨링 작업 보드

라벨링 작업 보드는 개별적으로 할당된 작업이 라벨링 프로세스를 거치는 동안 현재 상태를 한눈에 보여줍니다.

<figure><img src="/files/ee60c2bb9bc0471f6afd0e57e9a7785a49363d57" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

특정 라벨러의 통계를 보려면 다음에 값을 지정하세요: `Labeler` 드롭다운에서.

### 작업 세부 정보

라벨링 작업 보드에서 개별 작업을 클릭하면 해당 작업과 진행 상황을 더 자세히 볼 수 있습니다. 아직 라벨링이 필요한 이미지를 빠르게 확인하고 필요에 따라 작업을 다른 팀원에게 재할당할 수 있습니다.

<figure><img src="/files/2d535fdabf2ed4f460a175ad0b3c70e72541a507" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### 개별 이미지 관리

작업 내 Annotated 탭에서 체크박스, 드래그 선택 또는 헤더의 "Select all" 체크박스를 사용해 개별 이미지를 선택할 수 있습니다. 선택한 후에는:

* "Send N Images to Unannotated"를 클릭하여 선택한 이미지를 재라벨링을 위해 Unannotated 탭으로 이동하세요.
* "Add N Images to Dataset"를 클릭하여 선택한 이미지만 dataset에 추가하세요. 선택되지 않은 annotated 이미지는 작업에 남아 있습니다.

dataset에 일부 선택만 추가하면, 작업은 업데이트된 개수와 함께 현재 상태를 유지하므로 라벨러가 나머지 이미지 작업을 계속할 수 있습니다.

이러한 컨트롤은 annotation editor에서도 사용할 수 있습니다. 할당된 작업에서 annotated 이미지를 볼 때:

* 체크마크 버튼을 사용하여 현재 이미지를 dataset에 추가하세요.
* 이미지 전환기 옆의 "Send to Unannotated" 버튼(화살표 아이콘)을 사용하여 현재 이미지를 재라벨링을 위해 다시 보내세요.

이후에는 어떤 작업을 하든 editor가 다음 이미지로 자동으로 이동합니다.

### 검토 모드

라벨링된 이미지를 개별적으로 승인하거나 거부하고 필요할 때 라벨러에게 다시 보내 재작업할 수 있습니다. 그렇게 하려면 이미지 배치를 클릭하세요. 그런 다음 Approved, Rejected, To Do 탭 사이를 이동하여 작업 내 이미지의 상태를 확인하세요.

<figure><img src="/files/7500a50f412dcfb8ad27ef645ae53c4fe33861d7" alt=""><figcaption></figcaption></figure>


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