# 이미지, 비디오, annotation 업로드
Roboflow로 모델을 학습하고 배포하는 첫 번째 단계는 Project에 데이터를 업로드하는 것입니다.
먼저, 다음을 해야 합니다 [Project를 생성](/roboflow/roboflow-ko/datasets/create-a-project.md).
그다음, 데이터를 업로드할 수 있는 웹 페이지로 이동하게 됩니다. 이 페이지는 프로젝트 사이드바에 있는 "Upload Data" 버튼에서도 접근할 수 있습니다.
## 데이터 추가 방법
Roboflow 계정에 데이터를 추가하는 방법은 다음과 같습니다:
* 웹 애플리케이션 사용: 1,000개 미만의 이미지가 있는 데이터셋에 권장됩니다.
* 명령줄 사용: 1,000개를 초과하는 이미지가 있는 데이터셋에 권장됩니다.
* Dataset Upload Workflow Block 사용: 이미 프로덕션에서 사용 중인 model이 있는 Workflows에서 데이터를 수집할 때 권장됩니다.
웹 애플리케이션과 명령줄에서는 다음을 업로드할 수 있습니다:
* JPG, PNG, WEBP, AVIF, BMP, HEIC/HEIF 이미지.\*
* MOV 및 MP4 비디오.
* PDF 파일.
* [지원되는 형식의 주석.](https://roboflow.com/formats)
\**최대 크기 20MB, 16,400 x 10,900 픽셀.*
주석은 연관된 이미지와 함께만 업로드할 수 있습니다. 이미 데이터셋에 가져온 이미지에 대한 주석은 업로드할 수 없습니다.
## 웹 애플리케이션으로 데이터 업로드
Project를 생성하면 또는 Upload Data 페이지에서 이미지, 비디오, 주석을 드래그 앤 드롭할 수 있는 상자가 표시됩니다:
[40개 이상의 주석 형식이 지원됩니다.](https://roboflow.com/formats) 지원되는 형식은 Project 유형에 따라 다릅니다.
파일 이름이 처리되는 방식
이미지 파일 이름을 표준화할 수 있도록 업로드/가져오기 및 내보내기 시 모두 class name을 정리합니다. 업로드와 데이터셋 내보내기 시 다음 작업을 수행합니다:
* 앞뒤 공백 제거
* 모든 공백(줄바꿈 및 탭 포함)을 공백 하나로 변환
* 연속된 두 개의 공백 제거
* `/.[]#~*` 문자는 대시(로 대체됩니다`-`)
* `|'"` 문자를 제거합니다
### 비디오 업로드
업로드된 비디오는 주석을 달 수 있는 개별 프레임으로 분할됩니다. 비디오를 업로드하면, 데이터셋에 사용할 프레임을 얼마나 자주 샘플링할지 선택할 수 있는 창이 열립니다:
"Choose Frame Rate"를 클릭하면 비디오가 프레임으로 분할됩니다. 그런 다음 이 프레임들이 데이터셋에 업로드됩니다.
데이터셋을 업로드하면 라벨링할 데이터를 지정할 수 있게 됩니다.
Web UI에 드롭하면, 대화상자에서 다음을 선택하라는 메시지가 표시됩니다 **frame rate**. 이는 비디오 1초당 몇 개의 이미지를 샘플링할지 알려줍니다.
* 선택할 수 있는 가장 높은 frame rate는 초당 60프레임이며, 업로드한 비디오의 각 초마다 60개의 이미지를 생성합니다.
* 선택할 수 있는 가장 낮은 frame rate는 60초당 1프레임입니다.
비디오에서 샘플링한 후 이미지는 마치 처음부터 Roboflow에 이미지를 업로드한 것처럼 표시됩니다.
지원되는 비디오 파일 형식
Roboflow는 브라우저에 내장된 비디오 파일 지원을 사용하여 비디오를 모델 학습에 사용할 수 있는 프레임 이미지로 파싱합니다. 즉, 사용 중인 브라우저에 따라 MOV 및 MP4 파일을 포함한 다양한 비디오 형식을 사용할 수 있습니다.
다음을 할 수 있습니다 [브라우저에서 지원되는 비디오 형식 확인](https://caniuse.com/?search=video%20format).
예를 들어 HEVC/H.265로 인코딩된 MP4 파일은 Safari 브라우저에서만 지원됩니다. GoPro나 iPhone에서 H.265로 촬영한 파일을 가져오는 경우, 더 널리 지원되는 H.264로 설정을 변경하는 것이 좋습니다.
비디오 파일을 Roboflow에 로드하는 데 문제가 있다면, 다음 곳에 게시할 수 있습니다 [forum](https://discuss.roboflow.com/) 또는 계정 담당자에게 문의하십시오.
## 명령줄로 데이터셋 업로드
Roboflow Python 명령줄 인터페이스를 사용하여 더 큰 데이터셋을 업로드할 수 있습니다.
명령줄 인터페이스로는 이미지만 업로드할 수 있습니다. 비디오가 있는 경우, 다음을 해야 합니다 [파일로 저장된 프레임으로 분할](https://superuser.com/questions/1044444/how-do-i-use-ffmpeg-to-split-a-video-into-images-and-then-reassemble-exactly-the). 그런 다음 이 파일들을 Roboflow에 업로드할 수 있습니다.
시작하려면 먼저 다음을 설치하세요 `roboflow-python`:
```
pip install roboflow
```
다음으로, [Workspace ID를 가져오세요](https://docs.roboflow.com/developer/rest-api/workspace-and-project-ids).
마지막으로, 다음 형식의 명령을 준비하세요:
```
roboflow import -w testupload -p project-1-8zgld /path/to/dataset/folder
```
지정해야 하는 인수는 다음과 같습니다:
* `-w testupload`: 이것은 workspace 이름입니다.
* `-p `: 이것은 Project ID입니다.
명령을 실행하면 업로드 프로세스가 시작되었다는 메시지가 표시됩니다. 그런 다음 이미지가 업로드되는 동안 로그가 표시됩니다:
명령줄을 사용한 데이터셋 업로드
명령줄에서 데이터를 업로드하는 방법을 보여주는 비디오 안내가 있습니다:
{% embed url="" %}
## 업로드한 데이터 보기
Roboflow에 업로드된 모든 데이터는 "batch"로 업로드됩니다. 이 batch는 Project의 Annotate 페이지에서 확인할 수 있습니다:
## 이미지 크기 제한
이미지의 최대 크기는 20MB입니다
최대 픽셀 크기는 16,400 × 10,900 픽셀입니다.
## 중복 이미지
이미 Project에 이미 있는 이미지를 업로드하려고 하면 해당 이미지의 업로드는 건너뛰어집니다.
{% hint style="info" %}
만약 [두 데이터셋을 병합하면](https://docs.roboflow.com/merge-datasets), 병합된 데이터셋과 두 원본 데이터셋은 계정에 모두 존재합니다. 따라서 이미지가 중복되므로 병합에 대한 요금은 부과되지 않습니다.
{% endhint %}
## 데이터 소유권
Roboflow에 업로드한 모든 이미지와 비디오의 소유권은 귀하에게 유지됩니다. 이는 다음에서 정의됩니다 [이용약관의 23B 섹션](https://roboflow.com/terms):
> 귀하가 게시, 제출, 공개, 표시 또는 전송하는 모든 콘텐츠, 정보 또는 자료에 대한 모든 소유권은 귀하에게 유지됩니다
## 데이터 프라이버시
**Public Plan:** Public plan을 사용하는 경우, Roboflow에서 명시적으로 지정하고 합의하지 않는 한, 귀하의 데이터셋은 Roboflow Universe에서 공개됩니다.
**Paid Plans (Enterprise 포함):** 별도로 명시되지 않는 한, 귀하의 데이터는 계정에 비공개로 유지됩니다.
---
# Agent Instructions: Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:
```
GET https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-ko/datasets/adding-data.md?ask=
```
The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.