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# Rekognition의 이미지 및 비디오 작업 이해
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Amazon Rekognition은 이미지 및 비디오 분석을 위한 두 개의 기본 API 세트를 제공합니다.
+ Amazon Rekognition Image: 이 API는 이미지 분석을 위해 설계되었습니다.
+ Amazon Rekognition Video: 이 API는 저장된 비디오와 스트리밍 비디오를 모두 분석하는 데 중점을 둡니다.

두 API 모두 얼굴 및 객체와 같은 다양한 개체를 감지할 수 있습니다. 지원되는 비교 및 감지 유형을 포괄적으로 이해하려면 [Rekognition의 분석 유형 이해](how-it-works-types.md)의 섹션을 참조하세요.

## Amazon Rekognition Image 작업
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Amazon Rekognition Image 작업은 동기식입니다. 입력과 응답은 JSON 형식입니다. Amazon Rekognition Image 작업은 .jpg나 .png 이미지 형식의 입력 이미지를 분석합니다. Amazon Rekognition Image 작업에 전달된 이미지는 Amazon S3 버킷에 저장할 수 있습니다. AWS CLI를 사용하지 않는 경우 Base64 인코딩 이미지 바이트를 Amazon Rekognition 작업에 직접 전달할 수도 있습니다. 자세한 내용은 [이미지 작업](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/images.html)을 참조하세요.

## Amazon Rekognition Video 작업
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Amazon Rekognition Video API는 Amazon S3 버킷에 저장되거나 Amazon Kinesis Video Streams를 통해 스트리밍되는 비디오의 분석을 용이하게 합니다.

저장된 비디오 작업의 경우 다음을 참고하세요.
+ 작업은 비동기식으로 수행됩니다.
+ 분석은 “Start” 작업(예: 저장된 비디오 속 얼굴 감지의 경우 [StartFaceDetection](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_StartFaceDetection.html))으로 시작해야 합니다.
+ 분석의 완료 상태는 Amazon SNS 주제에 게시됩니다.
+ 분석 결과를 검색하려면 해당 “Get” 작업(예: [GetFaceDetection](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_GetFaceDetection.html))을 사용합니다.
+ 자세한 내용은 [저장된 비디오 분석 작업](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/video.html)을 참조하세요.

스트리밍 비디오 분석의 경우:
+ Rekognition Video 컬렉션 및 레이블(객체 또는 개념) 감지에 얼굴 검색이 포함되는 기능입니다.
+ 레이블에 대한 분석 결과는 Amazon SNS 및 Amazon S3 알림으로 전송됩니다.
+ 얼굴 검색 결과가 Kinesis 데이터 스트림으로 출력됩니다.
+ 스트리밍 비디오 분석 관리는 Amazon Rekognition Video 스트림 프로세서를 통해 수행됩니다(예: [CreateStreamProcessor](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_CreateStreamProcessor.html)를 사용하여 프로세서 생성).
+ 자세한 내용은 [스트리밍 비디오 이벤트 작업](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/streaming-video.html)을 참조하세요.

각 비디오 분석 작업은 분석 중인 비디오에 대한 메타데이터와 작업 ID 및 작업 태그를 반환합니다. 레이블 감지 및 비디오 콘텐츠 조절과 같은 작업을 통해 타임스탬프 또는 레이블 이름을 기준으로 정렬하고 타임스탬프 또는 비디오 세그먼트별로 결과를 집계할 수 있습니다.

## 비스토리지 및 스토리지 기반 작업
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Amazon Rekognition 작업은 다음과 같은 카테고리로 그룹화됩니다.
+ **비스토리지 API 작업** - 이 작업의 경우 Amazon Rekognition은 어떤 정보도 유지하지 않습니다. 여러분이 입력 이미지와 비디오를 제공하면 작업이 분석을 수행하고 결과를 반환하지만 Amazon Rekognition에는 아무것도 저장되지 않습니다. 자세한 내용은 [비스토리지 작업](how-it-works-storage-non-storage.md#how-it-works-non-storage) 단원을 참조하십시오.
+ **스토리지 기반 API 작업** - Amazon Rekognition 서버는 탐지된 얼굴 정보를 컬렉션이라고 하는 컨테이너에 저장할 수 있습니다. Amazon Rekognition은 유지되는 얼굴 정보에서 얼굴 일치를 검색하는 데 사용할 수 있는 추가 API 작업을 제공합니다. 자세한 내용은 [스토리지 기반 API 작업](how-it-works-storage-non-storage.md#how-it-works-storage-based) 단원을 참조하십시오.

## AWS SDK 또는 HTTP를 사용하여 Amazon Rekognition API 작업 직접 호출
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AWS SDK를 사용하거나 직접 HTTP를 사용하여 Amazon Rekognition API 작업을 직접 호출할 수 있습니다. 특별한 이유가 없다면 항상 AWS SDK를 사용해야 합니다. 이 단원의 Java 예제는 [AWS SDK](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/setup-install.html)를 사용합니다. Java 프로젝트 파일은 제공되지 않지만 [AWS Toolkit for Eclipse](https://docs.aws.amazon.com/AWSToolkitEclipse/latest/GettingStartedGuide/)를 사용하여 Java를 사용하는 AWS 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

이 단원의 .NET 예제는 [AWS SDK for .NET](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-net/latest/developer-guide/welcome.html)을 사용합니다. [AWS Toolkit for Visual Studio](https://docs.aws.amazon.com/AWSToolkitVS/latest/UserGuide/welcome.html)을 사용하면 .NET을 사용하는 AWS 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 여기에는 애플리케이션 배포 및 서비스 관리를 위한 AWS Explorer와 유용한 템플릿이 포함됩니다.

이 안내서의 [API 참조](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/Welcome.html)에서는 HTTP를 사용한 Amazon Rekognition 작업 직접 호출을 다룹니다. Java 참조 정보는 [AWS SDK for Java](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/reference/index.html)를 참조하십시오.

사용 가능한 Amazon Rekognition 서비스 엔드포인트는 [AWS 리전 및 엔드포인트](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rande.html#rekognition_region)에 나와 있습니다.

HTTP를 사용하여 Amazon Rekognition을 직접 호출할 때는 POST HTTP 작업을 사용합니다.