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# 컬렉션 태그 지정
태그를 사용하여 Amazon Rekognition 컬렉션을 식별, 구성, 검색 및 필터링할 수 있습니다. 각 태그는 사용자 정의 키와 값으로 구성된 레이블입니다.
Identity and Access Management(IAM)을 통해 태그를 사용하여 컬렉션에 대한 액세스를 제어할 수도 있습니다. 자세한 내용은 [AWS 리소스 태그를 사용하여 리소스에 대한 액세스 제어를](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_tags.html) 참조하세요.
**Topics**
+ [새 컬렉션에 태그 추가](#add-tag-new-collection)
+ [기존 컬렉션에 태그 추가](#add-tag-existing-collection)
+ [컬렉션의 태그 나열](#list-tags-collection)
+ [컬렉션에서 태그 삭제](#delete-tag-collection)
## 새 컬렉션에 태그 추가
`CreateCollection` 작업을 사용하여 컬렉션을 생성할 때 태그를 추가할 수 있습니다. `Tags` 배열 입력 파라미터에 하나 이상의 태그를 지정합니다.
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#### [ AWS CLI ]
`profile_name`의 값을 개발자 프로필 이름으로 바꿉니다.
```
aws rekognition create-collection --collection-id "collection-name" --tags "{"key1":"value1","key2":"value2"}" --profile profile-name
```
Windows 디바이스의 경우는 다음과 같이 하십시오.
```
aws rekognition create-collection --collection-id "collection-name" --tags "{\"key1\":\"value1\",\"key2\":\"value2\"}" --profile profile-name
```
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#### [ Python ]
Rekognition 세션을 생성하는 라인에서 `profile_name`의 값을 개발자 프로필의 이름으로 대체합니다.
```
import boto3
def create_collection(collection_id):
client = boto3.client('rekognition')
# Create a collection
print('Creating collection:' + collection_id)
response = client.create_collection(CollectionId=collection_id)
print('Collection ARN: ' + response['CollectionArn'])
print('Status code: ' + str(response['StatusCode']))
print('Done...')
def main():
collection_id = 'NewCollectionName'
create_collection(collection_id)
if __name__ == "__main__":
main()
```
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## 기존 컬렉션에 태그 추가
기존 컬렉션에 하나 이상의 태그를 추가하려면 `TagResource` 작업을 사용합니다. 컬렉션의 Amazon 리소스 이름(ARN)(`ResourceArn`)과 추가할 태그(`Tags`)를 지정합니다. 다음 예제는 태그 2개를 추가하는 방법을 보여줍니다.
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#### [ AWS CLI ]
`profile_name`의 값을 개발자 프로필 이름으로 바꿉니다.
```
aws rekognition tag-resource --resource-arn collection-arn --tags "{"key1":"value1","key2":"value2"}" --profile profile-name
```
Windows 디바이스의 경우는 다음과 같이 하십시오.
```
aws rekognition tag-resource --resource-arn collection-arn --tags "{\"key1\":\"value1\",\"key2\":\"value2\"}" --profile profile-name
```
------
#### [ Python ]
Rekognition 세션을 생성하는 라인에서 `profile_name`의 값을 개발자 프로필의 이름으로 대체합니다.
```
# Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
# PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)
import boto3
def create_tag(collection_id):
session = boto3.Session(profile_name='default')
client = session.client('rekognition')
response = client.tag_resource(ResourceArn=collection_id,
Tags={
"KeyName": "ValueName"
})
print(response)
if "'HTTPStatusCode': 200" in str(response):
print("Success!!")
def main():
collection_arn = "collection-arn"
create_tag(collection_arn)
if __name__ == "__main__":
main()
```
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**참고**
컬렉션의 Amazon 리소스 이름을 모르는 경우 `DescribeCollection` 작업을 사용할 수 있습니다.
## 컬렉션의 태그 나열
컬렉션에 연결된 태그를 나열하려면 `ListTagsForResource` 작업을 사용하고 컬렉션의 ARN(`ResourceArn`)을 명시하세요. 응답은 지정된 컬렉션에 연결된 태그 키 및 값의 맵입니다.
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#### [ AWS CLI ]
`profile_name`의 값을 개발자 프로필 이름으로 바꿉니다.
```
aws rekognition list-tags-for-resource --resource-arn resource-arn --profile profile-name
```
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#### [ Python ]
Rekognition 세션을 생성하는 라인에서 `profile_name`의 값을 개발자 프로필의 이름으로 대체합니다.
```
import boto3
def list_tags():
client = boto3.client('rekognition')
response = client.list_tags_for_resource(ResourceArn="arn:aws:rekognition:region-name:5498347593847598:collection/NewCollectionName")
print(response)
def main():
list_tags()
if __name__ == "__main__":
main()
```
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출력된 결과에 컬렉션에 연결된 태그 목록이 표시됩니다.
```
{
"Tags": {
"Dept": "Engineering",
"Name": "Ana Silva Carolina",
"Role": "Developer"
}
}
```
## 컬렉션에서 태그 삭제
컬렉션에서 하나 이상의 태그를 삭제하려면 `UntagResource` 작업을 사용합니다. 제거하려는 모델의 ARN(`ResourceArn`)과 태그 키(`Tag-Keys`)를 지정합니다.
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#### [ AWS CLI ]
`profile_name`의 값을 개발자 프로필 이름으로 바꿉니다.
```
aws rekognition untag-resource --resource-arn resource-arn --profile profile-name --tag-keys "key1" "key2"
```
또는 다음 형식으로 tag-key를 지정할 수도 있습니다.
```
--tag-keys key1,key2
```
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#### [ Python ]
Rekognition 세션을 생성하는 라인에서 `profile_name`의 값을 개발자 프로필의 이름으로 대체합니다.
```
import boto3
def list_tags():
client = boto3.client('rekognition')
response = client.untag_resource(ResourceArn="arn:aws:rekognition:region-name:5498347593847598:collection/NewCollectionName", TagKeys=['KeyName'])
print(response)
def main():
list_tags()
if __name__ == "__main__":
main()
```
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