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# 3D 포인트 클라우드 객체 추적 레이블 지정 작업 생성
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SageMaker AI 콘솔 또는 API 작업 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html)을 사용하여 3D 포인트 클라우드 레이블링 작업을 생성할 수 있습니다. 이 태스크 유형에 대한 레이블 지정 작업을 생성하려면 다음이 필요합니다.
+ 시퀀스 입력 매니페스트 파일. 이러한 유형의 매니페스트 파일을 생성하는 방법은 [포인트 클라우드 시퀀스 입력 매니페스트 생성](sms-point-cloud-multi-frame-input-data.md) 섹션을 참조하세요. Ground Truth 3D 포인트 클라우드 레이블 지정 양식을 처음 사용할 경우에는 [허용되는 원시 3D 데이터 형식](sms-point-cloud-raw-data-types.md)을(를) 검토하는 것이 좋습니다.
+ 개인 또는 공급업체 인력으로 구성된 작업 팀. 3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업에는 Amazon Mechanical Turk를 사용할 수 없습니다. 인력 및 작업 팀을 생성하는 방법에 대한 자세한 내용은 [인력](sms-workforce-management.md) 섹션을 참조하세요.

또한 [Ground Truth 사용을 위한 IAM 권한 할당](sms-security-permission.md)를 검토하여 이를 충족했는지 확인합니다 .

콘솔 또는 API를 이용해 레이블 지정 작업을 생성하는 방법은 다음 섹션들을 참조하세요.

## 레이블 지정 작업 생성(콘솔)
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[레이블 지정 작업 생성(콘솔)](sms-create-labeling-job-console.md) 지침에 따라 SageMaker AI 콘솔에서 3D 포인트 클라우드 객체 추적 레이블링 작업을 생성하는 방법을 배울 수 있습니다. 레이블 지정 작업을 생성하는 동안 다음 사항에 유의하세요.
+ 입력 매니페스트 파일은 시퀀스 프레임 매니페스트 파일이어야 합니다. 자세한 내용은 [포인트 클라우드 시퀀스 입력 매니페스트 생성](sms-point-cloud-multi-frame-input-data.md) 섹션을 참조하세요.
+ 선택에 따라 레이블 범주 속성을 제공할 수 있습니다. 작업자는 이러한 속성 중 하나 이상을 주석에 할당하여 해당 객체에 대한 추가 정보를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 *occluded* 속성을 사용하여 객체가 부분적으로 방해되었을 때 작업자가 이를 식별하도록 할 수 있습니다.
+ 3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업에는 자동화된 데이터 레이블 지정 및 주석 통합이 지원되지 않습니다.
+ 3D 포인트 클라우드 객체 추적 레이블 지정 작업을 완료하는 데 몇 시간이 걸릴 수 있습니다. 작업 팀을 선택할 때 이러한 레이블 지정 작업에 대해 더 긴 시간 제한을 지정할 수 있습니다(최대 7일 또는 604800초).

## 레이블 지정 작업 생성(API)
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이 섹션에서는 SageMaker API 연산 `CreateLabelingJob`을(를) 사용하여 레이블 지정 작업을 생성할 때 알아야 할 세부 사항을 다룹니다. 이 API는 모든 AWS SDKs에 대해이 작업을 정의합니다. 이 연산에 지원되는 언어별 SDK 목록을 보려면 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html)의 **관련 항목** 섹션을 검토하세요.

[레이블 지정 작업 생성(API)](sms-create-labeling-job-api.md)에서는 `CreateLabelingJob` 연산에 대한 개요를 제공합니다. 다음 지침에 따라 요청을 구성하는 동안 다음을 수행합니다.
+ `HumanTaskUiArn`에 대한 ARN을 입력해야 합니다. `arn:aws:sagemaker:{{<region>}}:394669845002:human-task-ui/PointCloudObjectTracking`를 사용합니다. `{{<region>}}`을(를) 레이블 지정 작업 생성 중인 AWS 리전으로 변경하세요.

  `UiTemplateS3Uri` 파라미터에 대한 입력값이 없어야 합니다.
+ [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html#sagemaker-CreateLabelingJob-request-LabelAttributeName](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html#sagemaker-CreateLabelingJob-request-LabelAttributeName)가 `-ref`에서 끝나야 합니다. 예를 들어 `{{ot-labels}}-ref`입니다.
+ 입력 매니페스트 파일은 포인트 클라우드 프레임 시퀀스 매니페스트 파일이어야 합니다. 자세한 내용은 [포인트 클라우드 시퀀스 입력 매니페스트 생성](sms-point-cloud-multi-frame-input-data.md) 섹션을 참조하세요.
+ 레이블 범주 구성 파일에서 레이블, 레이블 범주와 프레임 속성 및 작업자 지침을 지정합니다. 이 파일을 생성하는 방법에 대한 자세한 내용은 [레이블 범주 및 프레임 속성을 사용하여 범주 구성 파일 레이블 지정](sms-label-cat-config-attributes.md) 섹션을 참조하세요.
+ 사전 주석 및 사후 주석(ACS) Lambda 함수에 대해 미리 정의된 ARN을 제공해야 합니다. 이러한 ARN은 레이블 지정 작업을 생성하는 데 사용되는 AWS 리전에 따라 다릅니다.
  + 사전 주석 Lambda ARN을 찾는 방법은 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_HumanTaskConfig.html#sagemaker-Type-HumanTaskConfig-PreHumanTaskLambdaArn](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_HumanTaskConfig.html#sagemaker-Type-HumanTaskConfig-PreHumanTaskLambdaArn) 섹션을 참조하세요. 레이블 지정 작업을 생성 중인 리전을 사용하여 `PRE-3DPointCloudObjectTracking`로 끝나는 올바른 ARN을 찾습니다.
  + 사후 주석 Lambda ARN을 찾는 방법은 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_AnnotationConsolidationConfig.html#sagemaker-Type-AnnotationConsolidationConfig-AnnotationConsolidationLambdaArn](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_AnnotationConsolidationConfig.html#sagemaker-Type-AnnotationConsolidationConfig-AnnotationConsolidationLambdaArn) 섹션을 참조하세요. 레이블 지정 작업을 생성 중인 리전을 사용하여 `ACS-3DPointCloudObjectTracking`로 끝나는 올바른 ARN을 찾습니다.
+ `NumberOfHumanWorkersPerDataObject`에 지정된 작업자 수는 `1`이어야 합니다 .
+ 3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업에서는 자동 데이터 레이블 지정이 지원되지 않습니다. `[LabelingJobAlgorithmsConfig](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html#sagemaker-CreateLabelingJob-request-LabelingJobAlgorithmsConfig)`에서 파라미터의 값을 지정하면 안 됩니다.
+ 3D 포인트 클라우드 객체 추적 레이블 지정 작업을 완료하는 데 몇 시간이 걸릴 수 있습니다. `TaskTimeLimitInSeconds`에서 이러한 레이블 지정 작업에 대해 더 긴 시간 제한을 지정할 수 있습니다(최대 7일 또는 604800초).