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     {
     "Recognize" : "인식",
     "Smart media tagging and face recognition with on-premises machine learning models" : "온프레미스 기계 학습 모델을 사용한 스마트 미디어 태깅 및 얼굴 인식",
-    "Smart media tagging and face recognition with on-premises machine learning models.\nThis app goes through your media collection and adds fitting tags, automatically categorizing your photos and music.\n\n* 📷 👪 Recognizes faces from contact photos\n* 📷 🏔 Recognizes animals, landscapes, food, vehicles, buildings and other objects\n* 📷 🗼 Recognizes landmarks and monuments\n* 👂 🎵 Recognizes music genres\n* 🎥 🤸 Recognizes human actions on video\n\n⚡ Tagging works via Nextcloud's Collaborative Tags\n  * 👂 listen to your tagged music with the audioplayer app\n  * 📷 view your tagged photos and videos with the photos app\n\nModel sizes:\n\n * Object recognition: 1GB\n * Landmark recognition: 300MB\n * Video action recognition: 50MB\n * Music genre recognition: 50MB\n\n## Ethical AI Rating\n### Rating for Photo object detection: 🟢\n\nPositive:\n* the software for training and inference of this model is open source\n* the trained model is freely available, and thus can be run on-premises\n* the training data is freely available, making it possible to check or correct for bias or optimise the performance and CO2 usage.\n\n### Rating for Photo face recognition: 🟢\n\nPositive:\n* the software for training and inference of this model is open source\n* the trained model is freely available, and thus can be run on-premises\n* the training data is freely available, making it possible to check or correct for bias or optimise the performance and CO2 usage.\n\n### Rating for Video action recognition: 🟢\n\nPositive:\n* the software for training and inferencing of this model is open source\n* the trained model is freely available, and thus can be ran on-premises\n* the training data is freely available, making it possible to check or correct for bias or optimise the performance and CO2 usage.\n\n## Ethical AI Rating\n### Rating Music genre recognition: 🟡\n\nPositive:\n* the software for training and inference of this model is open source\n* the trained model is freely available, and thus can be run on-premises\n\nNegative:\n* the training data is not freely available, limiting the ability of external parties to check and correct for bias or optimise the model’s performance and CO2 usage.\n\nLearn more about the Nextcloud Ethical AI Rating [in our blog](https://nextcloud.com/blog/nextcloud-ethical-ai-rating/).\n\nAfter installation, you can enable tagging in the admin settings.\n\nRequirements:\n- php 7.4 and above\n- App \"collaborative tags\" enabled\n- For native speed:\n  - Processor: x86 64-bit (with support for AVX instructions)\n  - System with glibc (usually the norm on Linux; FreeBSD, Alpine linux and thus also the official Nextcloud Docker container and Nextcloud AIO are *not* such systems)\n- For sub-native speed (using WASM mode)\n  - Processor: x86 64-bit, arm64, armv7l (no AVX needed)\n  - System with glibc or musl (incl. Alpine linux and thus also the official Nextcloud Docker container and also Nextcloud AIO)\n- ~4GB of free RAM (if you're cutting it close, make sure you have some swap available)\n- This app is currently incompatible with the *Suspicious Login* app due to a dependency conflict (ie. you can only have one of the two installed)\n\nThe app does not send any sensitive data to cloud providers or similar services. All processing is done on your Nextcloud machine, using Tensorflow.js running in Node.js." : "온프레미스 기계 학습 모델을 사용한 스마트 미디어 태깅 및 얼굴 인식\n이 앱은 미디어 컬렉션을 훑어 맞춤 태그를 추가하고 사진과 음악을 자동으로 분류합니다.\n\n- 📷 👪 연락처 사진을 통해 얼굴을 식별함\n- 📷 🏔 동물, 풍경, 음식, 차량, 건물 및 기타 객체 인식\n- 📷 🗼 랜드마크 및 기념물 인식\n- 👂 🎵 음악 장르 인식\n- 🎥 🤸 비디오에서 사람의 행동 인식\n\n⚡ 태깅은 Nextcloud의 Collaborative Tags를 통해 작동합니다.\n\n- 👂 오디오 플레이어 앱을 사용하여 태그된 음악 듣기\n- 📷 Photos 앱을 사용하여 태그된 사진과 비디오 보기\n\n모델 크기:\n\n- 객체 인식: 1GB\n- 랜드마크 인식: 300MB\n- 비디오 행동 인식: 50MB\n- 음악 장르 인식: 50MB\n\n## Ethical AI 등급\n\n### 사진 객체 인식 등급: 🟢\n\n긍정적:\n\n- 이 모델의 학습 및 추론 소프트웨어는 오픈 소스입니다.\n- 학습된 모델은 무료로 사용 가능하므로 온프레미스에서 실행할 수 있습니다.\n- 학습 데이터는 무료로 제공되므로 bias를 확인 및 보정하거나, 최적화를 통해 더 좋은 성능을 이끌어내거나 CO2 배출량을 감소시킬 수 있습니다.\n\n### 사진 얼굴 인식 등급: 🟢\n\n긍정적:\n\n- 이 모델의 학습 및 추론 소프트웨어는 오픈 소스입니다.\n- 학습된 모델은 무료로 사용 가능하므로 온프레미스에서 실행할 수 있습니다.\n- 학습 데이터는 무료로 제공되므로 bias를 확인 및 보정하거나, 최적화를 통해 더 좋은 성능을 이끌어내거나 CO2 배출량을 감소시킬 수 있습니다.\n\n### 비디오 행동 인식 등급: 🟢\n\n긍정적:\n\n- 이 모델의 학습 및 추론 소프트웨어는 오픈 소스입니다.\n- 학습된 모델은 무료로 사용 가능하므로 온프레미스에서 실행할 수 있습니다.\n- 학습 데이터는 무료로 제공되므로 bias를 확인 및 보정하거나, 직접 최적화를 통해 더 좋은 성능을 이끌어내거나 CO2 배출량을 감소시킬 수 있습니다.\n\n## Ethical AI 등급\n\n### 음악 장르 인식 등급: 🟡\n\n긍정적:\n\n- 이 모델의 학습 및 추론 소프트웨어는 오픈 소스입니다.\n- 학습된 모델은 무료로 사용 가능하므로 온프레미스에서 실행할 수 있습니다.\n\n부정적:\n\n- 학습 데이터는 무료로 제공되지 않으므로 bias를 확인 및 보정이 불가하며, 직접 최적화를 통해 더 좋은 성능을 이끌어내거나 CO2 배출량을 감소시키는 것이 불가합니다.\n\nNextcloud Ethical AI 등급에 대한 자세한 내용은 [블로그](https://nextcloud.com/blog/nextcloud-ethical-ai-rating/)에서 확인할 수 있습니다.\n\n설치 후 관리자 설정에서 태깅을 활성화할 수 있습니다.\n\n요구 사항:\n\n- php 7.4 이상\n- \"collaborative tags\" 앱이 활성화되어 있어야 합니다.\n- Native 성능 조건:\n- 프로세서: x86 64비트 (AVX 명령 지원)\n- glibc가 있는 시스템 (일반적으로 Linux에서 표준; 다음 시스템은 해당되지 않음: FreeBSD, Alpine Linux 및 공식 Nextcloud Docker 컨테이너 및 Nextcloud AIO)\n- Sub-Native 성능 조건 (WASM 모드 사용):\n- 프로세서: x86 64비트, arm64, armv7l (AVX가 필요하지 않음)\n- glibc 또는 musl이 있는 시스템 (Alpine Linux를 포함하여 공식 Nextcloud Docker 컨테이너 및 Nextcloud AIO가 해당됨)\n- 약 4GB의 무료 RAM (여유가 없다면 스왑이 가능한지 확인하세요)\n- 이 앱은 현재 *Suspicious Login* 앱과의 의존성 충돌로 인해 호환되지 않습니다 (즉, 두 개 중 하나만 설치할 수 있음).\n\n이 앱은 민감한 데이터를 클라우드 제공 업체나 유사한 서비스로 전송하지 않습니다. 모든 처리는 당신의 Nextcloud 기기에서 이뤄지며, Node.js에서 실행되는 Tensorflow.js를 사용합니다.",
+    "Smart media tagging and face recognition with on-premises machine learning models.\nThis app goes through your media collection and adds fitting tags, automatically categorizing your photos and music.\n\n* 📷 👪 Recognizes faces from contact photos\n* 📷 🏔 Recognizes animals, landscapes, food, vehicles, buildings and other objects\n* 📷 🗼 Recognizes landmarks and monuments\n* 👂 🎵 Recognizes music genres\n* 🎥 🤸 Recognizes human actions on video\n\n⚡ Tagging works via Nextcloud's Collaborative Tags\n  * 👂 listen to your tagged music with the audioplayer app\n  * 📷 view your tagged photos and videos with the photos app\n\nModel sizes:\n\n * Object recognition: 1GB\n * Landmark recognition: 300MB\n * Video action recognition: 50MB\n * Music genre recognition: 50MB\n\n## Ethical AI Rating\n### Rating for Photo object detection: 🟢\n\nPositive:\n* the software for training and inference of this model is open source\n* the trained model is freely available, and thus can be run on-premises\n* the training data is freely available, making it possible to check or correct for bias or optimise the performance and CO2 usage.\n\n### Rating for Photo face recognition: 🟢\n\nPositive:\n* the software for training and inference of this model is open source\n* the trained model is freely available, and thus can be run on-premises\n* the training data is freely available, making it possible to check or correct for bias or optimise the performance and CO2 usage.\n\n### Rating for Video action recognition: 🟢\n\nPositive:\n* the software for training and inferencing of this model is open source\n* the trained model is freely available, and thus can be ran on-premises\n* the training data is freely available, making it possible to check or correct for bias or optimise the performance and CO2 usage.\n\n## Ethical AI Rating\n### Rating Music genre recognition: 🟡\n\nPositive:\n* the software for training and inference of this model is open source\n* the trained model is freely available, and thus can be run on-premises\n\nNegative:\n* the training data is not freely available, limiting the ability of external parties to check and correct for bias or optimise the model’s performance and CO2 usage.\n\nLearn more about the Nextcloud Ethical AI Rating [in our blog](https://nextcloud.com/blog/nextcloud-ethical-ai-rating/).\n\nAfter installation, you can enable tagging in the admin settings.\n\nRequirements:\n- php 7.4 and above\n- App \"collaborative tags\" enabled\n- For native speed:\n  - Processor: x86 64-bit (with support for AVX instructions)\n  - System with glibc (usually the norm on Linux; FreeBSD, Alpine linux and thus also the official Nextcloud Docker container and Nextcloud AIO are *not* such systems)\n- For sub-native speed (using WASM mode)\n  - Processor: x86 64-bit, arm64, armv7l (no AVX needed)\n  - System with glibc or musl (incl. Alpine linux and thus also the official Nextcloud Docker container and also Nextcloud AIO)\n- ~4GB of free RAM (if you're cutting it close, make sure you have some swap available)\n- This app is currently incompatible with the *Suspicious Login* app due to a dependency conflict (ie. you can only have one of the two installed)\n\nThe app does not send any sensitive data to cloud providers or similar services. All processing is done on your Nextcloud machine, using Tensorflow.js running in Node.js." : "온프레미스 기계 학습 모델을 사용한 스마트 미디어 태깅 및 얼굴 인식\n이 앱은 미디어 컬렉션을 훑어 맞춤 태그를 추가하고 사진과 음악을 자동으로 분류합니다.\n\n- 📷 👪 연락처 사진을 통해 얼굴을 식별함\n- 📷 🏔 동물, 풍경, 음식, 차량, 건물 및 기타 객체 인식\n- 📷 🗼 랜드마크 및 기념물 인식\n- 👂 🎵 음악 장르 인식\n- 🎥 🤸 비디오에서 사람의 행동 인식\n\n⚡ 태깅은 Nextcloud의 Collaborative Tags를 통해 작동합니다.\n\n- 👂 오디오 플레이어 앱을 사용하여 태그된 음악 듣기\n- 📷 Photos 앱을 사용하여 태그된 사진과 비디오 보기\n\n모델 크기:\n\n- 객체 인식: 1GB\n- 랜드마크 인식: 300MB\n- 비디오 행동 인식: 50MB\n- 음악 장르 인식: 50MB\n\n## AI 윤리 등급\n\n### 사진 객체 인식 등급: 🟢\n\n긍정적:\n\n- 이 모델의 학습 및 추론 소프트웨어는 오픈 소스입니다.\n- 학습된 모델은 무료로 사용 가능하므로 온프레미스에서 실행할 수 있습니다.\n- 학습 데이터는 무료로 제공되므로 bias를 확인 및 보정하거나, 최적화를 통해 더 좋은 성능을 이끌어내거나 CO2 배출량을 감소시킬 수 있습니다.\n\n### 사진 얼굴 인식 등급: 🟢\n\n긍정적:\n\n- 이 모델의 학습 및 추론 소프트웨어는 오픈 소스입니다.\n- 학습된 모델은 무료로 사용 가능하므로 온프레미스에서 실행할 수 있습니다.\n- 학습 데이터는 무료로 제공되므로 bias를 확인 및 보정하거나, 최적화를 통해 더 좋은 성능을 이끌어내거나 CO2 배출량을 감소시킬 수 있습니다.\n\n### 비디오 행동 인식 등급: 🟢\n\n긍정적:\n\n- 이 모델의 학습 및 추론 소프트웨어는 오픈 소스입니다.\n- 학습된 모델은 무료로 사용 가능하므로 온프레미스에서 실행할 수 있습니다.\n- 학습 데이터는 무료로 제공되므로 bias를 확인 및 보정하거나, 직접 최적화를 통해 더 좋은 성능을 이끌어내거나 CO2 배출량을 감소시킬 수 있습니다.\n\n## AI 윤리 등급\n\n### 음악 장르 인식 등급: 🟡\n\n긍정적:\n\n- 이 모델의 학습 및 추론 소프트웨어는 오픈 소스입니다.\n- 학습된 모델은 무료로 사용 가능하므로 온프레미스에서 실행할 수 있습니다.\n\n부정적:\n\n- 학습 데이터는 무료로 제공되지 않으므로 bias를 확인 및 보정이 불가하며, 직접 최적화를 통해 더 좋은 성능을 이끌어내거나 CO2 배출량을 감소시키는 것이 불가합니다.\n\nNextcloud AI 윤리 등급에 대한 자세한 내용은 [블로그](https://nextcloud.com/blog/nextcloud-ethical-ai-rating/)에서 확인할 수 있습니다.\n\n설치 후 관리자 설정에서 태깅을 활성화할 수 있습니다.\n\n요구 사항:\n\n- php 7.4 이상\n- \"collaborative tags\" 앱이 활성화되어 있어야 합니다.\n- Native 성능 조건:\n- 프로세서: x86 64비트 (AVX 명령 지원)\n- glibc가 있는 시스템 (일반적으로 Linux에서 표준; 다음 시스템은 해당되지 않음: FreeBSD, Alpine Linux 및 공식 Nextcloud Docker 컨테이너 및 Nextcloud AIO)\n- Sub-Native 성능 조건 (WASM 모드 사용):\n- 프로세서: x86 64비트, arm64, armv7l (AVX가 필요하지 않음)\n- glibc 또는 musl이 있는 시스템 (Alpine Linux를 포함하여 공식 Nextcloud Docker 컨테이너 및 Nextcloud AIO가 해당됨)\n- 약 4GB의 무료 RAM (여유가 없다면 스왑이 가능한지 확인하세요)\n- 이 앱은 현재 *Suspicious Login* 앱과의 의존성 충돌로 인해 호환되지 않습니다 (즉, 두 개 중 하나만 설치할 수 있음).\n\n이 앱은 민감한 데이터를 클라우드 제공 업체나 유사한 서비스로 전송하지 않습니다. 모든 처리는 당신의 Nextcloud 기기에서 이뤄지며, Node.js에서 실행되는 Tensorflow.js를 사용합니다.",
     "Status" : "상태",
     "The machine learning models have been downloaded successfully." : "기계 학습 모델이 성공적으로 다운로드되었습니다.",
     "The machine learning models still need to be downloaded." : "아직 기계 학습 모델이 다운로드되지  않았습니다.",