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@@ -119,8 +119,43 @@ AnomalyCLIP은 특정 객체에 의존하지 않는 텍스트 프롬프트를
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     </div>
     <p style="text-align: center;">Error Product Images</p>
-    
-  - **예시:**
+
+### 데이터 라벨링 가이드
+본 데이터 라벨링 가이드는 AnomalyDetection 기반 모델 학습을 위해 수집된 데이터를 라벨링하는 기준과 프로세스를 명확히 정의합니다. 
+데이터는 주로 정상(normal) 데이터를 중심으로 구성되며, 최소한의 비정상(anomaly) 데이터를 포함합니다. 
+본 가이드는 데이터의 품질을 유지하고 모델 학습 및 테스트를 최적화하는 데 목표를 둡니다.
+- **라벨링 범위**
+
+  1. **정상(normal) 데이터**:
+      - 전체 데이터의 약 **95% 이상**을 차지.
+      - 다양한 환경 조건에서 수집된 데이터를 포함 (조명, 각도, 배경 등).
+      - 정상적인 상태의 금속 표면, 정밀한 구조, 균일한 광택을 가진 데이터.
+  2. **비정상(anomaly) 데이터**:
+      - 전체 데이터의 약 5**% 이하**로 제한.
+      - 결함 유형:
+          - **Scratch**: 스크래치.
+          - **Contamination**: 얼룩 또는 이물질.
+          - **Crack**: 표면 균열.
+          - **결함 이미지 예시**
+- **데이터 라벨링 기준**
+
+  -**1. 파일 네이밍 규칙**
+  
+  - 데이터 버전별 파일명은 버전별로 상이함.
+  - 각 버전의 데이터 관리 문서 참고
+  - 데이터 폴더명은 **`<수집년월일>_<V버전>_<간단한 설명>`** 형식으로 작성.
+  - 예시:20240910_V0_간이 환경 데이터 수집
+  
+  - **2. 라벨 메타데이터**
+  
+  라벨 메타데이터는 csv 형식으로 저장하며, 각 데이터의 라벨 및 설명을 포함.
+  
+  - **필수 필드**:
+      - `image_id`: 이미지 파일명.
+      - `label`: 정상(`normal`) 또는 비정상(`anomaly`) 여부.
+      - `description`: 상세 설명(예: 결함 유형).
+      
+- **예시:**
     ```ruby
     {
       "image_id": "normal_20241111_001.jpg",