diff --git a/docs/ko/docs/_llm-test.md b/docs/ko/docs/_llm-test.md
new file mode 100644
index 000000000..1b828c663
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/_llm-test.md
@@ -0,0 +1,503 @@
+# LLM 테스트 파일 { #llm-test-file }
+
+이 문서는 문서를 번역하는 LLM이 `scripts/translate.py`의 `general_prompt`와 `docs/{language code}/llm-prompt.md`의 언어별 프롬프트를 이해하는지 테스트합니다. 언어별 프롬프트는 `general_prompt`에 추가됩니다.
+
+여기에 추가된 테스트는 언어별 프롬프트를 설계하는 모든 사람이 보게 됩니다.
+
+사용 방법은 다음과 같습니다:
+
+* 언어별 프롬프트 `docs/{language code}/llm-prompt.md`를 준비합니다.
+* 이 문서를 원하는 대상 언어로 새로 번역합니다(예: `translate.py`의 `translate-page` 명령). 그러면 `docs/{language code}/docs/_llm-test.md` 아래에 번역이 생성됩니다.
+* 번역에서 문제가 없는지 확인합니다.
+* 필요하다면 언어별 프롬프트, 일반 프롬프트, 또는 영어 문서를 개선합니다.
+* 그런 다음 번역에서 남아 있는 문제를 수동으로 수정해 좋은 번역이 되게 합니다.
+* 좋은 번역을 둔 상태에서 다시 번역합니다. 이상적인 결과는 LLM이 더 이상 번역에 변경을 만들지 않는 것입니다. 이는 일반 프롬프트와 언어별 프롬프트가 가능한 한 최선이라는 뜻입니다(때때로 몇 가지 seemingly random 변경을 할 수 있는데, 그 이유는 LLM은 결정론적 알고리즘이 아니기 때문입니다).
+
+테스트:
+
+## 코드 스니펫 { #code-snippets }
+
+//// tab | 테스트
+
+다음은 코드 스니펫입니다: `foo`. 그리고 이것은 또 다른 코드 스니펫입니다: `bar`. 그리고 또 하나: `baz quux`.
+
+////
+
+//// tab | 정보
+
+코드 스니펫의 내용은 그대로 두어야 합니다.
+
+`scripts/translate.py`의 일반 프롬프트에서 `### Content of code snippets` 섹션을 참고하세요.
+
+////
+
+## 따옴표 { #quotes }
+
+//// tab | 테스트
+
+어제 제 친구가 이렇게 썼습니다: "If you spell incorrectly correctly, you have spelled it incorrectly". 이에 저는 이렇게 답했습니다: "Correct, but 'incorrectly' is incorrectly not '"incorrectly"'"".
+
+/// note | 참고
+
+LLM은 아마 이것을 잘못 번역할 것입니다. 흥미로운 점은 재번역할 때 고정된 번역을 유지하는지 여부뿐입니다.
+
+///
+
+////
+
+//// tab | 정보
+
+프롬프트 설계자는 중립 따옴표를 타이포그래피 따옴표로 변환할지 선택할 수 있습니다. 그대로 두어도 괜찮습니다.
+
+예를 들어 `docs/de/llm-prompt.md`의 `### Quotes` 섹션을 참고하세요.
+
+////
+
+## 코드 스니펫의 따옴표 { #quotes-in-code-snippets }
+
+//// tab | 테스트
+
+`pip install "foo[bar]"`
+
+코드 스니펫에서 문자열 리터럴의 예: `"this"`, `'that'`.
+
+코드 스니펫에서 문자열 리터럴의 어려운 예: `f"I like {'oranges' if orange else "apples"}"`
+
+하드코어: `Yesterday, my friend wrote: "If you spell incorrectly correctly, you have spelled it incorrectly". To which I answered: "Correct, but 'incorrectly' is incorrectly not '"incorrectly"'"`
+
+////
+
+//// tab | 정보
+
+... 하지만 코드 스니펫 안의 따옴표는 그대로 유지되어야 합니다.
+
+////
+
+## 코드 블록 { #code-blocks }
+
+//// tab | 테스트
+
+Bash 코드 예시...
+
+```bash
+# 우주에 인사말 출력
+echo "Hello universe"
+```
+
+...그리고 콘솔 코드 예시...
+
+```console
+$ fastapi run main.py
+ FastAPI Starting server
+ Searching for package file structure
+```
+
+...그리고 또 다른 콘솔 코드 예시...
+
+```console
+// "Code" 디렉터리 생성
+$ mkdir code
+// 해당 디렉터리로 이동
+$ cd code
+```
+
+...그리고 Python 코드 예시...
+
+```Python
+wont_work() # 이건 동작하지 않습니다 😱
+works(foo="bar") # 이건 동작합니다 🎉
+```
+
+...이상입니다.
+
+////
+
+//// tab | 정보
+
+코드 블록의 코드는(주석을 제외하고) 수정하면 안 됩니다.
+
+`scripts/translate.py`의 일반 프롬프트에서 `### Content of code blocks` 섹션을 참고하세요.
+
+////
+
+## 탭과 색상 박스 { #tabs-and-colored-boxes }
+
+//// tab | 테스트
+
+/// info | 정보
+일부 텍스트
+///
+
+/// note | 참고
+일부 텍스트
+///
+
+/// note Technical details | 기술 세부사항
+일부 텍스트
+///
+
+/// check | 확인
+일부 텍스트
+///
+
+/// tip | 팁
+일부 텍스트
+///
+
+/// warning | 경고
+일부 텍스트
+///
+
+/// danger | 위험
+일부 텍스트
+///
+
+////
+
+//// tab | 정보
+
+탭과 `Info`/`Note`/`Warning`/등의 블록은 제목 번역을 수직 막대(`|`) 뒤에 추가해야 합니다.
+
+`scripts/translate.py`의 일반 프롬프트에서 `### Special blocks`와 `### Tab blocks` 섹션을 참고하세요.
+
+////
+
+## 웹 및 내부 링크 { #web-and-internal-links }
+
+//// tab | 테스트
+
+링크 텍스트는 번역되어야 하고, 링크 주소는 변경되지 않아야 합니다:
+
+* [위의 제목으로 가는 링크](#code-snippets)
+* [내부 링크](index.md#installation){.internal-link target=_blank}
+* 외부 링크
+* 스타일로 가는 링크
+* 스크립트로 가는 링크
+* 이미지로 가는 링크
+
+링크 텍스트는 번역되어야 하고, 링크 주소는 번역 페이지를 가리켜야 합니다:
+
+* FastAPI 링크
+
+////
+
+//// tab | 정보
+
+링크는 번역되어야 하지만, 주소는 변경되지 않아야 합니다. 예외는 FastAPI 문서 페이지로 향하는 절대 링크이며, 이 경우 번역 페이지로 연결되어야 합니다.
+
+`scripts/translate.py`의 일반 프롬프트에서 `### Links` 섹션을 참고하세요.
+
+////
+
+## HTML "abbr" 요소 { #html-abbr-elements }
+
+//// tab | 테스트
+
+여기 HTML "abbr" 요소로 감싼 몇 가지가 있습니다(일부는 임의로 만든 것입니다):
+
+### abbr가 전체 문구를 제공 { #the-abbr-gives-a-full-phrase }
+
+* GTD
+* lt
+* XWT
+* PSGI
+
+### abbr가 설명을 제공 { #the-abbr-gives-an-explanation }
+
+* cluster
+* Deep Learning
+
+### abbr가 전체 문구와 설명을 제공 { #the-abbr-gives-a-full-phrase-and-an-explanation }
+
+* MDN
+* I/O.
+
+////
+
+//// tab | 정보
+
+"abbr" 요소의 "title" 속성은 몇 가지 구체적인 지침에 따라 번역됩니다.
+
+번역에서는(영어 단어를 설명하기 위해) 자체 "abbr" 요소를 추가할 수 있으며, LLM은 이를 제거하면 안 됩니다.
+
+`scripts/translate.py`의 일반 프롬프트에서 `### HTML abbr elements` 섹션을 참고하세요.
+
+////
+
+## 제목 { #headings }
+
+//// tab | 테스트
+
+### 웹앱 개발하기 - 튜토리얼 { #develop-a-webapp-a-tutorial }
+
+안녕하세요.
+
+### 타입 힌트와 -애너테이션 { #type-hints-and-annotations }
+
+다시 안녕하세요.
+
+### super- 및 subclasses { #super-and-subclasses }
+
+다시 안녕하세요.
+
+////
+
+//// tab | 정보
+
+제목에 대한 유일한 강한 규칙은, LLM이 중괄호 안의 해시 부분을 변경하지 않아 링크가 깨지지 않게 하는 것입니다.
+
+`scripts/translate.py`의 일반 프롬프트에서 `### Headings` 섹션을 참고하세요.
+
+언어별 지침은 예를 들어 `docs/de/llm-prompt.md`의 `### Headings` 섹션을 참고하세요.
+
+////
+
+## 문서에서 사용되는 용어 { #terms-used-in-the-docs }
+
+//// tab | 테스트
+
+* 당신
+* 당신의
+
+* 예: (e.g.)
+* 등 (etc.)
+
+* `int`로서의 `foo`
+* `str`로서의 `bar`
+* `list`로서의 `baz`
+
+* 튜토리얼 - 사용자 가이드
+* 고급 사용자 가이드
+* SQLModel 문서
+* API 문서
+* 자동 문서
+
+* Data Science
+* Deep Learning
+* Machine Learning
+* Dependency Injection
+* HTTP Basic authentication
+* HTTP Digest
+* ISO format
+* JSON Schema 표준
+* JSON schema
+* schema definition
+* Password Flow
+* Mobile
+
+* deprecated
+* designed
+* invalid
+* on the fly
+* standard
+* default
+* case-sensitive
+* case-insensitive
+
+* 애플리케이션을 서빙하다
+* 페이지를 서빙하다
+
+* 앱
+* 애플리케이션
+
+* 요청
+* 응답
+* 오류 응답
+
+* 경로 처리
+* 경로 처리 데코레이터
+* 경로 처리 함수
+
+* body
+* 요청 body
+* 응답 body
+* JSON body
+* form body
+* file body
+* 함수 body
+
+* parameter
+* body parameter
+* path parameter
+* query parameter
+* cookie parameter
+* header parameter
+* form parameter
+* function parameter
+
+* event
+* startup event
+* 서버 startup
+* shutdown event
+* lifespan event
+
+* handler
+* event handler
+* exception handler
+* 처리하다
+
+* model
+* Pydantic model
+* data model
+* database model
+* form model
+* model object
+
+* class
+* base class
+* parent class
+* subclass
+* child class
+* sibling class
+* class method
+
+* header
+* headers
+* authorization header
+* `Authorization` header
+* forwarded header
+
+* dependency injection system
+* dependency
+* dependable
+* dependant
+
+* I/O bound
+* CPU bound
+* concurrency
+* parallelism
+* multiprocessing
+
+* env var
+* environment variable
+* `PATH`
+* `PATH` variable
+
+* authentication
+* authentication provider
+* authorization
+* authorization form
+* authorization provider
+* 사용자가 인증한다
+* 시스템이 사용자를 인증한다
+
+* CLI
+* command line interface
+
+* server
+* client
+
+* cloud provider
+* cloud service
+
+* development
+* development stages
+
+* dict
+* dictionary
+* enumeration
+* enum
+* enum member
+
+* encoder
+* decoder
+* encode하다
+* decode하다
+
+* exception
+* raise하다
+
+* expression
+* statement
+
+* frontend
+* backend
+
+* GitHub discussion
+* GitHub issue
+
+* performance
+* performance optimization
+
+* return type
+* return value
+
+* security
+* security scheme
+
+* task
+* background task
+* task function
+
+* template
+* template engine
+
+* type annotation
+* type hint
+
+* server worker
+* Uvicorn worker
+* Gunicorn Worker
+* worker process
+* worker class
+* workload
+
+* deployment
+* deploy하다
+
+* SDK
+* software development kit
+
+* `APIRouter`
+* `requirements.txt`
+* Bearer Token
+* breaking change
+* bug
+* button
+* callable
+* code
+* commit
+* context manager
+* coroutine
+* database session
+* disk
+* domain
+* engine
+* fake X
+* HTTP GET method
+* item
+* library
+* lifespan
+* lock
+* middleware
+* mobile application
+* module
+* mounting
+* network
+* origin
+* override
+* payload
+* processor
+* property
+* proxy
+* pull request
+* query
+* RAM
+* remote machine
+* status code
+* string
+* tag
+* web framework
+* wildcard
+* return하다
+* validate하다
+
+////
+
+//// tab | 정보
+
+이것은 문서에서 보이는 (대부분) 기술 용어의 불완전하고 비규범적인 목록입니다. 프롬프트 설계자가 어떤 용어에 대해 LLM에 추가적인 도움이 필요한지 파악하는 데 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 좋은 번역을 계속 덜 좋은 번역으로 되돌릴 때, 또는 언어에서 용어의 활용/변화를 처리하는 데 문제가 있을 때 도움이 됩니다.
+
+예를 들어 `docs/de/llm-prompt.md`의 `### List of English terms and their preferred German translations` 섹션을 참고하세요.
+
+////
diff --git a/docs/ko/docs/advanced/additional-responses.md b/docs/ko/docs/advanced/additional-responses.md
new file mode 100644
index 000000000..a6f51f5b9
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/advanced/additional-responses.md
@@ -0,0 +1,247 @@
+# OpenAPI에서 추가 응답 { #additional-responses-in-openapi }
+
+/// warning | 경고
+
+이는 꽤 고급 주제입니다.
+
+**FastAPI**를 막 시작했다면, 이 내용이 필요 없을 수도 있습니다.
+
+///
+
+추가 상태 코드, 미디어 타입, 설명 등을 포함한 추가 응답을 선언할 수 있습니다.
+
+이러한 추가 응답은 OpenAPI 스키마에 포함되므로 API 문서에도 표시됩니다.
+
+하지만 이러한 추가 응답의 경우, 상태 코드와 콘텐츠를 포함하여 `JSONResponse` 같은 `Response`를 직접 반환하도록 반드시 처리해야 합니다.
+
+## `model`을 사용한 추가 응답 { #additional-response-with-model }
+
+*경로 처리 데코레이터*에 `responses` 파라미터를 전달할 수 있습니다.
+
+이는 `dict`를 받습니다. 키는 각 응답의 상태 코드(예: `200`)이고, 값은 각 응답에 대한 정보를 담은 다른 `dict`입니다.
+
+각 응답 `dict`에는 `response_model`처럼 Pydantic 모델을 담는 `model` 키가 있을 수 있습니다.
+
+**FastAPI**는 그 모델을 사용해 JSON Schema를 생성하고, OpenAPI의 올바른 위치에 포함합니다.
+
+예를 들어, 상태 코드 `404`와 Pydantic 모델 `Message`를 사용하는 다른 응답을 선언하려면 다음과 같이 작성할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial001_py39.py hl[18,22] *}
+
+/// note | 참고
+
+`JSONResponse`를 직접 반환해야 한다는 점을 기억하세요.
+
+///
+
+/// info | 정보
+
+`model` 키는 OpenAPI의 일부가 아닙니다.
+
+**FastAPI**는 여기에서 Pydantic 모델을 가져와 JSON Schema를 생성하고 올바른 위치에 넣습니다.
+
+올바른 위치는 다음과 같습니다:
+
+* 값으로 또 다른 JSON 객체(`dict`)를 가지는 `content` 키 안에:
+ * 미디어 타입(예: `application/json`)을 키로 가지며, 값으로 또 다른 JSON 객체를 포함하고:
+ * `schema` 키가 있고, 그 값이 모델에서 생성된 JSON Schema입니다. 이것이 올바른 위치입니다.
+ * **FastAPI**는 이를 직접 포함하는 대신, OpenAPI의 다른 위치에 있는 전역 JSON Schemas를 참조하도록 여기에서 reference를 추가합니다. 이렇게 하면 다른 애플리케이션과 클라이언트가 그 JSON Schema를 직접 사용할 수 있고, 더 나은 코드 생성 도구 등을 제공할 수 있습니다.
+
+///
+
+이 *경로 처리*에 대해 OpenAPI에 생성되는 응답은 다음과 같습니다:
+
+```JSON hl_lines="3-12"
+{
+ "responses": {
+ "404": {
+ "description": "Additional Response",
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "$ref": "#/components/schemas/Message"
+ }
+ }
+ }
+ },
+ "200": {
+ "description": "Successful Response",
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "$ref": "#/components/schemas/Item"
+ }
+ }
+ }
+ },
+ "422": {
+ "description": "Validation Error",
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "$ref": "#/components/schemas/HTTPValidationError"
+ }
+ }
+ }
+ }
+ }
+}
+```
+
+스키마는 OpenAPI 스키마 내부의 다른 위치를 참조합니다:
+
+```JSON hl_lines="4-16"
+{
+ "components": {
+ "schemas": {
+ "Message": {
+ "title": "Message",
+ "required": [
+ "message"
+ ],
+ "type": "object",
+ "properties": {
+ "message": {
+ "title": "Message",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "Item": {
+ "title": "Item",
+ "required": [
+ "id",
+ "value"
+ ],
+ "type": "object",
+ "properties": {
+ "id": {
+ "title": "Id",
+ "type": "string"
+ },
+ "value": {
+ "title": "Value",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ValidationError": {
+ "title": "ValidationError",
+ "required": [
+ "loc",
+ "msg",
+ "type"
+ ],
+ "type": "object",
+ "properties": {
+ "loc": {
+ "title": "Location",
+ "type": "array",
+ "items": {
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ "msg": {
+ "title": "Message",
+ "type": "string"
+ },
+ "type": {
+ "title": "Error Type",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "HTTPValidationError": {
+ "title": "HTTPValidationError",
+ "type": "object",
+ "properties": {
+ "detail": {
+ "title": "Detail",
+ "type": "array",
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ValidationError"
+ }
+ }
+ }
+ }
+ }
+ }
+}
+```
+
+## 주요 응답에 대한 추가 미디어 타입 { #additional-media-types-for-the-main-response }
+
+같은 `responses` 파라미터를 사용해 동일한 주요 응답에 대해 다른 미디어 타입을 추가할 수도 있습니다.
+
+예를 들어, *경로 처리*가 JSON 객체(미디어 타입 `application/json`) 또는 PNG 이미지(미디어 타입 `image/png`)를 반환할 수 있다고 선언하기 위해 `image/png`라는 추가 미디어 타입을 추가할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial002_py310.py hl[17:22,26] *}
+
+/// note | 참고
+
+이미지는 `FileResponse`를 사용해 직접 반환해야 한다는 점에 유의하세요.
+
+///
+
+/// info | 정보
+
+`responses` 파라미터에서 다른 미디어 타입을 명시적으로 지정하지 않는 한, FastAPI는 응답이 주요 응답 클래스와 동일한 미디어 타입(기본값 `application/json`)을 가진다고 가정합니다.
+
+하지만 커스텀 응답 클래스를 지정하면서 미디어 타입을 `None`으로 설정했다면, FastAPI는 연결된 모델이 있는 모든 추가 응답에 대해 `application/json`을 사용합니다.
+
+///
+
+## 정보 결합하기 { #combining-information }
+
+`response_model`, `status_code`, `responses` 파라미터를 포함해 여러 위치의 응답 정보를 결합할 수도 있습니다.
+
+기본 상태 코드 `200`(또는 필요하다면 커스텀 코드)을 사용하여 `response_model`을 선언하고, 그와 동일한 응답에 대한 추가 정보를 `responses`에서 OpenAPI 스키마에 직접 선언할 수 있습니다.
+
+**FastAPI**는 `responses`의 추가 정보를 유지하고, 모델의 JSON Schema와 결합합니다.
+
+예를 들어, Pydantic 모델을 사용하고 커스텀 `description`을 가진 상태 코드 `404` 응답을 선언할 수 있습니다.
+
+또한 `response_model`을 사용하는 상태 코드 `200` 응답을 선언하되, 커스텀 `example`을 포함할 수도 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial003_py39.py hl[20:31] *}
+
+이 모든 내용은 OpenAPI에 결합되어 포함되고, API 문서에 표시됩니다:
+
+
+
+## 미리 정의된 응답과 커스텀 응답 결합하기 { #combine-predefined-responses-and-custom-ones }
+
+여러 *경로 처리*에 적용되는 미리 정의된 응답이 필요할 수도 있지만, 각 *경로 처리*마다 필요한 커스텀 응답과 결합하고 싶을 수도 있습니다.
+
+그런 경우 Python의 `dict` “unpacking” 기법인 `**dict_to_unpack`을 사용할 수 있습니다:
+
+```Python
+old_dict = {
+ "old key": "old value",
+ "second old key": "second old value",
+}
+new_dict = {**old_dict, "new key": "new value"}
+```
+
+여기서 `new_dict`는 `old_dict`의 모든 키-값 쌍에 더해 새 키-값 쌍까지 포함합니다:
+
+```Python
+{
+ "old key": "old value",
+ "second old key": "second old value",
+ "new key": "new value",
+}
+```
+
+이 기법을 사용해 *경로 처리*에서 일부 미리 정의된 응답을 재사용하고, 추가 커스텀 응답과 결합할 수 있습니다.
+
+예를 들어:
+
+{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial004_py310.py hl[11:15,24] *}
+
+## OpenAPI 응답에 대한 추가 정보 { #more-information-about-openapi-responses }
+
+응답에 정확히 무엇을 포함할 수 있는지 보려면, OpenAPI 사양의 다음 섹션을 확인하세요:
+
+* OpenAPI Responses Object: `Response Object`를 포함합니다.
+* OpenAPI Response Object: `responses` 파라미터 안의 각 응답에 이것의 어떤 항목이든 직접 포함할 수 있습니다. `description`, `headers`, `content`(여기에서 서로 다른 미디어 타입과 JSON Schema를 선언합니다), `links` 등을 포함할 수 있습니다.
diff --git a/docs/ko/docs/advanced/behind-a-proxy.md b/docs/ko/docs/advanced/behind-a-proxy.md
new file mode 100644
index 000000000..92bddac51
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/advanced/behind-a-proxy.md
@@ -0,0 +1,466 @@
+# 프록시 뒤에서 실행하기 { #behind-a-proxy }
+
+많은 경우 FastAPI 앱 앞단에 Traefik이나 Nginx 같은 **프록시(proxy)**를 두고 사용합니다.
+
+이런 프록시는 HTTPS 인증서 처리 등 여러 작업을 담당할 수 있습니다.
+
+## 프록시 전달 헤더 { #proxy-forwarded-headers }
+
+애플리케이션 앞단의 **프록시**는 보통 **서버**로 요청을 보내기 전에, 해당 요청이 프록시에 의해 **전달(forwarded)**되었다는 것을 서버가 알 수 있도록 몇몇 헤더를 동적으로 설정합니다. 이를 통해 서버는 도메인을 포함한 원래의 (공개) URL, HTTPS 사용 여부 등 정보를 알 수 있습니다.
+
+**서버** 프로그램(예: **FastAPI CLI**를 통해 실행되는 **Uvicorn**)은 이런 헤더를 해석할 수 있고, 그 정보를 애플리케이션으로 전달할 수 있습니다.
+
+하지만 보안상, 서버는 자신이 신뢰할 수 있는 프록시 뒤에 있다는 것을 모르면 해당 헤더를 해석하지 않습니다.
+
+/// note | 기술 세부사항
+
+프록시 헤더는 다음과 같습니다:
+
+* X-Forwarded-For
+* X-Forwarded-Proto
+* X-Forwarded-Host
+
+///
+
+### 프록시 전달 헤더 활성화하기 { #enable-proxy-forwarded-headers }
+
+FastAPI CLI를 *CLI 옵션* `--forwarded-allow-ips`로 실행하고, 전달 헤더를 읽을 수 있도록 신뢰할 IP 주소들을 넘길 수 있습니다.
+
+`--forwarded-allow-ips="*"`로 설정하면 들어오는 모든 IP를 신뢰합니다.
+
+**서버**가 신뢰할 수 있는 **프록시** 뒤에 있고 프록시만 서버에 접근한다면, 이는 해당 **프록시**의 IP가 무엇이든 간에 받아들이게 됩니다.
+
+
+
+```console
+$ fastapi run --forwarded-allow-ips="*"
+
+INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
+```
+
+
+
+### HTTPS에서 리디렉션 { #redirects-with-https }
+
+예를 들어, *경로 처리* `/items/`를 정의했다고 해봅시다:
+
+{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial001_01_py39.py hl[6] *}
+
+클라이언트가 `/items`로 접근하면, 기본적으로 `/items/`로 리디렉션됩니다.
+
+하지만 *CLI 옵션* `--forwarded-allow-ips`를 설정하기 전에는 `http://localhost:8000/items/`로 리디렉션될 수 있습니다.
+
+그런데 애플리케이션이 `https://mysuperapp.com`에 호스팅되어 있고, 리디렉션도 `https://mysuperapp.com/items/`로 되어야 할 수 있습니다.
+
+이때 `--proxy-headers`를 설정하면 FastAPI가 올바른 위치로 리디렉션할 수 있습니다. 😎
+
+```
+https://mysuperapp.com/items/
+```
+
+/// tip | 팁
+
+HTTPS에 대해 더 알아보려면 가이드 [HTTPS에 대하여](../deployment/https.md){.internal-link target=_blank}를 확인하세요.
+
+///
+
+### 프록시 전달 헤더가 동작하는 방식 { #how-proxy-forwarded-headers-work }
+
+다음은 **프록시**가 클라이언트와 **애플리케이션 서버** 사이에서 전달 헤더를 추가하는 과정을 시각적으로 나타낸 것입니다:
+
+```mermaid
+sequenceDiagram
+ participant Client
+ participant Proxy as Proxy/Load Balancer
+ participant Server as FastAPI Server
+
+ Client->>Proxy: HTTPS Request
Host: mysuperapp.com
Path: /items
+
+ Note over Proxy: Proxy adds forwarded headers
+
+ Proxy->>Server: HTTP Request
X-Forwarded-For: [client IP]
X-Forwarded-Proto: https
X-Forwarded-Host: mysuperapp.com
Path: /items
+
+ Note over Server: Server interprets headers
(if --forwarded-allow-ips is set)
+
+ Server->>Proxy: HTTP Response
with correct HTTPS URLs
+
+ Proxy->>Client: HTTPS Response
+```
+
+**프록시**는 원래의 클라이언트 요청을 가로채고, **애플리케이션 서버**로 요청을 전달하기 전에 특수한 *forwarded* 헤더(`X-Forwarded-*`)를 추가합니다.
+
+이 헤더들은 그렇지 않으면 사라질 수 있는 원래 요청의 정보를 보존합니다:
+
+* **X-Forwarded-For**: 원래 클라이언트의 IP 주소
+* **X-Forwarded-Proto**: 원래 프로토콜(`https`)
+* **X-Forwarded-Host**: 원래 호스트(`mysuperapp.com`)
+
+**FastAPI CLI**를 `--forwarded-allow-ips`로 설정하면, 이 헤더를 신뢰하고 사용합니다. 예를 들어 리디렉션에서 올바른 URL을 생성하는 데 사용됩니다.
+
+## 제거된 경로 접두사를 가진 프록시 { #proxy-with-a-stripped-path-prefix }
+
+애플리케이션에 경로 접두사(prefix)를 추가하는 프록시를 둘 수도 있습니다.
+
+이런 경우 `root_path`를 사용해 애플리케이션을 구성할 수 있습니다.
+
+`root_path`는 (FastAPI가 Starlette를 통해 기반으로 하는) ASGI 사양에서 제공하는 메커니즘입니다.
+
+`root_path`는 이러한 특정 사례를 처리하는 데 사용됩니다.
+
+또한 서브 애플리케이션을 마운트할 때 내부적으로도 사용됩니다.
+
+경로 접두사가 제거(stripped)되는 프록시가 있다는 것은, 코드에서는 `/app`에 경로를 선언하지만, 위에 한 겹(프록시)을 추가해 **FastAPI** 애플리케이션을 `/api/v1` 같은 경로 아래에 두는 것을 의미합니다.
+
+이 경우 원래 경로 `/app`은 실제로 `/api/v1/app`에서 서비스됩니다.
+
+코드는 모두 `/app`만 있다고 가정하고 작성되어 있는데도 말입니다.
+
+{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial001_py39.py hl[6] *}
+
+그리고 프록시는 요청을 앱 서버(아마 FastAPI CLI를 통해 실행되는 Uvicorn)로 전달하기 전에, 동적으로 **경로 접두사**를 **"제거"**합니다. 그래서 애플리케이션은 여전히 `/app`에서 서비스된다고 믿게 되고, 코드 전체를 `/api/v1` 접두사를 포함하도록 수정할 필요가 없어집니다.
+
+여기까지는 보통 정상적으로 동작합니다.
+
+하지만 통합 문서 UI(프론트엔드)를 열면, OpenAPI 스키마를 `/api/v1/openapi.json`이 아니라 `/openapi.json`에서 가져오려고 합니다.
+
+그래서 브라우저에서 실행되는 프론트엔드는 `/openapi.json`에 접근하려고 시도하지만 OpenAPI 스키마를 얻지 못합니다.
+
+앱에 대해 `/api/v1` 경로 접두사를 가진 프록시가 있으므로, 프론트엔드는 `/api/v1/openapi.json`에서 OpenAPI 스키마를 가져와야 합니다.
+
+```mermaid
+graph LR
+
+browser("Browser")
+proxy["Proxy on http://0.0.0.0:9999/api/v1/app"]
+server["Server on http://127.0.0.1:8000/app"]
+
+browser --> proxy
+proxy --> server
+```
+
+/// tip | 팁
+
+IP `0.0.0.0`은 보통 해당 머신/서버에서 사용 가능한 모든 IP에서 프로그램이 리슨한다는 의미로 사용됩니다.
+
+///
+
+문서 UI는 또한 OpenAPI 스키마에서 이 API `server`가 `/api/v1`(프록시 뒤) 위치에 있다고 선언해야 합니다. 예:
+
+```JSON hl_lines="4-8"
+{
+ "openapi": "3.1.0",
+ // More stuff here
+ "servers": [
+ {
+ "url": "/api/v1"
+ }
+ ],
+ "paths": {
+ // More stuff here
+ }
+}
+```
+
+이 예시에서 "Proxy"는 **Traefik** 같은 것이고, 서버는 **Uvicorn**으로 실행되는 FastAPI CLI처럼, FastAPI 애플리케이션을 실행하는 구성일 수 있습니다.
+
+### `root_path` 제공하기 { #providing-the-root-path }
+
+이를 달성하려면 다음처럼 커맨드 라인 옵션 `--root-path`를 사용할 수 있습니다:
+
+
+
+```console
+$ fastapi run main.py --forwarded-allow-ips="*" --root-path /api/v1
+
+INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
+```
+
+
+
+Hypercorn을 사용한다면, Hypercorn에도 `--root-path` 옵션이 있습니다.
+
+/// note | 기술 세부사항
+
+ASGI 사양은 이 사용 사례를 위해 `root_path`를 정의합니다.
+
+그리고 커맨드 라인 옵션 `--root-path`가 그 `root_path`를 제공합니다.
+
+///
+
+### 현재 `root_path` 확인하기 { #checking-the-current-root-path }
+
+요청마다 애플리케이션에서 사용 중인 현재 `root_path`를 얻을 수 있는데, 이는 `scope` 딕셔너리(ASGI 사양의 일부)에 포함되어 있습니다.
+
+여기서는 데모 목적을 위해 메시지에 포함하고 있습니다.
+
+{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial001_py39.py hl[8] *}
+
+그 다음 Uvicorn을 다음과 같이 시작하면:
+
+
+
+```console
+$ fastapi run main.py --forwarded-allow-ips="*" --root-path /api/v1
+
+INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
+```
+
+
+
+응답은 다음과 비슷할 것입니다:
+
+```JSON
+{
+ "message": "Hello World",
+ "root_path": "/api/v1"
+}
+```
+
+### FastAPI 앱에서 `root_path` 설정하기 { #setting-the-root-path-in-the-fastapi-app }
+
+또는 `--root-path` 같은 커맨드 라인 옵션(또는 동등한 방법)을 제공할 수 없는 경우, FastAPI 앱을 생성할 때 `root_path` 파라미터를 설정할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial002_py39.py hl[3] *}
+
+`FastAPI`에 `root_path`를 전달하는 것은 Uvicorn이나 Hypercorn에 커맨드 라인 옵션 `--root-path`를 전달하는 것과 동일합니다.
+
+### `root_path`에 대하여 { #about-root-path }
+
+서버(Uvicorn)는 그 `root_path`를 앱에 전달하는 것 외에는 다른 용도로 사용하지 않는다는 점을 기억하세요.
+
+하지만 브라우저로 http://127.0.0.1:8000/app에 접속하면 정상 응답을 볼 수 있습니다:
+
+```JSON
+{
+ "message": "Hello World",
+ "root_path": "/api/v1"
+}
+```
+
+따라서 `http://127.0.0.1:8000/api/v1/app`로 접근될 것이라고 기대하지는 않습니다.
+
+Uvicorn은 프록시가 `http://127.0.0.1:8000/app`에서 Uvicorn에 접근할 것을 기대하고, 그 위에 `/api/v1` 접두사를 추가하는 것은 프록시의 책임입니다.
+
+## 제거된 경로 접두사를 가진 프록시에 대하여 { #about-proxies-with-a-stripped-path-prefix }
+
+경로 접두사가 제거되는 프록시는 구성 방법 중 하나일 뿐이라는 점을 기억하세요.
+
+많은 경우 기본값은 프록시가 경로 접두사를 제거하지 않는 방식일 것입니다.
+
+그런 경우(경로 접두사를 제거하지 않는 경우) 프록시는 `https://myawesomeapp.com` 같은 곳에서 리슨하고, 브라우저가 `https://myawesomeapp.com/api/v1/app`로 접근하면, 서버(예: Uvicorn)가 `http://127.0.0.1:8000`에서 리슨하고 있을 때 프록시(경로 접두사를 제거하지 않는)는 동일한 경로로 Uvicorn에 접근합니다: `http://127.0.0.1:8000/api/v1/app`.
+
+## Traefik으로 로컬 테스트하기 { #testing-locally-with-traefik }
+
+Traefik을 사용하면, 경로 접두사가 제거되는 구성을 로컬에서 쉽게 실험할 수 있습니다.
+
+Traefik 다운로드는 단일 바이너리이며, 압축 파일을 풀고 터미널에서 바로 실행할 수 있습니다.
+
+그 다음 다음 내용을 가진 `traefik.toml` 파일을 생성하세요:
+
+```TOML hl_lines="3"
+[entryPoints]
+ [entryPoints.http]
+ address = ":9999"
+
+[providers]
+ [providers.file]
+ filename = "routes.toml"
+```
+
+이는 Traefik이 9999 포트에서 리슨하고, 다른 파일 `routes.toml`을 사용하도록 지시합니다.
+
+/// tip | 팁
+
+표준 HTTP 포트 80 대신 9999 포트를 사용해서, 관리자(`sudo`) 권한으로 실행하지 않아도 되게 했습니다.
+
+///
+
+이제 다른 파일 `routes.toml`을 생성하세요:
+
+```TOML hl_lines="5 12 20"
+[http]
+ [http.middlewares]
+
+ [http.middlewares.api-stripprefix.stripPrefix]
+ prefixes = ["/api/v1"]
+
+ [http.routers]
+
+ [http.routers.app-http]
+ entryPoints = ["http"]
+ service = "app"
+ rule = "PathPrefix(`/api/v1`)"
+ middlewares = ["api-stripprefix"]
+
+ [http.services]
+
+ [http.services.app]
+ [http.services.app.loadBalancer]
+ [[http.services.app.loadBalancer.servers]]
+ url = "http://127.0.0.1:8000"
+```
+
+이 파일은 Traefik이 경로 접두사 `/api/v1`을 사용하도록 설정합니다.
+
+그리고 Traefik은 요청을 `http://127.0.0.1:8000`에서 실행 중인 Uvicorn으로 전달합니다.
+
+이제 Traefik을 시작하세요:
+
+
+
+```console
+$ ./traefik --configFile=traefik.toml
+
+INFO[0000] Configuration loaded from file: /home/user/awesomeapi/traefik.toml
+```
+
+
+
+그리고 `--root-path` 옵션을 사용해 앱을 시작하세요:
+
+
+
+```console
+$ fastapi run main.py --forwarded-allow-ips="*" --root-path /api/v1
+
+INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
+```
+
+
+
+### 응답 확인하기 { #check-the-responses }
+
+이제 Uvicorn의 포트로 된 URL인 http://127.0.0.1:8000/app로 접속하면 정상 응답을 볼 수 있습니다:
+
+```JSON
+{
+ "message": "Hello World",
+ "root_path": "/api/v1"
+}
+```
+
+/// tip | 팁
+
+`http://127.0.0.1:8000/app`로 접근했는데도 `/api/v1`의 `root_path`가 표시되는 것에 주의하세요. 이는 옵션 `--root-path`에서 가져온 값입니다.
+
+///
+
+이제 Traefik의 포트가 포함되고 경로 접두사가 포함된 URL http://127.0.0.1:9999/api/v1/app을 여세요.
+
+동일한 응답을 얻습니다:
+
+```JSON
+{
+ "message": "Hello World",
+ "root_path": "/api/v1"
+}
+```
+
+하지만 이번에는 프록시가 제공한 접두사 경로 `/api/v1`이 포함된 URL에서의 응답입니다.
+
+물론 여기서의 아이디어는 모두가 프록시를 통해 앱에 접근한다는 것이므로, `/api/v1` 경로 접두사가 있는 버전이 "올바른" 접근입니다.
+
+그리고 경로 접두사가 없는 버전(`http://127.0.0.1:8000/app`)은 Uvicorn이 직접 제공하는 것이며, 오직 _프록시_(Traefik)가 접근하기 위한 용도입니다.
+
+이는 프록시(Traefik)가 경로 접두사를 어떻게 사용하는지, 그리고 서버(Uvicorn)가 옵션 `--root-path`로부터의 `root_path`를 어떻게 사용하는지를 보여줍니다.
+
+### 문서 UI 확인하기 { #check-the-docs-ui }
+
+하지만 재미있는 부분은 여기입니다. ✨
+
+앱에 접근하는 "공식" 방법은 우리가 정의한 경로 접두사를 가진 프록시를 통해서입니다. 따라서 기대하는 대로, URL에 경로 접두사가 없는 상태에서 Uvicorn이 직접 제공하는 docs UI를 시도하면, 프록시를 통해 접근된다고 가정하고 있기 때문에 동작하지 않습니다.
+
+http://127.0.0.1:8000/docs에서 확인할 수 있습니다:
+
+
+
+하지만 프록시(포트 `9999`)를 사용해 "공식" URL인 `/api/v1/docs`에서 docs UI에 접근하면, 올바르게 동작합니다! 🎉
+
+http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs에서 확인할 수 있습니다:
+
+
+
+원하던 그대로입니다. ✔️
+
+이는 FastAPI가 이 `root_path`를 사용해, OpenAPI에서 기본 `server`를 `root_path`가 제공한 URL로 생성하기 때문입니다.
+
+## 추가 서버 { #additional-servers }
+
+/// warning | 경고
+
+이는 더 고급 사용 사례입니다. 건너뛰어도 괜찮습니다.
+
+///
+
+기본적으로 **FastAPI**는 OpenAPI 스키마에서 `root_path`의 URL로 `server`를 생성합니다.
+
+하지만 예를 들어 동일한 docs UI가 스테이징과 프로덕션 환경 모두와 상호작용하도록 하려면, 다른 대안 `servers`를 제공할 수도 있습니다.
+
+사용자 정의 `servers` 리스트를 전달했고 `root_path`(API가 프록시 뒤에 있기 때문)가 있다면, **FastAPI**는 리스트의 맨 앞에 이 `root_path`를 가진 "server"를 삽입합니다.
+
+예:
+
+{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial003_py39.py hl[4:7] *}
+
+다음과 같은 OpenAPI 스키마를 생성합니다:
+
+```JSON hl_lines="5-7"
+{
+ "openapi": "3.1.0",
+ // More stuff here
+ "servers": [
+ {
+ "url": "/api/v1"
+ },
+ {
+ "url": "https://stag.example.com",
+ "description": "Staging environment"
+ },
+ {
+ "url": "https://prod.example.com",
+ "description": "Production environment"
+ }
+ ],
+ "paths": {
+ // More stuff here
+ }
+}
+```
+
+/// tip | 팁
+
+`root_path`에서 가져온 값인 `/api/v1`의 `url` 값을 가진, 자동 생성된 server에 주목하세요.
+
+///
+
+http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs의 docs UI에서는 다음처럼 보입니다:
+
+
+
+/// tip | 팁
+
+docs UI는 선택한 server와 상호작용합니다.
+
+///
+
+/// note | 기술 세부사항
+
+OpenAPI 사양에서 `servers` 속성은 선택 사항입니다.
+
+`servers` 파라미터를 지정하지 않고 `root_path`가 `/`와 같다면, 생성된 OpenAPI 스키마의 `servers` 속성은 기본적으로 완전히 생략되며, 이는 `url` 값이 `/`인 단일 server와 동등합니다.
+
+///
+
+### `root_path`에서 자동 server 비활성화하기 { #disable-automatic-server-from-root-path }
+
+**FastAPI**가 `root_path`를 사용한 자동 server를 포함하지 않게 하려면, `root_path_in_servers=False` 파라미터를 사용할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial004_py39.py hl[9] *}
+
+그러면 OpenAPI 스키마에 포함되지 않습니다.
+
+## 서브 애플리케이션 마운트하기 { #mounting-a-sub-application }
+
+프록시에서 `root_path`를 사용하면서도, [서브 애플리케이션 - 마운트](sub-applications.md){.internal-link target=_blank}에 설명된 것처럼 서브 애플리케이션을 마운트해야 한다면, 기대하는 대로 일반적으로 수행할 수 있습니다.
+
+FastAPI가 내부적으로 `root_path`를 똑똑하게 사용하므로, 그냥 동작합니다. ✨
diff --git a/docs/ko/docs/advanced/dataclasses.md b/docs/ko/docs/advanced/dataclasses.md
new file mode 100644
index 000000000..92ad5545b
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/advanced/dataclasses.md
@@ -0,0 +1,95 @@
+# Dataclasses 사용하기 { #using-dataclasses }
+
+FastAPI는 **Pydantic** 위에 구축되어 있으며, 지금까지는 Pydantic 모델을 사용해 요청과 응답을 선언하는 방법을 보여드렸습니다.
+
+하지만 FastAPI는 `dataclasses`도 같은 방식으로 사용하는 것을 지원합니다:
+
+{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}
+
+이는 **Pydantic** 덕분에 여전히 지원되는데, Pydantic이 `dataclasses`에 대한 내부 지원을 제공하기 때문입니다.
+
+따라서 위 코드처럼 Pydantic을 명시적으로 사용하지 않더라도, FastAPI는 Pydantic을 사용해 표준 dataclasses를 Pydantic의 dataclasses 변형으로 변환합니다.
+
+그리고 물론 다음과 같은 기능도 동일하게 지원합니다:
+
+* 데이터 검증
+* 데이터 직렬화
+* 데이터 문서화 등
+
+이는 Pydantic 모델을 사용할 때와 같은 방식으로 동작합니다. 그리고 실제로도 내부적으로는 Pydantic을 사용해 같은 방식으로 구현됩니다.
+
+/// info | 정보
+
+dataclasses는 Pydantic 모델이 할 수 있는 모든 것을 할 수는 없다는 점을 기억하세요.
+
+그래서 여전히 Pydantic 모델을 사용해야 할 수도 있습니다.
+
+하지만 이미 여러 dataclasses를 가지고 있다면, 이것은 FastAPI로 웹 API를 구동하는 데 그것들을 활용할 수 있는 좋은 방법입니다. 🤓
+
+///
+
+## `response_model`에서 Dataclasses 사용하기 { #dataclasses-in-response-model }
+
+`response_model` 매개변수에서도 `dataclasses`를 사용할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}
+
+dataclass는 자동으로 Pydantic dataclass로 변환됩니다.
+
+이렇게 하면 해당 스키마가 API docs 사용자 인터페이스에 표시됩니다:
+
+
+
+## 중첩 데이터 구조에서 Dataclasses 사용하기 { #dataclasses-in-nested-data-structures }
+
+`dataclasses`를 다른 타입 애너테이션과 조합해 중첩 데이터 구조를 만들 수도 있습니다.
+
+일부 경우에는 Pydantic 버전의 `dataclasses`를 사용해야 할 수도 있습니다. 예를 들어 자동 생성된 API 문서에서 오류가 발생하는 경우입니다.
+
+그런 경우 표준 `dataclasses`를 드롭인 대체재인 `pydantic.dataclasses`로 간단히 바꾸면 됩니다:
+
+{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}
+
+1. 표준 `dataclasses`에서 `field`를 계속 임포트합니다.
+
+2. `pydantic.dataclasses`는 `dataclasses`의 드롭인 대체재입니다.
+
+3. `Author` dataclass에는 `Item` dataclasses의 리스트가 포함됩니다.
+
+4. `Author` dataclass가 `response_model` 매개변수로 사용됩니다.
+
+5. 요청 본문으로 dataclasses와 함께 다른 표준 타입 애너테이션을 사용할 수 있습니다.
+
+ 이 경우에는 `Item` dataclasses의 리스트입니다.
+
+6. 여기서는 dataclasses 리스트인 `items`를 포함하는 딕셔너리를 반환합니다.
+
+ FastAPI는 여전히 데이터를 JSON으로 serializing할 수 있습니다.
+
+7. 여기서 `response_model`은 `Author` dataclasses 리스트에 대한 타입 애너테이션을 사용합니다.
+
+ 다시 말해, `dataclasses`를 표준 타입 애너테이션과 조합할 수 있습니다.
+
+8. 이 *경로 처리 함수*는 `async def` 대신 일반 `def`를 사용하고 있다는 점에 주목하세요.
+
+ 언제나처럼 FastAPI에서는 필요에 따라 `def`와 `async def`를 조합해 사용할 수 있습니다.
+
+ 어떤 것을 언제 사용해야 하는지 다시 확인하고 싶다면, [`async`와 `await`](../async.md#in-a-hurry){.internal-link target=_blank} 문서의 _"급하신가요?"_ 섹션을 확인하세요.
+
+9. 이 *경로 처리 함수*는 dataclasses를(물론 반환할 수도 있지만) 반환하지 않고, 내부 데이터를 담은 딕셔너리들의 리스트를 반환합니다.
+
+ FastAPI는 `response_model` 매개변수(dataclasses 포함)를 사용해 응답을 변환합니다.
+
+`dataclasses`는 다른 타입 애너테이션과 매우 다양한 조합으로 결합해 복잡한 데이터 구조를 구성할 수 있습니다.
+
+더 구체적인 내용은 위 코드 내 애너테이션 팁을 확인하세요.
+
+## 더 알아보기 { #learn-more }
+
+`dataclasses`를 다른 Pydantic 모델과 조합하거나, 이를 상속하거나, 여러분의 모델에 포함하는 등의 작업도 할 수 있습니다.
+
+자세한 내용은 dataclasses에 관한 Pydantic 문서를 참고하세요.
+
+## 버전 { #version }
+
+이 기능은 FastAPI `0.67.0` 버전부터 사용할 수 있습니다. 🔖
diff --git a/docs/ko/docs/advanced/generate-clients.md b/docs/ko/docs/advanced/generate-clients.md
new file mode 100644
index 000000000..1def3efe1
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/advanced/generate-clients.md
@@ -0,0 +1,208 @@
+# SDK 생성하기 { #generating-sdks }
+
+**FastAPI**는 **OpenAPI** 사양을 기반으로 하므로, FastAPI의 API는 많은 도구가 이해할 수 있는 표준 형식으로 설명할 수 있습니다.
+
+덕분에 여러 언어용 클라이언트 라이브러리(**SDKs**), 최신 **문서**, 그리고 코드와 동기화된 **테스트** 또는 **자동화 워크플로**를 쉽게 생성할 수 있습니다.
+
+이 가이드에서는 FastAPI 백엔드용 **TypeScript SDK**를 생성하는 방법을 배웁니다.
+
+## 오픈 소스 SDK 생성기 { #open-source-sdk-generators }
+
+다양하게 활용할 수 있는 옵션으로 OpenAPI Generator가 있으며, **다양한 프로그래밍 언어**를 지원하고 OpenAPI 사양으로부터 SDK를 생성할 수 있습니다.
+
+**TypeScript 클라이언트**의 경우 Hey API는 TypeScript 생태계에 최적화된 경험을 제공하는 목적에 맞게 설계된 솔루션입니다.
+
+더 많은 SDK 생성기는 OpenAPI.Tools에서 확인할 수 있습니다.
+
+/// tip | 팁
+
+FastAPI는 **OpenAPI 3.1** 사양을 자동으로 생성하므로, 사용하는 도구는 이 버전을 지원해야 합니다.
+
+///
+
+## FastAPI 스폰서의 SDK 생성기 { #sdk-generators-from-fastapi-sponsors }
+
+이 섹션에서는 FastAPI를 후원하는 회사들이 제공하는 **벤처 투자 기반** 및 **기업 지원** 솔루션을 소개합니다. 이 제품들은 고품질로 생성된 SDK에 더해 **추가 기능**과 **통합**을 제공합니다.
+
+✨ [**FastAPI 후원하기**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author){.internal-link target=_blank} ✨를 통해, 이 회사들은 프레임워크와 그 **생태계**가 건강하고 **지속 가능**하게 유지되도록 돕습니다.
+
+또한 이들의 후원은 FastAPI **커뮤니티**(여러분)에 대한 강한 헌신을 보여주며, **좋은 서비스**를 제공하는 것뿐 아니라, 견고하고 활발한 프레임워크인 FastAPI를 지원하는 데에도 관심이 있음을 나타냅니다. 🙇
+
+예를 들어 다음을 사용해 볼 수 있습니다:
+
+* Speakeasy
+* Stainless
+* liblab
+
+이 중 일부는 오픈 소스이거나 무료 티어를 제공하므로, 비용 부담 없이 사용해 볼 수 있습니다. 다른 상용 SDK 생성기도 있으며 온라인에서 찾을 수 있습니다. 🤓
+
+## TypeScript SDK 만들기 { #create-a-typescript-sdk }
+
+간단한 FastAPI 애플리케이션으로 시작해 보겠습니다:
+
+{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial001_py39.py hl[7:9,12:13,16:17,21] *}
+
+*path operation*에서 요청 페이로드와 응답 페이로드에 사용하는 모델을 `Item`, `ResponseMessage` 모델로 정의하고 있다는 점에 주목하세요.
+
+### API 문서 { #api-docs }
+
+`/docs`로 이동하면, 요청으로 보낼 데이터와 응답으로 받을 데이터에 대한 **스키마(schemas)**가 있는 것을 볼 수 있습니다:
+
+
+
+이 스키마는 앱에서 모델로 선언되었기 때문에 볼 수 있습니다.
+
+그 정보는 앱의 **OpenAPI 스키마**에서 사용할 수 있고, 이후 API 문서에 표시됩니다.
+
+OpenAPI에 포함된 모델의 동일한 정보가 **클라이언트 코드 생성**에 사용될 수 있습니다.
+
+### Hey API { #hey-api }
+
+모델이 포함된 FastAPI 앱이 준비되면, Hey API를 사용해 TypeScript 클라이언트를 생성할 수 있습니다. 가장 빠른 방법은 npx를 사용하는 것입니다.
+
+```sh
+npx @hey-api/openapi-ts -i http://localhost:8000/openapi.json -o src/client
+```
+
+이 명령은 `./src/client`에 TypeScript SDK를 생성합니다.
+
+`@hey-api/openapi-ts` 설치 방법과 생성된 결과물은 해당 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.
+
+### SDK 사용하기 { #using-the-sdk }
+
+이제 클라이언트 코드를 import해서 사용할 수 있습니다. 아래처럼 사용할 수 있으며, 메서드에 대한 자동 완성이 제공되는 것을 확인할 수 있습니다:
+
+
+
+보낼 페이로드에 대해서도 자동 완성이 제공됩니다:
+
+
+
+/// tip | 팁
+
+`name`과 `price`에 대한 자동 완성은 FastAPI 애플리케이션에서 `Item` 모델에 정의된 내용입니다.
+
+///
+
+전송하는 데이터에 대해 인라인 오류도 표시됩니다:
+
+
+
+응답 객체도 자동 완성을 제공합니다:
+
+
+
+## 태그가 있는 FastAPI 앱 { #fastapi-app-with-tags }
+
+대부분의 경우 FastAPI 앱은 더 커지고, 서로 다른 *path operations* 그룹을 분리하기 위해 태그를 사용하게 될 가능성이 큽니다.
+
+예를 들어 **items** 섹션과 **users** 섹션이 있고, 이를 태그로 분리할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial002_py39.py hl[21,26,34] *}
+
+### 태그로 TypeScript 클라이언트 생성하기 { #generate-a-typescript-client-with-tags }
+
+태그를 사용하는 FastAPI 앱에 대해 클라이언트를 생성하면, 일반적으로 생성된 클라이언트 코드도 태그를 기준으로 분리됩니다.
+
+이렇게 하면 클라이언트 코드에서 항목들이 올바르게 정렬되고 그룹화됩니다:
+
+
+
+이 경우 다음이 있습니다:
+
+* `ItemsService`
+* `UsersService`
+
+### 클라이언트 메서드 이름 { #client-method-names }
+
+현재 `createItemItemsPost` 같은 생성된 메서드 이름은 그다지 깔끔하지 않습니다:
+
+```TypeScript
+ItemsService.createItemItemsPost({name: "Plumbus", price: 5})
+```
+
+...이는 클라이언트 생성기가 각 *path operation*에 대해 OpenAPI 내부의 **operation ID**를 사용하기 때문입니다.
+
+OpenAPI는 모든 *path operations* 전체에서 operation ID가 각각 유일해야 한다고 요구합니다. 그래서 FastAPI는 operation ID가 유일하도록 **함수 이름**, **경로**, **HTTP method/operation**을 조합해 operation ID를 생성합니다.
+
+하지만 다음에서 이를 개선하는 방법을 보여드리겠습니다. 🤓
+
+## 커스텀 Operation ID와 더 나은 메서드 이름 { #custom-operation-ids-and-better-method-names }
+
+클라이언트에서 **더 단순한 메서드 이름**을 갖도록, operation ID가 **생성되는 방식**을 **수정**할 수 있습니다.
+
+이 경우 operation ID가 다른 방식으로도 **유일**하도록 보장해야 합니다.
+
+예를 들어 각 *path operation*이 태그를 갖도록 한 다음, **태그**와 *path operation* **이름**(함수 이름)을 기반으로 operation ID를 생성할 수 있습니다.
+
+### 유일 ID 생성 함수 커스터마이징 { #custom-generate-unique-id-function }
+
+FastAPI는 각 *path operation*에 대해 **유일 ID**를 사용하며, 이는 **operation ID** 및 요청/응답에 필요한 커스텀 모델 이름에도 사용됩니다.
+
+이 함수를 커스터마이징할 수 있습니다. 이 함수는 `APIRoute`를 받아 문자열을 반환합니다.
+
+예를 들어 아래에서는 첫 번째 태그(대부분 태그는 하나만 있을 것입니다)와 *path operation* 이름(함수 이름)을 사용합니다.
+
+그 다음 이 커스텀 함수를 `generate_unique_id_function` 매개변수로 **FastAPI**에 전달할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial003_py39.py hl[6:7,10] *}
+
+### 커스텀 Operation ID로 TypeScript 클라이언트 생성하기 { #generate-a-typescript-client-with-custom-operation-ids }
+
+이제 클라이언트를 다시 생성하면, 개선된 메서드 이름을 확인할 수 있습니다:
+
+
+
+보시다시피, 이제 메서드 이름은 태그 다음에 함수 이름이 오며, URL 경로와 HTTP operation의 정보는 포함하지 않습니다.
+
+### 클라이언트 생성기를 위한 OpenAPI 사양 전처리 { #preprocess-the-openapi-specification-for-the-client-generator }
+
+생성된 코드에는 여전히 일부 **중복 정보**가 있습니다.
+
+`ItemsService`(태그에서 가져옴)에 이미 **items**가 포함되어 있어 이 메서드가 items와 관련되어 있음을 알 수 있지만, 메서드 이름에도 태그 이름이 접두사로 붙어 있습니다. 😕
+
+OpenAPI 전반에서는 operation ID가 **유일**하다는 것을 보장하기 위해 이 방식을 유지하고 싶을 수 있습니다.
+
+하지만 생성된 클라이언트에서는, 클라이언트를 생성하기 직전에 OpenAPI operation ID를 **수정**해서 메서드 이름을 더 보기 좋고 **깔끔하게** 만들 수 있습니다.
+
+OpenAPI JSON을 `openapi.json` 파일로 다운로드한 뒤, 아래와 같은 스크립트로 **접두사 태그를 제거**할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial004_py39.py *}
+
+//// tab | Node.js
+
+```Javascript
+{!> ../../docs_src/generate_clients/tutorial004.js!}
+```
+
+////
+
+이렇게 하면 operation ID가 `items-get_items` 같은 형태에서 `get_items`로 변경되어, 클라이언트 생성기가 더 단순한 메서드 이름을 생성할 수 있습니다.
+
+### 전처리된 OpenAPI로 TypeScript 클라이언트 생성하기 { #generate-a-typescript-client-with-the-preprocessed-openapi }
+
+이제 최종 결과가 `openapi.json` 파일에 있으므로, 입력 위치를 업데이트해야 합니다:
+
+```sh
+npx @hey-api/openapi-ts -i ./openapi.json -o src/client
+```
+
+새 클라이언트를 생성한 후에는 **깔끔한 메서드 이름**을 가지면서도, **자동 완성**, **인라인 오류** 등은 그대로 제공됩니다:
+
+
+
+## 장점 { #benefits }
+
+자동으로 생성된 클라이언트를 사용하면 다음에 대해 **자동 완성**을 받을 수 있습니다:
+
+* 메서드
+* 본문(body)의 요청 페이로드, 쿼리 파라미터 등
+* 응답 페이로드
+
+또한 모든 것에 대해 **인라인 오류**도 확인할 수 있습니다.
+
+그리고 백엔드 코드를 업데이트한 뒤 프론트엔드를 **재생성(regenerate)**하면, 새 *path operations*가 메서드로 추가되고 기존 것은 제거되며, 그 밖의 변경 사항도 생성된 코드에 반영됩니다. 🤓
+
+이는 무언가 변경되면 그 변경이 클라이언트 코드에도 자동으로 **반영**된다는 뜻입니다. 또한 클라이언트를 **빌드(build)**하면 사용된 데이터가 **불일치(mismatch)**할 경우 오류가 발생합니다.
+
+따라서 운영 환경에서 최종 사용자에게 오류가 노출된 뒤 문제를 추적하는 대신, 개발 사이클 초기에 **많은 오류를 매우 빨리 감지**할 수 있습니다. ✨
diff --git a/docs/ko/docs/advanced/middleware.md b/docs/ko/docs/advanced/middleware.md
new file mode 100644
index 000000000..be2c972a6
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/advanced/middleware.md
@@ -0,0 +1,97 @@
+# 고급 Middleware { #advanced-middleware }
+
+메인 튜토리얼에서 애플리케이션에 [커스텀 Middleware](../tutorial/middleware.md){.internal-link target=_blank}를 추가하는 방법을 읽었습니다.
+
+그리고 [`CORSMiddleware`로 CORS 처리하기](../tutorial/cors.md){.internal-link target=_blank}도 읽었습니다.
+
+이 섹션에서는 다른 middleware들을 사용하는 방법을 살펴보겠습니다.
+
+## ASGI middleware 추가하기 { #adding-asgi-middlewares }
+
+**FastAPI**는 Starlette를 기반으로 하고 ASGI 사양을 구현하므로, 어떤 ASGI middleware든 사용할 수 있습니다.
+
+ASGI 사양을 따르기만 하면, FastAPI나 Starlette를 위해 만들어진 middleware가 아니어도 동작합니다.
+
+일반적으로 ASGI middleware는 첫 번째 인자로 ASGI 앱을 받도록 기대하는 클래스입니다.
+
+그래서 서드파티 ASGI middleware 문서에서는 아마 다음과 같이 하라고 안내할 것입니다:
+
+```Python
+from unicorn import UnicornMiddleware
+
+app = SomeASGIApp()
+
+new_app = UnicornMiddleware(app, some_config="rainbow")
+```
+
+하지만 FastAPI(정확히는 Starlette)는 더 간단한 방법을 제공하며, 이를 통해 내부 middleware가 서버 오류를 처리하고 커스텀 예외 핸들러가 올바르게 동작하도록 보장합니다.
+
+이를 위해(그리고 CORS 예제에서처럼) `app.add_middleware()`를 사용합니다.
+
+```Python
+from fastapi import FastAPI
+from unicorn import UnicornMiddleware
+
+app = FastAPI()
+
+app.add_middleware(UnicornMiddleware, some_config="rainbow")
+```
+
+`app.add_middleware()`는 첫 번째 인자로 middleware 클래스를 받고, 그 뒤에는 middleware에 전달할 추가 인자들을 받습니다.
+
+## 통합 middleware { #integrated-middlewares }
+
+**FastAPI**에는 일반적인 사용 사례를 위한 여러 middleware가 포함되어 있습니다. 다음에서 이를 사용하는 방법을 살펴보겠습니다.
+
+/// note | 기술 세부사항
+
+다음 예제에서는 `from starlette.middleware.something import SomethingMiddleware`를 사용해도 됩니다.
+
+**FastAPI**는 개발자 편의를 위해 `fastapi.middleware`에 여러 middleware를 제공하지만, 사용 가능한 대부분의 middleware는 Starlette에서 직접 제공됩니다.
+
+///
+
+## `HTTPSRedirectMiddleware` { #httpsredirectmiddleware }
+
+들어오는 모든 요청이 `https` 또는 `wss`여야 하도록 강제합니다.
+
+`http` 또는 `ws`로 들어오는 모든 요청은 대신 보안 스킴으로 리디렉션됩니다.
+
+{* ../../docs_src/advanced_middleware/tutorial001_py39.py hl[2,6] *}
+
+## `TrustedHostMiddleware` { #trustedhostmiddleware }
+
+HTTP Host Header 공격을 방어하기 위해, 들어오는 모든 요청에 올바르게 설정된 `Host` 헤더가 있어야 하도록 강제합니다.
+
+{* ../../docs_src/advanced_middleware/tutorial002_py39.py hl[2,6:8] *}
+
+다음 인자들을 지원합니다:
+
+* `allowed_hosts` - 호스트명으로 허용할 도메인 이름 목록입니다. `*.example.com` 같은 와일드카드 도메인으로 서브도메인을 매칭하는 것도 지원합니다. 어떤 호스트명이든 허용하려면 `allowed_hosts=["*"]`를 사용하거나 middleware를 생략하세요.
+* `www_redirect` - True로 설정하면, 허용된 호스트의 non-www 버전으로 들어오는 요청을 www 버전으로 리디렉션합니다. 기본값은 `True`입니다.
+
+들어오는 요청이 올바르게 검증되지 않으면 `400` 응답이 전송됩니다.
+
+## `GZipMiddleware` { #gzipmiddleware }
+
+`Accept-Encoding` 헤더에 `"gzip"`이 포함된 어떤 요청이든 GZip 응답을 처리합니다.
+
+이 middleware는 일반 응답과 스트리밍 응답을 모두 처리합니다.
+
+{* ../../docs_src/advanced_middleware/tutorial003_py39.py hl[2,6] *}
+
+다음 인자들을 지원합니다:
+
+* `minimum_size` - 바이트 단위로 지정한 최소 크기보다 작은 응답은 GZip으로 압축하지 않습니다. 기본값은 `500`입니다.
+* `compresslevel` - GZip 압축 중에 사용됩니다. 1부터 9까지의 정수입니다. 기본값은 `9`입니다. 값이 낮을수록 압축은 더 빠르지만 파일 크기는 더 커지고, 값이 높을수록 압축은 더 느리지만 파일 크기는 더 작아집니다.
+
+## 다른 middleware { #other-middlewares }
+
+다른 ASGI middleware도 많이 있습니다.
+
+예를 들어:
+
+* Uvicorn의 `ProxyHeadersMiddleware`
+* MessagePack
+
+사용 가능한 다른 middleware를 보려면 Starlette의 Middleware 문서와 ASGI Awesome List를 확인하세요.
diff --git a/docs/ko/docs/advanced/openapi-callbacks.md b/docs/ko/docs/advanced/openapi-callbacks.md
new file mode 100644
index 000000000..e4bdea9d6
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/advanced/openapi-callbacks.md
@@ -0,0 +1,186 @@
+# OpenAPI 콜백 { #openapi-callbacks }
+
+다른 사람이 만든 *external API*(아마도 당신의 API를 *사용*할 동일한 개발자)가 요청을 트리거하도록 만드는 *경로 처리*를 가진 API를 만들 수 있습니다.
+
+당신의 API 앱이 *external API*를 호출할 때 일어나는 과정을 "callback"이라고 합니다. 외부 개발자가 작성한 소프트웨어가 당신의 API로 요청을 보낸 다음, 당신의 API가 다시 *external API*로 요청을 보내 *되돌려 호출*하기 때문입니다(아마도 같은 개발자가 만든 API일 것입니다).
+
+이 경우, 그 *external API*가 어떤 형태여야 하는지 문서화하고 싶을 수 있습니다. 어떤 *경로 처리*를 가져야 하는지, 어떤 body를 기대하는지, 어떤 응답을 반환해야 하는지 등입니다.
+
+## 콜백이 있는 앱 { #an-app-with-callbacks }
+
+예시로 확인해 보겠습니다.
+
+청구서를 생성할 수 있는 앱을 개발한다고 가정해 보세요.
+
+이 청구서는 `id`, `title`(선택 사항), `customer`, `total`을 갖습니다.
+
+당신의 API 사용자(외부 개발자)는 POST 요청으로 당신의 API에서 청구서를 생성합니다.
+
+그 다음 당신의 API는(가정해 보면):
+
+* 청구서를 외부 개발자의 고객에게 전송합니다.
+* 돈을 수금합니다.
+* API 사용자(외부 개발자)의 API로 다시 알림을 보냅니다.
+ * 이는 (당신의 API에서) 그 외부 개발자가 제공하는 어떤 *external API*로 POST 요청을 보내는 방식으로 수행됩니다(이것이 "callback"입니다).
+
+## 일반적인 **FastAPI** 앱 { #the-normal-fastapi-app }
+
+먼저 콜백을 추가하기 전, 일반적인 API 앱이 어떻게 생겼는지 보겠습니다.
+
+`Invoice` body를 받는 *경로 처리*와, 콜백을 위한 URL을 담는 쿼리 파라미터 `callback_url`이 있을 것입니다.
+
+이 부분은 꽤 일반적이며, 대부분의 코드는 이미 익숙할 것입니다:
+
+{* ../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001_py310.py hl[7:11,34:51] *}
+
+/// tip | 팁
+
+`callback_url` 쿼리 파라미터는 Pydantic의 Url 타입을 사용합니다.
+
+///
+
+유일하게 새로운 것은 *경로 처리 데코레이터*의 인자로 `callbacks=invoices_callback_router.routes`가 들어간다는 점입니다. 이것이 무엇인지 다음에서 보겠습니다.
+
+## 콜백 문서화하기 { #documenting-the-callback }
+
+실제 콜백 코드는 당신의 API 앱에 크게 의존합니다.
+
+그리고 앱마다 많이 달라질 수 있습니다.
+
+다음처럼 한두 줄의 코드일 수도 있습니다:
+
+```Python
+callback_url = "https://example.com/api/v1/invoices/events/"
+httpx.post(callback_url, json={"description": "Invoice paid", "paid": True})
+```
+
+하지만 콜백에서 가장 중요한 부분은, 당신의 API 사용자(외부 개발자)가 콜백 요청 body로 *당신의 API*가 보낼 데이터 등에 맞춰 *external API*를 올바르게 구현하도록 보장하는 것입니다.
+
+그래서 다음으로 할 일은, *당신의 API*에서 보내는 콜백을 받기 위해 그 *external API*가 어떤 형태여야 하는지 문서화하는 코드를 추가하는 것입니다.
+
+그 문서는 당신의 API에서 `/docs`의 Swagger UI에 표시되며, 외부 개발자들이 *external API*를 어떻게 만들어야 하는지 알 수 있게 해줍니다.
+
+이 예시는 콜백 자체(한 줄 코드로도 될 수 있음)를 구현하지 않고, 문서화 부분만 구현합니다.
+
+/// tip | 팁
+
+실제 콜백은 단지 HTTP 요청입니다.
+
+콜백을 직접 구현할 때는 HTTPX나 Requests 같은 것을 사용할 수 있습니다.
+
+///
+
+## 콜백 문서화 코드 작성하기 { #write-the-callback-documentation-code }
+
+이 코드는 앱에서 실행되지 않습니다. 그 *external API*가 어떤 형태여야 하는지 *문서화*하는 데만 필요합니다.
+
+하지만 **FastAPI**로 API의 자동 문서를 쉽게 생성하는 방법은 이미 알고 있습니다.
+
+따라서 그와 같은 지식을 사용해 *external API*가 어떻게 생겨야 하는지 문서화할 것입니다... 즉 외부 API가 구현해야 하는 *경로 처리(들)*(당신의 API가 호출할 것들)을 만들어서 말입니다.
+
+/// tip | 팁
+
+콜백을 문서화하는 코드를 작성할 때는, 자신이 그 *외부 개발자*라고 상상하는 것이 유용할 수 있습니다. 그리고 지금은 *당신의 API*가 아니라 *external API*를 구현하고 있다고 생각해 보세요.
+
+이 관점(외부 개발자의 관점)을 잠시 채택하면, 그 *external API*를 위해 파라미터, body용 Pydantic 모델, 응답 등을 어디에 두어야 하는지가 더 명확하게 느껴질 수 있습니다.
+
+///
+
+### 콜백 `APIRouter` 생성하기 { #create-a-callback-apirouter }
+
+먼저 하나 이상의 콜백을 담을 새 `APIRouter`를 만듭니다.
+
+{* ../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001_py310.py hl[1,23] *}
+
+### 콜백 *경로 처리* 생성하기 { #create-the-callback-path-operation }
+
+콜백 *경로 처리*를 만들려면 위에서 만든 동일한 `APIRouter`를 사용합니다.
+
+일반적인 FastAPI *경로 처리*처럼 보일 것입니다:
+
+* 아마도 받아야 할 body 선언이 있을 것입니다(예: `body: InvoiceEvent`).
+* 그리고 반환해야 할 응답 선언도 있을 수 있습니다(예: `response_model=InvoiceEventReceived`).
+
+{* ../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001_py310.py hl[14:16,19:20,26:30] *}
+
+일반적인 *경로 처리*와의 주요 차이점은 2가지입니다:
+
+* 실제 코드를 가질 필요가 없습니다. 당신의 앱은 이 코드를 절대 호출하지 않기 때문입니다. 이는 *external API*를 문서화하는 데만 사용됩니다. 따라서 함수는 그냥 `pass`만 있어도 됩니다.
+* *path*에는 OpenAPI 3 expression(자세한 내용은 아래 참고)이 포함될 수 있으며, 이를 통해 *당신의 API*로 보내진 원래 요청의 파라미터와 일부 값을 변수로 사용할 수 있습니다.
+
+### 콜백 경로 표현식 { #the-callback-path-expression }
+
+콜백 *path*는 *당신의 API*로 보내진 원래 요청의 일부를 포함할 수 있는 OpenAPI 3 expression을 가질 수 있습니다.
+
+이 경우, 다음 `str`입니다:
+
+```Python
+"{$callback_url}/invoices/{$request.body.id}"
+```
+
+따라서 당신의 API 사용자(외부 개발자)가 *당신의 API*로 다음 요청을 보내고:
+
+```
+https://yourapi.com/invoices/?callback_url=https://www.external.org/events
+```
+
+JSON body가 다음과 같다면:
+
+```JSON
+{
+ "id": "2expen51ve",
+ "customer": "Mr. Richie Rich",
+ "total": "9999"
+}
+```
+
+그러면 *당신의 API*는 청구서를 처리하고, 나중에 어느 시점에서 `callback_url`(즉 *external API*)로 콜백 요청을 보냅니다:
+
+```
+https://www.external.org/events/invoices/2expen51ve
+```
+
+그리고 다음과 같은 JSON body를 포함할 것입니다:
+
+```JSON
+{
+ "description": "Payment celebration",
+ "paid": true
+}
+```
+
+또한 그 *external API*로부터 다음과 같은 JSON body 응답을 기대합니다:
+
+```JSON
+{
+ "ok": true
+}
+```
+
+/// tip | 팁
+
+콜백 URL에는 `callback_url` 쿼리 파라미터로 받은 URL(`https://www.external.org/events`)뿐 아니라, JSON body 안의 청구서 `id`(`2expen51ve`)도 함께 사용된다는 점에 주목하세요.
+
+///
+
+### 콜백 라우터 추가하기 { #add-the-callback-router }
+
+이 시점에서, 위에서 만든 콜백 라우터 안에 *콜백 경로 처리(들)*(즉 *external developer*가 *external API*에 구현해야 하는 것들)을 준비했습니다.
+
+이제 *당신의 API 경로 처리 데코레이터*에서 `callbacks` 파라미터를 사용해, 그 콜백 라우터의 `.routes` 속성(실제로는 routes/*경로 처리*의 `list`)을 전달합니다:
+
+{* ../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001_py310.py hl[33] *}
+
+/// tip | 팁
+
+`callback=`에 라우터 자체(`invoices_callback_router`)를 넘기는 것이 아니라, `invoices_callback_router.routes`처럼 `.routes` 속성을 넘긴다는 점에 주목하세요.
+
+///
+
+### 문서 확인하기 { #check-the-docs }
+
+이제 앱을 실행하고 http://127.0.0.1:8000/docs로 이동하세요.
+
+*경로 처리*에 대해 "Callbacks" 섹션을 포함한 문서가 표시되며, *external API*가 어떤 형태여야 하는지 확인할 수 있습니다:
+
+
diff --git a/docs/ko/docs/advanced/openapi-webhooks.md b/docs/ko/docs/advanced/openapi-webhooks.md
new file mode 100644
index 000000000..89cacf7b7
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/advanced/openapi-webhooks.md
@@ -0,0 +1,55 @@
+# OpenAPI Webhooks { #openapi-webhooks }
+
+앱이 어떤 데이터와 함께 (요청을 보내서) *사용자의* 앱을 호출할 수 있고, 보통 어떤 **이벤트**를 **알리기** 위해 그렇게 할 수 있다는 것을 API **사용자**에게 알려야 하는 경우가 있습니다.
+
+이는 사용자가 여러분의 API로 요청을 보내는 일반적인 과정 대신, **여러분의 API**(또는 앱)가 **사용자의 시스템**(사용자의 API, 사용자의 앱)으로 **요청을 보낼 수 있다**는 의미입니다.
+
+이를 보통 **webhook**이라고 합니다.
+
+## Webhooks 단계 { #webhooks-steps }
+
+일반적인 과정은, 여러분이 코드에서 보낼 메시지, 즉 **요청 본문(body)**이 무엇인지 **정의**하는 것입니다.
+
+또한 여러분의 앱이 어떤 **시점**에 그 요청(또는 이벤트)을 보낼지도 어떤 방식으로든 정의합니다.
+
+그리고 **사용자**는 (예: 어딘가의 웹 대시보드에서) 여러분의 앱이 그 요청을 보내야 할 **URL**을 어떤 방식으로든 정의합니다.
+
+webhook의 URL을 등록하는 방법과 실제로 그 요청을 보내는 코드에 대한 모든 **로직**은 여러분에게 달려 있습니다. **여러분의 코드**에서 원하는 방식으로 작성하면 됩니다.
+
+## **FastAPI**와 OpenAPI로 webhooks 문서화하기 { #documenting-webhooks-with-fastapi-and-openapi }
+
+**FastAPI**에서는 OpenAPI를 사용해, 이러한 webhook의 이름, 여러분의 앱이 보낼 수 있는 HTTP 작업 타입(예: `POST`, `PUT` 등), 그리고 여러분의 앱이 보낼 요청 **본문(body)**을 정의할 수 있습니다.
+
+이렇게 하면 사용자가 여러분의 **webhook** 요청을 받기 위해 **자신들의 API를 구현**하기가 훨씬 쉬워지고, 경우에 따라서는 자신의 API 코드 일부를 자동 생성할 수도 있습니다.
+
+/// info | 정보
+
+Webhooks는 OpenAPI 3.1.0 이상에서 사용할 수 있으며, FastAPI `0.99.0` 이상에서 지원됩니다.
+
+///
+
+## webhooks가 있는 앱 { #an-app-with-webhooks }
+
+**FastAPI** 애플리케이션을 만들면, *경로 처리*를 정의하는 것과 같은 방식으로(예: `@app.webhooks.post()`), *webhooks*를 정의하는 데 사용할 수 있는 `webhooks` 속성이 있습니다.
+
+{* ../../docs_src/openapi_webhooks/tutorial001_py39.py hl[9:13,36:53] *}
+
+여러분이 정의한 webhook은 **OpenAPI** 스키마와 자동 **docs UI**에 포함됩니다.
+
+/// info | 정보
+
+`app.webhooks` 객체는 실제로 `APIRouter`일 뿐이며, 여러 파일로 앱을 구조화할 때 사용하는 것과 동일한 타입입니다.
+
+///
+
+webhook에서는 실제로(`/items/` 같은) *경로(path)*를 선언하지 않는다는 점에 유의하세요. 그곳에 전달하는 텍스트는 webhook의 **식별자**(이벤트 이름)일 뿐입니다. 예를 들어 `@app.webhooks.post("new-subscription")`에서 webhook 이름은 `new-subscription`입니다.
+
+이는 **사용자**가 webhook 요청을 받고 싶은 실제 **URL 경로**를 다른 방식(예: 웹 대시보드)으로 정의할 것이라고 기대하기 때문입니다.
+
+### 문서 확인하기 { #check-the-docs }
+
+이제 앱을 실행하고 http://127.0.0.1:8000/docs로 이동하세요.
+
+문서에 일반적인 *경로 처리*가 보이고, 이제는 일부 **webhooks**도 함께 보일 것입니다:
+
+
diff --git a/docs/ko/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md b/docs/ko/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md
new file mode 100644
index 000000000..f20fa6d26
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md
@@ -0,0 +1,172 @@
+# 경로 처리 고급 구성 { #path-operation-advanced-configuration }
+
+## OpenAPI operationId { #openapi-operationid }
+
+/// warning | 경고
+
+OpenAPI “전문가”가 아니라면, 아마 이 내용은 필요하지 않을 것입니다.
+
+///
+
+매개변수 `operation_id`를 사용해 *경로 처리*에 사용할 OpenAPI `operationId`를 설정할 수 있습니다.
+
+각 작업마다 고유하도록 보장해야 합니다.
+
+{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001_py39.py hl[6] *}
+
+### *경로 처리 함수* 이름을 operationId로 사용하기 { #using-the-path-operation-function-name-as-the-operationid }
+
+API의 함수 이름을 `operationId`로 사용하고 싶다면, 모든 API를 순회하면서 `APIRoute.name`을 사용해 각 *경로 처리*의 `operation_id`를 덮어쓸 수 있습니다.
+
+모든 *경로 처리*를 추가한 뒤에 수행해야 합니다.
+
+{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial002_py39.py hl[2, 12:21, 24] *}
+
+/// tip | 팁
+
+`app.openapi()`를 수동으로 호출한다면, 그 전에 `operationId`들을 업데이트해야 합니다.
+
+///
+
+/// warning | 경고
+
+이렇게 할 경우, 각 *경로 처리 함수*의 이름이 고유하도록 보장해야 합니다.
+
+서로 다른 모듈(파이썬 파일)에 있어도 마찬가지입니다.
+
+///
+
+## OpenAPI에서 제외하기 { #exclude-from-openapi }
+
+생성된 OpenAPI 스키마(따라서 자동 문서화 시스템)에서 특정 *경로 처리*를 제외하려면, `include_in_schema` 매개변수를 `False`로 설정하세요:
+
+{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial003_py39.py hl[6] *}
+
+## docstring에서 고급 설명 가져오기 { #advanced-description-from-docstring }
+
+OpenAPI에 사용할 *경로 처리 함수*의 docstring 줄 수를 제한할 수 있습니다.
+
+`\f`(이스케이프된 "form feed" 문자)를 추가하면 **FastAPI**는 이 지점에서 OpenAPI에 사용할 출력 내용을 잘라냅니다.
+
+문서에는 표시되지 않지만, Sphinx 같은 다른 도구는 나머지 부분을 사용할 수 있습니다.
+
+{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:27] *}
+
+## 추가 응답 { #additional-responses }
+
+*경로 처리*에 대해 `response_model`과 `status_code`를 선언하는 방법을 이미 보셨을 것입니다.
+
+이는 *경로 처리*의 기본 응답에 대한 메타데이터를 정의합니다.
+
+모델, 상태 코드 등과 함께 추가 응답도 선언할 수 있습니다.
+
+이에 대한 문서의 전체 장이 있으니, [OpenAPI의 추가 응답](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}에서 읽어보세요.
+
+## OpenAPI Extra { #openapi-extra }
+
+애플리케이션에서 *경로 처리*를 선언하면, **FastAPI**는 OpenAPI 스키마에 포함될 해당 *경로 처리*의 관련 메타데이터를 자동으로 생성합니다.
+
+/// note | 기술 세부사항
+
+OpenAPI 명세에서는 이를 Operation Object라고 부릅니다.
+
+///
+
+여기에는 *경로 처리*에 대한 모든 정보가 있으며, 자동 문서를 생성하는 데 사용됩니다.
+
+`tags`, `parameters`, `requestBody`, `responses` 등이 포함됩니다.
+
+이 *경로 처리* 전용 OpenAPI 스키마는 보통 **FastAPI**가 자동으로 생성하지만, 확장할 수도 있습니다.
+
+/// tip | 팁
+
+이는 저수준 확장 지점입니다.
+
+추가 응답만 선언하면 된다면, 더 편리한 방법은 [OpenAPI의 추가 응답](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}을 사용하는 것입니다.
+
+///
+
+`openapi_extra` 매개변수를 사용해 *경로 처리*의 OpenAPI 스키마를 확장할 수 있습니다.
+
+### OpenAPI 확장 { #openapi-extensions }
+
+예를 들어 `openapi_extra`는 [OpenAPI Extensions](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#specificationExtensions)를 선언하는 데 도움이 될 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial005_py39.py hl[6] *}
+
+자동 API 문서를 열면, 해당 특정 *경로 처리*의 하단에 확장이 표시됩니다.
+
+
+
+또한 API의 `/openapi.json`에서 결과 OpenAPI를 보면, 특정 *경로 처리*의 일부로 확장이 포함된 것도 확인할 수 있습니다:
+
+```JSON hl_lines="22"
+{
+ "openapi": "3.1.0",
+ "info": {
+ "title": "FastAPI",
+ "version": "0.1.0"
+ },
+ "paths": {
+ "/items/": {
+ "get": {
+ "summary": "Read Items",
+ "operationId": "read_items_items__get",
+ "responses": {
+ "200": {
+ "description": "Successful Response",
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {}
+ }
+ }
+ }
+ },
+ "x-aperture-labs-portal": "blue"
+ }
+ }
+ }
+}
+```
+
+### 사용자 정의 OpenAPI *경로 처리* 스키마 { #custom-openapi-path-operation-schema }
+
+`openapi_extra`의 딕셔너리는 *경로 처리*에 대해 자동으로 생성된 OpenAPI 스키마와 깊게 병합됩니다.
+
+따라서 자동 생성된 스키마에 추가 데이터를 더할 수 있습니다.
+
+예를 들어 Pydantic과 함께 FastAPI의 자동 기능을 사용하지 않고, 자체 코드로 요청을 읽고 검증하기로 결정할 수도 있지만, OpenAPI 스키마에는 여전히 그 요청을 정의하고 싶을 수 있습니다.
+
+그럴 때 `openapi_extra`를 사용할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006_py39.py hl[19:36, 39:40] *}
+
+이 예시에서는 어떤 Pydantic 모델도 선언하지 않았습니다. 사실 요청 바디는 JSON으로 parsed되지도 않고, `bytes`로 직접 읽습니다. 그리고 함수 `magic_data_reader()`가 어떤 방식으로든 이를 파싱하는 역할을 담당합니다.
+
+그럼에도 불구하고, 요청 바디에 대해 기대하는 스키마를 선언할 수 있습니다.
+
+### 사용자 정의 OpenAPI 콘텐츠 타입 { #custom-openapi-content-type }
+
+같은 트릭을 사용하면, Pydantic 모델을 이용해 JSON Schema를 정의하고 이를 *경로 처리*의 사용자 정의 OpenAPI 스키마 섹션에 포함시킬 수 있습니다.
+
+요청의 데이터 타입이 JSON이 아니더라도 이렇게 할 수 있습니다.
+
+예를 들어 이 애플리케이션에서는 Pydantic 모델에서 JSON Schema를 추출하는 FastAPI의 통합 기능도, JSON에 대한 자동 검증도 사용하지 않습니다. 실제로 요청 콘텐츠 타입을 JSON이 아니라 YAML로 선언합니다:
+
+{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py39.py hl[15:20, 22] *}
+
+그럼에도 기본 통합 기능을 사용하지 않더라도, YAML로 받고자 하는 데이터에 대한 JSON Schema를 수동으로 생성하기 위해 Pydantic 모델을 여전히 사용합니다.
+
+그 다음 요청을 직접 사용하고, 바디를 `bytes`로 추출합니다. 이는 FastAPI가 요청 페이로드를 JSON으로 파싱하려고 시도조차 하지 않는다는 뜻입니다.
+
+그리고 코드에서 YAML 콘텐츠를 직접 파싱한 뒤, 다시 같은 Pydantic 모델을 사용해 YAML 콘텐츠를 검증합니다:
+
+{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py39.py hl[24:31] *}
+
+/// tip | 팁
+
+여기서는 같은 Pydantic 모델을 재사용합니다.
+
+하지만 마찬가지로, 다른 방식으로 검증할 수도 있습니다.
+
+///
diff --git a/docs/ko/docs/advanced/security/http-basic-auth.md b/docs/ko/docs/advanced/security/http-basic-auth.md
new file mode 100644
index 000000000..611aad795
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/advanced/security/http-basic-auth.md
@@ -0,0 +1,107 @@
+# HTTP Basic Auth { #http-basic-auth }
+
+가장 단순한 경우에는 HTTP Basic Auth를 사용할 수 있습니다.
+
+HTTP Basic Auth에서는 애플리케이션이 사용자명과 비밀번호가 들어 있는 헤더를 기대합니다.
+
+이를 받지 못하면 HTTP 401 "Unauthorized" 오류를 반환합니다.
+
+그리고 값이 `Basic`이고 선택적으로 `realm` 파라미터를 포함하는 `WWW-Authenticate` 헤더를 반환합니다.
+
+이는 브라우저가 사용자명과 비밀번호를 입력하는 통합 프롬프트를 표시하도록 알려줍니다.
+
+그다음 사용자명과 비밀번호를 입력하면, 브라우저가 자동으로 해당 값을 헤더에 담아 전송합니다.
+
+## 간단한 HTTP Basic Auth { #simple-http-basic-auth }
+
+* `HTTPBasic`과 `HTTPBasicCredentials`를 임포트합니다.
+* `HTTPBasic`을 사용해 "`security` scheme"을 생성합니다.
+* *경로 처리*에서 dependency로 해당 `security`를 사용합니다.
+* `HTTPBasicCredentials` 타입의 객체를 반환합니다:
+ * 전송된 `username`과 `password`를 포함합니다.
+
+{* ../../docs_src/security/tutorial006_an_py39.py hl[4,8,12] *}
+
+처음으로 URL을 열어보면(또는 문서에서 "Execute" 버튼을 클릭하면) 브라우저가 사용자명과 비밀번호를 물어봅니다:
+
+
+
+## 사용자명 확인하기 { #check-the-username }
+
+더 완전한 예시입니다.
+
+dependency를 사용해 사용자명과 비밀번호가 올바른지 확인하세요.
+
+이를 위해 Python 표준 모듈 `secrets`를 사용해 사용자명과 비밀번호를 확인합니다.
+
+`secrets.compare_digest()`는 `bytes` 또는 ASCII 문자(영어에서 사용하는 문자)만 포함한 `str`을 받아야 합니다. 즉, `Sebastián`의 `á` 같은 문자가 있으면 동작하지 않습니다.
+
+이를 처리하기 위해 먼저 `username`과 `password`를 UTF-8로 인코딩해서 `bytes`로 변환합니다.
+
+그런 다음 `secrets.compare_digest()`를 사용해 `credentials.username`이 `"stanleyjobson"`이고 `credentials.password`가 `"swordfish"`인지 확실히 확인할 수 있습니다.
+
+{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py39.py hl[1,12:24] *}
+
+이는 다음과 비슷합니다:
+
+```Python
+if not (credentials.username == "stanleyjobson") or not (credentials.password == "swordfish"):
+ # Return some error
+ ...
+```
+
+하지만 `secrets.compare_digest()`를 사용하면 "timing attacks"라고 불리는 한 유형의 공격에 대해 안전해집니다.
+
+### Timing Attacks { #timing-attacks }
+
+그렇다면 "timing attack"이란 무엇일까요?
+
+공격자들이 사용자명과 비밀번호를 추측하려고 한다고 가정해봅시다.
+
+그리고 사용자명 `johndoe`, 비밀번호 `love123`으로 요청을 보냅니다.
+
+그러면 애플리케이션의 Python 코드는 대략 다음과 같을 것입니다:
+
+```Python
+if "johndoe" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
+ ...
+```
+
+하지만 Python이 `johndoe`의 첫 글자 `j`를 `stanleyjobson`의 첫 글자 `s`와 비교하는 순간, 두 문자열이 같지 않다는 것을 이미 알게 되어 `False`를 반환합니다. 이는 “나머지 글자들을 비교하느라 계산을 더 낭비할 필요가 없다”고 판단하기 때문입니다. 그리고 애플리케이션은 "Incorrect username or password"라고 말합니다.
+
+그런데 공격자들이 사용자명을 `stanleyjobsox`, 비밀번호를 `love123`으로 다시 시도합니다.
+
+그러면 애플리케이션 코드는 다음과 비슷하게 동작합니다:
+
+```Python
+if "stanleyjobsox" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
+ ...
+```
+
+Python은 두 문자열이 같지 않다는 것을 알아차리기 전까지 `stanleyjobsox`와 `stanleyjobson` 양쪽의 `stanleyjobso` 전체를 비교해야 합니다. 그래서 "Incorrect username or password"라고 응답하기까지 추가로 몇 마이크로초가 더 걸릴 것입니다.
+
+#### 응답 시간은 공격자에게 도움이 됩니다 { #the-time-to-answer-helps-the-attackers }
+
+이 시점에서 서버가 "Incorrect username or password" 응답을 보내는 데 몇 마이크로초 더 걸렸다는 것을 알아채면, 공격자들은 _무언가_ 맞았다는 것(초기 몇 글자가 맞았다는 것)을 알게 됩니다.
+
+그리고 `johndoe`보다는 `stanleyjobsox`에 더 가까운 값을 시도해야 한다는 것을 알고 다시 시도할 수 있습니다.
+
+#### "전문적인" 공격 { #a-professional-attack }
+
+물론 공격자들은 이런 작업을 손으로 하지 않습니다. 보통 초당 수천~수백만 번 테스트할 수 있는 프로그램을 작성할 것이고, 한 번에 정답 글자 하나씩 추가로 얻어낼 수 있습니다.
+
+그렇게 하면 몇 분 또는 몇 시간 만에, 응답에 걸린 시간만을 이용해(우리 애플리케이션의 “도움”을 받아) 올바른 사용자명과 비밀번호를 추측할 수 있게 됩니다.
+
+#### `secrets.compare_digest()`로 해결하기 { #fix-it-with-secrets-compare-digest }
+
+하지만 우리 코드는 실제로 `secrets.compare_digest()`를 사용하고 있습니다.
+
+요약하면, `stanleyjobsox`와 `stanleyjobson`을 비교하는 데 걸리는 시간은 `johndoe`와 `stanleyjobson`을 비교하는 데 걸리는 시간과 같아집니다. 비밀번호도 마찬가지입니다.
+
+이렇게 애플리케이션 코드에서 `secrets.compare_digest()`를 사용하면, 이러한 범위의 보안 공격 전반에 대해 안전해집니다.
+
+### 오류 반환하기 { #return-the-error }
+
+자격 증명이 올바르지 않다고 판단되면, 상태 코드 401(자격 증명이 제공되지 않았을 때와 동일)을 사용하는 `HTTPException`을 반환하고 브라우저가 로그인 프롬프트를 다시 표시하도록 `WWW-Authenticate` 헤더를 추가하세요:
+
+{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py39.py hl[26:30] *}
diff --git a/docs/ko/docs/advanced/security/index.md b/docs/ko/docs/advanced/security/index.md
new file mode 100644
index 000000000..4c7abfacc
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/advanced/security/index.md
@@ -0,0 +1,19 @@
+# 고급 보안 { #advanced-security }
+
+## 추가 기능 { #additional-features }
+
+[튜토리얼 - 사용자 가이드: 보안](../../tutorial/security/index.md){.internal-link target=_blank}에서 다룬 내용 외에도, 보안을 처리하기 위한 몇 가지 추가 기능이 있습니다.
+
+/// tip | 팁
+
+다음 섹션들은 **반드시 "고급"이라고 할 수는 없습니다**.
+
+그리고 사용 사례에 따라, 그중 하나에 해결책이 있을 수도 있습니다.
+
+///
+
+## 먼저 튜토리얼 읽기 { #read-the-tutorial-first }
+
+다음 섹션은 주요 [튜토리얼 - 사용자 가이드: 보안](../../tutorial/security/index.md){.internal-link target=_blank}을 이미 읽었다고 가정합니다.
+
+모두 동일한 개념을 기반으로 하지만, 몇 가지 추가 기능을 사용할 수 있게 해줍니다.
diff --git a/docs/ko/docs/advanced/security/oauth2-scopes.md b/docs/ko/docs/advanced/security/oauth2-scopes.md
new file mode 100644
index 000000000..0f90f92ae
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/advanced/security/oauth2-scopes.md
@@ -0,0 +1,274 @@
+# OAuth2 스코프 { #oauth2-scopes }
+
+**FastAPI**에서 OAuth2 스코프를 직접 사용할 수 있으며, 자연스럽게 동작하도록 통합되어 있습니다.
+
+이를 통해 OAuth2 표준을 따르는 더 세밀한 권한 시스템을 OpenAPI 애플리케이션(및 API 문서)에 통합할 수 있습니다.
+
+스코프를 사용하는 OAuth2는 Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X(Twitter) 등 많은 대형 인증 제공자가 사용하는 메커니즘입니다. 이들은 이를 통해 사용자와 애플리케이션에 특정 권한을 제공합니다.
+
+Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X(Twitter)로 “로그인”할 때마다, 해당 애플리케이션은 스코프가 있는 OAuth2를 사용하고 있습니다.
+
+이 섹션에서는 **FastAPI** 애플리케이션에서 동일한 “스코프가 있는 OAuth2”로 인증(Authentication)과 인가(Authorization)를 관리하는 방법을 확인합니다.
+
+/// warning | 경고
+
+이 섹션은 다소 고급 내용입니다. 이제 막 시작했다면 건너뛰어도 됩니다.
+
+OAuth2 스코프가 반드시 필요한 것은 아니며, 인증과 인가는 원하는 방식으로 처리할 수 있습니다.
+
+하지만 스코프가 있는 OAuth2는 (OpenAPI와 함께) API 및 API 문서에 깔끔하게 통합될 수 있습니다.
+
+그럼에도 불구하고, 해당 스코프(또는 그 밖의 어떤 보안/인가 요구사항이든)는 코드에서 필요에 맞게 직접 강제해야 합니다.
+
+많은 경우 스코프가 있는 OAuth2는 과한 선택일 수 있습니다.
+
+하지만 필요하다고 알고 있거나 궁금하다면 계속 읽어보세요.
+
+///
+
+## OAuth2 스코프와 OpenAPI { #oauth2-scopes-and-openapi }
+
+OAuth2 사양은 “스코프(scopes)”를 공백으로 구분된 문자열 목록으로 정의합니다.
+
+각 문자열의 내용은 어떤 형식이든 될 수 있지만, 공백을 포함하면 안 됩니다.
+
+이 스코프들은 “권한”을 나타냅니다.
+
+OpenAPI(예: API 문서)에서는 “security schemes”를 정의할 수 있습니다.
+
+이 security scheme 중 하나가 OAuth2를 사용한다면, 스코프도 선언하고 사용할 수 있습니다.
+
+각 “스코프”는 (공백 없는) 문자열일 뿐입니다.
+
+보통 다음과 같이 특정 보안 권한을 선언하는 데 사용합니다:
+
+* `users:read` 또는 `users:write` 는 흔한 예시입니다.
+* `instagram_basic` 는 Facebook/Instagram에서 사용합니다.
+* `https://www.googleapis.com/auth/drive` 는 Google에서 사용합니다.
+
+/// info | 정보
+
+OAuth2에서 “스코프”는 필요한 특정 권한을 선언하는 문자열일 뿐입니다.
+
+`:` 같은 다른 문자가 있거나 URL이어도 상관없습니다.
+
+그런 세부사항은 구현에 따라 달라집니다.
+
+OAuth2 입장에서는 그저 문자열입니다.
+
+///
+
+## 전체 개요 { #global-view }
+
+먼저, 메인 **튜토리얼 - 사용자 가이드**의 [비밀번호(및 해싱)를 사용하는 OAuth2, JWT 토큰을 사용하는 Bearer](../../tutorial/security/oauth2-jwt.md){.internal-link target=_blank} 예제에서 어떤 부분이 바뀌는지 빠르게 살펴보겠습니다. 이제 OAuth2 스코프를 사용합니다:
+
+{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,9,13,47,65,106,108:116,122:126,130:136,141,157] *}
+
+이제 변경 사항을 단계별로 살펴보겠습니다.
+
+## OAuth2 보안 스킴 { #oauth2-security-scheme }
+
+첫 번째 변경 사항은 이제 사용 가능한 스코프 2개(`me`, `items`)로 OAuth2 보안 스킴을 선언한다는 점입니다.
+
+`scopes` 매개변수는 각 스코프를 키로 하고, 설명을 값으로 하는 `dict`를 받습니다:
+
+{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[63:66] *}
+
+이제 스코프를 선언했기 때문에, 로그인/인가할 때 API 문서에 스코프가 표시됩니다.
+
+그리고 접근을 허용할 스코프를 선택할 수 있게 됩니다: `me`와 `items`.
+
+이는 Facebook, Google, GitHub 등으로 로그인하면서 권한을 부여할 때 사용되는 것과 동일한 메커니즘입니다:
+
+
+
+## 스코프를 포함한 JWT 토큰 { #jwt-token-with-scopes }
+
+이제 토큰 *경로 처리*를 수정해, 요청된 스코프를 반환하도록 합니다.
+
+여전히 동일한 `OAuth2PasswordRequestForm`을 사용합니다. 여기에는 요청에서 받은 각 스코프를 담는 `scopes` 속성이 있으며, 타입은 `str`의 `list`입니다.
+
+그리고 JWT 토큰의 일부로 스코프를 반환합니다.
+
+/// danger | 위험
+
+단순화를 위해, 여기서는 요청으로 받은 스코프를 그대로 토큰에 추가하고 있습니다.
+
+하지만 실제 애플리케이션에서는 보안을 위해, 사용자가 실제로 가질 수 있는 스코프만(또는 미리 정의한 것만) 추가하도록 반드시 확인해야 합니다.
+
+///
+
+{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[157] *}
+
+## *경로 처리*와 의존성에서 스코프 선언하기 { #declare-scopes-in-path-operations-and-dependencies }
+
+이제 `/users/me/items/`에 대한 *경로 처리*가 스코프 `items`를 요구한다고 선언합니다.
+
+이를 위해 `fastapi`에서 `Security`를 import하여 사용합니다.
+
+`Security`는 (`Depends`처럼) 의존성을 선언하는 데 사용할 수 있지만, `Security`는 스코프(문자열) 목록을 받는 `scopes` 매개변수도 받습니다.
+
+이 경우, 의존성 함수 `get_current_active_user`를 `Security`에 전달합니다(`Depends`로 할 때와 같은 방식).
+
+하지만 스코프 `list`도 함께 전달합니다. 여기서는 스코프 하나만: `items`(더 많을 수도 있습니다).
+
+또한 의존성 함수 `get_current_active_user`는 `Depends`뿐 아니라 `Security`로도 하위 의존성을 선언할 수 있습니다. 자체 하위 의존성 함수(`get_current_user`)와 추가 스코프 요구사항을 선언합니다.
+
+이 경우에는 스코프 `me`를 요구합니다(여러 스코프를 요구할 수도 있습니다).
+
+/// note | 참고
+
+반드시 서로 다른 곳에 서로 다른 스코프를 추가해야 하는 것은 아닙니다.
+
+여기서는 **FastAPI**가 서로 다른 레벨에서 선언된 스코프를 어떻게 처리하는지 보여주기 위해 이렇게 합니다.
+
+///
+
+{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,141,172] *}
+
+/// info | 기술 세부사항
+
+`Security`는 실제로 `Depends`의 서브클래스이며, 나중에 보게 될 추가 매개변수 하나만 더 있습니다.
+
+하지만 `Depends` 대신 `Security`를 사용하면, **FastAPI**는 보안 스코프를 선언할 수 있음을 알고 내부적으로 이를 사용하며, OpenAPI로 API를 문서화할 수 있습니다.
+
+하지만 `fastapi`에서 `Query`, `Path`, `Depends`, `Security` 등을 import할 때, 이것들은 실제로 특수한 클래스를 반환하는 함수입니다.
+
+///
+
+## `SecurityScopes` 사용하기 { #use-securityscopes }
+
+이제 의존성 `get_current_user`를 업데이트합니다.
+
+이는 위의 의존성들이 사용하는 것입니다.
+
+여기에서 앞서 만든 동일한 OAuth2 스킴을 의존성으로 선언하여 사용합니다: `oauth2_scheme`.
+
+이 의존성 함수 자체에는 스코프 요구사항이 없기 때문에, `oauth2_scheme`와 함께 `Depends`를 사용할 수 있습니다. 보안 스코프를 지정할 필요가 없을 때는 `Security`를 쓸 필요가 없습니다.
+
+또한 `fastapi.security`에서 import한 `SecurityScopes` 타입의 특별한 매개변수를 선언합니다.
+
+이 `SecurityScopes` 클래스는 `Request`와 비슷합니다(`Request`는 요청 객체를 직접 얻기 위해 사용했습니다).
+
+{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[9,106] *}
+
+## `scopes` 사용하기 { #use-the-scopes }
+
+매개변수 `security_scopes`의 타입은 `SecurityScopes`입니다.
+
+여기에는 `scopes` 속성이 있으며, 자기 자신과 이 함수를 하위 의존성으로 사용하는 모든 의존성이 요구하는 스코프 전체를 담은 `list`를 가집니다. 즉, 모든 “dependants”... 다소 헷갈릴 수 있는데, 아래에서 다시 설명합니다.
+
+`security_scopes` 객체(`SecurityScopes` 클래스)에는 또한 `scope_str` 속성이 있는데, 공백으로 구분된 단일 문자열로 스코프들을 담고 있습니다(이를 사용할 것입니다).
+
+나중에 여러 지점에서 재사용(`raise`)할 수 있는 `HTTPException`을 생성합니다.
+
+이 예외에는 필요한 스코프(있다면)를 공백으로 구분된 문자열(`scope_str`)로 포함합니다. 그리고 그 스코프 문자열을 `WWW-Authenticate` 헤더에 넣습니다(이는 사양의 일부입니다).
+
+{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[106,108:116] *}
+
+## `username`과 데이터 형태 검증하기 { #verify-the-username-and-data-shape }
+
+`username`을 얻었는지 확인하고, 스코프를 추출합니다.
+
+그런 다음 Pydantic 모델로 데이터를 검증합니다(`ValidationError` 예외를 잡습니다). JWT 토큰을 읽거나 Pydantic으로 데이터를 검증하는 과정에서 오류가 나면, 앞에서 만든 `HTTPException`을 raise합니다.
+
+이를 위해 Pydantic 모델 `TokenData`에 새 속성 `scopes`를 추가합니다.
+
+Pydantic으로 데이터를 검증하면, 예를 들어 스코프가 정확히 `str`의 `list`이고 `username`이 `str`인지 등을 보장할 수 있습니다.
+
+예를 들어 `dict`나 다른 형태라면, 나중에 애플리케이션이 어느 시점에 깨지면서 보안 위험이 될 수 있습니다.
+
+또한 해당 username을 가진 사용자가 있는지 확인하고, 없다면 앞에서 만든 동일한 예외를 raise합니다.
+
+{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[47,117:129] *}
+
+## `scopes` 검증하기 { #verify-the-scopes }
+
+이제 이 의존성과 모든 dependant( *경로 처리* 포함)가 요구하는 모든 스코프가, 받은 토큰의 스코프에 포함되어 있는지 확인합니다. 그렇지 않으면 `HTTPException`을 raise합니다.
+
+이를 위해, 모든 스코프를 `str`로 담고 있는 `security_scopes.scopes`를 사용합니다.
+
+{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[130:136] *}
+
+## 의존성 트리와 스코프 { #dependency-tree-and-scopes }
+
+이 의존성 트리와 스코프를 다시 살펴보겠습니다.
+
+`get_current_active_user` 의존성은 `get_current_user`를 하위 의존성으로 가지므로, `get_current_active_user`에서 선언된 스코프 `"me"`는 `get_current_user`에 전달되는 `security_scopes.scopes`의 요구 스코프 목록에 포함됩니다.
+
+*경로 처리* 자체도 스코프 `"items"`를 선언하므로, 이것 또한 `get_current_user`에 전달되는 `security_scopes.scopes` 목록에 포함됩니다.
+
+의존성과 스코프의 계층 구조는 다음과 같습니다:
+
+* *경로 처리* `read_own_items`는:
+ * 의존성과 함께 요구 스코프 `["items"]`를 가집니다:
+ * `get_current_active_user`:
+ * 의존성 함수 `get_current_active_user`는:
+ * 의존성과 함께 요구 스코프 `["me"]`를 가집니다:
+ * `get_current_user`:
+ * 의존성 함수 `get_current_user`는:
+ * 자체적으로는 요구 스코프가 없습니다.
+ * `oauth2_scheme`를 사용하는 의존성이 있습니다.
+ * `SecurityScopes` 타입의 `security_scopes` 매개변수가 있습니다:
+ * 이 `security_scopes` 매개변수는 위에서 선언된 모든 스코프를 담은 `list`인 `scopes` 속성을 가지므로:
+ * *경로 처리* `read_own_items`의 경우 `security_scopes.scopes`에는 `["me", "items"]`가 들어갑니다.
+ * *경로 처리* `read_users_me`의 경우 `security_scopes.scopes`에는 `["me"]`가 들어갑니다. 이는 의존성 `get_current_active_user`에서 선언되기 때문입니다.
+ * *경로 처리* `read_system_status`의 경우 `security_scopes.scopes`에는 `[]`(없음)가 들어갑니다. `scopes`가 있는 `Security`를 선언하지 않았고, 그 의존성인 `get_current_user`도 `scopes`를 선언하지 않았기 때문입니다.
+
+/// tip | 팁
+
+여기서 중요한 “마법 같은” 점은 `get_current_user`가 각 *경로 처리*마다 검사해야 하는 `scopes` 목록이 달라진다는 것입니다.
+
+이는 특정 *경로 처리*에 대한 의존성 트리에서, 각 *경로 처리*와 각 의존성에 선언된 `scopes`에 따라 달라집니다.
+
+///
+
+## `SecurityScopes`에 대한 추가 설명 { #more-details-about-securityscopes }
+
+`SecurityScopes`는 어느 지점에서든, 그리고 여러 곳에서 사용할 수 있으며, “루트” 의존성에만 있어야 하는 것은 아닙니다.
+
+`SecurityScopes`는 **해당 특정** *경로 처리*와 **해당 특정** 의존성 트리에 대해, 현재 `Security` 의존성과 모든 dependant에 선언된 보안 스코프를 항상 갖고 있습니다.
+
+`SecurityScopes`에는 dependant가 선언한 모든 스코프가 포함되므로, 중앙의 의존성 함수에서 토큰이 필요한 스코프를 가지고 있는지 검증한 다음, 서로 다른 *경로 처리*에서 서로 다른 스코프 요구사항을 선언할 수 있습니다.
+
+이들은 각 *경로 처리*마다 독립적으로 검사됩니다.
+
+## 확인하기 { #check-it }
+
+API 문서를 열면, 인증하고 인가할 스코프를 지정할 수 있습니다.
+
+
+
+어떤 스코프도 선택하지 않으면 “인증”은 되지만, `/users/me/` 또는 `/users/me/items/`에 접근하려고 하면 권한이 충분하지 않다는 오류가 발생합니다. `/status/`에는 여전히 접근할 수 있습니다.
+
+그리고 스코프 `me`는 선택했지만 스코프 `items`는 선택하지 않았다면, `/users/me/`에는 접근할 수 있지만 `/users/me/items/`에는 접근할 수 없습니다.
+
+이는 사용자가 애플리케이션에 얼마나 많은 권한을 부여했는지에 따라, 제3자 애플리케이션이 사용자로부터 제공받은 토큰으로 이 *경로 처리*들 중 하나에 접근하려고 할 때 발생하는 상황과 같습니다.
+
+## 제3자 통합에 대해 { #about-third-party-integrations }
+
+이 예제에서는 OAuth2 “password” 플로우를 사용하고 있습니다.
+
+이는 보통 자체 프론트엔드가 있는 우리 애플리케이션에 로그인할 때 적합합니다.
+
+우리가 이를 통제하므로 `username`과 `password`를 받는 것을 신뢰할 수 있기 때문입니다.
+
+하지만 다른 사람들이 연결할 OAuth2 애플리케이션(즉, Facebook, Google, GitHub 등과 동등한 인증 제공자를 만들고 있다면)을 구축한다면, 다른 플로우 중 하나를 사용해야 합니다.
+
+가장 흔한 것은 implicit 플로우입니다.
+
+가장 안전한 것은 code 플로우이지만, 더 많은 단계가 필요해 구현이 더 복잡합니다. 복잡하기 때문에 많은 제공자는 implicit 플로우를 권장하게 됩니다.
+
+/// note | 참고
+
+인증 제공자마다 자신들의 브랜드의 일부로 만들기 위해, 각 플로우를 서로 다른 방식으로 이름 붙이는 경우가 흔합니다.
+
+하지만 결국, 동일한 OAuth2 표준을 구현하고 있는 것입니다.
+
+///
+
+**FastAPI**는 `fastapi.security.oauth2`에 이러한 모든 OAuth2 인증 플로우를 위한 유틸리티를 포함합니다.
+
+## 데코레이터 `dependencies`에서의 `Security` { #security-in-decorator-dependencies }
+
+[경로 처리 데코레이터의 의존성](../../tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank}에서 설명한 것처럼 데코레이터의 `dependencies` 매개변수에 `Depends`의 `list`를 정의할 수 있는 것과 같은 방식으로, 거기에서 `scopes`와 함께 `Security`를 사용할 수도 있습니다.
diff --git a/docs/ko/docs/advanced/settings.md b/docs/ko/docs/advanced/settings.md
new file mode 100644
index 000000000..6fa7c644c
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/advanced/settings.md
@@ -0,0 +1,302 @@
+# 설정과 환경 변수 { #settings-and-environment-variables }
+
+많은 경우 애플리케이션에는 외부 설정이나 구성(예: secret key, 데이터베이스 자격 증명, 이메일 서비스 자격 증명 등)이 필요할 수 있습니다.
+
+이러한 설정 대부분은 데이터베이스 URL처럼 변동 가능(변경될 수 있음)합니다. 그리고 많은 설정은 secret처럼 민감할 수 있습니다.
+
+이 때문에 보통 애플리케이션이 읽어들이는 환경 변수로 이를 제공하는 것이 일반적입니다.
+
+/// tip | 팁
+
+환경 변수를 이해하려면 [환경 변수](../environment-variables.md){.internal-link target=_blank}를 읽어보세요.
+
+///
+
+## 타입과 검증 { #types-and-validation }
+
+이 환경 변수들은 Python 외부에 있으며 다른 프로그램 및 시스템의 나머지 부분(그리고 Linux, Windows, macOS 같은 서로 다른 운영체제와도)과 호환되어야 하므로, 텍스트 문자열만 다룰 수 있습니다.
+
+즉, Python에서 환경 변수로부터 읽어온 어떤 값이든 `str`이 되며, 다른 타입으로의 변환이나 검증은 코드에서 수행해야 합니다.
+
+## Pydantic `Settings` { #pydantic-settings }
+
+다행히 Pydantic은 Pydantic: Settings management를 통해 환경 변수에서 오는 이러한 설정을 처리할 수 있는 훌륭한 유틸리티를 제공합니다.
+
+### `pydantic-settings` 설치하기 { #install-pydantic-settings }
+
+먼저 [가상 환경](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}을 만들고 활성화한 다음, `pydantic-settings` 패키지를 설치하세요:
+
+
+
+```console
+$ pip install pydantic-settings
+---> 100%
+```
+
+
+
+또는 다음처럼 `all` extras를 설치하면 함께 포함됩니다:
+
+
+
+```console
+$ pip install "fastapi[all]"
+---> 100%
+```
+
+
+
+### `Settings` 객체 만들기 { #create-the-settings-object }
+
+Pydantic에서 `BaseSettings`를 import하고, Pydantic 모델과 매우 비슷하게 서브클래스를 만드세요.
+
+Pydantic 모델과 같은 방식으로, 타입 어노테이션(그리고 필요하다면 기본값)과 함께 클래스 속성을 선언합니다.
+
+다양한 데이터 타입, `Field()`로 추가 검증 등 Pydantic 모델에서 사용하는 동일한 검증 기능과 도구를 모두 사용할 수 있습니다.
+
+{* ../../docs_src/settings/tutorial001_py39.py hl[2,5:8,11] *}
+
+/// tip | 팁
+
+빠르게 복사/붙여넣기할 예시가 필요하다면, 이 예시는 사용하지 말고 아래의 마지막 예시를 사용하세요.
+
+///
+
+그 다음, 해당 `Settings` 클래스의 인스턴스(여기서는 `settings` 객체)를 생성하면 Pydantic이 대소문자를 구분하지 않고 환경 변수를 읽습니다. 따라서 대문자 변수 `APP_NAME`도 `app_name` 속성에 대해 읽힙니다.
+
+이후 데이터를 변환하고 검증합니다. 그래서 그 `settings` 객체를 사용할 때는 선언한 타입의 데이터를 갖게 됩니다(예: `items_per_user`는 `int`가 됩니다).
+
+### `settings` 사용하기 { #use-the-settings }
+
+이제 애플리케이션에서 새 `settings` 객체를 사용할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/settings/tutorial001_py39.py hl[18:20] *}
+
+### 서버 실행하기 { #run-the-server }
+
+다음으로 환경 변수를 통해 구성을 전달하면서 서버를 실행합니다. 예를 들어 다음처럼 `ADMIN_EMAIL`과 `APP_NAME`을 설정할 수 있습니다:
+
+
+
+```console
+$ ADMIN_EMAIL="deadpool@example.com" APP_NAME="ChimichangApp" fastapi run main.py
+
+INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
+```
+
+
+
+/// tip | 팁
+
+하나의 명령에 여러 env var를 설정하려면 공백으로 구분하고, 모두 명령 앞에 두세요.
+
+///
+
+그러면 `admin_email` 설정은 `"deadpool@example.com"`으로 설정됩니다.
+
+`app_name`은 `"ChimichangApp"`이 됩니다.
+
+그리고 `items_per_user`는 기본값 `50`을 유지합니다.
+
+## 다른 모듈의 설정 { #settings-in-another-module }
+
+[Bigger Applications - Multiple Files](../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank}에서 본 것처럼, 설정을 다른 모듈 파일에 넣을 수도 있습니다.
+
+예를 들어 `config.py` 파일을 다음처럼 만들 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/settings/app01_py39/config.py *}
+
+그리고 `main.py` 파일에서 이를 사용합니다:
+
+{* ../../docs_src/settings/app01_py39/main.py hl[3,11:13] *}
+
+/// tip | 팁
+
+[Bigger Applications - Multiple Files](../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank}에서 본 것처럼 `__init__.py` 파일도 필요합니다.
+
+///
+
+## 의존성에서 설정 사용하기 { #settings-in-a-dependency }
+
+어떤 경우에는 어디서나 사용되는 전역 `settings` 객체를 두는 대신, 의존성에서 설정을 제공하는 것이 유용할 수 있습니다.
+
+이는 특히 테스트 중에 유용할 수 있는데, 사용자 정의 설정으로 의존성을 override하기가 매우 쉽기 때문입니다.
+
+### config 파일 { #the-config-file }
+
+이전 예시에서 이어서, `config.py` 파일은 다음과 같을 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/settings/app02_an_py39/config.py hl[10] *}
+
+이제는 기본 인스턴스 `settings = Settings()`를 생성하지 않는다는 점에 유의하세요.
+
+### 메인 앱 파일 { #the-main-app-file }
+
+이제 새로운 `config.Settings()`를 반환하는 의존성을 생성합니다.
+
+{* ../../docs_src/settings/app02_an_py39/main.py hl[6,12:13] *}
+
+/// tip | 팁
+
+`@lru_cache`는 조금 뒤에 다룹니다.
+
+지금은 `get_settings()`가 일반 함수라고 가정해도 됩니다.
+
+///
+
+그 다음 *경로 처리 함수*에서 이를 의존성으로 요구하고, 필요한 어디서든 사용할 수 있습니다.
+
+{* ../../docs_src/settings/app02_an_py39/main.py hl[17,19:21] *}
+
+### 설정과 테스트 { #settings-and-testing }
+
+그 다음, `get_settings`에 대한 의존성 override를 만들어 테스트 중에 다른 설정 객체를 제공하기가 매우 쉬워집니다:
+
+{* ../../docs_src/settings/app02_an_py39/test_main.py hl[9:10,13,21] *}
+
+의존성 override에서는 새 `Settings` 객체를 생성할 때 `admin_email`의 새 값을 설정하고, 그 새 객체를 반환합니다.
+
+그 다음 그것이 사용되는지 테스트할 수 있습니다.
+
+## `.env` 파일 읽기 { #reading-a-env-file }
+
+많이 바뀔 수 있는 설정이 많고, 서로 다른 환경에서 사용한다면, 이를 파일에 넣어 환경 변수인 것처럼 읽는 것이 유용할 수 있습니다.
+
+이 관행은 충분히 흔해서 이름도 있는데, 이러한 환경 변수들은 보통 `.env` 파일에 두며, 그 파일을 "dotenv"라고 부릅니다.
+
+/// tip | 팁
+
+점(`.`)으로 시작하는 파일은 Linux, macOS 같은 Unix 계열 시스템에서 숨김 파일입니다.
+
+하지만 dotenv 파일이 꼭 그 정확한 파일명을 가져야 하는 것은 아닙니다.
+
+///
+
+Pydantic은 외부 라이브러리를 사용해 이런 유형의 파일에서 읽는 기능을 지원합니다. 자세한 내용은 Pydantic Settings: Dotenv (.env) support를 참고하세요.
+
+/// tip | 팁
+
+이를 사용하려면 `pip install python-dotenv`가 필요합니다.
+
+///
+
+### `.env` 파일 { #the-env-file }
+
+다음과 같은 `.env` 파일을 둘 수 있습니다:
+
+```bash
+ADMIN_EMAIL="deadpool@example.com"
+APP_NAME="ChimichangApp"
+```
+
+### `.env`에서 설정 읽기 { #read-settings-from-env }
+
+그리고 `config.py`를 다음처럼 업데이트합니다:
+
+{* ../../docs_src/settings/app03_an_py39/config.py hl[9] *}
+
+/// tip | 팁
+
+`model_config` 속성은 Pydantic 설정을 위한 것입니다. 자세한 내용은 Pydantic: Concepts: Configuration을 참고하세요.
+
+///
+
+여기서는 Pydantic `Settings` 클래스 안에 config `env_file`을 정의하고, 사용하려는 dotenv 파일의 파일명을 값으로 설정합니다.
+
+### `lru_cache`로 `Settings`를 한 번만 생성하기 { #creating-the-settings-only-once-with-lru-cache }
+
+디스크에서 파일을 읽는 것은 보통 비용이 큰(느린) 작업이므로, 각 요청마다 읽기보다는 한 번만 수행하고 동일한 settings 객체를 재사용하는 것이 좋습니다.
+
+하지만 매번 다음을 수행하면:
+
+```Python
+Settings()
+```
+
+새 `Settings` 객체가 생성되고, 생성 시점에 `.env` 파일을 다시 읽게 됩니다.
+
+의존성 함수가 단순히 다음과 같다면:
+
+```Python
+def get_settings():
+ return Settings()
+```
+
+요청마다 객체를 생성하게 되고, 요청마다 `.env` 파일을 읽게 됩니다. ⚠️
+
+하지만 위에 `@lru_cache` 데코레이터를 사용하고 있으므로, `Settings` 객체는 최초 호출 시 딱 한 번만 생성됩니다. ✔️
+
+{* ../../docs_src/settings/app03_an_py39/main.py hl[1,11] *}
+
+그 다음 요청들에서 의존성으로 `get_settings()`가 다시 호출될 때마다, `get_settings()`의 내부 코드를 실행해서 새 `Settings` 객체를 만드는 대신, 첫 호출에서 반환된 동일한 객체를 계속 반환합니다.
+
+#### `lru_cache` Technical Details { #lru-cache-technical-details }
+
+`@lru_cache`는 데코레이션한 함수가 매번 다시 계산하는 대신, 첫 번째에 반환된 동일한 값을 반환하도록 함수를 수정합니다(즉, 매번 함수 코드를 실행하지 않습니다).
+
+따라서 아래의 함수는 인자 조합마다 한 번씩 실행됩니다. 그리고 각각의 인자 조합에 대해 반환된 값은, 함수가 정확히 같은 인자 조합으로 호출될 때마다 반복해서 사용됩니다.
+
+예를 들어 다음 함수가 있다면:
+
+```Python
+@lru_cache
+def say_hi(name: str, salutation: str = "Ms."):
+ return f"Hello {salutation} {name}"
+```
+
+프로그램은 다음과 같이 실행될 수 있습니다:
+
+```mermaid
+sequenceDiagram
+
+participant code as Code
+participant function as say_hi()
+participant execute as Execute function
+
+ rect rgba(0, 255, 0, .1)
+ code ->> function: say_hi(name="Camila")
+ function ->> execute: execute function code
+ execute ->> code: return the result
+ end
+
+ rect rgba(0, 255, 255, .1)
+ code ->> function: say_hi(name="Camila")
+ function ->> code: return stored result
+ end
+
+ rect rgba(0, 255, 0, .1)
+ code ->> function: say_hi(name="Rick")
+ function ->> execute: execute function code
+ execute ->> code: return the result
+ end
+
+ rect rgba(0, 255, 0, .1)
+ code ->> function: say_hi(name="Rick", salutation="Mr.")
+ function ->> execute: execute function code
+ execute ->> code: return the result
+ end
+
+ rect rgba(0, 255, 255, .1)
+ code ->> function: say_hi(name="Rick")
+ function ->> code: return stored result
+ end
+
+ rect rgba(0, 255, 255, .1)
+ code ->> function: say_hi(name="Camila")
+ function ->> code: return stored result
+ end
+```
+
+우리의 의존성 `get_settings()`의 경우, 함수가 어떤 인자도 받지 않으므로 항상 같은 값을 반환합니다.
+
+이렇게 하면 거의 전역 변수처럼 동작합니다. 하지만 의존성 함수를 사용하므로 테스트를 위해 쉽게 override할 수 있습니다.
+
+`@lru_cache`는 Python 표준 라이브러리의 `functools`에 포함되어 있으며, 자세한 내용은 `@lru_cache`에 대한 Python 문서에서 확인할 수 있습니다.
+
+## 정리 { #recap }
+
+Pydantic Settings를 사용하면 Pydantic 모델의 모든 강력한 기능을 활용해 애플리케이션의 설정 또는 구성을 처리할 수 있습니다.
+
+* 의존성을 사용하면 테스트를 단순화할 수 있습니다.
+* `.env` 파일을 사용할 수 있습니다.
+* `@lru_cache`를 사용하면 각 요청마다 dotenv 파일을 반복해서 읽는 것을 피하면서도, 테스트 중에는 이를 override할 수 있습니다.
diff --git a/docs/ko/docs/alternatives.md b/docs/ko/docs/alternatives.md
new file mode 100644
index 000000000..d8c2df2d8
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/alternatives.md
@@ -0,0 +1,485 @@
+# 대안, 영감, 비교 { #alternatives-inspiration-and-comparisons }
+
+**FastAPI**에 영감을 준 것들, 대안과의 비교, 그리고 그로부터 무엇을 배웠는지에 대한 내용입니다.
+
+## 소개 { #intro }
+
+다른 사람들의 이전 작업이 없었다면 **FastAPI**는 존재하지 않았을 것입니다.
+
+그 전에 만들어진 많은 도구들이 **FastAPI**의 탄생에 영감을 주었습니다.
+
+저는 여러 해 동안 새로운 framework를 만드는 것을 피하고 있었습니다. 먼저 **FastAPI**가 다루는 모든 기능을 여러 서로 다른 framework, plug-in, 도구를 사용해 해결해 보려고 했습니다.
+
+하지만 어느 시점에는, 이전 도구들의 가장 좋은 아이디어를 가져와 가능한 최선의 방식으로 조합하고, 이전에는 존재하지 않았던 언어 기능(Python 3.6+ type hints)을 활용해 이 모든 기능을 제공하는 무언가를 만드는 것 외에는 다른 선택지가 없었습니다.
+
+## 이전 도구들 { #previous-tools }
+
+### Django { #django }
+
+가장 인기 있는 Python framework이며 널리 신뢰받고 있습니다. Instagram 같은 시스템을 만드는 데 사용됩니다.
+
+상대적으로 관계형 데이터베이스(예: MySQL 또는 PostgreSQL)와 강하게 결합되어 있어서, NoSQL 데이터베이스(예: Couchbase, MongoDB, Cassandra 등)를 주 저장 엔진으로 사용하는 것은 그리 쉽지 않습니다.
+
+백엔드에서 HTML을 생성하기 위해 만들어졌지, 현대적인 프런트엔드(예: React, Vue.js, Angular)나 다른 시스템(예: IoT 기기)에서 사용되는 API를 만들기 위해 설계된 것은 아닙니다.
+
+### Django REST Framework { #django-rest-framework }
+
+Django REST framework는 Django를 기반으로 Web API를 구축하기 위한 유연한 toolkit으로 만들어졌고, Django의 API 기능을 개선하기 위한 목적이었습니다.
+
+Mozilla, Red Hat, Eventbrite를 포함해 많은 회사에서 사용합니다.
+
+**자동 API 문서화**의 초기 사례 중 하나였고, 이것이 특히 **FastAPI**를 "찾게 된" 첫 아이디어 중 하나였습니다.
+
+/// note | 참고
+
+Django REST Framework는 Tom Christie가 만들었습니다. **FastAPI**의 기반이 되는 Starlette와 Uvicorn을 만든 사람과 동일합니다.
+
+///
+
+/// check | **FastAPI**에 영감을 준 것
+
+자동 API 문서화 웹 사용자 인터페이스를 제공하기.
+
+///
+
+### Flask { #flask }
+
+Flask는 "microframework"로, Django에 기본으로 포함된 데이터베이스 통합이나 여러 기능들을 포함하지 않습니다.
+
+이 단순함과 유연성 덕분에 NoSQL 데이터베이스를 주 데이터 저장 시스템으로 사용하는 같은 작업이 가능합니다.
+
+매우 단순하기 때문에 비교적 직관적으로 배울 수 있지만, 문서가 어떤 지점에서는 다소 기술적으로 깊어지기도 합니다.
+
+또한 데이터베이스, 사용자 관리, 혹은 Django에 미리 구축되어 있는 다양한 기능들이 꼭 필요하지 않은 다른 애플리케이션에도 흔히 사용됩니다. 물론 이런 기능들 중 다수는 plug-in으로 추가할 수 있습니다.
+
+이런 구성요소의 분리와, 필요한 것만 정확히 덧붙여 확장할 수 있는 "microframework"라는 점은 제가 유지하고 싶었던 핵심 특성이었습니다.
+
+Flask의 단순함을 고려하면 API를 구축하는 데 잘 맞는 것처럼 보였습니다. 다음으로 찾고자 했던 것은 Flask용 "Django REST Framework"였습니다.
+
+/// check | **FastAPI**에 영감을 준 것
+
+micro-framework가 되기. 필요한 도구와 구성요소를 쉽게 조합할 수 있도록 하기.
+
+단순하고 사용하기 쉬운 routing 시스템을 갖기.
+
+///
+
+### Requests { #requests }
+
+**FastAPI**는 실제로 **Requests**의 대안이 아닙니다. 둘의 범위는 매우 다릅니다.
+
+실제로 FastAPI 애플리케이션 *내부에서* Requests를 사용하는 경우도 흔합니다.
+
+그럼에도 FastAPI는 Requests로부터 꽤 많은 영감을 얻었습니다.
+
+**Requests**는 (클라이언트로서) API와 *상호작용*하기 위한 라이브러리이고, **FastAPI**는 (서버로서) API를 *구축*하기 위한 라이브러리입니다.
+
+대략 말하면 서로 반대편에 있으며, 서로를 보완합니다.
+
+Requests는 매우 단순하고 직관적인 설계를 가졌고, 합리적인 기본값을 바탕으로 사용하기가 아주 쉽습니다. 동시에 매우 강력하고 커스터마이징도 가능합니다.
+
+그래서 공식 웹사이트에서 말하듯이:
+
+> Requests is one of the most downloaded Python packages of all time
+
+사용 방법은 매우 간단합니다. 예를 들어 `GET` 요청을 하려면 다음처럼 작성합니다:
+
+```Python
+response = requests.get("http://example.com/some/url")
+```
+
+이에 대응하는 FastAPI의 API *경로 처리*는 다음과 같이 보일 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="1"
+@app.get("/some/url")
+def read_url():
+ return {"message": "Hello World"}
+```
+
+`requests.get(...)`와 `@app.get(...)`의 유사성을 확인해 보세요.
+
+/// check | **FastAPI**에 영감을 준 것
+
+* 단순하고 직관적인 API를 갖기.
+* HTTP method 이름(operations)을 직접, 직관적이고 명확한 방식으로 사용하기.
+* 합리적인 기본값을 제공하되, 강력한 커스터마이징을 가능하게 하기.
+
+///
+
+### Swagger / OpenAPI { #swagger-openapi }
+
+제가 Django REST Framework에서 가장 원했던 주요 기능은 자동 API 문서화였습니다.
+
+그 후 JSON(또는 JSON의 확장인 YAML)을 사용해 API를 문서화하는 표준인 Swagger가 있다는 것을 알게 되었습니다.
+
+그리고 Swagger API를 위한 웹 사용자 인터페이스도 이미 만들어져 있었습니다. 그래서 API에 대한 Swagger 문서를 생성할 수 있다면, 이 웹 사용자 인터페이스를 자동으로 사용할 수 있게 됩니다.
+
+어느 시점에 Swagger는 Linux Foundation으로 넘어가 OpenAPI로 이름이 바뀌었습니다.
+
+그래서 2.0 버전을 이야기할 때는 "Swagger"라고 말하는 것이 일반적이고, 3+ 버전은 "OpenAPI"라고 말하는 것이 일반적입니다.
+
+/// check | **FastAPI**에 영감을 준 것
+
+커스텀 schema 대신, API 사양을 위한 열린 표준을 채택하고 사용하기.
+
+또한 표준 기반의 사용자 인터페이스 도구를 통합하기:
+
+* Swagger UI
+* ReDoc
+
+이 두 가지는 꽤 대중적이고 안정적이기 때문에 선택되었습니다. 하지만 간단히 검색해보면 OpenAPI를 위한 대안 UI가 수십 가지나 있다는 것을 알 수 있습니다(**FastAPI**와 함께 사용할 수 있습니다).
+
+///
+
+### Flask REST framework들 { #flask-rest-frameworks }
+
+Flask REST framework는 여러 개가 있지만, 시간을 들여 조사해 본 결과, 상당수가 중단되었거나 방치되어 있었고, 해결되지 않은 여러 이슈 때문에 적합하지 않은 경우가 많았습니다.
+
+### Marshmallow { #marshmallow }
+
+API 시스템에 필요한 주요 기능 중 하나는 데이터 "serialization"입니다. 이는 코드(Python)에서 데이터를 가져와 네트워크로 전송할 수 있는 형태로 변환하는 것을 의미합니다. 예를 들어 데이터베이스의 데이터를 담은 객체를 JSON 객체로 변환하거나, `datetime` 객체를 문자열로 변환하는 등의 작업입니다.
+
+API에 또 하나 크게 필요한 기능은 데이터 검증입니다. 특정 파라미터를 기준으로 데이터가 유효한지 확인하는 것입니다. 예를 들어 어떤 필드가 `int`인지, 임의의 문자열이 아닌지 확인하는 식입니다. 이는 특히 들어오는 데이터에 유용합니다.
+
+데이터 검증 시스템이 없다면, 모든 검사를 코드에서 수동으로 해야 합니다.
+
+이런 기능들을 제공하기 위해 Marshmallow가 만들어졌습니다. 훌륭한 라이브러리이며, 저도 이전에 많이 사용했습니다.
+
+하지만 Python type hints가 존재하기 전에 만들어졌습니다. 그래서 각 schema를 정의하려면 Marshmallow가 제공하는 특정 유틸리티와 클래스를 사용해야 합니다.
+
+/// check | **FastAPI**에 영감을 준 것
+
+데이터 타입과 검증을 제공하는 "schema"를 코드로 정의하고, 이를 자동으로 활용하기.
+
+///
+
+### Webargs { #webargs }
+
+API에 필요한 또 다른 큰 기능은 들어오는 요청에서 데이터를 parsing하는 것입니다.
+
+Webargs는 Flask를 포함한 여러 framework 위에서 이를 제공하기 위해 만들어진 도구입니다.
+
+내부적으로 Marshmallow를 사용해 데이터 검증을 수행합니다. 그리고 같은 개발자들이 만들었습니다.
+
+아주 훌륭한 도구이며, 저도 **FastAPI**를 만들기 전에 많이 사용했습니다.
+
+/// info | 정보
+
+Webargs는 Marshmallow와 같은 개발자들이 만들었습니다.
+
+///
+
+/// check | **FastAPI**에 영감을 준 것
+
+들어오는 요청 데이터의 자동 검증을 갖기.
+
+///
+
+### APISpec { #apispec }
+
+Marshmallow와 Webargs는 plug-in 형태로 검증, parsing, serialization을 제공합니다.
+
+하지만 문서화는 여전히 부족했습니다. 그래서 APISpec이 만들어졌습니다.
+
+이는 여러 framework를 위한 plug-in이며(Starlette용 plug-in도 있습니다).
+
+작동 방식은, 각 route를 처리하는 함수의 docstring 안에 YAML 형식으로 schema 정의를 작성하고,
+
+그로부터 OpenAPI schema를 생성합니다.
+
+Flask, Starlette, Responder 등에서 이런 방식으로 동작합니다.
+
+하지만 다시, Python 문자열 내부(큰 YAML)에서 micro-syntax를 다루어야 한다는 문제가 있습니다.
+
+에디터가 이를 크게 도와주지 못합니다. 또한 파라미터나 Marshmallow schema를 수정해놓고 YAML docstring도 같이 수정하는 것을 잊어버리면, 생성된 schema는 오래된 상태가 됩니다.
+
+/// info | 정보
+
+APISpec은 Marshmallow와 같은 개발자들이 만들었습니다.
+
+///
+
+/// check | **FastAPI**에 영감을 준 것
+
+API를 위한 열린 표준인 OpenAPI를 지원하기.
+
+///
+
+### Flask-apispec { #flask-apispec }
+
+Flask plug-in으로, Webargs, Marshmallow, APISpec을 묶어줍니다.
+
+Webargs와 Marshmallow의 정보를 사용해 APISpec으로 OpenAPI schema를 자동 생성합니다.
+
+훌륭한 도구인데도 과소평가되어 있습니다. 다른 많은 Flask plug-in보다 훨씬 더 유명해져야 합니다. 문서가 너무 간결하고 추상적이라서 그럴 수도 있습니다.
+
+이 도구는 Python docstring 내부에 YAML(또 다른 문법)을 작성해야 하는 문제를 해결했습니다.
+
+Flask + Flask-apispec + Marshmallow + Webargs 조합은 **FastAPI**를 만들기 전까지 제가 가장 좋아하던 백엔드 stack이었습니다.
+
+이를 사용하면서 여러 Flask full-stack generator가 만들어졌습니다. 이것들이 지금까지 저(그리고 여러 외부 팀)가 사용해 온 주요 stack입니다:
+
+* https://github.com/tiangolo/full-stack
+* https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase
+* https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb
+
+그리고 이 동일한 full-stack generator들이 [**FastAPI** Project Generators](project-generation.md){.internal-link target=_blank}의 기반이 되었습니다.
+
+/// info | 정보
+
+Flask-apispec은 Marshmallow와 같은 개발자들이 만들었습니다.
+
+///
+
+/// check | **FastAPI**에 영감을 준 것
+
+serialization과 validation을 정의하는 동일한 코드로부터 OpenAPI schema를 자동 생성하기.
+
+///
+
+### NestJS (그리고 Angular) { #nestjs-and-angular }
+
+이건 Python도 아닙니다. NestJS는 Angular에서 영감을 받은 JavaScript(TypeScript) NodeJS framework입니다.
+
+Flask-apispec으로 할 수 있는 것과 어느 정도 비슷한 것을 달성합니다.
+
+Angular 2에서 영감을 받은 의존성 주입 시스템이 통합되어 있습니다. 제가 아는 다른 의존성 주입 시스템들처럼 "injectable"을 사전에 등록해야 하므로, 장황함과 코드 반복이 늘어납니다.
+
+파라미터가 TypeScript 타입(Python type hints와 유사함)으로 설명되기 때문에 에디터 지원은 꽤 좋습니다.
+
+하지만 TypeScript 데이터는 JavaScript로 컴파일된 뒤에는 보존되지 않기 때문에, 타입에 의존해 검증, serialization, 문서화를 동시에 정의할 수 없습니다. 이 점과 일부 설계 결정 때문에, 검증/serialization/자동 schema 생성을 하려면 여러 곳에 decorator를 추가해야 하며, 결과적으로 매우 장황해집니다.
+
+중첩 모델을 잘 처리하지 못합니다. 즉, 요청의 JSON body가 내부 필드를 가진 JSON 객체이고 그 내부 필드들이 다시 중첩된 JSON 객체인 경우, 제대로 문서화하고 검증할 수 없습니다.
+
+/// check | **FastAPI**에 영감을 준 것
+
+Python 타입을 사용해 뛰어난 에디터 지원을 제공하기.
+
+강력한 의존성 주입 시스템을 갖추기. 코드 반복을 최소화하는 방법을 찾기.
+
+///
+
+### Sanic { #sanic }
+
+`asyncio` 기반의 매우 빠른 Python framework 중 초기 사례였습니다. Flask와 매우 유사하게 만들어졌습니다.
+
+/// note | 기술 세부사항
+
+기본 Python `asyncio` 루프 대신 `uvloop`를 사용했습니다. 이것이 매우 빠르게 만든 요인입니다.
+
+이는 Uvicorn과 Starlette에 명확히 영감을 주었고, 현재 공개 benchmark에서는 이 둘이 Sanic보다 더 빠릅니다.
+
+///
+
+/// check | **FastAPI**에 영감을 준 것
+
+미친 성능을 낼 수 있는 방법을 찾기.
+
+그래서 **FastAPI**는 Starlette를 기반으로 합니다. Starlette는 사용 가능한 framework 중 가장 빠르기 때문입니다(서드파티 benchmark로 테스트됨).
+
+///
+
+### Falcon { #falcon }
+
+Falcon은 또 다른 고성능 Python framework로, 최소한으로 설계되었고 Hug 같은 다른 framework의 기반으로 동작하도록 만들어졌습니다.
+
+함수가 두 개의 파라미터(하나는 "request", 하나는 "response")를 받도록 설계되어 있습니다. 그런 다음 request에서 일부를 "읽고", response에 일부를 "작성"합니다. 이 설계 때문에, 표준 Python type hints를 함수 파라미터로 사용해 요청 파라미터와 body를 선언하는 것이 불가능합니다.
+
+따라서 데이터 검증, serialization, 문서화는 자동으로 되지 않고 코드로 해야 합니다. 또는 Hug처럼 Falcon 위에 framework를 얹어 구현해야 합니다. request 객체 하나와 response 객체 하나를 파라미터로 받는 Falcon의 설계에서 영감을 받은 다른 framework에서도 같은 구분이 나타납니다.
+
+/// check | **FastAPI**에 영감을 준 것
+
+훌륭한 성능을 얻는 방법을 찾기.
+
+Hug(= Falcon 기반)과 함께, 함수에서 `response` 파라미터를 선언하도록 **FastAPI**에 영감을 주었습니다.
+
+다만 FastAPI에서는 선택 사항이며, 주로 헤더, 쿠키, 그리고 대체 status code를 설정하는 데 사용됩니다.
+
+///
+
+### Molten { #molten }
+
+**FastAPI**를 만들기 시작한 초기 단계에서 Molten을 알게 되었고, 꽤 비슷한 아이디어를 갖고 있었습니다:
+
+* Python type hints 기반
+* 이 타입으로부터 검증과 문서화 생성
+* 의존성 주입 시스템
+
+Pydantic 같은 서드파티 라이브러리를 사용해 데이터 검증/serialization/문서화를 하지 않고 자체 구현을 사용합니다. 그래서 이런 데이터 타입 정의를 쉽게 재사용하기는 어렵습니다.
+
+조금 더 장황한 설정이 필요합니다. 또한 WSGI(ASGI가 아니라) 기반이므로, Uvicorn, Starlette, Sanic 같은 도구가 제공하는 고성능을 활용하도록 설계되지 않았습니다.
+
+의존성 주입 시스템은 의존성을 사전에 등록해야 하고, 선언된 타입을 기반으로 의존성을 해결합니다. 따라서 특정 타입을 제공하는 "component"를 두 개 이상 선언할 수 없습니다.
+
+Route는 한 곳에서 선언하고, 다른 곳에 선언된 함수를 사용합니다(엔드포인트를 처리하는 함수 바로 위에 둘 수 있는 decorator를 사용하는 대신). 이는 Flask(및 Starlette)보다는 Django 방식에 가깝습니다. 코드에서 상대적으로 강하게 결합된 것들을 분리해 놓습니다.
+
+/// check | **FastAPI**에 영감을 준 것
+
+모델 속성의 "default" 값으로 데이터 타입에 대한 추가 검증을 정의하기. 이는 에디터 지원을 개선하며, 이전에는 Pydantic에 없었습니다.
+
+이것은 실제로 Pydantic의 일부를 업데이트하여 같은 검증 선언 스타일을 지원하도록 하는 데 영감을 주었습니다(이 기능은 이제 Pydantic에 이미 포함되어 있습니다).
+
+///
+
+### Hug { #hug }
+
+Hug는 Python type hints를 사용해 API 파라미터 타입을 선언하는 기능을 구현한 초기 framework 중 하나였습니다. 이는 다른 도구들도 같은 방식을 하도록 영감을 준 훌륭한 아이디어였습니다.
+
+표준 Python 타입 대신 커스텀 타입을 선언에 사용했지만, 여전히 큰 진전이었습니다.
+
+또한 전체 API를 JSON으로 선언하는 커스텀 schema를 생성한 초기 framework 중 하나였습니다.
+
+OpenAPI나 JSON Schema 같은 표준을 기반으로 하지 않았기 때문에 Swagger UI 같은 다른 도구와 통합하는 것은 직관적이지 않았습니다. 하지만 역시 매우 혁신적인 아이디어였습니다.
+
+흥미롭고 흔치 않은 기능이 하나 있습니다. 같은 framework로 API뿐 아니라 CLI도 만들 수 있습니다.
+
+동기식 Python 웹 framework의 이전 표준(WSGI) 기반이어서 Websockets와 다른 것들을 처리할 수는 없지만, 성능은 여전히 높습니다.
+
+/// info | 정보
+
+Hug는 Timothy Crosley가 만들었습니다. Python 파일에서 import를 자동으로 정렬하는 훌륭한 도구인 `isort`의 제작자이기도 합니다.
+
+///
+
+/// check | **FastAPI**에 영감을 준 아이디어들
+
+Hug는 APIStar의 일부에 영감을 주었고, 저는 APIStar와 함께 Hug를 가장 유망한 도구 중 하나로 보았습니다.
+
+Hug는 Python type hints로 파라미터를 선언하고, API를 정의하는 schema를 자동으로 생성하도록 **FastAPI**에 영감을 주었습니다.
+
+Hug는 헤더와 쿠키를 설정하기 위해 함수에 `response` 파라미터를 선언하도록 **FastAPI**에 영감을 주었습니다.
+
+///
+
+### APIStar (<= 0.5) { #apistar-0-5 }
+
+**FastAPI**를 만들기로 결정하기 직전에 **APIStar** 서버를 발견했습니다. 찾고 있던 거의 모든 것을 갖추고 있었고 설계도 훌륭했습니다.
+
+NestJS와 Molten보다 앞서, Python type hints를 사용해 파라미터와 요청을 선언하는 framework 구현을 제가 처음 본 사례들 중 하나였습니다. Hug와 거의 같은 시기에 발견했습니다. 하지만 APIStar는 OpenAPI 표준을 사용했습니다.
+
+여러 위치에서 동일한 type hints를 기반으로 자동 데이터 검증, 데이터 serialization, OpenAPI schema 생성을 제공했습니다.
+
+Body schema 정의는 Pydantic처럼 동일한 Python type hints를 사용하지는 않았고 Marshmallow와 조금 더 비슷해서 에디터 지원은 그만큼 좋지 않았지만, 그래도 APIStar는 당시 사용할 수 있는 최선의 선택지였습니다.
+
+당시 최고의 성능 benchmark를 가졌습니다(Starlette에 의해서만 추월됨).
+
+처음에는 자동 API 문서화 웹 UI가 없었지만, Swagger UI를 추가할 수 있다는 것을 알고 있었습니다.
+
+의존성 주입 시스템도 있었습니다. 위에서 언급한 다른 도구들처럼 component의 사전 등록이 필요했지만, 여전히 훌륭한 기능이었습니다.
+
+보안 통합이 없어서 전체 프로젝트에서 사용해 볼 수는 없었습니다. 그래서 Flask-apispec 기반 full-stack generator로 갖추고 있던 모든 기능을 대체할 수 없었습니다. 그 기능을 추가하는 pull request를 만드는 것이 제 백로그에 있었습니다.
+
+하지만 이후 프로젝트의 초점이 바뀌었습니다.
+
+더 이상 API web framework가 아니게 되었는데, 제작자가 Starlette에 집중해야 했기 때문입니다.
+
+이제 APIStar는 web framework가 아니라 OpenAPI 사양을 검증하기 위한 도구 모음입니다.
+
+/// info | 정보
+
+APIStar는 Tom Christie가 만들었습니다. 다음을 만든 사람과 동일합니다:
+
+* Django REST Framework
+* Starlette(**FastAPI**의 기반)
+* Uvicorn(Starlette와 **FastAPI**에서 사용)
+
+///
+
+/// check | **FastAPI**에 영감을 준 것
+
+존재하게 만들기.
+
+동일한 Python 타입으로 여러 가지(데이터 검증, serialization, 문서화)를 선언하면서 동시에 뛰어난 에디터 지원을 제공한다는 아이디어는 제가 매우 훌륭하다고 생각했습니다.
+
+그리고 오랫동안 비슷한 framework를 찾아 여러 대안을 테스트한 끝에, APIStar가 그때 이용 가능한 최선의 선택지였습니다.
+
+그 후 APIStar 서버가 더는 존재하지 않게 되고 Starlette가 만들어졌는데, 이는 그런 시스템을 위한 더 새롭고 더 나은 기반이었습니다. 이것이 **FastAPI**를 만들게 된 최종 영감이었습니다.
+
+저는 **FastAPI**를 APIStar의 "정신적 후계자"로 생각합니다. 동시에, 이 모든 이전 도구들에서 배운 것들을 바탕으로 기능, typing 시스템, 그리고 다른 부분들을 개선하고 확장했습니다.
+
+///
+
+## **FastAPI**가 사용하는 것 { #used-by-fastapi }
+
+### Pydantic { #pydantic }
+
+Pydantic은 Python type hints를 기반으로 데이터 검증, serialization, 문서화(JSON Schema 사용)를 정의하는 라이브러리입니다.
+
+그 덕분에 매우 직관적입니다.
+
+Marshmallow와 비교할 수 있습니다. 다만 benchmark에서 Marshmallow보다 빠릅니다. 그리고 동일한 Python type hints를 기반으로 하므로 에디터 지원도 훌륭합니다.
+
+/// check | **FastAPI**가 이를 사용하는 목적
+
+모든 데이터 검증, 데이터 serialization, 자동 모델 문서화(JSON Schema 기반)를 처리하기.
+
+그 다음 **FastAPI**는 그 JSON Schema 데이터를 가져와 OpenAPI에 포함시키며, 그 외에도 여러 작업을 수행합니다.
+
+///
+
+### Starlette { #starlette }
+
+Starlette는 경량 ASGI framework/toolkit으로, 고성능 asyncio 서비스를 만들기에 이상적입니다.
+
+매우 단순하고 직관적입니다. 쉽게 확장할 수 있도록 설계되었고, 모듈식 component를 갖습니다.
+
+다음이 포함됩니다:
+
+* 정말 인상적인 성능.
+* WebSocket 지원.
+* 프로세스 내 백그라운드 작업.
+* 시작 및 종료 이벤트.
+* HTTPX 기반의 테스트 클라이언트.
+* CORS, GZip, Static Files, Streaming responses.
+* 세션 및 쿠키 지원.
+* 100% 테스트 커버리지.
+* 100% 타입 주석이 달린 코드베이스.
+* 소수의 필수 의존성.
+
+Starlette는 현재 테스트된 Python framework 중 가장 빠릅니다. 단, framework가 아니라 서버인 Uvicorn이 더 빠릅니다.
+
+Starlette는 웹 microframework의 기본 기능을 모두 제공합니다.
+
+하지만 자동 데이터 검증, serialization, 문서화는 제공하지 않습니다.
+
+그것이 **FastAPI**가 위에 추가하는 핵심 중 하나이며, 모두 Python type hints(Pydantic 사용)를 기반으로 합니다. 여기에 더해 의존성 주입 시스템, 보안 유틸리티, OpenAPI schema 생성 등도 포함됩니다.
+
+/// note | 기술 세부사항
+
+ASGI는 Django 코어 팀 멤버들이 개발 중인 새로운 "표준"입니다. 아직 "Python 표준"(PEP)은 아니지만, 그 방향으로 진행 중입니다.
+
+그럼에도 이미 여러 도구에서 "표준"으로 사용되고 있습니다. 이는 상호운용성을 크게 개선합니다. 예를 들어 Uvicorn을 다른 ASGI 서버(예: Daphne 또는 Hypercorn)로 교체할 수도 있고, `python-socketio` 같은 ASGI 호환 도구를 추가할 수도 있습니다.
+
+///
+
+/// check | **FastAPI**가 이를 사용하는 목적
+
+핵심 웹 부분을 모두 처리하기. 그 위에 기능을 추가하기.
+
+`FastAPI` 클래스 자체는 `Starlette` 클래스를 직접 상속합니다.
+
+따라서 Starlette로 할 수 있는 모든 것은 기본적으로 **FastAPI**로도 직접 할 수 있습니다. 즉, **FastAPI**는 사실상 Starlette에 강력한 기능을 더한 것입니다.
+
+///
+
+### Uvicorn { #uvicorn }
+
+Uvicorn은 uvloop과 httptools로 구축된 초고속 ASGI 서버입니다.
+
+web framework가 아니라 서버입니다. 예를 들어 경로 기반 routing을 위한 도구는 제공하지 않습니다. 그런 것은 Starlette(또는 **FastAPI**) 같은 framework가 위에서 제공합니다.
+
+Starlette와 **FastAPI**에서 권장하는 서버입니다.
+
+/// check | **FastAPI**가 이를 권장하는 방식
+
+**FastAPI** 애플리케이션을 실행하기 위한 주요 웹 서버.
+
+또한 `--workers` 커맨드라인 옵션을 사용하면 비동기 멀티프로세스 서버로 실행할 수도 있습니다.
+
+자세한 내용은 [배포](deployment/index.md){.internal-link target=_blank} 섹션을 확인하세요.
+
+///
+
+## 벤치마크와 속도 { #benchmarks-and-speed }
+
+Uvicorn, Starlette, FastAPI 사이의 차이를 이해하고 비교하려면 [벤치마크](benchmarks.md){.internal-link target=_blank} 섹션을 확인하세요.
diff --git a/docs/ko/docs/deployment/concepts.md b/docs/ko/docs/deployment/concepts.md
new file mode 100644
index 000000000..dd7edd1ba
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/deployment/concepts.md
@@ -0,0 +1,321 @@
+# 배포 개념 { #deployments-concepts }
+
+**FastAPI** 애플리케이션(사실 어떤 종류의 웹 API든)을 배포할 때는, 여러분이 신경 써야 할 여러 개념이 있습니다. 그리고 이 개념들을 활용하면 **애플리케이션을 배포하기 위한 가장 적절한 방법**을 찾을 수 있습니다.
+
+중요한 개념 몇 가지는 다음과 같습니다:
+
+* 보안 - HTTPS
+* 시작 시 실행
+* 재시작
+* 복제(실행 중인 프로세스 수)
+* 메모리
+* 시작 전 사전 단계
+
+이것들이 **배포**에 어떤 영향을 주는지 살펴보겠습니다.
+
+결국 최종 목표는 **API 클라이언트에 서비스를 제공**할 때 **보안**을 보장하고, **중단을 피하며**, **컴퓨팅 리소스**(예: 원격 서버/가상 머신)를 가능한 한 효율적으로 사용하는 것입니다. 🚀
+
+여기서 이 **개념들**을 조금 더 설명하겠습니다. 그러면 서로 매우 다른 환경, 심지어 아직 존재하지 않는 **미래**의 환경에서도 API를 어떻게 배포할지 결정하는 데 필요한 **직관**을 얻을 수 있을 것입니다.
+
+이 개념들을 고려하면, 여러분은 **자신의 API**를 배포하기 위한 최선의 방법을 **평가하고 설계**할 수 있습니다.
+
+다음 장들에서는 FastAPI 애플리케이션을 배포하기 위한 더 **구체적인 레시피**를 제공하겠습니다.
+
+하지만 지금은, 이 중요한 **개념적 아이디어**들을 확인해 봅시다. 이 개념들은 다른 어떤 종류의 웹 API에도 동일하게 적용됩니다. 💡
+
+## 보안 - HTTPS { #security-https }
+
+[이전 HTTPS 장](https.md){.internal-link target=_blank}에서 HTTPS가 API에 암호화를 제공하는 방식에 대해 배웠습니다.
+
+또한 HTTPS는 일반적으로 애플리케이션 서버 바깥의 **외부** 컴포넌트인 **TLS Termination Proxy**가 제공한다는 것도 확인했습니다.
+
+그리고 **HTTPS 인증서 갱신**을 담당하는 무언가가 필요합니다. 같은 컴포넌트가 그 역할을 할 수도 있고, 다른 무언가가 담당할 수도 있습니다.
+
+### HTTPS를 위한 도구 예시 { #example-tools-for-https }
+
+TLS Termination Proxy로 사용할 수 있는 도구는 예를 들어 다음과 같습니다:
+
+* Traefik
+ * 인증서 갱신을 자동으로 처리 ✨
+* Caddy
+ * 인증서 갱신을 자동으로 처리 ✨
+* Nginx
+ * 인증서 갱신을 위해 Certbot 같은 외부 컴포넌트 사용
+* HAProxy
+ * 인증서 갱신을 위해 Certbot 같은 외부 컴포넌트 사용
+* Nginx 같은 Ingress Controller를 사용하는 Kubernetes
+ * 인증서 갱신을 위해 cert-manager 같은 외부 컴포넌트 사용
+* 클라우드 제공자가 서비스 일부로 내부적으로 처리(아래를 읽어보세요 👇)
+
+또 다른 선택지는 HTTPS 설정을 포함해 더 많은 일을 대신해주는 **클라우드 서비스**를 사용하는 것입니다. 제약이 있거나 비용이 더 들 수도 있습니다. 하지만 그 경우에는 TLS Termination Proxy를 직접 설정할 필요가 없습니다.
+
+다음 장에서 구체적인 예시를 보여드리겠습니다.
+
+---
+
+다음으로 고려할 개념들은 실제로 여러분의 API를 실행하는 프로그램(예: Uvicorn)과 관련된 내용입니다.
+
+## 프로그램과 프로세스 { #program-and-process }
+
+실행 중인 "**프로세스**"에 대해 많이 이야기하게 될 텐데, 이 말이 무엇을 의미하는지, 그리고 "**프로그램**"이라는 단어와 무엇이 다른지 명확히 해두는 것이 유용합니다.
+
+### 프로그램이란 { #what-is-a-program }
+
+**프로그램**이라는 단어는 보통 여러 가지를 가리키는 데 사용됩니다:
+
+* 여러분이 작성하는 **코드**, 즉 **Python 파일**들
+* 운영체제에서 **실행**할 수 있는 **파일**, 예: `python`, `python.exe`, `uvicorn`
+* 운영체제에서 **실행 중**인 특정 프로그램으로, CPU를 사용하고 메모리에 내용을 저장합니다. 이것을 **프로세스**라고도 합니다.
+
+### 프로세스란 { #what-is-a-process }
+
+**프로세스**라는 단어는 보통 더 구체적으로, 운영체제에서 실행 중인 것(위 마지막 항목처럼)만을 가리키는 데 사용됩니다:
+
+* 운영체제에서 **실행 중**인 특정 프로그램
+ * 파일이나 코드를 의미하는 것이 아니라, 운영체제가 **실제로 실행**하고 관리하는 대상을 **구체적으로** 의미합니다.
+* 어떤 프로그램이든 어떤 코드든, **실행**될 때만 무언가를 **할 수 있습니다**. 즉, **프로세스가 실행 중**일 때입니다.
+* 프로세스는 여러분이, 혹은 운영체제가 **종료**(또는 “kill”)할 수 있습니다. 그러면 실행이 멈추고, 더 이상 **아무것도 할 수 없습니다**.
+* 컴퓨터에서 실행 중인 각 애플리케이션 뒤에는 프로세스가 있습니다. 실행 중인 프로그램, 각 창 등도 마찬가지입니다. 그리고 컴퓨터가 켜져 있는 동안 보통 많은 프로세스가 **동시에** 실행됩니다.
+* **같은 프로그램**의 **여러 프로세스**가 동시에 실행될 수도 있습니다.
+
+운영체제의 “작업 관리자(task manager)”나 “시스템 모니터(system monitor)”(또는 비슷한 도구)를 확인해 보면, 이런 프로세스가 많이 실행 중인 것을 볼 수 있습니다.
+
+또 예를 들어, 같은 브라우저 프로그램(Firefox, Chrome, Edge 등)을 실행하는 프로세스가 여러 개 있는 것도 보일 가능성이 큽니다. 보통 탭마다 하나의 프로세스를 실행하고, 그 외에도 추가 프로세스 몇 개가 더 있습니다.
+
+
+
+---
+
+이제 **프로세스**와 **프로그램**의 차이를 알았으니, 배포에 대한 이야기를 계속해 보겠습니다.
+
+## 시작 시 실행 { #running-on-startup }
+
+대부분의 경우 웹 API를 만들면, 클라이언트가 언제나 접근할 수 있도록 **항상 실행**되고 중단되지 않기를 원합니다. 물론 특정 상황에서만 실행하고 싶은 특별한 이유가 있을 수는 있지만, 대부분은 지속적으로 실행되며 **사용 가능**한 상태이기를 원합니다.
+
+### 원격 서버에서 { #in-a-remote-server }
+
+원격 서버(클라우드 서버, 가상 머신 등)를 설정할 때, 가장 단순한 방법은 로컬 개발 때처럼 수동으로 `fastapi run`(Uvicorn을 사용합니다)이나 비슷한 명령을 실행하는 것입니다.
+
+이 방식은 동작하고, **개발 중에는** 유용합니다.
+
+하지만 서버에 대한 연결이 끊기면, 실행 중인 **프로세스**도 아마 종료될 것입니다.
+
+또 서버가 재시작되면(예: 업데이트 이후, 혹은 클라우드 제공자의 마이그레이션 이후) 여러분은 아마 **알아차리지 못할** 겁니다. 그 결과, 프로세스를 수동으로 다시 시작해야 한다는 사실도 모르게 됩니다. 그러면 API는 그냥 죽은 상태로 남습니다. 😱
+
+### 시작 시 자동 실행 { #run-automatically-on-startup }
+
+일반적으로 서버 프로그램(예: Uvicorn)은 서버가 시작될 때 자동으로 시작되고, **사람의 개입** 없이도 FastAPI 앱을 실행하는 프로세스가 항상 실행 중이도록(예: FastAPI 앱을 실행하는 Uvicorn) 구성하고 싶을 것입니다.
+
+### 별도의 프로그램 { #separate-program }
+
+이를 위해 보통 애플리케이션이 시작 시 실행되도록 보장하는 **별도의 프로그램**을 둡니다. 그리고 많은 경우, 데이터베이스 같은 다른 컴포넌트나 애플리케이션도 함께 실행되도록 보장합니다.
+
+### 시작 시 실행을 위한 도구 예시 { #example-tools-to-run-at-startup }
+
+이 역할을 할 수 있는 도구 예시는 다음과 같습니다:
+
+* Docker
+* Kubernetes
+* Docker Compose
+* Swarm Mode의 Docker
+* Systemd
+* Supervisor
+* 클라우드 제공자가 서비스 일부로 내부적으로 처리
+* 기타...
+
+다음 장에서 더 구체적인 예시를 제공하겠습니다.
+
+## 재시작 { #restarts }
+
+애플리케이션이 시작 시 실행되도록 보장하는 것과 비슷하게, 장애가 발생했을 때 **재시작**되도록 보장하고 싶을 것입니다.
+
+### 우리는 실수합니다 { #we-make-mistakes }
+
+사람은 언제나 **실수**합니다. 소프트웨어에는 거의 *항상* 여기저기에 숨은 **버그**가 있습니다. 🐛
+
+그리고 개발자는 버그를 발견하고 새로운 기능을 구현하면서 코드를 계속 개선합니다(새로운 버그도 추가할 수 있겠죠 😅).
+
+### 작은 오류는 자동으로 처리됨 { #small-errors-automatically-handled }
+
+FastAPI로 웹 API를 만들 때 코드에 오류가 있으면, FastAPI는 보통 그 오류를 발생시킨 단일 요청 안에만 문제를 가둡니다. 🛡
+
+클라이언트는 해당 요청에 대해 **500 Internal Server Error**를 받지만, 애플리케이션은 완전히 크래시하지 않고 다음 요청부터는 계속 동작합니다.
+
+### 더 큰 오류 - 크래시 { #bigger-errors-crashes }
+
+그럼에도 불구하고, 우리가 작성한 코드가 **전체 애플리케이션을 크래시**시켜 Uvicorn과 Python 자체가 종료되는 경우가 있을 수 있습니다. 💥
+
+그래도 한 군데 오류 때문에 애플리케이션이 죽은 채로 남아 있기를 바라지는 않을 것입니다. 망가진 경로 처리를 제외한 나머지 *경로 처리*라도 **계속 실행**되기를 원할 가능성이 큽니다.
+
+### 크래시 후 재시작 { #restart-after-crash }
+
+하지만 실행 중인 **프로세스**가 크래시하는 정말 심각한 오류의 경우에는, 적어도 몇 번은 프로세스를 **재시작**하도록 담당하는 외부 컴포넌트가 필요합니다...
+
+/// tip | 팁
+
+...다만 애플리케이션 전체가 **즉시 계속 크래시**한다면, 무한히 재시작하는 것은 아마 의미가 없을 것입니다. 그런 경우에는 개발 중에, 또는 최소한 배포 직후에 알아차릴 가능성이 큽니다.
+
+그러니 여기서는, 특정한 경우에만 전체가 크래시할 수 있고 **미래**에도 그럴 수 있으며, 그래도 재시작하는 것이 의미 있는 주요 사례에 집중해 봅시다.
+
+///
+
+애플리케이션을 재시작하는 역할은 **외부 컴포넌트**가 맡는 편이 보통 좋습니다. 그 시점에는 Uvicorn과 Python을 포함한 애플리케이션이 이미 크래시했기 때문에, 같은 앱의 같은 코드 안에서 이를 해결할 방법이 없기 때문입니다.
+
+### 자동 재시작을 위한 도구 예시 { #example-tools-to-restart-automatically }
+
+대부분의 경우 **시작 시 실행**에 사용한 도구가 자동 **재시작**도 함께 처리합니다.
+
+예를 들어 다음이 가능합니다:
+
+* Docker
+* Kubernetes
+* Docker Compose
+* Swarm Mode의 Docker
+* Systemd
+* Supervisor
+* 클라우드 제공자가 서비스 일부로 내부적으로 처리
+* 기타...
+
+## 복제 - 프로세스와 메모리 { #replication-processes-and-memory }
+
+FastAPI 애플리케이션은 Uvicorn을 실행하는 `fastapi` 명령 같은 서버 프로그램을 사용하면, **하나의 프로세스**로 실행하더라도 여러 클라이언트를 동시에 처리할 수 있습니다.
+
+하지만 많은 경우, 여러 워커 프로세스를 동시에 실행하고 싶을 것입니다.
+
+### 여러 프로세스 - 워커 { #multiple-processes-workers }
+
+단일 프로세스가 처리할 수 있는 것보다 클라이언트가 더 많고(예: 가상 머신이 그리 크지 않을 때), 서버 CPU에 **여러 코어**가 있다면, 같은 애플리케이션을 실행하는 **여러 프로세스**를 동시에 띄우고 요청을 분산시킬 수 있습니다.
+
+같은 API 프로그램을 **여러 프로세스**로 실행할 때, 이 프로세스들을 보통 **workers**라고 부릅니다.
+
+### 워커 프로세스와 포트 { #worker-processes-and-ports }
+
+[HTTPS에 대한 문서](https.md){.internal-link target=_blank}에서, 서버에서 하나의 포트와 IP 주소 조합에는 하나의 프로세스만 리스닝할 수 있다는 것을 기억하시나요?
+
+이것은 여전히 사실입니다.
+
+따라서 **여러 프로세스**를 동시에 실행하려면, 먼저 **포트에서 리스닝하는 단일 프로세스**가 있어야 하고, 그 프로세스가 어떤 방식으로든 각 워커 프로세스로 통신을 전달해야 합니다.
+
+### 프로세스당 메모리 { #memory-per-process }
+
+이제 프로그램이 메모리에 무언가를 로드한다고 해봅시다. 예를 들어 머신러닝 모델을 변수에 올리거나 큰 파일 내용을 변수에 올리는 경우입니다. 이런 것들은 서버의 **메모리(RAM)**를 어느 정도 사용합니다.
+
+그리고 여러 프로세스는 보통 **메모리를 공유하지 않습니다**. 즉, 각 실행 중인 프로세스는 자체 변수와 메모리를 갖습니다. 코드에서 메모리를 많이 사용한다면, **각 프로세스**가 그만큼의 메모리를 사용하게 됩니다.
+
+### 서버 메모리 { #server-memory }
+
+예를 들어 코드가 크기 **1 GB**의 머신러닝 모델을 로드한다고 해봅시다. API를 프로세스 하나로 실행하면 RAM을 최소 1GB 사용합니다. 그리고 **4개 프로세스**(워커 4개)를 시작하면 각각 1GB RAM을 사용합니다. 즉 총 **4 GB RAM**을 사용합니다.
+
+그런데 원격 서버나 가상 머신의 RAM이 3GB뿐이라면, 4GB를 넘게 로드하려고 할 때 문제가 생깁니다. 🚨
+
+### 여러 프로세스 - 예시 { #multiple-processes-an-example }
+
+이 예시에서는 **Manager Process**가 두 개의 **Worker Processes**를 시작하고 제어합니다.
+
+이 Manager Process는 아마 IP의 **포트**에서 리스닝하는 역할을 합니다. 그리고 모든 통신을 워커 프로세스로 전달합니다.
+
+워커 프로세스들이 실제로 애플리케이션을 실행하며, **요청**을 받아 **응답**을 반환하는 주요 연산을 수행하고, RAM에 변수로 로드한 모든 내용을 담습니다.
+
+
+
+그리고 물론 같은 머신에는 애플리케이션 외에도 **다른 프로세스**들이 실행 중일 가능성이 큽니다.
+
+흥미로운 점은 각 프로세스의 **CPU 사용률**은 시간에 따라 크게 **변동**할 수 있지만, **메모리(RAM)**는 보통 대체로 **안정적**으로 유지된다는 것입니다.
+
+매번 비슷한 양의 연산을 수행하는 API이고 클라이언트가 많다면, **CPU 사용률**도 (급격히 오르내리기보다는) *안정적일* 가능성이 큽니다.
+
+### 복제 도구와 전략 예시 { #examples-of-replication-tools-and-strategies }
+
+이를 달성하는 접근 방식은 여러 가지가 있을 수 있으며, 다음 장들에서 Docker와 컨테이너를 설명할 때 구체적인 전략을 더 알려드리겠습니다.
+
+고려해야 할 주요 제약은 **공개 IP**의 **포트**를 처리하는 **단일** 컴포넌트가 있어야 한다는 점입니다. 그리고 그 컴포넌트는 복제된 **프로세스/워커**로 통신을 **전달**할 방법이 있어야 합니다.
+
+가능한 조합과 전략 몇 가지는 다음과 같습니다:
+
+* `--workers` 옵션을 사용한 **Uvicorn**
+ * 하나의 Uvicorn **프로세스 매니저**가 **IP**와 **포트**에서 리스닝하고, **여러 Uvicorn 워커 프로세스**를 시작합니다.
+* **Kubernetes** 및 기타 분산 **컨테이너 시스템**
+ * **Kubernetes** 레이어의 무언가가 **IP**와 **포트**에서 리스닝합니다. 그리고 **여러 컨테이너**를 두어 복제하며, 각 컨테이너에는 **하나의 Uvicorn 프로세스**가 실행됩니다.
+* 이를 대신 처리해주는 **클라우드 서비스**
+ * 클라우드 서비스가 **복제를 대신 처리**해줄 가능성이 큽니다. 실행할 **프로세스**나 사용할 **컨테이너 이미지**를 정의하게 해줄 수도 있지만, 어떤 경우든 대개 **단일 Uvicorn 프로세스**를 기준으로 하고, 클라우드 서비스가 이를 복제하는 역할을 맡습니다.
+
+/// tip | 팁
+
+**컨테이너**, Docker, Kubernetes에 대한 일부 내용이 아직은 잘 이해되지 않아도 괜찮습니다.
+
+다음 장에서 컨테이너 이미지, Docker, Kubernetes 등을 더 설명하겠습니다: [컨테이너에서 FastAPI - Docker](docker.md){.internal-link target=_blank}.
+
+///
+
+## 시작 전 사전 단계 { #previous-steps-before-starting }
+
+애플리케이션을 **시작하기 전에** 어떤 단계를 수행하고 싶은 경우가 많습니다.
+
+예를 들어 **데이터베이스 마이그레이션**을 실행하고 싶을 수 있습니다.
+
+하지만 대부분의 경우, 이런 단계는 **한 번만** 수행하고 싶을 것입니다.
+
+그래서 애플리케이션을 시작하기 전에 그 **사전 단계**를 수행할 **단일 프로세스**를 두고 싶을 것입니다.
+
+또한 이후에 애플리케이션 자체를 **여러 프로세스**(여러 워커)로 시작하더라도, 사전 단계를 수행하는 프로세스는 *반드시* 하나만 실행되도록 해야 합니다. 만약 사전 단계를 **여러 프로세스**가 수행하면, **병렬로** 실행하면서 작업이 **중복**될 수 있습니다. 그리고 데이터베이스 마이그레이션처럼 민감한 작업이라면 서로 충돌을 일으킬 수 있습니다.
+
+물론 사전 단계를 여러 번 실행해도 문제가 없는 경우도 있습니다. 그런 경우에는 처리하기가 훨씬 쉽습니다.
+
+/// tip | 팁
+
+또한 설정에 따라, 어떤 경우에는 애플리케이션을 시작하기 전에 **사전 단계가 전혀 필요 없을** 수도 있다는 점을 기억하세요.
+
+그런 경우에는 이런 것들을 전혀 걱정할 필요가 없습니다. 🤷
+
+///
+
+### 사전 단계 전략 예시 { #examples-of-previous-steps-strategies }
+
+이는 여러분이 **시스템을 배포하는 방식**에 크게 좌우되며, 프로그램을 시작하는 방식, 재시작 처리 방식 등과도 연결되어 있을 가능성이 큽니다.
+
+가능한 아이디어는 다음과 같습니다:
+
+* 앱 컨테이너보다 먼저 실행되는 Kubernetes의 “Init Container”
+* 사전 단계를 실행한 다음 애플리케이션을 시작하는 bash 스크립트
+ * 이 bash 스크립트를 시작/재시작하고, 오류를 감지하는 등의 방법도 여전히 필요합니다.
+
+/// tip | 팁
+
+컨테이너로 이를 처리하는 더 구체적인 예시는 다음 장에서 제공하겠습니다: [컨테이너에서 FastAPI - Docker](docker.md){.internal-link target=_blank}.
+
+///
+
+## 리소스 활용 { #resource-utilization }
+
+서버는 여러분이 프로그램으로 소비하거나 **활용(utilize)**할 수 있는 **리소스**입니다. CPU의 계산 시간과 사용 가능한 RAM 메모리가 대표적입니다.
+
+시스템 리소스를 얼마나 소비/활용하고 싶으신가요? “많지 않게”라고 생각하기 쉽지만, 실제로는 **크래시하지 않는 선에서 가능한 한 많이** 사용하고 싶을 가능성이 큽니다.
+
+서버 3대를 비용을 내고 쓰고 있는데 RAM과 CPU를 조금만 사용한다면, 아마 **돈을 낭비**하고 💸, **서버 전력도 낭비**하고 🌎, 기타 등등이 될 수 있습니다.
+
+그 경우에는 서버를 2대만 두고, 각 서버의 리소스(CPU, 메모리, 디스크, 네트워크 대역폭 등)를 더 높은 비율로 사용하는 것이 더 나을 수 있습니다.
+
+반대로 서버 2대를 두고 CPU와 RAM을 **100%** 사용하고 있다면, 어느 시점에 프로세스 하나가 더 많은 메모리를 요청하게 되고, 서버는 디스크를 “메모리”처럼 사용해야 할 수도 있습니다(수천 배 느릴 수 있습니다). 또는 심지어 **크래시**할 수도 있습니다. 혹은 어떤 프로세스가 계산을 해야 하는데 CPU가 다시 비워질 때까지 기다려야 할 수도 있습니다.
+
+이 경우에는 **서버 한 대를 추가**로 확보하고 일부 프로세스를 그쪽에서 실행해, 모두가 **충분한 RAM과 CPU 시간**을 갖도록 하는 편이 더 낫습니다.
+
+또 어떤 이유로 API 사용량이 **급증(spike)**할 가능성도 있습니다. 바이럴이 되었거나, 다른 서비스나 봇이 사용하기 시작했을 수도 있습니다. 그런 경우를 대비해 추가 리소스를 확보해두고 싶을 수 있습니다.
+
+리소스 활용률 목표로 **임의의 수치**를 정할 수 있습니다. 예를 들어 **50%에서 90% 사이**처럼요. 요점은, 이런 것들이 배포를 조정할 때 측정하고 튜닝하는 주요 지표가 될 가능성이 크다는 것입니다.
+
+`htop` 같은 간단한 도구로 서버의 CPU와 RAM 사용량, 또는 각 프로세스별 사용량을 볼 수 있습니다. 혹은 서버 여러 대에 분산될 수도 있는 더 복잡한 모니터링 도구를 사용할 수도 있습니다.
+
+## 요약 { #recap }
+
+여기까지 애플리케이션 배포 방식을 결정할 때 염두에 두어야 할 주요 개념들을 읽었습니다:
+
+* 보안 - HTTPS
+* 시작 시 실행
+* 재시작
+* 복제(실행 중인 프로세스 수)
+* 메모리
+* 시작 전 사전 단계
+
+이 아이디어들을 이해하고 적용하는 방법을 알면, 배포를 구성하고 조정할 때 필요한 직관을 얻는 데 도움이 될 것입니다. 🤓
+
+다음 섹션에서는 따라 할 수 있는 가능한 전략의 더 구체적인 예시를 제공하겠습니다. 🚀
diff --git a/docs/ko/docs/deployment/fastapicloud.md b/docs/ko/docs/deployment/fastapicloud.md
new file mode 100644
index 000000000..9a830b157
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/deployment/fastapicloud.md
@@ -0,0 +1,65 @@
+# FastAPI Cloud { #fastapi-cloud }
+
+**한 번의 명령**으로 FastAPI 앱을 FastAPI Cloud에 배포할 수 있습니다. 아직이라면 대기자 명단에 등록해 보세요. 🚀
+
+## 로그인하기 { #login }
+
+먼저 **FastAPI Cloud** 계정이 이미 있는지 확인하세요(대기자 명단에서 초대해 드렸을 거예요 😉).
+
+그다음 로그인합니다:
+
+
+
+```console
+$ fastapi login
+
+You are logged in to FastAPI Cloud 🚀
+```
+
+
+
+## 배포하기 { #deploy }
+
+이제 **한 번의 명령**으로 앱을 배포합니다:
+
+
+
+```console
+$ fastapi deploy
+
+Deploying to FastAPI Cloud...
+
+✅ Deployment successful!
+
+🐔 Ready the chicken! Your app is ready at https://myapp.fastapicloud.dev
+```
+
+
+
+이게 전부입니다! 이제 해당 URL에서 앱에 접근할 수 있습니다. ✨
+
+## FastAPI Cloud 소개 { #about-fastapi-cloud }
+
+**FastAPI Cloud**는 **FastAPI**를 만든 동일한 저자와 팀이 구축했습니다.
+
+최소한의 노력으로 API를 **구축**, **배포**, **접근**하는 과정을 간소화합니다.
+
+FastAPI로 앱을 만들 때의 동일한 **개발자 경험**을, 클라우드에 **배포**할 때도 제공합니다. 🎉
+
+또한 앱을 배포할 때 보통 필요한 대부분의 것들도 처리해 줍니다. 예를 들면:
+
+* HTTPS
+* 요청을 기반으로 자동 스케일링하는 복제(Replication)
+* 등
+
+FastAPI Cloud는 *FastAPI and friends* 오픈 소스 프로젝트의 주요 스폰서이자 자금 지원 제공자입니다. ✨
+
+## 다른 클라우드 제공업체에 배포하기 { #deploy-to-other-cloud-providers }
+
+FastAPI는 오픈 소스이며 표준을 기반으로 합니다. 원하는 어떤 클라우드 제공업체에도 FastAPI 앱을 배포할 수 있습니다.
+
+해당 클라우드 제공업체의 가이드를 따라 FastAPI 앱을 배포하세요. 🤓
+
+## 자체 서버에 배포하기 { #deploy-your-own-server }
+
+또한 이 **Deployment** 가이드에서 이후에 모든 세부사항을 알려드릴 거예요. 그래서 무슨 일이 일어나고 있는지, 무엇이 필요하며, 본인의 서버를 포함해 직접 FastAPI 앱을 어떻게 배포하는지까지 이해할 수 있게 될 것입니다. 🤓
diff --git a/docs/ko/docs/deployment/https.md b/docs/ko/docs/deployment/https.md
new file mode 100644
index 000000000..888ec6159
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/deployment/https.md
@@ -0,0 +1,231 @@
+# HTTPS 알아보기 { #about-https }
+
+HTTPS는 그냥 “켜져 있거나” 아니면 “꺼져 있는” 것이라고 생각하기 쉽습니다.
+
+하지만 실제로는 훨씬 더 복잡합니다.
+
+/// tip | 팁
+
+바쁘거나 별로 신경 쓰고 싶지 않다면, 다음 섹션에서 다양한 기법으로 모든 것을 설정하는 단계별 안내를 계속 보세요.
+
+///
+
+소비자 관점에서 **HTTPS의 기본을 배우려면** https://howhttps.works/를 확인하세요.
+
+이제 **개발자 관점**에서 HTTPS를 생각할 때 염두에 두어야 할 여러 가지가 있습니다:
+
+* HTTPS를 사용하려면, **서버**가 **제3자**가 발급한 **"인증서(certificates)"**를 **보유**해야 합니다.
+ * 이 인증서는 실제로 제3자가 “생성”해 주는 것이고, 서버가 만드는 것이 아니라 제3자로부터 **발급/획득**하는 것입니다.
+* 인증서에는 **유효 기간**이 있습니다.
+ * 즉, **만료**됩니다.
+ * 그리고 나면 제3자로부터 다시 **갱신**해서 **재발급/재획득**해야 합니다.
+* 연결의 암호화는 **TCP 레벨**에서 일어납니다.
+ * 이는 **HTTP보다 한 계층 아래**입니다.
+ * 따라서 **인증서와 암호화** 처리는 **HTTP 이전**에 수행됩니다.
+* **TCP는 "도메인"을 모릅니다.** IP 주소만 압니다.
+ * 어떤 **특정 도메인**을 요청했는지에 대한 정보는 **HTTP 데이터**에 들어 있습니다.
+* **HTTPS 인증서**는 특정 **도메인**을 “인증”하지만, 프로토콜과 암호화는 TCP 레벨에서 일어나며, 어떤 도메인을 다루는지 **알기 전에** 처리됩니다.
+* **기본적으로** 이는 IP 주소 하나당 **HTTPS 인증서 하나만** 둘 수 있다는 뜻입니다.
+ * 서버가 아무리 크든, 그 위에 올린 각 애플리케이션이 아무리 작든 상관없습니다.
+ * 하지만 이에 대한 **해결책**이 있습니다.
+* **TLS** 프로토콜(HTTP 이전, TCP 레벨에서 암호화를 처리하는 것)에 대한 **확장** 중에 **SNI**라는 것이 있습니다.
+ * 이 SNI 확장을 사용하면, 단일 서버(**단일 IP 주소**)에서 **여러 HTTPS 인증서**를 사용하고 **여러 HTTPS 도메인/애플리케이션**을 제공할 수 있습니다.
+ * 이를 위해서는 서버에서 **공개 IP 주소**로 리스닝하는 **하나의** 컴포넌트(프로그램)가 서버에 있는 **모든 HTTPS 인증서**에 접근할 수 있어야 합니다.
+* 보안 연결을 얻은 **이후에도**, 통신 프로토콜 자체는 **여전히 HTTP**입니다.
+ * **HTTP 프로토콜**로 전송되더라도, 내용은 **암호화**되어 있습니다.
+
+일반적으로 서버(머신, 호스트 등)에는 **프로그램/HTTP 서버 하나**를 실행해 **HTTPS 관련 부분 전체**를 관리하게 합니다: **암호화된 HTTPS 요청**을 받고, 복호화된 **HTTP 요청**을 같은 서버에서 실행 중인 실제 HTTP 애플리케이션(이 경우 **FastAPI** 애플리케이션)으로 전달하고, 애플리케이션의 **HTTP 응답**을 받아 적절한 **HTTPS 인증서**로 **암호화**한 뒤 **HTTPS**로 클라이언트에 다시 보내는 역할입니다. 이런 서버를 흔히 **TLS Termination Proxy**라고 부릅니다.
+
+TLS Termination Proxy로 사용할 수 있는 옵션은 다음과 같습니다:
+
+* Traefik (인증서 갱신도 처리 가능)
+* Caddy (인증서 갱신도 처리 가능)
+* Nginx
+* HAProxy
+
+## Let's Encrypt { #lets-encrypt }
+
+Let's Encrypt 이전에는 이러한 **HTTPS 인증서**가 신뢰할 수 있는 제3자에 의해 판매되었습니다.
+
+인증서를 획득하는 과정은 번거롭고, 꽤 많은 서류 작업이 필요했으며, 인증서도 상당히 비쌌습니다.
+
+하지만 그 후 **Let's Encrypt**가 만들어졌습니다.
+
+이는 Linux Foundation의 프로젝트입니다. 표준 암호학적 보안을 모두 사용하는 **HTTPS 인증서**를 **무료로**, 자동화된 방식으로 제공합니다. 이 인증서들은 수명이 짧고(약 3개월) 그래서 유효 기간이 짧은 만큼 **실제로 보안이 더 좋아지기도** 합니다.
+
+도메인은 안전하게 검증되며 인증서는 자동으로 생성됩니다. 또한 이로 인해 인증서 갱신도 자동화할 수 있습니다.
+
+목표는 인증서의 발급과 갱신을 자동화하여 **무료로, 영구히, 안전한 HTTPS**를 사용할 수 있게 하는 것입니다.
+
+## 개발자를 위한 HTTPS { #https-for-developers }
+
+개발자에게 중요한 개념들을 중심으로, HTTPS API가 단계별로 어떻게 보일 수 있는지 예시를 들어 보겠습니다.
+
+### 도메인 이름 { #domain-name }
+
+아마도 시작은 **도메인 이름**을 **획득**하는 것일 겁니다. 그 다음 DNS 서버(아마 같은 클라우드 제공업체)에서 이를 설정합니다.
+
+대개 클라우드 서버(가상 머신) 같은 것을 사용하게 되고, 거기에는 fixed **공개 IP 주소**가 있습니다.
+
+DNS 서버(들)에서 **도메인**이 서버의 **공개 IP 주소**를 가리키도록 레코드(“`A record`”)를 설정합니다.
+
+보통은 처음 한 번, 모든 것을 설정할 때만 이 작업을 합니다.
+
+/// tip | 팁
+
+도메인 이름 부분은 HTTPS보다 훨씬 이전 단계지만, 모든 것이 도메인과 IP 주소에 의존하므로 여기서 언급할 가치가 있습니다.
+
+///
+
+### DNS { #dns }
+
+이제 실제 HTTPS 부분에 집중해 보겠습니다.
+
+먼저 브라우저는 **DNS 서버**에 질의하여, 여기서는 `someapp.example.com`이라는 **도메인에 대한 IP**가 무엇인지 확인합니다.
+
+DNS 서버는 브라우저에게 특정 **IP 주소**를 사용하라고 알려줍니다. 이는 DNS 서버에 설정해 둔, 서버가 사용하는 공개 IP 주소입니다.
+
+
+
+### TLS 핸드셰이크 시작 { #tls-handshake-start }
+
+그 다음 브라우저는 **포트 443**(HTTPS 포트)에서 해당 IP 주소와 통신합니다.
+
+통신의 첫 부분은 클라이언트와 서버 사이의 연결을 설정하고, 사용할 암호화 키 등을 결정하는 과정입니다.
+
+
+
+클라이언트와 서버가 TLS 연결을 설정하기 위해 상호작용하는 이 과정을 **TLS 핸드셰이크**라고 합니다.
+
+### SNI 확장을 사용하는 TLS { #tls-with-sni-extension }
+
+서버에서는 특정 **IP 주소**의 특정 **포트**에서 **하나의 프로세스만** 리스닝할 수 있습니다. 같은 IP 주소에서 다른 포트로 리스닝하는 프로세스는 있을 수 있지만, IP 주소와 포트 조합마다 하나만 가능합니다.
+
+TLS(HTTPS)는 기본적으로 특정 포트 `443`을 사용합니다. 따라서 우리가 필요한 포트는 이것입니다.
+
+이 포트에서 하나의 프로세스만 리스닝할 수 있으므로, 그 역할을 하는 프로세스는 **TLS Termination Proxy**가 됩니다.
+
+TLS Termination Proxy는 하나 이상의 **TLS 인증서**(HTTPS 인증서)에 접근할 수 있습니다.
+
+앞에서 설명한 **SNI 확장**을 사용해, TLS Termination Proxy는 이 연결에 사용할 수 있는 TLS(HTTPS) 인증서들 중에서 클라이언트가 기대하는 도메인과 일치하는 것을 확인해 선택합니다.
+
+이 경우에는 `someapp.example.com`에 대한 인증서를 사용합니다.
+
+
+
+클라이언트는 이미 해당 TLS 인증서를 생성한 주체(여기서는 Let's Encrypt이지만, 이는 뒤에서 다시 보겠습니다)를 **신뢰**하므로, 인증서가 유효한지 **검증**할 수 있습니다.
+
+그 다음 인증서를 사용해 클라이언트와 TLS Termination Proxy는 나머지 **TCP 통신**을 어떻게 **암호화할지 결정**합니다. 이로써 **TLS 핸드셰이크** 단계가 완료됩니다.
+
+이후 클라이언트와 서버는 TLS가 제공하는 **암호화된 TCP 연결**을 갖게 됩니다. 그리고 그 연결을 사용해 실제 **HTTP 통신**을 시작할 수 있습니다.
+
+이것이 바로 **HTTPS**입니다. 순수(암호화되지 않은) TCP 연결 대신 **안전한 TLS 연결** 안에서 **HTTP**를 그대로 사용하는 것입니다.
+
+/// tip | 팁
+
+통신의 암호화는 HTTP 레벨이 아니라 **TCP 레벨**에서 일어난다는 점에 주의하세요.
+
+///
+
+### HTTPS 요청 { #https-request }
+
+이제 클라이언트와 서버(구체적으로는 브라우저와 TLS Termination Proxy)가 **암호화된 TCP 연결**을 갖게 되었으니 **HTTP 통신**을 시작할 수 있습니다.
+
+따라서 클라이언트는 **HTTPS 요청**을 보냅니다. 이는 암호화된 TLS 연결을 통해 전달되는 HTTP 요청일 뿐입니다.
+
+
+
+### 요청 복호화 { #decrypt-the-request }
+
+TLS Termination Proxy는 합의된 암호화를 사용해 **요청을 복호화**하고, 애플리케이션을 실행 중인 프로세스(예: FastAPI 애플리케이션을 실행하는 Uvicorn 프로세스)에 **일반(복호화된) HTTP 요청**을 전달합니다.
+
+
+
+### HTTP 응답 { #http-response }
+
+애플리케이션은 요청을 처리하고 **일반(암호화되지 않은) HTTP 응답**을 TLS Termination Proxy로 보냅니다.
+
+
+
+### HTTPS 응답 { #https-response }
+
+그 다음 TLS Termination Proxy는 이전에 합의한 암호화( `someapp.example.com` 인증서로 시작된 것)를 사용해 **응답을 암호화**하고, 브라우저로 다시 보냅니다.
+
+이후 브라우저는 응답이 유효한지, 올바른 암호화 키로 암호화되었는지 등을 확인합니다. 그런 다음 **응답을 복호화**하고 처리합니다.
+
+
+
+클라이언트(브라우저)는 앞서 **HTTPS 인증서**로 합의한 암호화를 사용하고 있으므로, 해당 응답이 올바른 서버에서 왔다는 것을 알 수 있습니다.
+
+### 여러 애플리케이션 { #multiple-applications }
+
+같은 서버(또는 여러 서버)에는 예를 들어 다른 API 프로그램이나 데이터베이스처럼 **여러 애플리케이션**이 있을 수 있습니다.
+
+특정 IP와 포트 조합은 하나의 프로세스만 처리할 수 있지만(예시에서는 TLS Termination Proxy), 다른 애플리케이션/프로세스도 **공개 IP와 포트 조합**을 동일하게 쓰려고만 하지 않는다면 서버에서 함께 실행될 수 있습니다.
+
+
+
+이렇게 하면 TLS Termination Proxy가 **여러 도메인**에 대한 HTTPS와 인증서를 **여러 애플리케이션**에 대해 처리하고, 각 경우에 맞는 애플리케이션으로 요청을 전달할 수 있습니다.
+
+### 인증서 갱신 { #certificate-renewal }
+
+미래의 어느 시점에는 각 인증서가 **만료**됩니다(획득 후 약 3개월).
+
+그 다음에는 또 다른 프로그램(경우에 따라 별도 프로그램일 수도 있고, 경우에 따라 같은 TLS Termination Proxy일 수도 있습니다)이 Let's Encrypt와 통신하여 인증서를 갱신합니다.
+
+
+
+**TLS 인증서**는 IP 주소가 아니라 **도메인 이름**과 **연결**되어 있습니다.
+
+따라서 인증서를 갱신하려면, 갱신 프로그램이 권한 기관(Let's Encrypt)에게 해당 도메인을 실제로 **“소유”하고 제어하고 있음**을 **증명**해야 합니다.
+
+이를 위해, 그리고 다양한 애플리케이션 요구를 수용하기 위해 여러 방법이 있습니다. 널리 쓰이는 방법은 다음과 같습니다:
+
+* **일부 DNS 레코드 수정**.
+ * 이를 위해서는 갱신 프로그램이 DNS 제공업체의 API를 지원해야 하므로, 사용하는 DNS 제공업체에 따라 가능할 수도, 아닐 수도 있습니다.
+* 도메인과 연결된 공개 IP 주소에서 **서버로 실행**(적어도 인증서 발급 과정 동안).
+ * 앞에서 말했듯 특정 IP와 포트에서는 하나의 프로세스만 리스닝할 수 있습니다.
+ * 이것이 동일한 TLS Termination Proxy가 인증서 갱신 과정까지 처리할 때 매우 유용한 이유 중 하나입니다.
+ * 그렇지 않으면 TLS Termination Proxy를 잠시 중지하고, 갱신 프로그램을 시작해 인증서를 획득한 다음, TLS Termination Proxy에 인증서를 설정하고, 다시 TLS Termination Proxy를 재시작해야 할 수도 있습니다. 이는 TLS Termination Proxy가 꺼져 있는 동안 앱(들)을 사용할 수 없으므로 이상적이지 않습니다.
+
+앱을 계속 제공하면서 이 갱신 과정을 처리할 수 있는 것은, 애플리케이션 서버(예: Uvicorn)에서 TLS 인증서를 직접 쓰는 대신 TLS Termination Proxy로 HTTPS를 처리하는 **별도의 시스템**을 두고 싶어지는 주요 이유 중 하나입니다.
+
+## 프록시 전달 헤더 { #proxy-forwarded-headers }
+
+프록시를 사용해 HTTPS를 처리할 때, **애플리케이션 서버**(예: FastAPI CLI를 통한 Uvicorn)는 HTTPS 과정에 대해 아무것도 알지 못하고 **TLS Termination Proxy**와는 일반 HTTP로 통신합니다.
+
+이 **프록시**는 보통 요청을 **애플리케이션 서버**에 전달하기 전에, 요청이 프록시에 의해 **전달(forwarded)**되고 있음을 애플리케이션 서버가 알 수 있도록 일부 HTTP 헤더를 즉석에서 설정합니다.
+
+/// note | 기술 세부사항
+
+프록시 헤더는 다음과 같습니다:
+
+* X-Forwarded-For
+* X-Forwarded-Proto
+* X-Forwarded-Host
+
+///
+
+그럼에도 불구하고 **애플리케이션 서버**는 자신이 신뢰할 수 있는 **프록시** 뒤에 있다는 것을 모르므로, 기본적으로는 그 헤더들을 신뢰하지 않습니다.
+
+하지만 **애플리케이션 서버**가 **프록시**가 보낸 *forwarded* 헤더를 신뢰하도록 설정할 수 있습니다. FastAPI CLI를 사용하고 있다면, *CLI Option* `--forwarded-allow-ips`를 사용해 어떤 IP에서 온 *forwarded* 헤더를 신뢰할지 지정할 수 있습니다.
+
+예를 들어 **애플리케이션 서버**가 신뢰하는 **프록시**로부터만 통신을 받는다면, `--forwarded-allow-ips="*"`로 설정해 들어오는 모든 IP를 신뢰하게 할 수 있습니다. 어차피 **프록시**가 사용하는 IP에서만 요청을 받게 될 것이기 때문입니다.
+
+이렇게 하면 애플리케이션은 자신이 사용하는 공개 URL이 무엇인지, HTTPS를 사용하는지, 도메인이 무엇인지 등을 알 수 있습니다.
+
+예를 들어 리다이렉트를 올바르게 처리하는 데 유용합니다.
+
+/// tip | 팁
+
+이에 대해서는 [프록시 뒤에서 실행하기 - 프록시 전달 헤더 활성화](../advanced/behind-a-proxy.md#enable-proxy-forwarded-headers){.internal-link target=_blank} 문서에서 더 알아볼 수 있습니다.
+
+///
+
+## 요약 { #recap }
+
+**HTTPS**는 매우 중요하며, 대부분의 경우 상당히 **핵심적**입니다. 개발자가 HTTPS와 관련해 해야 하는 노력의 대부분은 결국 **이 개념들을 이해**하고 그것들이 어떻게 동작하는지 파악하는 것입니다.
+
+하지만 **개발자를 위한 HTTPS**의 기본 정보를 알고 나면, 여러 도구를 쉽게 조합하고 설정하여 모든 것을 간단하게 관리할 수 있습니다.
+
+다음 장들에서는 **FastAPI** 애플리케이션을 위한 **HTTPS** 설정 방법을 여러 구체적인 예시로 보여드리겠습니다. 🔒
diff --git a/docs/ko/docs/deployment/manually.md b/docs/ko/docs/deployment/manually.md
new file mode 100644
index 000000000..e85dd02a3
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/deployment/manually.md
@@ -0,0 +1,157 @@
+# 서버를 수동으로 실행하기 { #run-a-server-manually }
+
+## `fastapi run` 명령 사용하기 { #use-the-fastapi-run-command }
+
+요약하면, `fastapi run`을 사용해 FastAPI 애플리케이션을 서비스하세요:
+
+
+
+```console
+$ fastapi run main.py
+
+ FastAPI Starting production server 🚀
+
+ Searching for package file structure from directories
+ with __init__.py files
+ Importing from /home/user/code/awesomeapp
+
+ module 🐍 main.py
+
+ code Importing the FastAPI app object from the module with
+ the following code:
+
+ from main import app
+
+ app Using import string: main:app
+
+ server Server started at http://0.0.0.0:8000
+ server Documentation at http://0.0.0.0:8000/docs
+
+ Logs:
+
+ INFO Started server process [2306215]
+ INFO Waiting for application startup.
+ INFO Application startup complete.
+ INFO Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C
+ to quit)
+```
+
+
+
+대부분의 경우에는 이것으로 동작합니다. 😎
+
+예를 들어 이 명령은 컨테이너나 서버 등에서 **FastAPI** 앱을 시작할 때 사용할 수 있습니다.
+
+## ASGI 서버 { #asgi-servers }
+
+이제 조금 더 자세히 살펴보겠습니다.
+
+FastAPI는 ASGI라고 불리는, Python 웹 프레임워크와 서버를 만들기 위한 표준을 사용합니다. FastAPI는 ASGI 웹 프레임워크입니다.
+
+원격 서버 머신에서 **FastAPI** 애플리케이션(또는 다른 ASGI 애플리케이션)을 실행하기 위해 필요한 핵심 요소는 **Uvicorn** 같은 ASGI 서버 프로그램입니다. `fastapi` 명령에는 기본으로 이것이 포함되어 있습니다.
+
+다음을 포함해 여러 대안이 있습니다:
+
+* Uvicorn: 고성능 ASGI 서버.
+* Hypercorn: HTTP/2 및 Trio 등 여러 기능과 호환되는 ASGI 서버.
+* Daphne: Django Channels를 위해 만들어진 ASGI 서버.
+* Granian: Python 애플리케이션을 위한 Rust HTTP 서버.
+* NGINX Unit: NGINX Unit은 가볍고 다용도로 사용할 수 있는 웹 애플리케이션 런타임입니다.
+
+## 서버 머신과 서버 프로그램 { #server-machine-and-server-program }
+
+이름에 관해 기억해 둘 작은 디테일이 있습니다. 💡
+
+"**server**"라는 단어는 보통 원격/클라우드 컴퓨터(물리 또는 가상 머신)와, 그 머신에서 실행 중인 프로그램(예: Uvicorn) 둘 다를 가리키는 데 사용됩니다.
+
+일반적으로 "server"를 읽을 때, 이 두 가지 중 하나를 의미할 수 있다는 점을 기억하세요.
+
+원격 머신을 가리킬 때는 **server**라고 부르는 것이 일반적이지만, **machine**, **VM**(virtual machine), **node**라고 부르기도 합니다. 이것들은 보통 Linux를 실행하는 원격 머신의 한 형태를 뜻하며, 그곳에서 프로그램을 실행합니다.
+
+## 서버 프로그램 설치하기 { #install-the-server-program }
+
+FastAPI를 설치하면 프로덕션 서버인 Uvicorn이 함께 설치되며, `fastapi run` 명령으로 시작할 수 있습니다.
+
+하지만 ASGI 서버를 수동으로 설치할 수도 있습니다.
+
+[가상 환경](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}을 만들고 활성화한 다음, 서버 애플리케이션을 설치하세요.
+
+예를 들어 Uvicorn을 설치하려면:
+
+
+
+```console
+$ pip install "uvicorn[standard]"
+
+---> 100%
+```
+
+
+
+다른 어떤 ASGI 서버 프로그램도 비슷한 과정이 적용됩니다.
+
+/// tip | 팁
+
+`standard`를 추가하면 Uvicorn이 권장되는 추가 의존성 몇 가지를 설치하고 사용합니다.
+
+여기에는 `asyncio`를 고성능으로 대체할 수 있는 드롭인 대체재인 `uvloop`가 포함되며, 큰 동시성 성능 향상을 제공합니다.
+
+`pip install "fastapi[standard]"` 같은 방식으로 FastAPI를 설치하면 `uvicorn[standard]`도 함께 설치됩니다.
+
+///
+
+## 서버 프로그램 실행하기 { #run-the-server-program }
+
+ASGI 서버를 수동으로 설치했다면, 보통 FastAPI 애플리케이션을 임포트하기 위해 특별한 형식의 import string을 전달해야 합니다:
+
+
+
+```console
+$ uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 80
+
+INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:80 (Press CTRL+C to quit)
+```
+
+
+
+/// note | 참고
+
+`uvicorn main:app` 명령은 다음을 가리킵니다:
+
+* `main`: 파일 `main.py`(Python "module").
+* `app`: `main.py` 안에서 `app = FastAPI()` 라인으로 생성된 객체.
+
+이는 다음과 동일합니다:
+
+```Python
+from main import app
+```
+
+///
+
+각 ASGI 서버 프로그램의 대안도 비슷한 명령을 갖고 있으며, 자세한 내용은 각자의 문서를 참고하세요.
+
+/// warning | 경고
+
+Uvicorn과 다른 서버는 개발 중에 유용한 `--reload` 옵션을 지원합니다.
+
+`--reload` 옵션은 훨씬 더 많은 리소스를 소비하고, 더 불안정합니다.
+
+**개발** 중에는 큰 도움이 되지만, **프로덕션**에서는 사용하지 **말아야** 합니다.
+
+///
+
+## 배포 개념 { #deployment-concepts }
+
+이 예제들은 서버 프로그램(예: Uvicorn)을 실행하여 **단일 프로세스**를 시작하고, 사전에 정한 포트(예: `80`)에서 모든 IP(`0.0.0.0`)로 들어오는 요청을 받도록 합니다.
+
+이것이 기본 아이디어입니다. 하지만 보통은 다음과 같은 추가 사항들도 처리해야 합니다:
+
+* 보안 - HTTPS
+* 시작 시 자동 실행
+* 재시작
+* 복제(실행 중인 프로세스 수)
+* 메모리
+* 시작 전 선행 단계
+
+다음 장들에서 이 각각의 개념을 어떻게 생각해야 하는지, 그리고 이를 다루기 위한 전략의 구체적인 예시를 더 알려드리겠습니다. 🚀
diff --git a/docs/ko/docs/how-to/authentication-error-status-code.md b/docs/ko/docs/how-to/authentication-error-status-code.md
new file mode 100644
index 000000000..47120cae6
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/how-to/authentication-error-status-code.md
@@ -0,0 +1,17 @@
+# 이전 403 인증 오류 상태 코드 사용하기 { #use-old-403-authentication-error-status-codes }
+
+FastAPI 버전 `0.122.0` 이전에는, 통합 보안 유틸리티가 인증 실패 후 클라이언트에 오류를 반환할 때 HTTP 상태 코드 `403 Forbidden`을 사용했습니다.
+
+FastAPI 버전 `0.122.0`부터는 더 적절한 HTTP 상태 코드 `401 Unauthorized`를 사용하며, HTTP 명세인 RFC 7235, RFC 9110를 따라 응답에 합리적인 `WWW-Authenticate` 헤더를 반환합니다.
+
+하지만 어떤 이유로든 클라이언트가 이전 동작에 의존하고 있다면, 보안 클래스에서 `make_not_authenticated_error` 메서드를 오버라이드하여 이전 동작으로 되돌릴 수 있습니다.
+
+예를 들어, 기본값인 `401 Unauthorized` 오류 대신 `403 Forbidden` 오류를 반환하는 `HTTPBearer`의 서브클래스를 만들 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/authentication_error_status_code/tutorial001_an_py39.py hl[9:13] *}
+
+/// tip | 팁
+
+함수는 예외를 `raise`하는 것이 아니라 예외 인스턴스를 `return`한다는 점에 유의하세요. 예외를 발생시키는(`raise`) 작업은 내부 코드의 나머지 부분에서 수행됩니다.
+
+///
diff --git a/docs/ko/docs/how-to/custom-docs-ui-assets.md b/docs/ko/docs/how-to/custom-docs-ui-assets.md
new file mode 100644
index 000000000..d6383c29c
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/how-to/custom-docs-ui-assets.md
@@ -0,0 +1,185 @@
+# 커스텀 Docs UI 정적 에셋(자체 호스팅) { #custom-docs-ui-static-assets-self-hosting }
+
+API 문서는 **Swagger UI**와 **ReDoc**을 사용하며, 각각 JavaScript와 CSS 파일이 필요합니다.
+
+기본적으로 이러한 파일은 CDN에서 제공됩니다.
+
+하지만 이를 커스터마이징할 수 있으며, 특정 CDN을 지정하거나 파일을 직접 제공할 수도 있습니다.
+
+## JavaScript와 CSS용 커스텀 CDN { #custom-cdn-for-javascript-and-css }
+
+예를 들어 다른 CDN을 사용하고 싶다고 해봅시다. 예를 들면 `https://unpkg.com/`을 사용하려는 경우입니다.
+
+이는 예를 들어 특정 국가에서 일부 URL을 제한하는 경우에 유용할 수 있습니다.
+
+### 자동 문서 비활성화하기 { #disable-the-automatic-docs }
+
+첫 번째 단계는 자동 문서를 비활성화하는 것입니다. 기본적으로 자동 문서는 기본 CDN을 사용하기 때문입니다.
+
+비활성화하려면 `FastAPI` 앱을 생성할 때 해당 URL을 `None`으로 설정하세요:
+
+{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py39.py hl[8] *}
+
+### 커스텀 문서 포함하기 { #include-the-custom-docs }
+
+이제 커스텀 문서를 위한 *경로 처리*를 만들 수 있습니다.
+
+FastAPI 내부 함수를 재사용해 문서용 HTML 페이지를 생성하고, 필요한 인자를 전달할 수 있습니다:
+
+* `openapi_url`: 문서 HTML 페이지가 API의 OpenAPI 스키마를 가져올 수 있는 URL입니다. 여기서는 `app.openapi_url` 속성을 사용할 수 있습니다.
+* `title`: API의 제목입니다.
+* `oauth2_redirect_url`: 기본값을 사용하려면 여기서 `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url`을 사용할 수 있습니다.
+* `swagger_js_url`: Swagger UI 문서의 HTML이 **JavaScript** 파일을 가져올 수 있는 URL입니다. 커스텀 CDN URL입니다.
+* `swagger_css_url`: Swagger UI 문서의 HTML이 **CSS** 파일을 가져올 수 있는 URL입니다. 커스텀 CDN URL입니다.
+
+ReDoc도 마찬가지입니다...
+
+{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py39.py hl[2:6,11:19,22:24,27:33] *}
+
+/// tip | 팁
+
+`swagger_ui_redirect`에 대한 *경로 처리*는 OAuth2를 사용할 때 도움이 되는 헬퍼입니다.
+
+API를 OAuth2 provider와 통합하면 인증을 수행한 뒤 획득한 자격 증명으로 API 문서로 다시 돌아올 수 있습니다. 그리고 실제 OAuth2 인증을 사용해 API와 상호작용할 수 있습니다.
+
+Swagger UI가 이 과정을 백그라운드에서 처리해 주지만, 이를 위해 이 "redirect" 헬퍼가 필요합니다.
+
+///
+
+### 테스트용 *경로 처리* 만들기 { #create-a-path-operation-to-test-it }
+
+이제 모든 것이 제대로 동작하는지 테스트할 수 있도록 *경로 처리*를 하나 만드세요:
+
+{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py39.py hl[36:38] *}
+
+### 테스트하기 { #test-it }
+
+이제 http://127.0.0.1:8000/docs에서 문서에 접속한 뒤 페이지를 새로고침하면, 새 CDN에서 에셋을 불러오는 것을 확인할 수 있습니다.
+
+## 문서용 JavaScript와 CSS 자체 호스팅하기 { #self-hosting-javascript-and-css-for-docs }
+
+JavaScript와 CSS를 자체 호스팅하는 것은 예를 들어, 오프라인 상태이거나 외부 인터넷에 접근할 수 없는 환경, 또는 로컬 네트워크에서도 앱이 계속 동작해야 할 때 유용할 수 있습니다.
+
+여기서는 동일한 FastAPI 앱에서 해당 파일을 직접 제공하고, 문서가 이를 사용하도록 설정하는 방법을 살펴봅니다.
+
+### 프로젝트 파일 구조 { #project-file-structure }
+
+프로젝트 파일 구조가 다음과 같다고 해봅시다:
+
+```
+.
+├── app
+│ ├── __init__.py
+│ ├── main.py
+```
+
+이제 해당 정적 파일을 저장할 디렉터리를 만드세요.
+
+새 파일 구조는 다음과 같을 수 있습니다:
+
+```
+.
+├── app
+│ ├── __init__.py
+│ ├── main.py
+└── static/
+```
+
+### 파일 다운로드하기 { #download-the-files }
+
+문서에 필요한 정적 파일을 다운로드해서 `static/` 디렉터리에 넣으세요.
+
+각 링크를 우클릭한 뒤 "링크를 다른 이름으로 저장..."과 비슷한 옵션을 선택하면 될 것입니다.
+
+**Swagger UI**는 다음 파일을 사용합니다:
+
+* `swagger-ui-bundle.js`
+* `swagger-ui.css`
+
+**ReDoc**은 다음 파일을 사용합니다:
+
+* `redoc.standalone.js`
+
+이후 파일 구조는 다음과 같을 수 있습니다:
+
+```
+.
+├── app
+│ ├── __init__.py
+│ ├── main.py
+└── static
+ ├── redoc.standalone.js
+ ├── swagger-ui-bundle.js
+ └── swagger-ui.css
+```
+
+### 정적 파일 제공하기 { #serve-the-static-files }
+
+* `StaticFiles`를 import합니다.
+* 특정 경로에 `StaticFiles()` 인스턴스를 "마운트(mount)"합니다.
+
+{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py39.py hl[7,11] *}
+
+### 정적 파일 테스트하기 { #test-the-static-files }
+
+애플리케이션을 시작하고 http://127.0.0.1:8000/static/redoc.standalone.js로 이동하세요.
+
+**ReDoc**용 매우 긴 JavaScript 파일이 보일 것입니다.
+
+예를 들어 다음과 같이 시작할 수 있습니다:
+
+```JavaScript
+/*! For license information please see redoc.standalone.js.LICENSE.txt */
+!function(e,t){"object"==typeof exports&&"object"==typeof module?module.exports=t(require("null")):
+...
+```
+
+이는 앱에서 정적 파일을 제공할 수 있고, 문서용 정적 파일을 올바른 위치에 배치했다는 것을 확인해 줍니다.
+
+이제 문서가 이 정적 파일을 사용하도록 앱을 설정할 수 있습니다.
+
+### 정적 파일을 위한 자동 문서 비활성화하기 { #disable-the-automatic-docs-for-static-files }
+
+커스텀 CDN을 사용할 때와 마찬가지로, 첫 단계는 자동 문서를 비활성화하는 것입니다. 자동 문서는 기본적으로 CDN을 사용합니다.
+
+비활성화하려면 `FastAPI` 앱을 생성할 때 해당 URL을 `None`으로 설정하세요:
+
+{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py39.py hl[9] *}
+
+### 정적 파일을 위한 커스텀 문서 포함하기 { #include-the-custom-docs-for-static-files }
+
+그리고 커스텀 CDN을 사용할 때와 동일한 방식으로, 이제 커스텀 문서를 위한 *경로 처리*를 만들 수 있습니다.
+
+다시 한 번, FastAPI 내부 함수를 재사용해 문서용 HTML 페이지를 생성하고, 필요한 인자를 전달할 수 있습니다:
+
+* `openapi_url`: 문서 HTML 페이지가 API의 OpenAPI 스키마를 가져올 수 있는 URL입니다. 여기서는 `app.openapi_url` 속성을 사용할 수 있습니다.
+* `title`: API의 제목입니다.
+* `oauth2_redirect_url`: 기본값을 사용하려면 여기서 `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url`을 사용할 수 있습니다.
+* `swagger_js_url`: Swagger UI 문서의 HTML이 **JavaScript** 파일을 가져올 수 있는 URL입니다. **이제는 여러분의 앱이 직접 제공하는 파일입니다**.
+* `swagger_css_url`: Swagger UI 문서의 HTML이 **CSS** 파일을 가져올 수 있는 URL입니다. **이제는 여러분의 앱이 직접 제공하는 파일입니다**.
+
+ReDoc도 마찬가지입니다...
+
+{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py39.py hl[2:6,14:22,25:27,30:36] *}
+
+/// tip | 팁
+
+`swagger_ui_redirect`에 대한 *경로 처리*는 OAuth2를 사용할 때 도움이 되는 헬퍼입니다.
+
+API를 OAuth2 provider와 통합하면 인증을 수행한 뒤 획득한 자격 증명으로 API 문서로 다시 돌아올 수 있습니다. 그리고 실제 OAuth2 인증을 사용해 API와 상호작용할 수 있습니다.
+
+Swagger UI가 이 과정을 백그라운드에서 처리해 주지만, 이를 위해 이 "redirect" 헬퍼가 필요합니다.
+
+///
+
+### 정적 파일 테스트용 *경로 처리* 만들기 { #create-a-path-operation-to-test-static-files }
+
+이제 모든 것이 제대로 동작하는지 테스트할 수 있도록 *경로 처리*를 하나 만드세요:
+
+{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py39.py hl[39:41] *}
+
+### 정적 파일 UI 테스트하기 { #test-static-files-ui }
+
+이제 WiFi 연결을 끊고 http://127.0.0.1:8000/docs에서 문서에 접속한 뒤 페이지를 새로고침해 보세요.
+
+인터넷이 없어도 API 문서를 보고, API와 상호작용할 수 있을 것입니다.
diff --git a/docs/ko/docs/how-to/custom-request-and-route.md b/docs/ko/docs/how-to/custom-request-and-route.md
new file mode 100644
index 000000000..335193bb3
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/how-to/custom-request-and-route.md
@@ -0,0 +1,109 @@
+# 커스텀 Request 및 APIRoute 클래스 { #custom-request-and-apiroute-class }
+
+일부 경우에는 `Request`와 `APIRoute` 클래스에서 사용되는 로직을 오버라이드하고 싶을 수 있습니다.
+
+특히, 이는 middleware에 있는 로직의 좋은 대안이 될 수 있습니다.
+
+예를 들어, 애플리케이션에서 처리되기 전에 요청 바디를 읽거나 조작하고 싶을 때가 그렇습니다.
+
+/// danger | 위험
+
+이 기능은 "고급" 기능입니다.
+
+**FastAPI**를 이제 막 시작했다면 이 섹션은 건너뛰는 것이 좋습니다.
+
+///
+
+## 사용 사례 { #use-cases }
+
+사용 사례에는 다음이 포함됩니다:
+
+* JSON이 아닌 요청 바디를 JSON으로 변환하기(예: `msgpack`).
+* gzip으로 압축된 요청 바디 압축 해제하기.
+* 모든 요청 바디를 자동으로 로깅하기.
+
+## 커스텀 요청 바디 인코딩 처리하기 { #handling-custom-request-body-encodings }
+
+커스텀 `Request` 서브클래스를 사용해 gzip 요청의 압축을 해제하는 방법을 살펴보겠습니다.
+
+그리고 그 커스텀 요청 클래스를 사용하기 위한 `APIRoute` 서브클래스도 함께 보겠습니다.
+
+### 커스텀 `GzipRequest` 클래스 만들기 { #create-a-custom-gziprequest-class }
+
+/// tip | 팁
+
+이 예시는 동작 방식 시연을 위한 장난감 예제입니다. Gzip 지원이 필요하다면 제공되는 [`GzipMiddleware`](../advanced/middleware.md#gzipmiddleware){.internal-link target=_blank}를 사용할 수 있습니다.
+
+///
+
+먼저, `GzipRequest` 클래스를 만듭니다. 이 클래스는 `Request.body()` 메서드를 덮어써서, 적절한 헤더가 있는 경우 바디를 압축 해제합니다.
+
+헤더에 `gzip`이 없으면 바디를 압축 해제하려고 시도하지 않습니다.
+
+이렇게 하면 동일한 route 클래스가 gzip으로 압축된 요청과 압축되지 않은 요청을 모두 처리할 수 있습니다.
+
+{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[9:16] *}
+
+### 커스텀 `GzipRoute` 클래스 만들기 { #create-a-custom-gziproute-class }
+
+다음으로, `GzipRequest`를 활용하는 `fastapi.routing.APIRoute`의 커스텀 서브클래스를 만듭니다.
+
+이번에는 `APIRoute.get_route_handler()` 메서드를 오버라이드합니다.
+
+이 메서드는 함수를 반환합니다. 그리고 그 함수가 요청을 받아 응답을 반환합니다.
+
+여기서는 원본 요청으로부터 `GzipRequest`를 만들기 위해 이를 사용합니다.
+
+{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[19:27] *}
+
+/// note | 기술 세부사항
+
+`Request`에는 `request.scope` 속성이 있는데, 이는 요청과 관련된 메타데이터를 담고 있는 Python `dict`입니다.
+
+`Request`에는 또한 `request.receive`가 있는데, 이는 요청의 바디를 "받기(receive)" 위한 함수입니다.
+
+`scope` `dict`와 `receive` 함수는 모두 ASGI 명세의 일부입니다.
+
+그리고 이 두 가지, `scope`와 `receive`가 새로운 `Request` 인스턴스를 만드는 데 필요한 것들입니다.
+
+`Request`에 대해 더 알아보려면 Starlette의 Requests 문서를 확인하세요.
+
+///
+
+`GzipRequest.get_route_handler`가 반환하는 함수가 다르게 하는 유일한 것은 `Request`를 `GzipRequest`로 변환하는 것입니다.
+
+이렇게 하면, 우리의 `GzipRequest`가 *경로 처리*로 전달하기 전에(필요하다면) 데이터의 압축 해제를 담당하게 됩니다.
+
+그 이후의 모든 처리 로직은 동일합니다.
+
+하지만 `GzipRequest.body`에서 변경을 했기 때문에, 필요할 때 **FastAPI**가 로드하는 시점에 요청 바디는 자동으로 압축 해제됩니다.
+
+## 예외 핸들러에서 요청 바디 접근하기 { #accessing-the-request-body-in-an-exception-handler }
+
+/// tip | 팁
+
+같은 문제를 해결하려면 `RequestValidationError`에 대한 커스텀 핸들러에서 `body`를 사용하는 편이 아마 훨씬 더 쉽습니다([오류 처리하기](../tutorial/handling-errors.md#use-the-requestvalidationerror-body){.internal-link target=_blank}).
+
+하지만 이 예시도 여전히 유효하며, 내부 컴포넌트와 상호작용하는 방법을 보여줍니다.
+
+///
+
+같은 접근 방식을 사용해 예외 핸들러에서 요청 바디에 접근할 수도 있습니다.
+
+필요한 것은 `try`/`except` 블록 안에서 요청을 처리하는 것뿐입니다:
+
+{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[14,16] *}
+
+예외가 발생하더라도 `Request` 인스턴스는 여전히 스코프 안에 남아 있으므로, 오류를 처리할 때 요청 바디를 읽고 활용할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[17:19] *}
+
+## 라우터에서의 커스텀 `APIRoute` 클래스 { #custom-apiroute-class-in-a-router }
+
+`APIRouter`의 `route_class` 파라미터를 설정할 수도 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial003_py310.py hl[26] *}
+
+이 예시에서는 `router` 아래의 *경로 처리*들이 커스텀 `TimedRoute` 클래스를 사용하며, 응답을 생성하는 데 걸린 시간을 담은 추가 `X-Response-Time` 헤더가 응답에 포함됩니다:
+
+{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial003_py310.py hl[13:20] *}
diff --git a/docs/ko/docs/how-to/extending-openapi.md b/docs/ko/docs/how-to/extending-openapi.md
new file mode 100644
index 000000000..d04d6c23e
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/how-to/extending-openapi.md
@@ -0,0 +1,80 @@
+# OpenAPI 확장하기 { #extending-openapi }
+
+생성된 OpenAPI 스키마를 수정해야 하는 경우가 있습니다.
+
+이 섹션에서 그 방법을 살펴보겠습니다.
+
+## 일반적인 과정 { #the-normal-process }
+
+일반적인(기본) 과정은 다음과 같습니다.
+
+`FastAPI` 애플리케이션(인스턴스)에는 OpenAPI 스키마를 반환해야 하는 `.openapi()` 메서드가 있습니다.
+
+애플리케이션 객체를 생성하는 과정에서 `/openapi.json`(또는 `openapi_url`에 설정한 경로)용 *경로 처리*가 등록됩니다.
+
+이 경로 처리는 애플리케이션의 `.openapi()` 메서드 결과를 JSON 응답으로 반환할 뿐입니다.
+
+기본적으로 `.openapi()` 메서드는 프로퍼티 `.openapi_schema`에 내용이 있는지 확인하고, 있으면 그 내용을 반환합니다.
+
+없으면 `fastapi.openapi.utils.get_openapi`에 있는 유틸리티 함수를 사용해 생성합니다.
+
+그리고 `get_openapi()` 함수는 다음을 파라미터로 받습니다:
+
+* `title`: 문서에 표시되는 OpenAPI 제목.
+* `version`: API 버전. 예: `2.5.0`.
+* `openapi_version`: 사용되는 OpenAPI 스펙 버전. 기본값은 최신인 `3.1.0`.
+* `summary`: API에 대한 짧은 요약.
+* `description`: API 설명. markdown을 포함할 수 있으며 문서에 표시됩니다.
+* `routes`: 라우트 목록. 각각 등록된 *경로 처리*입니다. `app.routes`에서 가져옵니다.
+
+/// info | 정보
+
+`summary` 파라미터는 OpenAPI 3.1.0 이상에서 사용할 수 있으며, FastAPI 0.99.0 이상에서 지원됩니다.
+
+///
+
+## 기본값 덮어쓰기 { #overriding-the-defaults }
+
+위 정보를 바탕으로, 동일한 유틸리티 함수를 사용해 OpenAPI 스키마를 생성하고 필요한 각 부분을 덮어쓸 수 있습니다.
+
+예를 들어, 커스텀 로고를 포함하기 위한 ReDoc의 OpenAPI 확장을 추가해 보겠습니다.
+
+### 일반적인 **FastAPI** { #normal-fastapi }
+
+먼저, 평소처럼 **FastAPI** 애플리케이션을 모두 작성합니다:
+
+{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py39.py hl[1,4,7:9] *}
+
+### OpenAPI 스키마 생성하기 { #generate-the-openapi-schema }
+
+그다음 `custom_openapi()` 함수 안에서, 동일한 유틸리티 함수를 사용해 OpenAPI 스키마를 생성합니다:
+
+{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py39.py hl[2,15:21] *}
+
+### OpenAPI 스키마 수정하기 { #modify-the-openapi-schema }
+
+이제 OpenAPI 스키마의 `info` "object"에 커스텀 `x-logo`를 추가하여 ReDoc 확장을 더할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py39.py hl[22:24] *}
+
+### OpenAPI 스키마 캐시하기 { #cache-the-openapi-schema }
+
+생성한 스키마를 저장하기 위한 "cache"로 `.openapi_schema` 프로퍼티를 사용할 수 있습니다.
+
+이렇게 하면 사용자가 API 문서를 열 때마다 애플리케이션이 스키마를 매번 생성하지 않아도 됩니다.
+
+스키마는 한 번만 생성되고, 이후 요청에서는 같은 캐시된 스키마가 사용됩니다.
+
+{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py39.py hl[13:14,25:26] *}
+
+### 메서드 오버라이드하기 { #override-the-method }
+
+이제 `.openapi()` 메서드를 새 함수로 교체할 수 있습니다.
+
+{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py39.py hl[29] *}
+
+### 확인하기 { #check-it }
+
+http://127.0.0.1:8000/redoc로 이동하면 커스텀 로고(이 예시에서는 **FastAPI** 로고)를 사용하는 것을 확인할 수 있습니다:
+
+
diff --git a/docs/ko/docs/how-to/general.md b/docs/ko/docs/how-to/general.md
new file mode 100644
index 000000000..a18dc68a2
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/how-to/general.md
@@ -0,0 +1,39 @@
+# 일반 - 사용 방법 - 레시피 { #general-how-to-recipes }
+
+일반적이거나 자주 나오는 질문에 대해, 문서의 다른 위치로 안내하는 몇 가지 포인터를 소개합니다.
+
+## 데이터 필터링 - 보안 { #filter-data-security }
+
+반환하면 안 되는 데이터를 과도하게 반환하지 않도록 하려면, [튜토리얼 - 응답 모델 - 반환 타입](../tutorial/response-model.md){.internal-link target=_blank} 문서를 읽어보세요.
+
+## 문서화 태그 - OpenAPI { #documentation-tags-openapi }
+
+*경로 처리*에 태그를 추가하고, 문서 UI에서 이를 그룹화하려면 [튜토리얼 - 경로 처리 구성 - 태그](../tutorial/path-operation-configuration.md#tags){.internal-link target=_blank} 문서를 읽어보세요.
+
+## 문서화 요약 및 설명 - OpenAPI { #documentation-summary-and-description-openapi }
+
+*경로 처리*에 요약과 설명을 추가하고, 문서 UI에 표시하려면 [튜토리얼 - 경로 처리 구성 - 요약 및 설명](../tutorial/path-operation-configuration.md#summary-and-description){.internal-link target=_blank} 문서를 읽어보세요.
+
+## 문서화 응답 설명 - OpenAPI { #documentation-response-description-openapi }
+
+문서 UI에 표시되는 응답의 설명을 정의하려면 [튜토리얼 - 경로 처리 구성 - 응답 설명](../tutorial/path-operation-configuration.md#response-description){.internal-link target=_blank} 문서를 읽어보세요.
+
+## 문서화 *경로 처리* 지원 중단하기 - OpenAPI { #documentation-deprecate-a-path-operation-openapi }
+
+*경로 처리*를 지원 중단(deprecate)으로 표시하고, 문서 UI에 보여주려면 [튜토리얼 - 경로 처리 구성 - 지원 중단](../tutorial/path-operation-configuration.md#deprecate-a-path-operation){.internal-link target=_blank} 문서를 읽어보세요.
+
+## 어떤 데이터든 JSON 호환으로 변환하기 { #convert-any-data-to-json-compatible }
+
+어떤 데이터든 JSON 호환 형식으로 변환하려면 [튜토리얼 - JSON 호환 인코더](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank} 문서를 읽어보세요.
+
+## OpenAPI 메타데이터 - 문서 { #openapi-metadata-docs }
+
+라이선스, 버전, 연락처 등의 정보를 포함해 OpenAPI 스키마에 메타데이터를 추가하려면 [튜토리얼 - 메타데이터와 문서 URL](../tutorial/metadata.md){.internal-link target=_blank} 문서를 읽어보세요.
+
+## OpenAPI 사용자 정의 URL { #openapi-custom-url }
+
+OpenAPI URL을 커스터마이즈(또는 제거)하려면 [튜토리얼 - 메타데이터와 문서 URL](../tutorial/metadata.md#openapi-url){.internal-link target=_blank} 문서를 읽어보세요.
+
+## OpenAPI 문서 URL { #openapi-docs-urls }
+
+자동으로 생성되는 문서 사용자 인터페이스에서 사용하는 URL을 업데이트하려면 [튜토리얼 - 메타데이터와 문서 URL](../tutorial/metadata.md#docs-urls){.internal-link target=_blank} 문서를 읽어보세요.
diff --git a/docs/ko/docs/how-to/graphql.md b/docs/ko/docs/how-to/graphql.md
new file mode 100644
index 000000000..3cc467eb7
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/how-to/graphql.md
@@ -0,0 +1,60 @@
+# GraphQL { #graphql }
+
+**FastAPI**는 **ASGI** 표준을 기반으로 하므로, ASGI와도 호환되는 어떤 **GraphQL** 라이브러리든 매우 쉽게 통합할 수 있습니다.
+
+같은 애플리케이션에서 일반 FastAPI **경로 처리**와 GraphQL을 함께 조합할 수 있습니다.
+
+/// tip | 팁
+
+**GraphQL**은 몇 가지 매우 특정한 사용 사례를 해결합니다.
+
+일반적인 **web API**와 비교했을 때 **장점**과 **단점**이 있습니다.
+
+여러분의 사용 사례에서 **이점**이 **단점**을 상쇄하는지 꼭 평가해 보세요. 🤓
+
+///
+
+## GraphQL 라이브러리 { #graphql-libraries }
+
+다음은 **ASGI** 지원이 있는 **GraphQL** 라이브러리들입니다. **FastAPI**와 함께 사용할 수 있습니다:
+
+* Strawberry 🍓
+ * FastAPI용 문서 제공
+* Ariadne
+ * FastAPI용 문서 제공
+* Tartiflette
+ * ASGI 통합을 제공하기 위해 Tartiflette ASGI 사용
+* Graphene
+ * starlette-graphene3 사용
+
+## Strawberry로 GraphQL 사용하기 { #graphql-with-strawberry }
+
+**GraphQL**로 작업해야 하거나 작업하고 싶다면, **Strawberry**를 **권장**합니다. **FastAPI**의 설계와 가장 가깝고, 모든 것이 **type annotations**에 기반해 있기 때문입니다.
+
+사용 사례에 따라 다른 라이브러리를 선호할 수도 있지만, 제게 묻는다면 아마 **Strawberry**를 먼저 시도해 보라고 제안할 것입니다.
+
+다음은 Strawberry를 FastAPI와 통합하는 방법에 대한 간단한 미리보기입니다:
+
+{* ../../docs_src/graphql_/tutorial001_py39.py hl[3,22,25] *}
+
+Strawberry 문서에서 Strawberry에 대해 더 알아볼 수 있습니다.
+
+또한 FastAPI에서 Strawberry 사용에 대한 문서도 확인해 보세요.
+
+## Starlette의 예전 `GraphQLApp` { #older-graphqlapp-from-starlette }
+
+이전 버전의 Starlette에는 Graphene과 통합하기 위한 `GraphQLApp` 클래스가 포함되어 있었습니다.
+
+이것은 Starlette에서 deprecated 되었지만, 이를 사용하던 코드가 있다면 같은 사용 사례를 다루고 **거의 동일한 인터페이스**를 가진 starlette-graphene3로 쉽게 **마이그레이션**할 수 있습니다.
+
+/// tip | 팁
+
+GraphQL이 필요하다면, 커스텀 클래스와 타입 대신 type annotations에 기반한 Strawberry를 여전히 확인해 보시길 권장합니다.
+
+///
+
+## 더 알아보기 { #learn-more }
+
+공식 GraphQL 문서에서 **GraphQL**에 대해 더 알아볼 수 있습니다.
+
+또한 위에서 설명한 각 라이브러리에 대해서도 해당 링크에서 더 자세히 읽어볼 수 있습니다.
diff --git a/docs/ko/docs/how-to/index.md b/docs/ko/docs/how-to/index.md
new file mode 100644
index 000000000..9321c488b
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/how-to/index.md
@@ -0,0 +1,13 @@
+# How To - 레시피 { #how-to-recipes }
+
+여기에서는 **여러 주제**에 대한 다양한 레시피(“how to” 가이드)를 볼 수 있습니다.
+
+대부분의 아이디어는 어느 정도 **서로 독립적**이며, 대부분의 경우 **여러분의 프로젝트**에 직접 적용되는 경우에만 학습하면 됩니다.
+
+프로젝트에 흥미롭고 유용해 보이는 것이 있다면 확인해 보세요. 그렇지 않다면 아마 건너뛰어도 됩니다.
+
+/// tip | 팁
+
+**FastAPI를 구조적으로 학습**하고 싶다면(권장), 대신 [튜토리얼 - 사용자 가이드](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}를 장별로 읽어보세요.
+
+///
diff --git a/docs/ko/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md b/docs/ko/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md
new file mode 100644
index 000000000..6e528ecaf
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md
@@ -0,0 +1,135 @@
+# Pydantic v1에서 Pydantic v2로 마이그레이션하기 { #migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2 }
+
+오래된 FastAPI 앱이 있다면 Pydantic 버전 1을 사용하고 있을 수 있습니다.
+
+FastAPI 0.100.0 버전은 Pydantic v1 또는 v2 중 하나를 지원했습니다. 설치되어 있는 쪽을 사용했습니다.
+
+FastAPI 0.119.0 버전에서는 v2로의 마이그레이션을 쉽게 하기 위해, Pydantic v2 내부에서 Pydantic v1을(`pydantic.v1`로) 부분적으로 지원하기 시작했습니다.
+
+FastAPI 0.126.0 버전에서는 Pydantic v1 지원을 중단했지만, `pydantic.v1`은 잠시 동안 계속 지원했습니다.
+
+/// warning | 경고
+
+Pydantic 팀은 **Python 3.14**부터 최신 Python 버전에서 Pydantic v1 지원을 중단했습니다.
+
+여기에는 `pydantic.v1`도 포함되며, Python 3.14 이상에서는 더 이상 지원되지 않습니다.
+
+Python의 최신 기능을 사용하려면 Pydantic v2를 사용하고 있는지 확인해야 합니다.
+
+///
+
+Pydantic v1을 사용하는 오래된 FastAPI 앱이 있다면, 여기서는 이를 Pydantic v2로 마이그레이션하는 방법과 점진적 마이그레이션을 돕는 **FastAPI 0.119.0의 기능**을 소개하겠습니다.
+
+## 공식 가이드 { #official-guide }
+
+Pydantic에는 v1에서 v2로의 공식 Migration Guide가 있습니다.
+
+여기에는 무엇이 바뀌었는지, 검증이 이제 어떻게 더 정확하고 엄격해졌는지, 가능한 주의사항 등도 포함되어 있습니다.
+
+변경된 내용을 더 잘 이해하기 위해 읽어보면 좋습니다.
+
+## 테스트 { #tests }
+
+앱에 대한 [tests](../tutorial/testing.md){.internal-link target=_blank}가 있는지 확인하고, 지속적 통합(CI)에서 테스트를 실행하세요.
+
+이렇게 하면 업그레이드를 진행하면서도 모든 것이 기대한 대로 계속 동작하는지 확인할 수 있습니다.
+
+## `bump-pydantic` { #bump-pydantic }
+
+많은 경우, 커스터마이징 없이 일반적인 Pydantic 모델을 사용하고 있다면 Pydantic v1에서 Pydantic v2로의 마이그레이션 과정 대부분을 자동화할 수 있습니다.
+
+같은 Pydantic 팀이 제공하는 `bump-pydantic`를 사용할 수 있습니다.
+
+이 도구는 변경해야 하는 코드의 대부분을 자동으로 바꾸는 데 도움을 줍니다.
+
+그 다음 테스트를 실행해서 모든 것이 동작하는지 확인하면 됩니다. 잘 된다면 끝입니다. 😎
+
+## v2 안의 Pydantic v1 { #pydantic-v1-in-v2 }
+
+Pydantic v2는 Pydantic v1의 모든 것을 서브모듈 `pydantic.v1`로 포함합니다. 하지만 이는 Python 3.13보다 높은 버전에서는 더 이상 지원되지 않습니다.
+
+즉, Pydantic v2의 최신 버전을 설치한 뒤, 이 서브모듈에서 예전 Pydantic v1 구성 요소를 import하여 예전 Pydantic v1을 설치한 것처럼 사용할 수 있습니다.
+
+{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial001_an_py310.py hl[1,4] *}
+
+### v2 안의 Pydantic v1에 대한 FastAPI 지원 { #fastapi-support-for-pydantic-v1-in-v2 }
+
+FastAPI 0.119.0부터는 v2로의 마이그레이션을 쉽게 하기 위해, Pydantic v2 내부의 Pydantic v1에 대해서도 부분적인 지원이 있습니다.
+
+따라서 Pydantic을 최신 v2로 업그레이드하고, import를 `pydantic.v1` 서브모듈을 사용하도록 바꾸면, 많은 경우 그대로 동작합니다.
+
+{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial002_an_py310.py hl[2,5,15] *}
+
+/// warning | 경고
+
+Pydantic 팀이 Python 3.14부터 최신 Python 버전에서 Pydantic v1을 더 이상 지원하지 않으므로, `pydantic.v1`을 사용하는 것 역시 Python 3.14 이상에서는 지원되지 않는다는 점을 염두에 두세요.
+
+///
+
+### 같은 앱에서 Pydantic v1과 v2 함께 사용하기 { #pydantic-v1-and-v2-on-the-same-app }
+
+Pydantic에서는 Pydantic v2 모델의 필드를 Pydantic v1 모델로 정의하거나 그 반대로 하는 것을 **지원하지 않습니다**.
+
+```mermaid
+graph TB
+ subgraph "❌ Not Supported"
+ direction TB
+ subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
+ V1Field["Pydantic v1 Model"]
+ end
+ subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
+ V2Field["Pydantic v2 Model"]
+ end
+ end
+
+ style V2 fill:#f9fff3
+ style V1 fill:#fff6f0
+ style V1Field fill:#fff6f0
+ style V2Field fill:#f9fff3
+```
+
+...하지만 같은 앱에서 Pydantic v1과 v2를 사용하되, 모델을 분리해서 둘 수는 있습니다.
+
+```mermaid
+graph TB
+ subgraph "✅ Supported"
+ direction TB
+ subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
+ V2Field["Pydantic v2 Model"]
+ end
+ subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
+ V1Field["Pydantic v1 Model"]
+ end
+ end
+
+ style V2 fill:#f9fff3
+ style V1 fill:#fff6f0
+ style V1Field fill:#fff6f0
+ style V2Field fill:#f9fff3
+```
+
+어떤 경우에는 FastAPI 앱의 같은 **경로 처리**에서 Pydantic v1과 v2 모델을 함께 사용하는 것도 가능합니다:
+
+{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *}
+
+위 예제에서 입력 모델은 Pydantic v1 모델이고, 출력 모델(`response_model=ItemV2`로 정의됨)은 Pydantic v2 모델입니다.
+
+### Pydantic v1 파라미터 { #pydantic-v1-parameters }
+
+Pydantic v1 모델과 함께 `Body`, `Query`, `Form` 등 파라미터용 FastAPI 전용 도구 일부를 사용해야 한다면, Pydantic v2로의 마이그레이션을 마칠 때까지 `fastapi.temp_pydantic_v1_params`에서 import할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial004_an_py310.py hl[4,18] *}
+
+### 단계적으로 마이그레이션하기 { #migrate-in-steps }
+
+/// tip | 팁
+
+먼저 `bump-pydantic`로 시도해 보세요. 테스트가 통과하고 잘 동작한다면, 한 번의 명령으로 끝입니다. ✨
+
+///
+
+`bump-pydantic`가 여러분의 사용 사례에 맞지 않는다면, 같은 앱에서 Pydantic v1과 v2 모델을 모두 지원하는 기능을 이용해 Pydantic v2로 점진적으로 마이그레이션할 수 있습니다.
+
+먼저 Pydantic을 최신 v2로 업그레이드하고, 모든 모델의 import를 `pydantic.v1`을 사용하도록 바꿀 수 있습니다.
+
+그 다음 Pydantic v1에서 v2로 모델을 그룹 단위로, 점진적인 단계로 마이그레이션을 시작하면 됩니다. 🚶
diff --git a/docs/ko/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md b/docs/ko/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md
new file mode 100644
index 000000000..055429c26
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md
@@ -0,0 +1,102 @@
+# 입력과 출력에 대해 OpenAPI 스키마를 분리할지 여부 { #separate-openapi-schemas-for-input-and-output-or-not }
+
+**Pydantic v2**가 릴리스된 이후, 생성되는 OpenAPI는 이전보다 조금 더 정확하고 **올바르게** 만들어집니다. 😎
+
+실제로 어떤 경우에는, 같은 Pydantic 모델에 대해 OpenAPI 안에 **두 개의 JSON Schema**가 생기기도 합니다. **기본값(default value)**이 있는지 여부에 따라, 입력용과 출력용으로 나뉩니다.
+
+이것이 어떻게 동작하는지, 그리고 필요하다면 어떻게 변경할 수 있는지 살펴보겠습니다.
+
+## 입력과 출력을 위한 Pydantic 모델 { #pydantic-models-for-input-and-output }
+
+예를 들어, 다음처럼 기본값이 있는 Pydantic 모델이 있다고 해보겠습니다:
+
+{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}
+
+### 입력용 모델 { #model-for-input }
+
+이 모델을 다음처럼 입력으로 사용하면:
+
+{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:15] hl[14] *}
+
+...`description` 필드는 **필수가 아닙니다**. `None`이라는 기본값이 있기 때문입니다.
+
+### 문서에서의 입력 모델 { #input-model-in-docs }
+
+문서에서 `description` 필드에 **빨간 별표**가 없고, 필수로 표시되지 않는 것을 확인할 수 있습니다:
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+같은 파일 구조에 주석을 추가하면 다음과 같습니다:
+
+```bash
+.
+├── app # "app" is a Python package
+│ ├── __init__.py # this file makes "app" a "Python package"
+│ ├── main.py # "main" module, e.g. import app.main
+│ ├── dependencies.py # "dependencies" module, e.g. import app.dependencies
+│ └── routers # "routers" is a "Python subpackage"
+│ │ ├── __init__.py # makes "routers" a "Python subpackage"
+│ │ ├── items.py # "items" submodule, e.g. import app.routers.items
+│ │ └── users.py # "users" submodule, e.g. import app.routers.users
+│ └── internal # "internal" is a "Python subpackage"
+│ ├── __init__.py # makes "internal" a "Python subpackage"
+│ └── admin.py # "admin" submodule, e.g. import app.internal.admin
+```
+
+## `APIRouter` { #apirouter }
+
+사용자만 처리하는 전용 파일이 `/app/routers/users.py`의 submodule이라고 해봅시다.
+
+코드를 정리하기 위해 사용자와 관련된 *path operations*를 나머지 코드와 분리해 두고 싶을 것입니다.
+
+하지만 이것은 여전히 같은 **FastAPI** 애플리케이션/웹 API의 일부입니다(같은 "Python Package"의 일부입니다).
+
+`APIRouter`를 사용해 해당 모듈의 *path operations*를 만들 수 있습니다.
+
+### `APIRouter` import하기 { #import-apirouter }
+
+`FastAPI` 클래스와 동일한 방식으로 import하고 "instance"를 생성합니다:
+
+{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/routers/users.py hl[1,3] title["app/routers/users.py"] *}
+
+### `APIRouter`로 *path operations* 만들기 { #path-operations-with-apirouter }
+
+그 다음 이를 사용해 *path operations*를 선언합니다.
+
+`FastAPI` 클래스를 사용할 때와 동일한 방식으로 사용합니다:
+
+{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/routers/users.py hl[6,11,16] title["app/routers/users.py"] *}
+
+`APIRouter`는 "미니 `FastAPI`" 클래스라고 생각할 수 있습니다.
+
+동일한 옵션들이 모두 지원됩니다.
+
+동일한 `parameters`, `responses`, `dependencies`, `tags` 등등.
+
+/// tip | 팁
+
+이 예시에서는 변수 이름이 `router`이지만, 원하는 이름으로 지어도 됩니다.
+
+///
+
+이제 이 `APIRouter`를 메인 `FastAPI` 앱에 포함(include)할 것이지만, 먼저 dependencies와 다른 `APIRouter` 하나를 확인해 보겠습니다.
+
+## Dependencies { #dependencies }
+
+애플리케이션의 여러 위치에서 사용되는 dependencies가 일부 필요하다는 것을 알 수 있습니다.
+
+그래서 이를 별도의 `dependencies` 모듈(`app/dependencies.py`)에 둡니다.
+
+이제 간단한 dependency를 사용해 커스텀 `X-Token` 헤더를 읽어 보겠습니다:
+
+{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/dependencies.py hl[3,6:8] title["app/dependencies.py"] *}
+
+/// tip | 팁
+
+이 예시를 단순화하기 위해 임의로 만든 헤더를 사용하고 있습니다.
+
+하지만 실제 상황에서는 통합된 [Security 유틸리티](security/index.md){.internal-link target=_blank}를 사용하는 것이 더 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.
+
+///
+
+## `APIRouter`가 있는 또 다른 모듈 { #another-module-with-apirouter }
+
+애플리케이션의 "items"를 처리하는 전용 endpoint들도 `app/routers/items.py` 모듈에 있다고 해봅시다.
+
+여기에는 다음에 대한 *path operations*가 있습니다:
+
+* `/items/`
+* `/items/{item_id}`
+
+구조는 `app/routers/users.py`와 완전히 동일합니다.
+
+하지만 우리는 조금 더 똑똑하게, 코드를 약간 단순화하고 싶습니다.
+
+이 모듈의 모든 *path operations*에는 다음이 동일하게 적용됩니다:
+
+* 경로 `prefix`: `/items`.
+* `tags`: (태그 하나: `items`).
+* 추가 `responses`.
+* `dependencies`: 모두 우리가 만든 `X-Token` dependency가 필요합니다.
+
+따라서 각 *path operation*마다 매번 모두 추가하는 대신, `APIRouter`에 한 번에 추가할 수 있습니다.
+
+{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/routers/items.py hl[5:10,16,21] title["app/routers/items.py"] *}
+
+각 *path operation*의 경로는 다음처럼 `/`로 시작해야 하므로:
+
+```Python hl_lines="1"
+@router.get("/{item_id}")
+async def read_item(item_id: str):
+ ...
+```
+
+...prefix에는 마지막 `/`가 포함되면 안 됩니다.
+
+따라서 이 경우 prefix는 `/items`입니다.
+
+또한 이 router에 포함된 모든 *path operations*에 적용될 `tags` 목록과 추가 `responses`도 넣을 수 있습니다.
+
+그리고 router의 모든 *path operations*에 추가될 `dependencies` 목록도 추가할 수 있으며, 해당 경로들로 들어오는 각 요청마다 실행/해결됩니다.
+
+/// tip | 팁
+
+[*path operation decorator의 dependencies*](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank}와 마찬가지로, *path operation function*에 어떤 값도 전달되지 않습니다.
+
+///
+
+최종적으로 item 경로는 다음과 같습니다:
+
+* `/items/`
+* `/items/{item_id}`
+
+...의도한 그대로입니다.
+
+* 단일 문자열 `"items"`를 포함하는 태그 목록으로 표시됩니다.
+ * 이 "tags"는 자동 대화형 문서 시스템(OpenAPI 사용)에 특히 유용합니다.
+* 모두 미리 정의된 `responses`를 포함합니다.
+* 이 모든 *path operations*는 실행되기 전에 `dependencies` 목록이 평가/실행됩니다.
+ * 특정 *path operation*에 dependencies를 추가로 선언하면 **그것들도 실행됩니다**.
+ * router dependencies가 먼저 실행되고, 그 다음에 [decorator의 `dependencies`](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank}, 그리고 일반 파라미터 dependencies가 실행됩니다.
+ * [`scopes`가 있는 `Security` dependencies](../advanced/security/oauth2-scopes.md){.internal-link target=_blank}도 추가할 수 있습니다.
+
+/// tip | 팁
+
+`APIRouter`에 `dependencies`를 두는 것은 예를 들어 전체 *path operations* 그룹에 인증을 요구할 때 사용할 수 있습니다. 각 경로 처리에 개별적으로 dependencies를 추가하지 않아도 됩니다.
+
+///
+
+/// check | 확인
+
+`prefix`, `tags`, `responses`, `dependencies` 파라미터는 (다른 많은 경우와 마찬가지로) 코드 중복을 피하도록 도와주는 **FastAPI**의 기능입니다.
+
+///
+
+### dependencies import하기 { #import-the-dependencies }
+
+이 코드는 모듈 `app.routers.items`, 파일 `app/routers/items.py`에 있습니다.
+
+그리고 dependency 함수는 모듈 `app.dependencies`, 파일 `app/dependencies.py`에서 가져와야 합니다.
+
+그래서 dependencies에 대해 `..`를 사용하는 상대 import를 사용합니다:
+
+{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/routers/items.py hl[3] title["app/routers/items.py"] *}
+
+#### 상대 import가 동작하는 방식 { #how-relative-imports-work }
+
+/// tip | 팁
+
+import가 동작하는 방식을 완벽히 알고 있다면, 아래 다음 섹션으로 넘어가세요.
+
+///
+
+다음과 같이 점 하나 `.`를 쓰면:
+
+```Python
+from .dependencies import get_token_header
+```
+
+의미는 다음과 같습니다:
+
+* 이 모듈(파일 `app/routers/items.py`)이 속한 같은 package(디렉터리 `app/routers/`)에서 시작해서...
+* `dependencies` 모듈(가상의 파일 `app/routers/dependencies.py`)을 찾고...
+* 그 안에서 함수 `get_token_header`를 import합니다.
+
+하지만 그 파일은 존재하지 않습니다. dependencies는 `app/dependencies.py` 파일에 있습니다.
+
+우리 앱/파일 구조를 다시 떠올려 보세요:
+
+
+
+---
+
+다음처럼 점 두 개 `..`를 쓰면:
+
+```Python
+from ..dependencies import get_token_header
+```
+
+의미는 다음과 같습니다:
+
+* 이 모듈(파일 `app/routers/items.py`)이 속한 같은 package(디렉터리 `app/routers/`)에서 시작해서...
+* 상위 package(디렉터리 `app/`)로 올라가고...
+* 그 안에서 `dependencies` 모듈(파일 `app/dependencies.py`)을 찾고...
+* 그 안에서 함수 `get_token_header`를 import합니다.
+
+이렇게 하면 제대로 동작합니다! 🎉
+
+---
+
+같은 방식으로 점 세 개 `...`를 사용했다면:
+
+```Python
+from ...dependencies import get_token_header
+```
+
+의미는 다음과 같습니다:
+
+* 이 모듈(파일 `app/routers/items.py`)이 속한 같은 package(디렉터리 `app/routers/`)에서 시작해서...
+* 상위 package(디렉터리 `app/`)로 올라가고...
+* 그 package의 상위로 또 올라가는데(상위 package가 없습니다, `app`이 최상위입니다 😱)...
+* 그 안에서 `dependencies` 모듈(파일 `app/dependencies.py`)을 찾고...
+* 그 안에서 함수 `get_token_header`를 import합니다.
+
+이는 `app/` 위쪽의 어떤 package(자신의 `__init__.py` 파일 등을 가진)에 대한 참조가 됩니다. 하지만 우리는 그런 것이 없습니다. 그래서 이 예시에서는 에러가 발생합니다. 🚨
+
+이제 어떻게 동작하는지 알았으니, 앱이 얼마나 복잡하든 상대 import를 사용할 수 있습니다. 🤓
+
+### 커스텀 `tags`, `responses`, `dependencies` 추가하기 { #add-some-custom-tags-responses-and-dependencies }
+
+`APIRouter`에 이미 prefix `/items`와 `tags=["items"]`를 추가했기 때문에 각 *path operation*에 이를 추가하지 않습니다.
+
+하지만 특정 *path operation*에만 적용될 _추가_ `tags`를 더할 수도 있고, 그 *path operation* 전용의 추가 `responses`도 넣을 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/routers/items.py hl[30:31] title["app/routers/items.py"] *}
+
+/// tip | 팁
+
+이 마지막 경로 처리는 `["items", "custom"]` 태그 조합을 갖게 됩니다.
+
+그리고 문서에는 `404`용 응답과 `403`용 응답, 두 가지 모두가 표시됩니다.
+
+///
+
+## 메인 `FastAPI` { #the-main-fastapi }
+
+이제 `app/main.py` 모듈을 봅시다.
+
+여기에서 `FastAPI` 클래스를 import하고 사용합니다.
+
+이 파일은 모든 것을 하나로 엮는 애플리케이션의 메인 파일이 될 것입니다.
+
+그리고 대부분의 로직이 각자의 특정 모듈로 분리되어 있으므로, 메인 파일은 꽤 단순해집니다.
+
+### `FastAPI` import하기 { #import-fastapi }
+
+평소처럼 `FastAPI` 클래스를 import하고 생성합니다.
+
+또한 각 `APIRouter`의 dependencies와 결합될 [global dependencies](dependencies/global-dependencies.md){.internal-link target=_blank}도 선언할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/main.py hl[1,3,7] title["app/main.py"] *}
+
+### `APIRouter` import하기 { #import-the-apirouter }
+
+이제 `APIRouter`가 있는 다른 submodule들을 import합니다:
+
+{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/main.py hl[4:5] title["app/main.py"] *}
+
+`app/routers/users.py`와 `app/routers/items.py` 파일은 같은 Python package `app`에 속한 submodule들이므로, 점 하나 `.`를 사용해 "상대 import"로 가져올 수 있습니다.
+
+### import가 동작하는 방식 { #how-the-importing-works }
+
+다음 구문은:
+
+```Python
+from .routers import items, users
+```
+
+의미는 다음과 같습니다:
+
+* 이 모듈(파일 `app/main.py`)이 속한 같은 package(디렉터리 `app/`)에서 시작해서...
+* subpackage `routers`(디렉터리 `app/routers/`)를 찾고...
+* 그 안에서 submodule `items`(파일 `app/routers/items.py`)와 `users`(파일 `app/routers/users.py`)를 import합니다...
+
+`items` 모듈에는 `router` 변수(`items.router`)가 있습니다. 이는 `app/routers/items.py` 파일에서 만든 것과 동일하며 `APIRouter` 객체입니다.
+
+그리고 `users` 모듈도 같은 방식입니다.
+
+다음처럼 import할 수도 있습니다:
+
+```Python
+from app.routers import items, users
+```
+
+/// info | 정보
+
+첫 번째 버전은 "상대 import"입니다:
+
+```Python
+from .routers import items, users
+```
+
+두 번째 버전은 "절대 import"입니다:
+
+```Python
+from app.routers import items, users
+```
+
+Python Packages와 Modules에 대해 더 알아보려면 Modules에 대한 Python 공식 문서를 읽어보세요.
+
+///
+
+### 이름 충돌 피하기 { #avoid-name-collisions }
+
+submodule `items`를 직접 import하고, 그 안의 `router` 변수만 import하지는 않습니다.
+
+이는 submodule `users`에도 `router`라는 이름의 변수가 있기 때문입니다.
+
+만약 다음처럼 순서대로 import했다면:
+
+```Python
+from .routers.items import router
+from .routers.users import router
+```
+
+`users`의 `router`가 `items`의 `router`를 덮어써서 동시에 사용할 수 없게 됩니다.
+
+따라서 같은 파일에서 둘 다 사용할 수 있도록 submodule들을 직접 import합니다:
+
+{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/main.py hl[5] title["app/main.py"] *}
+
+### `users`와 `items`용 `APIRouter` 포함하기 { #include-the-apirouters-for-users-and-items }
+
+이제 submodule `users`와 `items`의 `router`를 포함해 봅시다:
+
+{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/main.py hl[10:11] title["app/main.py"] *}
+
+/// info | 정보
+
+`users.router`는 `app/routers/users.py` 파일 안의 `APIRouter`를 담고 있습니다.
+
+`items.router`는 `app/routers/items.py` 파일 안의 `APIRouter`를 담고 있습니다.
+
+///
+
+`app.include_router()`로 각 `APIRouter`를 메인 `FastAPI` 애플리케이션에 추가할 수 있습니다.
+
+그 router의 모든 route가 애플리케이션의 일부로 포함됩니다.
+
+/// note Technical Details | 기술 세부사항
+
+내부적으로는 `APIRouter`에 선언된 각 *path operation*마다 *path operation*을 실제로 생성합니다.
+
+즉, 내부적으로는 모든 것이 동일한 하나의 앱인 것처럼 동작합니다.
+
+///
+
+/// check | 확인
+
+router를 포함(include)할 때 성능을 걱정할 필요는 없습니다.
+
+이 작업은 마이크로초 단위이며 시작 시에만 발생합니다.
+
+따라서 성능에 영향을 주지 않습니다. ⚡
+
+///
+
+### 커스텀 `prefix`, `tags`, `responses`, `dependencies`로 `APIRouter` 포함하기 { #include-an-apirouter-with-a-custom-prefix-tags-responses-and-dependencies }
+
+이제 조직에서 `app/internal/admin.py` 파일을 받았다고 가정해 봅시다.
+
+여기에는 조직에서 여러 프로젝트 간에 공유하는 관리자용 *path operations*가 있는 `APIRouter`가 들어 있습니다.
+
+이 예시에서는 매우 단순하게 만들겠습니다. 하지만 조직 내 다른 프로젝트와 공유되기 때문에, 이를 수정할 수 없어 `prefix`, `dependencies`, `tags` 등을 `APIRouter`에 직접 추가할 수 없다고 해봅시다:
+
+{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/internal/admin.py hl[3] title["app/internal/admin.py"] *}
+
+하지만 `APIRouter`를 포함할 때 커스텀 `prefix`를 지정해 모든 *path operations*가 `/admin`으로 시작하게 하고, 이 프로젝트에서 이미 가진 `dependencies`로 보호하고, `tags`와 `responses`도 포함하고 싶습니다.
+
+원래 `APIRouter`를 수정하지 않고도 `app.include_router()`에 파라미터를 전달해서 이를 선언할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/main.py hl[14:17] title["app/main.py"] *}
+
+이렇게 하면 원래 `APIRouter`는 수정되지 않으므로, 조직 내 다른 프로젝트에서도 동일한 `app/internal/admin.py` 파일을 계속 공유할 수 있습니다.
+
+결과적으로 우리 앱에서 `admin` 모듈의 각 *path operations*는 다음을 갖게 됩니다:
+
+* prefix `/admin`.
+* tag `admin`.
+* dependency `get_token_header`.
+* 응답 `418`. 🍵
+
+하지만 이는 우리 앱에서 그 `APIRouter`에만 영향을 주며, 이를 사용하는 다른 코드에는 영향을 주지 않습니다.
+
+따라서 다른 프로젝트들은 같은 `APIRouter`를 다른 인증 방식으로 사용할 수도 있습니다.
+
+### *path operation* 포함하기 { #include-a-path-operation }
+
+*path operations*를 `FastAPI` 앱에 직접 추가할 수도 있습니다.
+
+여기서는 가능하다는 것을 보여주기 위해... 그냥 해봅니다 🤷:
+
+{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/main.py hl[21:23] title["app/main.py"] *}
+
+그리고 `app.include_router()`로 추가한 다른 모든 *path operations*와 함께 올바르게 동작합니다.
+
+/// info | 정보
+
+**참고**: 이는 매우 기술적인 세부사항이라 아마 **그냥 건너뛰어도 됩니다**.
+
+---
+
+`APIRouter`는 "mount"되는 것이 아니며, 애플리케이션의 나머지 부분과 격리되어 있지 않습니다.
+
+이는 OpenAPI 스키마와 사용자 인터페이스에 그들의 *path operations*를 포함시키고 싶기 때문입니다.
+
+나머지와 독립적으로 격리해 "mount"할 수 없으므로, *path operations*는 직접 포함되는 것이 아니라 "clone"(재생성)됩니다.
+
+///
+
+## 자동 API 문서 확인하기 { #check-the-automatic-api-docs }
+
+이제 앱을 실행하세요:
+
+
+
+```console
+$ fastapi dev app/main.py
+
+INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
+```
+
+
+
+그리고 http://127.0.0.1:8000/docs에서 문서를 여세요.
+
+올바른 경로(및 prefix)와 올바른 태그를 사용해, 모든 submodule의 경로를 포함한 자동 API 문서를 볼 수 있습니다:
+
+
+
+## 같은 router를 다른 `prefix`로 여러 번 포함하기 { #include-the-same-router-multiple-times-with-different-prefix }
+
+`.include_router()`를 사용해 *같은* router를 서로 다른 prefix로 여러 번 포함할 수도 있습니다.
+
+예를 들어 `/api/v1`과 `/api/latest`처럼 서로 다른 prefix로 동일한 API를 노출할 때 유용할 수 있습니다.
+
+이는 고급 사용 방식이라 실제로 필요하지 않을 수도 있지만, 필요할 때를 위해 제공됩니다.
+
+## `APIRouter`에 다른 `APIRouter` 포함하기 { #include-an-apirouter-in-another }
+
+`APIRouter`를 `FastAPI` 애플리케이션에 포함할 수 있는 것과 같은 방식으로, 다음을 사용해 `APIRouter`를 다른 `APIRouter`에 포함할 수 있습니다:
+
+```Python
+router.include_router(other_router)
+```
+
+`FastAPI` 앱에 `router`를 포함하기 전에 수행해야 하며, 그래야 `other_router`의 *path operations*도 함께 포함됩니다.
diff --git a/docs/ko/docs/tutorial/body-updates.md b/docs/ko/docs/tutorial/body-updates.md
new file mode 100644
index 000000000..3719e1ffa
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/tutorial/body-updates.md
@@ -0,0 +1,100 @@
+# Body - 업데이트 { #body-updates }
+
+## `PUT`으로 교체 업데이트하기 { #update-replacing-with-put }
+
+항목을 업데이트하려면 HTTP `PUT` 작업을 사용할 수 있습니다.
+
+`jsonable_encoder`를 사용해 입력 데이터를 JSON으로 저장할 수 있는 데이터로 변환할 수 있습니다(예: NoSQL 데이터베이스 사용 시). 예를 들어 `datetime`을 `str`로 변환하는 경우입니다.
+
+{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}
+
+`PUT`은 기존 데이터를 **대체**해야 하는 데이터를 받는 데 사용합니다.
+
+### 대체 시 주의사항 { #warning-about-replacing }
+
+즉, `PUT`으로 항목 `bar`를 업데이트하면서 다음과 같은 body를 보낸다면:
+
+```Python
+{
+ "name": "Barz",
+ "price": 3,
+ "description": None,
+}
+```
+
+이미 저장된 속성 `"tax": 20.2`가 포함되어 있지 않기 때문에, 입력 모델은 `"tax": 10.5`라는 기본값을 사용하게 됩니다.
+
+그리고 데이터는 그 “새로운” `tax` 값 `10.5`로 저장됩니다.
+
+## `PATCH`로 부분 업데이트하기 { #partial-updates-with-patch }
+
+HTTP `PATCH` 작업을 사용해 데이터를 *부분적으로* 업데이트할 수도 있습니다.
+
+이는 업데이트하려는 데이터만 보내고, 나머지는 그대로 두는 것을 의미합니다.
+
+/// note | 참고
+
+`PATCH`는 `PUT`보다 덜 일반적으로 사용되고 덜 알려져 있습니다.
+
+그리고 많은 팀이 부분 업데이트에도 `PUT`만 사용합니다.
+
+여러분은 원하는 방식으로 **자유롭게** 사용할 수 있으며, **FastAPI**는 어떤 제한도 강제하지 않습니다.
+
+다만 이 가이드는 의도된 사용 방식이 대략 어떻게 되는지를 보여줍니다.
+
+///
+
+### Pydantic의 `exclude_unset` 파라미터 사용하기 { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }
+
+부분 업데이트를 받으려면 Pydantic 모델의 `.model_dump()`에서 `exclude_unset` 파라미터를 사용하는 것이 매우 유용합니다.
+
+예: `item.model_dump(exclude_unset=True)`.
+
+이는 `item` 모델을 만들 때 실제로 설정된 데이터만 포함하는 `dict`를 생성하고, 기본값은 제외합니다.
+
+그 다음 이를 사용해 (요청에서 전송되어) 설정된 데이터만 포함하고 기본값은 생략한 `dict`를 만들 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[32] *}
+
+### Pydantic의 `update` 파라미터 사용하기 { #using-pydantics-update-parameter }
+
+이제 `.model_copy()`를 사용해 기존 모델의 복사본을 만들고, 업데이트할 데이터가 들어있는 `dict`를 `update` 파라미터로 전달할 수 있습니다.
+
+예: `stored_item_model.model_copy(update=update_data)`:
+
+{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}
+
+### 부분 업데이트 요약 { #partial-updates-recap }
+
+정리하면, 부분 업데이트를 적용하려면 다음을 수행합니다:
+
+* (선택 사항) `PUT` 대신 `PATCH`를 사용합니다.
+* 저장된 데이터를 조회합니다.
+* 그 데이터를 Pydantic 모델에 넣습니다.
+* 입력 모델에서 기본값이 제외된 `dict`를 생성합니다(`exclude_unset` 사용).
+ * 이렇게 하면 모델의 기본값으로 이미 저장된 값을 덮어쓰지 않고, 사용자가 실제로 설정한 값만 업데이트할 수 있습니다.
+* 저장된 모델의 복사본을 만들고, 받은 부분 업데이트로 해당 속성들을 갱신합니다(`update` 파라미터 사용).
+* 복사한 모델을 DB에 저장할 수 있는 형태로 변환합니다(예: `jsonable_encoder` 사용).
+ * 이는 모델의 `.model_dump()` 메서드를 다시 사용하는 것과 비슷하지만, JSON으로 변환 가능한 데이터 타입으로 값이 확실히 변환되도록 보장합니다(예: `datetime` → `str`).
+* 데이터를 DB에 저장합니다.
+* 업데이트된 모델을 반환합니다.
+
+{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[28:35] *}
+
+/// tip | 팁
+
+동일한 기법을 HTTP `PUT` 작업에서도 실제로 사용할 수 있습니다.
+
+하지만 여기의 예시는 이런 사용 사례를 위해 만들어진 `PATCH`를 사용합니다.
+
+///
+
+/// note | 참고
+
+입력 모델은 여전히 검증된다는 점에 유의하세요.
+
+따라서 모든 속성을 생략할 수 있는 부분 업데이트를 받으려면, 모든 속성이 optional로 표시된(기본값을 가지거나 `None`을 기본값으로 가지는) 모델이 필요합니다.
+
+**업데이트**를 위한 “모든 값이 optional인” 모델과, **생성**을 위한 “필수 값이 있는” 모델을 구분하려면 [추가 모델](extra-models.md){.internal-link target=_blank}에 설명된 아이디어를 사용할 수 있습니다.
+
+///
diff --git a/docs/ko/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md b/docs/ko/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md
new file mode 100644
index 000000000..d81ccf00d
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md
@@ -0,0 +1,105 @@
+# 하위 의존성 { #sub-dependencies }
+
+**하위 의존성**을 가지는 의존성을 만들 수 있습니다.
+
+필요한 만큼 **깊게** 중첩할 수도 있습니다.
+
+이것을 해결하는 일은 **FastAPI**가 알아서 처리합니다.
+
+## 첫 번째 의존성 "dependable" { #first-dependency-dependable }
+
+다음과 같이 첫 번째 의존성("dependable")을 만들 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}
+
+이 의존성은 선택적 쿼리 파라미터 `q`를 `str`로 선언하고, 그대로 반환합니다.
+
+매우 단순한 예시(그다지 유용하진 않음)이지만, 하위 의존성이 어떻게 동작하는지에 집중하는 데 도움이 됩니다.
+
+## 두 번째 의존성 "dependable"과 "dependant" { #second-dependency-dependable-and-dependant }
+
+그다음, 또 다른 의존성 함수("dependable")를 만들 수 있는데, 이 함수는 동시에 자기 자신의 의존성도 선언합니다(그래서 "dependant"이기도 합니다):
+
+{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}
+
+선언된 파라미터를 살펴보겠습니다:
+
+* 이 함수 자체가 의존성("dependable")이지만, 다른 의존성도 하나 선언합니다(즉, 다른 무언가에 "의존"합니다).
+ * `query_extractor`에 의존하며, 그 반환값을 파라미터 `q`에 할당합니다.
+* 또한 선택적 `last_query` 쿠키를 `str`로 선언합니다.
+ * 사용자가 쿼리 `q`를 제공하지 않았다면, 이전에 쿠키에 저장해 둔 마지막 쿼리를 사용합니다.
+
+## 의존성 사용하기 { #use-the-dependency }
+
+그다음 다음과 같이 의존성을 사용할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[23] *}
+
+/// info | 정보
+
+*경로 처리 함수*에서는 `query_or_cookie_extractor`라는 의존성 하나만 선언하고 있다는 점에 주목하세요.
+
+하지만 **FastAPI**는 `query_or_cookie_extractor`를 호출하는 동안 그 결과를 전달하기 위해, 먼저 `query_extractor`를 해결해야 한다는 것을 알고 있습니다.
+
+///
+
+```mermaid
+graph TB
+
+query_extractor(["query_extractor"])
+query_or_cookie_extractor(["query_or_cookie_extractor"])
+
+read_query["/items/"]
+
+query_extractor --> query_or_cookie_extractor --> read_query
+```
+
+## 같은 의존성을 여러 번 사용하기 { #using-the-same-dependency-multiple-times }
+
+같은 *경로 처리*에 대해 의존성 중 하나가 여러 번 선언되는 경우(예: 여러 의존성이 공통 하위 의존성을 갖는 경우), **FastAPI**는 그 하위 의존성을 요청당 한 번만 호출해야 한다는 것을 알고 있습니다.
+
+그리고 같은 요청에 대해 동일한 의존성을 여러 번 호출하는 대신, 반환값을 "cache"에 저장하고, 그 요청에서 해당 값이 필요한 모든 "dependants"에 전달합니다.
+
+고급 시나리오로, 같은 요청에서 "cached" 값을 쓰는 대신 매 단계마다(아마도 여러 번) 의존성이 호출되어야 한다는 것을 알고 있다면, `Depends`를 사용할 때 `use_cache=False` 파라미터를 설정할 수 있습니다:
+
+//// tab | Python 3.9+
+
+```Python hl_lines="1"
+async def needy_dependency(fresh_value: Annotated[str, Depends(get_value, use_cache=False)]):
+ return {"fresh_value": fresh_value}
+```
+
+////
+
+//// tab | Python 3.9+ 비 Annotated
+
+/// tip | 팁
+
+가능하다면 `Annotated` 버전을 사용하는 것을 권장합니다.
+
+///
+
+```Python hl_lines="1"
+async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
+ return {"fresh_value": fresh_value}
+```
+
+////
+
+## 정리 { #recap }
+
+여기서 사용한 그럴듯한 용어들을 제외하면, **Dependency Injection** 시스템은 꽤 단순합니다.
+
+*경로 처리 함수*와 같은 형태의 함수들일 뿐입니다.
+
+하지만 여전히 매우 강력하며, 임의로 깊게 중첩된 의존성 "그래프"(트리)를 선언할 수 있습니다.
+
+/// tip | 팁
+
+이 단순한 예시만 보면 그다지 유용해 보이지 않을 수도 있습니다.
+
+하지만 **보안**에 관한 챕터에서 이것이 얼마나 유용한지 보게 될 것입니다.
+
+또한 얼마나 많은 코드를 아껴주는지도 보게 될 것입니다.
+
+///
diff --git a/docs/ko/docs/tutorial/handling-errors.md b/docs/ko/docs/tutorial/handling-errors.md
new file mode 100644
index 000000000..7cc37e80c
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/tutorial/handling-errors.md
@@ -0,0 +1,244 @@
+# 오류 처리 { #handling-errors }
+
+API를 사용하는 클라이언트에 오류를 알려야 하는 상황은 많이 있습니다.
+
+이 클라이언트는 프론트엔드가 있는 브라우저일 수도 있고, 다른 사람이 작성한 코드일 수도 있고, IoT 장치일 수도 있습니다.
+
+클라이언트에 다음과 같은 내용을 알려야 할 수도 있습니다:
+
+* 클라이언트가 해당 작업을 수행할 충분한 권한이 없습니다.
+* 클라이언트가 해당 리소스에 접근할 수 없습니다.
+* 클라이언트가 접근하려고 한 항목이 존재하지 않습니다.
+* 등등.
+
+이런 경우 보통 **400**번대(400에서 499) 범위의 **HTTP 상태 코드**를 반환합니다.
+
+이는 200번대 HTTP 상태 코드(200에서 299)와 비슷합니다. "200" 상태 코드는 어떤 형태로든 요청이 "성공"했음을 의미합니다.
+
+400번대 상태 코드는 클라이언트 측에서 오류가 발생했음을 의미합니다.
+
+**"404 Not Found"** 오류(그리고 농담들)도 다들 기억하시죠?
+
+## `HTTPException` 사용하기 { #use-httpexception }
+
+클라이언트에 오류가 포함된 HTTP 응답을 반환하려면 `HTTPException`을 사용합니다.
+
+### `HTTPException` 가져오기 { #import-httpexception }
+
+{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py39.py hl[1] *}
+
+### 코드에서 `HTTPException` 발생시키기 { #raise-an-httpexception-in-your-code }
+
+`HTTPException`은 API와 관련된 추가 데이터를 가진 일반적인 Python 예외입니다.
+
+Python 예외이므로 `return` 하는 것이 아니라 `raise` 합니다.
+
+이는 또한, *경로 처리 함수* 내부에서 호출하는 유틸리티 함수 안에서 `HTTPException`을 `raise`하면, *경로 처리 함수*의 나머지 코드는 실행되지 않고 즉시 해당 요청이 종료되며 `HTTPException`의 HTTP 오류가 클라이언트로 전송된다는 뜻입니다.
+
+값을 반환하는 것보다 예외를 발생시키는 것의 이점은 의존성과 보안에 대한 섹션에서 더 분명해집니다.
+
+이 예시에서는, 클라이언트가 존재하지 않는 ID로 항목을 요청하면 상태 코드 `404`로 예외를 발생시킵니다:
+
+{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py39.py hl[11] *}
+
+### 결과 응답 { #the-resulting-response }
+
+클라이언트가 `http://example.com/items/foo`( `item_id` `"foo"`)를 요청하면, HTTP 상태 코드 200과 다음 JSON 응답을 받습니다:
+
+```JSON
+{
+ "item": "The Foo Wrestlers"
+}
+```
+
+하지만 클라이언트가 `http://example.com/items/bar`(존재하지 않는 `item_id` `"bar"`)를 요청하면, HTTP 상태 코드 404("not found" 오류)와 다음 JSON 응답을 받습니다:
+
+```JSON
+{
+ "detail": "Item not found"
+}
+```
+
+/// tip | 팁
+
+`HTTPException`을 발생시킬 때 `detail` 파라미터로 `str`만 전달할 수 있는 것이 아니라, JSON으로 변환할 수 있는 어떤 값이든 전달할 수 있습니다.
+
+`dict`, `list` 등을 전달할 수 있습니다.
+
+이들은 **FastAPI**가 자동으로 처리해 JSON으로 변환합니다.
+
+///
+
+## 커스텀 헤더 추가하기 { #add-custom-headers }
+
+HTTP 오류에 커스텀 헤더를 추가할 수 있으면 유용한 상황이 있습니다. 예를 들어 특정 보안 유형에서 그렇습니다.
+
+아마 코드에서 직접 사용할 일은 거의 없을 것입니다.
+
+하지만 고급 시나리오에서 필요하다면 커스텀 헤더를 추가할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial002_py39.py hl[14] *}
+
+## 커스텀 예외 핸들러 설치하기 { #install-custom-exception-handlers }
+
+Starlette의 동일한 예외 유틸리티를 사용해 커스텀 예외 핸들러를 추가할 수 있습니다.
+
+여러분(또는 사용하는 라이브러리)이 `raise`할 수 있는 커스텀 예외 `UnicornException`이 있다고 가정해 봅시다.
+
+그리고 이 예외를 FastAPI에서 전역적으로 처리하고 싶다고 해봅시다.
+
+`@app.exception_handler()`로 커스텀 예외 핸들러를 추가할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial003_py39.py hl[5:7,13:18,24] *}
+
+여기서 `/unicorns/yolo`를 요청하면, *경로 처리*가 `UnicornException`을 `raise`합니다.
+
+하지만 `unicorn_exception_handler`가 이를 처리합니다.
+
+따라서 HTTP 상태 코드 `418`과 다음 JSON 내용을 가진 깔끔한 오류를 받게 됩니다:
+
+```JSON
+{"message": "Oops! yolo did something. There goes a rainbow..."}
+```
+
+/// note | 기술 세부사항
+
+`from starlette.requests import Request`와 `from starlette.responses import JSONResponse`를 사용할 수도 있습니다.
+
+**FastAPI**는 개발자의 편의를 위해 `starlette.responses`를 `fastapi.responses`로도 동일하게 제공합니다. 하지만 사용 가능한 대부분의 응답은 Starlette에서 직접 옵니다. `Request`도 마찬가지입니다.
+
+///
+
+## 기본 예외 핸들러 오버라이드하기 { #override-the-default-exception-handlers }
+
+**FastAPI**에는 몇 가지 기본 예외 핸들러가 있습니다.
+
+이 핸들러들은 `HTTPException`을 `raise`했을 때, 그리고 요청에 유효하지 않은 데이터가 있을 때 기본 JSON 응답을 반환하는 역할을 합니다.
+
+이 예외 핸들러들을 여러분의 것으로 오버라이드할 수 있습니다.
+
+### 요청 검증 예외 오버라이드하기 { #override-request-validation-exceptions }
+
+요청에 유효하지 않은 데이터가 포함되면, **FastAPI**는 내부적으로 `RequestValidationError`를 `raise`합니다.
+
+그리고 이에 대한 기본 예외 핸들러도 포함되어 있습니다.
+
+이를 오버라이드하려면 `RequestValidationError`를 가져오고, `@app.exception_handler(RequestValidationError)`로 예외 핸들러를 데코레이트해 사용하세요.
+
+예외 핸들러는 `Request`와 예외를 받습니다.
+
+{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py39.py hl[2,14:19] *}
+
+이제 `/items/foo`로 이동하면, 다음과 같은 기본 JSON 오류 대신:
+
+```JSON
+{
+ "detail": [
+ {
+ "loc": [
+ "path",
+ "item_id"
+ ],
+ "msg": "value is not a valid integer",
+ "type": "type_error.integer"
+ }
+ ]
+}
+```
+
+다음과 같은 텍스트 버전을 받게 됩니다:
+
+```
+Validation errors:
+Field: ('path', 'item_id'), Error: Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer
+```
+
+### `HTTPException` 오류 핸들러 오버라이드하기 { #override-the-httpexception-error-handler }
+
+같은 방식으로 `HTTPException` 핸들러도 오버라이드할 수 있습니다.
+
+예를 들어, 이런 오류들에 대해 JSON 대신 일반 텍스트 응답을 반환하고 싶을 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py39.py hl[3:4,9:11,25] *}
+
+/// note | 기술 세부사항
+
+`from starlette.responses import PlainTextResponse`를 사용할 수도 있습니다.
+
+**FastAPI**는 개발자의 편의를 위해 `starlette.responses`를 `fastapi.responses`로도 동일하게 제공합니다. 하지만 사용 가능한 대부분의 응답은 Starlette에서 직접 옵니다.
+
+///
+
+/// warning | 경고
+
+`RequestValidationError`에는 검증 오류가 발생한 파일 이름과 줄 정보가 포함되어 있어, 원한다면 관련 정보와 함께 로그에 표시할 수 있다는 점을 유념하세요.
+
+하지만 이는 단순히 문자열로 변환해 그 정보를 그대로 반환하면 시스템에 대한 일부 정보를 누설할 수 있다는 뜻이기도 합니다. 그래서 여기의 코드는 각 오류를 독립적으로 추출해 보여줍니다.
+
+///
+
+### `RequestValidationError`의 body 사용하기 { #use-the-requestvalidationerror-body }
+
+`RequestValidationError`에는 유효하지 않은 데이터와 함께 받은 `body`가 포함됩니다.
+
+앱을 개발하는 동안 body를 로그로 남기고 디버그하거나, 사용자에게 반환하는 등으로 사용할 수 있습니다.
+
+{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial005_py39.py hl[14] *}
+
+이제 다음처럼 유효하지 않은 item을 보내보세요:
+
+```JSON
+{
+ "title": "towel",
+ "size": "XL"
+}
+```
+
+받은 body를 포함해 데이터가 유효하지 않다고 알려주는 응답을 받게 됩니다:
+
+```JSON hl_lines="12-15"
+{
+ "detail": [
+ {
+ "loc": [
+ "body",
+ "size"
+ ],
+ "msg": "value is not a valid integer",
+ "type": "type_error.integer"
+ }
+ ],
+ "body": {
+ "title": "towel",
+ "size": "XL"
+ }
+}
+```
+
+#### FastAPI의 `HTTPException` vs Starlette의 `HTTPException` { #fastapis-httpexception-vs-starlettes-httpexception }
+
+**FastAPI**에는 자체 `HTTPException`이 있습니다.
+
+그리고 **FastAPI**의 `HTTPException` 오류 클래스는 Starlette의 `HTTPException` 오류 클래스를 상속합니다.
+
+유일한 차이는 **FastAPI**의 `HTTPException`은 `detail` 필드에 JSON으로 변환 가능한 어떤 데이터든 받을 수 있는 반면, Starlette의 `HTTPException`은 문자열만 받을 수 있다는 점입니다.
+
+따라서 코드에서는 평소처럼 **FastAPI**의 `HTTPException`을 계속 `raise`하면 됩니다.
+
+하지만 예외 핸들러를 등록할 때는 Starlette의 `HTTPException`에 대해 등록해야 합니다.
+
+이렇게 하면 Starlette 내부 코드의 어떤 부분, 또는 Starlette 확장/플러그인이 Starlette `HTTPException`을 `raise`하더라도, 여러분의 핸들러가 이를 잡아서 처리할 수 있습니다.
+
+이 예시에서는 동일한 코드에서 두 `HTTPException`을 모두 사용할 수 있도록, Starlette의 예외를 `StarletteHTTPException`으로 이름을 바꿉니다:
+
+```Python
+from starlette.exceptions import HTTPException as StarletteHTTPException
+```
+
+### **FastAPI**의 예외 핸들러 재사용하기 { #reuse-fastapis-exception-handlers }
+
+예외를 사용하면서 **FastAPI**의 동일한 기본 예외 핸들러도 함께 사용하고 싶다면, `fastapi.exception_handlers`에서 기본 예외 핸들러를 가져와 재사용할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial006_py39.py hl[2:5,15,21] *}
+
+이 예시에서는 매우 표현력 있는 메시지로 오류를 출력만 하고 있지만, 요지는 이해하셨을 겁니다. 예외를 사용한 뒤 기본 예외 핸들러를 그대로 재사용할 수 있습니다.
diff --git a/docs/ko/docs/tutorial/security/first-steps.md b/docs/ko/docs/tutorial/security/first-steps.md
new file mode 100644
index 000000000..4c9181b31
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/tutorial/security/first-steps.md
@@ -0,0 +1,203 @@
+# 보안 - 첫 단계 { #security-first-steps }
+
+어떤 도메인에 **backend** API가 있다고 가정해 보겠습니다.
+
+그리고 다른 도메인에 **frontend**가 있거나, 같은 도메인의 다른 경로에 있거나(또는 모바일 애플리케이션에 있을 수도 있습니다).
+
+그리고 frontend가 **username**과 **password**를 사용해 backend에 인증할 수 있는 방법이 필요하다고 해봅시다.
+
+**FastAPI**와 함께 **OAuth2**를 사용해서 이를 구현할 수 있습니다.
+
+하지만 필요한 작은 정보 조각들을 찾기 위해 길고 긴 전체 스펙을 읽느라 시간을 쓰지 않도록 하겠습니다.
+
+보안을 처리하기 위해 **FastAPI**가 제공하는 도구들을 사용해 봅시다.
+
+## 어떻게 보이는지 { #how-it-looks }
+
+먼저 코드를 그냥 사용해서 어떻게 동작하는지 보고, 그다음에 무슨 일이 일어나는지 이해하러 다시 돌아오겠습니다.
+
+## `main.py` 만들기 { #create-main-py }
+
+예제를 파일 `main.py`에 복사하세요:
+
+{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py39.py *}
+
+## 실행하기 { #run-it }
+
+/// info | 정보
+
+`python-multipart` 패키지는 `pip install "fastapi[standard]"` 명령을 실행하면 **FastAPI**와 함께 자동으로 설치됩니다.
+
+하지만 `pip install fastapi` 명령을 사용하면 `python-multipart` 패키지가 기본으로 포함되지 않습니다.
+
+수동으로 설치하려면, [가상 환경](../../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}을 만들고 활성화한 다음, 아래로 설치하세요:
+
+```console
+$ pip install python-multipart
+```
+
+이는 **OAuth2**가 `username`과 `password`를 보내기 위해 "form data"를 사용하기 때문입니다.
+
+///
+
+다음으로 예제를 실행하세요:
+
+
+
+```console
+$ fastapi dev main.py
+
+INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
+```
+
+
+
+## 확인하기 { #check-it }
+
+대화형 문서로 이동하세요: http://127.0.0.1:8000/docs.
+
+다음과 비슷한 화면이 보일 것입니다:
+
+
+
+/// check | Authorize 버튼!
+
+반짝이는 새 "Authorize" 버튼이 이미 있습니다.
+
+그리고 *경로 처리*에는 오른쪽 상단에 클릭할 수 있는 작은 자물쇠가 있습니다.
+
+///
+
+그리고 이를 클릭하면 `username`과 `password`(그리고 다른 선택적 필드들)를 입력할 수 있는 작은 인증 폼이 나타납니다:
+
+
+
+/// note | 참고
+
+폼에 무엇을 입력하든 아직은 동작하지 않습니다. 하지만 곧 여기까지 구현할 것입니다.
+
+///
+
+물론 이것은 최종 사용자를 위한 frontend는 아니지만, 모든 API를 대화형으로 문서화하는 훌륭한 자동 도구입니다.
+
+frontend 팀(그게 본인일 수도 있습니다)이 사용할 수 있습니다.
+
+서드파티 애플리케이션과 시스템에서도 사용할 수 있습니다.
+
+그리고 동일한 애플리케이션을 디버그하고, 확인하고, 테스트하기 위해 본인이 사용할 수도 있습니다.
+
+## `password` 플로우 { #the-password-flow }
+
+이제 조금 돌아가서 이것들이 무엇인지 이해해 봅시다.
+
+`password` "flow"는 보안과 인증을 처리하기 위해 OAuth2에서 정의한 여러 방식("flows") 중 하나입니다.
+
+OAuth2는 backend 또는 API가 사용자를 인증하는 서버와 독립적일 수 있도록 설계되었습니다.
+
+하지만 이 경우에는 같은 **FastAPI** 애플리케이션이 API와 인증을 모두 처리합니다.
+
+따라서, 단순화된 관점에서 다시 정리해보면:
+
+* 사용자가 frontend에서 `username`과 `password`를 입력하고 `Enter`를 누릅니다.
+* frontend(사용자의 브라우저에서 실행됨)는 해당 `username`과 `password`를 우리 API의 특정 URL로 보냅니다(`tokenUrl="token"`로 선언됨).
+* API는 `username`과 `password`를 확인하고 "token"으로 응답합니다(아직 아무것도 구현하지 않았습니다).
+ * "token"은 나중에 이 사용자를 검증하는 데 사용할 수 있는 어떤 내용이 담긴 문자열일 뿐입니다.
+ * 보통 token은 일정 시간이 지나면 만료되도록 설정합니다.
+ * 그래서 사용자는 나중에 어느 시점엔 다시 로그인해야 합니다.
+ * 그리고 token이 도난당하더라도 위험이 더 낮습니다. 대부분의 경우 영구적으로 항상 동작하는 키와는 다릅니다.
+* frontend는 그 token을 임시로 어딘가에 저장합니다.
+* 사용자가 frontend에서 클릭해서 frontend 웹 앱의 다른 섹션으로 이동합니다.
+* frontend는 API에서 더 많은 데이터를 가져와야 합니다.
+ * 하지만 그 특정 endpoint에는 인증이 필요합니다.
+ * 그래서 우리 API에 인증하기 위해 `Authorization` 헤더를, 값은 `Bearer `에 token을 더한 형태로 보냅니다.
+ * token에 `foobar`가 들어 있다면 `Authorization` 헤더의 내용은 `Bearer foobar`가 됩니다.
+
+## **FastAPI**의 `OAuth2PasswordBearer` { #fastapis-oauth2passwordbearer }
+
+**FastAPI**는 이런 보안 기능을 구현하기 위해, 서로 다른 추상화 수준에서 여러 도구를 제공합니다.
+
+이 예제에서는 **OAuth2**의 **Password** 플로우와 **Bearer** token을 사용합니다. 이를 위해 `OAuth2PasswordBearer` 클래스를 사용합니다.
+
+/// info | 정보
+
+"bearer" token만이 유일한 선택지는 아닙니다.
+
+하지만 이 사용 사례에는 가장 적합한 선택입니다.
+
+또한 OAuth2 전문가로서 왜 다른 옵션이 더 적합한지 정확히 아는 경우가 아니라면, 대부분의 사용 사례에도 가장 적합할 가능성이 큽니다.
+
+그런 경우를 위해서도 **FastAPI**는 이를 구성할 수 있는 도구를 제공합니다.
+
+///
+
+`OAuth2PasswordBearer` 클래스의 인스턴스를 만들 때 `tokenUrl` 파라미터를 전달합니다. 이 파라미터에는 클라이언트(사용자의 브라우저에서 실행되는 frontend)가 token을 받기 위해 `username`과 `password`를 보낼 URL이 들어 있습니다.
+
+{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py39.py hl[8] *}
+
+/// tip | 팁
+
+여기서 `tokenUrl="token"`은 아직 만들지 않은 상대 URL `token`을 가리킵니다. 상대 URL이므로 `./token`과 동일합니다.
+
+상대 URL을 사용하므로, 예를 들어 API가 `https://example.com/`에 있다면 `https://example.com/token`을 가리킵니다. 하지만 API가 `https://example.com/api/v1/`에 있다면 `https://example.com/api/v1/token`을 가리킵니다.
+
+상대 URL을 사용하는 것은 [프록시 뒤에서](../../advanced/behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank} 같은 고급 사용 사례에서도 애플리케이션이 계속 동작하도록 보장하는 데 중요합니다.
+
+///
+
+이 파라미터는 그 endpoint / *경로 처리*를 만들지는 않지만, URL `/token`이 클라이언트가 token을 얻기 위해 사용해야 할 URL이라고 선언합니다. 이 정보는 OpenAPI에 사용되고, 이어서 대화형 API 문서 시스템에서도 사용됩니다.
+
+곧 실제 경로 처리를 만들 것입니다.
+
+/// info | 정보
+
+엄격한 "Pythonista"라면 `token_url` 대신 `tokenUrl` 같은 파라미터 이름 스타일이 마음에 들지 않을 수도 있습니다.
+
+이는 OpenAPI 스펙에서 사용하는 이름과 동일하게 맞춘 것이기 때문입니다. 그래서 이런 보안 스킴에 대해 더 조사해야 할 때, 그대로 복사해서 붙여 넣어 더 많은 정보를 찾을 수 있습니다.
+
+///
+
+`oauth2_scheme` 변수는 `OAuth2PasswordBearer`의 인스턴스이지만, "callable"이기도 합니다.
+
+다음처럼 호출될 수 있습니다:
+
+```Python
+oauth2_scheme(some, parameters)
+```
+
+따라서 `Depends`와 함께 사용할 수 있습니다.
+
+### 사용하기 { #use-it }
+
+이제 `Depends`로 `oauth2_scheme`를 의존성에 전달할 수 있습니다.
+
+{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py39.py hl[12] *}
+
+이 의존성은 `str`을 제공하고, 그 값은 *경로 처리 함수*의 파라미터 `token`에 할당됩니다.
+
+**FastAPI**는 이 의존성을 사용해 OpenAPI 스키마(및 자동 API 문서)에 "security scheme"를 정의할 수 있다는 것을 알게 됩니다.
+
+/// info | 기술 세부사항
+
+**FastAPI**는 (의존성에 선언된) `OAuth2PasswordBearer` 클래스를 사용해 OpenAPI에서 보안 스킴을 정의할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 이는 `OAuth2PasswordBearer`가 `fastapi.security.oauth2.OAuth2`를 상속하고, 이것이 다시 `fastapi.security.base.SecurityBase`를 상속하기 때문입니다.
+
+OpenAPI(및 자동 API 문서)와 통합되는 모든 보안 유틸리티는 `SecurityBase`를 상속하며, 그래서 **FastAPI**가 이를 OpenAPI에 어떻게 통합할지 알 수 있습니다.
+
+///
+
+## 무엇을 하는지 { #what-it-does }
+
+요청에서 `Authorization` 헤더를 찾아, 값이 `Bearer `에 어떤 token이 붙은 형태인지 확인한 뒤, 그 token을 `str`로 반환합니다.
+
+`Authorization` 헤더가 없거나, 값에 `Bearer ` token이 없다면, 곧바로 401 상태 코드 오류(`UNAUTHORIZED`)로 응답합니다.
+
+오류를 반환하기 위해 token이 존재하는지 직접 확인할 필요조차 없습니다. 함수가 실행되었다면 그 token에는 `str`이 들어 있다고 확신할 수 있습니다.
+
+대화형 문서에서 이미 시도해 볼 수 있습니다:
+
+
+
+아직 token의 유효성을 검증하진 않지만, 이것만으로도 시작은 된 셈입니다.
+
+## 요약 { #recap }
+
+즉, 추가로 3~4줄만으로도 이미 원시적인 형태의 보안을 갖추게 됩니다.
diff --git a/docs/ko/docs/tutorial/security/index.md b/docs/ko/docs/tutorial/security/index.md
new file mode 100644
index 000000000..2320b0657
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/tutorial/security/index.md
@@ -0,0 +1,106 @@
+# 보안 { #security }
+
+보안, 인증(authentication), 인가(authorization)를 처리하는 방법은 매우 다양합니다.
+
+그리고 보통 복잡하고 "어려운" 주제이기도 합니다.
+
+많은 프레임워크와 시스템에서 보안과 인증만 처리하는 데도 큰 노력과 코드가 필요합니다(많은 경우 작성된 전체 코드의 50% 이상이 될 수도 있습니다).
+
+**FastAPI**는 모든 보안 명세를 전부 공부하고 배울 필요 없이, 표준적인 방식으로 쉽고 빠르게 **보안(Security)** 을 다룰 수 있도록 여러 도구를 제공합니다.
+
+하지만 먼저, 몇 가지 작은 개념을 확인해 보겠습니다.
+
+## 급하신가요? { #in-a-hurry }
+
+이 용어들에 관심이 없고 사용자명과 비밀번호 기반 인증을 사용한 보안을 *지금 당장* 추가하기만 하면 된다면, 다음 장들로 넘어가세요.
+
+## OAuth2 { #oauth2 }
+
+OAuth2는 인증과 인가를 처리하는 여러 방법을 정의하는 명세입니다.
+
+상당히 방대한 명세이며 여러 복잡한 사용 사례를 다룹니다.
+
+"제3자"를 사용해 인증하는 방법도 포함합니다.
+
+바로 `"Facebook, Google, X (Twitter), GitHub로 로그인"` 같은 시스템들이 내부적으로 사용하는 방식입니다.
+
+### OAuth 1 { #oauth-1 }
+
+OAuth 1도 있었는데, 이는 OAuth2와 매우 다르고 통신을 암호화하는 방법까지 직접 명세에 포함했기 때문에 더 복잡했습니다.
+
+요즘에는 그다지 인기 있거나 사용되지는 않습니다.
+
+OAuth2는 통신을 어떻게 암호화할지는 명세하지 않고, 애플리케이션이 HTTPS로 제공될 것을 기대합니다.
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+/// tip | 팁
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+**배포**에 대한 섹션에서 Traefik과 Let's Encrypt를 사용해 무료로 HTTPS를 설정하는 방법을 볼 수 있습니다.
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+## OpenID Connect { #openid-connect }
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+OpenID Connect는 **OAuth2**를 기반으로 한 또 다른 명세입니다.
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+OAuth2에서 비교적 모호한 부분을 일부 구체화하여 상호 운용성을 높이려는 확장입니다.
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+예를 들어, Google 로그인은 OpenID Connect를 사용합니다(내부적으로는 OAuth2를 사용).
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+하지만 Facebook 로그인은 OpenID Connect를 지원하지 않습니다. 자체적인 변형의 OAuth2를 사용합니다.
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+### OpenID("OpenID Connect"가 아님) { #openid-not-openid-connect }
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+"OpenID"라는 명세도 있었습니다. 이는 **OpenID Connect**와 같은 문제를 해결하려고 했지만, OAuth2를 기반으로 하지 않았습니다.
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+따라서 완전히 별도의 추가 시스템이었습니다.
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+요즘에는 그다지 인기 있거나 사용되지는 않습니다.
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+## OpenAPI { #openapi }
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+OpenAPI(이전에는 Swagger로 알려짐)는 API를 구축하기 위한 공개 명세입니다(현재 Linux Foundation의 일부).
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+**FastAPI**는 **OpenAPI**를 기반으로 합니다.
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+이 덕분에 여러 자동 대화형 문서 인터페이스, 코드 생성 등과 같은 기능을 사용할 수 있습니다.
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+OpenAPI에는 여러 보안 "scheme"을 정의하는 방법이 있습니다.
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+이를 사용하면 이러한 대화형 문서 시스템을 포함해, 표준 기반 도구들을 모두 활용할 수 있습니다.
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+OpenAPI는 다음 보안 scheme들을 정의합니다:
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+* `apiKey`: 다음에서 전달될 수 있는 애플리케이션 전용 키:
+ * 쿼리 파라미터
+ * 헤더
+ * 쿠키
+* `http`: 표준 HTTP 인증 시스템, 예:
+ * `bearer`: `Authorization` 헤더에 `Bearer ` + 토큰 값을 넣는 방식. OAuth2에서 유래했습니다.
+ * HTTP Basic 인증
+ * HTTP Digest 등
+* `oauth2`: 보안을 처리하는 모든 OAuth2 방식(이를 "flow"라고 부릅니다).
+ * 이 flow들 중 여러 개는 OAuth 2.0 인증 제공자(예: Google, Facebook, X (Twitter), GitHub 등)를 구축하는 데 적합합니다:
+ * `implicit`
+ * `clientCredentials`
+ * `authorizationCode`
+ * 하지만 같은 애플리케이션에서 직접 인증을 처리하는 데 완벽하게 사용할 수 있는 특정 "flow"도 하나 있습니다:
+ * `password`: 다음 장들에서 이에 대한 예시를 다룹니다.
+* `openIdConnect`: OAuth2 인증 데이터를 자동으로 탐색(discover)하는 방법을 정의합니다.
+ * 이 자동 탐색은 OpenID Connect 명세에서 정의됩니다.
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+/// tip | 팁
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+Google, Facebook, X (Twitter), GitHub 등 다른 인증/인가 제공자를 통합하는 것도 가능하며 비교적 쉽습니다.
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+가장 복잡한 문제는 그런 인증/인가 제공자 자체를 구축하는 것이지만, **FastAPI**는 어려운 작업을 대신 처리해 주면서 이를 쉽게 할 수 있는 도구를 제공합니다.
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+## **FastAPI** 유틸리티 { #fastapi-utilities }
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+FastAPI는 `fastapi.security` 모듈에서 각 보안 scheme에 대한 여러 도구를 제공하며, 이러한 보안 메커니즘을 더 쉽게 사용할 수 있게 해줍니다.
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+다음 장들에서는 **FastAPI**가 제공하는 도구를 사용해 API에 보안을 추가하는 방법을 보게 될 것입니다.
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+또한 대화형 문서 시스템에 어떻게 자동으로 통합되는지도 확인하게 됩니다.