농구 경기 를 예 로 들 어 , 표 1 에 나타낸 것 과 같 은 이벤트 리스트 에 있 는 어느 2 점 슛 에 대한 이벤트 구간 을 찾 는다고 가정 하 겠 다 . 앞 에서 설명 하 였 듯이 , 해당 2 점 슛 이 발생 한 시점 과 영상 각 프레임 의 시간 정보 를 알 고 있 으므로 , 2 점 슛 이 발생 한 영상 에서 의 대략 적 인 시점 t 1 ~ t 2 를 찾 아 낼 수 있 다 . 찾 고자 하 는 결과 는 해당 시점 t 1 ~ t 2 근처 에 존재 할 2 점 슛 이벤트 의 자연 스러운 시작점 과 끝점 이 다 . 예 를 들 면 선수 가 드리블 을 시작 하 는 위치 가 시작점 , 세레 모니 를 마치 는 지점 이 끝점 이 될 수 있 다 . 이 때 , 해당 End - to - End 모델 에 들어가 는 영상 입력 은 얻 고자 하 는 이벤트 구간 을 포함 할 수 있 도록 t 1 ~ t 2 보다 넓 은 범위 ( t 1 ― d 1 ) ~( t 2 + d 2 ) 로 잡 는다 . 따라서 ( t 1 ― d 1 ) ~( t 2 + d 2 ) 구간 의 각 프레임 이 시간 순서 대로 딥 뉴 럴네트워크의 입력 으로 들어가 게 된다 .