도 4 a 에 도시 된 바 와 같이 , 일부 실시 예 에 따르 면 , 시간 적 주 의 서브시스템 ( 200 ) 은 입력 프레임 ( 201 - 203 ) 을 특징 맵 ( 211 - 213 ) 으로 변환 하 도록 구성 된 특징 맵 추출기 ( 210 ) 를 포함 하 고 , 이 는 시간 적 주 의 일관 성 에 기초 하 여 재 칭량 하 기 위해 시간 적 주 의 스케일 러 ( 220 ) 에 의해 처리 된다 . 특징 맵 추출기 ( 210 ) 는 학습 가능 한 가중치 를 갖 는 컨 볼루 션 필터 를 입력 프레임 들 ( 201 - 203 ) 의 구성 요소 들 에 적용 하 는 컨 볼루 셔 널 층 일 수 있 다 . 여기 서 , 시간 적 주 의 서브시스템 ( 200 ) 은 전체 입력 프레임 들 ( 201 - 203 ) 을 수신 하 고 처리 한다 . 시간 적 주 의 스케일 러 ( 220 ) 전 에 특징 맵 추출기 ( 210 ) 를 추가 하 면 시간 적 주 의 스케일 러 ( 220 ) 가 종래 기술 의 딥 러닝 프레임워크 와 보다 쉽 게 협력 할 수 있 다 . 그러나 , 본 개시 의 실시 예 들 은 시간 주 의 스케일 러 ( 220 ) 이전 에 특징 맵 추출기 ( 210 ) 를 이용 하 는 것 으로 제한 되 지 않 으며 , 일부 실시 예 들 에서 , 입력 프레임 들 ( 201 - 203 ) 은 시간 적 주 의 스케일 러 ( 220 ) 에 직접 제공 될 수 있 다 .