도 3 의 딥 뉴 럴네트워크의 역할 을 조금 더 정확히 설명 하 면 , 상기 딥 뉴 럴네트워크는 한 번 에 이벤트 리스트 ( 21 ) 내 의 이벤트 하나 에 대한 영상 내 구간 을 찾아낸다 . CNN ( 31 ) 의 입력 으로 는 전체 영상 프레임 이 들어가 는 것 이 아니 라 , 찾 고자 하 는 이벤트 구간 을 포함 하 는 영상 내 일부 구간 이 들어간다 . 이 딥 뉴 럴네트워크의 출력 ( 34 ) 에서 는 입력 으로 들어간 영상 프레임 들 에 대응 하 는 이진 값 ( yes or no , 또는 1 or 0 ) 들 이 나오 는데 , 이 는 대응 하 는 프레임 이 찾 고자 하 는 이벤트 구간 에 속하 는지 여부 를 의미 한다 . 보통 의 경우 의 출력 은 000 . .. 000111 . .. 111000 . .. 000 과 같 은 형태 로 나와서 , 중간 에 1 에 대응 하 는 프레임 들 이 이벤트 구간 이 된다 . 출력 에 노이즈 가 생길 수 도 있 는데 , 주변 값 들 을 바탕 으로 보정 하 는 간단 한 필터링 알고리즘 을 후처리 로 사용 할 수 있 다 . 상기 의 과정 을 이벤트 리스트 ( 21 ) 내 의 모든 이벤트 들 에 대해서 반복 적 으로 수행 하 면 , 영상 내 의 모든 이벤트 의 구간 ( 26 ) 을 인덱싱 할 수 있 다 .