Update README.md

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 ## 전체 흐름
 
 ### 1. 데이터 전처리
-![캡처](https://user-images.githubusercontent.com/57976156/122515177-07156f00-d048-11eb-92bb-f9c588fcfa5c.PNG)
+![캡처](https://user-images.githubusercontent.com/57976156/122515177-07156f00-d048-11eb-92bb-f9c588fcfa5c.PNG){: width="50" height="50"}
 데이터를 STFT 변환을 하여 저장한다.
 
 ### 2. Normal Data 학습
-![그림1](https://user-images.githubusercontent.com/57976156/122536990-14d6ee80-d060-11eb-946e-7e18341436c4.png)
+![그림1](https://user-images.githubusercontent.com/57976156/122536990-14d6ee80-d060-11eb-946e-7e18341436c4.png){: width="50" height="50"}
 AE 기반의 Generator와 Discriminator를 통해 모델을 학습시킨다. 결과적으로 데이터 입력 시 정상데이터에 근접한 이미지를 출력해 준다.
 
 ### 3. 비정상 데이터 입력 시
-![캡처](https://user-images.githubusercontent.com/57976156/122537481-8f077300-d060-11eb-8dfc-b4dda6c28f7c.PNG)
+![캡처](https://user-images.githubusercontent.com/57976156/122537481-8f077300-d060-11eb-8dfc-b4dda6c28f7c.PNG){: width="50" height="50"}
 비정상 데이터 입력 시 생성된 이미지와 비교하여 정상인지, 비정상이면 어떤 종료인지 판별해 준다.
 
 ## Dataset
@@ -56,7 +56,7 @@ AE 기반의 Generator와 Discriminator를 통해 모델을 학습시킨다. 결
 
 ### 실행
 - train/test를 정하기 위해 run_ecg.sh 파일을 수정해야 한다.
-    ![캡처](https://user-images.githubusercontent.com/57976156/122516269-86577280-d049-11eb-97c2-aae0b311c19a.PNG)
+    ![캡처](https://user-images.githubusercontent.com/57976156/122516269-86577280-d049-11eb-97c2-aae0b311c19a.PNG){: width="50" height="50"}
 test 값이 0이면 train, 1이면 test이다.
 - 실행의 명령어는 `run_ecg.sh`파일이 존재하는 디렉토리에서 다음과 같이 입력한다.<br>
 `/bin/bash run_ecg.sh`