diff --git a/README.md b/README.md
index a616462..5e0bab2 100644
--- a/README.md
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@@ -9,7 +9,7 @@ subtitle: Deep Learning
 
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-# AutoEncoder
+# UNet
 - 산업인공지능학과 대학원
     2022254026
         김홍열
@@ -852,25 +852,10 @@ plt.show()
 </details>
 
 
-# **AutoEncoder의 활용**
-
-* 차원 감소 ( Dimensionally Reduction)
-인코더는 입력을 선형 및 비선형의 데이터로 차원을 줄이기 위하여 히든레이어로 인코딩한다
-* 추천 엔진 (Recommendation Engines)
-* 이상탐지(Anommaly Detection)
-오토인코더는 훈련의 일부로 재구성 오류 (Reconstruction error) 를 최소화하려 한다. 따라서 재구성 손실의 크기를 통하여 이상치를 탐지할 수 있다
-* 이미지 잡음제거 (Denoising images)
-변질된 이미지가 원래 버전으로 복원이 가능하다
-* 이미지 인식 (Image Recognnition)
-겹겹이 쌓인 오토인코더는 이미지의 다른 특성을 학습하여 이미지 인식에 사용된다
-* 이미지 생성 (Image generation)
-오토인코더의 한 종류인 변형 오토인코더 (VAE, Variational Autoencoder)는 이미지 생성에 사용된다
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 ### 참고[¶]()
 
-- AutoEncoder - Google
+- UNet - Google
 - ChatGPT
-- [Blog](https://velog.io/@jochedda/%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-Autoencoder-%EA%B0%9C%EB%85%90-%EB%B0%8F-%EC%A2%85%EB%A5%98)
+- [Dacon](https://dacon.io/forum/405807?dtype=recent)