Update README.md

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 ## Table of Contents
   - [프로젝트 소개](#프로젝트-소개)
+  - [디렉토리 구조](#디렉토리-구조)
+  - [실행 방법](#실행-방법)
+  - [참조](#참조)
   - [팀원](#팀원)
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 ## 프로젝트 소개
-  ![1](/uploads/f90b1be5e874322efdaff666b5958c1f/1.gif)
-  ![2](/uploads/ec74a00976704a2003cf918e233152e9/2.gif)
+
+<img src="/uploads/2f442cc7eea9bd0f4eada9af25a1661c/1.gif" width="300" height="150" />
+<br>
+<img src="/uploads/fe4fb3dafda1db03d437de45260a15af/2.gif" width="300" height="150" />
   
-  * 딥러닝을 이용하여 저렴하고 데이터 처리가 용이한 카메라를 통한 영상인식 기술을 활용해 차간 거리를 일정하게 유지하며 주행하는 Adaptive Cruise Control 기능을 제공한다.
+**딥러닝을 이용하여 저렴하고 데이터 처리가 용이한 카메라를 통한 영상인식 기술을 활용해 차간 거리를 일정하게 유지하며 주행하는 Adaptive Cruise Control 기능을 제공한다.**
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 ## 디렉토리 구조
@@ -40,6 +45,7 @@ HEN_Project2
     │
     └── detect.py
 ```
+<br><br>
 
 ## 실행 방법
 
@@ -48,6 +54,8 @@ HEN_Project2
 라즈베리파이에서 `git clone https://github.com/ultralytics/yolov5` 후
 안내에 따라 필요한 모듈 설치
 
+<br>
+
 ### YOLO 구성 및 구동 방법
 1. car_data 폴더 : yolov5 모델 학습에 사용된 커스텀 이미지파일 포함
 (label파일도 포함되어 있음)
@@ -61,7 +69,7 @@ HEN_Project2
 
 - train을 위한 명령어
 (yolov5 폴더에서) 다음 명령어 실행  
-`python3 train.py --img 64 --batch 3 --epochs 30 --data car_data.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt --name custom3_car_yolov5s`
+`python3 train.py --img 128 --batch 3 --epochs 50 --data car_data.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt --name custom3_car_yolov5s`
 - 파라미터 설명
 	1) img : 학습할 img size
 	2) batch : 한번에 처리되는 이미지 개수
@@ -79,9 +87,21 @@ HEN_Project2
 	2) img : 인식할 이미지 크기
 	3) conf : 인식할 객체의 최저 인식률
 	4) source : 인식할 이미지 및 영상 파일 *(라즈베리파이에서 웹캠을 source로 하고 싶다면 '0'을 넣으면 된다)*
+<br><br>
+
+## 참조
+- Ultralytics, YOLO v5(2020), Retrieved June, 10, 2020, from https://github.com/ultralytics/yolov5
 
-## Reference
+- https://global.honda/newsroom/news/2020/4201111eng.html
 
+- 이동석 외 4 저, 스테레오 카메라를 이용한 이동객체의 실시간 추적과 거리 측정시스템(2009)
+
+- 이강원 외 1 저, 지형 공간정보체계 용어사전(2016)
+
+- https://github.com/yeongin1230/Self-driving-project/tree/main/Cart
+
+- https://github.com/yeongin1230/Robot-arm
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 ## 팀원
 - 권동영 (2016110307)