Update 2.6.6.TrafficStreamingPredict.md

manual1903/2.6.6.TrafficStreamingPredict.md

@@ -45,7 +45,7 @@ python3 kangnam_producer.py ./input/201601_kangnam_orgarnized_new.csv localhost:
 
 
 ### 학습된 모델 업로드
-<a href="http://csleoss.etri.re.kr:8088/images/contents/manual_1.0/2.6.2.TrafficTraining.html">교통속도예측 텐서플로우 모델 학습하기</a> 매뉴얼에서 학습한 후 export 된 모델이 ``hdfs://csle1:9000/user/ksbuser_etri_re_kr/model/kangnam`` 위치에 저장되어 있을 경우, 아래 과정을 생략합니다.
+<a href="https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.6.2.TrafficTraining.md">교통속도예측 텐서플로우 모델 학습하기</a> 매뉴얼에서 학습한 후 export 된 모델이 ``hdfs://csle1:9000/user/ksbuser_etri_re_kr/model/kangnam`` 위치에 저장되어 있을 경우, 아래 과정을 생략합니다.
 그렇지 않을 경우, Host PC의 /home/csle/ksb-csle/examples/models/kangnam/model 폴더에 있는 텐서플로우 서빙용으로 export 한 모델을 HDFS repository에 웹툴킷을 이용하여 업로드합니다.
 model/kangnam 위치에 model 폴더를 업로드 합니다.
 
@@ -64,7 +64,7 @@ model/kangnam 위치에 model 폴더를 업로드 합니다.
 ![파일 업로드](./images/2.6_fileUpload.png)
 
 
-##워크플로우 생성하기
+## 워크플로우 생성하기
 워크플로우 편집화면에서 워크플로우를 작성합니다. 본 예제에서는 세 개의 엔진을 생성합니다.
 
 - 워크플로우 속성