City University of Hong Kong (CityU) Collaboration (Visiting Researcher: Chanwook Hwang)
IRIS 연구실 석박통합과정 황찬욱 연구원은 2024년 8월부터 2025년 1월까지 홍콩시립대학교 (City University of Hong Kong, 이하 CityU) BRAINSys Lab에서 방문 연구원으로 활동하며, 뇌-기계 인터페이스(Brain-Machine Interface, BMI)와 뉴로모픽 회로 분야의 세계적 전문가인 Arindam Basu 교수님과 함께 차세대 신경 신호 압축 및 스파이킹 신경망 기반 신호처리에 관한 연구를 수행하였습니다.
이번 방문 연구는 GVIC3 (Global Value Innovation Creator) 사업의 지원을 받아 진행되었으며, 성균관대학교 IRIS 연구실과 CityU BRAINSys Lab 간의 공동연구 교류를 촉진하였습니다. 이를 통해 황찬욱 연구원은 실험실 연구 문화 경험과 국제 세미나 참여를 통해 글로벌 연구 네트워크를 확장하는 중요한 계기를 마련했습니다.
특히 본 연구에서 황찬욱 연구원은 이식형 BMI(implantable BMI)를 위한 신경 신호 압축(Neural Signal Compression) 및 이벤트 기반 스파이크 검출(Event-based Spike Detector, SPD) 문제를 다루며, 이를 스파이킹 신경망(Spiking Neural Network, SNN)으로 구현한 SNN-SPD 알고리즘을 제안하였습니다. 그 결과, 연산량을 99% 감소시키고, 모델 크기를 73% 줄이면서도 정확도를 2% 향상시키는 성과를 달성했습니다.
이 성과는 2025년 5월, 영국 런던에서 개최된 IEEE ISCAS (International Symposium on Circuits and Systems) 학회에서 발표되었으며, 차세대 이식형 BMI와 뉴로모픽 신호처리 연구의 국제적 주목을 받았습니다.
방문 연구 종료 후에도, 황찬욱 연구원은 본 연구 성과를 바탕으로 차세대 이식형 BMI에서 요구되는 초저전력·고효율 신호처리 회로 설계 연구를 확장할 계획입니다. 또한 CityU에서의 경험을 통해 구축된 국제 공동연구 네트워크를 활용하여, 뇌신호 인터페이스 및 뉴로모픽 하드웨어 시스템 분야에서 지속적인 협력 연구를 이어갈 예정입니다.
황찬욱 연구원의 CityU 방문은 한국과 홍콩 간의 연구 교류를 넘어, 스파이킹 신경망·이식형 BMI·뉴로모픽 신호처리 분야에서 새로운 국제 공동연구의 시너지를 창출할 것으로 기대됩니다.
From August 2024 to January 2025, Chanwook Hwang, a Combined M.S. and Ph.D. student at IRIS Lab, served as a visiting researcher at the BRAINSys Lab, City University of Hong Kong (CityU). During his stay, he collaborated with Prof. Arindam Basu, a leading expert in neuromorphic circuits and brain–machine interfaces (BMI), to advance research on neural signal compression and spiking neural network (SNN)-based spike detection.
This research visit was supported by the GVIC3 (Global Value Innovation Creator) program, which fostered collaborative exchange between SKKU IRIS Lab and CityU BRAINSys Lab. Through this program, Chanwook Hwang broadened his academic network by engaging in international seminars and immersing himself in CityU’s lab culture.
In this project, Chanwook Hwang proposed the SNN-based Spike Detector (SNN-SPD) for next-generation implantable BMI systems. The method successfully achieved a 99% reduction in computation and 73% reduction in model size, while improving accuracy by 2%.
This achievement was further recognized when this work was presented at IEEE ISCAS 2025 (International Symposium on Circuits and Systems), held in May 2025 in London, UK, where it attracted attention in the fields of implantable BMIs and neuromorphic signal processing.
Following the completion of his visit, Chanwook Hwang plans to extend this work toward ultra-low-power and high-efficiency neural signal processing circuits essential for implantable BMI systems. Furthermore, leveraging the international research network established during his stay, he will continue collaborative efforts in the domains of neural interfaces and neuromorphic hardware systems.
Chanwook Hwang’s visit to CityU represents not only a bridge between Korea and Hong Kong in advanced research but also a step forward in fostering global collaboration in spiking neural networks, implantable BMI, and neuromorphic signal processing.
