본 연구는 다중 접점 커프 전극을 사용하여 측정된 ENG 신호를 실시간으로 분류하기 위한 인공 신경망 기반 접근법을 제안한다. 제안된 접근법은 ENG 신호의 공간-시간적 특성을 효과적으로 추출하여 다양한 감각 자극을 구분할 수 있다.
본 연구는 자원 효율적이고 상호작용이 가능한 SNN 시뮬레이터 RAVSim을 제안하여, SNN 모델의 동작을 실시간으로 분석하고 시각화할 수 있는 환경을 제공한다.