사건 기반 데이터의 고유한 비동기적이고 희소한 특성을 효과적으로 활용하기 위해, 학습 가능한 적응형 샘플링 모듈과 순환 합성 신경망을 결합한 종단 간 프레임워크를 제안한다. 이를 통해 기존 방식 대비 성능 향상과 더불어 에너지 효율성을 크게 개선할 수 있다.
