본 연구는 뇌의 신경 회로 내에서 최적의 기능을 유지하는 데 중요한 역할을 하는 항상성 메커니즘에 주목하며, 특히 Bienenstock, Cooper, and Munro (BCM) 이론을 기반으로 하는 Dynamic Weight Adaptation Mechanism (DWAM)을 제안합니다. DWAM은 생물학적 시스템에서 시냅스 강도의 균형을 유지하는 데 핵심 원리로 작용하는 BCM 이론을 스파이킹 신경망(SNN)에 통합하여, 네트워크 가중치를 실시간으로 동적으로 조절하여 신경 활동을 제어하고, 미세 조정 없이 SNN에 항상성을 제공합니다. 동적 장애물 회피 및 지속적인 제어 작업을 통해 DWAM의 유효성을 검증했으며, 정상 및 저하된 조건에서 SNN의 성능을 향상시키는 것을 확인했습니다.
