SPARTA (Spiking Priority Attention with Resource-Adaptive Temporal Allocation)는 스파이크 기반 처리의 시간 역동성을 활용하여 효율적인 희소 주의 메커니즘을 구현하는 프레임워크입니다. 기존 SNN들이 주로 속도 부호화에 의존하는 것과 달리, SPARTA는 발화 패턴, 스파이크 타이밍, 스파이크 간 간격 등의 시간적 단서를 활용하여 토큰의 우선순위를 정하고 경쟁형 게이팅을 통해 65.4%의 희소성을 달성합니다. 가장 중요한 토큰만 선택함으로써 주의 메커니즘의 복잡도를 O(N^2)에서 O(K^2) (k << n)로 줄이면서 높은 정확도를 유지합니다. DVS-Gesture 데이터셋에서 최첨단 성능(98.78%)을 달성했으며, CIFAR10-DVS (83.06%)와 CIFAR-10 (95.3%) 데이터셋에서도 경쟁력 있는 결과를 보였습니다. 이는 스파이크 타이밍 역동성을 활용하면 계산 효율성과 정확도를 모두 향상시킬 수 있음을 보여줍니다.
