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제공해주신 이메일 교신 내용과 첨부된 세 편의 핵심 논문(Mamba-GINR, SCENT, FM4NPP)을 종합적으로 분석하여, 차지욱 교수님의 역할인 **"Multimodal SSM 연구(Vision, Language, Action) 및 대규모화"**를 구체화한 4개년 연구 계획을 제안해 드립니다.

이 기획안은 홍석준 교수님이 제안한 **"Titans(Bayesian Surprisal Memory) 기반 멀티모달 파운데이션 모델"**이라는 전체 프레임워크 내에서, 차지욱 교수님이 맡으신 **'AI 모델의 핵심 백본(Backbone) 구축 및 스케일링'**에 초점을 맞추었습니다.

[연구 주제 제안] Mamba-GINR 기반 초거대 연속성(Continuous) 멀티모달 파운데이션 모델 개발

1. 핵심 전략: 왜 Mamba-GINR인가?

홍석준 교수님이 제안한 'Titans' 및 'Precision 기반 퓨전'을 구현하기 위해 다음과 같은 기술적 해법을 제시합니다.

  1. 확장성 (Scalability): 생체 신호나 라이프로그 같은 초장기 시퀀스를 처리하기 위해, $O(N^2)$의 비용을 가진 Transformer 대신 **선형 복잡도()의 Mamba(SSM)**를 도입하여 대규모화 기반 마련 (근거: Mamba-GINR).
  2. 연속성 (Continuity): 시각(60Hz), 뇌파(100Hz), 내수용감각(저주파) 등 샘플링 속도가 다른 데이터를 억지로 맞추지 않고, GINR을 통해 연속 함수로 변환하여 완벽하게 통합 (근거: SCENT).
  3. 뇌과학적 기전 구현: 이메일에서 요청된 신뢰도(Precision) 기반 통합을 위해, 인코더가 단순 특징뿐만 아니라 **불확실성(Variance)**을 함께 출력하도록 설계.

2. 4개년 연구 로드맵

[1차년도] Mamba-GINR 기반 유니버설 인코더 구축 및 불확실성 모델링

"이질적인 감각 데이터를 처리하는 고효율 연속성 백본 개발"

  • Mamba-GINR 아키텍처 고도화: 첨부된 Mamba-GINR 논문에서 fMRI 처리에 사용된 Bi-directional Mamba Encoder를 확장하여, Vision(비디오) 및 시계열 센서 데이터(Audio/Proprioception)를 처리하는 범용 인코더 개발.
  • 연속적 시간 표현(Temporal Warp) 학습: SCENT 논문의 Temporal Warp Processor 개념을 도입. 센서 데이터가 불규칙하게 들어오거나 누락되어도(Irregular/Missing), 연속적인 시간 축 위에서 데이터를 복원하고 예측하는 강건한 구조 확보.
  • Uncertainty-Aware Encoder: 이메일 내 '이준열/손한샘 교수' 팀의 연구(Precision-weighted fusion)를 지원하기 위해, Mamba 인코더가 Latent Vector()와 함께 **불확실성 분산()**을 추정하여 출력하도록 모델 설계.

[2차년도] 다중 감각 통합(Multimodal Integration) 및 Action 모달리티 확장

"Precision 기반의 감각 통합 및 행동 생성 모델"

  • Precision-Weighted Fusion 구현: 1차년도에 개발한 불확실성()을 역수 취해 **정밀도(Precision, )**로 변환하고, 이를 가중치로 사용하여 여러 감각 정보를 Mamba의 State Update 과정에서 통합하는 Bayesian Fusion Layer 개발. (신뢰도가 높은 감각 위주로 기억 갱신)
  • Joint Latent Space 구축: 시각, 언어, 뇌신호 등 서로 다른 모달리티가 Mamba 인코더를 거쳐 하나의 공통된 잠재 공간(Global Workspace)에 매핑되도록 학습.
  • Action as a Query: Mamba-GINR의 디코더를 확장하여, 특정 시공간 좌표와 의도(Context)를 쿼리로 주었을 때 적절한 행동(Action) 궤적을 생성하는 'Action GINR' 모듈 연구.

[3차년도] 모델 대규모화(Scaling) 및 Titans 기억 모델 완성

"Neural Scaling Law 검증 및 장기 기억 메커니즘 고도화"

  • SSM Scaling Law 검증: FM4NPP 논문의 방법론(파라미터 수 및 데이터 양에 따른 Power-law 분석)을 적용하여, Mamba-GINR 모델을 수십억(B) 파라미터 규모로 확장했을 때의 성능 향상 추이 검증 및 최적 사이즈 도출.
  • Titans (Neural Memory) 통합: Mamba의 Hidden State를 장기 기억소로 정의하고, 홍석준 교수팀이 제안한 **Surprisal(예측 오차)**이 임계치를 넘을 때만 강하게 기억을 업데이트하는 Gated State Space Model 구현.
  • Self-Supervised Learning: 라벨이 없는 대규모 센서 데이터에 대해 FM4NPP의 k-NNN(Next Nearest Neighbor) 예측과 같은 자기지도학습을 수행하여 일반화된 특징 학습.

[4차년도] 실생활 강건성(Robustness) 검증 및 경량화

"실세계 환경 적응 및 엣지 디바이스 배포"

  • Robustness 테스트: SCENT 논문의 시뮬레이션 시나리오(센서 이동, 고장, 노이즈)를 적용하여, 극한의 실생활 환경에서도 GINR의 연속성(Continuity)을 통해 안정적으로 문맥을 파악하는지 검증.
  • Task-Agnostic Adapter: FM4NPP 방식처럼, 거대하게 학습된 파운데이션 모델(Frozen)에 가벼운 어댑터만 부착하여, 로봇 제어, 이상 탐지, 질의응답 등 다양한 응용 태스크 수행.
  • On-Device Efficiency: Mamba의 하드웨어 친화적 알고리즘(Parallel Scan)을 최적화하여, 실생활 웨어러블 디바이스에서도 구동 가능한 경량화 모델 도출.

[제안서 작성 팁]

이 계획은 홍석준 교수님이 기획하신 '전체 그림'의 기술적 구멍(어떻게 구현할 것인가?)을 완벽하게 메워주는 구조입니다.

  • 기억 모델(Titans) 구현체: Mamba SSM
  • 감각 통합(Fusion) 구현체: Precision-weighted GINR
  • 확장성(Scaling) 전략: FM4NPP의 Scaling Law 및 Adapter 전략
  • 데이터 강건성(Robustness): SCENT의 연속성(Continuity) 및 복원 능력