임용도 교수
Yong-Do Lim
성균관대학교 수학과 · 수학
연구실 소개
임용도 교수의 연구실은 리만다이닉 공간과 히르베르트 공간에서의 기하학적 평균, 비선형 행렬 방정식, 그리고 금속비율 기반의 행렬 해법을 중심으로 한 수학적 기반의 응용 연구를 수행하고 있습니다. 특히 정규행렬, 양의 정부호 행렬, 리카티 행렬 방정식 등에 대한 고유한 해법과 기하학적 해석을 개발하며, 이는 금융공학, 정보보안, 양자역학 등 다양한 분야에 응용되고 있습니다. 또한, 기계학습과 딥러닝을 융합한 사이버 보안 기술 개발을 통해 실제 문제 해결에 기여하고 있습니다.
연구 현황
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
15We show that the Karcher mean of n points in any Hadamard space can be approximated by a natural explicitly constructed sequence. In the special case when the Hadamard space is the Riemannian manifold of positive definite matrices, this has been recently proved by J. Holbrook. A general version, in which the n points are assigned different weights, is established.
Existing web-based security applications have failed in many situations due to the great intelligence of attackers. Among web applications, Cross-Site Scripting (XSS) is one of the dangerous assaults experienced while modifying an organization's or user's information. To avoid these security challenges, this article proposes a novel, all-encompassing combination of machine learning (NB, SVM, k-NN) and deep learning (RNN, CNN, LSTM) frameworks for detecting and defending against XSS attacks with
대표 연구 분야
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