본 논문은 계층적 데이터 처리에 강점을 보이는 쌍곡 공간 표현 능력을 커널 방법을 통해 더욱 향상시키고자 한다. 이를 위해, 포앙카레 공과 등척성을 갖는 곡률 인식 de Branges-Rovnyak 공간을 소개하고, 적응형 곡률 조절자를 통해 임의의 곡률을 가진 쌍곡 공간에 적합한 RKHS를 선택할 수 있도록 설계했다. 또한, 학습 가능한 파라미터를 통해 쌍곡 특징을 조절하는 적응형 쌍곡 커널, 특히 새로운 적응형 쌍곡 방사형 커널을 제안한다. 시각 및 언어 벤치마크 실험을 통해 제안된 커널이 기존 쌍곡 커널보다 계층적 종속성 모델링에 우수함을 입증했다.
