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 서인석 교수는 새로운 메타안정성 분석의 해법을 발견하였다. 메타안정성은 물리, 화학뿐만 아니라 인공지능 분야의 딥러닝 등에서 광범위하게 나타나는 중요한 현상이지만, 기존의 메타안정성에 대한 수학적 이해와 분석은 특정한 형태의 대칭적인 경우에만 국한된다고 알려져 있었다. 이에, 서인석 교수는 대칭성이 없는 경우의 메타안정성 분석 방법론을 개발하였으며, 해당 성과는 딥러닝 최적화 시간 단축에 기여할 것으로 기대된다.
    메타안정성 : 수리물리학과 딥러닝 분야의 주요 연구 주제로서, 특수한 조건 하에서 여러 개의 안정 상태를 동시에 가질 수 있는 성질
 함유근 교수는 전 세계 가뭄, 홍수, 폭염 등 다양한 기상 이변을 일으키는 주원인인 엘니뇨에 대한 예측 모형을 인공지능 딥러닝 기법을 응용하여 개발하였다. 이를 통해 엘니뇨 예측 기간을 기존 12개월 미만에서 18개월로 확장하였다. 향후 다양한 기상/기후 현상 예측에 인공지능이 도입되는 계기가 되는 선도 연구가 될 것으로 보인다. 
 박정원 교수는 기존 투과전자현미경의 한계를 극복하고 고진공 하에서도 액상 이미징이 가능한 장비를 개발하였다. 이를 통해 액상에서 개별 입자의 구조를 각각 원자분해능 수준에서 분석하는 것을 가능하게 하여 향후 나노재료, 구조 단백질, 바이러스 구조 분석 등의 연구에 활발하게 활용될 것으로 기대된다. 
    액상 이미징 : 살아있는 세포 또는 액상에 존재하는 생체 재료, 고분자 탄성체, 섬유 및 하이드로젤과 같은 소재에 대한 표면 분석
    원자분해능 : 원자 수준의 공간을 분해할 수 있는 단계
 주영석 교수는 폐 선암의 전장유전체 빅데이터를 생명정보학 기법으로 정밀 분석하였다. 비흡연자의 폐 선암에서 발견되는 돌연변이의 특성을 밝혀내고, 해당 돌연변이들은 흡연과 관계없이 유년기부터 발생할 수 있다는 사실을 새로이 규명한 공로로 수상의 영광을 안았다.

메타안정성에 대한 수학적 이해와 분석은 특정한 형태의 대칭적인 경우에만 한정돼 있다고 알려져 있는데 대칭성 없는 경우의 메타안정성 분석 방법론을 서 교수가 개발하였다.