제목: Application of deep learning to astronomical and space weather data​

지난 수년간 딥러닝 기법을 천문학 및 우주기상 자료에 적용한 주요 결과를 소개하고자 한다.  첫째, 영상 변환 딥러닝 기법을 통하여 태양 후면 자기장 지도를 세계 최초로 생성하였다. 둘째, 구글 번역기에 쓰는 딥러닝 기법을 활용하여 태양 플레어 세기의 급격한 변화를 매우 정밀하게 예보하였다. 셋째, 영상변환 딥러닝 기법을 사용하여 태양 자기장의 잡음과 Sloan Digital Sky Survey 영상의 잡음을 훌륭하게 제거하였다. 넷째, 초해상화 딥러닝 기법을 사용하여 태양 자기장 지도를 4배 확대하고 기존의 전통적인 방법에 비하여 훨씬 우수함을 보였다. 다섯째, 딥러닝 기법을 갈릴레오 흑점 및 캐링턴 흑점 스케치에 적용하여 그 당시의 위성 영상을 추론하고 여러 물리량을 추산하였다. 여섯째, 딥러닝 기법을 활용하여 여러가지 우주 기상 예보를 성공적으로 수행하였다.  마지막으로  딥러닝 기법이 천문학과 우주과학의 어떤 문제들을 잘 풀 수 있는가와 향후 연구의 전망을 논의하고자 한다.​