Istraživački tim predvođen profesorom Kyoungjaeom Leejem sa Sveučilišta Sungkyunkwan, u suradnji s profesorima sa Sveučilišta Seoul National i Sveučilišta Cincinnati, razvio je novu Bayesovu metodu za otkrivanje skrivenih struktura ovisnosti u višedimenzionalnim podacima iz više skupina. Metoda nazvana j-LANCE temelji se na pretpostavci da varijable imaju prirodni redoslijed i da su uglavnom povezane s obližnjim susjednim varijablama, a osmišljena je tako da uči slične strukture u više skupina uz dopuštanje razlika specifičnih za svaku skupinu. Studija je objavljena u časopisu Bayesian Analysis, a metoda je testirana na ERA5 klimatskim podacima o temperaturama na 30 lokacija u regiji Pacific Northwest u SAD-u od 2019. do 2021. godine. Rezultati su pokazali da j-LANCE prepoznaje slične obrasce ovisnosti kroz godine, ali i otkriva specifične strukture karakteristične za pojedinu godinu.