1. 논문제목: Neural network modeling of coastal algal blooms
   저널: Ecological Modelling
    저자: Joseph H.W. Lee, Yan Huang, Mike Dickman, A.W. Jayawardena


2. 주저자 배경
주저자 Joseph H.W. Lee 는 Massachusetts Inst of Tech에서 학사, 석사, 박사학위를 받고, The Hong Kong University of Science and Technology 에서 Chair professor로 재직하고 있다. 주요 연구분야는 Environmental hydraulic, fluid mechanics, water quality modeling 이다. 


3. 논문 요약
이 논문은 Artificial Neural Network을 활용하여 연안지역의 조류 성장을 예측하였다. Back-propagation 알고리즘을 활용하고, 적용된 데이터는 1982년부터 2000년 까지 biweekly data이다. 본 연구에서는 적은 수의 input variable 로부터 복잡하고 non-linear한 algal dynamic을 예측하고자 하였다. 하지만 조류 자료의 데이터 샘플링 기간이 biweekly interval 이기 때문에 한계점이 있음이 나타났다. 따라서 향후 최소 weekly 자료를 활용한 검증이 필요할 것으로 나타났다. 


4. 논문의 독창성
이 논문은 기존 담수에서의 조류 예측연구들과 달리 연안지역, 특히 eutrophic sub-trophical에서 1-2 week 전의 조류농도를 고려하여 예측을 실시 하였다.


5. 논문의 적용 가능성
 본 연구에서 제시된 연안지역의 조류의 dynamic을 예측하기 위해서 가장 중요한 factor인 1-2 week 전의 자료를 활용하는 것이다. ANN에서 여러 input 자료에서 특히 t-1 시간때의 output자료가 variable의 특징에 따라 중요한 input 자료로 활용될 수 있음 알 수 있고 또한 적용이 가능함을 알 수 있다.


6. 요약자 E-mail: yepark@gist.ac.kr