1. 논문제목: Multisensor system using support vector machines for water quality classification
   저널: 9th International Symposium on Signal Processing and its Application
    저자: M. Bouamar, M. Ladjal


2. 주저자 배경
주저자 Mohammad Mouamar는 Algeria의 University of M’ sila  Laboratory of Analysis of Signals and Systems 소속으로 주요 연구 분야는 computer science engineering 이다.


3. 논문 요약
이 논문은 drinking water 생산을 위한 일련의 과정에서 효과적인 decision making을 위한 제어 모델을 Support Vector Machine 알고리즘을 활용하여 구축하고자 하였다. 특히 다중 센서에 의해 측정되는 시스템으로부터 얻어진 pH, temperature, conductivity, turbidity, oxygen 데이터를 활용하였다. 먼저 training을 위한 데이터 set을 200, 500, 1000의 vector dimension으로 나누고 테스트를 진행하였다. 또한 자동센서에 의한 측정 시스템으로부터 발생되는 노이즈를 고려하여 민감도 분석을 실시하고 모델에 대한 민감도를 산정해 보았다. 작성된 모델은 drinking water tank 연별 모니터링 자료를 활용하여 적용해 보았다.
 

4. 논문의 독창성
이 논문은 drinking water system에서 다중 센서자료를 활용한 decision making 방법을 SVM 모델을 통해 적용해 보았다. 


5. 논문의 적용 가능성
 본 연구에서 SVM 모델 적용방안은 호소에서의 조류나 부영양화 관련 decision making 을 위한 방법으로서 적용이 가능할 것으로 판단된다.


6. 요약자 E-mail: yepark@gist.ac.kr


Yongeun Park