1. Title & Journal
- Probabilistic reservoir operation using Bayesian stochastic model and support
vector machine / Advances in Water Resources, Vol. 32, 1588-1600 (2009)
2. Author's Background
- Mohammad Karamouza,b,*, Azadeh Ahmadia,c, Alid
a) School of Civil Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran
b) Polytechnic Institute of NYU, Brooklyn, NY, United States
c) Department of Civil Engineering, Isfahan University of Technology, Isfahan, Iran
d) Water Engineering Research Institute, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran
3. Summary.
- 먹을 수 있는 물로 인간이 이용할 수 있는 수자원이 한정되어 있고, 양과 질 모두를 관리해야 하는 문제점을 제시하면서 논문을 시작한다. 본 논문은 물이 저수지 (Reserovir)로부터 어떻게 수질과 수량을 유지하면서 분배되어지는지에 대한 전략을 수립하고 개발하는 데 초점을 두었다. 제안된 모델은 genetic algorithm (GA) 를 기반으로 최적화된 모델로서 저수지의 수질을 시뮬레이션 할 수 있도록 설계되었다. 모델 최적화를 위한 목적함수는 downstream이 받아들일 수 있을 만한 수질의 안정적인 공급의 최대화를 지향하는Nash bargaining theory가 이용되었으며 이는 저수지의 높은 수질의 지속, 저수지 내 수질오염 방지를 역시 고려하고 있다. GA의 런타임을 줄이기 위해서 최적화는 stochastic 과 deterministic 최적화 모델을 이용하여 나누어서 저수지 수질을 시뮬레이션 하였다. 본 논문에서는 support vector machine 을 이용하여 연구를 진행하였기에, 리뷰를 실시하였다. 모델 수행결과 본 논문에서는 operating polices를 제시했는데 여기에는 water quantity에 관해 저수지에서 보내는 물의 양을 허용범위의 최대와 최소 범위를 적용하여 이야기 하였다. 그 다음 각각의 저수지의 유출량들이 모델 최적화에 의해 정확한 수치로 결정되어 진다. 이때 SVM모델은 저수지로부터 실시간으로 선택적 방류를 수행할 수 있도록operating rule을 만드는데 활용 되어졌다.
4. method
본 논문에서 수질과 수량을 최적화 하기 위한 방법으로 두 가지의 최적화와 세 가지의 시뮬레이션 공정이 주를 이룬다고 할 수 있다. 본 논문에서 사용한 세가지 시뮬레이션은 QWRRS (Water quality for river-reservoir systems), ANN, 그리고 SVM이다. 또한, 세 가지 모델을 이용하여 궁극적인 task는 다음과 같다.
1. 수질과 수량을 고려한 저수지 운영(Reservoir operation)의 최적화
2. 모델 시뮬레이션을 이용한 저수지 운영(Reservoir operation) 정책의 변형
3. 저수지 운영(Reservoir operation)을 위한 모델의 능력 검증
Stochastic optimization model로 활용된 것은 a Bayesian stochastic genetic algorithm (BSGA) 모델을 이용하였고, Bayesian Stochastic Dynamic Programming (BSDP)이 이용되었다. Deterministic optimization model로는 QWRRS (Water quality for river-reservoir systems)를 활용하였다. 위의 두 가지 타입의 모델이 적용되면 궁극적으로 operating polices의 개발이 진행된다. 이 과정은 ANN과 SVM 모델이 활용되었다. ANN과 SVM 모델을 활용한 이 부분을 집중해서 보면 ANN은 hidden layers 와 hidden neurons의 수를 설정하는 데 일반적으로 어려움이 있었음을 알 수 있다. 이러한 이유로 ANN 모델을 이용하는 데 있어서 전반적인 ANN의 reasonable interpretation을 제공하기 힘들다. 반면, SVM은 Kernel을 이용한 패턴의 분류와 선형 분석기술을 이용하기 때문에 ANN보다 좀 더 효과적으로 접근할 수 있음을 제시하였다.
5. Result
본 논문의 결과는 SVM 모델이 저수지 (Reservoir)로부터의 물의 방출 (water release)을 수행하는 데 결정할 수 있는 효율적인 모델임을 확인할 수 있었다. copula 함수는 본 논문에서 물의 수요와 공급을 확률을 추정함으로서 본 모델의 index를 평가하는데 활용되었다. 실제 본 논문을 이용해서 개발된 모델은 이란 북서쪽의 Satarkhan Rerervoir에 적용되었다. 그 과정에서 이 논문의 모델은 다른 대안적인 모델들과 서로 비교에서도 효율적인 모델임을 입증함으로서 실제 이용되어졌다는 의미를 가지고 있다.
6. Creativity
- ANN과 SVM의 전체적인 접근방법의 차이를 언급해주므로서 각각의 모델이 가지고 있는 차이를 공부할 수 있었다.
Reviewer : 박지환 (jhjeeh@gist.ac.kr)