1. 논문제목:  Using genetic algorithms to calibrate a water quality model
   저널: Scicence of the Total Environment
    저자: Shuming Liu, David Butler, Richard Brazier, Louise Heathwaite, Soon-Thiam Khu


2. 주저자 배경
  주저자는 2002년 University of Paisley, Environmental Engineering에서 박사학위를 받고, 그 이후 약 5년동안은 University of Sheffield, Imperial College에서 박사후 연구원을 하다가 2007년부터 Department of Env. Sci & Eng., Tsinghua University에서 부교수로 재직중에 있습니다. 연구분야는 수질모델링, 유역관리 및 수자원 재이용에 대해 관심을 가지고 연구하고 있습니다.


3. 논문 요약
이 논문은 비점오염원(농업지역)과 점오염원에 의한 인의 배출을 예측하기 위한 PIT(Phosphorus Indicators Tool)모델을 구축하는데 있어 유전알고리즘을 활용하여 모델 파라미터를 보정하는 것이 주목적입니다. PIT 모델을 구축하는데 있어 총 78개의 parameter 가 필요한데 이 논문에서는 GA를 활용하여 각각의 파라미터의 범위를 설정하고 그 범위안에서 모든 항목에 대한 수질 보정을 실시하고자 하였습니다. 또한 GA를 활용하는데 사용되는 항목들(mutation, crossover등)에 대해 민감도 분석을 통한 보정의 효과 정도를 산정했습니다.

제시된 표는 사용되어지는 parameter항목들에 대한 범위값과 최적화된 값을 나타내고 있습니다.


4. 논문의 독창성
  이 논문은 기존 수질모델링을 하는데 있어 가장 문제인 수질 parameter 보정에 대한 새로운 방법을 제시한 논문입니다. 예전 kNN-GA를 W2모델에 적용했던 방법과 비슷하게 적용되는 모데르이 종류만 다를 뿐 비슷한 개념을 적용한 연구입니다.


5. 논문의 적용 가능성
 이 논문은 지난번 kNN-GA를 결합해서 W2논문에 적용했던 결과와 비교해 보았을 때, 좀 뒤쳐지는 논문입니다. 유전알고리즘을 적용하여 구축된 모델을 가지고 임팩트 있는 결과를 내놓았는가를 살펴보면 큰 이야기 거리는 없는 논문입니다. 이 논문은 모델의 보정에 있어 GA를 적용한 것에 대한 결과들을 정리한 논문으로서 비교적 평이한 연구입니다. 제가 작성하게 될 연구와 비교되는 연구결과로 제시하면 좋을 것 같습니다.


6. 요약자 E-mail: yepark@gist.ac.kr