1. 논문제목:  Automatic calibration of a surface water quality model using a hybrid genetic algorithm
   저널: Bioinformatics and Biomedical Engineering
    저자: Yongtai Huang, Lei Liu


2. 주저자 배경
  주저자의 현재 캐나다 Dalhousie University의 토목공학 부교수로서 재직하고 있으며, 주요 연구분야는 지하수 관리(모델링 및 최적화), 토양복원, 및 위해성 평가가 있습니다. 또한 기후변화와 적응, GIS를 활용한 Environmental information system 등에도 연구를 진행하고 있습니다.


3. 논문 요약
이 논문은 CE-QUAL-W2 모델의 수질을 보정하는데 있어 Genetic algorithm(GA)과 Nelder-Mead simplex(NMS) 를 활용한 Automatic 보정 방법을 제안한 연구입니다. 수질 보정을 진행한 항목은 수온과 클로로필 a 두 가지 입니다. NMS 알고리즘의 경우 주로 Local minimum을 찾는 방법으로서 이 연구에서는 GA와 결합하여 모델 파라미터 값을 예측하는데 이용되었습니다.


4. 논문의 독창성
  이 논문은 기존 수질모델링을 하는데 있어 기존 유전알고리즘에 NMS라는 방법을 결합하여 파라미터 예측법을 제시한 논문입니다. 수질 파라미터 보정을 위한 새로운 방법으로서 제시된 것이지만, 여기서 적용된 NMS 알고리즘의 경우 우선 Local minimum을 찾는데 사용되고, running 속도가 느린 특징이 있습니다.


5. 논문의 적용 가능성
 이 논문은 기존 유전알고리즘에 Local minimum을 계산할 수 있는 NMS방법이 적용 되었지만 그 효율성을 보았을 때 기존 유전알고리즘을 단독적용 했을 때와 크게 성능 향상이 있는지는 미지수 입니다. 논문에서 다른 Automatic 알고리즘과의 성능 비교는 나와 있지 않지만 parameter estimation을 할 수 있는 또 다른 방법으로서 제시된 연구라고 생각합니다. 수질 보정을 위한 다양한 방법 중 하나로서 저의 연구와 비교가 가능할 것으로 판단됩니다.


6. 요약자 E-mail: yepark@gist.ac.kr