1. 논문제목:  A global and efficient multi-objective auto-calibration and uncertainty estimation method for water quality catchment models
   저널: Journal of Hydroinformatics
    저자: A. van Griensven and T. Meixner


2. 주저자 배경
  주저자는 벨기에 University of Brussels (Applied Science)에서 Water quantity and quality modelling of river basin 분야로 박사학위를 받고 현재 미국 UNESCO-IHE Institute for Water Education에서 Senior lecturer (Environmental Hydroinformatics) 재직하고 있습니다. 주요 연구분야는 SWAT 모델링으로서, SWAT 워크샵이나 강의개설을 통하여 교육과 연구를 병행하고 있습니다.


3. 논문 요약
이 논문은 Catchment 모델에서 수질 보정을 위한 많은 변수들을 예측하는데 있어 그 예측된 값들에 대한 uncertainty를 분석하고, 또한 신뢰구간에 대한 평가를 해보았습니다. 변수 auto-calibration을 위해서 Shuffled Complex Evolution algorithm(SCE-UA) 방법을 적용하여 수질변수들을 예측하였고, 예측된 변수들의 uncertainty를 분석하기 위해서 ParaSol (Parameter Solutions) 방법을 구축하여 적용하였습니다. 위의 수질보정과 uncertainty 분석은 미국 Honey Creek Catchment에서 구축된 SWAT 모델 결과로부터 진행되었습니다. ParaSol 방법은 수질의 자동보정과 그 결과로부터 uncertainty 를 예측하는 일련의 과정을 통칭하는 의미입니다.


4. 논문의 독창성
  이 논문은 수질모델에서 많은 변수들을 예측하는데 있어 발생하는 uncertainty를 objective function의 목적에 따라 산정해 보고자 하고 있습니다. 신뢰구간 산정을 통한 auto-calibration에 의해 예측된 변수들에 대한 평가를 실시하고, 또한 수질모델에서의 multi-objective 문제를 해결하기 위한 방법들을 평가할 수 있습니다.


5. 논문의 적용 가능성
 이 논문은 기존 수질 모델링에 있어 가장 큰 문제점인 많은 수의 수질 변수를 보정하는데 목적이 있는 것이 아니라, 보정된 변수에 대한 신뢰도를 평가하기 위해 uncertainty 분석을 실시하고 있습니다. 비록 수질 변수 보정을 위해 수학적인 알고리즘을 통하여 모델의 변수를 예측을 하지만 그 예측된 변수들 또한 선택된 알고리즘이나 방법들에 따라 uncertainty를 야기할 수 있습니다. 따라서 저의 연구에서도 자동 보정 방법에 예측된 결과에 대한 불확정성을 고려해 볼 때 적용이 가능하다고 생각합니다.  


6. 요약자 E-mail: yepark@gist.ac.kr