1. 논문제목: Generalization performance of support vector machines and neural networks in runoff modeling
   저널: Expert System with Application
    저자: Mohsen Behzad, Keyvan Asghari, Morteza Eazi, and Maziar Palhang


2. 주저자 배경
주저자 Mohsen Behzad는 현재 Iran의 Isfahan University of Technology 소속이다.


3. 논문 요약
이 논문은 유역에서 유출량을 예측하는데 있어 support vector machines (SVMs) 과 artificial neural networks (ANNs)를 적용하고자 하는 연구이다. 유량 측정지점의 24시간 자료를 기반으로 하루 동안의 유출량을 산정하기 위해 SVM, ANN, ANN-GA 모델이 구축이 되었다. 각 모델에 따른 예측 성능을 비교(SVM vs ANN, SVM vs ANN-GA) 해본 결과, SVM이 보다 빠른 실행 속도와 좀 더 높은 정확성을 보였다. RMSE 값으로 정확성을 비교 했을 때 상대적으로 더 낮은 값을 보였다 (26.7%).
      

4. 논문의 독창성
이 논문은 유출량 산정 이라는 분에서 ANN과 SVM을 활용하여 그 성능을 테스트하고 비교 분석 하였다.


5. 논문의 적용 가능성
 본 연구에서 제시된 두 알고리즘에 대한 성능 평가는 현재 진행되고 비교연구에 있어 근거를 제시해 줄 수 있을 것으로 판단된다.


6. 요약자 E-mail: yepark@gist.ac.kr


Yongeun Park