1. 논문제목 : A continuous variable Bayesian networks model for water quality modeling: A case study of

                   setting nitrogen criterion for small rivers and streams in Ohio, USA

저널 : Environmental Modelling & Software

저자 : Song S. Qian (a), Robert J. Miltner (b)

                     a. Department of Environmental Sciences, University of Toledo, USA

                           b Ohio Environmental Protection Agency, USA

 

2. 주저자 배경:

Toledo 대학 환경과학부 교수로 재임중, 연구분야는 다음과 같다.

-도시화가 stream ecosystem에 미치는 효과에 대한 연구

- Bayesian hierarchical model을 이용한 국제규모 음용수 오염에 대한 이해 연구

-유역모델링

-생태계 역치(threshold) 의 감지와 정량화

-생물계절학적(phenological) 데이터 분석 

 

 

 

3. 논문 요약

연속변량을 이용하는 Bayesian networks model을 수질모델링에 적용하는 사례를 분석한 논문이다.

모델링방식의 주 아이디어는 베이지안모델의 요소변량(factor variable)를 위한 조건부확률표(CPTs)를 연속변량(continuous variable)을 위한 조건부확률분포로 대체하는 것이다.

영양염류 기준을 설정하던 노력의 일환으로 Ohio주에 있는 작은 하천에서 강까지 수집했던 데이터를 가지고 모델을 만드는 과정을 예로 들었다. 이 모델의 목표는 영양염류농도와 하천수계의 indicator들 간에 관계(link)를 형성시키는 것이다.

먼저 영양염류농도와 indicator들간 관계를 짓는 conceptual model을 세운다.

node간의 함수관계가 알려지지 않았다면 사용가능한 데이터를 사용하고 조건부확률분산을 나타내는 항들로 표현하여 경험모델(예:회귀)을 만든다.

data와 unknown parameter를 연결하기 위해 초기 graphical model을 수정한다.

Gibbs sampler를 사용하여 결합확률분포에서의 모든 unknown parameter를 추정한다.

 

 

4. 논문의 독창성

 

본 연구에서는 가지고있는 데이터를 기반으로는 두 uncertainty요인을 명시적으로 분리할 순 없었다.

그러나  component model을 회귀모델codefficient모델링을 함으로써 모델sturucture 안에 uncertainty를 집어넣었다. 결과적으로 베이지안 업데이팅을 반복함으로써 평균을 점추정이 아닌 분산으로 나타내었다.

 

5.논문요약자 : 김범조 (bumjo@gist.ac.kr)