1. 논문제목: A hybrid neural-genetic algorithm for reservoir water quality management
   저널: Water research
    저자: Jan-Tai Kuo, Ying-Yi Wang, Wu-Seng Lung


2. 논문 요약
이 논문은 인공신경망과 유전 알고리즘을 활용하여 유역으로부터 유입되는 영양물질에 따른 관리방안을 최적화하기 위한 연구입니다. 호수의 수질의 예측하기 위해서 ANN모델을 구축하고 GA를 활용하여 호소로 유입되는 총인의 부하량에 따른 수질영향을 파악함으로서 관리방안을 제시하고 있습니다. GA를 통한 총인의 유입 부하량을 컨트롤 함으로서 호소의 수질이 oligotrophic 혹은 mesotrophic으로의 개선이 가능했습니다. 
 
 
3. 논문의 독창성
  이 논문은 유역에서의 유입부하량, 강우량, 호소의 방류량을 입력자료로 사용하여 ANN모델을 구축함으로서 총인의 농도를 예측하고 있습니다. 비록 입력자료가 단순하지만 호소에서 간단한 입력자료만으로 총인의 농도를 예측할 수 있는 간단하지만 간편한 모델입니다. 또한 총인의 유입부하량을 조절 및 관리를 하는데 있어 유전알고리즘을 활용하여 좀더 최적화된 방안을 제시하고 있는 것이 특징입니다.


4. 논문의 적용 가능성
 현재 이 논문에서 제시된 간단한 ANN모델을 통한 호소의 영양물질 농도 예측은 적용할 필요는 없지만 시나리오 분석에 있어 좀더 과학적인 방법을 통한 관리방안의 최적화는 한번 고려해 볼만 하다고 생각합니다. 직접적으로 유전알고리즘을 적용할 필요는 없지만 그에 상응하는 통계적인 방법을 사용해 보면 좋을 것 같습니다. 좀더 간단한 방법만으로서 시나리오 분석의 근거를 좀더 확고히 할 수 있다고 생각합니다.

5. 요약자 E-mail: yepark@gist.ac.kr