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NTIS 바로가기Journal of Korea Water Resources Association = 한국수자원학회논문집, v.51 no.9, 2018년, pp.803 - 812
장원진 (건국대학교 일반대학원 사회환경플랜트공학과) , 이용관 (건국대학교 일반대학원 사회환경플랜트공학과) , 김성준 (건국대학교 일반대학원 사회환경플랜트공학과)
The purpose of this study is to develop Particle Swarm Optimization (PSO) automatic calibration algorithm with multi-objective functions by Python, and to evaluate the applicability by applying the algorithm to the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) watershed modeling. The study area is the upstr...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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수동보정법의 문제점은 무엇인가? | 매개변수를 결정하는 방법에는 크게 수동보정법(manual calibration)과 자동보정법(automatic calibration)이 있다. 일반적으로 시행착오법(trial-error method)을 통해 수행되는 수동보정법은 전문적인 지식과 숙련된 기술이 요구되며 사용자의 임의성이 개입될 여지가 있어 일정한 객관성과 신뢰성 확보에 어려움이 있다. 반면 자동보정법은 수치적인 알고리즘을 이용하여 유출모형의 매개변수를 비교적 효율적이고 객관적으로 추정하기 때문에 최근에는 여러 가지 자동보정법을 이용한 다양한 연구가 진행되고 있다(Neldar and Mead, 1965; Gupta et al. | |
군집 알고리즘의 단점은 무엇인가? | 이는 다른 알고리즘보다 이론이 간단하고 빠른 수렴성을 가져 실용적인 사용이 가능한 확률론적 최적화 기법으로(Kim et al., 2008) 유전 알고리즘과는 달리 교차, 변이와 같은 진화적 연산이 없어 전체 공간을 탐색 후 수렴하는 확률론적 접근 방식으로 인해 모델을 많이 구동해야 된다는 단점이 있다. 하지만 다른 확률적 방법에 비 해 이론이 간단해 적용이 쉽고 높은 수렴율을 보이는 특성이 있어(Clerc and Kennedy, 2002) 자동보정 알고리즘에 적용 하기 수월하다는 장점이 있다. | |
담금질 기법 알고리즘의 단점은 무엇인가? | 유전 알고리즘은 다윈의 자연 진화법칙인 적자생존과 자연도태의 원리를 토대로 한 알고리즘이며 동시 집단 탐색을 수행해 적합성을 비교해 좋은 적합성을 다음세대로 계승시켜 최적화하지만 계산에 있어 연산자가 많아 계산이 오래 걸리는 단점이 있다(Jin and Ha, 1997). 담금질 기법 알고리즘은 원자의 에너지 변화 과정을 모델로 하여 개발된 알고리즘으로 작은 변화를 통해 해를 탐색하기 때문에 지역 탐색에서 우수한 성능을 보이나 입력 데이터의 범위가 넓은 경우 탐색 시간이 오래 걸리는 단점이 있다(Choi et al., 2013). |
Arnold, J. G., Williams, J. R., Srinivasan, R., and King, K. W. (1996). SWAT manual, USDA. Agricultural Research Service and Blackland Research Center, Texas.
Boyle, D. P., Gupta, H. V., and Sorooshian, S. (2000). "Toward improved calibration of hydrologic models: Combining the strengths of manual and automatic methods." Water Resources Research, Vol. 36, No. 12, pp. 3663-3674.
Choi, H. J., Lee, S. Y., and Chae, H. S. (2013). "A testing technique for enhanced simulated annealing by branch distance neighborhood selection." Journal of KIISE, Vol. 40, No. 6, pp. 312-321.
Clerc, M., and Kennedy, J. (2002). "The particle swarm explosion, stability, and convergence in a multidimensional complex space." IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol. 6, No. 1, pp. 58-73.
Duan, Q. (2003). "Global optimization for watershed model calibration." Calibration of Watershed Models, pp. 89-104.
Gupta, H. V., Sorooshian, S., and Yapo, P. O. (1998). "Toward improved calibration of hydrologic models: Multiple and noncommensurable measures of information." Water Resources Research, Vol. 34, No. 4, pp. 751-763.
Jin, K. G., and Ha, J. S. (1997). "Genetic algorithms as optimisation tools and their applications." Journal of the Korean Society of Marine Engineering, Vol. 21, No. 2, pp. 108-116.
Kamali, B., Mousavi, S. J., and Abbaspour, K. C. (2013). "Automatic calibration of HEC-HMS using single-objective and multiobjective PSO algorithms." Hydrological Processes, Vol. 27, No. 26, pp. 4028-4042.
Kennedy, J., and Eberhart, R. (1995). "PSO optimization." Proceedings IEEE International Conference on Neural Networks, Vol. 4, pp. 1941-1948.
Kim, T. S., Jeong, I. W., Koo, B. Y., and Bae, D. H. (2007). "Optimization of tank model parameters using multi-objective genetic algorithm (I): Methodology and model formulation." Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 42, No. 9, pp. 677-685.
Kwon, Y. S., Bae, M. J., Hwang, S. J., and Park, Y. S. (2008). "Application of particle swarm optimization (PSO) for prediction of water quality in agricultural reservoirs of Korea." Korean Journal of Limnology, Vol. 41, pp. 11-20.
Madsen, H. (2000). "Automatic calibration of a conceptual rainfallrunoff model using multiple objectives." Journal of Hydrology, Vol. 235, No. 3-4, pp. 276-288.
Mkhwanazi, M., Chavez, J. L., and Rambikur, E. H. (2012). "Comparison of large aperture scintillometer and satellitebased energy balance models in sensible heat flux and crop evapotranspiration determination." International Journal of Remote Sensing Applications, Vol. 2, No. 1, pp. 24-30.
Neitsch, S. L., Arnold, J. G., Kiniry, J. R., and Williams, J. R. (2001). Soil and water assessment tool: theoretical documentation. Texas Water Resources Institute.
Nelder, J. A., and Mead, R. A. (1965). "Simplex method for function minimization." Computer Journal, Vol. 7, No. 4, pp. 308-313.
Pushpalatha, R., Perrin, C., Le Moine, N., and Andreassian, V. (2012). "A review of efficiency criteria suitable for evaluating low-flow simulations." Journal of Hydrology, Vol. 420-421, pp. 171-182.
Tolson, B. A., and Shoemaker, C. A. (2007). "Dynamically dimensioned search algorithm for computationally efficient watershed model calibration." Water Resources Research, Vol. 43, No. 1.
Yapo, P. O., Gupta, H. V., and Sorooshian, S. (1998). "Multiobjective global optimization for hydrologic models." Journal of Hydrology, Vol. 204, No. 1-4, pp. 83-97.
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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