위성 원격탐사에 있어 Synthetic Aperture Radar(SAR)는 기상 조건에 관계없이 지표면 관측이 가능하여 수자원 모니터링에 널리 활용되고 있다. 그러나 지형 기복이 심한 우리나라의 경우 레이다 신호가 도달하지 못하는 음영 구간이나 수체와 유사한 산란 특성을 보이는 구간에서 오탐지가 빈번하게 발생하여 이는 신속한 초기 결과 도출이 요구되는 수재해 대응 상황의 제약으로 작용한다. 본 연구에서는 수재해 발생 시 빠르고 정확한 수체 분류가 가능한 Sentinel-1 SAR 기반 수체 자동 탐지 시스템을 개발하였다. 시스템은 입력된 SAR 영상을 타일 단위로 분할한 뒤 Hartigan Dip Test를 통해 후방산란 분포의 히스토그램을 확인하고, 쌍봉분포를 보이는 타일에 대해 Kittler-Illingworth (KI) 알고리즘으로 수체와 육지를 분류하는 최적의 임계값을 산출한다. 그리고 후처리 단계에서 지형 및 산악지역에서의 오탐지를 제거하고 Height Above Nearest Drainage (HAND) 기반 고지대 필터링 및 모폴로지 연산을 적용하여 오탐지 단계에서 미처 발견하지 못한 오탐지 구간을 선별, 제거하여 분류 정확도를 향상시켰다. 분류 결과의 검증은 국토지리정보원에서 제공하는 수계 레이어와 비교하였고 F1-score 0.88, IoU 0.77로 계산되어 우리나라 환경에서도 안정적인 탐지 성능을 보였다. 또한 영상 입력부터 결과 도출까지 수 분 내로 이루어지는 본 연구의 자동 탐지 시스템은 신속한 초기 분석 및 피해 파악이 필요한 재해 대응 상황에서도 유용하게 활용할 수 있을 것이다.