후변화에 따른 강수, 기온, 습도 등의 변화로 인해 가뭄의 발생과 강도가 증가하고 있으며 이는 전 세계적 물안보 및 식량안보 문제와 직결된다. 한국수자원공사의 가뭄정보 연간보고서에 따르면 우리나라는 2017년 극심한 강우부족으로 인한 가뭄이 발생하였으며 2018년의 전국 면적강수량을 분석한 결과 1∼2월에 예년(`66~`17) 이하의 강수가 발생하였고 여름철 홍수기에는 연간 강수량의 약 70%가 편중되는 강우패턴을 보여 봄철 가뭄이 심화될 것으로 예측된다. 이처럼 가뭄은 기후변화와 관련하여 변동성이 심하며, IPCC 보고서(2018)에서 전지구 평균기온 1.5℃ 상승의 영향으로 전지구 대부분 지역에서 극한 고온 현상이 발생되고 일부 지역에서는 호우 및 가뭄이 증가할 것으로 보고되고 있어 이에 따른 모니터링과 과학적이고 객관적인 대응기술이 확보되어야 한다. 특히 가뭄은 다양한 기상 및 환경요소들과 더불어 토지이용 변화, 치수시설, 도시개발 등의 정책적 요인이 복합적으로 작용하여 발생되므로 이를 효율적으로 모니터링하고 분석하기 위한 기술이 필요하다.
 이에 본연구에서는 1km 단위의 일자료를 격자단위(GeoTiff)와 행정구역(시도, 시군구) 및 유역(대권역, 중권역)단위로 날일별 및 월단위 가뭄정보를 생성하는 기술을 적용하였다. 가뭄정보는 위성자료 AQUA,TERRA(MODIS), GCOM-W1(AMRS-2), GPM, TRMM 등의 위성자료 기반으로 수문인자 및 기상에 따라 수문학적, 기상학적, 농업적 3가지 관점으로 분류하여 수문학적 가뭄지수 WBDI(Water Budget-based Drought Index)와 EWDI(Energy-Based Water Deficit Index), 농업적 가뭄지수 식생활력지수 VHI (Vegetation Health Index)와 위성기반 토양수분을 고려한 ADCI(Agricultural Dry Condition Index), 기상학적 가뭄지수SPI(Standardized Precipitation Index)를 산출하도록 하였다. 또한  산출된 각 가뭄지수 비교를 위해 다변량 통계 모형 중 선형 모형인 Principal Component Analysis (PCA)기법과 비선형 모형인 Kernel Entropy PCA,  Kernel PCA를 적용하여 과거 가뭄사상을 활용하여 산정된 통합가뭄지수 검증을 위해 과거 가뭄사상에 대한 가뭄 발생시기, 심도, 쇠퇴패턴이 양상 평가 및 Intentionally Biased Bootstrap Resampling (IBBR)을 통한 지수별 민감도 분석과 통합가뭄지수 적용성 평가가 가능하도록 하였으며 가뭄의 변화를 탐지할 수 있는 Compared Map 기술을 적용시켰다. 또한 가뭄 예측정보를 모니터링하기 위해 크게 2가지로 초단기(1주일∼3개월), 중장기(1∼6개월) 예측 가뭄정보 산출하는 것으로 과거자료(수문, 기상, 지형자료)를 통해 산출하는 기술을 적용시켰다. 
 먼저 초단기 가뭄예측정보는 수문학적 가뭄지수(Forecasted Hydrological Drought Index, FHDI)는 수문과정이 반영된 예측 유출량을 유역 내 유황분석 결과와 연계함으로써 특정 지역의 유출량 특성이 반영된 가뭄지수를 의미하는 것으로 FHDI에 반영된 예측 유출량은 복사 에너지로 야기되는 대기와, 지표면의 복잡한 수문 순환과정을 지리적 인자 사이의 물리적 거동을 고려하여 WRF-LSM 모형을 통해 산정하도록 하였고, 중장기 가뭄전망은 통계학적 모형인 베이지안 네트워크를 활용하여 위성영상을 기반으로 하는 가뭄 예측 모형과 의사결정모형을 기반으로 하는 가뭄전망 모형을 결합하여 확률론적 예측가뭄을 가뭄전망을 4단계 (가뭄없음, 가뭄발생, 가뭄지속, 가뭄해소)로 생산하도록 하였다.   
  본 연구에서는 가뭄상황을 신속·정확하게 파악하고 이에 대한 대응정책을 마련을 위하여 가뭄정보 관리시스템 개발을 하였다. 유역(대권역·중권역)과 행정구역(시도·시군구) 단위의 공간분석이 가능하게 하여 가뭄분석에 대한 이해도를 높였다. 또한 WRF-LSM 연계모형을 통해 수문과정을 반영한 유출량 예측자료를 생성하여 유역 내 유황분석 결과와 연계함으로써 유역의 지형적 특성을 반영한 가뭄지수 FHDI()를 산정하여 분석 가능하게 하여 가뭄을 다양한 관측시스템으로부터 수집되는 공간정보를 통해 분석하고 예측함으로써 가뭄피해를 최소화 할 것으로 기대된다.