본 연구에서는 Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) 3B43 V7 (25 km)의 월 누적 격자 강우량을 1 km 해상도로 상세화하기 위해 Support Vector Machine (SVM) 회귀를 활용한 상세화 기법을 제안하였다. 비선형 예측모델인 SVM은 상세화의 기반이 되는 다양한 수문기상인자와 강우 발생간의 월별 상관성 구축에 효율적으로 활용되었다. 상세화된 격자 강우는 전국에 고루 분포한 64개 지점 관측 강우와의 비교 분석을 통해 상세화 이전의 격자 강우 보다 다소 개선된 정확도를 지니는 것으로 확인되었다. 특히, 상세화 이전 격자 강우가 지니는 양의 Bias가 효과적으로 개선되었다. 상세화 전후의 공간분포 비교에서 두 분포는 평균적으로 유사했으나, 상세화 이전 강우의 공간분포에서 나타나지 않았던 강우의 국지적 특성이 상세화된 공간분포를 통해 잘 표현되는 것을 확인할 수 있었다. 특히, 일부 지점의 과소 및 과대산정이 상세화를 통해 개선되어 전반적인 정확도 향상에 기여하였음을 확인했다. 본 연구에서 제안된 상세화 기법이 적용된 격자 강우는 모델의 정확도 향상을 위한 고해상도 입력자료로 활용될 수 있으며, 추후 연구에서는 SVM 외에 다른 회귀 방식을 활용하여 최적의 강우 상세화 기법 개발에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

토양수분은 지표와 대기 사이의 물과 에너지 교환에 밀접하게 관련된 인자로, 수문기상학적 현상의 이해와 예측에 있어 매우 중요한 요소이다. 근래에 개발된 원격탐사기법은 인공위성을 통해 토양수분의 시공간적 변동성 산정을 가능하게 했다. Global Change Observation Mission(GCOM)-W1은 Japan Aerospace Exploration Agency(JAXA)에서 2012년 5월에 발사한 인공위성으로 전 지구의 기후변화와 수문 순환 과정에 대한 연구에 유용한 데이터를 제공하고 기상관측 등에 활용되고자 하는 목적을 가진다. Advanced Microwave Scanning Radiometer(AMSR2)는 AMSR for the EOS(AMSR-E)로부터 개선된 센서로, AMSR-E에 포함되지 않았던 7.3GHz 채널에 통한 측정을 추가로 수행하기 때문에 Radio Frequency Interference(RFI)에 대한 영향이 완화된 측정값을 획득할 수 있다. 본 연구에서는 GCOM-W1에 탑재되어　있는 AMSR2로 측정된 Level 1B product인 밝기 온도(Brightness Temperature)를 통해 토양수분을 산정하는 방법을 제안하고자 한다.