토양수분은 지면환경에서 일어나는 수문 순환을 이해하기 위한 중요한 기상인자일 뿐만 아니라 가뭄, 홍수, 산불 등과 같은 자연재해와 밀접하게 연관되어 있다. 그러나 위성기반 토양수분 자료는 공간해상도가 매우 떨어져서 국지규모 분석에 직접적 으로 적용하기에는 한계가 있다. 이 연구에서는 마이크로파 위성센서로부터 산출된 토양수분 자료가 가지는 공간해상도의 제약을 완화하기 위하여, 다양한 지면 변수와 공간통계법을 활용한 다운스케일링 기법을 도입하였다. 가장 정교한 다운스케일링 기법으로 평가되는 회귀크리깅을 이 연구를 통하여 토양수분 자료에 처음으로 적용하였다. 우리나라의 2013년과 2014년의 4월부터 10월까지 의 일자별 AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) 공간해상도 10km와 25km의 토양수분 자료를 각각 2km와 4km로 다운스케일링한 결과, 고해상도로 다운스케일링된 자료와 저해상도 원자료와의 일관성이 우수하게 유지되어, 다운스케일링 전후의 공간패턴과 자료특성이 잘 보존되는 것을 확인할 수 있었다. 이 연구에서 제시한 다운스케일링 기법은 토양수분뿐만 아니라 여러 기상요소에 적용될 수 있으며, 위성영상이나 모형자료의 공간해상도 한계를 극복하기 위한 방편이 될 수 있을 것으로 기대된다.

블럭으로 주어지는 물리탐사 자료의 역산결과를 시추공 자료와 복합적으로 시뮬레이션하여 암반등급의 분류에 적용하였다. 물리탐사의 역산결과는 해석 대상에 대한 부가적 수준의 정보를 포함하게 되며, 전체 영역에 대한 정보를 제공한다. 반면, 시추공 자료는 해석 대상에 대한 직접적인 정보를 제공하지만, 그 정보의 공간적 범위가 매우 좁아 포인트 자료로써 이용된다. 블럭으로 주어지는 물리탐사 역산결과와 포인트로 주어지는 시추공 자료를 결합하여 크리깅이나 지구통계학적 시뮬레이션을 수행하기 위해서는, 포인트-포인트, 포인트-블럭, 블럭-포인트 간의 공분산 정보가 필요하다. 이 연구에서는 SGeMS에서 제공하는 Bssim 모듈을 이용하여, 역산 블럭과 시추공 포인트간의 복합적 시뮬레이션을 통해 공간적 특성이 다른 자료를 반영하는 다운스케일 된 결과를 얻었고, 이를 선행연구에서 적용한 지구통계학적 역산 결과와 비교하였다. 그 결과, 본 방법에 의한 다운스케일링 기법이 보다 확장가능하고 유연한 적용이 가능한 것으로 판단하였다.

본 연구에서는 강우의 시공간적 멀티프랙탈 특성에 기반을 둔 다운스케일링 알고리즘(RDSTMF-Rainfall Downscaling in Space-Time Multifractal Framework)을 한반도에 적용하여 그 적용성을 살펴보았다. 이를 위하여 2008년부터 2012년까지 우리나라에 호우주의보를 일으킨 8개의 이벤트에 대한 레이더강우자료를 분석하여 각 이벤트에 대한 멀티프랙탈 지수를 판별하였으며, 이에 근거하여 RDSTMF의 모수들을 산정하고 이 모수들과 시공간강우장의 평균강우량과의 관계를 도출하였다. 이 관계에 근거하여 RDSTMF를 사용하여 가상의 시공간강우장을 생성, 관측 시공간 강우장과 비교하였다. 비교 결과, RDSTMF를 사용하여 생성된 가상의 시공간 강우장은 관측 시공간 강우장의 멀티프랙지수를 3차 모멘트까지 정확히 모사함을 확인하였으며, 누적분포함수 또한 비교적 정확히 모사함을 확인하였다.