• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.10-15
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• 2019

국내 수자원 관리의 중요성이 대두되면서 선진화된 하천의 수위, 유량 및 유사량 자료들을 취득할 수 있게 되었으나 제약이 많은 수문 인자로서 인식된 토양수분량과 증발산량에 관한 연구는 비교적 더디게 진행되고 있는 실정이었다. 하지만 최근 토양수분 증발산량 같은 인자들은 대기와 지표 사이의 상호작용에 직접적으로 관여하여 가장 중요한 수문기상학적 인자로 인식되어오면서 많은 프로젝트와 연구들이 진행되고 있다. 2002년 이전 토양수분 증발산량은 학술연구 목적으로 측정하였으며, 그 후 2005년도까지 기관별로 특정 목적을 위해 제한적 측정을 수행하였다. 또한, 한국수자원조사기술원에서도 2007년 하천법에 따라 국가 물 관리에 활용되는 기초 수문 자료생산의 목적으로 증발산량 관측소 2개소, 토양수분량 관측소 2개소를 우선적으로 설치 및 운영을 하고 있었으며, 2015년 이후로 홍수통제소에서도 증발산량관측소를 지속적으로 추가 설치하여 관측망을 구축 운영하고 있다. 이러한 관측소들에서 정기적으로 산출된 데이터들을 축적 및 분석하는 연구들은 장기적인 수문학적 연구로서 중요한 가치이다. 본 연구에서는 2018년 청미천과 설마천 유역에 설치된 증발산량 관측소(Eddy covariance method)와 토양수분량관측소(Time Domain Reflectometer method)에서 관측된 데이터의 특성을 분석하였다. 분석 결과는 유역의 물 순환을 규명하는데 가장 중요한 연구로써 활용될 것으로 기대 된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.492-492
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• 2021

최근 세계적으로 기상이변에 의해 한파와 폭설이 발생하고 있으며, 이로 인한 피해를 예측하기 어려워 졌다. 우리나라의 대설피해는 지역별로 상이해 강설 특성을 파악하기 위해 강설자료와 과거의 기상현상자료를 분석하여야 한다. 대표적인 대설피해로 설압피해, 적설피해, 착설피해와 간접피해로 분류 되며 시설재배면적에 가장 많은 영향을 미치는 설압피해는 쌓인 눈의 압력으로 인하여 파손 및 붕괴를 유발한다. 본 연구에서는 과거 재해연보 자료(1994년~2018년)와 기상청에서 제공되는 적설자료를 활용해 대설피해 관련 자료를 수집 및 분석하여 온실에 손상을 입힐 수 있는 적설심을 분석하였다. 로지스틱 회귀분석을 위한 자료 구축은 재해연보의 피해기간을 기반으로 하여 종속변수로 사용하였다. 이후 적설심자료를 최심신적설로 변형하였으며 온도와 함께 독립변수로 사용하였다. 우리나라의 대설 사례가 많은 영동지역은 강설빈도가 높아 대설 방지대책 및 대설 연구자료가 다른 지역에 비해 많은 것으로 판단된다. 이에 따라 최근 빈도가 증가하고 있으며 대설피해 사례가 10건 이상이고 관측지점이 피해지역과 가까운 지역, 적설관측자료가 연속적으로 관측되어 있는 남원, 보령, 장수, 부안을 공간적 범위로 선정하였다. 연구의 결과로 대설 피해 재난관리가 가능한 적설심 기준 설립에 도움을 줄 것으로 판단된다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.39 no.2
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• pp.233-246
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• 2023

In terms of understanding the water cycle and efficient water resource management, the importance of soil moisture has been highlighted. However, in Korea, the lack of qualified in-situ soil moisture data results in very limited utility. Even if satellite-based data are applied, the absence of ground reference data makes objective evaluation and correction difficult. The cosmic-ray neutron probe (CRNP) can play a key role in producing data for satellite data calibration. The installation of CRNP is non-invasive, minimizing damage to the soil and vegetation environment, and has the advantage of having a spatial representative for the intermediate scale. These characteristics are advantageous to establish an observation network in Korea which has lots of mountainous areas with dense vegetation. Therefore, this study was conducted to evaluate the applicability of the CRNP soil moisture observatory in Korea as part of the establishment of a Korean cOsmic-ray Soil Moisture Observing System (KOSMOS). The CRNP observation station was installed with the Gunup-ri observation station, considering the ease of securing power and installation sites and the efficient use of other hydro-meteorological factors. In order to evaluate the CRNP soil moisture data, 12 additional in-situ soil moisture sensors were installed, and spatial representativeness was evaluated through a temporal stability analysis. The neutrons generated by CRNP were found to be about 1,087 counts per hour on average, which was lower than that of the Solmacheon observation station, indicating that the Hongcheon observation station has a more humid environment. Soil moisture was estimated through neutron correction and early-stage calibration of the observed neutron data. The CRNP soil moisture data showed a high correlation with r=0.82 and high accuracy with root mean square error=0.02 m³/m³ in validation with in-situ data, even in a short calibration period. It is expected that higher quality soil moisture data production with greater accuracy will be possible after recalibration with the accumulation of annual data reflecting seasonal patterns. These results, together with previous studies that verified the excellence of CRNP soil moisture data, suggest that high-quality soil moisture data can be produced when constructing KOSMOS.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.26-26
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• 2018

기후변화로 인한 홍수, 가뭄 등의 자연재해가 빈번히 발생함에 따라서, 수자원의 변동성이 심각해짐에 따라서 물 부족에 대한 관심이 대두되고 있다. 특히, 수문분야에서 수자원의 확보 및 효율적 관리에 대한 중요성 및 관심이 높아지고는 있으나, 물 순환에 대한 이해 및 분석에 대한 부분은 아직 계속적으로 연구할 필요성이 있다. 물 순환에서 다른 수문기상인자들에 비해 직접적인 관측이 어려운 실제증발산은 단순 가정 및 경험식, 또는 물수지 방정식을 통해 어림되어 계산되어 진다. 지상에서 실제증발산을 관측하기 위해 에디 공분산 기반의 플럭스 타워(flux tower)를 이용하여 한 지역(지점)에서의 정량적인 관측이 이뤄지고 있으나, 공간적인 관측은 이뤄지고 있지 않는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 기술이 발전함에 따라 다양한 물리식 기반의 재분석자료(reanalysis data)/인공위성(satellite)기반의 실제증발산에 대한 자료가 산출되어진다. 그렇지만, 다양한 물리식 기반으로 산출되는 결과는 알고리즘의 특성상 오차가 발생할 수 있다. 이러한 방법을 해결하기 위하여 다양한 합성 방법을 이용하여 각 알고리즘에서 오차를 보정 및 개선한 최적의 실제증발산 결과를 필요로 하게 된다. 이 연구에서는 재분석/인공위성 기반의 8일 단위 실제증발산 자료를 활용하여 두 가지의 합성 방법(simple taylor skill score, maximize r)을 이용하여 개선된 실제증발산 결과를 산출하기 위하여, 2005년부터 2014년까지의 호주에서의 실제증발산에 대한 합성 결과를 나타내었다. 전반적으로 두 방법으로 산정된 결과는 기존의 결과에 비해 오차가 상당히 개선된 것을 확인 할 수 있었으며, 특히, 다양한 자료를 이용하여 합성하는 방법인 simple taylor skill score방법이 maximize r의 방법에 비해 보다 오차 및 상관성이 높은 것을 확인 할 수 있다. 본 연구에서 합성 방법을 이용하여 기존의 자료에 비해서 개선된 결과를 산정할 수 있는 것을 확인하였고, 향후 가뭄에 직접적으로 연관성을 가진 합성 증발산 자료를 활용하여 가뭄 분석의 신뢰성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.320-320
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• 2023

강우 데이터는 수문기상, 환경, 농업, 자연재해, 그리고 수자원 시스템 분야에서 가장 필수적인 기본 요소 중 하나이다. 또한 강우 데이터는 수문학적 분석에서 활용되는 필수 입력 자료 중 하나로 관측 데이터의 품질에 따라 수문 모형을 이용한 모의 결과물의 정확도가 결정된다고 할 수 있다. 따라서, 강우 관측소별로 강우 데이터의 품질을 어떻게 관리하느냐에 따라 수문 모형의 활용 범위 및 수자원 관리의 효율성이 결정될 수 있다. 강우의 시공간적 변동성은 수 많은 인자들과 직간접적으로 연계되어 있기 때문에 미계측 강우 자료에 대해 직접 관측이 아닌 수치 모형을 이용하여 강우의 발생과 강우량을 산정하는 것은 매우 복잡한 과제 중 하나이다. 현재 국내에서 운용되고 있는 강우 관측소의 경우에도 미계측 된 강우 데이터가 존재함으로써 강우 데이터의 활용에 제한이 생기는 경우가 있다. 따라서, 이러한 미계측 데이터의 추정 및 보완은 보다 효과적인 수재해 방지, 수자원 관리를 위한 필수 과제 중 하나이다. 일반적으로, 미계측 강우를 산정하기 위해서 Kriging, Thiessen, 등우선법, 그리고 역거리 관측법 등 다양한 수문학적 방법들이 적용되고 있다. 이러한 방법들은 산악효과나 강우 관측소의 분포 상태 등을 고려하지 못하기 때문에 측정하는 지역에 따라 강우 추정 오차가 커질 수 있다는 한계가 있다. 최근에는 데이터 관측 시스템과 빅데이터 기술의 발전과 활용 가능한 데이터의 양이 증가함에 따라 머신러닝을 활용한 사례가 증가하고 있다. 머신러닝은 데이터 사이의 관계를 기반으로 분류, 회귀, 그리고 예측 문제에 주로 사용되는 기법 중 하나이다. 따라서, 본 연구에서는 광주광역시 지역에 위치한 주요 강우 관측 지점들을 대상으로 미계측 된 시강우 데이터를 추정 및 복원하고자 한다. 여기서 데이터 추정 기술이란 미계측 강우의 발생 유무 및 강우량을 추정할 수 있는 기술을 의미한다. 이를 위해 대표적인 머신러닝 알고리즘인 인공신경망(Artificial Neural Network) 및 랜덤포레스트(Random Forest)를 적용하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.67-67
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• 2022

국가 물관리 측면에서 증발산량과 토양수분량은 자연계 손실로서 국내 수자원 총량의 약43%(563억 m³/년)를 차지하며, 수자원의 계획과 개발, 물순환 과정 규명 및 다양한 수재해 분석 등을 위한 수문 요소이다. 정부는 2005년 「수문조사 선진화 5개년 계획」과 2008년 「제1차 수문조사기본계획(2010~2019년)」을 통해 2019년까지 증발산량과 토양수분량 관측소 확대(각각 25개 지점) 기반을 마련하였고 「수자원의 조사·계획 및 관리에 관한 법률」에 따라 매년 공인 수문 자료로 증발산량과 토양수분량을 측정하고 있다. 증발산량과 토양수분량은 댐 유역의 정밀한 물순환 해석에도 매우 중요한 정보로서 현재 K-water에서의 관측은 일부 시험유역(용담댐 유역)의 flux tower에 의한 에디공분산법(Eddy Covariance Method) 및 토양수분 센서(TDR, Time Domain Reflectometery)에 의한 지점 자료의 생산만 각각 이루어지고 있다. 본 연구에서는 K-water 댐 유역의 증발산량 및 토양수분량 관측 현황과 그간 관측된 자료의 특성을 각종 경향성 분석 등과 함께 소개하고자 한다, 증발산량의 경우는 2개소의 flux tower를운영(덕유산 지점 2011년 이후, 용담 지점 2017년 이후)하고 있으며, 토양수분량은 총 7개소(계북, 천천, 상전, 안천, 부귀, 주천 지점 2013년 이후, 장계 지점 2017년 이후)에 TDR센서를 설치, 계측 운영 중이다. 이렇게 관측된 자료는 매년 홍수통제소 주관 관련 전문가 공인심사를 통해 일자료 기준으로 한국수문조사연보에 수록되고 있으며, K-water에서도 연보를 통해 공개된 자료를 기준으로 공공데이터포털(data.go.kr) 등과 연계하여 온라인 자료 서비스 중이다. 한편, 최근 2020년 「제2차 수문조사 기본계획(2020~2029년)」에서는 수자원 위성 개발연구와 연계하여 위성을 활용한 증발산량과 토양수분량 산정 연구의 필요성이 강조되고 있다. 하지만 본 연구에서 살펴본 지점 자료만으로는 댐 유역을 포함한 광역단위의 시계열 공간정보를 생산하기 한계가 있으며, 댐 유역과 국내 전 지역의 공간 시계열 증발산량 및 토양수분량 자료 산정과 활용 방안에 대해 정립하고, 나아가 위성영상을 활용한 댐 유역 증발산량·토양수분량 관측 가이드라인 마련 등을 위해서는 국가적으로 많은 재원의 투입과 노력이 필요한 상황이다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.39 no.5_1
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• pp.467-479
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• 2023

Satellite altimeters have continuously observed sea surface height (SSH) in the global ocean for the past 30 years, providing clear evidence of the rise in global mean sea level based on observational data. Accurate altimeter-observed SSH is essential to study the spatial and temporal variability of SSH in regional seas. In this study, we used measurements from the Ieodo Ocean Research Station (IORS) and validate SSHs observed by satellite altimeters (Envisat, Jason-1, Jason-2, SARAL, Jason-3, and Sentinel-3A/B). Bias and root mean square error of SSH for each satellite ranged from 1.58 to 4.69 cm and 6.33 to 9.67 cm, respectively. As the matchup distance between satellite ground tracks and the IORS increased, the error of satellite SSHs significantly amplified. In order to validate the correction of the tide and atmospheric effect of the satellite data, the tide was estimated using harmonic analysis, and inverse barometer effect was calculated using atmospheric pressure data at the IORS. To achieve accurate tidal corrections for satellite SSH data in the seas around the Korean Peninsula, it was confirmed that improving the accuracy of tide data used in satellites is necessary.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.785-789
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• 2006

유역 수자원의 효율적인 관리 및 배분을 위해서는 세밀한 강우-유출관계의 규명이 무엇보다 중요하다. 이를 위해서는 먼저 하천 유출지점의 정확한 유량정보가 획득되어야 하며, 장기간에 걸쳐 신뢰성 있는 유량자료의 확보는 더욱 중요한 사항이다. 본 연구에서는 하천에서 관측된 유량자료를 장기간(1983년${\sim}$2004년)에 걸친 유출성분으로 분리하는 기법을 활용하여 제어지점의 유출량을 검증하였다. 유량자료를 출구지점의 관측유량$(Q_{ob})$을 회귀수$({\alpha}Q_e)$, 상류유입량$(Q_{up})$ 및 관측강우-유출량$({\beta}Q_{Rain})$의 성분으로 구분하여 산정하는 방식으로 유출량을 추정하였다. 여기서, 회귀수$({\alpha}Q_e)$란 유역 및 하도내 용수이용량의 회귀수, 상류유입량$(Q_{up})$은 상류 유출 제어지점의 관측유량으로 대청댐 방류량, 관측강우-유출량$({\beta}Q_{Rain})$은 유역내 강우에 의한 자연유출량이다. 여기서 사용된 수문기초자료는 대청댐 방류량, 대전 및 청주권 취수량, 강우에 의한 자연유출량, 공주관측유량 등으로 각 성분별로 생성된 일자료를 이용하여 공주지점의 월별, 분기별, 년도별 유출량을 산정하였다. 이 결과는 금강유역에 이미 구축되어있는 SSARR모형을 기반으로 한 RRFS(Rainfall Runoff Forecasting System, 유출예측 시스템)의 결과 및 관측치와 비교되었다. 계산결과 RRFS에 의한 유출량과 대청-공주구간의 유출성분분리에 의한 유출량은 관측값과 전반적으로 근사함을 확인하였으며, 검증지점의 정확한 유출율을 산정할 수 있다면, 관측자료의 연속성 및 신뢰도를 파악하는 척도를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.측결과 있는 대상유역에 대한 적용이 요구된다.-Moment 방법에 의해 추정된 매개변수를 사용한 Power 분포를 적용하였으며 이들 분포의 적합도를 PPCC Test를 사용하여 평가해봄으로써 낙동강 유역에서의 저수시의 유출량 추정에 대한 Power 분포의 적용성을 판단해 보았다. 뿐만 아니라 이와 관련된 수문요소기술을 확보할 수 있을 것이다.역의 물순환 과정을 보다 명확히 규명하고자 노력하였다.으로 추정되었다.면으로의 월류량을 산정하고 유입된 지표유량에 대해서 배수시스템에서의 흐름해석을 수행하였다. 그리고, 침수해석을 위해서는 2차원 침수해석을 위한 DEM기반 침수해석모형을 개발하였고, 건물의 영향을 고려할 수 있도록 구성하였다. 본 연구결과 지표류 유출 해석의 물리적 특성을 잘 반영하며, 도시지역의 복잡한 배수시스템 해석모형과 지표범람 모형을 통합한 모형 개발로 인해 더욱 정교한 도시지역에서의 홍수 범람 해석을 실시할 수 있을 것으로 판단된다. 본 모형의 개발로 침수상황의 시간별 진행과정을 분석함으로써 도시홍수에 대한 침수위험 지점 파악 및 주민대피지도 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 있을 것으로 판단되었다.4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은 존재하므로 이러한 전략을 개발 및 활용할 수 있으며, 특히, 한국주식시장에 적합한 거래전략은 반전거래전략이고, 이 전략의 유용성은 투자자가 설정한 투자기간보다 더욱 긴

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.506-506
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• 2015

수문자료는 국가적으로 중요한 자료로서 이에 대한 품질관리가 반드시 필요하다. 이에 우리나라 국토교통부에서는 국가 수문자료 품질관리시스템을 구축하여 실시간으로 수집되는 수문자료의 품질을 관리하고 있다. 국가 수문자료 품질관리시스템에서 사용되는 수문자료 자동점검기준은 실시간으로 수집되는 수문자료의 상태를 구분하기 위한 점검방법에서 설정한 기준 값을 말하며, 특히 수문자료의 오류 추출을 자동화하는데 핵심적인 역할을 하는 값이다. 해당 값은 점검 방법에 따라 다른 형태를 갖고 있으며, 관측소의 관측특성과 밀접한 연관이 있어 실무에서는 기존 관측자료의 통계적인 특성을 이용해 초기값을 추정하고 이후 관측자료들에 대한 실제 품질 판정을 기준으로 실제 상황을 고려하여 주기적으로 관리자가 수작업에 의해 시행착오법으로 보정하는 방법을 사용하고 있다. 이에 본 논문에서는 국가 수문자료 품질관리시스템에서 활용하고 있는 수문자료 자동점검기준을 대상으로 기존에 수작업으로 진행되던 자동점검기준의 보정을 자동화할 수 있는 평가지표와 평가 알고리즘을 개발하였으며, 이를 실제 자료에 적용하였다. 개발된 알고리즘은 그림1과 같은 추정 이상치 집합과 실제 이상치 집합의 상관관계를 이용하여 두 집합의 교집합인 A를 증가시키는 구조이다. 이를 이용해 자동점검기준의 적중률을 향상시킬 수 있었으며, 향후 실무에 적용될 경우 수문자료 자동점검기준을 신속하고 적절하게 보정함으로써 수문자료 품질관리업무의 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.605-605
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• 2016

최근 기후변화로 인한 국지적 또는 대규모 극한 가뭄과 홍수가 빈발함에 따라 수자원 관리 여건은 점점 더 어려워지고 있다. 이런 물 관련 재해에 보다 효과적으로 대응하기 위해서는 수자원인자에 대한 시공간적 모니터링이 필수적인데, 이러한 관점에서 시공간적 광역관측이 가능한 위성자료의 활용가치는 매우 높게 평가되고 있으며, 최근에는 국내외적으로 위성자료를 이용하여 수문 인자 산출, 가뭄 홍수 등의 모니터링 기술 등에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. K-water는 위성정보 활용기술력 축적을 통한 보다 효율적인 수자원 관리를 하기 위하여 수자원 분야에 활용 가능한 해외의 주요 위성자료를 실시간 직수신 처리하여 표출하는 K-water 위성영상관리시스템(K-SIMS, K-water Satellite Image Management System)을 2015년에 구축하였다. 현재 K-SIMS를 통해 관리되는 위성은 AQUA, TERRA, NPP, GCOM-W, GPM로서 총 5개이다. AQUA, TERRA, NPP 위성은 각 궤도운영 스케쥴에 따라 한반도 상공을 통과하는 시각에 안테나가 위성의 궤도를 따라가며 수신하고, GCOM-W, GPM 위성자료는 FTP 접속를 통해 준실시간으로 수신하고 있다. 산출물은 AQUA, TERRA, NPP가 각각 23종, GCOM-W 9종, GPM 2종 등 총 80여종으로 위성원시자료 수신즉시 처리 표출까지 실시간 자동 수행되고 있으나 식생지수, 강수, 구름, 대기온도, 수증기 등 대부분 수문기상학적 변수들로 구성되어 있어 수자원 관리 현업 업무에는 직접 사용하기에는 다소 한계가 있다. 따라서, 위성자료의 활용성을 높이기 위하여 수문해석에 중요한 변수인 토양수분에 대해서 AQUA, TERRA의 MODIS LST(Land Surface Temperature)와 식생지수(Vegetation Index)를 이용하여 SMI(Soil Moisture Index)를 산출하고 이를 K-SIMS에 표출하는 체계를 추가로 구축하여 현업 활용도가 높은 자료를 생산하고 있으며, 향후 위성자료를 활용한 가뭄지수를 추가로 산출하여 표출할 계획이다. 이와 함께 K-water는 차세대 중형위성 개발 사업에 따른 수자원 위성 확보에 대비해 수자원 분야 위성활용 중장기 계획을 마련하였다. 향후에 광학위성, SAR위성 등 다양한 위성자료의 융복합적 활용을 통하여 위성산출물 알고리즘을 지속적으로 개발함으로써 홍수, 가뭄, 수질 등 물 재해 대응 및 수자원 관리 전 분야에 위성자료의 활용을 확대해 나갈 계획이다.