위성 및 공간 빅데이터 활용이 증가함에 따라, 이를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있는 클라우드 기반 컴퓨팅 플랫폼의 필요성이 더욱 강조되고 있다. 특히 구글어스엔진(Google Earth
Engine; GEE)은 구글 클라우드(Google Cloud) 인프라를 활용하여 위성 및 공간 빅데이터를 요구하는 홍수 위험성 평가, 토지 이용 변화 분석, 환경 모니터링 등의 연구를 효과적으로 수행할 수
있도록 지원한다. 본 연구에서는 GEE가 제공하는 위성 기반 지리정보 데이터 중 여러 시공간적 범위에서 축적된 고도, 경사, 강수량, 하천 거리, 토성, 토지 피복의 총 6가지 주제도를 활용하여 브라질 남부 지
역(약 18,000 km²)에 대한 홍수예측지도를 제작하였다. 각 주제도는 서로 다른 의미와 단위를 가지므로, 퍼지화(Fuzzification) 과정을 통해 픽셀값을 정규화하여 홍수 위험 지수로 사용하였다. 이
후 각 주제도가 홍수 발생에 미치는 상대적 가중치를 계산하기 위해 기존 선행연구에서 제시된 쌍대 비교 행렬을 수집하였다. 이어서 계층화 분석법(Analytic Hierarchy Process; AHP)을 통해 상대적 가중치를 부여한 후 단일 홍수예측지도를 제작하였다. 제작된 홍수예측지도는 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 위성영상에서 식별된 침수 지역과 비교했을 때, 두 패턴 사이의 공간적 유사성이 확인되었다. 향후 홍수예측지도의 정확도를 검증함으로써, 이를 홍수 예방 및 관리에 적용할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 클라우드 기반 플랫폼을 활용하여 연구 목적에 맞는 주제도를 선택, 조정하면 수자원 분포 분석, 가뭄 취약성 평가 등 수자원 관리 분야에서 광역적이고 효율적인 분석이 가능할 것이다.