원격탐사의 발전은 고해상도 디지털 고도모델(Digital Elevation Models, DEMs)의 생성을 가능하게 했다. DEM으로부터 산출되는 경사 구배(slope gradient, SG), 국소 볼록성(local convexity, LC), 표면 질감(surface texture, ST)과 같은 지형학적 특징은 지하 지질 조건과 관련이 있다. 대한민국에서는 기반암 심도(bedrock depth, Dbedrock)와 토양의 평균 전단파 속도(average shear wave velocity, VSsoil)가 부지 분류(site class)를 결정하는 지표로 사용되며, 이는 내진 설계 기준에서의 부지 증폭 정도를 나타낸다. 이러한 지표는 통상적으로 지반공학 및 지구물리 조사로 측정되지만, 대규모 지역에 대한 예비 추정을 위해서는 예측 방법이 필요하다. 선행 연구에서는 SG, LC, ST를 사용하여 자동 지형 분류(automatic terrain classification, AC) 기법을 개발했으며, 이후의 연구에서는 지형 분류가 Dbedrock 및 평균 전단파 속도와 같은 지하 조건을 최대 30 m 깊이까지 효과적으로 대변한다고 보고되었다. 그러나 AC는 DEM의 지역적 특성에 본질적으로 의존하여, 지형 특성(SG, LC, ST)의 중첩된 평균(nested means)을 기준으로 영역을 구분한다. 본 연구에서는 Dbedrock 및 VSsoil 예측을 최적화하기 위해 분류 구분의 임계값을 결정하는 두 가지 지형 분류 방법을 개발하였다: 순차 최적화 분류(Sequentially Optimized Classification, SOC)와 비순차 최적화 분류(Non-Sequentially Optimized Classification, NOC). 지형 분류 방법, 지형 클래스 생성에서의 평활(smoothing) 수준, 그리고 임계값 수준에 대한 민감도 분석을 수행한 후, 지질 및 산악 지역 분포와의 비교를 통해 최적의 분류 방법을 도출하였다. 이어서 각 클래스별로 DEM 의존적 회귀 모델을 개발하여 Dbedrock 및 VSsoil 예측 정확도를 향상시켰다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. (1) 본 연구에서 제안한 지형 클래스 지도는 충적평야 및 산악 지역의 분포를 잘 나타내며, (2) 각 클래스에 대한 DEM 보정은 대한민국에서 Dbedrock 및 VSsoil 예측의 정확도를 증가시킨다. 본 연구에서 도출한 지형 클래스 지도와 Dbedrock 및 VSsoil 지도는 내진 설계를 위한 지질 해석 및 토지이용 계획에 효과적으로 활용될 것으로 기대한다.