가뭄은 상호 연관되어 있는 복합적인 자연현상으로, 서로 영향을 주고받는 여러 유형의 가뭄을 포함한다. 이러한 복잡성을 포착하기 위해 다양한 방법론을 바탕으로 한 복합 가뭄 지수가 개발되어 왔다. 전통적으로 주성분분석(Principal Component Analysis, PCA)은 지수 가중치를 추출하는 주요 방법으로 활용되어 왔으며, 변수들 간의 선형 관계를 주로 반영한다. 본 연구에서는 독립성분분석(Independent Component Analysis, ICA)을 활용하여 선형 및 비선형 상호의존성을 모두 다룰 수 있는 ICA 기반 복합 가뭄 지수(ICA-based Composite Drought Index, ICDI)를 제안한다. 세 가지 가뭄 지수—기상학적, 수문학적, 농업적 가뭄을 각각 대표하는 지수—를 통합하였다. 구체적으로, 기상학적 가뭄 지표로 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 채택한 반면, 수문학적 가뭄과 농업적 가뭄을 각각 나타내기 위해 표준저수지공급지수(Standardized Reservoir Supply Index, SRSI)를 활용하였으며, 이를 수문학적(SRSI(H)) 및 농업적(SRSI(A))으로 구분하였다. ICDI는 비가우시안성(non-Gaussianity)의 최적화를 활용하여 ICA로부터 각 가뭄 지수의 최적 가중치를 추출함으로써 산출하였다. 또한 모든 지수 가중치가 양수이며 1로 정규화되도록 하기 위해 제약조건(이를 ICDI-C라 함)을 도입하였다. 이러한 제약은 음의 가중치 할당을 방지하여, 복합 지수에서 특정 가뭄 지수가 과도하게 지배하지 않도록 하면서 물리적 해석 가능성을 향상시켰다. ICDI의 성능을 엄밀히 평가하기 위해 비교 분석을 목적으로 PCA 기반 복합 가뭄 지수(PCA-based Composite Drought Index, PCDI)를 개발하였다. 평가는 차이(difference), 모형(model), 경보(alarm) 성능의 세 가지 상이한 성능 지표를 통해 수행하였다. 개별 가뭄 지수로부터 복합 지수 값을 감산하여 계산한 차이 성능은, PCDI와 ICDI-C가 ICDI보다 우수하며 전반적인 성능이 유사함을 보여주었다. 특히 ICDI-C는 SRSI(H) 값을 보다 잘 보존하여, 차이 값이 0에 가장 가깝게 나타났다. 모형 성능 지표(평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE), 평균절대오차(Mean Absolute Error, MAE), 상관관계)는 ICDI가 상대적으로 성능이 더 낮음을 시사하였는데, 이는 상관관계가 더 낮고 RMSE와 MAE가 더 높다는 특징으로 나타났다. 반대로 PCDI와 ICDI-C는 전반적인 지표에서 유사한 성능을 보였으나, ICDI-C는 SRSI(H)와의 상관관계가 특히 더 높았다. 경보 성능 평가(오경보비율(False Alarm Ratio, FAR), 탐지확률(Probability of Detection, POD), 정확도(Accuracy, ACC)) 역시 ICDI의 신뢰성이 가장 약함을 추가로 확인하였으며, FAR이 현저히 높게(최대 0.82), POD가 낮게(최저 0.13), ACC가 낮게(0.46 미만) 나타났다. PCDI와 ICDI-C는 유사한 결과를 보였으나, 기상학적 및 농업적 가뭄 지표로서는 PCDI가 ICDI-C보다 약간 더 우수한 반면, ICDI-C는 수문학적 가뭄 탐지(SRSI(H))에서 현저히 뛰어난 성능을 보였다. 이러한 결과는 ICDI-C가 수문학적 가뭄의 특성을 특히 잘 포착함을 보여주며, 저수지 관리 맥락에서 중요한 지표인 SRSI(H)와 같은 수문학적 지표의 중요성을 고려할 때, 수자원 관리에 특히 가치가 있음을 시사한다. 다만 ICDI와 ICDI-C는 PCDI에 비해 기상학적 가뭄(SPI(6)) 및 농업적 가뭄(SRSI(A))을 정확히 포착하는 데 한계가 있었다. 따라서 ICA 기반 복합 가뭄 지수는 유망한 대안이 될 수 있으나, 다양한 가뭄 조건 및 관리 맥락 전반에 대한 적용 가능성을 넓히기 위해서는 추가적인 보완과 검증이 권장된다.

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