최근 몇 년간 지표수역 모니터링은 연구자들에게 중요한 과제로 부각되어 왔다. 이러한 중요한 모니터링은 수계 변화로 인한 환경적 도전에 대응하는 등 다양한 목적으로 사용되고 있다. 원격탐사 기술은 시간의 흐름에 따른 지표수역 모니터링 수행에 매우 유용하다. 원격탐사 기술에서 광학 및 레이다 위성영상의 합성은 지표수역 모니터링 연구의 효율성 및 정확성을 향상시킨다. 지표수역 모니터링 연구는 주로 위성 영상에서 수체를 탐지하고 지표수역의 변화를 분석하는 과정으로 구성된다. Sentinel-2의 광학 위성 자료와 Sentinel-1의 레이다 위성 자료를 결합하는 것이 일반적이다. Sentinel-2의 광학 영상은 고해상도 다중 분광 영상을 제공하며 NDWI(Normalized Difference Water Index)를 사용한 수체 특성 분석에 적합하다. Sentinel-1 SAR 이미지는 기상조건 및 밤낮의 제한 없이 데이터를 제공하여 지표수역 모니터링 최적화 되어있다. 본 논문에서는, 한반도 수치지형도 및 토지피복도 내 수역 속성값을 바탕으로 제작한 수계 데이터베이스를 활용하여 수체 자동 탐지를 통한 지표수역 모니터링 수행을 목표로 한다. 북한 지역의 연구 위치를 고려하여, 본 연구에 연구지역 전체를 포함하는 Sentinel-1의 SAR 영상과 Sentinel-2의 광학 영상을 사용하는 것을 최적의 방법으로 판단하였다. 본 논문의 자동 수체 탐지 방법은 두 단계의 분석 과정을 포함하고 있다. 첫 번째 단계에서는 자료 분석을 위한 주요 방법으로 광학 영상 (Sentinel-2) 처리를 위한 NDWI 분석과 SAR 영상 (Sentinel-1) 처리를 위한 k-means 클러스터링 알고리즘을 사용하였다. 두 번째로 본 연구에서는 수계 데이터베이스를 부가자료로 사용하여 영상 분할 과정을 수행하고, 영상 분할 과정에서 수체 추출을 위한 임계값을 선정하였다. 마지막으로 선정된 임계값 기반의 이진 마스크를 이용하여 수계 마스크를 생성하였다. 이러한 결과는 QGIS 소프트웨어를 사용하여 연구 지역의 지표수역을 계산함으로써 지표수역 변화를 분석하는 데 사용되었다. 본 연구 결과는 2018년부터 2022년까지 북한 지역의 지표수역 감소를 보여주며, 이는 자동 수체 탐지 방안으로 생성된 각 수계 마스크의 계산 결과로부터 도출되었다. 수계 마스크 결과의 품질을 평가하기 위해 F1-score 정확도 평가 방법을 사용했으며, 이는 각 결과에 대해 실제 데이터와 비교했을 때 최대 70%의 정확도를 보였다. 더불어 결과는 GSW(Global Surface Water) 수계 마스크의 참조 데이터와 비교하여 해상도 품질이 향상되었다. 이러한 검증은 고품질 수계 마스크의 생산을 확인하였으며, 수계 연구 중 지표수역 변화 모니터링에 대해 잠재적 활용 가능성을 입증하였다.