최근 지구온난화에 따른 기후시스템의 변화로 과거에 경험하지 못한 규모의 기상재난이 빈번히 발생하고 있으며, 피해규모 역시 전 지구적으로 증가하고 있다. 가뭄의 느린 진행속도와 장주기적이고 광역적으로 발생하는 특징으로 인하여 구체적인 발생 시기, 장소, 원인을 규명하는 것이 어렵고 그 피해가 광범위하고, 비용손실이 크다. 본 연구는 인공신경망 라이브러리 기술을 이용하여, 기상 데이터 변화 예측을 통한 한반도 가뭄 취약지역 분석을 하였다. 연구지역 중 북한 지역의 다양한 기상데이터의 확보가 힘든 특수성을 고려하여 연구지역의 월별 누적 강수량 데이터를 활용하였으며, 통계프로그램 R을 이용하여 인공신경망 알고리즘을 통한 기상데이터 추정을 수행하였다. 연구의 결과는 가뭄 대응을 위한 재난대응 기초 연구 자료로 활용 가능할 것으로 기대한다.