최근 가뭄, 홍수 등 국내외 자연재해의 빈도가 빈번히 발생하고 있으며, 이러한 현상은 지구온난화에 따른 기후의 변화에 의한 것으로 판단된다. 여러 가지 자연재해 중 가뭄은 우리나라에 자주 발생하는 자연재해 중 하나로, 진행속도가 느려 시간적으로 대처할 여유가 많다. 그러나 가뭄예보 상황판단 전망 시, 무강우일수 등의 기준은 우리나라 실정에 맞지 않는다. 평년대비 강우량 또한 최근(2000년 이후)의 연속 발생된 가뭄(2000, 2001, 2006, 2008, 2009, 2012, 2013, 2014)을 포함하여 평년을 구할 시 왜곡의 가능성을 배제할 수 없다. 따라서 현재 사용하고 있는 가뭄지수와 현장 가뭄간의 차이를 보완 할 수 있는 빅데이터 기반의 현장체감형 가뭄지수의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 인터넷에서 가장 대중적인 실시간 검색어를 바탕으로 수집된 대량의 가뭄 데이터를 분석하여 저수율의 상관관계를 통해 가뭄을 판단하고자하였다. 가뭄심도를 파악하기 위하여 빅데이터 분석기법 중 데이터 마이닝(Data Mining)을 적용하여 국내 주요일간지 언론매체의 자료를 대상으로 하였다. 또한 네이버 뉴스검색을 이용하여 자료를 수집하였고 이때 네이버 뉴스검색은 가뭄과 관련된 키워드(가뭄)를 분석하였다. 빅데이터와 저수율의 상관관계를 파악하기 위하여 전국 9개 시군의 3,383 개 저수지의 저수율 자료를 수집하여 빅데이터 결과와 비교분석 하였다. 본 연구의 분석결과를 통해 빅데이터 기반의 현장체감형 가뭄지수 산정 연구에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.