본 발명은 지하수 오염취약성(지하수와 관련된 기후, 지질학적 특성 및 토양적 특성 등을 근거으로 하여 표토층이 오염되었을 때 빗물침투에 의해 지하수가 오염될 가능성이 어느 정도인지를 평가하는 지표)을 평가하는 방법 및 그 시스템에 관한 것으로서, 지하수 오염에 영향을 미치는 데이터를 변환, 추출하여 로지스틱 회귀분석기법, 인공신경망기법, 의사결정나무기법 등 개별적인 평가방법에 의해 평가한 후에 각 평가결과를 통합하여 최종적으로 등급을 평가하는 방법을 제안한다. 오염된 현장자료를 통해서 실질적으로 오염에 취약한 지역과 그렇지 않은 경우를 학습한 알고리즘, 즉 다변수통계기법과 통제된(supervised) 인공지능기법을 결합한 앙상블 알고리즘 개발을 통하여 지하수 오염취약성 예측력을 향상하는 것이 가능하다. 지하수 영향인자 도출, 앙상블 지하수 오염취약성 등급평가 모델, GIS 기반 지하수수질 정보관리시스템, 다변량 통계기법