Various micropollutants, including endocrine disrupting compounds, pharmaceuticals and personal care products, have been detected in effluents from wastewater treatment plants (WWTP). Consequently, the occurrence of micropollutants in surface water, including drinking water sources, has been reported at trace concentration (i.e., ng/L). Therefore, additional treatments for WWTP effluent are required due to their potential toxicity on ecology. Constructed wetlands have been widely used for secondary or tertiary treatment of wastewater, providing relatively high removal efficiencies of nutrients such as nitrogen, phosphate and sulfate. However, the efficiencies and removal mechanisms of micropollutants for constructed wetlands have been less studied. In this study, frequently used pharmaceuticals in Korea were selected and their removals by constructed wetlands and membranes (NF and UF) were investigated. Parameters representing the characteristics of the pharmaceuticals were investigated based on their quantitative property-removal relationship (QPRR). The parameters were used to divide the selected corresponding pharmaceuticals into different groups, and removals by various processes were studied and described using the corresponding parameters. In wetlands, pharmaceuticals with functional groups such as amide (atenolol), urea (carbamazepine), carboxylic (diclofenac, naproxen) were relatively efficiently transformed. The NF membrane with the smaller MWCO provided the higher removal efficiency and tested UF membrane provided relatively high removal efficiencies for atenolol and carbamazepine with considering its relatively high MWCO of the UF membrane. This indicates interactions of these pharmaceuticals with the membrane surface or/and effluent organic matters. Further research with respect to sorption of pharmaceuticals using wetland sediment, membrane, natural organic matters and bacteria are being conducted for understanding of removals of pharmaceuticals. Application of the QPRR suggested in this study can be used to predict removal behaviors of new micropollutants.