특정 크기의 홍수 또는 갈수의 발생확률을 정확하게 결정한다는 것은 수자원시스템의 설계 및 운영에 필수적이다. 국외에서는 홍수량 또는 갈수량을 대상으로 빈도분석 등을 수행하여 수자원시설물의 설계 및 운영에 사용하고 있으나 상대적으로 수문자료의 보유기간이 짧은 우리나라는 확률강우량을 결정하고 강우-유출모형을 통해 간접적으로 빈도별 홍수량을 결정하여 사용하고 있다. 한편 미국, 영국과 같은 수자원 선진국에서는 관측된 하천유량을 직접적으로 사용하여 빈도별 홍수량 및 갈수량을 산정하고 있다. 미국의 홍수빈도분석 기본 분포형은 Pearson type 3 또는 Log-Pearson type 3이며, 영국에서 추천하는 홍수빈도분석 분포형은 Generalized Logistic 분포형이다. 한국수자원공사가 관리하는 다목적댐들은 2011년 기준으로 소양강댐은 38년, 남강댐은 36년, 안동댐은 35년간, 기타 댐들은 적어도 10여년 이상의 관측 자료를 보유하고 있다. 이와 같은 자료들을 이용하면 확률강우량을 통한 간접적 빈도방법보다 더욱 정확한 확률홍수량을 산정할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 홍수기 과학적 댐관리와 업무의 일관성 및 효율성을 제고하고자 댐의 관측유입량 자료를 이용하여 15개 다목적 댐의 확률홍수량을 산정하였다.  다목적댐 유입량에 대한 홍수빈도분석은 자체개발한 프로그램을 사용하였다. 개발한 모형은 전술한 바와 같이 Normal, Gamma, GEV, Gumbel, Pearson Type-Ⅲ, Log-Person Type-Ⅲ, Weibul, Wakeby 등 14개 분포형에 대해 수문자료 사전해석 모듈, 3가지 매개변수 추정 모듈, 적합도 검정 모듈, 최적 확률분포형 선정 모듈 등을 포함하고 있다.    각종 확률분포형에 대한 매개변수 추정은 모멘트법, 최우도법, L-moments 법을 사용하였다. 그리고 추정된 위치, 규모, 형상 매개변수들의 유효성을 검사한 후  test, Kolmogorov-Smirnov test, Cramer-von Mises test, PPCC test로 각종 확률분포형의 통계적 적합도를 검정하였다. 그리고 최적 확률분포형 선정을 위해 Akaike(1973)가 제안한 AIC(Akaike Information Criterion), Schwarz(1978)가 제안한 BIC(Bayesian Information Criterion) 통계적 지표를 사용하여 평가하였다. 소양강댐과 안동댐에 대해 산정된 확률홍수량의 적합성을 검토하기 위해 실적 최대홍수량자료와 함께 그림에 나타내었으며, 잘 일치하는 것으로 판단된다.