Hydrologic dam risk analysis depends on complex hydrologic analyses in that probabilistic relationship need
to be established to quantify various uncertainties associated modeling process and inputs. However, the systematic
approaches to uncertainty analysis for hydrologic risk analysis have not been addressed yet. In this paper,
two major innovations are introduced to address this situation. The first is the use of a Hierarchical Bayesian
model based regional frequency analysis to better convey uncertainties associated with the parameters of
probability density function to the dam risk analysis. The second is the use of Bayesian model coupled HEC-1
rainfall-runoff model to estimate posterior distributions of the model parameters. A reservoir routing analysis
with the existing operation rule was performed to convert the inflow scenarios into water surface level
scenarios. Performance functions for dam risk model was finally employed to estimate hydrologic dam risk
analysis. An application to the Dam in South Korea illustrates how the proposed approach can lead to potentially
reliable estimates of dam safety, and an assessment of their sensitivity to the initial water surface level.