본 연구에서는 범용 매개변수 최적화 모형인 PEST를 이용하여 분포형 수문모형인 GRM(grid based rainfall-runoff model) 모형의매개변수및불확실성범위를추정하였다. 특히, 레이더강우및지상관측강우를각각적용하여, 입력자료 차이가매개변수추정에미치는영향을분석하였다. 자동보정모형은GUI (graphic user interface)에대한접근없이모형구동이가능하도록개선된GRM-MP (multiple projects) 버전과병렬PEST버전을결합하여매개변수추정에소요되는시간을단축시켰다. 이를낙동강수계금호강유역과감천유역에대해적용하여, 초기포화도, 지표면조도계수및토양투수계수의보정계수에 대해 매개변수 최적화 및 불확실성 추정을 수행하였다. 강우자료 분석 결과, 레이더와 지상 강우의 유역평균누적시계열은비슷하거나지상강우가조금큰경향을보였으나, 공간분포에있어서는지상강우에비해레이더강우에서큰 변동성이 확인되었다. 보정된 수문모의 결과는 레이더 강우 적용 시, 지상 강우에 비해 비슷하거나 더 나은 정확도를보였다. 추정된매개변수는레이더강우적용시, 토양투수계수의보정계수가일관되게1보다작은경향을보였으며, 이는강우강도가 강한 격자가 상당수 존재하기 때문으로 판단되었다. 초기 포화도 및 지표면 조도계수의 보정계수는 레이더및 지상 강우에서 일정한 경향성을 보이지 않았다. 본 연구의 대상 유역 및 호우사상에 대한 PEST의 최적화 모의 결과,동일유역및호우사상에대해서도강우추정방법에따라서로다른최적매개변수값을갖는것을알수있었으며, 이는향후 레이더 강우 자료의 수문 모의 활용 시 유의해야할 점으로 판단된다.