본 연구에서는 Particle Swarm Optimization (PSO), Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II)를 활용하여 The Dynamic Water Resources Assessment Tool (DWAT)의 자동 검보정 알고리즘을 개발하고 섬진강 유역을 대상으로 모형을 적용하여 이를 평가하고자 한다. 먼저, DWAT 수문모델은 소유역별로 지형학적 요인에 따른 유출 특성, 토양층에 따른 침투, 증발, 지하수 흐름 모의가 가능한 다양한 매개변수를 가지고 있어 유역별 적절한 매개변수 선정을 필요로 한다. 이를 위해 매개변수 최적화 알고리즘 모듈 개발을 위해 다목적 PSO와 NSGA-II 알고리즘을 활용하였다. PSO는 생체 군집의 사회적 행동양식을 바탕으로 설계된 군집 기반 확률론적 최적화 기법이며, NSGA-II는 다윈의 진화론을 모방하여 착안된 자연적인 선택과 진화를 기반으로 한 최적화 기법이다. 개발된 최적화 알고리즘은 Python으로 개발되어 확장성 및 범용성을 고려하였으며, 유역별 시공간적 특성을 고려할 수 있도록 사용자의 선택에 따라 9개의 목적함수(Coefficient of determination, (R²), modified R², Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), Modified NSE, Kling-Gupta Efficiency, Percent Bias, Root Mean Square Error, Ranked Sum of Squared Error, Chi-squared) 중 최대 3개까지 선택할 수 있게 작성되었다. PSO와 NSGA-II를 활용한 DWAT 모형 자동검보정 유출 해석은 다목적 함수와 표준유역별 유동적인 매개변수 산정을 통해 높은 모의 성능을 보여줄 것으로 판단된다.