Generalized Pareto distribution (GPD) is frequently applied in hydrologic extreme value analysis. The main objective of statistics of extremes is the prediction of rare events, and the primary problem has been the estimation of the threshold and the exceedances which were difficult without an accurate method of calculation. In this paper, to obtain the threshold or the exceedances, four methods were considered. For this comparison a GPD model was used to estimate parameters and quantiles for the seven durations (1, 2, 3, 6, 12, 18 and 24 hours) and the ten return periods (2, 3, 5, 10, 20, 30, 50, 70, 80 and 100 years). The parameters and quantiles of the three-parameter generalized Pareto distribution were estimated with three methods (MOM, ML and PWM). To estimate the degree of fit, three methods (K-S, CVM and A-D test) were performed and the relative root mean squared error (RRMSE) was calculated for a Monte Carlo generated sample. Then the performance of these methods were compared with the objective of identifying the best method from their number.GPD 모형은 수문학 극치확률량 해석에 주로 적용되어 왔다. 극치 통계의 주목적은 드문 사상의 예측이며, 주요 문제점으로는 임계값 또는 임계값 초과치들에 대한 정확한 산정방법이 없어 그 추정이 매우 어렵다는 것이다. 본 연구에서는 임계값 또는 임계값 초과치들을 산정하기 위하여 4가지 방법을 적용하였다. 그 비교를 위하여 GPD 모형에 적용하여 7개의 지속시간(1, 2, 3, 6, 12, 18 및 24시간)과 10개의 재현기간(2, 3, 5, 10, 20, 30, 50, 70, 80 및 100년)에 대한 매개변수 및 Quantile을 추정하였다. 3변수 GPD의 매개변수 및 Quantile을 추정하기 위하여 MOM, ML과 PWM을 적용하였다. 적합도를 추정하기 위하여 K-S, CVM 및 A-D 검정을 수행하였고 Monte Carlo 실험으로 상대제곱근오차를 산정하였다. 이러한 방법들을 이용하여 임계값 산정방법들을 비교하여 최적화된 방법을 추정하였다.