연최대수문량의 도시적 분석에 주로 이용되어 온 확률도시위치는 표본자료와 적정 확률분포형의 적합도를 표시하여 초과확률을 산정할 수 있도록 하며, 일부 적합도 검정에도 사용되기도 한다. 확률도시위치를 결정하는 도시위치공식은 오래 전부터 꾸준히 연구되어 왔는데, 특히 빈도해석에 널리 사용되는 GEV 분포에 대한 연구는 다른 분포형보다 더욱 활발히 이루어져 왔다. 본 연구에서는 GEV 분포에 적합한 도시위치공식을 추정하고자 GEV 분포의 순서통계량의 평균 개념을 이용하여 이론적 축소변량을 유도하였다. 또한 다양한 표본크기와 형상 매개변수와 연관이 있는 왜곡도 계수를 고려한 다양한 형태의 도시위치공식을 적용하고, 유전자 알고리즘을 적용하여 도시위치공식의 매개변수를 추정하였다. 유도된 도시위치공식의 정확성을 알아보기 위해 이론적 축소변량과 금회 유도된 도시위치공식을 포함한 다양한 도시위치공식에 의해 계산되는 축소변량 사이의 오차를 비교하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 도시위치공식은 GEV 분포의 형상 매개변수가 -0.25~0.10의 범위를 가질 때 이론적 축소변량과 가장 작은 오차를 보이는 것으로 나타났다.Probability plotting position is generally used for the graphical analysis of the annual maximum quantile and the estimation of exceedance probability to display the fitness between sample and an appropriate probability distribution. In addition, it is used to apply a specific goodness of fit test. Plotting position formula to define the probability plotting position has been studied in many researches. Especially, the GEV distribution which is an important probability distribution to analyze the frequency of hydrologic data was popular. In this study, the theoretical reduced variates are derived using the mean value of order statistics to derived an appropriate plotting position formula for the GEV distribution. In addition, various forms of plotting position formula considering various sample sizes and coefficients of skewness related with shape parameters are applied. The parameters of plotting position formulas are estimated using the genetic algorithm. The accuracy of derived plotting position formula is estimated by the errors between the theoretical reduced variates and those by various plotting position formulas including the derived ones in this study. As a result, the errors by derived plotting position formula is the smallest at the range of shape parameter with -0.25~0.10.