• 한국습지학회지
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• 제24권1호
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• pp.38-43
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• 2022

스마트(Smart) 하수처리장은 하수처리 전 과정에 대한 ICT 기반의 실시간 모니터링, 원격 제어 관리 및 지능화 체계를 구축하여 안전하고 깨끗한 물환경을 조성하는 것을 의미한다. 이러한 스마트 하수처리장의 핵심이 되는 기술이 계측기를 활용한 운전제어 기술이라 할 수 있다. 본 연구진은 국내에서 진행중인 하수처리장 지능화 연구사업들을 참고하여 지능화사업 구축 시 필요한 운전제어 기술들을 분석하고 제시하였다. 분석 결과 규모별 제어, 반류수 제어, 연계처리수 제어, 약품량 제어, 동절기 운영제어, 총 유기탄소 제어까지 총 6개의 제거 기술에 대해 제시하였다. 규모별로는 소규모와 중규모 대규모로 구분할 수 있는 기준을 제시하였고, 반류수 제어의 경우 반류수를 관리할 수 있는 수질 및 유량 센서의 위치를 제시하였다. 연계처리수 제어의 경우 연계처리수가 하수처리장에 미치는 영향과 제어 지점을 제시하였으며, 약품주입량 제어의 경우 지능형 하수처리장 도입에 따라 약품 주입량을 최적화할 수 있는 시스템을 제시하였다. 동절기 운영의 경우 수온 저하에 따른 질산화 저하를 고려하였을 때 제어해야 하는 센서와 펌프를 제시하였다. 총 유기탄소 제어의 경우 향후 오염총량제를 고려한 연동 시스템을 제시하였다. 이러한 운전제어 시나리오들은 향후 지능형 하수처리 알고리즘과 시나리오에 사용될 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국산림과학회지
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• 제112권3호
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• pp.374-381
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• 2023

산지하천에서 발생하는 돌발홍수는 특정 지점의 점(Point) 유속보다는 전체 구간의 평균 유속에 따라 이동속도가 결정되며, 구간 평균유속은 하천경사, 하상재료, 수리적 거칠기에 많은 영향을 받는다. 이 연구에서는 하천경사 및 거칠기 높이를 이용하여 산지하천의 구간 평균유속 추정방법을 개발하였다. 염료추적자법(Dye Tracing)을 이용하여 특정 구간의 평균유속을 측정하고, LiDAR 영상으로부터 하천 지형 및 형상을 추출하였다. 거칠기 높이를 산정하기 위해 표면 거칠기 변수(R_a, R_max, R_z )와 하상재료의 크기(D₅₀, D₈₄)를 이용하였다. 현장 계측자료로부터 무차원 접근법을 이용하여 구간 평균유속과 유량과의 관계식 v = 0.5499Q^0.6165 을 도출하였으며, R² =0.77의 설명력을 나타냈다. 이 연구에 이용된 5개의 거칠기 높이 중 평균 거칠기 높이(R_a)의 RMSE가 0.45로서 다른 거칠기 높이의 범위(0.47-1.04)보다 낮게 나타나 평균 거칠기 높이(R_a)가 구간 평균유속 산정을 위한 거칠기 높이 인자로 가장 적합하다고 판단되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권spc1호
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• pp.1283-1293
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• 2022

본 연구는 정수장의 수처리 공정에서 계측되고 있는 수량 및 수질데이터의 활용과 수처리 공정제어의 지능화를 위한 것으로 정수장에서 전염소 공정이 수반되는 처리공정에서 침전지 유출수 잔류염소농도 안정화를 위하여 이를 추정할 수 있는 모형을 구축하고자 하였다. 정수장 침전지 유출수의 잔류염소농도를 예측하기 위하여 중회귀모형과 인공지능 알고리즘 중 다층퍼셉트론 신경망, 랜덤포레스트 및 장단기기억(Long Short Term Memory; LSTM) 모형을 활용하였고 그 결과를 비교, 평가하였다. 모형의 입력변수로는 전염소 공정이 도입된 정수장에서의 잔류염소농도, 수온, 탁도, pH, 전기전도도, 유량, 알칼리도 등이 사용되었고 전염소에 따른 침전지의 안정적 운영을 위해 요구되는 침전지 잔류염소농도를 출력변수로 구성하였다. 적용 결과에서는 랜덤포레스트 모형이 가장 양호한 결과를 보여 주었으며 다음으로 LSTM, 다층퍼셈트론 신경망 순으로 나타났다. 수학적 모형인 중회귀모형은 적합도 측면에서 가장 낮은 결과를 보여 주었는데, 이는 수량과 수질데이터의 수치적인 규모나 차원의 차이뿐만 아니라 계절별 수질특성에 따라 염소소비 특성이 매우 다양하게 반응하기 때문으로 판단된다. 따라서 정수장 수처리 공정에서 인공지능 알고리즘의 적용을 위해서는 랜덤포레스트와 같이 의사결정 트리구조의 도입과 적용이 타당한 것으로 나타났다. 본 연구에서 분석된 결과를 근거로 전염소 공정이 도입된 정수장 수처리 공정에서 염소주입량을 실시간으로 예측 가능하게 함으로써 침전지 유출수에서 잔류염소농도를 일정하게 유지하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.67-67
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• 2020

일반적으로 농업용수 이용량은 기후, 토양, 지역별 재배 특성 등에 따라 다양하게 나타날 수 있으며, 용수공급 계획을 위해 수요량 추정방법을 이용하고 있다. 농업용수 수요량은 논과 밭 등에서 작물 재배에 필요한 용수량이라 정의할 수 있으며, 구체적으로는 작물 재배에 소요되는 전체 용수량에서 강우에 의해 공급되는 양을 제외한 수량으로 볼 수 있다. 현재 농업용수 수요량의 추정 방법은 현장에서 직접 실측하는 방법, 대표 작물을 대상으로 계측한 후 일반화 하는 방법, 증발산 이론에 의하여 추정하는 방법 등으로 구분 되며, 최근 광역적인 분석으로 증발산 이론에 의한 추정 방법을 주로 사용하고 있다. 농업용 지하수 이용은 국내 지하수 이용량의 51%를 차지하고 있어 보다 적확한 농업용 지하수 사용량조사는 지하수의 효율적 정책 추진을 위하여 중요하다. 본 연구의 목적은 현장조사로 수집한 자료를 이용해 각 조사지역의 사용량을 추정하고 월별사용량 및 단위면적당 사용량을 분석하는 것이다. 조사지역은 창녕함안보(오천리, 성산리), 합천창녕보(율지리), 달성보(좌학리, 위천리), 구미보(궁기리)이고, 지하수사용량을 분석하기 위해 유량계(계량기) 검침, 전력사용량 검침, 수중모터펌프 가동시간을 이용하였으며, 조사기간은 2018년 12월 부터 2020년 02월 까지 이다. 농업용관정 조사시 실제 지하수를 사용하는 면적(ha)도 같이 조사해, 월별 지하수사용량에 실제사용면적(ha)을 나누어 면적당 지하수사용량으로 분석하였다. 조사결과 창녕함안보 오천리는 20,956㎥/mon/ha, 창녕함안보 성산리는 19,911㎥/mon/ha, 합천창녕보 율지리는 3,648㎥/mon/ha, 달성보 좌학리는 2,417㎥/mon/ha, 달성보 위천리는 3,546㎥/mon/ha, 구미보 궁기리는 619㎥/mon/ha로 분석되었다. 수막재배가 많은 창녕함안보가 지하수사용량이 가장 많았으며, 구미보의 경우 지하수사용량이 가장 적은 것으로 분석되었다. 월별 지하수 사용량을 살펴보면 2019년 01월 ~ 02월 보다 2020년 01월 ~ 02월의 평균 지하수 사용량이 793㎥/mon/ha 적게 분석되었고, 평균기온은 2019년 01월에 0.3℃, 2020년 1월은 2.6℃로 2.3℃ 높다. 이는 겨울철 지하수 사용량에 영향을 주었다고 판단된다. 겨울철 지하수 사용량차이는 재배작물과 겨울철 기온차이가 원인으로 판단되며, 다년간 지하수사용량과 기온을 조사할 필요가 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제90권2호
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• pp.197-209
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• 2001

준분포형 수문모형인 TOPMODEL은 산림유역의 유출량, 주 유출경로 및 수질을 공간적으로 예측하는데 많이 적용된다. TOPMODEL은 물리모형이 아니라 일종의 개념모형이며 주요 구성요소는 지형지수와 토양의 수평전달계수로 각각 지표면과 지표하 유출의 기여면적을 계산하는데 이용된다. 본 연구는 우리나라의 소규모 산림유역에서 TOPMODEL의 적용성을 검증하기 위하여 수행되었다. 시험지는 1979년부터 임업연구원에서 운용하고 있으며 서울 근교 경기도 광릉시험림에 위치해 있다. 활엽수림 유역은 임령이 약 80년, 유역면적이 22.0ha이고, 침엽수림 유역은 임령이 약 22년, 유역면적이 13.6ha이다. 관측자료는 활엽수 유역의 경우 1995년 7월과 2000년 6월에 발생한 2개 강우-유출사상이고 침엽수 유역의 경우 1995년과 1999년 7월 그리고 2000년 8월의 3개 강우-유출사상을 이용하였다. 지형지수는 $10m{\times}10m$의 수치지형도를 만들어 계산하였다. 지형지수 분포는 활엽수림 유역의 경우 2.6에서 11.1, 침엽수림 유역은 2.7에서 16.0으로 나타났다. 모형의 예측 효율성을 목적함수로 최적화한 결과 모형매개변수(m)와 유역의 평균 포화수평전달계수($lnT_0$)가 높은 민감도를 나타내었다. 매개변수의 최적값은 활엽수림 유역의 경우 m값은 0.034와 0.038 그리고 $lnT_0$값은 8.672와 9.475였으며, 침엽수 유역의 경우 m값은 0.031, 0.032, 0.033 그리고 $lnT_0$값은 5.969, 7.129, 7.575였다 이들 값을 이용하여 모의한 결과 모형의 예측 효율성은 활엽수림 0.958과 0.909 그리고 침엽수림 0.825, 0.922와 0.961로서 비교적 높게 나타났다. 강우-유출량 관측치와 모의치를 이용하여 강우-수문곡선을 작성한 결과 두 유역 모두 유출지연시간은 잘 일치하였다. 일부 강우-유출사상의 경우 총유출량과 첨두유량의 관측치와 모의치 간에 다소 차이를 보였지만 TOPMODEL은 전반적으로 10% 이하의 오차범위에서 총유출량과 첨두유량을 예측할 수 있었다. 결론적으로 TOPMODEL은 우리나라의 미계측 산림유역에서 유출량을 산정하는데 유용한 수문모형이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권11호
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• pp.775-784
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• 2023

최근 이상기후로 수공 구조물의 설계빈도를 상회하는 극한호우의 증가 경향이 뚜렷함에 따라 과거에 설계된 농업용 저수지의 안전성 검토가 필요하다. 그러나 한국농어촌공사 관할 일정 규모 이상의 저수지를 제외한 지자체 관리 저수지는 비상시 긴급 방류가 가능 저수지는 전무하다(13,685개소). 이러한 경우 이동식 사이펀을 현장에 빠르게 투입하여 사전 방류하는 방법이 긴요하며, 본 연구에서는 사전 및 긴급방류 기능을 동시에 수행할 수 있는 직경 200 mm, 최소 수위차 6 m, 420(m²/h), 10,000(m²/day)의 이동식 사이펀을 경주시 유금저수지를 대상으로 적용 가능성을 평가하였다. 테스트베드인 유금 저수지는 1945년 준공되어 공용기간이 78년 정도 경과한 시설물로 수문학적 안정성 분석 결과 현재 댐마루 구간의 최저높이는 27.15(EL.m)로 검토 홍수위 27.44(EL.m) 보다 0.29 m 낮아 제방을 통한 월류 가능성이 있고 여유고도 1.72 m 부족한 것으로 나타나 수문학 안전성을 확보하지 못하는 것으로 검토되었다. 유금저수지는 수위-유량 계측이 주기적으로 이루어진지 얼마 되지 않아 저수지의 수위-유량 관계 곡선식을 명확하게 확립하기 어려워 수위-용적 곡선을 임의로 도출하였으며 도출된 곡선을 기반으로 중소규모 노후저수지 운영 알고리즘을 통해 사전방류시간, 여수로 방류량을 고려하고 빈도별 홍수량에 따른 저수지 월류시간을 예측함으로써 사전에 대피 시간을 확보하고 붕괴위험을 저감할 수 있는 기술을 확보하였다. 직경 200 mm 이동식사이펀 1열 기준, 30년 빈도 홍수량 유입 시 상한수위 기준 80% 수준(약 30,000 m²)을 유지하면서 주민대피 시간(약 1시간)을 확보할 수 있는 최적 사전방류시간은 12시간 이전으로 분석되었다. 중소규모 노후저수지를 대상으로 사이펀 활용 사전방류기술 및 저수지 운영 알고리즘에 따라 이상기후 대비 사전에 방류를 시행하고 관리자의 의사결정을 돕는다면, 저수지 붕괴 위험지역 내의 주민들의 안전을 확보하고 주민대피 지원체계 구축을 통해 주민들의 불안감 해소, 저수지 위험상황 시 위험회피 수단 제공으로 위험요소 감소가 충분히 가능하다.

• 한국토양비료학회지
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• 제29권1호
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• pp.34-43
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• 1996

본(本) 연구(硏究)는 무저(無底) lysimeter내에서 참깨의 멀칭재배에 따른 물소모량변화를 산출하고자 농업기술연구소 토양 물리과 관개시험포장(灌槪試驗圃場)에서 1991년과 1992년에 중부지방(中部地方)의 표준파종기(標準播種期)인 5월(月) 10일(日)에 파종(播種)하여 참깨품종 "안산깨"를 시험재배(試驗栽培)하였다. 토양(土壤)은 배수(排水)가 다소 양호(良好)한 본량(本良) 사양토(砂壤土)였다. 그 결과(結果)는 다음과 같이 요약(要約)된다. 1. 물소모량(消耗量)은 $ETa=(R+I)-\{Ro+(D1+D2)\}+C{\pm}{\Delta}S$의 모형식(模型式)에 의해 각 parameter의 변화를 계측하고 전산(電算)프로그램을 작성(作成)하여 산출(算出)하였다. 2. 각(各) parameter의 계측(計測)에 있어서는 강양량(降兩量)(R), 지표수(地表水) 유거량(流去量)(Ro근권심(根圈深)의 변화(變化)(Z(t)), 근권(根圈) 물보유량(保有量)의 경시적(經時的) 변화(變化)(${\Delta}S$)를 실측(實測)하고 배수량(排水量)(D), 모관토승량(毛管土昇量)(C) 등(等)의 구성요인(構成要因)을 산출(算出)하였다. 3. 참깨의 생육진전(生育進展)에 따른 근권심도(根圈深度)의 변화(變化)는 2개년간(個年間) 근권변화(根圈變化)를 조사(調査)하고, 그 성적(成績)을 Borg식(式) $Z(t)=(Zf-Zi){\times}[0.5+0.5\;SIN\{3.03(t/T)-1.47)\}+A$의 사용(使用) 가능성(可能性)을 제시(提示)하였다. 4. 참깨를 중부지방(中部地方)에서 파종적기(播種適期)인 5월(月) 10일(日)에 파종(播種)할 경우 참깨의 전(全) 생육기간(生育期間)중의 실증발산량(實蒸發散量)(ETa)은 멀칭하지 않은 경우 1991년도(年度)에는 139.0mm(일당(日當) 1.53mm)이었고. 1992년(年)에는 171.2mm(일당(日當) 1.59mm)로 각각(各各) 잠재증발산량(潛在蒸發散量)(ETp)의 54% 및 59%이었다. 5 同一한 조건(條件)에서 Plastic film(두께 0.03mm)으로 멀칭을 한 경우 실증발산량(實蒸發散量)은 1991년도(年度)에는 132.6mm(일당(日當) 1.46mm)이었고. 1992년도에는 199.8mm(일당(日當) 1.85mm)로 각각(各各) 잠재증발산량(潛在蒸發散量)의 52% 및 69%이었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제24권2호
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• pp.275-281
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• 2018

선박용 연료유가 연소하는 과정에서 배출되는 오염물질은 대기오염을 유발하고 인체에 유해한 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 그에 따라, IMO에서는 선박에서 배출되는 오염물질을 규제하고 있다. 하지만 입자상물질(Particulate matter: PM)에 대한 규제는 아직 논의단계에 있으므로 선제적인 대응이 필요하다. 그러기 위해서는 입자상물질에 대한 기초적인 연구가 필수적이다. 이번 연구에서는 해상용 연료유에서 발생하는 입자상물질의 기초 데이터 구축을 위해 선박 디젤 엔진에 사용되는 연료유의 무차원 광소멸계수($K_e$)를 계측하여 분석하였다. 특성 비교를 위해 육상 디젤 엔진에 사용되는 연료유를 같은 방법으로 측정하였다. 두 연료유는 황함유량과 밀도에서 차이가 난다. 무차원 광소멸계수($K_e$)는 633 nm의 레이저를 이용하여 광학적인 방법으로 측정하고 중력식 필터법에 의해 채집된 입자상물질의 체적분율을 이용하여 결정하였다. 선박용 연료유에서 배출되는 입자상물질의 무차원 광소멸계수($K_e$)는 8.28이고, 육상용 연료유는 8.44이다. 두 연료유의 무차원 광소멸계수($K_e$)는 측정 불확도 범위내에서 거의 유사하였다. 하지만 Rayleigh limit 해법에서 구한 값과의 비교를 통해 광산란 비중이 클 수 있는 부분과 광투과율과 채집질량과의 관계를 통해 광소멸 특성이 상이할 수 있음을 확인하였다.

• 한국토양비료학회지
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• 제43권3호
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• pp.363-373
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• 2010

수문 수자원 분야에서의 활용도를 제고하기 위하여 HSG 1995와 HSG 2006 두가지 분류법에 의한 우리나라 수문학적 토양유형의 분포에 대한 정보를 제공하고 이를 각각 충북 괴산군 소수면의 소유역의 수치세부정밀토양도 (1:5,000)에 적용하여 SCS-CN법을 이용한 유효 우량 산정과 유출곡선을 작성한 결과는 다음과 같다. 산악지에서 주로 침투능이 크고 하성 또는 해안평탄지로 가면서 낮아지는 경향을 보였다. HSG 1995 토양 유형 중 A군은 전체의 42.2%로 가장 넓게 분포하는 것으로 나타났고, B군 29.4%, C군 18.5%, D군 9.9% 순으로 나타났다. HSG 2006 토양유형은 A군 35.1%, B군 15.7%, C군 5.5%, D군 43.7%로 D군이 가장 넓게 분포하는 특징을 가진다. HSG 1995에서 A, B, C군으로 분류되었다가 HSG 2006에서 D군으로 분류된 토양 유형의 비율이 약 34.1%로 나타나 국립농업과학원에 의해 분류된 토양유형 중 D군의 면적이 크게 늘어난 것을 알 수 있었다. 충북 괴산군 소수면 소유역의 수치세부정밀토양도에 기반한 수문학적 토양유형 분포특성을 나타낸 것으로 산림과 밭으로 이용되는 토양의 유형이 A로 분류되는 것은 일치하는 경향을 보였다. HSG 2006의 토양유형은 유역에서 C 유형이 거의 없거나 적게 분포하고 HSG 1995에 비해 D 유형이 많게 나타난다. 미계측 유역에 대한 직접유출량 산정에 가장 많이 사용되는 SCS-CN법을 이용하여, 충북 괴산군 소수면 소유역에서 직접유출에 기여하는 유효우량을 산정하고 SCS 삼각단위도를 사용하여 첨두유량과 첨두시간을 계산한 결과는 다음과 같다. HSG 1995와 HSG 2006 수문학적 토양유형과 토지 이용별 CN값을 적용하여 유역의 CN값 (AMC II)을 구한 결과는 각각 54와 62로 나타났다. 이 때, 우량계가 설치된 지점의 강우자료를 평균하여 2004년~2005년 강우사상별로 정리하여 초기손실량 (I)이 총강우량 (P)보다 큰 경우를 제외한 강우사상을 선택하였고, 8월 16일에서 강우사상 전까지 내린 강수에 따라 선행수분조건 III으로 조정하여 유효우량 산출을 위한 CN값을 각각 73과 79로 하여 사용하였다. 강우사상에 대한 HSG 2006 기준의 유효우량이 56.67 mm로 HSG 1995 기준의 44.87 mm 보다 약 25% 많게 나타났다. 두 가지 수문학적 토양 유형 분류 기준에 따라 계산된 각 유효 우량에 대하여 수문곡선을 합성하여 실제 관측치와 비교한 결과 두 개 기준 모두 관측치와 유사한 변화 패턴을 보이고 있으나 실측치보다 감수부에서 급격하게 감소되는 특징을 나타냈다. 첨두유량은 HSG 1995 보다는 HSG 2006 기준을 사용할 때 관측치와 더 가까운 값을 나타내었다.

• 한국산림과학회지
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• 제82권2호
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• pp.152-165
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• 1993

본(本) 연구(硏究)는 heat pulse법(法)을 이용하여 낙엽송 임분(林分)의 증산량(蒸散量)을 알기 위한 기초 연구로써, 일사량(日射量), 온도(溫度), 습도(濕度) 등의 변화에 따른 heat pulse 속도(速度)의 일변화와 계절변화, 방위별 heat pulse 속도(速度)의 차이, 변재부(邊材部)에 있어서 깊이별 heat pulse 속도(速度)의 차이, 우세목(優勢木), 준우세목(準優勢木), 열세목(劣勢木)의 heat pulse 속도(速度)의 차이, 엽(葉)의 수분(水分)포텐셜과 heat pulse 속도(速度)와의 관계, 줄기에 있어 수분상승의 방향, heat pulse법(法)으로 추산한 임분(林分)의 증산량(蒸散量)등에 대하여 측정 고찰하였다. 얻어진 결과를 요약하연 다음과 같다. 1 낙엽송의 heat pulse 속도(速度)(V)와 수액유속(樹液流速)(SFR)과의 관계는 SFR=1.37V($r=0.96^{**}$)의 식으로 나타냈다. 2. 우세목(優勢木), 준우세목(準優勢木), 열세목(劣勢木)의 heat pulse 속도(速度)를 비교하면, 수액유속(樹液流速)은 우세목(優勢木)이 가장 높고, 준우세목(準優勢木), 열세목(劣勢木) 순위였다. Heat pulse 속도(速度)는 일사량(日射量), 온도(溫度), 대기포차(大氣飽差) 등의 크기에 따라 심한 변화(變化)를 나타냈다. 3. 입목(立木) 개체간(個體間)의 heat pulse 속도(速度)의 차이는 이른 아침과 밤에는 거의 없으나, 일사량(日射量)이 높은 12시부터 16시 사이에는 약간의 차이를 나타냈다. 4. Heat pulse 속도(速度)와 수분(水分)포텐셜은 거의 비슷한 일변화 경향을 나타냈다. 5. Heat pulse 속도(速度)의 계절변화는 8월에 가장 높았고, 10월이 가장 낮았다. 그리고 6, 7, 9월의 heat pulse 속도(速度)는 거의 비슷한 값을 나타냈다. 6. 줄기에 있어 방위별 heat pulse 속도(速度)는 동측이 가장 높았고, 서측과 북측은 비슷한 속도를 나타냈으며, 남측의 속도가 가장 낮았다. 7. 변재부(邊材部)에 있어서 깊이별 heat pulse 속도(速度)의 차이는 수피(樹皮)로부터 2cm 깊이에서 가장 높고, 다음이 1cm 깊이, 그리고 3cm 깊이에서 가장 낮았다. 8. 줄기에 있어 수분이동방향(水分移動方向)은 5본 모두 오른쪽 나선상승(螺旋上昇)(spiral ascent turning right)을 나타내고 있었다. 특히 지상의 3m까지는 매우 느린 회선(回旋)을 나타내다가 그 이상의 수고(樹高)에서는 매우 빠른 회선(回旋)으로 상승됨을 알 수 있었다. 9. 수액유량(樹液流量)(SF)은 SF=1.37AV 식(式)으로 나타났고, 이 식으로 구한 수액유량(樹液流量)은 우세목(優勢木)이 준우세목(準優勢木)과 열세목(劣勢木)보다 현저히 높았다. 10. 1ha의 임분(林分)에 대한 1일의 증산량(蒸散量)의 구성비율(構成比率)은 낮이 83%, 밤이 17%였고, 증산량(蒸散量)은 약 30.8ton/ha/day이었다. 11. 1ha의 월별(月別) 증산량(蒸散量)은 8월이 1,194ton/ha/month로 가장 많았고, 5월이 386ton/ha/month로 가장 낮았다. 또 1ha의 연간(年間) 증산량(蒸散量)은 3,983ton/ha/yr이었다.