• 대한환경공학회지
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• 제33권3호
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• pp.174-182
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• 2011

본 연구는 제철 산업지역과 이 지역으로 부터 이격거리가 다른 주거지역들의 대기 및 잠재적 오염원의 납 동위원소/대기 중 납 농도를 측정하여 제철 산업도시 대기 중 납의 주요 오염원을 평가하였다. 대기 중 납 농도와 납 동위원소비 측정과정에서 수행한 자료의 질 관리 프로그램에서 결정된 납의 검출한계는 $0.5ng/m^3$ 이하, 표준 입자상물질의 회수율은 90% 이상 그리고 4종류 납 동위원소($^{204}Pb$, $^{206}Pb$, $^{207}Pb$, $^{208}Pb$) 분석의 재현성 오차가 모두 0.2% 이하이었다. 3종류 동위원소비($^{206}Pb/^{204}Pb$, $^{207}Pb/^{206}Pb$, $^{208}Pb/^{206}Pb$ 모두에 대해서 산업지역에서 측정된 값은 이 지역과 멀리 떨어진 주거지역 측정값보다 인접한 주거지역 측정값과 가까워, 산업지역과 인접 주거지역 납의 오염원이 보다 유사한 것으로 나타났다. 나아가, 여름과 겨울 두 계절에 대하여, 주거지역들보다는 산업지역에서 납 농도가 4배 이상 높게 나타났고, 주거지역 중에서도 인접 주거지역에서 납 농도가 높게 나타났기 때문에, 산업지역에서 배출된 납이 인접 주거지역에 더 많은 영향을 미친 것으로 사료되었다. 산업지역에서 조사된 3종류 납 동위원소비($^{206}Pb/^{204}Pb$, $^{207}Pb/^{206}Pb$, $^{208}Pb/^{206}Pb$)가 8종류 잠재적 오염원 중에서 슬래그와 자동차 배출가스의 값과 유사하게 나타나, 이들 오염원이 산업지역과 인접 주거지역 납의 주요 오염원으로 추정된다. 또한, 산업지역과 주거지역들의 납 동위원소비가 계절적으로 다른 양상을 나타내었고, 납 농도는 여름보다 겨울에 높게 나타났다.

• 한국전통조경학회지
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• 제33권1호
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• pp.65-75
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• 2015

관폭도를 대상으로 폭포에 대한 인식적 측면에 대한 기초연구를 수행한 결과 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 폭포의 비율에 따라 물이 가져다주는 미감의 차이가 있는데 화면에 폭포가 20%이상 차지하는 관폭도는 폭포를 한층 더 집중시킴으로써 자연과 직접적인 교감을 통한 경관의 인식을 가져다준다. 둘째, 화면에 나타나는 폭포의 대각구도는 폭포와 폭포를 관조하는 인물이 대칭되어서 표현되어지며, 그 영향으로 조망점이 뚜렷하게 나타난다. 또한 조선후기는 진경산수화의 영향으로 화면의 여백이 점점 없어지며 화면을 전체적으로 사용하는 전면구도가 성행하게 되는데, 이는 안정감 있는 구도로 편파구도와 중립구도로 배치함으로써 균형감과 폭포가 갖는 의미를 고조시킨다. 셋째, 조선시대 관폭도에는 원경에서 폭포를 관조하는 형태가 다수 나타났는데, 조선 후기로 갈수록 폭포와 그림 속 인물은 가까워지면서 폭포는 더 이상 관념속의 이상향이 아닌 실재하는 자연과의 직접적인 교감을 통한 미감과 미적관조를 표현하게 되었다. 넷째, 조선시대 관폭도에는 폭포를 바라보는 인물의 표현한 그림이 다수 나타났으며, 수평경, 앙감경, 부감경, 그리고 언뜻 보는 조망행동이 나타났다. 다섯째, 관폭도에 나타난 산수요소 중 바위는 폭포에 생동감을 부여해주고, 음(陰), 양(陽)으로 표현되어 폭포와 암벽의 대비로 폭포가 쏟아지는 절경을 극대화시킨다. 여섯째, 관폭도에 표현 된 식생 중 소나무가 표현된 그림의 비율이 가장 높았다. 소나무는 당대 사대부들의 지조와 절개를 상징화하는 것으로 폭포의 상징성과 부합되어 자연을 초탈한 굳은 의미를 강조하고 있다.

• 생물환경조절학회지
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• 제25권1호
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• pp.63-70
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• 2016

비순환식 고형배지경에서 배액이 토양과 지하수 오염을 발생시키는 문제를 해결하고자 그 동안 연구된 데이터를 바탕으로 배액 최소화 재배방식을 확립을 위해 본 연구는 토마토 코이어 수경재배농가 시설에서 FDR 센서, 적산일사량 센서 및 타이머를 이용하여 토마토를 재배하며 급배액량, 생육 및 생산량을 비교하였다. 정식 후 88일까지 일일 식물체당 평균 급액량은 처리구에 따른 큰 차이가 없었다. 하지만 정식 후 88일 이후 107일까지 TIMER, FDR, IR 제어구 각각의 일일 식물체당 평균 급액량은 IR(2125mL) > TIMER(2063mL) > FDR(1983mL) 수준이었고 108일부터 120일 까지는 IR(2000mL) > TIMER(1664mL) > FDR(1500mL) 수준이었다. 배액률은 TIMER 제어구의 경우 5~12%, FDR 센서 제어구의 경우 0~7%, IR 제어구의 경우 12~19% 수준으로 IR > TIMER > FDR 순이었다. 정식 후 88일이후부터는 FDR과 IR 제어구가 급액량에 상이한 결과를 보였는데, 이는 재배 후기 즉, 5월 20일 이후 (정식 후 94일) 누적일사량의 증가로, IR 제어구에서는 급액이 증가된 반면 FDR 센서 처리구는 적심 이후 30일이 경과된 6월 2일경부터 IR 제어구 보다 일일 급액량이 평균 500mL 적게 공급된 결과이다. 식물체 생육 및 상품과 수량도 급액방식에 따른 통계적 유의차는 없었지만, 당도는 FDR 처리구에서 TIMER 처리구에 비해 약 11%, IR 처리구에 비해 약 18% 높았다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제15권3호
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• pp.142-154
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• 2011

본 연구에서는 철근 콘크리트 터널 구조물을 해상 대기중 비래염분이 침투하는 터널 내벽과 해수에 항시 접촉하는 터널 외벽으로 구분하여, 몬테카를로 시뮬레이션에 의해 철근 부식 개시 확률을 예측하였다. 염해관련 변수의 변동성을 평가하기 위하여 염소이온 확산계수, 표면 염소이온농도, 피복두께, 임계 염소이온농도를 실제 실험 및 문헌 조사를 통해 확률특성을 구하였다. 그 결과 염소이온 확산계수의 평균치는 $3.77{\times}10^{-12}m^2/s$ 이었으며, 대상 부재인 터널 내벽과 외벽의 피복두께는 각각 45.5mm, 94.7mm으로 조사되었고, 임계 염소이온농도의 평균은 결합재 단위중량당 0.69%이었다. 각 변수의 확률적 특성에 근거하여 노출기간에 따른 철근위치에서의 염소이온 농도 분포를 구하였다. 재령이 증가할수록 침투 염소이온 농도의 평균값은 증가하며, 변동계수는 감소하게 됨을 알 수 있었다. 또한 확률론적 염해 해석기법을 적용하여 콘크리트 터널 내벽과 외벽에 대해 내구수명 및 부식개시 확률을 평가하였다. 염소이온 침투의 시간의존성을 고려하지 않은 경우 터널 내벽과 외벽에 대해 각각 8년, 12년의 내구수명이 도출되었으나, 시간의존적 모델에서는 178년, 283년의 내구수명이 계산되어 구조물의 설계내구수명(100년)을 만족하고 있음을 보였다. 또한, 시간의존성을 고려하지 않은 경우 100년에서의 부식 개시 확률은 터널 내벽과 외벽에 대해 각각 59.5, 95.5%였으며, 시간의존성 모델에서는 2.9, 0.2%로 계산되었다. 따라서 구조물의 과다설계를 방지하고 보다 합리적인 내구수명 설계 및 평가를 위해서는 염소이온 확산의 시간의존성을 고려하여야 한다. 마지막으로 본 연구에서 문헌 조사를 통해 구한 부식 발생 임계 농도를 현재 콘크리트 관련 기준에 제시한 값과 비교하여 분석하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제33권5호
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• pp.893-910
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• 2013

이 연구의 목적은 계절 변화의 원인에 대한 초등학생의 멘탈 모델의 변화 과정을 파악하는 것이다. 미시 발생적 연구 방법을 사용하여 총 8회기 동안 초등학교 6학년생 8명에게 계절 변화의 원인을 그림과 글, 사고 발성을 통해 설명하게 함으로써 멘탈 모델의 변화를 파악하였다. 연구 진행 시 연구 참여자의 언어적, 행동적 요소 및 면담 내용을 모두 비디오 녹화하였으며, 연구자의 현장 관찰 기록지와 학생이 작성한 멘탈 모델 기록지 등 다각적 자료를 함께 수집하였다. 수집한 결과를 통합하여 프로토콜을 작성하고, 이를 반복적으로 읽으며 귀납적으로 범주화하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 계절 변화의 원인에 대한 학습자의 멘탈 모델은 회기 내 및 회기 간에 걸쳐 개인마다 다양한 경로로 변화하였으며, 다양한 변화를 일으킨 학습자의 멘탈 모델이 과학적 모델에 더 근접하였다. 또한 자전이나 공전처럼, 계절의 변화와 관련된 선행 지식이 바르게 정착된 학생들은 새로운 정보에 기초하여 과학적 개념과 일치하는 멘탈 모델을 형성하였다. 반면에, 선행 지식이 바르게 정착되지 않은 경우에는 변형된 멘탈 모델에서 벗어나지 못하였다. 둘째, 멘탈 모델이 변화하는 데에는 학습자의 선행지식과 경험 및 정보, 선행 지식의 정확성, 새로운 지식과 기존 멘탈 모델 사이의 불일치 해결, 모형 조작을 통한 멘탈 모델 활성화, 그림으로 그려보기와 같은 요인들이 영향을 미쳤다. 교사는 학습자의 과학적 개념 형성을 위하여 그들에게 다양한 멘탈 모델을 구성할 수 있는 경험을 충분히 제공하고, 기존 멘탈 모델과 불일치하는 새로운 수업자료 제시를 통해 학습자가 의문을 느끼게 하고, 이를 해결하도록 할 필요가 있다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제28권1호
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• pp.61-70
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• 2008

본 연구는 2007년 3월부터 12월까지 충남대학교 부속사육장 및 전북 남원시 운봉읍 소재 가축유전자원시험장에서 수행하였다. 공시시료는 화본과목초(grasses)는 Lolium perenne, Festuca arundinacea, Poa pratensis, Agrostis alba 및 mixed grass의 5종과, 두과목초(legumes)는 Trifolium pratense, Medicago sativa, Trifolium repens, Melilotus officinalis 및 Vicia villosa의 5종, 수엽(browse)으로 Quercus serrata Thunb., Prunus jamasakura Sieb., Quercus aliena Blume, Robinia pseudoaccacia 및 Pinus densiflora의 5종과 잡초(weeds)는 Artemisia princeps Pampanini, Erigeron canadensis, Alopecurus aegualis Sobolewski, Echinochloa crusgalli var. frumentacea(Roxb.) Wight 및 Rumex crispus의 5종을, 야초(Weeds)는 Zoysia japonica Steudel, Agropyron tsukushiense var. transiens(HACK) Ohwi., Arundinella hirta(Thunb.) Tanaka, Miscanthus sinensis Anderss 및 Phragmites comunis Trin의 5종 등 총 25종을 공시하였다. 시험축은 꽃사슴(수컷) 5두를 공시하였으며, 평균체중은 92.5 kg이었다. 시료는 초종 당 건물기준으로 0.5 kg씩 급여하여 시험하였으로 시험결과는 다음과 같다. 공시시료의 조사료원별로 분석한 화학적 성분과 건물소화율은 대체적으로 채취장소, 초종, 생육단계 및 예취시기에 따라 차이를 보였다. 채식량, 채식비율 및 채식순위는 초종 및 수종에 따라 차이를 보였으며, 대체적으로 섬유소물질의 함량이 낮은 반면에 건물소화율이 높은 조사료를 더 즐겨 채식하는 양상을 나타내었다. 꽃사슴은 Quercus aliena Blume(갈참나무 잎, 500g)을 가장 즐겨 채식하였으며, 다음은 Prunus jamasakura Sieb.(벚나무 잎, 491g)과 Quercus serrata Thunb.(졸참나무 잎, 491g), Trifolium pratense(red clover, 481g) 순으로 즐겨 채식하였던 반면에, Phragmites comunis Trin(갈대, 8g)를 가장 적게 채식하였다. 꽃사슴의 채식습성은 수엽 36.5%, 두과목초 34.2%, 화본과목초 14.0%, 야초는 13.5% 및 잡초를 1.8% 채식하였던 것으로 보아 채식습성은 전형적인 수엽채식형(browser type)에 가깝다고 하겠다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제29권1호
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• pp.63-72
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• 2009

본 연구에 이용될 공시시료는 2007년과 2008년에 걸쳐 채집되었으며, 기호성 조사는 2008년 6월 21일 수행하였다. 공시시료는 화본과와 두과목초(passes and legumes)류는 mixed passes, orchardgrass, tall fescue, alfalfa 및 white clover 의 5종, 야초와 잡초(native grasses 및 weeds)류는 mixed native grasses, Miscanthus sinensis Anderss, Arundinella hirta (Thunb.) Tanaka, barnyard grass 및 short awn의 5종, 사료작물과 볏짚(forage crops and straw)류는 barley +hairy vetch, wheat + hairy vetch, rye silage, barley silage 및 baled rice straw의 5종, 수염과 낙엽(browse and fallen leaves)류는 mixed browse, oriental white oak browse, Quercus serrta Thunb. oriental cherry fallen leaves 및 Japanese chestnut fallen leaves의 5종, 그리고 수입건초(imported hay and straw)류로 timothy, tall fescue hay, annual ryegrass, klinegrass 및 alfalfa의 5종 등 총 25종을 공시하였다. 공시축은 유산양(Saanen 우, 평균체중 $25{\pm}2.1kg$) 10두를 공시하였고, 시험은 유산양은 충남 금산군 추부면 유산양목장에서 수행하였다. CP, NDF, ADF, hemicellulose, cellulose, lignin 함량및 IVDMD는 채취장소, 초종, 생육단계 및 예취시기에 따라 조사료원별로 차이를 나타내었다(p<0.05). 유산양은 혼합목초(mixed grasses) 와 두과목초인 화이트 클로버(white clover)나알팔파(alfalfa) 등을 즐겨 채식하였으나, 콘포볏짚(baled rice straw)이나 호밀 사일리지 (rye silage) 등은 거의 채식하지 않았다. 유산양이 즐겨 채식한 조사료원은 NDF나 ADF와 같은 섬유소물질의 함량이 낮은 반면에 IVDMD는 높은 조사료를 주로 선택하여 채식하는 습성을 나타내었다(p<0.05). 유산양(Saanen)은 화본과 와 두과목초(34.6%)를 가장 즐겨 채식하였던 것으로 보아 초류채식형 (grazers)에 가까운 것을 재확인하였다.

• 한국의류학회지
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• 제32권6호
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• pp.999-1011
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• 2008

국내 패션관련 교육기관은 대부분은 졸업작품 쇼를 행하고 있는데, 학생들이 직접 제작하는 작품 쇼의 경우는 시간적, 경제적 인 여유 부족과 정확한 모델 치수 및 이에 따른 인대와 원형패턴의 부재로 의상 제작 후, 사이즈 수정에 많은 시간을 허비하게 된다. 따라서 본 연구는 대학의 졸업작품 진행 과정의 문제점과 필요한 원형의 종류를 조사하고, 현역 A급 모델의 신체 치수를 계측하여 표준 사이즈를 조사하였다. 이를 토대로 아이템에 따른 원형을 제작, 이를 현역 모델에 착장하여 졸업 쇼를 위한 기본 패턴을 제시하고자 하였다. 졸업작품 쇼는 학교에 따라 진행하는 과정과 기간에 차이를 보이지만 대부분 모델 가봉 후 수선 정도가 많고 경우에 따라서는 의상을 새로이 제작하여야하는 경우도 발생하여 모델 사이즈의 기본원형에 대한 필요성이 많이 나타났다. 모델의 신체 계측결과 모델은 일반인에 비해 슬림하고 가는 체형이며 키가 크고 다리가 길다. 여자의 경우 어깨너비가 일반인에 비해 넓지만 가슴둘레와 허리둘레는 더 가늘게 나타났으며 어깨를 편 바른 자세여서 뒷품과 앞품의 차이가 적었다. 이는 남자 모델의 경우도 같게 나타났고 전체적으로 다리길이와 소매길이의 비율이 크게 나타났다. 여자의 경우 토르소와 스커트, 바지패턴을, 남자의 경우 재킷과 바지 패턴을 머슬린으로 제작하여 현재 활동 중인 A급 남녀 모델 각각 2명씩에게 착장하였다. 제작원형들은 그 맞음새가 모두 적절하였고 남녀 모두 상의 경우는 편차가 적은 어깨너비는 고정하고 품과 둘레항목에서 편차를 주어 패턴을 수정하는 것이 바람직하다. 하의의 경우 여자 모델은 엉덩이 부분에 여유가 없는 바지원형을 설계 제시하고, 이는 타이트 핏 팬츠나 스트레치 소재에 사용에 적절하고 여유 있는 바지의 경우는 엉덩이둘레 폭과 밑위너비 폭에 변화를 주는 것이 바람직하다. 남자모델의 경우 하의는 비교적 잘 맞아 수정이 필요한 부분이 없었으며 전체적인 둘레 편차 역시 3cm 내외로 작아 수정의 폭은 작다. 다만 키에 따른 다리길이 편차가 심해 모델에 따라 길이조정 이 필요하지만 전체적인 맞음새에 영향을 주지 않았다. 이와 같이 본 연구에서 제안한 모델 치수는 현재 우리나라에서 활동하고 있는 A급 모델을 기준으로 제안되었으므로 평균적인 모델 치수와 근접하다고 할 수 있다. 또한 연구패턴 역시 현재 모델의 신체에 적절하게 잘 맞았으며 모델 개인에 따른 신체 치수의 편차에 따라 차이를 보이겠지만 본 연구에서 제시된 패턴의 품 조절만으로도 충분히 잘 맞는 패턴으로 사료된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제20권4호
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• pp.277-283
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• 2018

기후변화 영향평가를 위해 작물생육모형을 폭넓게 사용하고 있지만 모형을 구동하기 위해서는 품종모수를 결정하는 것이 필수적이다. 그러나 품종모수 결정을 위한 실험은 장시간의 노력이 필요하여 대부분 작황자료 또는 지역적응 시험 자료를 많이 사용하고 있다. 그러나 밭작물의 경우 작황자료 또는 지역적응 시험을 사용하는 경우에는 포장의 관개량과 시기에 대한 자료가 없고 또한 별도의 기상관측 없이 최인접지역의 기상자료를 사용하기 때문에 문제가 발생할 수 있다. CERES-MAIZE를 이용하여 밭작물인 옥수수에 대해서 이 문제점들을 검토하였다. 출사기와 관련된 품종모수는 최대 27km 내에 기상관측 지점이 있는 경우에도 신뢰성있는 품종모수가 얻어졌다. 온도의 경우에는 지형에 따라 유효한 거리가 달라질 수 있지만 본 연구의 대상 지역에서는 품종 모수 추정에 문제가 크지는 않을 것으로 보인다. 또한 온도 이외의 요소인 강수 또는 관개량은 생물계절관련 품종모수와는 큰 영향이 없기 때문에 비교적 정확도가 높은 결과가 나온 것으로 보인다. 그러나 수량과 관련된 품종 모수 요소에서는 그렇지 못하였다. 이는 밭작물의 경우 강수량에 따라 스트레스 정도가 결정되기 때문에 관개 및 강수량 정보가 중요한데, 관개량에 대한 정보를 작황 또는 지적시험 보고서에서는 얻을 수 없기 때문이다. 더구나 강수량의 경우에 온도보다 더 가까운 위치에 기상관측소가 존재해야만 유의미한 정보를 제공할 수 있다. 그러나 시험포장에 따라 기상관측소와의 거리가 충분히 가깝지 않은 경우가 대부분이었다. 따라서, 작황 또는 지역적응 시험자료를 이용하여 옥수수의 품종모수를 결정할 때는 기상관측 지점이 최소한 20km 이내의 인접지역에서 생물계절과 관련된 모수에 대해서만 결정하는 것이 타당할 것으로 생각된다. 그 반면에 수량과 관련된 요소의 결정은 적절하지 않을 것으로 생각된다. 수량과 관련된 요소를 결정하기 위해서는 가급적 직접 기상관측망을 설치하여 해당 포장에서 관개시기와 관개량을 모두 확보한 실험한 결과를 바탕으로 얻는 것이 적절할 것으로 생각된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제25권3호
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• pp.231-241
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• 1992

벼 군락(群落)의 미기상요소(微氣象要素)들이 증발산(蒸發散)에 미치는 영향(影響)과 그들의 상호관련(相互關聯)을 구명(究明)하고자 1989년(年)에 기상청(氣象廳) 수원기상대(水原氣象臺) 포장(圃場)에서 대청벼와 삼강벼를 공시(供試)하여 종관기상(綜觀氣象), 군락(群落)의 미기상(微氣象)과 증발산량(蒸發散量), 작물(作物)의 건물생산량(乾物生産量) 등을 측정(測定) 조사(調査)하고, 증발산량(蒸發散量)의 생육시기별(生育時期別) 변화(變化)와 기상요소(氣象要素)의 영향(影響)을 검토(檢討)한 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 벼 군락(群落)의 증발산량(蒸發散量)은 증발계(蒸發計)의 증발량(蒸發量), 기온(氣溫), 일사량(日射量), 일조시수(日照時數), 초관부(草冠部) 상단(上端)의 공기(空氣)와의 포차(飽差), 수온(水溫) 등의 순(順)으로 상관계수(相關係數)가 높았다. 2. 벼 군락(群落)의 증발산량(蒸發散量)과 측정증발량(測定蒸發量)과의 관계(關係)는 소형증발계(小型蒸發計)의 증발량(蒸發量)에 비하여 Class A 증발계(蒸發計)의 증발량(蒸發量)이 더욱 밀접한 상관관계(相關關係)를 보였다. 3. 벼 군락(群落)의 증발산량(蒸發散量)과 증발량(蒸發量)과의 관계(關係)에서 대청벼 보다 삼강벼의 상관계수(相關係數)가 더욱 높은 품종간차이(品種間差異)를 보였다. 4. Class A 증발계(蒸發計)로 측정(測定)된 증발량(蒸發量)에 대한 벼 군락(群落)의 증발산량(蒸發散量)의 비(比)는 전생육기간(全生育期間)을 통(通)하여 1.0이상이었으며, 8월(月) 하순(下旬)에는 1.9로서 최고(最高)에 달하였다. 5. Class A 증발계(蒸發計)의 증발량(蒸發量)은 소형증발계(小型蒸發計)에 의한 측정치(測定値)의 0.719배(倍)이었다. 6. 증발산량(蒸發散量)은 순복사량(純輻射量)보다는 태양(太陽)에너지 복사량(輻射量)과의 상관(相關)이 높았으며, 순복사량(純輻射量)은 태양(太陽)에너지 복사량(輻射量)의 0.66배(倍)이었다. 7. 최고기온(最高氣溫)은 평균기온(平均氣溫)보다 작물(作物)의 증발산량(蒸發散量)과의 상관(相關)이 높았고, 6m 높이의 풍속(風速)과는 정(正)의 상관(相關)을 보였지만, 강우일(降雨日)을 제외한 경우 상대습도(相對濕度)와의 상관계수(相關係數)는 매우 낮았다. 8. 기상요소(氣象要素)를 자료(資料)로 증발산량(蒸發散量)을 추정(推定)하기위하여 작성된 회귀(回歸)모델은 $ET=-5.3594+0.7005_{pan}A+0.1926T_{mean}+0.0878_{sol}+0.025RH$이었고, 이 모델에 의한 추정치(推定値)는 실측치(實測値)와 거의 일치(一致)($R^2=0.607$)하였다.