이 연구에서는 Inception V3, SqueezeNet(local), VGG-16, Painters 및 DeepLoc의 다섯 가지 인공지능(AI) 모 델을 사용하여 차나무 잎의 병해를 분류하였다. 여덟 가지 이미지 카테고리를 사용하였는데, healthy, algal leaf spot, anthracnose, bird’s eye spot, brown blight, gray blight, red leaf spot, and white spot였다. 이 연구에서 사용한 소프트웨 어는 데이터 시각적 프로그래밍을 위한 파이썬 라이브러리로 작동하는 Orange3였다. 이는 데이터를 시각적으로 조작하여 분석하기 위한 워크플로를 생성하는 인터페이스를 통해 작동되었다. 각 AI 모델의 정확도로 최적의 AI 모 델을 선택하였다. 모든 모델은 Adam 최적화, ReLU 활성화 함수, 은닉 레이어에 100개의 뉴런, 신경망의 최대 반복 횟수가 200회, 그리고 0.0001 정규화를 사용하여 훈련되었다. Orange3 기능을 확장하기 위해 새로운 이미지 분석 Add-on을 설치하였다. 훈련 모델에서는 이미지 가져오기(import image), 이미지 임베딩(image embedding), 신경망 (neural network), 테스트 및 점수(test and score), 혼동 행렬(confusion matrix) 위젯이 사용되었으며, 예측에는 이미 지 가져오기(import image), 이미지 임베딩(image embedding), 예측(prediction) 및 이미지 뷰어(image viewer) 위젯 이 사용되었다. 다섯 AI 모델[Inception V3, SqueezeNet(로컬), VGG-16, Painters 및 DeepLoc]의 신경망 정밀도는 각 각 0.807, 0.901, 0.780, 0.800 및 0.771이었다. 결론적으로 SqueezeNet(local) 모델이 차나무 잎 이미지를 사용하여 차 병해 탐색을 위한 최적 AI 모델로 선택되었으며, 정확도와 혼동 행렬을 통해 뛰어난 성능을 보였다.

매년 국내로 비래해 오는 해충인 벼멸구는 그 기원이 중국 또는 중국 남부일 것으로 예상해왔으나, 이에 대한 유전학적 근거는 Mun et al. (1999)에 의해 제시된 세 가지 COI haplotype 비교가 유일하다. Mun et al. (1999)은 국내에 서 확인된 두 가지 haplotype 유형이 인도차이나반도 이남의 균일한 한 가지 haplotype 집단 유형과 중국에서 확인 된 또 다른 haplotype 집단 유형임을 근거로 국내 벼멸구의 기원을 중국으로 특정한 바 있다. 본 연구는 국내 및 동남아시아 5개국(부탄, 미얀마, 캄보디아, 라오스 및 태국)으로부터 직간접적으로 확보한 개체들을 대상으로 GBS (genotyping by sequencing) 및 NGS 기법을 통해 PCA를 포함한 다양한 집단유전학적 분석을 수행하였다. 그 결과 인도차이나반도의 벼멸구 집단은 크게 북부와 남부로 나뉘며, 국내 개체들은 북부에 비해 남부(캄보디 아, 태국)에 더 가깝다는 사실을 확인하였다. 따라서 벼멸구의 국내 비래는 중국으로부터의 기원 이전에 장마전 선이 형성될 무렵부터 인도차이나반도 남쪽의 고온다습한 서풍이 남남서풍으로 바뀌면서 중국 내륙을 거쳐 국내로 비래하는 경로를 따르는 것으로 보인다. 하지만 태안의 개체 중에는 인도차이나반도 집단들의 외군으로 확인되는 개체가 있었고, 이는 인도차이나반도 외의 샘플링되지 않은 다른 지역에서도 벼멸구가 국내로 비래할 수 있다는 가능성을 제시하였다. 따라서 국내로 유입되는 벼멸구의 유전적 기원을 확인하기 위해서는 인도차이 나반도 남쪽 지역에서 시작한 동아시아 여름 몬순의 바람이 한국으로 도착하는 경로에 위치한 다른 지역에서의 추가적인 샘플링 및 지속적인 관심과 추적이 필요할 것이다.

This study was conducted to investigate the effects of alpha-lipoic acid (aLA) as an antioxidant that decrease the reactive oxygen species (ROS) in bovine embryonic development. Slaughterhouse derived bovine immature oocytes were collected and 4 different concentrations (0, 5, 10 and 20 mM) of aLA was supplemented in bovine in Vitro maturation (IVM) medium. After 20 hrs of IVM, maturation rates, levels of ROS and glutathione (GSH), and further embryonic development after parthenogenetic activation (PA) and in Vitro fertilization (IVF) was investigated according to aLA concentrations. Maturation rate was significantly higher in 10 mM group than other groups (80.5% vs. 62.9, 73.9, 64.2%; P<0.05). In the levels of ROS and GSH in matured oocytes as an indicator of oocyte quality, significantly better results were shown in 5 and 10 mM groups compared with other 2 groups. After IVM, significantly higher rates of blastocyst formation were shown in 10 mM groups in both of PA (27.9% vs. 18.8, 22.3, 14.2%; P<0.05) and IVF (32.6% vs. 23.9, 27.3, 16.2%; P<0.05) embryos. In addition, significantly more cell total cell number and higher inner cell mass ratio in 10 mM PA and IVP blastocysts showed developmental competence in 10 uM groups. Therefore, based on the entire data from this study, using 10 μM of aLA confirmed to be the optimal concentration for bovine oocyte maturation and embryonic development.

Water, plankton, blood and liver of crucian carp (Carassius auratus) and mandarin fish (Siniperca cherzeri) samples from 5 freshwater ecosystems in 3 major rivers of Korea including Nam Han River, Nakdong River and Yeongsan River were collected.

Recently, we suggested a CME earthward direction parameter as an important geoeffective parameter that has been demonstrated by front-side halo CME data. In this study, we present the geometrical implication of this parameter by comparing with the parameters from a CME cone model. Major results from this study can be summarized as follows. First, we derive an analytic relationship between the cone model parameters (the half angular width of a cone and the angle between the cone axis and the plane of sky) and the earthward direction parameter. Second, we demonstrate a close relationship between the earthward direction parameter and the cone axis angle using 32 front-side full halo CMEs. Third, we found that there is noticeable inconsistency between the cone axis angles estimated from the cone model fitting to the CMEs and from their associated flare positions, implying that the flare position should not be considered as a good earthward direction parameter. Finally we present several advantages of our earthward direction parameter in terms of the forecast of a geomagnetic storm based on CME parameters.