Fusarium oxysporum f. sp. lactucae (FOL) threatens lettuce production w orldw ide, y et g enomic resources for many field isolates remain scarce, hampering both molecular race diagnostics and effector‑guided breeding. In this study, we produced the draft genome sequence of FOL isolate 16-086 collected from South Korea. High‑molecular‑weight DNA of the 16-086 extracted from a monoconidial culture was sequenced on the Illumina HiSeq X Ten platform (2 × 151 bp). De‑novo assembly with SOAPdenovo produced a 55.0 Mb genome distributed over 16,636 scaffolds (N₅₀ = 104 kb) with 1,941 bp of gaps and a GC content of 47.60 %. AUGUSTUS predicted 16,158 protein‑coding genes, 74.9 % of w hich c arry r ecognisable InterPro d omains, comparable t o other F. oxysporum genomes. Whole‑genome completeness reached 96.3 % BUSCOs for Ascomycota. Pathogenicity was validated with the susceptible line ‘knou322’. Single‑locus PCR alone cannot conclusively assign strain 16‑086 to race 3; additional multi-loci assays and pathogenicity tests are required to resolve its race identity. The genome assembly and raw reads have been deposited in GenBank under BioProject PRJNA758594, BioSample SAMN21031248 and SRA SRR15671714, providing an open resource for refining molecular diagnostics and accelerating resistance‑gene deployment in lettuce breeding programmes.

충청남도농업기술원 화훼연구소에서는 분홍색 계통의 국화 (Chrysanthemum × morifolium (Ramat.) Hemsl.) 품종인 ‘레이디빈(Lady Vin)’을 육성하였다. ‘레이디빈(Lady Vin)’ 품 종은 분홍색 반겹꽃 특성을 가진 ‘G18-138-03’을 모본으로, 황색 반겹꽃 품종인 ‘기기골드(Gigi Gold)’를 부본으로 하여 2018년에 인공 교배를 통해 개발하였다. 2019년부터 2021년 까지의 연차별 생육 및 개화 특성 조사를 거쳐 2021년에 최종 선발된 ‘레이디빈(Lady Vin)’은 반구형 초형과 Red Purple 65B에 해당하는 분홍색 설상화를 갖고 있으며, 개화 시기는 9월 12일로 확인되었다. 주요 생육 특성으로는 평균 화경 3.7cm, 본당 착화수 2,248.1개, 꽃잎 수 104.1개, 초장 22.9 cm이며, 엽색은 Green 139D에 해당하였다. ‘레이디빈(Lady Vin)’ 품종은 대조 품종인 ‘Marble Ball’과 유사한 초형과 엽색 을 보이지만, 개화시기와 착화수에서 차이를 나타내며, 화단이 나 도로변 조경용으로 활용도가 높다. 또한, 상품성이 뛰어나 화훼 농가에 새로운 수익 자원으로 기여할 수 있을 것으로 기대 된다.

최근 한반도 주변 해역에서 해상사고로 인한 인명피해가 증가함에 따라 실종자 수색 및 구조 활동을 지원하기 위한 수중환경 정보 산출 기술 개발의 필요성이 대두되고 있다. 끊임없이 변화하는 해양환경 속에서 수중시야를 예측하는 것은 매우 중요한 과제이다. 본 연구에서는 인공위성 영상과 현장실험 자료를 활용하여 탁도와 수중시야 간의 상관 성을 분석하고, 한반도 서해 연안에 적합한 수중시야 산출 알고리즘을 제시하고자 한다. 이를 위해 대천항 인근 해역의 두 정점을 선정하여 탁도 센서와 세키디스크를 이용해 깊이에 따른 탁도 및 수중시야를 측정하였으며, 동시에 고해상도 인공위성 영상을 수집하여 표층 원격반사도 자료를 획득하였다. 또한 서해 연안에서의 탁도 변화에 따른 수중시야의 공 간 분포를 비교하기 위해 Sentinel-2 위성의 560 nm 반사도를 활용하여 연구 해역의 탁도를 산출하고, 실측 탁도와 수 중시야 간의 상관성을 분석하였다. 연구 결과, 서해 연안에서는 2 .0- 3.0NTU 범위의 탁도가 분포하였으며, 수중거리는 1.5-3.5 m 사이의 값을 나타냈다. 특히, 만 지형이나 섬 주변에서는 상대적으로 낮은 수중시야가 관측된 반면, 대천해수 욕장 해안선을 따라서는 약 3.0m 이상의 높은 수중시야를 보였다. 본 연구를 통해 실측 및 원격탐사 자료를 활용한 수중시야 산출 가능성을 확인하였으며, 위 결과는 향후 해상 실종자 수색 지원을 위한 기초 자료로 활용될 것으로 기 대된다.

육성한 화단국화 품종인 황색 국화(Chrysanthemum morifolium Ramat.)인 ‘한아름볼(Hanarum Ball)’은 충남농업기술원 화훼 연구소에서 모본 ‘Gigi Gold’와 부본 ‘Jinny Ball’을 이용하여 육성되었다. ‘한아름볼’ 품종은 2014년에 인공 교배를 통해 개 발되었으며, 2015년부터 2017년까지 품종 특성을 조사한 후 2017년에 최종 선발되었다. ‘한아름볼’의 초형은 반구형으로, 노랑색 꽃잎(Yellow 5B)을 가진 반겹꽃을 지니고 있으며, 개화 기는 9월 21일이다. 초장은 36.0cm로, 초폭은 66.0cm, 화폭 은 4.1cm, 본당 착화수는 1,147개, 꽃잎수는 81.0개이며, 엽색 은 녹색(Green 137B)이어서, 대조품종인 ‘금방울’과 유사한 형 태와 색을 가지고 있으나, 꽃크기와 착화수, 개화시기에서 차이 를 보였다. ‘한아름볼’은 도로변이나 화단 등 조경용으로 활용 가능하며, 화훼 농가에 새로운 소득원을 제공할 수 있는 품종으 로 기대된다.

This study aims to implement an integrated control system for a micro drill bit grinding machine to increase the processing stability and production efficiency of the equipment. The system consists of a WTGM mechanism, an environmental measurement sensor (RMU device), a control server, and a control client, and collects production statistics and alarm information in real time to enable central monitoring and statistical analysis. Through the control system, managers can check data and solve problems anytime and anywhere, thereby increasing the stability and efficiency of the production process. As a result of the experiment, it showed excellent performance in all evaluation items such as alarm occurrence time, notification time, and event operation time through temperature and humidity sensors, and contributed to productivity improvement through immediate response through e-mail and SNS notification. In conclusion, the implemented system optimizes the operating rate and inventory management of the equipment through real-time monitoring and yield analysis, and it is expected to improve system performance as it can be used as learning material for pattern analysis and deep learning algorithms in the future.