충청남도농업기술원 화훼연구소에서 노란색 계통의 국화 (Chrysanthemum × morifolium (Ramat.) Hemsl.) 품종의 ‘마 루볼(Maru Ball)’을 육성하였다. ‘마루볼(Maru Ball)’ 품종은 노란색 반겹꽃 특성을 갖는 모본 ‘G05-180-01’을 자연방임하여 확보한 자원을 기반으로 선발되었으며, 연차별 생육 및 개화 특성 검정을 거쳐 최종 선발되었다. ‘마루볼(Maru Ball)’은 옆으 로 넓게 자라는 편구체 초형을 보이며, 설상화의 화색은 RHS 색표 기준 Yellow 14A에 해당하였다. 개화는 자연일장 조건에서 9월 25일경 시작되는 중생종 특성을 나타낸다. 주요 생육 형질로 는 평균 화경 3.6cm, 본당 착화수 601.9개, 설상화 수 64.0개, 초장 21.0cm가 확인되었으며, 엽색은 Green 138B 수준의 녹색 을 가졌다. ‘마루볼(Maru Ball)’은 대조 품종인 ‘Smile Ball’과 비교하였을 때, 초형, 개화시기 및 착화량에서 뚜렷한 차이를 보였다. 화단 및 도로변 조경용 식재로 활용성이 높아 보이며, 안정적인 생육과 상품성을 바탕으로 화훼 재배 농가에서 새로운 소득 작목으로 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

This study presents the design and FPGA implementation of a low-power, high-throughput digital modem for Medical Implant Communication System (MICS) applications. The proposed system applies a π /4-D8PSSK modulation technique to achieve high data efficiency while maintaining low power consumption. Implemented on a Xilinx Spartan-7 FPGA, the modem achieves a data rate of 16.4 ± 0.3 Mbps, with a power consumption of 0.6 ± 0.02 W/h, demonstrating a 40% improvement in energy efficiency compared to conventional 4FSK systems. The system satisfies IEEE 802.15.6 and ITU-R RS.1346 standards, with verified waveforms through MATLAB–Simulink and Chipscope. This work contributes to localization of medical implant communication technologies and provides a foundation for ASIC-based integration for next-generation biomedical and industrial wireless systems.

SWOT (Surface Water and Ocean Topography) 위성은 기존 위성 고도계의 한계를 극복하여 아중규모 해류 구 조를 전 지구적으로 관측할 수 있는 혁신적인 관측 자료를 제공하고 있다. 본 연구에서는 SWOT 위성에서 관측된 고 해상도 해수면높이 자료를 활용하여 추정된 해류를 다중위성 기반 분석 자료인 OSCAR (Ocean Surface Current Analyses-Real time) 해류와 비교·분석하여 공간적 일관성과 차이를 비교·분석하였다. 연구 대상 해역은 동해와 이어도 해양과학기지 주변으로 각각 아중규모 해류가 활발히 발달하는 해역과 조석 및 대기 효과가 우세한 해역의 특성을 대 표한다. 분석 결과 동해에서는 동한난류를 따라 형성되는 해류 구조를 일관되게 재현하였으나 SWOT은 약 2 km의 고 해상도 관측을 기반으로 아중규모 소용돌이, 전선, 필라멘트 등의 세밀한 구조를 보다 명확히 분해하였다. 반면 이어도 주변 해역에서는 SWOT 해류와 OSCAR 해류 사이의 불일치가 뚜렷하게 나타났으며 특히 연안 및 조석이 강한 해역 에서 SWOT 해류가 국지적으로 과대 추정되거나 방향성이 비물리적으로 변동하는 현상이 관측되었다. 이러한 결과는 SWOT 관측의 조석 및 대기 보정 과정, 그리고 연안역에서의 간섭식 고도계 신호의 한계에서 기인한 것으로 판단된다. 본 연구는 SWOT 고해상도 자료의 연안 적용 가능성과 제약 요인을 실증적으로 제시하였으며 향후 조석·대기 보정 정 밀화 및 현장 실측 자료를 통한 검증 연구의 필요성을 강조한다.

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.