우리나라는 2021년 기준 OECD 국가중 화학농약 사용량 3위로 농약사용의 개선이 필요하다. 특히 범국가적인 One Health 정책 관점에서 농작물에 사용되는 항생제 농약관리도 필요하다. 현재 시행중인 PLS, 판매관리인 교육 및 농약판매기록 제도들이 선정된 농약 사용의 안정성에 초 점을 맞춘다면, 진단과 처방을 중심으로 한 식물의약사 제도는 농약 선정의 정확성을 높일 수 있는 제도이다. 국내 발생 병해충은 연간 1,000여종 이 상이며, 하나의 고위험 병해충에 적용가능한 등록약제는 100~200개로 작용기작과 처리방법 측면에서 다양하다. 정확한 진단을 바탕으로 적합한 약 제를 선정하는 처방은 수백종 이상의 병해충에 대한 전문지식과 다양한 약제에 대한 이해와 실무경험이 요구된다. 본 연구에서 농업인에 대한 설문 조사 결과, 응답자중 81% 농업인이 농약구매와 사용에 대한 전문가의 도움이 필요하며, 이중 48% 농업인들은 매우 필요하다는 의견을 제시하였다. 판매관리인에 대한 설문조사 결과, 42%의 판매관리인이 진단 및 처방에 대한 전문성 강화가 절실함을 주장하였으며, 필요성을 인지하는 판매관리 인도 44%로 확인되어, 전체적으로 42~86%의 판매관리인들이 진단 및 처방에 대한 전문성 강화에 관심이 있었다. 식물의약사 제도화 초기에 현장 경험이 많은 판매관리인을 제도권으로 수용할 수 있는 특별전형을 고려해야 한다. 병해충 종류별 등록된 농약의 저항성 수준을 자료화하고 효과적인 방제력을 구축하여 진단 및 처방의 정확성을 높여야 한다. 판매관리인은 식물의약사 자격을 경쟁 우의 차별화 전략으로 인식하고, 더 이상 판매관리 인이 아니라 식물의약사로서 “믿음이 가는 식물의약사가 처방하는 농약”의 시장 포지셔닝을 통해 매출액 향상을 도모할 수 있다. 향후 법제화를 위 한 관련법 개정, 전문성 강화 교육 커리큘럼, 자격제도 운영에 대한 실무적인 논의가 필요하다. 식물의약사 제도화를 통해 판매관리인의 전문성을 상 향 평준화 함으로서 농업 현장의 병해충 진단 및 처방 기술을 선진화하고, 국민의 건강과 직결되는 합리적인 농약 사용을 위해 노력해야 한다.

인삼은 다양한 국가에서 과거로부터 민간의약적으로 사용해 온 유용한 한약자원으로, 동북아시아와 북아메리카에서 서식하고 있다. 인삼의 학명은 Panax ginseng C. A. Meyer로 Araliaceae에 속하고 약용 부위는 곁뿌리를 제거한 뿌리 부분이다. 본 연구에서는 전세계에 분포하는 인삼의 종류와 명칭을 정리하고, 동북아시아 공정서 내 인삼의 기원들을 알아보았다. 다양한 인삼종의 전초의 형태를 비교하였고, 여러 문헌 정보를 바탕으로 각국 인삼종의 약리학적 효능을 정리하였다. 현재 한국에서 재배되고 있는 고려인삼의 품종은 약 15종이며, 이들 중 재래종(자경종), 천풍, 연풍, 금풍, 산양삼의 형태학적 특징을 비교하였다. 한약재 활용 가능한 인삼을 수확하기 위해서는 오랜 기간 재배해야 하며, 그 조건도 까다롭다. 약리학적으 로 가치가 있는 인삼종의 시장 수요를 충족하기 위한 대량증식 방법으로 기내조직배양이 활용될 수 있다. 따라서, 각 인삼종의 종자를 수집하여 크기를 측정하고 형태를 비교하였고, 종자를 횡단면으로 절단해 배의 형태를 관찰했다. 각 인삼종의 종자를 활용하여 기내배양을 진행하였고, MS+GA 1.0mg/L 조건에서 발아율은 미국삼이, 생존율은 금풍이 가장 우수한 것으로 확인 되었다. 인삼의 한 종류인 산양삼은 자연에서 성장 속도가 느리고, 재배조건이 까다롭다는 특징을 가지고 있다. 따라서, 산양삼을 수경 재배해, 해당 인삼종에서 발견되는 다양한 미생물종을 동정하였다. 기내배양을 통한 4종의 인삼종 종자 발아 실험에서도 다양한 미생물종이 확인되었고, rDNA 염기서열 분석을 통해 동정하였다. 본 연구는 한국한의학 연구원이 제공하는 전통의학정보포탈(KIOM Oasis Portal)과 농업진흥청 원예특작과학원의 인삼특작부에서 각 인삼종의 종자를 분양받아 진행되었 다. 해당 논문은 기내배양을 통한 인삼의 대량생산 체계 구축 연구의 초석이 될 것으로 사료된다.

Along with the current rapid development of technology, object classification is being researched, developed, and applied to security systems, autonomous driving, and other applications. A common technique is to use vision cameras to collect data of objects in the surrounding environment. Along with many other methods, LiDAR sensors are being used to collect data in space to detect and classify objects. By using the LiDAR sensors, some disadvantages of image sensors with the negative influence on the image quality by weather and light condition will be covered. In this study, a volumetric image descriptor in 3D shape is developed to handle 3D object data in the urban environment obtained from LiDAR sensors, and convert it into image data before using deep learning algorithms in the process of object classification. The study showed the potential possibility of the proposal and its further application.

곤충병원성 진균은 다양한 흡즙형 및 저작형 해충 방제에 적용이 가능하며, 익충과 천적에 낮은 영향을 보여, 화학농약의 대체체로서 관심 이 높아지고 있다. 현재까지 전세계적으로 170여개의 제품들이 등록되어 판매되고 있으며, 최근 연구측면에서는 작용기작 및 곤충-진균 상호작 용체 구명에 집중하고 있다. 해충 방제를 위한 곤충병원성 진균의 산업화 연구는 초기 살충성이 높은 균주 선발에 집중하였으나, 최근에는 환경 스트레스 인자에 대한 저항성 확보를 포함한 생산성 향상이 해결해야 할 주요 과제이다. 분생포자(conidia)가 주된 처리 형태였지만, 액체배양을 통해 생산되는 아포자(blastospore)의 한계점을 극복하여 대량생산의 경제성을 확보하려는 노력들도 진행되고 있다. 추가로 살충효과를 향상시 키기 위해, 형질전환을 비롯한 분자생물학적 연구와 유전자 및 유전체 기능 구명에 집중하고 있다. 해충방제 시장측면에서, 글로벌 작물보호제 기 업들은 인수합병 또는 공동 연구개발 형태로 전문 생물농약 기업들과의 협력체계를 구축하고 있으며, 화학농약과 곤충병원성 진균의 tank-mix 전략을 주된 방향성으로 삼고 있다. 현장에서 곤충 생태에 대한 이해를 기반으로 한 생태학적 처리(ecological application)는 곤충병원성 진균의 살충효과를 향상시킬 수 있는 기회가 된다. 앞으로의 디지털팜(digital farming) 기술과 접목된다면, 지상부 해충 방제를 위한 실질적인 적용도 가능하다. 곤충병원성 진균의 산업화를 위해서는 지적재산권 분쟁 해결을 위한 명확한 비교 연구자료 확보도 필요하다. 이와 같은 곤충병원성 진 균이 식량생산의 안전성과 경제성을 확보하는 중요한 미생물자원으로 활발히 활용되고 개발되길 기대한다.

이취미 물질인 2-MIB를 합성하는 원인종에 대한 정보는 담수생태계에서 이와 관련된 환경 및 경제적 문제를 해결하는 데 필수적이다. 본 연구는 북한강 수계에서 출현하는 Pseudanabaena strain을 분리·배양하고, 16S rDNA 염기서열을 이용하여 종 수준의 동정과 2-MIB 합성 유전자 탐색을 통해 이취미 물질 발생 잠재성을 분석하였다. 북한강 본류 지역 (삼봉리, 조암면, 의암호 지역)에서 분리한 Pseudanabaena strain은 총 11개로서 NHUA201911과 NHPD201909 strain을 제외하고 단일세포의 크기는 서로 유사하였다. 그러나 16S rDNA 계통분석을 통한 유전자 염기서 열의 유연관계를 분석한 결과, 분리된 strain들은 총 5개 종 (P. cinerea, P. yagii, P. mucicola, P. galeata, P. redekei)으 로 분류되었다 (40~55% 유사도). 2-MIB를 합성하는 mibC 유전자는 P. cinerea 07 strain (NHUA202007-07)와 P. yagii (NHUA202007-08), P. redekei (NHUA201911)에서만 발견 되었으며, 가스크로마토그래피 분석에 따라 실질적인 2-MIB 합성은 P. cinerea와 P. redekei 종에서 확인되었다. 본 연구 결과는 분자생물학적 수준에서 북한강 수역에서 발생하는 Pseudanabaena속 남조류의 다양도에 대한 증거를 제공하는 연구로서 북한강 수계에서 2-MIB 생산 원인종에 대한 중요한 정보를 제공한다.

Various underwater studies using underwater sonar sensors are actively in progress. However, unlike the ground, the underwater has a lot of noise. So it is difficult to accurately recognize the underwater environment. The final purpose of this study is to improve the efficiency of the underwater environment recognition using the underwater sonar sensor by developing a filtering algorithm that removes noise and expresses the object from the underwater sonar image captured by the underwater sonar sensor. To develop a filtering algorithm, convolutional calculations were used with three types of filters. This paper is about the case study that conducted to set the parameters of ‘Gabor Filter’ suitable for underwater sonar image during the design process of filtering algorithm. As a result, it was possible to find the most suitable ‘Gabor Filter’ parameters for underwater sonar images. And it showed high accuracy with a binary map of obstacles created by hand using the naked eye. Through this study, it can be utilized not only as a binary map of real-time obstacles, but also as an algorithm for generating object masks in underwater sonar images for deep learning.

하수오(Polygonum multiflorum Thunb)는 다년생 덩굴성 식물로, 지하부인 뿌리(tuber)는 한의학에서 약재로 다양한 질병의 치료에 사용되고 있다. 하수오를 한약재로 사용하기 위하여 약용물질의 증진 또는 식물의 독성을 줄이기 위해 1차 가공 및 포제를 한다. 본 연구에서는 하수오 포제에 있어 다양한 보료처리를 통해 주요물질의 유효성분 함량을 확인 해 보고, 하수오 포제에 적합한 보료를 검증하는 실험을 진행하였다. 또한, 실험에 두 가지 타입의 하수오를 활용하여 기존 유통품 하수오와 조직배양 연구를 통해 개발된 KIOM 특허 기반 하수오를 비교하는 실험을 진행하였다. 하수오의 주요 지표물질인 emodin의 함량이 참깨추출물을 보료로 사용한 처리구를 제외한 나머지 보료 처리구(흑두즙, 쌀뜨물, 감두즙, 로즈마리추출물)에서 KIOM품이 유통품보다 높게 측정되는 것을 확인하였다. 특히 KIOM품은 기존에 알려진 하수오 보료인 흑두즙보다 감두즙을 보료로 사용해 포제 하였을 때 0.29 ug/mg 더 높은 emodin의 함량이 확인 되었다. 본 연구결과를 통해 하수오의 약용자원으로 사용함에 있어 앞으로 KIOM하수오의 생산과 포제에 관련된 연구가 더 이루어 져야 할 것이며, 연구 결과는 하수오의 포제에 있어 표준화와 현대화를 위한 기초 지식 및 결과로 사용 될 것이라고 사료된다.

The objective of this study was to investigate the effects of gender on meat quality traits and sensory characteristics of pork loin. A total of 90 pork carcasses (180 days old, 45 barrows and 45 gilts, each gender group was consisted of fifteen 1+, 1 and 2 carcass grades) were selected and loin cuts were excised to investigate meat quality, electronic tongue measures and sensory panel test. There were significant differences in drip loss (1.66% vs 1.21%), released water (12.19% vs 10.68%) and cooking loss (23.67% vs 21.04%) between loins from barrow and gilt (p<0.05). However, no significant differences in meat color (CIE L* a* b*) and shear force were observed between gender groups (p>0.05). Umami and richness values of barrow were significantly higher than those of gilt, while barrow had significantly lower sourness value compared to gilt (p<0.05). On the sensory evaluation, barrow scored higher in flavor, juiciness and tenderness both, and as a result, barrow (5.51 points) also scored significantly higher than gilt (4.86 points). These results suggest that the umami intensity and sensory taste of barrow loin are superior to gilt loin due to its high water-holding capacity.

This paper presents the novel observation model, called Modified Spherical Signature Descriptor(MSSD), capable of representing 2D image generated from 3D point cloud data. The Modified Spherical Signature Descriptor has a uniform mesh grid to accumulate the occupancy evidence caused by neighbor point cloud data. According to a kind of area such as wall, road, tree, car, and so on, the evidence pattern of 2D image looks so different each other. For the parameter learning of Convolutional Neural Network(CNN) layers, these 2D images were applied as the input layer. The Convolutional Neural Network, one of the deep learning methods and familiar with the image analysis, was utilized for the urban structure classification. The case study on CNN practice was introduced in detail in this paper. The simulation results shows that the classification accuracy of CNN with 2D images of the proposed MSSD was improved more than the traditional methods' one.

풀무치 (Locusta migratoria) (Orthoptrea: Acridiade)는 전 세계적으로 작물 생산에 심각한 문제를 야기하는 돌발 해충이다. 그러나 우리나라 의 경우 풀무치를 방제하기 위한 방제제 및 적용에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 풀무치에 병원성을 갖는 풀무치병원성 진균 라이브러 리를 구축하였으며, 풀무치 방제에 이용 가능한 생물학적 방제제로서의 가능성을 평가 하였다. 먼저 갈색거저리 유충-baiting 시스템을 이용하여 다양 한 지역에서 채집된 토양에서 곤충병원성 진균을 발굴 하였다. 풀무치 병원성 검정을 진행하기 위하여 국립 농업 과학원에서 풀무치를 분양 받았으며, 고체 배양된 곤충병원성 진균을 곤충 사육 상자에 처리하여 (2 g/ box), 풀무치 약충 (3-4령충)에 대한 곤충병원성 진균의 병원성을 평가 하였다. 그 결과 곤충병원성 진균 처리 3-7일차에 풀무치의 머리, 복부, 다리 표면에서 진균이 증식하는 mycosis를 확인 할 수 있었다. 특히, Metarhizium anisopliae, M. lepidiotae, Clonostachys rogersoniana에서 높은 병원성이 나타나는 것이 확인 되었다. 확보된 34개의 풀무치병원성균주의 특성을 파악 하기 위하여 열안정성 및 포자생산성을 확인 한 결과, Paecilomyces, Purpureocillium 균주가 다른 균주에 비해 열에 대한 높은 안정성안 나타나는 것을 확인 하였으며, 대부분의 균주에서 1 × 108 conidia/gram 이상의 포자수를 생산 하는 것을 확인 하였다. 또한 온실 조건에서 비교적 병원성이 높았던 M. anisopliae 고체 배양된 균주를 토양에 처리하여 병원성을 확인한 결과, 85.7%의 높은 방제효과를 확인 할 수 있었다. 본 실험을 통하여 풀무치가 이동하면서 토양에 정착된 곤충병원성 진균에 접촉되어 치사 될 수 있을 것으로 판단되며, 효과적인 풀무치 방제가 가능 할 것이라고 판단된다.

The key motivation of this study is for a style of the sensor arrangement to have an effect on the localization performance of mobile robots in case of using sonar sensors. In general robot platforms with sonar sensors, sonar sensors are supposed to be radially arranged on their rotational axis of mobile robots. However, relevant limits to several functions required for their autonomous navigation occur unexpectedly, because a sonar sensor generally has the negative nature of its wide beam width together with the specular reflection. We present a new strategy of the sonar sensor arrangement capable of enhancing the localization performance. Sonar sensors are intended to be arranged nonradially (twistedly expressed in this paper) on their rotational axis. The localization scheme called STARER: Sonar-Twisted ARrangement localizER is based on the extended Kalman filter (EKF) with occupancy grid maps. Experimental results demonstrate the validity and robustness of the proposed method for the localization of mobile robots.

단감 해충의 효과적인 방제를 위하여, 현재까지 주로 화학 살충제가 사용되어 왔으나, 최근 화학 살충제의 과다 사용은 해충 저항성과 농약 잔류 문제라는 심각한 문제를 야기하고 있다. 본 연구에서는 친환경 유기농자재 (Eco-Friendly Organic Pesticides; EFOP)의 주요 단감 해충 인 감꼭지나방과 톱다리개미허리노린재에 대한 살충 활성을 검토하였다. 현재 유통되고 있는 친환경 유기농자재 11 종을 실험실 조건에서 대상 해충에 분무 처리하였다. 대조 약제는 화학 살충제인 buprofezin+dinotefuran (20+15) 수화제를 사용하였다. 감꼭지나방에 대한 유기농자재의 살충 효과를 평가하는 과정에서, 감꼭지나방 유충의 개체수 부족 문제로 인하여 배추좀나방 유충을 1차 실험충으로 사용하였으며, 세 종류의 친 환경 유기농자재를 사전 선발하였다. 선발된 친환경 유기농자재는 목초액 (EFOP-1), 회화나무, 양명아주, 멀구슬나무의 혼합추출물 (EFOP-2), Bacillus thuringiensis subsp. aizawai NT0423 (EFOP-11)이었으며, 선발된 유기농자재의 감꼭지나방 유충에 대한 살충력 실험 결과, EFOP-2 의 처리구에서 생충율이 27.7% (5 일차), 13.3% (7 일차), 6.7% (10 일차)로 가장 높은 살충 효과를 보였다. 톱다리개미허리노린재에 대한 살충 효과 평가에서는 회화나무, 양명아주, 멀구슬나무의 혼합추출물 (EFOP-2, EFOP-9)과 고삼, 데리스의 혼합추출물 (EFOP-10)이 높은 살충 효 과를 보였다. 특히 EFOP-2의 처리구에서 생충율이 20.0% (5 일차), 16.7% (10 일차)로 가장 높은 살충 효과를 보였다. 결론적으로, 친환경 유기 농자재인 EFOP-

In this research, the inspection system for the concentricity of hole-saws through the image analysis is developed. The hole-saw, made by being rolled manually with bimetals, is the tool to make a hole in the wall. Its quality is definitely depended on the concentricity of hole-saws. However, it is difficult to check its concentricity and make a decision for the quality control without any automatic inspection system. This research made the automatic image analysis program based on the singular value decomposition model with only a webcam. Experimental results and evaluations demonstrate the validity of the proposed methods.

This paper presents the approach of design parameters optimization based on Taguchi method for the uniformity of outlet pressure in a plasma discharge chamber. The key issue of a plasma discharge chamber is to have the uniformity of outlet pressure which can make a high performance of surface treatment. To extend the length of a outlet from 60mm to 250mm with the uniformity, This study optimally designed the middle holes, outlet width and height, and diameter of the second chamber by using SolidWorks and flow simulation tool. Simulation results demonstrate the validity of the proposed approach.

곤충 병원성 곰팡이 Metharizium anisopilae JEF 003, 004와 Beauveria bassiana JEF 006, 007의 대량생산배지 조건에 따른 열안정성을 평가하였다. 첫 번째로 millet 배지에서 배양된 포자의 열안정성 평가를 위하여 50℃ 조건에 0, 30, 60, 90, 120 min으로 포자 현탁액 상태와 grain상태로 노출한 결과 현탁액 상태에서 포자 의 열안정성이 더 많이 감소하는 것을 확인하였다. 다음으로 각기 다른 고체배지 (조: 1~5.×109 conidia/g, 수수: 1~2×109 conidia/g, 기장: 2~3×109 conidia/g) 조건에 서 생산된 포자의 열안정성 확인을 위하여 배양이 완료된 포자를 현탁액과 grain상 태에서 50℃ 조건에 0, 1, 2, 4, 8 hours동안 노출하여 열안정성을 평가하였다. 실험 결과 현탁액 상태보다 grain상태에서 포자의 열안정성이 더 높은 것을 확인하였으 며, 조 배지 조건에서 포자의 열안정성이 가장 높게 향상된 것을 확인하였다. 마지 막으로 포자의 열안정성의 추가 향상을 위하여 배양이 완료된 고체배지 포자에 cotton seed oil, coconut oil, soybean oil, castor oil, olive oil, mineral oil을 넣고, 5 0℃의 온도에 0, 1, 2, 4, 8 hours으로 열안정성을 평가하였다. 결과적으로 cotton seed oil, soybean oil, castor oil, olive oil을 처리한 포자에서 높은 열안정성을 확인 하였다. 따라서 곤충병원성 곰팡이의 열안정성 실험 결과로 확인 된 조를 이용하여 높은 열안전성을 확보할 수 있을 것으로 판단이 되며, 추가적인 열안정성 확보를 위 하여 식물성 오일을 제제에 이용할 수 있을 것으로 전망된다.

This study introduces the web-camera image processing-based natural landmark extraction method for automatic welding using 3-axis stage. The welding is a highly significant process in the industries of shipbuilding, automobile, construction, machinery, and so on. However, it has been avoided due to poor working conditions such as fume, spatter, noise, and so on. For the automatic welding system, the web-camera is used to extract the natural landmarks which can give the relative coordinate to set up the initial position of the stage for the welding process. The Canny edge and Hough transformation have been used to extract the significant points for the natural landmark extraction in this paper.

This study introduces the accurate correction method of bearing position error of mobile robots using Stargazer sensor. The mobile robots require some vital functions including map building, localization, path planning, obstacle avoidance for autonomous navigation. In most cases, the localization of angular pose of a robot is essential because its result has a great effect on the performance of the other functions. We demonstrated the validity of the proposed method with the results of real experiments and applied it to the photographer robot for correct bearing position error at the moment of taking a picture.

This paper shows how effectively sonar data can be worked with approaches suggested for the indoor SLAM (Simultaneous Localization And Mapping). A sonar sensor occasionally provides wrong distance range due to the wide beam width and the specular reflection phenomenon. To overcome weak points enough to use for the SLAM, several approaches are proposed. First, distance ranges acquired from the same object have been stored by using the FPA (Footprint-association) model, which associates two sonar footprints into a hypothesized circle frame. Using the Least Squares method, a line feature is extracted from the data stored through the FPA model. By using raw sonar data together with the extracted features as observations, the visibility for landmarks can be improved, and the SLAM performance can be stabilized. Additionally, the SP (Symmetries and Perturbations) model, a representation of uncertain geometric information that combines the probability theory and the theory of symmetries, is applied in this paper. The proposed methods have been tested in a real home environment with a mobile robot.

This research is a case study of underwater object tracking based on real-time recurrent regression networks (Re3). Re3 has the concept of generic object tracking. Because of these characteristics, it is very effective to apply this model to unclear underwater sonar images. The model also an pursues object tracking method, thus it solves the problem of calculating load that may be limited when object detection models are used, unlike the tracking models. The model is also highly intuitive, so it has excellent continuity of tracking even if the object being tracked temporarily becomes partially occluded or faded. There are 4 types of the dataset using multi-beam sonar images: including (a) dummy object floated at the testbed; (b) dummy object settled at the bottom of the sea; (c) tire object settled at the bottom of the testbed; (d) multi-objects settled at the bottom of the testbed. For this study, the experiments were conducted to obtain underwater sonar images from the sea and underwater testbed, and the validity of using noisy underwater sonar images was tested to be able to track objects robustly.

In the ground environment, mobile robot research uses sensors such as GPS and optical cameras to localize surrounding landmarks and to estimate the position of the robot. However, an underwater environment restricts the use of sensors such as optical cameras and GPS. Also, unlike the ground environment, it is difficult to make a continuous observation of landmarks for location estimation. So, in underwater research, artificial markers are installed to generate a strong and lasting landmark. When artificial markers are acquired with an underwater sonar sensor, different types of noise are caused in the underwater sonar image. This noise is one of the factors that reduces object detection performance. This paper aims to improve object detection performance through distortion and rotation augmentation of training data. Object detection is detected using a Faster R-CNN.