프리지아 ‘Ruby Star’는 농촌진흥청 국립원예특작과학원 에서 보라색 홑꽃 ‘Avilla’와 흰색 반겹꽃 ‘Medeo’를 2012년 교배하여 얻은 종자로부터 2006년 향이 좋고 개화기가 빠른 적색 홑꽃 계통을 선발하여 품종으로 개발되었다. 2014년부 터 2017년까지 생육·개화 특성검정 및 육성계통평가회의 기 호도 평가를 거쳐 선발되었으며 2018년 직무육성품종심의회 를 통해 ‘Ruby Star’로 명명되어 2021년 신품종으로 등록되 었다. ‘Ruby Star’는 빨간색(RHS, R45A) 홑꽃인 절화용 프리 지아 품종으로 개화소요일수가 118.0일이며 초장이 120.5cm 로 대조품종 ‘Rapid Red’보다 약 28.7cm 더 길다. 주당 분 지수는 5.8개로 대조품종에 비해 수확량이 많고 첫번째 분지 의 길이가 32.0cm, 두께가 3.02mm로 절화 특성이 우수하 다. ‘Ruby Star’의 소화수 및 소화폭은 각각 14.8개, 6.3cm 로 소화수가 많은 중대형화이다. 절화수명은 약 8.4일이며 주 당 자구수는 3.8개, 평균 자구중은 2.9g이다. 전자코를 이용 한 PCA 분석 결과 PC1과 PC2의 설명력은 각각 97.9%, 1.8%로 전체 변이의 99.7%를 반영했으며 ‘Ruby Star’와 대 조품종 ‘Rapid Red’는 서로 다른 향기 패턴을 보였다. Radar plot 결과 총 6개의 MOS 센서에서 ‘Ruby Star’의 센서 반응 이 ‘Rapid Red’보다 강하게 나타나 ‘Ruby Star’의 향기가 더 강한 것으로 나타났다.

멸강나방은 중국 내 개체군이 북쪽 지역으로 2차 이주를 할 때, 봄철 제트기류를 타고 국내로 유입되는 비래해 충이다. 집단으로 발생 시 벼, 옥수수, 수수 등 여러 작물에 큰 피해를 준다. 2020년과 2021년 북방접경 세 지역(백령 도, 연천, 고성)과 수원 지역에서 성페로몬트랩을 이용하여 멸강나방의 성충 발생 시기를 탐지하였다. 일반적으 로 수원지역은 4월 하순 혹은 5월 상순에 최초 유인되었으나 두 해 여러 지역에서 공통적으로 탐지되는 시기는 6월 초중순이었다. 미국 해양대기청(NOAA)에서 제공하는 역궤적 분석프로그램(HYSPLIT)을 이용하여 각 지 역에서 멸강나방이 포획된 날짜 별 지상 300, 500, 700, 1000 m의 36~72시간 역궤적 분석을 수행하였다. 이후 같은 시기에 중국 내 멸강나방이 분포할 가능성이 높은 지역(32~40 ºN)을 비래 근원지로 추정하였다. 2021년 수원과 백령도에서 공통적으로 산둥성(山东省)이 근원지로 추정되었다. 공통적으로 산둥성(山东省)과 장수성(江苏 省)이 주 비래지로 추정되었고, 추가적으로 백령도는 허베이성(河北省), 수원은 안후이성(安徽省), 허베이성(河 北省), 저장성(浙江省)도 가능성이 있는 지역으로 추정되었다.

뿌리응애류는 양파, 마늘, 생강, 백합 등의 뿌리를 가해한다. 최근 백합재배지에서는 질경이모자이크바이러 스(Plantago asiatica mosaic virus, PLAMV)에 의한 잎의 괴사 피해가 확산되고 있다. 태안 백합재배지에서 PlAMV 가 감염된 백합을 채집하여 구근을 조사한 결과, 식물체 당 뿌리응애 100개체 이상이 발견되었으며 Rhizoglyphus robini로 동정되었다. 이 종이 PlAMV의 보독여부를 확인하기 위해 채집된 R. robini에서 RNA를 추출하여 RT-PCR로 진단한 결과, 모든 개체에서 PlAMV가 확인되었다. 본 연구는 뿌리응애가 백합 구근 뿌리를 먹으면서 만든 상처를 통해 PlAMV가 전염될 수 있다는 가능성을 제시한다.

최근 이식에 강하고 도심 환경에서의 스트레스에 강한 저항성을 지니고 있으며 병해충이 많이 없는 것으로 알려진 대왕참나무가 가로수 및 조경수로 많이 식재되고 있다. 하지만 대왕참나무의 식재량이 증가하면서 일부 지역에서 해충 피해가 보고되고 있고 이들에 대한 관리 대책 마련이 시급해지고 있다. 따라서 본 연구는 대왕참나 무의 식재 환경에 따른 해충 발생 양상을 조사하기 위해 수행하였다. 2022년부터 2023년 동안 7~8월 중에 조사를 수행하였으며, 육안조사법과 고지 가위를 활용하여 줄기와 잎에서 해충의 종별 개체수를 조사하였다. 대왕참나 무의 식재 환경은 도로변과 공원으로 구분하였고, 서울, 성남, 춘천, 원주, 여수, 함안, 창원 지역을 대상으로 진행 하였다. 조사 결과 총 20과 34종 1,126개체가 관찰되었으며 그 중 가로수에서 15과 18종 699개체가 관찰되었고 공원 지역에서 17과 27종 427개체가 관찰되었다. 가로수에서 나비목과 노린재목 해충이 더 많았으며 공원에서는 딱정벌레목 해충이 더 많았다.

대벌레(Ramulus mikado)는 1990년 이후부터 2000년대 초반까지 경북을 중심으로 대발생을 하였던 돌발 해충 으로 2020~2023년에 수도권에서 대발생 사례가 다수 보고 되었다. 대벌레의 대발생 원인으로 기후변화가 지목되 고 있지만, 대벌레 개체군과 생물적·비생물적 환경 조건과의 관계를 이해하기 위한 연구는 매우 부족한 실정이 다. 본 연구에서는 주요 기주식물과 대벌레 발생 양상에 대한 관계를 이해하고자 수행하였다. 2022년부터 2023년 까지 대벌레 대발생 지역 중 하나인 청계산 일대 등산로를 따라 조사구를 선정한 뒤 주요 기주식물이자 우점종인 신갈나무, 아까시나무, 잔털벚나무를 대상으로 대벌레의 발생 밀도를 조사하였다. 그 결과, 조사지점 간의 대벌 레 평균 밀도는 유의한 차이가 발견되지 않았지만, 기주식물에 따른 밀도의 차이는 뚜렷하게 나타났다.

In 2020, severe defoliation was reported in Abies holophylla plantations located in Hwacheon-gun, Gangwon-do. This damage was attributed to an outbreak of an unidentified sawfly species from the genus Cephalcia (Hymenoptera: Pamphiliidae). The larvae of this sawfly caused significant defoliation of the leaves. This pest has been identified as Cephalcia koreana Park & Jung, sp. nov., described as a new species in 2023. To investigate the occurrence pattern and density of C. koreana, we set up emergence traps and analyzed samples from affected branches. Our results showed that the density peaks for adults, eggs, and larvae were in mid-May, late May, and early June of 2021, respectively. However, their density decreased sharply after a notably cold spring period in 2022. Here, I aim to discuss the outbreaks of insect pests and their population dynamics.

This study investigated unrecorded freshwater bacterial species in Korea. Water and sediment samples were collected from the Nakdong River basin from 2020-2022. Bacterial isolates obtained through the conventional culture method with commercial media were subjected to 16S rRNA gene sequencing to identify unrecorded bacterial species. Results of 16S rRNA gene sequencing of the bacterial isolates revealed that a total of 44 bacterial isolates shared 16S rRNA gene sequence similarities of more than 98.65%, with validly published bacterial species not reported in Korea yet. These isolates were phylogenetically assigned to 4 phyla, 7 classes, 21 orders, 33 families, and 42 genera. A total of 2, 6, 12, and 24 species belonged to phyla Bacillota, Bacteroidota, Actinomycetota, and Pseudomonadota, respectively. Here, we provide details of these 44 unrecorded bacterial species, including Gram staining, colony and cellular morphologies, biochemical properties, and phylogenetic position.

Buckwheat (Fagopyrum esculentum), which is a traditional Korean crop, has been known as a health food due to its rich nutrition. This study was conducted to evaluate the change in flavonoid content of flowers and seeds during post-flowering growth of Korean tartary buckwheat variety ‘Hwanggeummiso’, with the aim of providing basic data for the development of functional food and feed additive. Tartary buckwheat took 69 and 99 days from the sowing date to reach the flowering and maturity stages, respectively. As a result of examining the flavonoid components of each part of tartary buckwheat, chlorogenic acid, rutin, and isoquercitrin of flowers increased from the flowering period on 22 May (0 days after flowering) to 42 days after flowering, while quercetin increased until 21 days after flowering and then decreased thereafter. In seeds, chlorogenic acid, rutin, and isoquercitrin were most abundant at the time of seed-bearing on 14 days after flowering, and showed a decreasing tendency thereafter. On the other hand, quercetin showed a tendency to increase until 21 days after flowering and then decrease. Overall, the flavonoid content was higher in flowers than in seeds, with rutin being particularly prominent. Based on this, the possibility as food materials and feed additives was confirmed using buckwheat produced in Korea.

The measurement activities to evaluate material balance of nuclear material are usually performed by operator. It is because that the IAEA does not have enough manpower to carry out nuclear measurement accountancy of all nuclear materials in the world. Therefore, the IAEA should consider scenarios which facility operator tries to divert nuclear material for misuse by distorting measurement record. It is required to verify the operator’s measurement data whether it is normal or not. IAEA measures inventory items using their own equipment which is independent of facility operator equipment for verification. Since all inventory lists cannot be verified due to limited resources, the number of items to be verified is determined through statistical method which is called as sample size calculation. They measure for the selected items using their own equipment and compares with operator’s record. The IAEA determines sample size by comprehensively considering targeted diverted nuclear material amount and targeted non-detection probability and performance of measurement equipment. In general, the targeted diverted nuclear material amount is considered significant quantity (plutonium: 8 kg, uranium-235: 75 kg). If the targeted non-detection probability or the performance of the verification equipment is low, the sample size increases, and on the contrary, in the case of high non-detection probability or good performance of verification equipment, even a small sample size is satisfied. It cannot be determined from a single sample size calculation because there are so many sample size combinations for each verification equipment and there are many diversion scenarios to be considered. So, IAEA estimates initial sample size based on statistical method to reduce calculation load. And then they calculate non-detection probability for a combination of initial sample size. Through the iteration calculation, the sample size that satisfies the closest to the target value is derived. The sample size calculation code has been developed to review IAEA’s calculation method. The main difference is that IAEA calculates sample size based on approximate equation, while in this study, sample size is calculated by exact equation. The benchmarking study was performed on reference materials. The data obtained by the code show similar results to the reference materials within an acceptable range. The calculation method developed in this study will be applied to support IAEA and domestic inspection activities in uranium fuel fabrication facility.