This study aimed to estimate the accumulated temperature requirements for phenological changes in Lilium. Eight cultivars of three lily types were cultivated in open field conditions for phenological observations based on floral organ development. Growing degree days (GDD) requirements for phenological changes were calculated and verified using Lilium LA hybrid ‘Serrada’ under greenhouse conditions. Lilium Oriental hybrids exhibited higher GDD requirements compared to Lilium FA and LA hybrids for their phenological development. Estimations of phenological change dates in greenhouse cultivation were accurate within 1–3 days. These results provide a reliable description for predicting lily development stages across diverse cultivation environments by quantifying the accumulated temperature requirements for key phenological events.

This study aims to develop a deep learning model to monitor rice serving amounts in institutional foodservice, enhancing personalized nutrition management. The goal is to identify the best convolutional neural network (CNN) for detecting rice quantities on serving trays, addressing balanced dietary intake challenges. Both a vanilla CNN and 12 pre-trained CNNs were tested, using features extracted from images of varying rice quantities on white trays. Configurations included optimizers, image generation, dropout, feature extraction, and fine-tuning, with top-1 validation accuracy as the evaluation metric. The vanilla CNN achieved 60% top-1 validation accuracy, while pre-trained CNNs significantly improved performance, reaching up to 90% accuracy. MobileNetV2, suitable for mobile devices, achieved a minimum 76% accuracy. These results suggest the model can effectively monitor rice servings, with potential for improvement through ongoing data collection and training. This development represents a significant advancement in personalized nutrition management, with high validation accuracy indicating its potential utility in dietary management. Continuous improvement based on expanding datasets promises enhanced precision and reliability, contributing to better health outcomes.

Mathematically modeling photosynthesis helps to interpret gas exchange in a plant and estimate the photosynthetic rate as affected by environmental factors. Notably, the photosynthetic rate varies among leaf vertical positions within a single plant. The objective of this study was to measure the distinct photosynthetic rate of lily (Lilium Oriental Hybrid ‘Casa Blanca’) at the upper, medium, and basal leaf positions. Subsequently, the FvCB (Farquhar-von Caemmerer-Berry) photosynthesis model was employed to determine the parameters of the model and compared it with a rectangular hyperbola photosynthesis model. The photosynthetic rates were measured at different intracellular CO2 concentrations () and photosynthetic photon flux density (PPFD) levels. SPAD values significantly decreased with lowered leaf position. The photosynthetic rates at the medium and basal leaves were lower compared with the upper leaves. FvCB model parameters,  and   , showed no significant difference between the medium and basal leaves. Estimated photosynthetic rates from derived parameters by the FvCB model demonstrated over 0.86 of R2 compared with measured data. The rectangular hyperbola model tended to overestimate or underestimate photosynthetic rates at high  with high PPFD levels or low  with high PPFD levels, respectively, at each leaf position. These results indicated that the parameters of the FvCB model with different leaf positions can be used to estimate the photosynthetic rate of lily.

Salinity stress is a major threat to plant growth and development, affecting crop yield and quality. This study investigated the effects of different salinity levels on photosynthetic responses and bulb growth of Lilium LA hybrid “‘Serrada’.” Plants were irrigated with 1 L of 0, 200, and 400 mM NaCl solutions every two weeks for 14 weeks in a greenhouse. At the end of the cultivation period, the substrate pH decreased, and electrical conductivity increased with increasing salinity. Regardless of salinity levels, the days to flowering and number of flowers were similar among treatments. In contrast, the flower width, plant height, number of leaves, and leaf area decreased with increasing NaCl concentrations. Although there were no differences in the photosystem II (PSII) operating efficiency and maximum quantum yield of PSII, net CO2 assimilation rates (An) and stomatal conductance (gs) were significantly reduced at 200 and 400 mM NaCl solutions compared to the control. At 400 mM NaCl solution, bulb diameter and weight significantly decreased at the end of the experiment. These results suggest that bulb growth inhibition could be attributed to limiting photosynthetic rate and stem growth. This finding suggests that salinity mitigation is necessary to maintain plant growth and photosynthetic capacity in lily cultivation on salt-affected soils.

Mongolian herders rely significantly on grazing their animals, such as goats, sheep, cattle, horses, yaks, and camels, in broad rangelands throughout the year. The availability of appropriate forage, the amount of hay and forage to be kept, and whether the animals will acquire physical strength from the pasture to make it through the impending cold season are all determined by the meteorological conditions of the year. Herders' principal source of income is animals, therefore preventing mortality is a top priority. In Mongolia, meadows are a major element determining cattle live weight. However, in the summer of 2022, Mongolia faced a drought, which resulted in inadequate pastures and starved cattle. Livestock might lose weight in these situations due to a lack of supplemental feeding.

HNS(Hazardous and Noxious Substances)는 해양환경에 유입될 경우 인간 및 해양생물에게 해를 끼치거나, 해양시설에 부식 등의 손상을 입히거나 기타 해역의 이용을 방해할 수 있다. HNS의 규제나 관리를 위해서는 과학적인 방법을 통하여 우선순위 대상의 선정이 필요하며 이러한 방법론으로 CRS(Chemical Ranking and Scoring)기법이 전세계적으로 개발되어 사용되고 있다. 본 연구에서는 해양산업시 설로부터 해양환경으로 배출되는 HNS의 체계적 관리를 목적으로 국내외 CRS 체계를 비교 분석하였으며, 이를 통하여 우선순위 선정 도 출체계를 확립하고 연구대상 지역 및 대상시설을 선정하고 우선순위 선정체계 주요인자를 도출하였다. 또한 주요인자별 세부인자 및 정 량적 배점체계를 구축하였다. 주요인자는 각각 사회적 관심과 이슈(20점), 물질거동(10점), 노출가능성(30점), 독성(35점), 해양이용에의 영 향(5점)을 상대적으로 부여하였으며, 독성과 물질거동 세부인자의 곱을 통하여 100점만점으로 환산가능하도록 적용하였으며, 불확실성점 수(Uncertainty score)와 불확실성 비율(Uncertainty ratio)와 혼합물에 대한 고려방안을 제시하였다. 본 연구결과는 해양산업시설로부터 배출/ 유출되는 HNS 관리를 위하여 우선순위 선정시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

산업과 기술의 발전으로 인해 수계로의 화학물질 배출이 증가하고, 이로 인해 환경오염과 인체 건강에 부정적인 영향을 미치 는 위험이 더욱 증가하였다. 따라서, 수질을 종합적으로 평가할 수 있는 생태독성평가의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 렌즈프 리 그림자 이미징 기술을 활용한 Cellytics 플랫폼을 소개하며, 화학물질에 의한 로티퍼(Brachionus plicatilis)와 미세조류(Dunaliella tertiolecta) 의 생물학적 변화를 신속하게 측정하고 독성을 분석하는 기법을 제안한다. 이를 위해 로티퍼와 미세조류를 톨루엔에 각각 1분과 5분 동 안 노출한 뒤, Cellytics를 이용하여 로티퍼의 이동성과 미세조류의 형태 변화를 측정하여 독성을 평가하였다. 로티퍼의 이동성과 미세조류 의 형태변화는 모두 110.4 mg/L의 농도에서 대조군과 유의미한 차이를 나타내며(p<0.05), 이는 로티퍼의 생존율로 분석한 톨루엔의 LC50(552 mg/L)보다 낮은 농도였다. 본 연구에 따르면, 로티퍼와 미세조류를 전통적인 방식으로 최소 수 일 간 배양하여 얻을 수 있는 생 태독성평가 결과를 매우 짧은 시간(5분 이내)에 분석하고, 두 생물의 독성평가 결과를 신속하게 제공하여 현장에서 활용 가능한 신뢰성 높은 정보를 제공할 수 있음을 보여준다. 이는 독성평가를 이용하는 다양한 연구의 활용에 기여할 수 있으며, 환경보호 및 인체 건강 관 련 정책 수립에 도움이 될 것으로 기대된다.

본 연구는 해양산업시설에서 배출되는 위험·유해물질(Hazardous and Noxious Substances) 중 아연을 대상으로 국내 서식종을 기반 으로 한 독성시험을 수행하고, 그 결과를 활용하여 국내 실정에 맞는 아연의 해양 수질 준거치(Marine Water Quality Criteria)를 제안하였다. 시험생물은 국내 연근해에 분포하고 산업적으로 유용하며, 표준 시험방법이 존재하는 종을 우선으로 5개의 분류군(Algae, Rotifer, Crustacean, Mollusc, Fish)의 총 10종을 선정하여 독성시험을 수행하였으며, 급·만성비(Acute-Chronic Ratio) 산출을 위하여 무척추동물, 어류 분류군에 대한 만성독성시험을 수행하였다. 국내종 독성시험에서 산출된 독성값을 활용한 수질준거치는 US EPA의 CCC (Criterion Continuous Concentration) 산출 기준으로 9.56 ㎍/L, 호주/뉴질랜드의 산출 기준으로 15.50 ㎍/L 로 나타나 호주/뉴질랜드에서 권고하는 기준인 14.40 ㎍/L 와 유사하였다. US EPA 및 호주/뉴질랜드는 자국의 생태독성 데이터베이스(US EPA Ecotox Database, Australasian Ecotoxicology Database)를 보유하고, 신뢰도 높은 독성값들을 생성하여 수질 기준 및 산출 기준을 갱신하고 있다. 한편, 국내에서는 국내종 기반 급성 독 성값을 적용하고 있지만, 중요한 산출 지표인 급·만성비는 US EPA 또는 유럽의 결과값을 활용하여 해양 수질 준거치를 산출하고 있으며, 국내의 생태독성 자료 또한 제한적인 실정이다. 따라서, 국내 해양 서식종을 기반으로 한 지속적인 독성시험과 준거치 설정 체계를 확보하 여 국내 해양생물과 생태계를 보호할 수 있는 해양 수질 준거치 도출이 필요할 것으로 판단된다.