Gueldenstaedtia verna (Georgi) Boriss., a rare legume species native to limited parts of Korea, was studied to investigate its seed dormancy type and optimal conditions for its germination. Morphological and anatomical observations confirmed that the seeds possess a fully developed foliate-bent embryo and a hard, colliculate yellow seed coat. Water imbibition tests showed only a 5.1 ± 2.6% increase in seed weight after 72 h, indicating the occurrence of physical dormancy due to an impermeable seed coat. No germination occurred under any constant or alternating temperature regimes (4, 15/6, 20/10, or 25/15°C) in non-scarified seeds, nor under two seasonal simulation regimes (Move A: from winter to summer; Move B: from summer to winter). However, scarification of seeds (using sandpaper, a needle prick [0.1 mm depth], or sulfuric acid) significantly improved germination. Seeds scarified with sandpaper or a needle prick achieved 100% germination within 1 week at 25/15°C, while sulfuric acid treatments (5 and 10 min) resulted in germination rates of 13.3% and 58.3%, respectively. These results confirm that G. verna seeds exhibit physical dormancy only and require scarification for immediate germination, with relatively high temperatures (25/15°C) being most effective. These findings deepen our understanding of the seed ecology of this rare species and provide useful insights for its conservation and potential horticultural application.

최근 국내에서는 온라인 거래를 통한 화훼류의 판매가 증가 하고 있다. 온라인 플랫폼의 종류에 따라서 각기 다양한 운송 시스템과 포장 방법을 이용하고 있지만, 품질과 관련된 정보가 부족한 실정이다. 특히, 일반 택배 배송을 이용하는 직거래 방식 은 다양한 외부 환경에 노출되기 때문에 품질에 문제가 발생할 수 있다. 절화장미는 외부의 환경에 노출되는 통기 구멍이 있는 포장 박스와 외부의 환경과 단절된 밀폐된 포장 박스가 사용되 고 있다. 포장 박스의 종류에 따른 절화장미의 품질을 조사한 결과 통기구가 있는 포장 박스를 이용하여 택배 운송한 절화장 미는 운송 중의 낮은 습도로 인해 생체중 감소가 높아 품질이 하락하였다. 밀폐된 포장 박스를 이용해서 운송한 절화장미는 통기 구멍이 있는 포장 박스를 이용해 운송한 절화장미보다 생 체중 감소는 작았지만, 포장 박스 내부의 온도가 높아져 품질이 하락하였다. 내부가 코팅된 밀폐형 포장박스 내부에 절화장미와 함께 냉매를 동봉하여 포장 후 운송하면, 운송 중 포장박스 내부 의 온도를 경감하고 품질을 보존하는 효과가 있었다.

범밀도이론함수(Density Functional Theory, DFT) 기반의 제일원리전산모사는 기저상태의 DFT 에너지를 구하는데 많은 시간소요 및 전산자원을 소모하였다. 이러한 막대한 전산자원의 소모는 DFT 계산에서 고려할 원자수를 수 백개 이 하로 제한되게 되었으며, 이를 해결하기 위해서는 전자구조 계산이 아닌 원자의 환경 내에 원자간 상호작용을 정의 (Force Field, 힘장)하고 이를 통해 주어진 조성 혹은 구조에 따른 에너지를 빠르게 예측 할 수 있어야 한다. 본 논문에서 는 Behler-Parrinello가 제시한 인공신경망 모델을 활용해 인공지능 다원계 힘장을 개발하고 코발트-구리 산화물의 조성에 따른 에너지를 예측하고 안정한 구조를 탐색하는 연구를 수행하였다. 인공신경망 기술로 부터 구리-코발트 산화물에 대 해 15.7 meV/atom의 에너지 오차와 단위거리당 힘 103.6 meV/Å의 정확도를 가지는 인공신경망 포텐셜을 개발하였다. 이 방법으로 빠르고 정확하게 CuCoO 표면구조의 산소 결함률에 따른 생성에너지를 계산할 수 있었고, 에너지 컨벡스 홀을 도시 조성에 따른 안정한 구조를 예측하였다.

This study aimed to investigate the changes in the γ-aminobutyric acid (GABA) content of bitter melon (Momordica charantia L.) cultivated from different regions, with different harvest times and at various maturation stages. Methods for observing the changes in GABA content were validated by determining the specificity, linearity, limit of detection (LOD), limit of quantification (LOQ), and precision and accuracy using the HPLC-FLD system. Results showed high linearity in the calibration curve with a coefficient of correlation (R2) of 0.9999. The LOD and LOQ values for GABA were 0.29 and 0.87 μg/mL, respectively. The relative standard deviations for intra- and inter-day precision of GABA were less than 5%. The recovery rate of GABA was in the range of 98.77% to 100.50%. The average content of GABA was 0.93 mg/g and Cheongju showed highest GABA content of 1.88 mg/g. As the time of harvest increased from May to September, the GABA content decreased from 1.56 to 0.86 mg/g. Also, maturation of the bitter melon fruit was associated with a decreased in GABA content.