Non-destructive estimation of leaf area is a more efficient and convenient method than leaf excision. Thus, several models predicting leaf area have been developed for various horticultural crops. However, there are limited studies on estimating the leaf area of strawberry plants. In this study, we predicted the leaf areas via nonlinear regression analysis using the leaf lengths and widths of three-compound leaves in five domestic strawberry cultivars (‘Arihyang’, ‘Jukhyang’, ‘Keumsil’, ‘Maehyang’, and ‘Seollhyang’). The coefficient of determination (R2) between the actual and estimated leaf areas varied from 0.923 to 0.973. The R2 value varied for each cultivar; thus, leaf area estimation models must be developed for each cultivar. The leaf areas of the three cultivars ‘Jukhyang’, ‘Seolhyang’, and ‘Maehyang’ could be non-destructively predicted using the model developed in this study, as they had R2 values over 0.96. The cultivars ‘Arihyang’ and ‘Geumsil’ had slightly low R2 values, 0.938 and 0.923, respectively. The leaf area estimation model for each cultivar was coded in Python and is provided in this manuscript. The estimation models developed in this study could be used extensively in other strawberry-related studies.

During the course of analysing both single-dish and very long baseline interferometry (VLBI) data obtained from the Korean VLBI Network (KVN), we found a systematic oset between ux density measurements from dierent antennas. We were able to attribute a majority of the systematic osets to changes in the \a priori" antenna gains, which were found to have varied up to 10 percent at 22 GHz and up to 30 percent at 43 GHz. Using historical calibrator observations, we present a revised set of gains that may be applied to KVN data taken from 2015 August to 2019 January. Application of the revised gains to the KVN results in a consistency of correlated ux density measurements between the three baselines of approximately ve percent. We found that images from the recalibrated data typically have a 50 percent higher dynamic range, with some cases showing an increase of dynamic range of up to a factor of three.

목적: 안경사 직무를 분석하여 국가시험 교과목과의 연계성을 확인하고 대학의 시험과목 비율과 교육과정 개발에 기초자료를 제공한다. 방법 : 안경사 872명과 안경광학과 교수 99명을 대상으로 5개의 직무영역과 18개의 일로 구성된 설문을 조사하여 분석하였다. 결과 : 안경사 직무분석에서 작업의 중요도와 필요도가 모두 높은 영역에서 필요능력인 지식과 기술을 도출하여 안경조제가공(39.1%), 시력검사(27.5%) 및 콘택트렌즈(14.8%), 기타(18.6%)의 비중을 통해 안경사 1차 직무 분석(2000년)과 비교해 검안안경사 분야로 안경사의 직무가 이동된 것으로 나타났다. 결론: 안경사 직무에서의 변화는 안경사 국가시험과 대학의 교육과정에 적절히 반영되어야 할 것으로 생각된다.

프리지아 ‘Sunny Gold’는 농촌진흥청 국립원예특작과학원 에서 2010년 노랑색 반겹꽃 프리지아 육성계통 ‘036010’을 모본으로 진노란색 홑꽃 ‘Golden Flame’을 부본으로 교배하여 획득한 종자로부터 2011년 진노란색 겹꽃의 향기가 강한 프리지아 계통을 선발하여 품종화 하였다. 2011년부터 2016년까지 개화 생육특성검을 수행하였으며 핵심수요자의 기호도 평가를 통해 선발되어 2017년 ‘Sunny Gold’ 로 명명되었다. ‘Sunny Gold’는 RHS color chart YO17B의 노란색 겹꽃 프리지아 품종으로 화폭은 6.7cm로 대조품종 ‘Golden Flame’ 6.1cm에 비해 크고, 분지수는 6.5로 다수확성 품종이다. 초장이 101.9cm로 초세가 강하다. ‘Sunny Gold’의 소화수 및 소화장은 각각 13.0개, 9.3cm이며 개화소요일수는 137.7일이다. 이 품종의 절화수명은 약 9일이며 자구번식력은 5.3배로 대조 품종 ‘Golden Flame’ 4.3배에 비해 우수하다. 전자코를 이용한 PCA분석결과 PC1과 PC2는 각각 99.3%와 0.6%로 전체 변이량의 99.9%를 반영하고 있다. Rader plot 분석결과 총 6개 센서에서 모두 ‘Sunny Gold’의 센서값이 향기가 강한 상용품종 ‘Yvonne’의 값에 비해 높게 나타나 ‘Sunny Gold’의 향기가 더 강한 것으로 나타났다.

농촌진흥청 국립원예특작과학원에서는 2018년 오리엔탈-트럼펫(OT) 종간잡종나리 ‘Pink Bella’를 개발하였다. 2008년 연노란색 OT 종간잡종나리 ‘Valparadiso’와 붉은색의 오리엔탈나리 ‘Scalini’를 각각 모본과 부본으로 화주 절단 수분법과 주 두교배법으로 각 3화를 인공교배하였고, 교배 후 미숙한 3개의 꼬투리를 수확하여 배가 형성된 배주를 기내에서 배양하여 잡종을 획득한 후 재배하였다. 육묘한 배양묘로부터 2011년 분홍색의 OT 종간잡종 나리 ‘OTO-11-43’ 계통을 개체 선발하였다. 2012년부터 2017년까지 선발된 계통은 자구와 인편번식, 조직배양을 이용하여 번식 및 양구한 후 1, 2차 생육특성 검정을 실시하였다. 2018년 3차 생육특성검정 및 소비자 기호도 평가를 수행한 결과 화색 및 화형에 대한 기호도가 높은 분홍색(RHS, RP62C)의 조기개화성 절화용 OT 종간잡종 나리 ‘Pink Bella’를 육성하였다. 3배체의 OT 종간잡종 나리로 초장은 131.7cm로 초장신장성이 우수하였다. ‘Pink Bella’의 화폭은 18.6cm이며 대조품종 ‘Table Dance’의 18.4cm와 유사한 크기였으며, 내화피의 폭, 길이 역시 대조품종과 통계적인 차이가 없었다. ‘Pink Bella’의 개화기는 6월 15일로 대조품종 ‘Table Dance’의 6월 28일에 비교하여 개화기가 13일 단축된 것으로 나타났으며 통계적으로 유의하였다.