본 연구는 2016년부터 2020년까지 충북 보은지역의 참진드기류의 시기별 분포를 조사하였다. 참진드기류는 다양한 환경(매년 4지점)에서 채집하였고, 5년 동안 충북 보은지역에서 채집된 참진드기류는 2속 3종으로 작은소피참진드기(Haemaphysalis longicornis), 개피참진드기(Haemaphysalis flava), 일본참진드기(Ixodes nipponensis)로 총 17,704개체의 참진드기가 채집되었다. 작은소피참진드기는 가장 많은 28.83 T.I. (68.40%) 값을 보였고, 개피참진드기 1.49 T.I. (3.53%), 일본참진드기 0.02 T.I. (0.06%)순으로 채집되었고 종 동정이 되지 않는 유충은 11.81 T.I. (28.01%)로 조사되었다. 우점을 차지하는 작은소피참진드기는 봄철 (5-6월)에, 유충은 8월과 9월에 가장 많은 수가 채집되었다. 대부분의 채집지에서 작은소피참진드기가 가장 많이 채집되었고 무덤과 초지에서만 유충이 많이 채집되었다. 개피참진드기는 충북 보은지역에서 채집된 개체수는 적지만 모든 채집지에서 분포하는 것으로 나타났다. 5년간 채집된 3종의 참진드기류에 대하여 총 828 pools의 SFTS 감염률을 조사한 결과 모두 음성으로 병원체 감염이 확인되지 않았다.

2019~2020년 동안 강원도 강릉지역의 아마란스 포장에서 진딧물류 3종(잠두진딧물, 목화진딧물, 복숭아혹진딧물), 노린재류 12종(애긴 노린재, 각시장님노린재, 풀밭장님노린재 등), 나방류 4종(흰띠명나방, 파밤나방, 담배거세미나방, 도둑나방) 등 총 7과 18종의 해충을 확인하였다. 이 가운데 발생량이 많아 경제적으로 큰 피해를 주는 종류는 잠두진딧물, 애긴노린재, 각시장님노린재, 파밤나방, 흰띠명나방 등 5종이었다. 진딧물류는 4월 하순부터 발생하기 시작하여 6월 초순에 최대 발생을 보였다. 애긴노린재는 5월 중순부터 발생하여 8월 하순에 최대 발생량을 보이다가 9월 초순부터 밀도가 감소하였고, 각시장님노린재는 9월 중순부터 밀도가 급격히 늘어나서 10월 하순까지 지속적으로 발생하는 경향을 보였다. 흰띠명나방과 파밤나방은 8월 중순부터 유충 발생이 시작되어 10월 중순까지 아마란스에 피해를 주었다. 각각의 해충에 대한 방제구와 무방제구의 수량을 비교한 결과, 진딧물류와 노린재류에 의한 종실 수량 감소율은 각각 51.9%, 69.8%였다. 또한 흰띠명나방과 파밤나방에 의한 잎 생체량 감소율은 각각 72.5%, 36.5%였다.

A seasonal characteristic of fish assemblages in the coastal waters of Gapa-do was determined using samples collected by a trammel net from 2015 to 2019. Annual mean temperature and salinity were 18.9℃, 33.6 psu (2015), 19.5℃, 33.6 psu (2016), 18.9℃, 33.8 psu (2017), 18.8℃, 34.5 psu (2018) and 19.5℃, 33.7 psu (2019), which show a stable water mass. During the survey period, a total of 50 species (30 families and 8 orders) of fishes were identified, including Scorpaeniformes (3 families and 9 species) and Perciformes (18 families and 29 species) that accounted for 68% of the total number. The number of species was higher in summer than in winter, showing the peak in the summer by 35 species and the low in the winter by 20 species. The number of individuals and the biomass peaked in the summer by 690 individuals and 151.4 kg, and were the lowest in the autumn by 336 individuals and 76.6 kg. The annual diversity index, evenness index and richness index were appeared to be 2.54-2.75, 0.68-0.76 and 5.32-6.65 at each stations. The dominance index was appeared to be the highest in 2018 and the lowest in 2015. Marbled rockfish (Sebastiscus marmoratus), rock fish (Sebastes inermis), filefish (Stephanolepis cirrhifer), rabbit fish (Siganus fuscescens), porcupine fish (Diodon holocanthus) and smallscale blackfish (Girella melanichthys) were dominant species, which occurred abundantly during the entire survey period. Subtropical fishes were identified as a total of 24 species (48.0%) and the number of species was higher in 2019 by 20 (60.6%) species and lower in 2015 by 13 (44.8%) species. The dominant species of the subtropical fishes were appeared to be rabbit fish, porcupine fish, smallscale blackfish, flag fish (Goniistius zonatus), stripey (Microcanthus strigatus), grunter (Parapristipoma trilineatum), and bluestriped angelfish (Chaetodontoplus septentrionalis) at the study sites.

본 연구는 스프레이 타입의 절화 장미가 재배되고 있는 호 남지역 스마트팜의 시설과 연중 재배환경을 분석하고, 그에 따른 외적 특성과 수명을 분석하고자 수행하였다. 본 연구에 서 선정한 스마트팜은 연동형 유리 온실로 CCTV를 통해 실시 간으로 농가 상황이 확인 가능하며, 1세대 스마트팜으로 조사 되었다. 스마트팜 시설 내 재배환경은 여름에 최고온도가 다 른 계절에 비해 높았고, 겨울에는 일적산광량이 최소 광요구 도에 미치지 못하는 것으로 나타났다. 또한, 상대습도는 겨울 과 가을에 유의적으로 높아 겨울의 VPD는 0.3kPa로 낮게 조 사되었다. 양액의 pH는 계절에 따라 차이가 없었으나 EC는 봄과 여름에 적정 범위를 벗어난 것으로 나타났다. 외적 특성 과 절화수명은 스마트팜 내에서 많이 재배되고 있는 ‘Egg Tart’, ‘Flash Dance’, ‘Pink Yoyo’, ‘Super Sensation’ 품종을 조 사하였다. 외적 특성 분석 결과, 대부분의 품종이 다른 계절에 비해 겨울에 절화장이 길었으나 줄기가 얇았고 소화수가 적었 다. 여름에는 꽃의 크기가 작았으며 화색이 퇴색되어 명도인 L값이 다소 높고, a값과 b값이 낮아 다른 계절보다 선명하지 않은 것으로 조사되었다. 절화수명 조사 결과, ‘Egg Tart’ 품종 은 계절별 차이가 없었으나 ‘Flash Dance’, ‘Pink Yoyo’, ‘Super Sensation’ 품종은 가을에 가장 길었으며 세 품종 모두 겨울, 여름 순으로 절화수명이 다소 짧은 것으로 조사되었다. 이는 여름의 고온과 겨울의 일적산광량 부족 및 과습한 환경이 꽃 의 크기와 화색발현, 절화수명 감소에 부정적인 영향을 미치 는 것으로 판단된다. 따라서, 고품질의 절화 장미가 생산 될 수 있도록 이에 적합한 스마트팜 환경 제어 시스템 개발과 현 장 적용을 통한 개선이 필요하며, 현재, 본 연구의 스마트팜에 서는 지상부 복합 환경 제어가 가능하기 때문에 축적한 자료 들을 이용한 빅데이터 분석 및 의사 결정 지원시스템이 갖춰 진다면, 2세대 스마트팜으로 발전 가능성이 높을 것으로 판단 된다.