원뿔나방요(Oecophoridae)는 최근 저자에 의하여 정리 발표된 Promalactis속을 제외하고는 별로 알려진 바가없는 미소나방류이다. 금번의 조사결과로 13종이 우리나라 미기록종으로 발표되며 동시에 추후 분류동정을 위한 지침을 제공코자 각종별 외형적특정과 특히 웅자의 생식기 사진을 첨부하였다. 새로이 발표되는 미기록 13종은 <표 1>에 나타난 바와 같다.

원뿔나방과(Oecophoridae)의 Promalactis속에 속하는 종들은 주로 인도지나 반도를 중심으로 하는 동양구에 분포하는 것으로 현재까지 외국에서도 이 속에 대한 분류학적 정리가 이루어진 바가 없다. 금번 필자는 우리나라산에 대한 정리를 위하여 일본의 북해도대학에 보관중인 일부 모식표본(Type Specimen)들의 생식기 스라이드를 송부받아 우리나라산과 비교검토할 기회를 얻었었다. 그 결과 필자에 의해 이미 신종으로 발표된 1종에 이어 2종을 추가로 분류동정하여 우리나라 미기록종으로 발표한다.

짙은 연색의 모자익병징을 나타내는 이병 시금치를 채집하여 Broad bean wilt virus(BBWV)를 분리동정 하였다. 분리된 Broad bean wilt virus (BBWV)를 지표식물에 즙액접종한 결과, 명아주(Chenopodium amaranticolor), 명아주(Chenopodium quinoa) ,잠두(Vicia faba)에서는 접종엽에 국부병반이 나타났고 접종상엽에서는 모자익(전신감염)병징이 나타났으며 꽈리(Physalis floridana), 시금치, 담배 (W.B), 담배 (Nicotiana glutinosa)에는 모자익 병징이 나타났다. 이병시금치로부터 분리한 병원바이러스와 BBWV의 항혈청을 한천내확산법(Agar gel-diffusion test)으로 반응시킨 결과 양성 반응이 나타났다. 이병엽을 Dip법으로 시료를 제작하여 전자현미경에서 검경한 결과 구형의 입자가 관찰되었으며 직경은 25nm이었다. 시금치 재배포장에서 BBWV의 발생분포는 수원, 안양, 대구 진주 등 거의 전국적으로 발생하였다.

모자익병징을 나타내는 이병시금치를 채집하여 순무모자익 바이러스를 분류 동정하였다. 분리된 순무모자익바이러스를 지표식물에 접종한 결과 담배(B.Y)와 명아주에는 국부병반이 형성되었고 쑥갓, 시금치, 무우에는 모자익 병징이 나타났다. 이병시금치 잎을 착즙하여 순무모자익바이러스의 항혈청과의 혈청반응 시험 결과 양성 반응이 나타났다. 이병엽을 Dip법으로 시료를 제작하여 전자현미경에서 검경한 결과 대부분이 750nm의 사상 입자가 관찰되었다. 시금치에서 순무모자익바이러스의 발생분포는 수원, 안양, 대구, 진주 등 거의 전국적으로 발생하였다

광교, 동북태, 강림, 육우3호, 은대두등과 같은 대리장려품종이 바이러스에 의하여 심하게 이병되었다. 이 병은 주로 모자익병의 발생이 많은 강원, 경기지방에서 발병이 심하였으나 모자익병이 심하지 않은 전남 등 남부지방에서도 발병되고 있다. 병징으로 보아 tobacco ringspot virus에 의한 대두의 피해와 유사한 것으로 보였으나 지표식물검정과 혈청검정에 의하여 조사한 결과 모두 부정적이었으며 대두품종에 따른 이병정도의 상이, 품종과 접종원에 의한 병징의 변이가 많았다. 이병주에서 분리되는 병징형은 Mottling과 necrosis였으며 지금까지의 연구결과 이 대두병해는 모자익바이러스(SMV)의 계통 내지는 tobacco ringspot virus 이외의 두류바이러스의 복각감염에 의한 것으로 생각할 수 있으나 SMV의 계통에 의한 피해일 가능성이 더욱 유력시되고 있다.

식물 virus병 매개체로서 그 중요성이 대두되고 있는 Xiphinema 속선충(Dorylaimida: Longidoridae)을 분류한 결과 우리나라에서는 X. radicicola, X. bakeri, X. pini와 X. americanum의 4종이 밟혀졌으며, 이중에서 X. radicicola, X. bakeri 및 X. pini의 3종은 우리나라 말기fhr종들이 있다. X. radicicola는 수원, 평택의진위, 경북의 대구 및 의성등지의 사과과수원과 제주도 한라산의 느릅나무와 보리수나무에서 채집되었으며 X. bakeri는 수원잠업시험장의 뽕나무밭에서 그리고 X.pini는 계룡산의 동학사부근에 있는 때총나무와 단풍나무의 뿌리부근토양에서 발견되었다. 4종의 Xiphinema속선충중에서 X. americanum은 유일한 우리나라 기록종으로서 편의상 여기서는 X. americanum과 X. mediterraneum에 유사한 개체군을 모두 포함시켰다.

옥수수, 조등의 대해충으로서 세계적으로 널리 알려져온 조명나방은 1970년 카나다의 Mutuura & Monroe에 의해 20 종으로 재분류 발표되었다. 고에 의하면 조명나방 , European corn borer Ostrinia nubilalis(Hubner)은 Europe 지역에만 분포되는 종으로 우리나라에서 발생되는 종은 그것과 다른 종임이 분명해 졌으나 이에 대한 확실한 종명이 현지까지 밟혀지지 않았었다. 필자는 전국(남한)에서 채집 된 표본들을 대상으로 분류동정해본 결과 한국에 분포하는 Ostrinia속의 종으로는 O. furnacalis(Guenee), O. scapulalis(Walker), O. zaguliaevi Mut. & Mun. 등 3종이 밝혀졌으며 Mutuura & Munroe에 의해 한국의 분포가 기록된 O. zealis(Guenee)는 발견되지 않았다.

1. 전국에서 채집 분리한 51개의 균주를 phage의 용 균형에 따라 분류하여 8가지 계통으로 나누었다. 2. 8가지 계통 중 F-계통이 우리나라에 가장 많았으며 H.C.A계통이 그 다음 순이었고 일본이나 남방계에 많은 D-계통은 발견되지 않았다. 3. 우리나라에 분포하고 있는 흰빛잎마름병균은 지역에 따라서 계통이 한정되거나 특이성을 보이지 않았다. 4. 통일품종은 단일품종내에서 6가지의 계통이 분리되었으나 다른 품종에서는 3가지 이내의 계통이 분리되었다.

본 병은 그 병징이 종래에 알려진 일반 묘썩음병과는 달리 검은빛 균사가 수중의 종자표면을 뒤덮어 자라면서 종자표면을 흑변시킬 뿐만 아니라, 종자의 주위토양까지도 흑변시켰으며, 발아한 종자는 최고 3cm 이상은 자라지도 못하고 흑변하여 부패하였다. 병원균은 자연상태에서나 인공배양기상에서나 포자를 형성하지 않았으며, 균사는 현미경하에서 암색을 띄었고 뚜렷한 격막을 갖고 있었다. 따라서 종래의 벼모썩음병 병원균의 대부분이 Phycomysetes에 속했으나 본병원균은 불완전균을 닮아 있었으며, 앞으로 그 구명을 위한 계속적인 연구가 필요했다. 본병의 발병환경은 모든 면에서 종래의 벼 모썩음병과 거의 동일했으며, 특히 종자가 발아할 때의 환경조건이 절대적인 영향을 미쳤다. 본병균은 종자를 통해서 전염되는 경우는 없었으며, 오직 감염된 토양에 의해서만 전염된다는 것을 알 수 있었다

본 연구의 목적은 우리나라 중등교사들의 ICT 활용 및 인식에 따른 하위집단을 분류하고 교사 수준과 학교 수준의 영향요인을 검증하는 것이다. 이를 위해 ICILS 2018의 학교와 교사 자료를 활용하여 다층 잠재프로파일 분석을 수행하였다. 잠재집단 분류를 위해 ICT 활용 실태는 교사 주도 활용, 학생 주도 활용, 평가 활용, 일방향적 도구 사용, 상호작용적 도구 사용, 전문성 개발 활동 참여를, ICT 활용에 대한 인식은 ICT 자아효능감, ICT 활용의 긍정적/부정적 결과 인식, 협업에 대한 인식을 변수로 활용하였다. 분석 결과, 잠재집단은 저수준집단(27.6%), 평균집단(45.1%), 활용고수준집단(14.2%), 소통고수준집단(10.2%), 활용소통고수준집단(3.0%)으로 분류되었다. 잠재 집단 분류에 영향을 주는 요인으로 교사 수준에서는 연령대와 담당과목이, 학교 수준에서는 학교 규모, 지역규모, 전문성개발풍토가 유의한 것으로 나타났다. 특히 학교 내 전문성개발풍토가 교사의 ICT 활용과 인식을 높이는 주요한 요인이 될 수 있음을 확인하였다. 연구결과를 바탕으로 시사점을 도출하고 후속 연구를 위한 제언을 제시하였다.

This paper presents a novel knitted data glove system for pattern classification of hand posture. Several experiments were conducted to confirm the performance of the knitted data glove. To find better sensor materials, the knitted data glove was fabricated with stainless-steel yarn and silver-plated yarn as representative conductive yarns, respectively. The result showed that the signal of the knitted data glove made of silver-plated yarn was more stable than that of stainless-steel yarn according as the measurement distance becomes longer. Also, the pattern classification was conducted for the performance verification of the data glove knitted using the silver-plated yarn. The average classification reached at 100% except for the pointing finger posture, and the overall classification accuracy of the knitted data glove was 98.3%. With these results, we expect that the knitted data glove is applied to various robot fields including the human-machine interface.

The increased frequency and intensity of wildfires can cause damages to the ecosystem and the atmospheric environment. Rapid identification of the wildfire damages is also important for establishing forest restoration, budget planning, and human resources allocation. Because the wildfires need to be examined for vast areas, satellite remote sensing has been adopted as an effective method. Many studies for the detection of wildfires and the analysis of burn severity have been conducted using mid- and high-resolution images. However, they had difficulties in the sensitivity problem of NBR (Normalized Burn Ratio) for multi-temporal images. This paper describes the feasibility of the detection and classification of wildfire burn severity using Sentinel-2 images with K-means and ISODATA (Iterative Self-Organizing Data Analysis Techniques Algorithm) methods for a case of the Andong fire in April 2020. The result can be a reference to the appropriate classification of large-scale wildfire severity and decision-making for forest restoration planning.

This paper is a study on data augmentation for small dataset by using deep learning. In case of training a deep learning model for recognition and classification of non-mainstream objects, there is a limit to obtaining a large amount of training data. Therefore, this paper proposes a data augmentation method using perspective transform and image synthesis. In addition, it is necessary to save the object area for all training data to detect the object area. Thus, we devised a way to augment the data and save object regions at the same time. To verify the performance of the augmented data using the proposed method, an experiment was conducted to compare classification accuracy with the augmented data by the traditional method, and transfer learning was used in model learning. As experimental results, the model trained using the proposed method showed higher accuracy than the model trained using the traditional method.

This study aims to increase the ability to adapt to the ecosystem and promote a sustainable use of the natural environment, by classifying the types of damaged lands according to various factors, such as the characteristics of the target area and form, cause, and impact of damage. Moreover, the study suggests the development of evaluation categories and criteria by each type. The results obtained are as follows: first, for the assessment of damaged lands, the changed areas were identified utilizing land cover maps. Video analysis was performed to increase the accuracy, and 88 sites were obtained. Second, the types of damage were classified into ecological infrastructure and ecological environment, and the sub-factors of the cause of damage were classified into 12 factors. Third, each evaluation system for the types of damage was composed of four steps, considering each type of damage and the level of evaluators being higher than paraprofessionals. To supplement this study, it will be necessary to utilize the database of damaged lands other than the Seoul Metropolitan Area and conduct an on-site survey for verification in the future.

경기도 김포시 및 인천광역시 강화군 일대에서 미기록 외래 식물 좀갯드렁새[Diplachne fusca subsp. uninervia (J. Presl) P.M. Peterson & N. Snow]가 발견되었다. 이 분류군은 아메리카 원산이며, 여러 나라에서 외래식물로 보고되었다. 국내에서 외래종으로 먼저 보고된 갯드렁새[D. fusca subsp. fascicularis (Lam.) P.M. Peterson & N. Snow]와 근연종이며, 모종인 D. fusca의 종하분류군이다. 좀갯드렁새는 소수, 포영 및 호영의 길이가 짧고 까락이 없는 특징으로 구별된다. 소수의 길이가 짧아 국명을 좀갯드렁새로 신칭하였다. 주요 형질에 대한 도해와 기재, 검색표를 제시하였다. 갯드렁새의 이전 학명인 D. fusca (≡Leptochloa fusca)은 형태적으로 D. fusca subsp. fascicularis와 상이하다. 갯드렁새의 학명을 기준표본, 원기재문, 최근의 논문들을 근거로 D. fusca (≡L. fusca)에서 D. fusca subsp. fascicularis으로 변경한다.

돌나물과(Crassulaceae)의 돌나물속(genus Sedum)은 약 400여종이 전 세계적으로 광범위하게 분포하고 있으며, 기린초속(genus Phedimus)은 약 20종이 아시아부터 유럽까지 분포하고 있다. 일반적으로 현대 분류체계에서는 기린초속과 돌나물 속을 독립된 각각의 속으로 인정하고 있으나, 한국산에 대한 연구에서는 기린초속이 돌나물속 아래 가는기린초아속(subgenus Aizoon)으로 사용되고 있어, 가는기린초아속이 기린초속으로 승격되는 것이 타당한지 정리가 필요하다. 본 연구 결과, 식물의 전체적인 크기와 외형, 잎의 형태 등의 영양형질과 종피 표면의 무늬와 같은 생식형질이 기린초속과 돌나물속의 식별에 주요한 자료로 판단되었다. 특히, 종자의 표면 무늬는 돌나물속은 육각형의 무늬와 그 속에 하나의 유두상 돌기를 가지고, 기린초속은 사각형의 무늬와 양 끝에 하나씩 유두상 돌기를 가져 두 속을 구분하는 중요한 식별형질로 판단된다. 본 연구의 외부형태 학적 결과는 돌나물속과 기린초속을 독립된 각각의 속으로 인정하는 분류체계를 지지한다.