This study was conducted to investigate the growth characteristics of domestic 'Sulhyang' strawberry (Fragaria × ananassa Duch.) seedlings and to analyze their relationships in order to develop a growth prediction model. Fresh weight, dry weight, and leaf area were measured to validate the newly developed growth model. The relative growth rate (RGR) of ‘Sulhyang’ seedlings’ dry weight was an average of 0.026 g·g-1·d-1, and it increased to 0.066 g·g-1·d-1 on the 49th day after transplanting (DAT). The relationship between DAT and RGR was represented as RGR (dry weight)(g·g- 1·d-1) = 0.0392/(1 + exp(–(DAT – 34.9940)/5.8662)). The crop growth rate (CGR) was an average of 0.060 g·m-2·d-1, and it increased to 0.211 g·m-2·d-1 on the 70th DAT. The relationship between DAT and CGR was calculated as CGR (dry weight)(g·m-2·d-1) = 0.1293/(1 + exp(–(DAT – 49.3917)/6.0928)). The relationship between shoot fresh weight (y) and shoot dry weight (x) per plant showed a linear relationship of y = 4.3189x + 0.7812 (R2 = 0.9976). Fresh weight, dry weight, and leaf area with respect to DAT and cumulative temperature increased exponentially, and sigmoid curve models were developed based on these data. The model with the highest coefficient of determination was found for the relationship between shoot dry weight (y) and cumulative temperature (x), represented as y = 14.2285/(1 + exp(–(x – 1590.1295)/377.8112)) (R2 = 0.9715). The results of this study can be utilized as valuable information for establishing a systematic management system for seedling production using strawberry cutting propagation methods. For the development of a more precise growth prediction model in the future, it is necessary to analyze and apply a wider range of growth indicators and meteorological factors related to strawberry seedlings.

본 연구는 제5차 국가산림자원조사(2006-2010)에서 조사된 편백을 대상으로 흉고직경에 따른 수고 생장곡선식과 초기 수고생장 모델을 개발하여 편백의 초기 생장특성을 고려한 합리적인 산림경영계획 수립에 필요한 기초자료를 제공할 목적으로 실시하였다. 연구자료는 제5차 국가산림자원조사 자료 중 편백 표준목 353본에 대한 수고, 흉고직경, 연륜생장 자료를 이용하였다. 흉고직경에 따른 수고 생장곡선식은 Petterson 식, Log 식, Michailow 식을 이용하여 개발하였으며, 연령에 따른 초기 수고생장 모델은 Chapman-Richards 식, Gompertz 식, Schumacher 식을 이용하여 개발하였다. 본 연구 결과, 모델 검정을 통하여 흉고직경에 따른 수고 생장곡선식은 Petterson 식이 가장 적합한 것으로 나타났으며, 초기 수고생장 모델은 Gompertz 식이 가장 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 초기 수고생장 모델을 그래프로 나타낸 결과 편백은 13년생일 때 연간 수고생장량이 0.54m로 가장 많은 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 편백의 생장 특성 관련 연구에 활용할 수 있을 뿐 아니라 초기의 편백 조림지에 대하여 합리적인 산림경영계획 수립에 유용한 기초자료가 될 것으로 기대된다.

In this study, we developed Rapid Enrichment Broth for Vibrio parahaemolyticus (REB-V), a broth capable enriching V. parahaemolyticus from 100 CFU/mL to 106 CFU/mL within 6 hours, which greatly facilitates the rapid detection of V. parahaemolyticus. Using a modified Gompertz model and response surface methodology, we optimized supplement sources to rapidly enrich V. parahaemolyticus. The addition of 0.003 g/10 mL of D-(+)- mannose, 0.002 g/10 mL of L-valine, and 0.002 g/10 mL of magnesium sulfate to 2% (w/v) NaCl BPW was the most effective combination of V. parahaemolyticus enrichment. Optimal V. parahaemolyticus culture conditions using REB-V were at pH 7.84 and 37oC. To confirm REB-V culture efficiency compared to 2% (w/v) NaCl BPW, we assessed the amount of enrichment achieved in 7 hours in each medium and extracted DNA samples from each culture every hour. Real-time PCR was performed using the extracted DNA to verify the applicability of this REB-V culture method to molecular diagnosis. V. parahaemolyticus was enriched to 5.452±0.151 Log CFU/mL in 2% (w/v) NaCl BPW in 7 hours, while in REB-V, it reached 7.831±0.323 Log CFU/mL. This confirmed that REB-V enriched V. parahaemolyticus to more than 106 CFU/mL within 6 hours. The enrichment rate of REB-V was faster than that of 2% (w/v) NaCl BPW, and the amount of enrichment within the same time was greater than that of 2% (w/v) NaCl BPW, indicating that REB-V exhibits excellent enrichment efficiency.

본 연구는 대륜 국화 ‘백마’의 생육 특성인 생체중, 건물중, 엽면적을 조사하여, 생장 및 기후요소에 따른 생장 예측모델 개발을 위하여 수행되었다. 정식후 일수 및 누적온도에 따른 국화의 건물중 및 엽면적 분석에 기반한 ‘백마’의 생장예측을 위한 시그모이드 회귀모델을 개발하였다. ‘백마’의 건물중 상대 생장률(RGR)은 재배기간 평균 0.084 g·g-1·d-1이었다. 정식 후 재배 기간에 따른 건물중에 대한 상대 생장률은 정식 초기부터 단일처리 전까지 높았으며 최고 0.133 g·g-1·d-1까지 증가하였고, 63일째 단일처리가 시작된 후 수확 시기에서는 0.030 g·g-1·d-1으로 감소하는 경향을 보였다. 누적온도에 따른 국화의 건물중, 엽면적에 대한 생장 모델(sigmoid 곡선)을 개발하였다. 정식 후 일수와 누적온도에 따른 ‘백마’의 건물중 및 엽면적은 지수함수적으로 증가하였으며, 건물중의 경우 63일(누적온도 1601℃)까지 평균 39.1%씩 증가하였고, 이후 평균 7.4%씩 증가하였다. 엽면적의 경우 정식 후 28일차 까지 평균 63.3%씩 증가하였고, 화아분화가 발생하기 전인 84일차까지 평균 6.5%씩 증가하였으며 화아 분화가 발생하 기 전 84일까지 평균 6.5%로 증가했고, 이후 수확 전까지 평균 10.6%씩 증가하는 경향을 보였다. 본 실험은 충남지역에 서 대륜 국화 ‘백마’의 재배관리 체계와 계획적 연중 생산 체계를 구축하는데 유용한 자료로 활용될 수 있다. 보다 정밀한 생육 예측 모델을 만들기 위해서는 누적 일사량을 포함한 다양한 기상자료를 바탕으로 하여 교정 및 검증이 필요하다.

작물 생육 모델은 작물의 생육을 이해하고 통합하기 위해 유용한 도구이다. 완전제어형 식물공장에서 엽채류로 활용하기 위한 퀴노아(Chenopodium quinoa Willd.)의 초장, 광합성률, 생장 모델을 예측하기 위한 모 델을 1차식, 2차식 및 비선형 및 선형지수 등식을 사용하여 개발하였다. 식물 생육과 수량은 정식 후 5일간격으로 측정하였다. 광합성과 생장 곡선 모델을 계산하였다. 초장과 정식 후 일수(DAT)간의 선형 및 곡선 관계를 얻었으나, 초장을 정확하게 예측하기 위한 모델은 선형 등식이었다. 광합성률 모델을 비선형 등식을 선택하였다. 광보상점, 광포화점, 및 호흡률은 각각 29, 813 and 3.4 μmol·m-2·s-1였다. 지상부 생체중과 건물중은 선형관계를 보였다. 지상부 건물중의 회귀계수는 0.75 (R2=0.921***)였다. 선형지수 수식을 사용하여 시간 함수에 따른 퀴노아의 지상부 건물중 증가를 비선형 회귀식으로 수행하였다. 작물생장률과 상대생장률은 각각 22.9 g·m-2·d-1 and 0.28 g·g-1·d-1였다. 이러한 모델들은 정확하게 퀴노아의 초장, 광합성률, 지상부 생체중과 건물중을 예측할 수 있다.

본 연구는 전라북도 동부 산악지역 낙엽송 임분의 흉고직경과 흉고단면적 생장모델을 개발하고, 지역․기 후 인자인 고도, 연평균 강우량 그리고 연평균 기온을 독립변수로 이용하여 모델의 정도를 향상시키기 위하여 수행하였다. 그 결과, Schumacher 다형방정식이 흉고직경과 흉고단면적 추정을 위한 최적의 모델인 것으로 분석되었다. 흉고직경 생장모델의 경우 고도와 연평균 강우량을 삽입하여 모델의 정도를 향상 시킬 수 있었으며, 흉고단면적 생장모델의 경우 연평균 강우량을 이용하여 모델의 정도를 향상시킬 수 있었다. 한편, 더욱 정도 높은 모델을 개발하기 위해서는 고도와 연평균 등 환경 인자와 더불어 임목본수, 고사율, 간벌율, 그리고 토양상태 등의 다양한 인자를 포함하는 모델의 추정 연구가 필요할 것으로 판단 된다.

This study was carried out to provide basic data for logical forest management by developing a site index curve reflecting the current growth characteristics of Cryptomeria japonica stands in Korea. The height growth model was developed using the Chapman-Richards, Schumacher, Gompertz, and Weibull algebraic difference equations, which are widely used in growth estimation, for data collected from 119 plots through the 7th National Forest Inventory and stand survey. The Chapman-Richards equation, with the highest model fit, was selected as the best equation for the height growth model, and a site index curve was developed using the guide curve method. To compare the developed site index curve with that on the yield table, paired T-tests with a significance level of 5% were performed. The results indicated that there were no significant differences between the site index curve values at all ages, and the p-value was smaller after the reference age than before. Therefore, the site index curve developed through this study reflects the characteristics of the changing growth environment of C. japonica stands and can be used in accordance with the site index curve on the current yield table. Thus, this information can be considered valuable as basic data for reasonable forest management.

This study was conducted to develop a predictive model for the growth of Escherichia coli strain RC-4-D isolated from red kohlrabi sprout seeds. We collected E. coli kinetic growth data during red kohlrabi seed sprouting under isothermal conditions (10, 15, 20, 25, and 30°C). Baranyi model was used as a primary order model for growth data. The maximum growth rate (μmax) and lag-phase duration (LPD) for each temperature (except for 10°C LPD) were determined. Three kinds of secondary models (suboptimal Ratkowsky square-root, Huang model, and Arrhenius-type model) were compared to elucidate the influence of temperature on E. coli growth rate. The model performance measures for three secondary models showed that the suboptimal Huang square-root model was more suitable in the accuracy (1.223) and the suboptimal Ratkowsky square-root model was less in the bias (0.999), respectively. Among three secondary order model used in this study, the suboptimal Ratkowsky square-root model showed best fit for the secondary model for describing the effect of temperature. This model can be utilized to predict E. coli behavior in red kohlrabi sprout production and to conduct microbial risk assessments.