본 연구는 무늬 식물의 발현 양상을 확인하기 위해 Peperomia 속의 무늬가 없는 P. rotundifolia와 무늬 발생 양상이 서로 다른 P. argyreia, P. obtusifolia ‘Variegata’, P. marmorata ‘Pink Lady’4종을 대상으로 잎의 형태적 특성과 색소 구성 특성을 비교 분석하였다. 연구 결과, P. argyreia은 배경색과 무늬색의 색차(△E)가 크게 나타났지만, 단면 세포에서는 엽 록소가 고르게 분포하고, 색소 구성에서 무늬 유무에 따른 차 이가 없었다. 반면, c ‘Variegata’는 색소 구성에서 배경색과 무늬색 사이에 유의적인 차이를 보였다. 단면 세포에서도 엽 록소 분포의 차이가 뚜렷이 관찰되었다. 붉은 색의 무늬를 가 진 P. marmorata ‘Pink Lady’는 안토시아닌을 포함하고 있 어, 다른 품종들과는 다르게 색소체 생성에 따른 무늬 발현 양 상을 보였다. 결론적으로, P. argyreia는 표피의 공기층에 의 해 무늬가 발현되는 구조적 패턴을 가지며, P. obtusifolia ‘Variegata’와 P. marmorata ‘Pink Lady’는 엽록소와 카르 티노이드, 안토시아닌 등 색소적 특징에 의해 무늬를 발현시 키는 것으로 확인되었다. 이처럼 품종 특이적으로 다른 무늬 발생 양상을 가진 식물은 관상 가치를 유지하기 위한 광환경 이 다르게 요구될 것으로 판단된다.

Mathematically modeling photosynthesis helps to interpret gas exchange in a plant and estimate the photosynthetic rate as affected by environmental factors. Notably, the photosynthetic rate varies among leaf vertical positions within a single plant. The objective of this study was to measure the distinct photosynthetic rate of lily (Lilium Oriental Hybrid ‘Casa Blanca’) at the upper, medium, and basal leaf positions. Subsequently, the FvCB (Farquhar-von Caemmerer-Berry) photosynthesis model was employed to determine the parameters of the model and compared it with a rectangular hyperbola photosynthesis model. The photosynthetic rates were measured at different intracellular CO2 concentrations () and photosynthetic photon flux density (PPFD) levels. SPAD values significantly decreased with lowered leaf position. The photosynthetic rates at the medium and basal leaves were lower compared with the upper leaves. FvCB model parameters,  and   , showed no significant difference between the medium and basal leaves. Estimated photosynthetic rates from derived parameters by the FvCB model demonstrated over 0.86 of R2 compared with measured data. The rectangular hyperbola model tended to overestimate or underestimate photosynthetic rates at high  with high PPFD levels or low  with high PPFD levels, respectively, at each leaf position. These results indicated that the parameters of the FvCB model with different leaf positions can be used to estimate the photosynthetic rate of lily.

본 연구에서는 석류의 항산화 및 항염 효과를 평가하고, 이를 통해 석류 잎 추출물이 항노화 화장품 소재로서 활용될 가능성을 확인하고자, 석류 잎 에탄올 추출물의 에틸아세테이트 분획물(Ethyl acetate fraction of ethanolic extract of Punica granatum leaf : EFP)의 총 폴리페놀 및 플라보노이드 함 량, 항염 및 항산화 활성을 평가하여, 석류 잎의 유익한 성분과 피부 개선 가능성을 탐구하였다. 실험 결과 EFP의 총 폴리페놀 함량은 871.6±16.3 mg gallic acid/g, 플라보노이드 함량은 36.6±0.3 mg quercetin/g 으로 나타났다. ABTS 라디칼 소거활성을 평가에서는 EFP가 농도 의존적으로 항산화능을 보였고, EC50 수 치는 24.62±0.48㎍/mL로 나타났다. 피부 세포독성 실험에서 EFP는 50㎍/mL 이하 농도에서 높은 세포 생존율을 보였으며, 이는 세포 독성이 거의 없음을 시사한다. NO 생성 억제 실험에서는 EFP가 낮은 농도 에서도 효과적으로 NO 생성을 억제하였으며, 6μg/mL 농도에서 거의 완전히 억제되었다. 이러한 결과는 항산화와 항염 효과를 지닌 천연 화장품 소재로 활용 가능성을 기대할 수 있다.

Eriocraniidae is a microleidopteran family (Lepidoptera: Eriocraniidae) that includes six genera and distributed to the Holarctic region. The larvae of this family are known leaf miners, typically infesting Betula and Ouercus. Herein. the first reord of the genus Dyeriocrania Spuler, 1910 in Korea is presented, including the previously undscribed species. Adult and female genitalia are provided based on illustrations.

이 연구에서는 Inception V3, SqueezeNet(local), VGG-16, Painters 및 DeepLoc의 다섯 가지 인공지능(AI) 모 델을 사용하여 차나무 잎의 병해를 분류하였다. 여덟 가지 이미지 카테고리를 사용하였는데, healthy, algal leaf spot, anthracnose, bird’s eye spot, brown blight, gray blight, red leaf spot, and white spot였다. 이 연구에서 사용한 소프트웨 어는 데이터 시각적 프로그래밍을 위한 파이썬 라이브러리로 작동하는 Orange3였다. 이는 데이터를 시각적으로 조작하여 분석하기 위한 워크플로를 생성하는 인터페이스를 통해 작동되었다. 각 AI 모델의 정확도로 최적의 AI 모 델을 선택하였다. 모든 모델은 Adam 최적화, ReLU 활성화 함수, 은닉 레이어에 100개의 뉴런, 신경망의 최대 반복 횟수가 200회, 그리고 0.0001 정규화를 사용하여 훈련되었다. Orange3 기능을 확장하기 위해 새로운 이미지 분석 Add-on을 설치하였다. 훈련 모델에서는 이미지 가져오기(import image), 이미지 임베딩(image embedding), 신경망 (neural network), 테스트 및 점수(test and score), 혼동 행렬(confusion matrix) 위젯이 사용되었으며, 예측에는 이미 지 가져오기(import image), 이미지 임베딩(image embedding), 예측(prediction) 및 이미지 뷰어(image viewer) 위젯 이 사용되었다. 다섯 AI 모델[Inception V3, SqueezeNet(로컬), VGG-16, Painters 및 DeepLoc]의 신경망 정밀도는 각 각 0.807, 0.901, 0.780, 0.800 및 0.771이었다. 결론적으로 SqueezeNet(local) 모델이 차나무 잎 이미지를 사용하여 차 병해 탐색을 위한 최적 AI 모델로 선택되었으며, 정확도와 혼동 행렬을 통해 뛰어난 성능을 보였다.

최근 국내에서 개발된 송풍식 양파 줄기절단기를 수확기 양 파 엽 절단에 활용할 경우 적정 작업 조건을 구명하기 위해서 이 실험을 수행하였다. 처리구 중 식물체 엽 건조가 가장 많이 진행된(엽 건조 정도 : 66.3%, 엽 수분함량 : 50.5%) 6월 20일 엽 절단 처리구에서 평균 잔여 엽장은 6.7±3.5cm로서 작업 후 적정 잔여 엽장에 해당되는 범위인 4－10cm에 포함되므로 기계 엽 절단 성능이 처리구 중 가장 우수한 것으로 판단된다. 줄기절단기 이용 양파 엽 기계 절단 시 평균 작업 속도는 0.17m·s-1였는데, 이는 인력 엽 절단 처리구의 평균 작업 속도 인 0.05m·s-1보다 3.4배 정도 빨랐으며, 이를 통해 해당 기종 을 이용하여 10a 면적을 작업할 경우에는 인력 작업(1인 기준) 에 비해 2.6시간 정도를 절감할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 기계 엽 절단 처리구에서의 손상구 발생률은 1.3%로서 인력 엽 절단 처리구의 0.0%에 비해 높았는데, 이로 인해 기계 엽 절단 처리구가 인력 엽 절단 처리구보다 저장 중 양파 구 부패 율이 평균적으로 높았던 것으로 판단된다. 처리별 저장 특성 을 살펴보면, 저장 8개월 후 구 부위(기부, 정부)별 부패율은 기계 엽 절단 후 잔여 엽장이 5.0cm 미만인 처리구에서 잔여 엽장이 5.0cm 이상인 처리구보다 높았다. 이는 잔여 엽 길이 가 5.0cm 미만인 처리구에서는 5.0cm 이상인 처리구보다 저 장 중 구 부패를 유발하는 병원균의 감염이 쉬우므로 장기 저 장 시 부패율이 높은 것으로 생각된다. 본 실험 결과와 실험 기 종의 성능 목표(작업 후 잔여 엽장 : 5cm) 및 양파 수확 시 적정 잔여 엽장에 관한 기존의 연구결과 등을 종합적으로 고려할 경우, 본 실험에 사용된 줄기절단기 이용 양파 엽 절단 시 양파 의 적정 잔여 엽장은 5－10cm 정도일 것으로 판단된다.

본 연구는 토양 용토, 호르몬 종류 및 농도, 잎의 모양 차이 에 따른 넓은산꼬리풀의 삽목 발근을 확인하기 위하여 수행되 었다. 토양 용토는 단일 원예용상토와 녹소토 그리고 원예용 상토:녹소토(1:1) 혼합용토를 사용하였다. 호르몬 종류는 IBA 와 NAA를 사용했으며 각각 무처리, 100, 500, 1000㎎·L-1를 처리했다. 잎의 모양은 잎 두매가 온전하게 달린 삽수, 잎 두 매를 반으로 자른 삽수 그리고 잎 한매를 반으로 자른 삽수를 조제하여 사용했다. 용토에 따른 발근은 녹소토를 단일로 사 용한 처리에서 가장 우수하게 나타났으며 원예용상토를 단일 로 사용한 처리에서 발근이 저조하였다. 호르몬에 따른 발근 은 IBA와 NAA에 따라 큰 차이가 나타나지 않았으나, 생물의 biomass를 나타내는 건물중이 NAA 보다 IBA에서 높게 나 타난 것으로 보아 IBA가 더 효과적인 것으로 판단된다. 잎 모 양에 따른 발근은 잎 한장을 반으로 자른 삽수가 가장 높은 생육이 나타났으며 온전한 잎 두장이 붙어있는 처리는 생육이 가장 낮게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 따라서 넓은산꼬리 풀은 삽목시 반으로 잘린 잎이 한장만 붙어있는 삽수를 저농 도의 IBA에 침지 후 녹소토에 꽂는 것이 삽목에 효과적일 것 으로 보여 진다.

본 연구는 편백나무 잎 분획물의 항염증 기능성 소재로서의 활용 가능성을 평가하기 위해 99% 에탄올로 추출한 편백잎 추출물 (CO99EL)을 헥산 (CO99EL-H), 클로로포름 (CO99EL-C), 에틸 아세테이트 (CO99EL-E), 부탄올 (CO99EL-B)과 증류수 (CO99EL-W) 순서대로 분획하였다. 각각의 분획물의 항염증 효과는 LPS로 유도된 RAW264.7 마우스 대식세포를 이용하여 수행하였다. 세포독성은 CO99EL-H와 CO99EL-C에서 가장 높았으며 CO99EL-W에서 가장 낮음을 확인하였다. 흥미롭게도, LPS로 유도된 iNOS의 발현과 NO의 생산은 CO99EL-H와 CO99EL-E에 의해 현저하게 감소하였고, COX-2의 발현은 CO99EL-B와 CO99EL-W에 의해 현저하게 감소하였다. 또한, LPS에 의해 증가된 염증성 사이토카인인 interleukin(IL)-1β는 CO99EL-C, CO99EL-E, CO99EL-B와 CO99EL-W에 의 해 현저하게 감소하였고, IL-6는 CO99EL-B와 CO99EL-W에 의해 현저하게 감소하였다. 그뿐만 아니 라, LPS에 의해 활성화된 janus kinase (JAK)/signaling transducer and activator of transcription (STAT) 신호 전달 경로는 CO99EL-H와 CO99EL-C에 의해 상당히 감소하였고, mitogen-activated protein kinase (MAPK)은 CO99EL-C에 의해 약간 감소하였다. 하지만, nuclear factor (NF)-κB의 활 성은 어떤 분획물도 감소시키지 못했다. 본 연구의 결과를 통해, CO99EL의 분획물들은 분획에 사용되 는 용매에 따라 항염증 작용기전이 다름을 확인하였다.

Milky white spots appeared on red bean leaves in a red bean cultivation area located in Jangyeon-myeon, Goesan-gun, Chungbuk Province. After culturing the pathogen in PDA medium, their morphology was observed, and their genes were BLAST-searched in the National Center for Biotechnology Information (NCBI). The pathogen was identified as a fungus called Rhizopus arrhizus. As a result of reinoculating the isolated pathogen on red beans, the same symptoms as those in the isolated leaves occurred. Characteristic colonies of R. arrhizuson PDA medium initially showed a bright color and then changed to dark gray over time, with mostly spherical sporangia. The sporangiospores were spherical or elliptical, mostly irregular, and small in size. Therefore, based on these results, this disease has not yet been reported in red beans and was called red bean brown leaf blight caused by Rhizopus arrhizus A. Fisch (syn. R. oryzae).

Mangroves are distributed in intertidal zones of coastal environments or estuarine margins, playing a critical role in the global carbon cycle. However, understanding of the carbon cycle role of mangrove associates in the Republic of Korea is still limited. This research measured soil respiration and leaf gas exchange in three habitats of Hibiscus hamabo (Gimnyeong, Seongsan, and Wimi) and analyzed the impacts on sites and months. Soil respiration was measured once a month from June to October 2022 and leaf gas exchange was measured monthly from June to September 2022. Soil respiration in August (5.7±0.8 μmol CO2 m-2 s-1) was significantly higher than that in other months (p<0.001) and soil respiration increased as air temperature increased (p<0.001). In Seongsan, net photosynthesis in July (9.0±0.9 μmol m-2 s-1) was significantly higher than that in other months (p<0.001). Net photosynthesis increased as stomatal conductance and transpiration rate increased during the entire period (p<0.001). Furthermore, a weak positive linear relationship was observed between soil respiration and net photosynthesis (r2=0.12; p<0.01). The results indicated that soil respiration was influenced not only by air temperature and season but also by net photosynthesis. This study is expected to provide basic information on the carbon dynamics of mangrove associates.

Gray leaf spot caused by Stemphylium spp., is a major disease of tomatoes, and it threatens its cultivation worldwide, especially in warm and humid areas. This study was conducted on 223 tomato germplasm conserved at the National Agrobiodiversity Center to select the resources resistant to the gray leaf spot pathogen strain previously isolated in Korea, using a bioassay and genotypic analysis of the resistance gene (Sm). Two weeks after inoculation with Stemphylium lycopersici, the disease index (rated on a scale of 0-4) of gray leaf spot was assessed in detached tomato leaves. The results showed that 22 resources were resistant, with a disease index of 0-1. Additionally, 65 genetic resources were found to be moderately resistant, with a disease index between 1.0 and 2.0. Subsequently, Hybridization Probe Melting (HPM) analysis of the 22 resistant genetic resources confirmed the genotype of the gray leaf spot resistance gene (Sm). Among them, 20 genetic resources showed a homozygous resistant genotype. The resources selected in this research may contribute to the breeding of new tomato varieties resistant to gray leaf spot and may serve as a basis for further genotypic analysis studies.

Tomato is one of the major widely cultivated crops around the world. The leaf area is directly related to the total amount of photosynthesis, which affects the yield and quality of the fruit. Traditional methods of measuring the leaf area are time-consuming and can cause damage to the leaves. To address these problems, various studies are being conducted for measuring the leaf area. In this study, we introduced a model to estimate the leaf area using images of tomatoes. Using images captured by a camera, we measured the leaf length and width and used linear regression analysis to derive the leaf area estimation formula. Furthermore, we used a Neural Network (NN) for additional analysis to compare the accuracy of the models. Initially, to verify the reliability of the image data, we conducted a correlation analysis between the actual measurement data and the image data, which showed a high positive correlation. The leaf area estimation model presented 23 estimation formulas. We used regression analysis to estimate the coefficients of each model and also used employed an artificial neural network analysis to derive high R-squared (R2) values and low Root Mean Square Error (RMSE) values. Among the estimation formulas, the ninth model showed the highest reliability with an R-squared value of 0.863. We conducted a verification experiment to confirm the accuracy of the selected model, and the R-squared value was 0.925. This study confirmed the reliability of data measured from images and the reliability of the leaf area estimation model using image data. These methods are expected to be an important tool in agriculture, using imaging equipment for measuring and monitoring the crop growth.

큰징거미새우(Macrobrachium rosenbergii)는 양식 시설 내에서 체색 불량 및 갑각 약화와 같은 문제로 경제적 손실을 겪고 있다. 이 종은 동물성 원료 기반의 사료로 양식되지만, 야생에서는 식물체 비중이 높은 detritus를 주로 섭취한다. 새우가 야생에서 섭취한 식물체는 기본 영양소 뿐만 아니라 체색의 재료인 카로티노이드의 공급원이기도 하다. 개나리(Forsythia koreana)는 우리나라에 널리 분포하는 꽃나무로 잎에는 황색 당근에 버금가는 양의 카로티노이드가 함유 되어 있다. 본 연구에서는 큰징거미새우에게 개나리 잎을 공급하여 체색 및 건강도에 미치는 효과를 조사하였다. 실험사료는 「배합사료 100%(대조구), CON」, 「배합사료 80%+개나리 잎 분말 20%, FP」, 「배합사료 80%+가공하지 않은 개나리 잎 20%, FL」의 세 가지였으며, 각 조건 의 사료를 평균 체중 1.1 ± 0.2 g의 어린 새우들에게 10주간 공급하였다. 실험 결과, 체색의 경 우, CON의 새우들은 일관적으로 투명한 상아색을 띠었으나, FP와 FL 새우의 경우 사육일의 경과에 따라 푸른색을 거쳐 암갈색으로 변화하였다. 생존과 성장은 CON과 FP 또는 FL 사이에 유의한 차이가 없었다. 간췌장을 조직학적으로 비교한 결과, hepatopancreatic tubule의 구성 세포 중 B cell의 vacuole 크기가 CON에 비해 FP과 FL에서 훨씬 컸다. B cell의 vacuole은 영 양소의 흡수 및 소화의 역할을 하며, 개나리 잎의 공급이 큰징거미새우의 건강에 긍정적으로 작용했을 가능성을 시사한다. 이상의 결과는 큰징거미새우의 양식에 개나리 잎을 활용하면 성장 저해 없이 체색의 개선 및 건강도의 향상을 기대할 수 있음을 보여준다.

To develop quality-improved bakery products, the influence of the partial replacement of wheat flour by Artemisia princeps leaf powder (APP) on the quality characteristics of cookies, including antioxidant activities, was investigated. Studies were carried out to evaluate the addition of different percentages of APP on the quality characteristics of cookies prepared by incorporating APP (1-4%) into wheat flour. The incorporation of APP significantly affected the cookies’ physicochemical parameters and sensory acceptance attributes. Such incorporation at different levels significantly reduced moisture content while increasing the cookie dough’s density (p<0.05). The spread ratio, loss rate, L*, and b* values of the cookies decreased, but their hardness and a* value increased significantly with increasing levels of APP substitution (p<0.05). 2,2-Diphenyl-1-picrylhydrazyl (DPPH) and 2,2'-azino-bis-3-ethylbenzthiazoline- 6-sulphonic acid (ABTS) radical scavenging activities were significantly increased (p<0.05) with higher APP substitution and were well-correlated. Hedonic sensory results showed that cookies fortified with 2% APP generally received satisfactory and acceptable acceptance scores. Consumers seemed to prefer the cookie texture in terms of chewiness when the samples were softer and lighter but less reddish, whereas taste acceptance may be a dominant factor in overall acceptability.

This study investigated the surface tension and foaming properties of the hot-water extracts of pumpkin leaf and chickpea, as well as the effects of the plant hot-water extracts on white pan bread baking. Propylene glycol alginate (PGA), a synthetic emulsifier widely used in bakery, was used as a control. Pumpkin leaf water extract showed lower surface tension and comparable foaming capacity, compared with chickpea water extract and PGA solution when total solid  0.15% (w/w). Chickpea water extract showed the highest foam stability when total solid  0.15% (w/w). The dough was found to have a weak gel structure, and its viscoelastic properties were not significantly influenced by adding 0.05% or 0.15% (w/w) (based on total solid content) plant water extracts or PGA. The specific volume of the bread increased, and the baking loss was reduced by adding the two plant water extracts of total solid 0.15% (w/w). The hardness and chewiness of the bread crumb were reduced to a level comparable to the crumb containing 0.05% (w/w) PGA. The results showed that the pumpkin leaf water extract could be an effective natural emulsifier with a high phenolic content for bakery products.

With the advancement and diversification of the bread industry, eco-friendly products with less sugar and salt, and containing functional ingredients are being developed. To develop healthy bread, Korean pine leaf powder was added in different proportions (0%, 1%, 3%, 5%, and 7%), and the quality characteristics of the bread, namely height, moisture, color value, texture, antioxidant property, and sensory characteristics were evaluated. As the amount of leaf powder was increased in the bread, L-value in the range of 53.45~85.05 (p<0.001) and adhesiveness in the range of 0.13~0.32 mJ (p<0.001) decreased significantly, whereas b-value in the range of 16.75~30.74 (p<0.001), total polyphenol content in the range of 466.83~669.13 ug/mL, ABTS- in the range of 0.46~43.23%, DPPH-radical in the range of 1.39~45.76%, scavenging capacities (p<0.001), color in the range of 3.27~5.40 (p=0.017) and texture in the range of 4.33~4.80 (p=0.006) preferences increased significantly. This study could increase the utilization of Korean pine leaf and the production of healthy food with antioxidant properties.

Determining the size or area of a plant's leaves is an important factor in predicting plant growth and improving the productivity of indoor farms. In this study, we developed a convolutional neural network (CNN)-based model to accurately predict the length and width of lettuce leaves using photographs of the leaves. A callback function was applied to overcome data limitations and overfitting problems, and K-fold cross-validation was used to improve the generalization ability of the model. In addition, ImageDataGenerator function was used to increase the diversity of training data through data augmentation. To compare model performance, we evaluated pre-trained models such as VGG16, Resnet152, and NASNetMobile. As a result, NASNetMobile showed the highest performance, especially in width prediction, with an R_squared value of 0.9436, and RMSE of 0.5659. In length prediction, the R_squared value was 0.9537, and RMSE of 0.8713. The optimized model adopted the NASNetMobile architecture, the RMSprop optimization tool, the MSE loss functions, and the ELU activation functions. The training time of the model averaged 73 minutes per Epoch, and it took the model an average of 0.29 seconds to process a single lettuce leaf photo. In this study, we developed a CNN-based model to predict the leaf length and leaf width of plants in indoor farms, which is expected to enable rapid and accurate assessment of plant growth status by simply taking images. It is also expected to contribute to increasing the productivity and resource efficiency of farms by taking appropriate agricultural measures such as adjusting nutrient solution in real time.