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.

본 연구는 다양한 결실기로 육성한 산초나무 5개의 신품종(한초 915호, 한초 930호, 한초 10호, 한초 1020호, 한초 1030호)에 대해 잎과 가시의 형태적 특성을 조사하여 비교하였다. 조사는 질적 특성과 양적 특성으로 구분하여 실시하였으며, 양적 특성은 일원배치 분산분석(One-Way ANOVA)과 Scheffe의 다중검증(Scheffe's multiple range test)으로 품종 간 차이를 확인하였다. 또한 요인분석을 이용하여 조사한 특성의 기여도를 확인하였다. 그 결과 잎 길이에서는 유의한 차이를 확인하지 못했으나, 정소엽의 거치 수, 소엽의 수, 가시의 크기에서 품종 간 유의한 차이가 있었으며, 요인분석도 유사한 결과를 확인 하였다. 또한 비가중평균결합(Unweighted pair-group method using arithmetic averages) 군집분석을 수지도(dendrogram)로 확인한 결과, 한초 1020호와 1030호가 근접하고, 한초 915호와 930호가 근접하였으나 개화기와 결실기에서 뚜렷한 차이로 품종이 구분되는 것을 확인할 수 있었다.

한국(韓國)에서 발생(發生)하고 있는 흰잎마름병균의 병원성(病原性) 변이연구(變異硏究)는 일본판별품종(日本判別品種)에 의한 일본(日本) 분류체계(分類體系)를 이용(利用)하여 전국적(全國的)인 균형(菌型)의 분포상태(分布狀態)를 조사(調査)하여 왔으나 일본판별품종(日本判別品種)을 사용(使用)한 균형분류(菌型分類) 결과(結果) 동일(同一) 균군중(菌群中)에서도 다수계품종(多收系品種)에 따라 상이(相異)한 반응(反應)이 나타나 일본판별품종(日本判別品種)을 이용(利用)한 균형분류(菌型分類)가 부적합(不適合)한 것으로 나타났고, 일본판별품종(日本判別品種)을 한국(韓國)에서 증식(增殖) 보존(保存)할때 출수(出穗)가 늦거나 도복(倒伏)에 약(弱)하여 채종(採種)하기 어려운 점이 있으므로 한국(韓國)에 알맞는 판별품종(判別品種)을 선발(選拔)하기 위하여 한국품종중(韓國品種中)에서 선발(選拔)된 밀양(密陽) 23호(號), 청청(靑靑)벼 등(等) 7품종(品種)과 일본판별품종(日本判別品種)을 각(各) 균주별(菌株別)로 접종(接種) 비교(比較)한 결과(結果) 우리나라 흰잎마름병균에 대(對)한 저항성(抵抗性)과 이병성반응(罹病性反應)이 뚜렷하고 저항성유전자(抵抗性遺傳子)가 다르다고 추정(推定)되는 품종중(品種中)에서 밀양(密陽) 42호(號), 한강(漢江)찰벼, 풍산(豊産)벼, 청청(靑靑)벼, 밀양(密陽) 23호(號)가 한국(韓國) 흰잎마름병균의 병원성(病原性) 변이판별(變異判別)에 적합(適合)한 판별품종(判別品種)으로 선발(選拔)되었다. 우리나라 흰잎마름병 병원균(病原菌)의 병원성(病原性)은 일본판별품종(日本判別品種)의 반응(反應)에 의하여 I, II, III, IV, V 균군(菌群) 등(等)으로 분류(分類)되어 왔으나 한국판별품종(韓國判別品種)의 반응(反應)에 따라 Kl, K2, K3, K4, K5 레이스로 명명(命名)하였다.가 높았다. 5. 매몰병원균(埋沒病原菌)의 살균효과(殺菌效果)는 하우스-턴널-단열구(斷熱區)에서 15cm 깊이까지는 처리(處理) 7일간(日間)에 사멸(死滅)했고 20cm 깊이에서는 Pythium균(菌)과 Fusarium균(菌)을 제외(除外)하고 모두 14일간(日間)에 사멸(死滅)하였다. 6. 최고(最高)에 달(達)했다가 최저(最低)에 이르는 온도(溫度)의 반복적(反復的)인 파동(波動)이 있는 것에서 없는 것보다 단시간(短時間)에 사멸(死滅)하였다. 이상(以上)의 결과(結果)에서 볼 때 하기고온기(夏期高溫期)의 재배(栽培) 휴한기(休閑期)에 PVC film을 사용(使用)하여 하우스를 밀폐(密閉)하거나 턴널을 만들어서 태양열(太陽熱)을 이용(利用)한 토양소독(土壤消毒)의 가능성(可能性)이 충분(充分)히 있는 것으로 생각된다.종합적(綜合的)으로 볼 때, diazinon 과 decamethrin의 처리(處理)는 포장(圃場)에서 벼멸구의 산란력(産卵力)과 성충수명을 증대(增大)시키고, 식이활동(食餌活動)을 촉진(促進)함으로서 벼멸구의 resurgence를 유발(誘發)하고 아울러 수도체(水稻體)의 hopperbun을 가속화시킬 가능성(可能性)이 있음을 알 수 있었다.는 점차 약하여 졌으나 catalase, invertase는 그 활성도가 일단 숙성중기에 높아졌다가 낮아졌다.n 이 pH 4.2이고 temperature는 이었다. 그리고 5'-phosphodiesterase 생성에서 최적 탄소원은 sucrose이고 질소원은 이고 corn steep liquor나 혹은 yeast extract를 각각 0.01%씩 첨가한 구는 첨가하지 않은 control 구보다 20%의 5'-phosphodiesterase 생성 증가를 나타 내었다. 이 균이 생성한 5'-ph