본 연구는 소나무재선충병 피해지의 식생복원을 위해 조림된 편백을 대상으로 토양개량제의 처리 효과를 조사하기 위한 목적으로 수행하였다. 2007년 소나무재선충병 피해지에 모두베기 후 조림된 8년생 편백을 대상으로 2013년부터 2016년까지 4년 동안 목탄과 톱밥을 두 수준의 복합비료 (N6:P4:K1, N3:P4:K1)에 혼합 처리한 토양개량제 처리구와 무시비구(대조구)를 대상으로 임목 생장, 토양 및 잎 양분 특성을 조사하였다. 조사기간 동안 흉고직경 또는 수고 생장량과 측정시기에 대한 선형회귀식의 회귀계수(slope)는 유의적인 차이가 없었으나, Biomass 증가량은 토양개량제 처리구와 대조구 사이의 회귀계수에 유의적인 차이가 있었다. 그러나 복합비료의 시비 수준의 회귀계수는 유의적인 차이가 없었다. 토양 EC를 제외한 토양 호흡, 토양온도, 토양수분 함량, 토양 pH는 토양개량제 처리구와 대조구 및 시비 수준 사이에 유의적인 차이가 없었다. 토양의 화학적 특성 중 유기탄소와 전질소 농도는 토양개량제 처리구가 대조구에 비해 유의적으로 낮은 값을 보였으나, 유효 인, 교환성 칼슘 및 마그네슘은 토양개량제 처리구가 대조구에 비해 유의적으로 크게 나타났다. 잎의 질소 및 인 농도는 토양개량제 처리구가 대조구에 비해 증가하였으나, 칼륨과 마그네슘 농도는 처리 간 차이가 없었다. 본 연구 결과에 따르면 소나무재선충병 피해지 식생복원을 위한 편백 조림지에 토양개량제 처리는 양분 유효도의 향상 및 조림목의 바이오매스 증가에 기여할 수 있는 것으로 나타났다.

본 연구는 소나무재선충병 방제대상지 선정의 효율성을 높이기 위해 진주시를 대상으로 소나무재선충병 잠재분포를 예측하였다. 예측에 사용된 MaxEnt 모델은 회귀분석을 기반으로 종 발생 확률 평가 및 다양한 잠재분포 예측에 이용되고 있다. 종속변수로는 소나무재선충병 감염목 자료를 사용하였으며, 독립변수로는 지리 ‧ 지형 ‧ 기후적 요인으로 총 15개 인자를 사용하였다. 잠재분포 예측 결과, 모델의 성능은 AUC가 0.801로 우수한 수준의 정확도를 나타냈다. 독립변수 중에는 전년도 감염목과의 거리, 6월 하순 강우량, 5월 강우량, 화목보일러와의 거리 순으로 잠재분포에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 지속적인 소나무재선충병 감염목 DB 구축과 지리적 요인들에 대한 모니터링의 중요성이 크다는 것을 의미한다.

토마토반점위조바이러스(TSWV)는 총채벌레가 매개하는 대표적인 바이러스로 고추 등 여러작물에서 심각 한 피해를 준다. 노지고추에서 토마토반점위조바이러스 발생 경감을 위한 총채벌레 방제시기를 설정하고자 시기별 총채벌레 발생량과 토마토반점위조바이러스병 발생량을 조사하였다. 2023년 전북 익산 노지 고추포장 에서 청색끈끈이트랩을 이용하여 총채벌레 발생량을 조사한 결과 4월 상순부터 채집되기 시작하여 5월 하순과 6월 하순에 발생최성기를 보였다. 반면 고추 꽃에서는 정식 2주후부터 꽃당 10마리 이상 관찰되었다. 토마토반점 위조바이러스병은 정식 30일 이후 증상이 발생하기 시작하여 빠르게 확산되는 경향이었다. 따라서 노지고추에 서 토마토반점위조바이러스병 경감을 위하여 총채벌레 방제를 활착 이후부터 시작하는 것이 좋을 것으로 판단 되었다.

Pine Wilt Disease (PWD) is a disease causing mass deaths of pine trees in South Korea, and the dead trees serve as breeding grounds for insect vectors responsible for spreading the disease to other host trees. Because the PWD requires early monitoring to minimize its damage on domestic forestry, this study aims to develop a species distribution model for predicting the potential distribution of PWD by using artificial neural network (ANN) with time-series data. Among the architectures, the Convolutional Neural Network exhibited the highest performance, achieving a validation accuracy of 0.854 and a cross-entropy loss of 0.401, and the InceptionTime model emerged as the second-best performer. This study identified the best-performing ANN architecture for a spatiotemporal evaluation of PWD occurrence, emphasizing the importance for determining hyperparameters with ecological characteristics and data types to apply deep learning into SDMs.

Broad bean wilt virus 2 (BBWV2) is a species in the genus Fabavirus and family Secoviridae, which is transmitted by aphids and has a wide host range. The BBWV2 genome is composed of two single-stranded, positive-sense RNAs, RNA-1 and RNA-2. The representative symptoms of BBWV2 are mosaic, mottle, vein clearing, wilt, and stunting on leaves, and these symptoms cause economic damage to various crops. In 2019, Perilla fructescens leaves with mosaic and yellowing symptoms were found in Geumsan, South Korea. Reverse-transcription polymerase chain reaction (RTPCR) was performed with specific primers for 10 reported viruses, including BBWV2, to identify the causal virus, and the results were positive for BBWV2. To characterize a BBWV2 isolate (BBWV2-GS-PF) from symptomatic P. fructescens, genetic analysis and pathogenicity tests were performed. The complete genomic sequences of RNA-1 and RNA-2 of BBWV2-GS-PF were phylogenetically distant to the previously reported BBWV2 isolates, with relatively low nucleotide sequence similarities of 76-80%. In the pathogenicity test, unlike most BBWV2 isolates with mild mosaic or mosaic symptoms in peppers, the BBWV2-GS-PF isolate showed typical ring spot symptoms. Considering these results, the BBWV2-GS-PF isolate from P. fructescens could be classified as a new strain of BBWV2.

본 연구는 머신러닝 기법을 토대로 15개 환경 변수를 활용하여 소나무재선충병의 위험지역 분포를 예측하였다. 연구는 최대 엔트로피 모델을 머신러닝 기법으로 활용하였고, 연구 지역은 경주이며 연구 기간은 2018∼2020년이다. 모델의 평가에는 AUC(area under the curve)를 이용하였다. 연구 지역에서 소나무재선충병의 감염목 핵심 분포 지역은 2018년 대비 2019년과 2020년에 각각 2.5배와 4.7배 확대되었다. 소나무재선충병의 감염목 분포 추정 모델의 AUC는 모든 해에 최소 0.86 이상이었다. 모델에서 가장 중요한 변수는 직전 해의 감염목 근접도 이었다. 지형과 도로와의 인접성, 목조건물 인접성, 5월 평균 기온도 중요한 변수이었다. 인간 활동과 매개충의 생장 환경이 소나무재선충병의 공간적 분포에 중요한 역할을 한다는 것을 의미한다. 나아가 연구의 결과는 감염목 분포 정보의 지속적인 구축과 공유가 소나무재선충병 예방을 위한 정책과 연구에 중요하다는 것을 시사한다.

토마토반점위조바이러스 (TSWV)는 고추, 토마토 등 경제적으로 중요한 작물에 심각한 피해를 주는 바이러스들 중 한 종이다. TSWV의 넓은 기주범위, 매개충인 총채벌레 방제의 어려움 및 TSWV의 효과적인 치료제가 없기 때문에, 저항성 품종을 사용하는 것이 TSWV를 예방하는 가장 효과적인 수단이 될 수 있다. 본 연구에서는 토마토에서 분리된 TSWV 분리주 (SW-TO2)의 유전학적·생물학적 특성을 구명하고, 최근에 국내에서 분리된 구기자, 머위, 당귀 TSWV 분리주와 비교하였다. 순수분리된 SW-TO2는 28 종의 지표식물 중 토마토를 포함한 17종에서 원형반점, 모자이크 증상 등 전신감염 증상을 보였다. SW-TO2의 유전자 계통분석 결과 국내에서 분리된 고추, 구기자 TSWV 분 리주와 98~99%의 상동성을 보이며 같은 그룹에 속하였다. TSWV 저항성 평가를 위한 생물검정법을 확립하고, 시판되고 있는 고추와 토마토 품종을 대상으로 4종의 TSWV 분리주에 대한 저항성 평가를 검정하였다. TSWV 저항성 평가는 첫째, 접종엽에 괴사반점 증상이 나타나거나 병징이 없는 경우, 둘째, 상엽에 병징이 없는 경우, 셋째, 상엽을 RT-PCR 진단한 결과 음성이 나왔을 경우 등 3가지 조건이 다 충족될 때 저항성으로 평가하였다.

Strawberry is one of the major economic crops in the modern agriculture industry worldwide. Fusarium wilt disease, caused by the Fusarium oxysporum f. sp. fragariae (FOF), is known as the most problematic factor in strawberry production. In a previous study, Streptomyces griseus S4-7 was isolated from the strawberry rhizosphere, exhibited an exceptional antifungal activity against the Fusarium wilt pathogen. However, sensitivity variation to S4-7 in the pathogen population was not evaluated. Therefore, we collected the pathogen nationwide and screened the sensitivity of FOF to the biological agent. A total of 96 FOF isolates was tested their sensitivity to the S4-7 and less-sensitive FOF isolates had lower cell wall degradation than the standard FOF strain. However, gene expression level of the cell wall organization (pkc1, gcn5) was not different between the less sensitive and the standard FOF strains. The results suggested that among the FOF population, some isolates may develop tolerance against a biocontrol agent through complex tolerance mechanisms.

무는 중요한 채소작물 중 하나이며 강원도 고랭지에서는 시들음병 Fusarium oxysporum f. sp. raphani에 의해 지속적으로 경제적인 피해를 받아왔다. 최근에는 정선군의 고랭지에서 배추과 작물을 기주로 하는 클로버씨스트선충 (Heterodera trifolii)이 발생하여 무 생산에도 위협을 가하고 있다. 이 선충은 무에 직접적인 피해뿐만 아니라 다른 병원균과 복합감염에 의한 2차 피해를 일으킬 수 있는 것으로 잘 알려져 있다. 따라서, 본 연구에서는 무시들음병균 의 발병에 있어 클로버씨스트선충이 미치는 영향을 알아 보고자 하였다. 무시들음병균과 클로버씨스트선충을 복합 감염시킨 처리구의 식물 초장은 무시들음병균을 단독감염 시킨 처리구의 식물 초장보다 더 낮은 경향을 보였으나 통계적인 유의성은 없었다. 반면, 무시들음병균과 클로버씨 스트선충을 복합감염시킨 처리구의 발병도 (1.60±0.97)는 무시들음병균을 단독감염시킨 처리구 (0.20±0.42)보다 더 높은 것으로 나타났다. 발병률도 무시들음병균과 클로버씨 스트선충 복합처리구 (80%)가 무시들음병균 단독처리구 (44%)보다 2배 정도 높은 것으로 나타났다. 본 연구 결과에 따라 강원도 고랭지에서 무시들음병의 방제전략 수립시에는 클로버씨스트선충의 방제도 함께 고려해야 할 것으로 생각된다.

1. 딸기(Fragaria×ananassa Duch.) 탄저병(Colletotrichum fructicola) 및 시들음병(Fusarium oxysporum f. sp. fragariae) 은 고온다습한 여름철 육묘기 및 정식 초기에 흔히 발생하여 큰 피해를 주고 있다. 2. 국내에서 육성하였거나 일본, 미국, 유럽 등에서 도입한 63개 유전자원에 대하여 탄저병 및 시들음병 저항성을 평가하고 병저항성 자원을 탐색하였다. 3. 탄저병 저항성 유전자원으로 ‘Hokowase’가 평가 자원 중 유일하게 탄저병 저항성 유전자원으로 판별되었고 ‘Albion’, ‘San Andreas’, ‘Sweet Charlie’, ‘17-11-20’, ‘18-18-11’ 등 5개 유전자원은 중도 저항성 자원으로 구분되었다. 4. 시들음병은 ‘Akihime’, ‘홍실’, ‘만년설’, ‘Sweet charlie’ 등 4개 유전자원이 시들음병 발병도가 1미만으로 저항성으로 판별되었다. 5. 선발계통 중 ‘17-11-20’, ‘18-18-11’ 등 2계통은 탄저병 및 시들음병 등 2가지 주요 병에 대한 중도 저항성 자원으로 분류되었다. 6. 향후 탄저병 및 시들음병 저항성 및 중도저항성을 보인 자원들은 육종 소재로 활용하고 원예적 특성 평가를 통해 품종 육성에 활용하고자 한다.