• 한국육종학회지
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• 제41권3호
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• pp.328-332
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• 2009

"오름"은 맥주보리 고품질 내재해성 신품종을 개발하기 위하여 1997년에 작물과학원 에서 보리 호위축병 저항성인 'Kinuyudaka'를 모본으로 하고 단간이며 내도복성인 '삼도보리'를 부본으로 인공교배하여 육성한 품종으로, 2006년 12월에 농촌진흥청 농작물 직무육성 신품종 선정 위원회에서 "오름"이라 명명하여 국가품종목록에 신품종으로 등록하였으며 그 특성은 다음과 같았다. "오름"은 2조형 맥주보리로서 출수기와 성숙기가 빠른 중생종이고 간장은 75 cm이고 내도복성이 강하여 기계화 수확에 적당하다. "오름"의 호위축병 저항성은 진주, 나주, 밀양에서는 저항성이며 익산에서는 중도 저항성을 나타내었다. "오름"의 수량성은 제주에서는 ha당 5.43톤으로 진양보리 대비 80% 증수하였고 밀양, 진주, 나주의 3개 지역 답리작 평균에서는 ha당 4.70으로 진양보리 대비 22% 증수한 다수성이었다. "오름"의 품질은 단백질 함량이 낮고 발아세와 맥즙 추출률이 높고 여과시간이 짧았으나 콜박지수와 효소 역가는 '진양보리'와 비슷하였다.

• 한국육종학회지
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• 제40권4호
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• pp.474-478
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• 2008

"건강보리"는 내도복, 양질 다수성 품종육성을 목표로 1992년 단간 내도복성인 밀양55호를 모본으로 하고 단간이며 양질인 수원 260호를 부본으로 인공 교배하여 잡종3세대까지 집단육종법으로 양성하였고 잡종 제 4세대부터는 계통육성법에 의해 우량계통을 선발 고정해 오던 중 내재해성 및 재배적 특성이 우수한 YMB3855-3B-14-1-1-1 계통을 선발하였다. '98~'99까지 2년간 생산력 검정시험을 실시하였던 바 내도복성이고 양질 다수성이 인정되어 "밀양110호"의 계통명으로 '00~'02년까지 3년간 전국 5개 지역에서 지역적응시험을 실시한 결과 조숙, 내재해성, 양질 다수성이 인정되어 2002년 12월에 국가품종목록에 신품종으로 등록하고 농가에 보급하게 되었다. 1. 건강보리는 올보리에 비해 출수기는 늦었으나 성숙기는 비슷하였으며 간장이 66 cm로 올보리에 보다 17 cm 짧으며 수장이 길고 수당립수는 많으며 m2당 수수는 적었다. 천립중은 34.1 g으로 올보리와 비슷하며 용적중은 다소 가벼웠다. 2. 건강보리는 단간으로 도복에 강할 뿐 아니라, 호위축병에도 강하며 내한성과 흰가루병 저항성은 올보리와 비슷하였다. 3. 건강보리는 올보리보다 회분함량이 약간 많고 정맥율과 조단백 함량은 올보리보다 낮았으며, 취반특성은 올보리와 비슷하였다. 4. 건강보리는 재배적응지역인 답리작 3개소에서는 ha당 4.22톤으로 올보리 보다 7% 증수 하였다.

• 한국육종학회지
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• 제42권6호
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• pp.674-678
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• 2010

'대유미'는 국립식량과학원 바이오에너지작물센터에서 2008년에 육성한 바이오에탄올용 고구마 신품종으로 주요 특성과 수량성을 요약하면 다음과 같다. 1. 넝쿨색은 녹색, 잎모양은 심장형, 잎색은 녹색을 띤다. 또한 엽맥색은 녹색으로 자색을 포함하지 않으며, 끝잎색은 녹색, 잎자루색은 녹색이다. 2. 괴근 모양은 방추형으로 껍질색은 홍색을 띤다. 육색은 대조품종 '율미'가 담홍색인데 비하여 농황색이다. 상품성을 좌우하는 표피의 형태는 골파짐이 없이 메끄럽다. 3. 토양 병해충에 대한 저항성을 조사한 결과 대조품종인 '율미'에 비하여 선충 및 덩굴쪼김병은 '중강', 검은썩음병과 연부병도 '중강'을 나타낸다. 또한 저장 중 부패율은 3.0%로 저장성이 강하다. 4. 전분가는 25.9%로 높고, 에탄올 수량은 418 (L/톤, 건조고구마)으로 높다. 총당 함량은 '대유미'가 2.46 g/100 g(dw)으로 '율미'에 비하여 62% 수준이다. 당 종류별로는 Sucrose가 2.08 g/100 g (dw)으로 가장 많이 함유되어 있다. 5. 전분의 최고점도(Peak viscosity)가 높아 전분의 탄력성이 좋으며, 응집점도는 노화도가 빠르다. 호화개시 온도는 $76.2^{\circ}C$로 낮은 온도에서 호화된다. 6. 수량은 조기재배의 25.0 t/ha, 만기 및 적기재배는 27.80t/ha으로 수량이 높다.

• 한국육종학회지
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• 제42권6호
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• pp.679-683
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• 2010

'연자미'는 국립식량과학원 바이오에너지작물센터에서 2008년에 육성한 식용 자색고구마 신품종으로 주요 특성과 수량성을 요약하면 다음과 같다. 1. 넝쿨길이는 284cm로 길며. 넝쿨색은 녹자색, 잎모양은 심장형, 잎색은 녹색을 띤다. 또한 잎뒷면의 엽맥색은 녹색으로 자색을 포함하지 않으며, 끝잎색은 녹색, 잎자루색은 녹색이다. 2. 괴근 모양은 장방추형으로 껍질색은 자색을 띤다. 육색은 대조품종 '신자미'가 농자색인데 비하여 자색이다. 상품성을 좌우하는 표피의 형태는 골파짐이 없이 메끄럽다. 3. 토양 병해충에 대한 저항성을 조사한 결과 대조품종인 '신자미'에 비하여 선충 및 덩굴쪼김병은 중강, 검은썩음병과 연부병도 중강을 나타낸다. 또한 저장 중 부패율은 4.2%로 저장성이 강하다. 4. 품질특성은 '신자미'에 비하여 식미가 우수하다. 육질은 중간질이며 당도가 15.3 $Brix^{\circ}$로 '신자미'보다 높다. 폴리페놀함량 및 항산화활성이 높아 기능성이 우수하다. 5. 수량은 조기재배의 경우 26.9 t/ha으로 '신자미'에 비하여 108%로 수량이 증수된다. 만기 및 적기재배는 25.9 t/ha으로 '신자미' 대비 115%로 수량이 높다.

• 식물병연구
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• 제25권1호
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• pp.22-28
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• 2019

강원지역 가지과 작물 주산지에서 2014년부터 2018년까지 4년 동안 가지과 작물의 바이러스병 발생현황을 조사하였다. 고추에서는 2014년부터 2016년까지 춘천 등 8개 시군에서 CMV, BBWV2, PMMoV, TSWV, PVY가 발생되었다. 토마토는 2017년과 2018년 조사를 실시하였는데 춘천, 횡성, 철원에서 TSWV와 TYLCV가 확인이 되었다. 특히 TYLCV는 2017년 춘천지역에서 최초로 발생되어 2018년에도 확인되었다. 마지막으로 파프리카 발생현황은 2015년부터 2018년까지 강릉, 횡성, 철원 등 7개 시군에서 조사를 실시하였다. 그 결과 강원지역 파프리카에서는 CMV, BBWV2, PMMoV, PepMoV, TSWV가 확인이 되었다. BWYV는 조사기간 동안 의심주 및 감염주 모두 확인되지 않았는데 이는 아직까지 강원도에 이 바이러스에 대한 이병주 및 보독을 한 진딧물이 없는 것으로 판단된다. 이와 같은 연구결과를 통해 강원지역 가지과 작물에 발생하는 바이러스병의 초기 방제로 안정적인 작물생산과 방제대책 수립자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1009-1029
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• 2023

도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및 순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인 면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성 영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균 및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로 활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R², 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root mean squared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF 모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R², 0.0873의 MAE, 및 0.1335의 RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로 판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.