치콘 생산을 위한 종근의 연화 재배 시 잎 제거 정도(잎의 길이, 겉잎 제거)에 따른 치콘의 생육 특성과 식품적 가치를 비교하고자 수행하였다. 남겨진 잎의 길이에 따른 치콘은 1cm와 2cm길이로 남긴 처리에서 길었을 뿐 다른 특성에서는 유의한 차이를 나타내지 않았다. 수분 함량은 4m 길이, 비타민 C 함량은 1cm길이로 남긴 처리에서 높았다. 겉잎 제거 정도에 따라서는 완전히 제거한 처리에서 생체중과 건물중이 가장 무거웠으나, 초장, 초경, 경도등 대부분의 특성은 유의한 차이를 나타내지 않았다. 비타민 C함량은 겉잎의 제거 효과를 나타내었다. 이상의 결과를 관행적 방법과 비교하면 치콘 생산을 위한 종근의 연화 재배 시 관행적 처리 외에 추가적인 잎 제거 처리는 크게 영향을 주지 않는 것으로 생각되었다.
본 연구는 오이수확기 개발을 위하여 오이의 인식에 장해가 되는 잎의 부분적인 제거 및 기계화를 위한 재배방식이 오이의 생육과 수량에 미치는 영향을 구명하고자 하였다. 세가지 형태의 잎제거 방식과 두가지 형태의 정식간격, 그리고 3가지 형태의 줄기 유인방식을 정하여 오이의 전장, 수량과 1등급비율을 측정한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 잎제거 형태에 따른 오이의 생육을 관찰하기 위해서 전장을 측정한 결과, 관행적인 제거방식의 경우, 일정 실험기간동안 평균 52.2cm 생장하였다. 또한, 2일마다 하부잎 하나를 제거한 경우에는 평균 51.5cm 생장하였다. 수확한 오이가 있는 경우 하부의 잎을 모두 제거한 경우에는 평균 51cm가 생장한 것으로 보아 평균 3% 이내의 차이를 보였다. 또한, 24cm, 30cm의 주간간격에 따라서는 각각 평균 50.8cm, 51.8cm의 약 2%정도 생장에 차이를 보였다. 따라서 부분적인 잎제거는 오이의 생장에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 판단되었다. 2. 판별변수의 하나인 수량과 1등급비율을 잎제거 형태에 따라 비교해 보면, 관행적인 제거방식의 경우, 평균 한주당 2.6개/일 를 수확하였다. 1등급 비율은 56.7%로 나타났다. 또한 2일마다 하부잎 하나를 제거한 경우에는 평균 한주당 2.47개/일의 수확이 있었으며, 1등급 비율은 53.1%로 나타났다. 마지막으로 수확한 오이가 있는 경우 하부의 잎을 모두 제거한 경우에는 한주당 평균 2.48개/일 를 수확하였으며, 1등급 비율이 56.3%로 나타났다. 따라서 수량의 차이는 약 6%정도이고 1등급 비율도 10% 이내로 큰 영향은 없는 것으로 판단되었다. 3. 오이의 주간간격에 따른 수량과 1등급비율을 측정한 결과, 24cm의 경우 한주당 2.3개/일의 평균수확이 되었다. 1등급비율은 59.8%, 30cm의 경우 한주당 평균 2.5개/일을 수확하였으며, 1등급은 57.2%로 나타났다. 따라서 수량은 24cm의 경우가 약간 적었지만 1등급의 비율로 환산하면 크게 차이가 없는 것을 알 수 있다. 따라서 농가전체 수량을 기준으로 한다면 24cm가 유리하다고 판단되었다. 4. 줄기유인 형식에 따라 수량과 1등급비율을 살펴보면, 관행적인 방법은 평균 한주당 2.9개/일, 42.8%, 직립후횡유인은 평균 한주당 2.2개/일, 61.3%, 직립후 가로줄유인은 평균 한주당 2.2개/일, 54.1%로 나타났다. 따라서 수량과 1등급을 동시에 고려하면, 큰 차이는 없지만, 직립후 횡유인방법과 직립후 가로줄유인의 경우는 오이가 지면에서 상대적으로 상부에 위치하므로 영상인식과 기계화 측면에서 유리할 것으로 생각되었다.
본 연구는 단감 '부유' 품종을 대상으로 과실 비대 및 착색에 대한 성숙기에 결과지의 잎 제거 정도의 영향을 구명하기 위해 수행하였다. 잎 제거 정도에 따라 과실 주변의 조도는 자연광의 70.1klux에 대하여 무처리구에서는 7.9%, 20% 처리구에서는 13.6%, 50% 처리구에서는 16.4%, 그리고 100% 처리구에서는 30.0% 수준이었다. 과피색 a값은 무처리구 및 20% 처리구에서 수확직전까지 일정 수준으로 꾸준히 증가하였고, Chroma 값은 모든 처리구에서 증가하다가 처리 7주 이후 떨어지는 경향을 나타내었다. 수확된 과실의 무게와 직경은 100% 처리구에서 유의하게 가볍고 짧았다. 과형지수는 무처리구와 다른 처리구들 간 유의한 차이를 나타내었다. 과실 당도는 무처리구보다 다른 처리구들에서 낮은 경향으로 50% 처리구에서 유의하게 낮았다. 과피색 a값은 무처리구 및 20% 처리구에서 높았고, 과피색 b값과 Chroma 값은 20% 처리구에서 유의하게 낮았다. 과피 내 베타 카로틴 및 라이코펜 함량은 잎의 제거 비율이 높은 처리구일수록 낮은 경향이었고, 총 엽록소 함량은 이와 반대의 경향을 나타내었다. 따라서 과실 성숙기에 과실 주변 잎을 제거하는 처리는 과실 착색 증진에 다소 효과가 있는 것으로 생각된다.
본 연구에서는 호주산과 스페인산 올리브 잎의 이화학적 특성중 총 플라보노이드 함량, 총 페놀 함량, 항산화기능과 아질산염 소거능력을 측정하였다. 총 플라보노이드 함량은 호주산과 스페인산 모두 올리브 잎 80% 에탄올 추출물에서 각각 22.7, 23.9%으로 가장 높았으며 전체적으로는 물 분획물(1.5% 내외)이 상대적으로 낮았다. 총 페놀 함량의 경우도 부탄올 분획물(18% 내외)이 가장 높았으며 올리브 잎 80% 에탄올 추출물과 물 분획물 순으로 유의적으로 높은 페놀함량을 나타냈다. SOD 유사활성능은 0-36.08%의 범위이었으며 모든 추출물 및 분획물에서 농도가 높아짐에 따라 활성도가 증가하였고 올리브 잎 80% 에탄올 추출물이 36.08%로 활성이 가장 높았다. DPPH radical 제거활성은 호주산 올리브 잎의 80% 에탄올 추출물이 63.32%로 가장 높은 활성을 나타냈다. Linoleic acid와 함께 시료를 처리하여 지질과산화를 억제하는 정도는 호주산 올리브 잎 분획물은 시간 경과에 따라 농도 의존적으로 비교적 일정하게 산화억제활성이 나타난 반면 스페인산 올리브 잎의 경우 몇몇 분획물에서 약한 산화억제활성을 나타냈을 뿐 산화억제활성을 거의 나타내지 않았다. 발암물질인 nitrosamine 생성의 원인물질인 nitrite 제거활성을 확인한 결과 농도 의존적으로 증가하는 경향을 나타냈다. 부탄올 분획물은 nitrite 제거활성이 65.70, 73.10%로 높은 소거능을 보였으며 헥산과 물 분획물은 제거능력이 없거나 낮은 것으로 나타났다.
지난 호의 소나무류 가지마름성 병해에 이어 이번 호에서는 소나무류 잎마름성 병해를 소개한다. 소나무의 잎에서 나타나는 잎마름성 병해는 증상과 원인이 다양하여 정확한 원인을 밝히기가 매우 어렵다. 그 이유는 수목의 이상 증상은 기본적으로 1) 비기생성(생리적, 비점염성) 원인, 2) 기생성(생물적, 전염성) 원인에 의하여 발생하는데, 진단 결과에 따라 수목의 재배환경을 점검하고 개선하여야 할 문제인가(비기생성 원인), 또는 약제를 사용하여야 할 것인가(기생성 원인)를 먼저 결정하여야 한다. 그 이유는 피해 원인이 물, 온도, 제초제 등 비기생성 원인에 의한 것이라면 재배환경의 개선 또는 원인 제거만으로도 충분히 나무를 회복시킬 수 있고, 병원균에 의한 것이라면 정확한 병명 진단 후에 적용 약제를 적절한 시기에 살포하여 불필요한 농약의 사용을 줄이면서 효과적으로 방제할 수 있기 때문이다. 수목의 잎에서 흔히 나타나는 이상 증상은 다음과 같이 비기생성 원인과 기생성 원인을 포함하여 크게 세 가지로 구별할 수 있으며, 기본적인 진단 요령과 원인은 다음과 같다.
대두에서 각각 50%의 협제거와 협제거 처리에 의해서 변화된 동화물질에 대한 sink demand가 엽의 광합성율과 각 부위별 단백질 함량 및 엽의 노화에 미치는 영향을 구명하기 위하여, 1990년 고려대학교 자연자원대학, 식량자원학과 실험포장에서, pot에 팔달콩을 공 시하여 총건물중과 엽을 제외한 vegetative tissues의 건물중, 잎과 뿌리의 전분함량, 엽의 광합성율과 기공저항성, 각 부위별 단백질함량, 엽의 chlorophyll content등을 조사한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 엽을 제외한 vegetative tissues의 건물중은 협제거 처리에 의해서 증가되었고, 따라서 협제거 처리에 의한 총건물중의 감소는 유의성이 없었다. 2. 종실의 100립종은 대조구와 비교할 때, 50% 협제거 처리에 의해 6.4% 증가하였으며, 50% 엽제거 처리에 의해서 3.0% 감소하였다. 3. 엽의 전분함량은 처리 후 22일부터 감소되었고 뿌리의 전분함량은 전 시기에 걸쳐 감소되었는데, 잎과 뿌리의 전분함량은 협제거 처리에 의해 높아지고 엽제거 처리에 의해 낮아지는 경향을 보였다. 4. Specific leaf weight는 협제거 처리에 의해 증가되었고 엽제거에 의해 감소 되었다. 5. 엽의 광합성율은 전 시기에 걸쳐서 높아졌으며, 협제거 처리에 의해 증가되었다. 7. 잎, 중기+엽병, 뿌리 등의 단백질함량은 점차로 감소되는 경향이었으며, 협제거 처리에 의해 높아졌고 엽제거에 의해 낮아지는 경향을 보였다. 8. 성숙기( $R_{7}$)의 종실의 단백질함량은 협제거와 엽제거 처리에 의해 유의성 있는 차이를 나타내지 않았다. 9. 엽의 chlorophyll content의 감소에 의한 엽의 외관상 노화는 협제거처리에 의해 지연되었고 엽제거에 의해 촉진되었다. 10. 광합성율의 감소에 의한 엽의 기능상 노화는 엽제거 처리에 의해 촉진되었다.
본 실험은 저온기 토마토 재배시 토마토의 생육과 수확량에 최적의 측지관리방법을 구명하고자 수행하였다. 방울토마토인 유니콘(몬산토 코리아, 한국)을 실험에 사용하였다. 배지는 코이어 자루배지를 사용하였다. 모든 측지를 제거하고 모든 화방의 상부 잎 1매까지 제거한 처리(UP-FL), 측지를 전부 제거하고 착과한 화방의 상부 잎 1매까지 제거한 처리(UP-FR), 모든 측지를 제거한 처리(AS-All), 화방 하부 첫 번째 측지의 잎 2매를 유지하는 처리(AS-Part) 등 모두 4가지 방법으로 처리했다. 이상엽의 발생은 UP-FL, UP-FR, AS-All, AS-Part 순으로 많았다. 즉, 주지와 측지의 잎을 많이 제거한 처리일수록 이상엽의 발생이 많았다. 그리고 이상엽은 영양생장과 생식생장이 균형을 균형을 이루는 2~3화방 개화기 이후에는 해소되는 것으로 나타났다. 5화방까지의 수확량은 처리간 차이가 없었다. 따라서 저온기 토마토 재배시 생육초기에는 과도한 측지제거 및 적엽은 지양하는 것이 좋은 것으로 사료된다.
비파 부위별 추출물의 항균성과 항산화 활성을 조사한 결과는 다음과 같다. 과피 및 종자의 추출수율은 부탄을 분획물에서 각각 4.95%와 4.42%로 높게 나타난 반면, 잎, 씨를 제거한 과실과 과육은 물분획물에서 각각 5.10%, 23.60% 및 21.10%로 높게 나타났다. 항균활성은 잎과 씨를 제거한 과실의 경우 clear zone이 각각 Staphylococcus aureus에서 19 mm, 15mm, Escherichia coli에서 15 mm, 16 mm로 에칠 아세테이트 분획물에서 항균활성이 높게 나타났다. 비파의 메탄을 추출물을 극성과 비극성 용매로 순차별로 분획한 수소공여 능은 잎에서 82%, 씨를 제거한 과실 74%, 종자 68%, 과피 52% 및 과육 30%로 에칠 아세테이트 분획물에서 가장 높았다.
본 연구는 내구성이 우수하며 포름알데히드방출이 적은 페놀수지 사용 메란티합판을 마루판용 대판으로 사용하고 북미산 벚나무 단판을 표면재료로 사용한 마루판의 제조과정에서 접착제 및 도료에 녹차잎 분말을 첨가하였을 때 마루판으로부터 방출하는 총휘발성유기화합물(TVOC)과 포름알데히드의 감소효과와 녹차잎 분말의 적정 첨가량을 구명하였다. 1) 녹차잎 분말의 폴리페놀화합물량은 9.85%였다. 2) 녹차잎 분말은 FT-IR 결과 벤즈알데히드와 에틸헥사알콜과 반응하여 화학결합을 하는 것으로 나타났다. 3) 페놀수지메란티대판에 벚나무단판오버레이 마루판 제조를 위한 접착제와 UV도료에 전건중량기준으로 2.5%의 녹차잎 분말을 각각 첨가하는 것이 총휘발성유기화합물과 포름알데히드의 방산제거 효과가 매우 적절한 것으로 나타났다. 4) 20L 소형챔버법에 의한 녹차잎 분말 2.5%를 접착제와 도료에 각각 첨가한 온돌용 마루판의 7일째 TVOC는 $0.089mg/m^2hr$이고 포름알데히드는 $0.001mg/m^2hr$를 나타내 최우수등급으로 나타났다.
본 논문에서는 딥러닝 영상기술을 활용해 파프리카 잎에서 나타나는 병해를 분류하는 연구를 진행하였다. 비파괴 방법으로 파프리카 잎 뒷면을 촬영하면 잎을 잡는 손이 파프리카 잎을 가리는 영역이 부분적으로 나타나고, 이는 학습을 방해하는 요소가 된다. 이를 해결하기 위해 잎의 영역을 먼저 찾고 그 외의 배경영역을 없애고, 병해를 진단할 수 있도록 모델을 설계하였다. 잎의 영역을 찾아내는 모델은 86.7%의 IoU(Intersection over Union)의 값을 얻었고, 병해를 진단하는 분류 정확도는 86.4%을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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