• 농약과학회지
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• 제20권1호
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• pp.35-40
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• 2016

딸기 세균성모무늬병은 딸기를 기주로 하여 발생하며 큰 피해를 발생시킨다. 병원균의 전반은 관수의 형태, 감염된 모주의 이용 그리고 작업자에 의해 이루어지며 현재까지 명확한 화학적방제법이 개발되어 있지 않다. 2010년, 국내의 모무늬병원균에 대한 최초 보고에 따르면 병징으로서 잎 뒷면에 수침상의 각진 병반이 형성되며 습도가 높고 적합한 환경에서 세균침출액을 형성하게 되고 또한 진전된 경우 잎에서 적갈색의 병반이 형성된다고 보고하였다. 현재까지 이루어진 연구에 따르면 딸기 세균성모무늬병에 대하여 두 가지 품종이 저항성을 지니고 있다는 연구 결과가 있으며 감염된 포장에서는 수확량의 10%를 감소를 나타낸다고 알려져 있다. 그러나 이와 같은 모무늬병원균에 대한 국내에서의 활발한 연구가 이루어져 있지 않은 상황이다. 이에 본 연구는 딸기 모무늬병에 대하여 원인병원균이 Xanthomonas fragariae 병원균에 의하여 발생됨을 보고하는 바이며 병원성검증실험 진행한 결과 국내의 딸기재배 품종인 매향과 설향 중 매향이 감수성을 나타냄을 확인하였다. 또한 NaDCC처리시 98%이상의 방제가가 확인되었으므로 친환경방제제로서의 가능성을 제시하며 이러한 연구결과들은 국내에 발생되어있는 딸기 세균성모무늬병에 대하여 기초적 자료로서 보고하는 바이다.

• 식물병연구
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• 제8권1호
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• pp.45-49
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• 2002

딸기탄저병의 발병특성은 정식 직후 격발하다가 시간이 지날수록 발병율이 감소하였으며, 11월 이후에는 발병이 감소하였다. 정식 직후에는 주로 런너로 침입하였으나 엽병 제거 후는 제거한 상처부위로 주로 침입을 하였다. 식물체의 부위별로는 런너에서 가장 강한 병원력을 보였으며 접종방법별로는 생장점 부위로 관주를 할 경우 가장 발병율이 높았다. 딸기탄저병에 의해 고사된 포기를 제거한 자리에 건전한 포기를 심었을 경우 옮겨 심은 포기에서는 발병이 되지 않았다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권5호
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• pp.26-37
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• 2022

본 논문에서는 시설재배 작물 중 딸기의 초기 병해를 방제하고자 이미지를 자동으로 취득하고, EfficientNet 모델을 활용해 병해를 분석하여 농민에게 병해 여부를 알려주고, 전문가를 통한 병해 진단 서비스를 제안한다. 딸기 생육단계의 이미지를 취득하고, 학습된 EfficientNet 모델을 활용해 병해 진단 분석결과를 농민의 애플리케이션으로 전송 후 전문가의 피드백을 신속하게 받을 수 있다. 데이터 세트로는 실제 시설재배를 운영하는 농민을 섭외하여 시스템을 이용해 이미지를 취득하였고, 핸드폰으로 촬영한 이미지의 초안을 활용하여 데이터가 부족한 문제를 해결했다. 실험 결과 EfficientNet B0부터 B7까지의 정확도는 유사하여 추론 속도가 가장 빠른 B0를 채택했다. 성능향상을 위해 ImageNet으로 사전학습 된 모델을 사용해 Fine-tuning 했고, 100 Epoch부터 급격한 성능향상을 확인했다. 제안하는 서비스는 초기 병해를 빠르게 탐지하여 생산량을 증대시킬 것으로 기대한다.

• 식물병연구
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• 제17권3호
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• pp.295-301
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• 2011

Colletotrichum gloeosporioides에 의해 발생하는 딸기 탄저병에 대한 여러 살균제의 방제효과를 in vitro, 비닐하우스와 노지 육묘포장에서 검정하였다. Benomyl의 $EC_{50}$ 값은 균주 간에 저항성과 감수성 그룹으로 확연히 구별되었다. Iminoctadine tris는 mancozeb나 propineb과 같은 보호살균제보다 낮은 EC50값을 보였으며 mancozeb, propineb, azoxystrobin의 효과는 균주에 따라 다양한 결과를 보였다. 비닐하우스에서, 9종의 살균제를 병원균 접종 전과 후 딸기 '설향' 품종에 처리하였을 때 모든 약제는 무처리에 비해 방제효과가 좋았다. Propineb, mancozeb, azoxystrobin은 병원균 감염 전 처리 시 방제효과가 우수했던 반면 metconazole과 prochloraz-Mn와 같은 ergosterol biosynthesis inhibiting 살균제들은 낮은 탄저병 이병율을 보였다. 2009년과 2010년 노지 육묘포장에서 감소된 살균제 처리 프로그램에 따른 탄저병 방제는 captan 처리 프로그램과 비슷한 방제효과를 보였다. 따라서 prochloraz-Mn 등과 같은 탄저병에 효과적인 살균제를 기반으로 작성된 처리 프로그램은 딸기 농가에 유용하게 사용될 수 있고 탄저병 방제를 위한 더 많은 선택을 제공할 것이다.

• 식물병연구
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• 제10권2호
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• pp.130-134
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• 2004

다른 기주에 발생하는 탄저병(C. gloeosporioides)이 딸기에 전염되는지를 알아보기 위해 사과, 고추, 대추, 감의 이병된 과실에서 탄저병균을 분리동정하고 딸기에서의 병원성을 비교하였다. 각 기주별로 분리된 C. gloeosporioides의 배양적 특성과 포자의 크기는 서로 유사하였으나 말기에 접종을 하였을 경우에는 감에서 분리된 균주가 병원성이 가장 강하였고, 대추에서 분리된 균주는 약한 병원성을 보였다. 각 기주별로 병원성을 나타내는 균주를 선발하여 포장에서 병원성을 검정하였을 때 모두 탄저병이 발병되었으므로 다른 기주에서 발생한 탄저병도 자연상태에서 딸기로 전염이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 식물병연구
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• 제25권4호
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• pp.226-232
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• 2019

딸기를 감염하는 30여 종의 바이러스 중 전 세계적으로 가장 많이 발생하는 4종의 바이러스는 Strawberry mild yellow edge virus (SMYEV), Strawberry mottle virus (SMoV), Strawberry crinkle virus (SCV), Strawberry vein banding virus (SVBV)로 이들은 모두 진딧물이 전반되며 경제적으로 가장 중요한 바이러스들이다. 2018-2019년까지 국내 주요 딸기 생산지에서 국내 딸기 품종을 대상으로 이들 4종 진딧물 전반 바이러스의 발생조사를 실시하였다. 그 결과, 일부 국내 딸기 품종에서 SMYEV와 SMoV가 각각 0.7%와 1.3%의 낮은 감염률로 검출되었으며 SCV와 SVBV는 전혀 검출되지 않았다. 한편, 바이러스 감염 식물에서 병징은 관찰되지 않았다. 국내에서 SMoV에 대한 염기서열은 보고된 바 없어 SMoV 국내분리주에 대한 3' untranslated region의 염기서열을 결정하고 분석하였다. 기존에 보고된 SMoV 분리주들과의 분자계통학적 유연관계 분석 결과, 대부분의 국내 분리주는 캐나다 분리주와 근연관계가 높은 것으로 나타났으며 염기서열의 진화적 측면에서 분화가 거의 일어나지 않은 분리주임을 확인하였다.

• The Plant Pathology Journal
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• 제18권1호
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• pp.1-5
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• 2002

The availability of nucleotide sequences of the coat protein gene of Potato leafroll virus (PLRV) permitted the construction of DNA primers that were utilized for cDNA synthesis. Polymerase chain reaction (PCR) products of a 487 bp. and approximately 500 bp DNA fragments were amplified from nucleic acid extracts of PLRV-infected tissue and strawberry mild yellow-edge (SMYE) diseased strawberry tissue, respectively. The amplified DNA fragments were further differentiated by hybridization analysis with a CDNA probe for the coat protein gene of PLRV and restriction fragment length polymorphism (RFLP) analysis. These results suggest that a luteovirus is associated with the SMYE disease.

• 한국균학회지
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• 제45권4호
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• pp.377-380
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• 2017

In 2015, a new leaf spot disease was observed on strawberry seedlings in Wanju, Korea. Tanned brown spots appeared on the leaves of the infected plants, and often coalesced to form larger necrotic areas, resulting in the death of foliage. An isolate was obtained in pure culture. On the basis of morphological characteristics and molecular analysis of internal transcribed spacer rDNA sequence, the causal agent was identified as Pilidium concavum. Pathogenicity tests revealed the isolate was pathogenic to the leaves and fruits of strawberry. To the best of our knowledge, this is the first report of P. concavum causing tan-brown leaf spot on strawberry in Korea.

• The Plant Pathology Journal
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• 제38권6호
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• pp.673-678
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• 2022

Vapours from origanum oil (O) and thyme oil (T) were applied to the four soil-borne strawberry pathogens Fusarium oxysporum f. sp. fragariae, Colletotrichum fructicola, Lasiodiplodia theobromae, and Phytophthora cactorum, causing Fusarium wilt, anthracnose, dieback, and Phytophthora rot, respectively. Increasing T vapour doses in the presence of O vapour strongly inhibited mycelial growths of the four pathogens and vice versa. When mycelia of F. oxysporum f. sp. fragariae and P. cactorum exposed to the combined O + T vapours were transferred to the fresh media, mycelial growth was restored, indicating fungistasis by vapours. However, the mycelial growth of C. fructicola and L. theobromae exposed to the combined O + T vapours have been slightly retarded in the fresh media. Prolonged exposure of strawberry pathogens to O + T vapours in soil environments may be suggested as an alternative method for eco-friendly disease management.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권2호
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• pp.133-143
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• 2023

In this study, we propose a big data set of strawberry pests collected directly for diagnosis model learning and an automatic pest diagnosis model architecture based on deep learning. First, a big data set related to strawberry pests, which did not exist anywhere before, was directly collected from the web. A total of more than 12,000 image data was directly collected and classified, and this data was used to train a deep learning model. Second, the deep-learning-based automatic pest diagnosis module is a module that classifies what kind of pest or disease corresponds to when a user inputs a desired picture. In particular, we propose a model architecture that can optimally classify pests based on a convolutional neural network among deep learning models. Through this, farmers can easily identify diseases and pests without professional knowledge, and can respond quickly accordingly.