Objectives: This case study aimed to evaluate changes in periodontal pathogens and systemic disease indicators following the adjunctive use of probiotics for periodontal treatment. Methods: Two adults, a 64-year-old male and 71-year-old female, were selected with ethical approval and underwent comprehensive oral and systemic health assessments before and after probiotic intake with periodontal debridement. Results: There was a significant reduction in the periodontal pathogens, particularly Porphyromonas gingivalis and Treponema forsythia, and no adverse systemic indicators were observed. Moreover, a trend toward improved lipid profiles was noted, suggesting a potential positive impact on systemic health. Conclusions: This study shows the potential role of probiotics in enhancing oral health and preventing systemic diseases, thus highlighting the need for further research and clinical trials.
본 연구는 이전에 이배체와 삼배체를 교배하여 얻은 이수체 사과 나무의 생장과 과실 특성을 알아보고자 수행하였다. 이수체 사과나무의 화분발아율, 영양생장, 과실의 특징을 조사하였다. 그 결과, 이수체 사과 나무 간의 화분발아율의 차이가 크고, 모든 이수체 사과 나무의 화분 발아율이 이배체 '홍로' (82.4%) 보다 낮은 것으로 나타났다. 이수체 사과 나무 과실의 평균 크기와 중량은 이배체 '홍로'보다 작고 가벼운 것으로 나타났다. 또한 이수체 사과 나무 과실의 길이와 너비에 의해 이수체 JF3942빼고 다른 이수체 과실의 외형이 조금 납작했다. 거의 모든 이수체 사과 나무 과일의 당 함량은 이배체 '홍로' 보다 높았다. 본 실험에서 얻은 이수체 사과의 산 함량은 이전에 대부분의 연구자의 이배체 사과 결과와 완전히 달랐다. 이수체 사과의 시트르산하고 타르타르산 함량은 사과산 함량보다 더 높은 것으로 나타났다. 이수체 사과 나무의 수고와 폭은 이배체 '홍로'보다 짧았다. 대부분 이수체 사과 나무의 수고는 폭보다 길지만 네 나무는 반대로 나타났다. 잎의 길이와 너비에 의해 이수체 사과 나무 잎의 크기가 이배체 '홍로'보다 작았다. 이수체 사과 나무는 이배체보다 잘 자라지 않는 것으로 나타났다.
본 논문은 딥러닝 기반 객체 탐지 모델과 다항 회귀모델을 이용하여 사과나무에 열린 사과의 개수를 예측할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 사과나무에 열린 사과의 개수를 측정하면 사과 생산량을 예측할 수 있고, 농산물 재해 보험금 산정을 위한 손실을 평가하는 데에도 활용할 수 있다. 사과 착과량 측정을 위해 사과나무의 앞면과 뒷면을 촬영하였다. 촬영된 사진에서 사과를 식별하여 라벨링한 데이터 세트를 구축하였고, 이 데이터 세트를 활용하여 1단계 객체 탐지 방식의 CNN 모델을 학습시켰다. 그런데 사과나무에서 사과가 나뭇잎, 가지 등으로 가려진 경우 영상에 포착되지 않아 영상 인식 기반의 딥러닝 모델이 해당 사과를 인식하거나 추론하는 것이 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 두 단계로 이루어진 추론 과정을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 영상 기반 딥러닝 모델을 사용하여 사과나무의 양쪽에서 촬영한 사진에서 각각의 사과 개수를 측정한다. 두 번째 단계에서는 딥러닝 모델로 측정한 사과 개수의 합을 독립변수로, 사람이 실제로 과수원을 방문하여 카운트한 사과 개수를 종속변수로 설정하여 다항 회귀 분석을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 2단계 추론 시스템의 성능 평가 결과, 각 사과나무에서 사과 개수를 측정하는 평균 정확도가 90.98%로 나타났다. 따라서 제안된 방법은 수작업으로 사과의 개수를 측정하는 데 드는 시간과 비용을 크게 절감할 수 있다. 또한, 이 방법은 딥러닝 기반 착과량 예측의 새로운 기반 기술로 관련 분야에서 널리 활용될 수 있을 것이다.
사과나무의 과실 부패현상과 가지 사마귀현상의 평원균 및 그 병원성을 조사한 결과 다음과 같다. 1. 사과나무와 배나무의 가지 및 과실, 벚나무${\cdot}$복숭아나무${\cdot}$자두나무${\cdot}$능수버드나무 및 자작나무의 가지 등 7종의 병든식물에시 분리된 것은 Dothierella mali (Botryosphaeria berengeriana 의 불완전세대)가 대부분이었고 사과의 썩은 과실에서는 Alternaria sp.와 Pencicillium expansum도 분리되었으며, 배의 썩은 과실에서는 Phomopsis sp.도 분리되었다. 2. B. berengeriana의 10개 분리균을 4종 재배에 배양한 결과 균사생장, 균총의 모양 및 색깔의 차이에 따라 2가지로 나눌 수 있다. 공시된 분리균은 배지에 특이한 색깔을 나타내지 않았다. 병자각은 자좌속에 형성되었으며, 모양은 구형 또는 편구형으로 흑갈색이었고, 크기는 사과 병조직의 것이 $103.5-287.5\mu\times92.0-287.5\mu$사이었다. 병포자는 보통 무색, 단포, 타원형-방추형으로써 사과나무 가지에서 분리한 균의 크기의 범위는 $4.3-7.2\mu\times20.0-31.5\mu$(평균 $5,9\times25.4\mu$)이었다. 병포자는 발아전후에 1개, 2개 또는 3개의 격막이 생기는 것도 있었다. 배지 또는 접종부위에 형성된 병자각 안에는 소형포자도 형성되었다. 접종식물의 잎과 과실에는 겹무늬의 갈색-흑갈색 병반이 나타났고 사과나무와 배나무의 햇가지에는 사마귀상 돌기가 접종부위에 생기는 것이 있었으며, 복숭아나무 및 벚나무의 가지에는 조피형 동고성 병반이 나타났다.
사과재배에서 가장 무서운 부란병은 1900년경 경제적인 과수원이 조성되면서부터 문제되어온 병이다. 이 병은 일종의 곰팡이에 의하여 일어나는 병으로 전파력이 매우 강하여 한번 발생한 포장에서는 완전히 방제하기가 매우 어렵다. 부란병은 전국적으로 발생하고 있으나 충주, 경산과 같이 오래된 과수원에서 많이 발생하며 30년 이상된 과수원에는 발병되지 않은 나무가 없을 정도로 많이 발생되고 있다. 이 병은 다른 사과나무 병과는 달리 주로 나무의 주간과 주지에 발생하므로 빨리 치료하지 않으면 과수원이 폐원되는 경우가 흔히 있는데 부란병의 방제에 도움이 될 수 있는 병원균의 특성, 병징, 발생시기, 발병요인, 방제법 등에 대하여 살펴보면 다음과 같다.
본 시험은 휴면 정도 및 탄소 함량이 사과나무의 과대지 내동성에 미치는 영향을 밝히고자 실시하였다. 시험재료는 M.26과 M.9에 접목된 성목기 '후지' 사과나무의 과대지였다. 과대지의 휴면 정도는 자발휴면기(1월말), 자발휴면 타파 초기(2월초), 자발휴면 타파 후기(2월말), 발아기(3월말) 및 개화기(4월말)로 구분 하였다. 저온처리 범위는 $0^{\circ}C$부터 $-40^{\circ}C$ 사이였다. 탄소 함량의 차이에 따른 내동성은 갈색무늬병에 의해 낙엽이 심하게 발생한 '후지'/M.9 사과나무(낙엽구)와 과다결실에 의해 평균 신초장이 20cm 이하였던 '후지'/M.9 사과나무(수세가 약한 시험구)를 대상으로 조사하였다. 결과를 살펴보면, 과대지의 내동성은 자발휴면 타파 후에 약해졌다. M.9와 M.26에 접목된 '후지' 사과나무 과대지의 탄소 함량의 차이는 없었으며, M.9과 M.26 대목에 접목한 사과나무 과대지의 내동성 차이는 없었다. 건전구에 비해 낙엽구의 과대지는 C/N율이 낮았고, 수세가 약한 시험구는 탄소 함량이 낮았다. 이러한 결과에 의해 낙엽구와 수세가 약한 시험구의 내동성은 건전구보다 약하였다.
이전 연구에서 충북지방의 사과과수원에서 토양병에 의한 사과나무 고사율이 매우 높게 나타났다. 본 연구에서는 토양병에 의한 사과나무 고사율과 재배환경과의 상관관계를 조사하였다. 자주날개무늬병에 의한 사과나무 고사율은 토양 내 칼슘 함량과 유의하게 정의 상관관계를 보였고, 흰날개무늬병에 의한 사과나무 고사율은 토양 내 유효 인산 함량과 유의하게 정의 상관관계를 보였다. 반면에 역병 피해 사과원 14개소에서는 사과나무 고사율과 재배환경과는 유의성 있는 상관관계가 없었다. 세분화한 재배환경과의 상관관계 분석결과는 토양 내 칼슘함량 외에 과원 경사도와 착과수가 자주날개무늬병에 의한 고사율에 영향을 미쳤고, 토양 내 유효인산 함량 외에 칼슘 함량이 흰날개무늬병에 의한 고사율에 영향을 미쳤다. 과원경사도, 토성, 마그네슘과 칼슘 함량이 사과역병에 의한 고사율에 영향을 주었다. 이 결과는 사과과원의 재배법 변경에 의해 토양병에 의한 사과나무 고사율을 감소시키는 데 적용 가능할 것이다.
녹병은 향나무뿐만 아니라 산당화, 꽃사과, 산사나무, 명자나무 등 조경수에도 많이 발생되며, 조경수목으로서의 미관적 가치를 크게 떨어뜨리고 잎 뒷면에 발생되는 녹포자퇴는 사람들에게 혐오감을 준다. 또한 배나무, 사과나무 등의 과일의 상품성과 생산량을 크게 저하시켜 농가에 큰 피해를 준다. 녹병은 일반적으로 농가에서는 붉은별무늬병으로 잘 알려져 있는 병해이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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