• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제27권12호
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• pp.2141-2150
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• 2017

This study was conducted to develop a screening method using Colilert-18 and a device for the detection of E. coli from agri-food production environments and fresh vegetables. The specificity and sensitivity of Colilert-18 by temperature ($37^{\circ}C$ and $44^{\circ}C$) were evaluated with 38 E. coli and 78 non-E. coli strains. The false-positive rate was 3.8% (3/78) and 0% (0/78) at $37^{\circ}C$ and $44^{\circ}C$, respectively. The detection limit of E. coli at $37^{\circ}C$ at <1.0 log CFU/250 ml was lower than that at $44^{\circ}C$. The efficiency of the developed device, which comprised an incubator equipped with a UV lamp to detect E. coli in the field, was evaluated by measuring the temperature and UV lamp brightness. The difference between the set temperature and actual temperature of the developed device was about $1.0^{\circ}C$. When applying the developed method and device to various samples, including utensils, gloves, irrigation water, seeds, and vegetables, there were no differences in detection rates of E. coli compared with the Korean Food Code method. For sanitary disposal of culture samples after experiments, the sterilization effect of sodium dichloroisocyanurate (NaDCC) tablets was assessed for use as a substitute for an autoclave. The addition of one tablet of NaDCC per 50 ml was sufficient to kill E. coli cultured in Colilert-18. These results show that the developed protocol and device can efficiently detect E. coli from agri-food production environments and vegetables.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제34권6호
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• pp.542-550
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• 2019

농식품과 생산환경에서 대장균 오염여부를 휴대 전화에서 실시간으로 결과를 확인할 수 있는 IoT 기반 스마트 대장균 검출 장치를 개발하였다. 개발된 대장균 검출기는 온도 조절부, UV 램프, 고해상도 카메라 및 검출 여부를 판단할 수 있는 소프트웨어로 구성된 장치이다. 검출기의 성능을 평가하기 위하여 온도, 대장균 검출 시간 및 검출한계를 측정하였는데, 개발 된 장치의 설정 온도와 실제 온도의 차이는 약 1.0℃ 이내 였다. 또한 검출시간은 1CFU / 100 mL일 때 15 시간이었고, 대장균 오염농도가 증가할수록 검출시간이 감소하였다. 개발된 스마트 대장균 검출기를 기구, 장갑, 관개 수, 종자 및 채소를 포함한 다양한 시료에 적용했을 때, 대장균의 검출율은 식품공전법으로 분석하였을 때보다 높았다. 따라서 개발된 대장균 검출기술은 농식품 및 생산환경에서 대장균을 효율적으로 검출할 수 있을 것으로 판단된다.

• 식물병연구
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• 제22권3호
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• pp.178-183
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• 2016

SYMMV는 콩에서 빈번하게 발생하는 바이러스이며, 이 바이러스의 발생률은 계속해서 증가하고 있다. 본 연구에서는 콩에 발생하는 SYMMV를 신속하게 검출하기 위해서 RT-LAMP를 적용하였다. RT-LAMP 방법은 등온에서 단시간에 유전자 증폭이 가능하고, 전기영동 없이도 형광물질을 이용해 바이러스를 검출할 수 있는 이점이 있다. 프라이머는 SYMMV coat protein gene의 염기서열을 기반으로 4개의 프라이머를 설계하였다. 실험결과 SYMMV RT-LAMP는 $65^{\circ}C$에서 50분간 증폭시켰을 때 최적의 효율을 보였다. 또한, RT-LAMP와 RT-PCR과의 민감도를 비교한 결과 RT-LAMP 방법이 10-100배 정도 더 우수한 민감도를 가지는 것으로 밝혀졌다. 본 실험 결과를 토대로 기존의 진단법과 비교하여 높은 민감도와 짧은 소요시간에 이점이 있는 RT-LAMP는 SYMMV의 현장 및 연구실에서의 진단에 적용될 수 있을 것이라 생각된다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.136-136
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• 2022

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1573-1579
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• 2022

기후변화에 따른 우리나라의 빈번한 가뭄에 따라 작물 생산량은 보존하면서 수자원 관리를 극대화하는 방법으로 작물 가뭄스트레스를 조기 탐지하여 적기에 적량이 관수되는 방식이 최근 주목받고 있다. 하지만, 대부분의 선행연구들은 가뭄스트레스가 상당히 진행되어 표징이 뚜렷한 시기에 실험되고 있어 가뭄 스트레스 초기에 원격탐지 될 수 있는 생리적 특징이 많이 알려지지 않았다. 본 연구에서는 콩을 대상으로 초기 수분 스트레스 시기에 열화상 카메라와 초분광 카메라 촬영을 수행하였다. 스트레스 우세 시기 작물 대상의 선행연구들 결과와 마찬가지로 엽온은 높아졌으며, 엽록소 함량을 대표하는 MERIS Terrestrial Chlorophyll Index (MTCI)는 감소하였다. 하지만, 오히려 광합성 능력을 나타내는 Chlorophyll/Carotenoid Index (CCI)가 증가하는 경향이 나타났다. 이는 스트레스 우세 상태와 마찬가지로 가뭄스트레스 초기에도 엽록소와 카로티노이드(carotenoid) 감소가 동시에 일어났지만, 처음의 카로티노이드 감소 속도가 엽록소에 비해 컸기 때문에 일시적으로 엽록소에 대한 카로티노이드 비율이 낮아져서 CCI가 높아진 것으로 사료된다. 이러한 스트레스 초기 반응은 조기탐지 알고리즘 개발에 유용할 것으로 기대한다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.319-319
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• 2017

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.54-57
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• 2022

대한민국은 산불의 위험으로부터 취약한 환경을 가지고 있으며, 이로 인해 매년 큰 피해가 발생하고 있다. 이를 예방하기 위해 많은 인력을 활용하고 있으나 효과가 미흡한 실정이다. 만약 인공지능 기술을 통해 산불을 조기 발견해 진화된다면 재산 및 인명피해를 막을 수 있다. 본 논문에서는 산불의 피해를 최소화하기 위한 오브젝트 디텍션 모델을 제작하는 과정에서 발생하는 데이터 수집과 가공 과정을 최소화하는 목표로 한 객체 이중 탐지 방법을 연구했다. YOLOv5에서 한정된 이미지를 학습한 단일 모델을 통해 일차적으로 원본 이미지를 탐지하고, 원본 이미지에서 탐지된 객체를 Crop을 통해 잘라낸다. 이렇게 잘린 이미지를 재탐지하는 객체 이중 탐지 방법을 통해 오 탐지 객체 탐지율의 개선 가능성을 확인했다.

• 한국식물병리학회:학술대회논문집
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• 한국식물병리학회 1999년도 임시총회 및 추계 학술발표회
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• pp.78.2-78
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• 1999

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제20권1호
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• pp.193-201
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• 2010

A specific and rapid real-time PCR assay for detecting Ralstonia solanacearum in horticultural soil and plant tissues was developed in this study. The specific primers RSF/RSR were designed based on the upstream region of the UDP-3-O-acyl-GlcNAc deacetylase gene from R. solanacearum, and a PCR product of 159 bp was amplified specifically from 28 strains of R. solanacearum, which represent all genetically diverse AluI types and all 6 biovars, but not from any other nontarget species. The detection limit of $10^2\;CFU/g$ tomato stem and horticultural soil was achieved in this real-time PCR assay. The high sensitivity and specificity observed with field samples as well as with artificially infected samples suggested that this method might be a useful tool for detection and quantification of R. solanacearum in precise forecast and diagnosis.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.145-152
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• 2020

본 논문에서는 작물의 생산 비율 향상을 위하여 생장 환경 변화를 탐지하는 CCMS(Crop Classification Management System)를 제안한다. CCMS는 첫째, CNN을 이용하여 이미지를 통해 작물의 종류를 구분하는 Crop Classification Module(CCM)과 둘째, 농장의 누적 데이터를 비교하여 농작물의 이상을 탐지하는 FADM(Farm Anomaly Detection Module)로 구성된다. CCMS의 CCM은 잎 이미지를 통하여 현재 농장에서 재배되는 작물을 인식하고 FADM에 전송하고, FADM은 해당 작물을 재배하는 농장의 과거부터 현재까지 기상데이터를 선택하여 그것을 넬슨 규칙에 적용한다. FADM은 넬슨 규칙을 통하여 이상이 발생한 기상데이터를 찾아내고, IoT 디바이스를 통하여 농장의 환경을 조절한다. CCMS의 성능분석 결과 CCMS의 CCM은 약 90%의 작물 분류 정확도를 갖고, FADM은 예측 수확량을 최대 약 30%가량 향상시키는 것으로 나타났다. 즉, CCMS를 통해 농장을 관리하는 것이 스마트 팜의 수확량 증가에 도움을 줄 수 있다.