• The Plant Pathology Journal
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• 제30권2호
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• pp.183-187
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• 2014

Lettuce mosaic virus (LMV) causes disease of plants in the family Asteraceae, especially lettuce crops. LMV isolates have previously been clustered in three main groups, LMV-Yar, LMV-Greek and LMV-RoW. The first two groups, LMV-Yar and LMV-Greek, have similar characteristics such as no seed-borne transmission and non-resistance-breaking. The latter one, LMV-RoW, comprising a large percentage of the LMV isolates contains two large subgroups, LMV-Common and LMV-Most. To date, however, no Korean LMV isolate has been classified and characterized. In this study, LMV-Muju, the Korean LMV isolate, was isolated from lettuce showing pale green and mottle symptoms, and its complete genome sequence was determined. Classification method of LMV isolates based on nucleotide sequence divergence of the NIb-CP junction showed that LMV-Muju was categorized as LMV-Common. LMV-Muju was more similar to LMV-O (LMV-Common subgroup) than to LMV-E (LMV-RoW group but not LMV-Common subgroup) even in the amino acid domains of HC-Pro associated with pathogenicity, and in the CI and VPg regions related to ability to overcome resistance. Taken together, LMV-Muju belongs to the LMV-Common subgroup, and is expected to be a seed-borne, non-resistance-breaking isolate. According to our analysis, all other LMV isolates not previously assigned to a subgroup were also included in the LMV-RoW group.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.7-14
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• 2021

토마토 작물은 병해충의 영향을 많이 받기 때문에 이를 예방하지 않으면 농업 경제에 막대한 손실을 초래할 수 있다. 따라서 토마토의 다양한 병해충의 진단을 빠르고 정확하게 진단하는 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 ImageNet 데이터 셋 상에서 다양하게 사전 학습된 딥러닝 기반 CNN 모델을 적용하여 토마토의 9가지 병해충 및 정상인 경우의 클래스를 분류하는 시스템을 제안한다. PlantVillage 데이터 셋으로부터 발췌한 토마토 잎의 이미지 셋을 3가지 딥러닝 기반 CNN 구조를 갖는 ResNet, Xception, DenseNet의 입력으로 사용한다. 기본 CNN 모델 위에 톱-레벨 분류기를 추가하여 제안 모델을 구성하였으며, 훈련 데이터 셋에 대해 5-fold 교차검증 기법을 적용하여 학습시켰다. 3가지 제안 모델의 학습은 모두 기본 CNN 모델의 계층을 동결하여 학습시키는 전이 학습과 동결을 해제한 후 학습률을 매우 작은 수로 설정하여 학습시키는 미세 조정 학습 두 단계로 진행하였다. 모델 최적화 알고리즘으로는 SGD, RMSprop, Adam을 적용하였다. 실험 결과는 RMSprop 알고리즘이 적용된 DenseNet CNN 모델이 98.63%의 정확도로 가장 우수한 결과를 보였다.

• Journal of Applied Biological Chemistry
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• 제48권3호
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• pp.127-132
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• 2005

MYB genes, comprising group of related genes found in animal, plant, and fungal genomes, encode common DNA-binding domains composed of one to four repeat motifs. MYB genes containing two repeats (R2R3) constitute largest MYB gene family in plants. R2R3 MYB genes play important roles in regulation of secondary metabolism, control of cell shape, disease resistance, and hormone response. Eight-four R2R3 MYB genes were retrieved from rice genome for functional characterization of MYB genes. Analysis of MYB domains revealed each MYB domain contains three ${\alpha}$-helices with regularly spaced tryptophan residues. R2R3 MYB genes were divided into four subfamilies based on phylogenic analysis result. Real-time PCR analysis of 34 MYB genes revealed 12 MYB genes were highly expressed in seeds than in leaves, whereas 4 genes were highly expressed in leaves.

• 한국균학회지
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• 제45권2호
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• pp.132-138
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• 2017

작약에서 분리된 Cylindrocarpon destructans KACC44663 균주의 인삼에 대한 병원성 여부를 밝혀내고자 병원성 검정을 실시하였고 새로운 분류체계에 따른 균의 재분류를 위해 계통학적 유연관계를 분석하였다. 작약으로부터 분리된 KACC44663 균주가 인삼에 병을 일으키는 것을 확인하였고, 새로운 분류체계에 의해 I. radicicola species complex 내 위치하는 Ilyonectria robusta로 동정하였다. 이는 국내에서 타 기주로부터 분리된 병원균이 인삼에 뿌리썩음병을 일으키는 것을 증명한 첫 사례이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.2012-2027
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• 2019

Nutritional disorders are one of the most common diseases of crops and they often result in significant loss of agricultural output. Moreover, the imbalance of nutrition element not only affects plant phenotype but also threaten to the health of consumers when the concentrations above the certain threshold. A number of disease identification systems have been proposed in recent years. Either the time consuming or accuracy is difficult to meet current production management requirements. Moreover, most of the systems are hard to be extended, only detect a few kinds of common diseases with great difference. In view of the limitation of current approaches, this paper studies the effects of different trace elements on crops and establishes identification system. Specifically, we analysis and acquire eleven types of tomato nutritional disorders images. After that, we explore training and prediction effects and significances of super resolution of identification model. Then, we use pre-trained enhanced deep super-resolution network (EDSR) model to pre-processing dataset. Finally, we design and implement of diagnosis system based on deep learning. And the final results show that the average accuracy is 81.11% and the predicted time less than 0.01 second. Compared to existing methods, our solution achieves a high accuracy with much less consuming time. At the same time, the diagnosis system has good performance in expansibility and portability.

• 농업과학연구
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• 제49권1호
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• pp.121-128
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• 2022

Fusarium wilt disease caused by Fusarium species is a major problem affecting cultivated cucurbit plants worldwide. Fusarium species are well-known soil-borne pathogenic fungi that cause Fusarium wilt disease in several cucurbit plants. In this study, we aimed to identify and classify pathogenic Fusarium species from cultivated Korean cucurbit plants, specifically watermelon and cucumber. Thirty-six Fusarium isolates from different regions of Korea were obtained from the National Institute of Horticulture and Herbal Science Germplasm collection. Each isolate was morphologically and molecularly identified using an internal transcribed spacer of ribosomal DNA, elongation factor-1α, and the beta-tubulin gene marker sequence. Fusarium species that infect the cucurbit plant family could be divided into three groups: Fusarium oxysporum (F. oxysporum), Fusarium solani (F. solani), and Fusarium equiseti (F. equieti). Among the 36 isolates examined, six were non-pathogenic (F. equiseti: 15-127, F. oxysporum: 14-129, 17-557, 17-559, 18-369, F. solani: 12-155), whereas 30 isolates were pathogenic. Five of the F. solani isolates (11-117, 14-130, 17-554, 17-555, 17-556) were found to be highly pathogenic to both watermelon and cucumber plants, posing a great threat to cucurbit production in Korea. The identification of several isolates of F. equiseti and F. oxysporum, which are both highly pathogenic to bottle gourd, may indicate waning resistance to Fusarium species infection.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.30-43
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• 2018

영상의 특징인 색상, 모양, 질감 등을 이용해 영상을 검색하는 연구들은 많이 진행되어 왔다. 또한 작물의 질병 영상과 관련된 연구들도 진행되고 있다. 농업 현장에서 재배되는 작물에 발생한 질병을 확인하는데 도움이 되기 위해 본 논문에서는 시설원예 작물의 질병 영상을 이용한 유사도 기반 작물 질병 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 단일 Descriptor를 사용하지 않고, 조합 Descriptor를 통해 기존 대비 영상의 유사도 검색 성능을 높였고 유사도 검색 결과를 가독성 높게 사용자에게 제공하기 위해 가중치 기반 산출방법을 적용했다. 본 논문에서는 총 13개의 개별 Descriptor를 이용해 조합을 진행했다. 조합 Descriptor를 이용해 6개 작물의 질병에 대해 유사도 검색을 진행했고 작물별로 평균 accuracy가 높은 조합 Descriptor를 선정해 유사도 검색에 사용했다. 검색된 결과는 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법과 가중치를 기반으로 한 산출방법을 사용해 백분율로 나타냈다. 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법은 질의 영상과 유사도 검색에 사용되는 영상의 수가 많은 병명이 1순위로 출력되는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 가중치를 기반으로 한 산출방법을 사용했다. 작물의 병명별 테스트 영상을 두 가지 산출방법에 적용해 검색 성능을 측정했다. 작물의 질병별로 두 가지 산출방법에 대해 검색 성능 값의 평균을 비교한 결과 고추, 사과 작물에서는 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법의 성능이 가중치를 기반으로 한 산출방법의 성능보다 평균 약 11.89%의 높은 성능 결과를 보였다. 국화, 딸기, 배, 포도 작물에서는 가중치를 기반으로 한 산출방법이 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법의 성능보다 평균 약 20.34%의 높은 성능 결과를 보였다. 또한 본 논문에서 제안하는 시스템의 UI/UX는 실제 사용자의 피드백을 통해 편리하게 구성했다. 시스템의 화면마다 상단에 제목과 설명을 출력했고 사용자가 질병의 정보를 보기 편리하게 화면을 구성했다. 검색된 질병의 정보는 위에서 제안한 산출방법을 토대로 유사한 질병의 영상과 병명을 출력한다. 시스템의 환경은 PC 환경 기반의 웹 브라우저와 모바일 디바이스 환경 기반의 웹 브라우저를 통해 사용할 수 있도록 구현했다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제45권3호
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• pp.155-170
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• 2018

본 논문은 현재까지 개발된 유전자편집 기술들의 작용기작 및 장 단점 등을 비교하고 이들 기술로 개발된 유전자편집(site-directed mutagenesis, SDN)작물들의 안전성 평가를 위한 분류 기준 등을 살펴보았다. 또한 2016년부터 2018년 5월 현재까지 발표된 유전자편집 식물 개발과 관련된 논문들을 조사하여 ZFN, TALENS, CRISPR기술별 발표 논문 추세를 조사한 결과 CRISPR기술을 적용한 연구건수가 절대적으로 많았다. 또한 애기장대와 벼를 대상으로 수행한 연구건수가 가장 많았으며, 담배와 토마토, 밀, 옥수수 등이 그 뒤를 이었다. 하지만 발표건수는 아직 1~2건에 해당하지만 대상 식물들은 주곡작물을 포함하여 화훼, 채소, 과수 등으로 다양하게 그 응용 범위가 확대되고 있는 것으로 조사되었다. 특히 실용화 또는 향후 상업화를 목표로 한 연구건수도 해마다 증가하는 추세에 있으며 그 응용 범위도 유용단백질 또는 물질의 대량생산을 위한 대사공학 연구와 바이러스, 세균, 곰팡이 등에 대한 병저항성 작물의 개발, 가뭄 등의 무생물적 환경스트레스 저항성 작물, 수량이 증대된 작물 등의 개발에 집중되었다. 이 외에도 단위결실 토마토, 웅성불임성 이용 hybrid벼, 탈립 저항성 증진 등으로 응용 범위가 점점 다양화되어 가고 있음을 알 수 있었다. 또한 미국 농무성의 동 식물 검역소에서 허가를 득한 CRISPR유전자편집 작물의 건수도 해마다 증가하여 조만간 이들이 국제 종자시장에 출시될 것으로 전망된다.

• The Plant Pathology Journal
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• 제34권5호
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• pp.381-392
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• 2018

Clavibacter michiganensis subsp. michiganesis (Cmm) is a quarantine-worthy pest in $M{\acute{e}}xico$. The implementation and validation of new technologies is necessary to reduce the time for bacterial detection in laboratory conditions and Raman spectroscopy is an ambitious technology that has all of the features needed to characterize and identify bacteria. Under controlled conditions a contagion process was induced with Cmm, the disease epidemiology was monitored. Micro-Raman spectroscopy ($532nm\;{\lambda}$ laser) technique was evaluated its performance at assisting on Cmm detection through its characteristic Raman spectrum fingerprint. Our experiment was conducted with tomato plants in a completely randomized block experimental design (13 plants ${\times}$ 4 rows). The Cmm infection was confirmed by 16S rDNA and plants showed symptoms from 48 to 72 h after inoculation, the evolution of the incidence and severity on plant population varied over time and it kept an aggregated spatial pattern. The contagion process reached 79% just 24 days after the epidemic was induced. Micro-Raman spectroscopy proved its speed, efficiency and usefulness as a non-destructive method for the preliminary detection of Cmm. Carotenoid specific bands with wavelengths at 1146 and $1510cm^{-1}$ were the distinguishable markers. Chemometric analyses showed the best performance by the implementation of PCA-LDA supervised classification algorithms applied over Raman spectrum data with 100% of performance in metrics of classifiers (sensitivity, specificity, accuracy, negative and positive predictive value) that allowed us to differentiate Cmm from other endophytic bacteria (Bacillus and Pantoea). The unsupervised KMeans algorithm showed good performance (100, 96, 98, 91 y 100%, respectively).

• 대한한방내과학회지
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• 제27권4호
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• pp.945-953
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• 2006

Hyperlipidemia is one of the major factors causing the atherosclerosis of coronary arteries and a well-documented modifiable risk factor for stroke, especially of the ischemic type. Constipation is the condition of being unable to empty the bowels frequently enough or effectively. However, it is usually temporary and not a serious disease. Salicornia herbacea is a sea coast plant that grows on the western and southern coastal beaches and salt flats of the Korean peninsula. Belonging to Chenopodiaceae by biological classification. Salicornia herbacea is not known from research except that it contains plenty of minerals. The purpose of this study was to evaluate the effect of treatment with Hamcho-hwanand to observe changes in total cholesterol (T-Chol) high-density lipoprotein cholesterol (HDL), triglyceride (TG) and constipation. After treatment, total cholesterol decreased from 273mg/dl to 235mg/dl. Triglyceride decreased from 201mg/dl to 126mg/dl. HDL cholesterol increased from 30mg/dl to 40mg/dl. Constipation changed for the better. These results support a role for oriental medical therapy in treating hyperlipidemia and constipation. Further case studies of herbal treatment of this ailment are needed.