Earticle

본 논문은 선태식물(이끼)의 생태학적 중요 성, 기후변화 대응 능력, 그리고 미래 작물로 서의 잠재력을 종합적으로 정리하였다. 선태 식물은 약 5억년 전 오르도비스기에 등장한 지구 최초의 육상식물 중 하나로, 전 세계에 약 1만 3천여 종이 분포하고 있다. 이들은 토 양 형성, 수분 유지, 그리고 다른 생물과의 상호작용을 통해 생태계에서 중요한 역할을 수행해왔다. 현재 진행 중인 기후변화의 맥락에서, 이끼 의 탄소 고정 능력이 주목받고 있는데, 이끼 는 높은 이산화탄소 흡수 효율을 보인다. 특 히 극지방 환경에서 그 효과가 두드러지게 나타나고 있다. 이러한 특성을 활용한 도시 녹화 시스템 연구가 활발히 진행 중이며, 이 는 열섬 현상 완화와 대기 정화에 기여하여 기후변화에 따른 부작용들을 완화할 수 있 다. 더불어 이끼는 미래 작물로서의 가능성 도 보여주고 있다. 극한의 환경에 대한 강인 한 적응력을 바탕으로, 우주 환경에서의 생 존과 성장이 가능하다. 여러 연구에서 이끼 가 우주 환경의 다양한 스트레스 요인을 견 딜 수 있음이 확인되었으며, 이는 화성 테라 포밍과 같은 미래 우주 개발 계획에서 중요 한 의미를 가진다. 일부 이끼 종은 식용 가능 성과 의약품 원료로서의 잠재력도 보여주고 있다. 최근 연구에서는 이끼에서 추출한 화 합물이 항암, 항산화, 항염 효과를 보이는 등 의약품 원료로서의 가능성이 확인되고 있다. 그러나 이끼의 다양한 활용 가능성에도 불 구하고, 현재 이에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 남한 지역에만 903 종의 선태식물 이 분류되고 있음에도 불구하고, 이에 대한 체계적인 연구는 미비하다. 결론적으로, 선태식물은 기후변화에 효과적으로 대응하고 미래 우주 작물로서 연구 가치가 충분함이 확인되었다. 현재 기후변화의 심각성이 증가 하고 우주 개발이 가속화되는 시점에서, 선 태식물에 대한 집중적인 연구가 필요하다. 이를 통해 선태식물의 다양한 활용 가능성 을 탐색하고, 기후변화 대응과 우주 개발 등 미래 과제 해결에 기여할 수 있을 것이다.

This paper comprehensively reviews the ecological significance of bryophytes, their role in cli mate change mitigation, and their potential as future crops. Among the earliest land plants, bryophytes have played crucial roles in ecosystems through soil form and water retention. Th eir carbon fixation ability is gaining attention in the context of climate change, with research focusing on urban greening systems to mitigate heat island effects and purify air. Bryophytes also show promise as future crops due to their adaptability to extreme environments, includin g space conditions. This resilience has implications for space development plans such as Mars terraforming. Additionally, some moss species demonstrate potential as food sources and phar maceutical raw materials, with recent studies identifying compounds with various health benef its. Despite these diverse applications, current research on mosses is lacking. In the Republic of Korea, 903 bryophyte species are classified, yet systematic research remains insufficient. As climate change intensifies and space exploration advances, focused research on bryophytes is crucial. Such studies could explore their diverse applications and contribute to addressing future challenges in climate change response and space development.

Pitaya(Hylocereus spp.) is an exotic non-climacteric fruit that has red and white flesh with numerous small black seeds. Its major harvest months in Jeju are from July to November and the fruit has a relatively short shelf life. To extend its marketability after harvest is one of the main challenges. The major problems that arise during postharvest management include weight loss, decay, reduction in total soluble solids (TSS), decrease in titratable acidity, loss of flesh firmness, and diminished freshness of the external skin and bracts during storage. The objectives of this study are focused on extending of shelf life, establishing appropriate storage temperature, and period, delaying bracts senescence and external skin shriveling. Through this study, it was found that the appropriate storage temperature and period for the red fleshed pitaya “Da Hong” grown in Jeju is 14 days at 8°C, and that during the storage total soluble solids(TSS), acidity, firmness of the flesh, color(a*) of the skin and bracts are maintained. In general, when fruit is stored at low temperature and taken out to room temperature, water droplets (condensation) that form on the surface of the fruit due to the difference between the external high temperature and the low storage temperature are undesirable. Because water vapor condensation create conditions favorable for the growth of microorganisms and promote decay. Therefore pitaya fruit stored at 8 ℃ for 14 days, followed by ISW (intermittent stepwise warming) from 8 ℃ to 23 ℃ which increased by 5℃ 1 day intervals are the best condition to inhibit water vapor condensation and maintain the postharvest quality.

본 연구는 방선균 (Streptomyces)을 함유 한 알로에 베라 (Aloe vera) 퇴비가 식물 성장에 미치는 영향을 평가하였다. 알로 에 베라는 약 500종이 존재하는 다육식물 로, 껍질에는 다양한 화합물이 포함되어 있어 재활용 가능성이 높지만 대부분 폐기되고 있다. 방선균은 토양 건강과 영양 분 순환에 중요한 역할을 하며, 항생제와 효소를 생산하여 병원균을 억제하고 식물 성장을 촉진한다. 실험 결과, 방선균이 포 함된 알로에 퇴비를 사용한 그룹은 Lab 값 중 a값이 18% 낮아졌으며, 엽록소의 함량 또한 관행재배 대비 15% 증가하여 녹색이 더욱 뚜렷하게 나타나는 것을 확 인하였다. 또한, 잎의 길이는 9%, 너비와 둘레 6% 및 알로에 중량은 44% 증가하 여 식물의 생육이 좋다는 것을 확인하였 다. 이러한 결과는 방선균이 알로에 퇴비 에서 유기물 분해를 촉진하고, 중요한 영 양소를 제공하며, 병원균을 억제하여 식 물의 생육을 개선하였다고 판단된다. 향 후 다양한 작물과 농업 조건에서 알로에 퇴비의 효과를 검증하여 지속 가능한 농 업에 기여할 것으로 기대된다.

This study evaluated the impact of Aloe vera compost containing Streptomyces on plant growth. Aloe vera, a succulent plant with around 500 species, contains various compounds in its peel that have high recycling potential, yet most are discarded. Streptomyces play a vital role in soil health and nutrient cycling, producing antibiotics and enzymes that suppress pathogens and promote plant growth. The experiment showed that the group using Aloe compost with Streptomyces had an 18% reduction in the a value of Lab color measurements, and chlorophyll content increased by 15% compared to the control group, indicating more pronounced greenness. Additionally, leaf length increased by 9%, width and circumference by 6%, and Aloe weight by 44%, demonstrating improved plant growth. These results suggest that Streptomyces in Aloe compost promote the decomposition of organic matter, provide essential nutrients, and suppress pathogens, thereby enhancing plant growth. Future research should verify the effects of Aloe compost on various crops and agricultural conditions to contribute to sustainable agriculture.

농산물 가격 예측은 시장의 수급 조절 결정에 큰 영향을 미친다. 본 연구의 목 적은 세토까를 대상으로 9개 도매시장에 서 거래되는 평균 가격 시계열 데이터를 사용하여 LSTM 네트워크 구조의 인공신 경망을 학습시키고 이후 기간의 평균 가 격을 예측하는 데 적합한 구조를 결정하 는 것이다. 2007년부터 2021년 1월까지 1,836개의 데이터를 사용하여 세토까의 3kg 단위 평균 가격을 분석하였다. 인공 신경망의 학습에는 전체 데이터 중 80% 가 사용되었으며, 학습된 인공신경망의 테스트에는 전체 데이터 중 20%를 사용 하였다. 최적의 LSTM 네트워크 구조를 결정하기 위해 학습 반복 횟수와 배치 크 기를 변화시키며 학습 결과의 정확도를 확인하였다. 최적의 LSTM 네트워크 구 조는 학습 반복 횟수 500회와 배치 크기 128개로 결정되었다. 학습 데이터 구간 이후 1달 동안의 세토까 가격을 예측한 결과, 15일 전까지의 예측값은 실제 세토 까 가격에 비해 낮게 추정되었으며, 24일 에 가장 높은 예측 정확도가 나타났다. 또한, 15일부터 예측 정확도가 높게 나타 났다. 인공신경망을 기반으로 하는 세토까 가격 예측은 농산물 가격 동향 및 정 부 정책 수립, 그리고 소비자들의 요구에 도 유용한 정보로 활용될 수 있을 것이다.

Predicting agricultural product prices has a significant impact on determining market supply and demand. The purpose of this study is to use time-series data of average prices of ‘Setoka’ citrus traded in 9 wholesale markets and train an artificial neural network with an LSTM network structure to determine a suitable structure for predicting average prices for a given time period. The analysis focused on the average price of 3 kg of ‘Setoka's’ agricultural products from 2007 to January 2021, using 1,836 data points. 80% of the data was used for training the neural network, and 20% was used for testing. To determine the optimal LSTM network structure, the training iteration and batch size were varied to evaluate the accuracy of the training results. The optimal LSTM network structure was determined to be 500 training iterations and a batch size of 128. When predicting the price of ‘Setoka’ for the next month after the training data period, the predicted values were lower than the actual prices until 15 days prior, and the highest prediction accuracy was achieved on the 24th day. Moreover, the prediction accuracy was high from 15 days prior. Using an artificial neural network for ‘Setoka’ price prediction based on historical data can provide useful information for monitoring agricultural price trends, informing government policy decisions, and meeting consumer demands.