Overview

Dataset statistics

Number of variables9
Number of observations549
Missing cells159
Missing cells (%)3.2%
Duplicate rows1
Duplicate rows (%)0.2%
Total size in memory38.7 KiB
Average record size in memory72.2 B

Variable types

Text5
Categorical4

Dataset

Description국토교통관련 우수기술에 대하여 간단한 개요, 과학기술 표준, 보유 기관 및 연락처를 소개하는 자료로서 기술에 대한 홍보와 기업을 알림으로써 기업활성화와 우수기술 활용을 도모
Author국토교통과학기술진흥원
URLhttps://www.data.go.kr/data/15103074/fileData.do

Alerts

Dataset has 1 (0.2%) duplicate rowsDuplicates
과학기술표준분류2 (코드명) is highly overall correlated with 과학기술표준분류1 and 2 other fieldsHigh correlation
과학기술표준분류2 is highly overall correlated with 과학기술표준분류1 and 2 other fieldsHigh correlation
과학기술표준분류1 is highly overall correlated with 과학기술표준분류1 (코드명) and 2 other fieldsHigh correlation
과학기술표준분류1 (코드명) is highly overall correlated with 과학기술표준분류1 and 2 other fieldsHigh correlation
연락처 has 159 (29.0%) missing valuesMissing

Reproduction

Analysis started2023-12-12 00:36:39.713990
Analysis finished2023-12-12 00:36:41.688086
Duration1.97 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

기술명
Text

Distinct547
Distinct (%)99.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.4 KiB
2023-12-12T09:36:41.963218image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length95
Median length56
Mean length27.785064
Min length5

Characters and Unicode

Total characters15254
Distinct characters551
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique545 ?
Unique (%)99.3%

Sample

1st row150m 이하 초저고도의 무인비행체 등을 위한 바람예측 모델링 기법
2nd row200km/h급의 저소음, 저분진 환경친화성 선형유도전동기 추진시스템 기술
3rd row350km/h급 고속열차 추진시스템용 고효율 주변압기
4th row350km/h급 고속열차 추진시스템용 출력 향상 차량 모듈
5th row35km/h 이상 주행이 가능한 자기부상열차 비상롤러
ValueCountFrequency (%)
및 151
 
4.3%
시스템 104
 
2.9%
기술 101
 
2.8%
위한 69
 
1.9%
기반 47
 
1.3%
가능한 33
 
0.9%
이용한 32
 
0.9%
개발 31
 
0.9%
활용한 29
 
0.8%
콘크리트 22
 
0.6%
Other values (1964) 2932
82.6%
2023-12-12T09:36:42.575135image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
3024
 
19.8%
기 327
 
2.1%
시 294
 
1.9%
스 262
 
1.7%
한 205
 
1.3%
용 202
 
1.3%
이 190
 
1.2%
도 187
 
1.2%
템 172
 
1.1%
및 151
 
1.0%
Other values (541) 10240
67.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 10498
68.8%
Space Separator 3024
 
19.8%
Lowercase Letter 804
 
5.3%
Uppercase Letter 590
 
3.9%
Decimal Number 93
 
0.6%
Other Punctuation 85
 
0.6%
Close Punctuation 61
 
0.4%
Open Punctuation 61
 
0.4%
Dash Punctuation 38
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
기 327
 
3.1%
시 294
 
2.8%
스 262
 
2.5%
한 205
 
2.0%
용 202
 
1.9%
이 190
 
1.8%
도 187
 
1.8%
템 172
 
1.6%
및 151
 
1.4%
술 148
 
1.4%
Other values (470) 8360
79.6%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 112
13.9%
i 72
 
9.0%
r 66
 
8.2%
n 62
 
7.7%
o 62
 
7.7%
t 56
 
7.0%
a 55
 
6.8%
l 46
 
5.7%
m 43
 
5.3%
c 33
 
4.1%
Other values (15) 197
24.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 72
12.2%
M 55
 
9.3%
C 53
 
9.0%
I 46
 
7.8%
T 38
 
6.4%
A 38
 
6.4%
P 37
 
6.3%
R 36
 
6.1%
D 34
 
5.8%
B 28
 
4.7%
Other values (15) 153
25.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 28
30.1%
3 20
21.5%
5 14
15.1%
1 11
 
11.8%
2 7
 
7.5%
4 5
 
5.4%
8 3
 
3.2%
6 3
 
3.2%
9 2
 
2.2%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 33
38.8%
, 29
34.1%
· 14
16.5%
. 3
 
3.5%
: 3
 
3.5%
* 1
 
1.2%
% 1
 
1.2%
& 1
 
1.2%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
3024
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 61
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 61
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 38
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 10498
68.8%
Common 3362
 
22.0%
Latin 1394
 
9.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 327
 
3.1%
시 294
 
2.8%
스 262
 
2.5%
한 205
 
2.0%
용 202
 
1.9%
이 190
 
1.8%
도 187
 
1.8%
템 172
 
1.6%
및 151
 
1.4%
술 148
 
1.4%
Other values (470) 8360
79.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 112
 
8.0%
S 72
 
5.2%
i 72
 
5.2%
r 66
 
4.7%
n 62
 
4.4%
o 62
 
4.4%
t 56
 
4.0%
a 55
 
3.9%
M 55
 
3.9%
C 53
 
3.8%
Other values (40) 729
52.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
3024
89.9%
) 61
 
1.8%
( 61
 
1.8%
- 38
 
1.1%
/ 33
 
1.0%
, 29
 
0.9%
0 28
 
0.8%
3 20
 
0.6%
· 14
 
0.4%
5 14
 
0.4%
Other values (11) 40
 
1.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 10497
68.8%
ASCII 4742
31.1%
None 14
 
0.1%
Compat Jamo 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
3024
63.8%
e 112
 
2.4%
S 72
 
1.5%
i 72
 
1.5%
r 66
 
1.4%
n 62
 
1.3%
o 62
 
1.3%
) 61
 
1.3%
( 61
 
1.3%
t 56
 
1.2%
Other values (60) 1094
 
23.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 327
 
3.1%
시 294
 
2.8%
스 262
 
2.5%
한 205
 
2.0%
용 202
 
1.9%
이 190
 
1.8%
도 187
 
1.8%
템 172
 
1.6%
및 151
 
1.4%
술 148
 
1.4%
Other values (469) 8359
79.6%
None
ValueCountFrequency (%)
· 14
100.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 1
100.0%

기술개요
Text

Distinct547
Distinct (%)99.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.4 KiB
2023-12-12T09:36:43.027531image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length643
Median length365
Mean length200.87614
Min length29

Characters and Unicode

Total characters110281
Distinct characters810
Distinct categories16 ?
Distinct scripts5 ?
Distinct blocks12 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique545 ?
Unique (%)99.3%

Sample

1st rowㅇ개발배경 및 필요성 -미래형 항공운송서비스는 안전한 비행을 위해서 이착륙 지역, 목적지 또는 이동 경로의 날씨, 기상 상태 등의 확인 필요 -공역의 기상 정보를 확인할 수 있는 항공기상 서비스는 대형운송용 항공기의 고고도 비행을 기반으로 제공 -150m 이하의 초저고도는 지형의 영향에 의한 공기 유동 때문에 기존의 저해상도 기상예보로는 정확도가 낮은 정보를 제공 → 유용한 정보 획득 어려움 -운항 안전에 직접적인 도움을 줄 수 있는 기상 및 초저고도 기상 예측 관련 연구가 수행되지 못하고 있음 ㅇ주요 기술 내용 -초저고도 비행체 운영 환경 분석 및 모델 검증 기법 -현업 기상모델 분석 및 초저고도 바람예측 기초 모델링 -바람예측 모델링 적절성 검토 및 고도화 기법 -모델링 고도화 및 운영자용 리포트 샘플 개발
2nd row최고 속도 200km/h급 준고속 자기부상열차의 추진을 위한 200km/h급의 저소음, 저진동, 무분진의 환경친화성 선형유도 전동기 추진시스템
3rd row열차 운행 시 특고압 전력을 받아 열차 운행에 적합한 전압으로 변화시켜 열차에 전력을 공급하는 장치로, 기존 고속열차의 주변압기와 동일한 치수 및 인터페이스를 유지하면서 350km/h급 고속열차에 사용이 가능하도록 용량, 효율이 개선된 선행기술과 다른 기술 구성
4th row고속열차의 차량 모듈은 주전력 변환장치와 견인전동기, 주변압기, 주행장치 등으로 구성되며, 기존 고속열차(KTX-산천)와 호환 가능하도록 인터페이스와 치수를 유지하면서 부품 성능 향상을 달성한 차량 모듈 구성 기술
5th row주행속도가 35KM/H 이상에서 주행이 가능하도록 설계하였으며 테스트 베드를 구축하여 내구성과 안전성에 대해서 시험
ValueCountFrequency (%)
및 845
 
3.3%
653
 
2.5%
기술 356
 
1.4%
개발 247
 
1.0%
수 177
 
0.7%
위한 176
 
0.7%
있는 157
 
0.6%
기존 141
 
0.5%
필요성 125
 
0.5%
시스템 125
 
0.5%
Other values (10357) 22922
88.4%
2023-12-12T09:36:43.619836image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
27057
 
24.5%
기 1918
 
1.7%
하 1525
 
1.4%
의 1395
 
1.3%
이 1368
 
1.2%
시 1265
 
1.1%
로 1200
 
1.1%
에 1154
 
1.0%
한 1134
 
1.0%
- 1124
 
1.0%
Other values (800) 71141
64.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 73111
66.3%
Space Separator 27057
 
24.5%
Lowercase Letter 3252
 
2.9%
Uppercase Letter 2215
 
2.0%
Other Punctuation 1596
 
1.4%
Dash Punctuation 1124
 
1.0%
Decimal Number 1034
 
0.9%
Close Punctuation 402
 
0.4%
Open Punctuation 397
 
0.4%
Math Symbol 40
 
< 0.1%
Other values (6) 53
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
기 1918
 
2.6%
하 1525
 
2.1%
의 1395
 
1.9%
이 1368
 
1.9%
시 1265
 
1.7%
로 1200
 
1.6%
에 1154
 
1.6%
한 1134
 
1.6%
을 1106
 
1.5%
용 987
 
1.4%
Other values (696) 60059
82.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 243
 
11.0%
S 234
 
10.6%
P 176
 
7.9%
M 165
 
7.4%
I 165
 
7.4%
T 140
 
6.3%
D 138
 
6.2%
B 116
 
5.2%
A 112
 
5.1%
E 95
 
4.3%
Other values (17) 631
28.5%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 422
13.0%
i 273
 
8.4%
r 266
 
8.2%
o 266
 
8.2%
a 255
 
7.8%
n 246
 
7.6%
t 234
 
7.2%
m 198
 
6.1%
l 171
 
5.3%
s 154
 
4.7%
Other values (16) 767
23.6%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 1025
64.2%
/ 180
 
11.3%
. 156
 
9.8%
· 110
 
6.9%
: 56
 
3.5%
% 51
 
3.2%
& 8
 
0.5%
* 7
 
0.4%
＊ 2
 
0.1%
; 1
 
0.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 229
22.1%
0 228
22.1%
1 189
18.3%
3 115
11.1%
5 85
 
8.2%
4 53
 
5.1%
6 42
 
4.1%
7 32
 
3.1%
9 31
 
3.0%
8 30
 
2.9%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 20
50.0%
→ 11
27.5%
+ 4
 
10.0%
± 3
 
7.5%
∼ 1
 
2.5%
↔ 1
 
2.5%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㎝ 2
28.6%
㎡ 1
14.3%
℃ 1
14.3%
㎥ 1
14.3%
㎛ 1
14.3%
㎌ 1
14.3%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
② 8
27.6%
① 8
27.6%
₂ 5
17.2%
③ 5
17.2%
④ 3
 
10.3%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 391
97.3%
] 9
 
2.2%
』 2
 
0.5%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 386
97.2%
[ 9
 
2.3%
『 2
 
0.5%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 4
50.0%
“ 4
50.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
” 4
66.7%
’ 2
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
27057
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1124
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
˚ 2
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 73108
66.3%
Common 31703
28.7%
Latin 5466
 
5.0%
Han 3
 
< 0.1%
Greek 1
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 1918
 
2.6%
하 1525
 
2.1%
의 1395
 
1.9%
이 1368
 
1.9%
시 1265
 
1.7%
로 1200
 
1.6%
에 1154
 
1.6%
한 1134
 
1.6%
을 1106
 
1.5%
용 987
 
1.4%
Other values (693) 60056
82.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 422
 
7.7%
i 273
 
5.0%
r 266
 
4.9%
o 266
 
4.9%
a 255
 
4.7%
n 246
 
4.5%
C 243
 
4.4%
t 234
 
4.3%
S 234
 
4.3%
m 198
 
3.6%
Other values (42) 2829
51.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
27057
85.3%
- 1124
 
3.5%
, 1025
 
3.2%
) 391
 
1.2%
( 386
 
1.2%
2 229
 
0.7%
0 228
 
0.7%
1 189
 
0.6%
/ 180
 
0.6%
. 156
 
0.5%
Other values (41) 738
 
2.3%
Han
ValueCountFrequency (%)
海 1
33.3%
砂 1
33.3%
非 1
33.3%
Greek
ValueCountFrequency (%)
Ω 1
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 72907
66.1%
ASCII 36985
33.5%
Compat Jamo 201
 
0.2%
None 125
 
0.1%
Enclosed Alphanum 24
 
< 0.1%
Punctuation 14
 
< 0.1%
Arrows 12
 
< 0.1%
CJK Compat 6
 
< 0.1%
CJK 3
 
< 0.1%
Modifier Letters 2
 
< 0.1%
Other values (2) 2
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
27057
73.2%
- 1124
 
3.0%
, 1025
 
2.8%
e 422
 
1.1%
) 391
 
1.1%
( 386
 
1.0%
i 273
 
0.7%
r 266
 
0.7%
o 266
 
0.7%
a 255
 
0.7%
Other values (69) 5520
 
14.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 1918
 
2.6%
하 1525
 
2.1%
의 1395
 
1.9%
이 1368
 
1.9%
시 1265
 
1.7%
로 1200
 
1.6%
에 1154
 
1.6%
한 1134
 
1.6%
을 1106
 
1.5%
용 987
 
1.4%
Other values (691) 59855
82.1%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅇ 200
99.5%
ㄱ 1
 
0.5%
None
ValueCountFrequency (%)
· 110
88.0%
₂ 5
 
4.0%
± 3
 
2.4%
』 2
 
1.6%
『 2
 
1.6%
＊ 2
 
1.6%
Ω 1
 
0.8%
Arrows
ValueCountFrequency (%)
→ 11
91.7%
↔ 1
 
8.3%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
② 8
33.3%
① 8
33.3%
③ 5
20.8%
④ 3
 
12.5%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 4
28.6%
” 4
28.6%
“ 4
28.6%
’ 2
14.3%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
㎝ 2
33.3%
㎡ 1
16.7%
㎥ 1
16.7%
㎛ 1
16.7%
㎌ 1
16.7%
Modifier Letters
ValueCountFrequency (%)
˚ 2
100.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
海 1
33.3%
砂 1
33.3%
非 1
33.3%
Letterlike Symbols
ValueCountFrequency (%)
℃ 1
100.0%
Math Operators
ValueCountFrequency (%)
∼ 1
100.0%

과학기술표준분류1
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct6
Distinct (%)1.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.4 KiB
3
139 
A
111 
B
82 
1
76 
2
71 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row3
2nd row1
3rd row2
4th row2
5th row1

Common Values

ValueCountFrequency (%)
3 139
25.3%
A 111
20.2%
B 82
14.9%
1 76
13.8%
2 71
12.9%
C 70
12.8%

Length

2023-12-12T09:36:43.765758image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T09:36:43.885682image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
3 139
25.3%
a 111
20.2%
b 82
14.9%
1 76
13.8%
2 71
12.9%
c 70
12.8%

과학기술표준분류1 (코드명)
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct6
Distinct (%)1.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.4 KiB
운영및관리
139 
토목
111 
건축
82 
교통수단
76 
교통시설
71 

Length

Max length5
Median length4
Mean length3.5500911
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row운영및관리
2nd row교통수단
3rd row교통시설
4th row교통시설
5th row교통수단

Common Values

ValueCountFrequency (%)
운영및관리 139
25.3%
토목 111
20.2%
건축 82
14.9%
교통수단 76
13.8%
교통시설 71
12.9%
기계설비 70
12.8%

Length

2023-12-12T09:36:44.028349image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T09:36:44.153116image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
운영및관리 139
25.3%
토목 111
20.2%
건축 82
14.9%
교통수단 76
13.8%
교통시설 71
12.9%
기계설비 70
12.8%

과학기술표준분류2
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct39
Distinct (%)7.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.4 KiB
300001
63 
100002
44 
200002
36 
300002
36 
A05
 
32
Other values (34)
338 

Length

Max length6
Median length6
Mean length4.568306
Min length3

Unique

Unique6 ?
Unique (%)1.1%

Sample

1st row300004
2nd row100002
3rd row200002
4th row200002
5th row100002

Common Values

ValueCountFrequency (%)
300001 63
 
11.5%
100002 44
 
8.0%
200002 36
 
6.6%
300002 36
 
6.6%
A05 32
 
5.8%
200001 28
 
5.1%
B01 25
 
4.6%
C03 24
 
4.4%
100001 21
 
3.8%
C04 20
 
3.6%
Other values (29) 220
40.1%

Length

2023-12-12T09:36:44.303209image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
300001 63
 
11.5%
100002 44
 
8.0%
200002 36
 
6.6%
300002 36
 
6.6%
a05 32
 
5.8%
200001 28
 
5.1%
b01 25
 
4.6%
c03 24
 
4.4%
100001 21
 
3.8%
c01 20
 
3.6%
Other values (29) 220
40.1%

과학기술표준분류2 (코드명)
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct37
Distinct (%)6.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.4 KiB
도로교통운영 및 관리
63 
철도차량
44 
철도
40 
철도운영 및 관리
36 
도로
35 
Other values (32)
331 

Length

Max length19
Median length9
Mean length6.0965392
Min length2

Unique

Unique6 ?
Unique (%)1.1%

Sample

1st row항만운영 및 관리
2nd row철도차량
3rd row철도
4th row철도
5th row철도차량

Common Values

ValueCountFrequency (%)
도로교통운영 및 관리 63
 
11.5%
철도차량 44
 
8.0%
철도 40
 
7.3%
철도운영 및 관리 36
 
6.6%
도로 35
 
6.4%
수자원 32
 
5.8%
건축계획 및 관리 25
 
4.6%
통신전자 및 제어설비 24
 
4.4%
자동차 21
 
3.8%
항만운영 및 관리 20
 
3.6%
Other values (27) 209
38.1%

Length

2023-12-12T09:36:44.480318image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
및 185
19.3%
관리 147
15.3%
도로교통운영 63
 
6.6%
철도차량 44
 
4.6%
철도 40
 
4.2%
철도운영 36
 
3.8%
도로 35
 
3.6%
수자원 32
 
3.3%
건축계획 25
 
2.6%
통신전자 24
 
2.5%
Other values (33) 328
34.2%

기관명
Text

Distinct424
Distinct (%)77.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.4 KiB
2023-12-12T09:36:44.743561image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length60
Median length26
Mean length9.3078324
Min length3

Characters and Unicode

Total characters5110
Distinct characters329
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique354 ?
Unique (%)64.5%

Sample

1st row(주)포디솔루션
2nd row한국기계연구원
3rd row국제전기(주)
4th row현대로템(주)
5th row(주)대명엔지니어링
ValueCountFrequency (%)
산학협력단 59
 
8.0%
주식회사 50
 
6.8%
주 37
 
5.0%
한국철도기술연구원 18
 
2.4%
한국건설기술연구원 12
 
1.6%
연세대학교 7
 
0.9%
서울과학기술대학교 5
 
0.7%
성균관대학교 5
 
0.7%
유니콘스(주 5
 
0.7%
주)에스코알티에스 4
 
0.5%
Other values (441) 538
72.7%
2023-12-12T09:36:45.214411image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
주 399
 
7.8%
) 346
 
6.8%
( 346
 
6.8%
191
 
3.7%
학 170
 
3.3%
이 142
 
2.8%
스 115
 
2.3%
대 110
 
2.2%
산 105
 
2.1%
기 96
 
1.9%
Other values (319) 3090
60.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 4071
79.7%
Close Punctuation 346
 
6.8%
Open Punctuation 346
 
6.8%
Space Separator 191
 
3.7%
Lowercase Letter 67
 
1.3%
Uppercase Letter 56
 
1.1%
Other Punctuation 20
 
0.4%
Other Symbol 10
 
0.2%
Dash Punctuation 3
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
주 399
 
9.8%
학 170
 
4.2%
이 142
 
3.5%
스 115
 
2.8%
대 110
 
2.7%
산 105
 
2.6%
기 96
 
2.4%
교 94
 
2.3%
지 85
 
2.1%
한 79
 
1.9%
Other values (273) 2676
65.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 7
12.5%
K 6
10.7%
S 6
10.7%
T 5
8.9%
N 4
 
7.1%
E 4
 
7.1%
M 4
 
7.1%
L 3
 
5.4%
I 3
 
5.4%
D 2
 
3.6%
Other values (10) 12
21.4%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 11
16.4%
t 9
13.4%
o 8
11.9%
a 7
10.4%
r 5
7.5%
d 4
 
6.0%
v 3
 
4.5%
h 3
 
4.5%
i 3
 
4.5%
n 3
 
4.5%
Other values (8) 11
16.4%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 12
60.0%
. 5
25.0%
, 3
 
15.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 346
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 346
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
191
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㈜ 10
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4081
79.9%
Common 906
 
17.7%
Latin 123
 
2.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 399
 
9.8%
학 170
 
4.2%
이 142
 
3.5%
스 115
 
2.8%
대 110
 
2.7%
산 105
 
2.6%
기 96
 
2.4%
교 94
 
2.3%
지 85
 
2.1%
한 79
 
1.9%
Other values (274) 2686
65.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 11
 
8.9%
t 9
 
7.3%
o 8
 
6.5%
a 7
 
5.7%
C 7
 
5.7%
K 6
 
4.9%
S 6
 
4.9%
r 5
 
4.1%
T 5
 
4.1%
N 4
 
3.3%
Other values (28) 55
44.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
) 346
38.2%
( 346
38.2%
191
21.1%
/ 12
 
1.3%
. 5
 
0.6%
, 3
 
0.3%
- 3
 
0.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4071
79.7%
ASCII 1029
 
20.1%
None 10
 
0.2%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 399
 
9.8%
학 170
 
4.2%
이 142
 
3.5%
스 115
 
2.8%
대 110
 
2.7%
산 105
 
2.6%
기 96
 
2.4%
교 94
 
2.3%
지 85
 
2.1%
한 79
 
1.9%
Other values (273) 2676
65.7%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
) 346
33.6%
( 346
33.6%
191
18.6%
/ 12
 
1.2%
e 11
 
1.1%
t 9
 
0.9%
o 8
 
0.8%
a 7
 
0.7%
C 7
 
0.7%
K 6
 
0.6%
Other values (35) 86
 
8.4%
None
ValueCountFrequency (%)
㈜ 10
100.0%

연락처
Text

MISSING 

Distinct352
Distinct (%)90.3%
Missing159
Missing (%)29.0%
Memory size4.4 KiB
2023-12-12T09:36:45.521490image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length13
Median length12
Mean length11.946154
Min length11

Characters and Unicode

Total characters4659
Distinct characters11
Distinct categories2 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique320 ?
Unique (%)82.1%

Sample

1st row070-5117-5992
2nd row042-868-7988
3rd row043-879-7401
4th row031-596-9136
5th row02-563-1328
ValueCountFrequency (%)
031-360-7480 5
 
1.3%
02-2082-2361 4
 
1.0%
033-760-2241 3
 
0.8%
02-417-3700 2
 
0.5%
031-713-5227 2
 
0.5%
032-748-2766 2
 
0.5%
032-438-9328 2
 
0.5%
031-211-3388 2
 
0.5%
02-880-7345 2
 
0.5%
054-751-6464 2
 
0.5%
Other values (342) 364
93.3%
2023-12-12T09:36:45.925790image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 805
17.3%
- 780
16.7%
2 497
10.7%
1 440
9.4%
3 415
8.9%
5 344
7.4%
4 315
 
6.8%
7 305
 
6.5%
6 288
 
6.2%
8 273
 
5.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 3879
83.3%
Dash Punctuation 780
 
16.7%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 805
20.8%
2 497
12.8%
1 440
11.3%
3 415
10.7%
5 344
8.9%
4 315
 
8.1%
7 305
 
7.9%
6 288
 
7.4%
8 273
 
7.0%
9 197
 
5.1%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 780
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 4659
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
0 805
17.3%
- 780
16.7%
2 497
10.7%
1 440
9.4%
3 415
8.9%
5 344
7.4%
4 315
 
6.8%
7 305
 
6.5%
6 288
 
6.2%
8 273
 
5.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 4659
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 805
17.3%
- 780
16.7%
2 497
10.7%
1 440
9.4%
3 415
8.9%
5 344
7.4%
4 315
 
6.8%
7 305
 
6.5%
6 288
 
6.2%
8 273
 
5.9%

키워드
Text

Distinct495
Distinct (%)90.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.4 KiB
2023-12-12T09:36:46.264328image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length146
Median length92
Mean length36.659381
Min length4

Characters and Unicode

Total characters20126
Distinct characters510
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique464 ?
Unique (%)84.5%

Sample

1st row항공기상, 항공기상예보, 초저고도비행체, 저고도기상서비스, 기상정보
2nd row자기부상열차,자기부상철도,선로구조물
3rd rowHigh-speed Railway, Efficiency Improvement, Aerodynamic Performance, 고속철도, 효율 향상, 공력성능
4th rowHigh-speed Railway, Efficiency Improvement, Aerodynamic Performance, 고속철도, 효율 향상, 공력성능
5th row자기부상열차,추진시스템,부상시스템
ValueCountFrequency (%)
system 37
 
1.3%
railway 19
 
0.7%
콘크리트 19
 
0.7%
disaster 16
 
0.5%
reduction 16
 
0.5%
concrete 15
 
0.5%
터널 15
 
0.5%
high 15
 
0.5%
construction 14
 
0.5%
track 13
 
0.4%
Other values (1673) 2739
93.9%
2023-12-12T09:36:46.803939image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
2379
 
11.8%
, 1786
 
8.9%
e 906
 
4.5%
i 677
 
3.4%
t 665
 
3.3%
n 647
 
3.2%
r 643
 
3.2%
a 609
 
3.0%
o 564
 
2.8%
s 426
 
2.1%
Other values (500) 10824
53.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 7455
37.0%
Other Letter 7263
36.1%
Space Separator 2379
 
11.8%
Other Punctuation 1800
 
8.9%
Uppercase Letter 1116
 
5.5%
Dash Punctuation 49
 
0.2%
Decimal Number 43
 
0.2%
Close Punctuation 10
 
< 0.1%
Open Punctuation 10
 
< 0.1%
Connector Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
스 156
 
2.1%
시 153
 
2.1%
기 144
 
2.0%
도 144
 
2.0%
트 134
 
1.8%
지 130
 
1.8%
리 128
 
1.8%
이 107
 
1.5%
터 106
 
1.5%
전 102
 
1.4%
Other values (432) 5959
82.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 906
12.2%
i 677
9.1%
t 665
 
8.9%
n 647
 
8.7%
r 643
 
8.6%
a 609
 
8.2%
o 564
 
7.6%
s 426
 
5.7%
c 316
 
4.2%
l 313
 
4.2%
Other values (16) 1689
22.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 147
13.2%
D 95
 
8.5%
C 91
 
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Correlations

2023-12-12T09:36:46.911874image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
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Missing values

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A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T09:36:41.617580image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.

Sample

기술명기술개요과학기술표준분류1과학기술표준분류1 (코드명)과학기술표준분류2과학기술표준분류2 (코드명)기관명연락처키워드
0150m 이하 초저고도의 무인비행체 등을 위한 바람예측 모델링 기법ㅇ개발배경 및 필요성 -미래형 항공운송서비스는 안전한 비행을 위해서 이착륙 지역, 목적지 또는 이동 경로의 날씨, 기상 상태 등의 확인 필요 -공역의 기상 정보를 확인할 수 있는 항공기상 서비스는 대형운송용 항공기의 고고도 비행을 기반으로 제공 -150m 이하의 초저고도는 지형의 영향에 의한 공기 유동 때문에 기존의 저해상도 기상예보로는 정확도가 낮은 정보를 제공 → 유용한 정보 획득 어려움 -운항 안전에 직접적인 도움을 줄 수 있는 기상 및 초저고도 기상 예측 관련 연구가 수행되지 못하고 있음 ㅇ주요 기술 내용 -초저고도 비행체 운영 환경 분석 및 모델 검증 기법 -현업 기상모델 분석 및 초저고도 바람예측 기초 모델링 -바람예측 모델링 적절성 검토 및 고도화 기법 -모델링 고도화 및 운영자용 리포트 샘플 개발3운영및관리300004항만운영 및 관리(주)포디솔루션070-5117-5992항공기상, 항공기상예보, 초저고도비행체, 저고도기상서비스, 기상정보
1200km/h급의 저소음, 저분진 환경친화성 선형유도전동기 추진시스템 기술최고 속도 200km/h급 준고속 자기부상열차의 추진을 위한 200km/h급의 저소음, 저진동, 무분진의 환경친화성 선형유도 전동기 추진시스템1교통수단100002철도차량한국기계연구원042-868-7988자기부상열차,자기부상철도,선로구조물
2350km/h급 고속열차 추진시스템용 고효율 주변압기열차 운행 시 특고압 전력을 받아 열차 운행에 적합한 전압으로 변화시켜 열차에 전력을 공급하는 장치로, 기존 고속열차의 주변압기와 동일한 치수 및 인터페이스를 유지하면서 350km/h급 고속열차에 사용이 가능하도록 용량, 효율이 개선된 선행기술과 다른 기술 구성2교통시설200002철도국제전기(주)043-879-7401High-speed Railway, Efficiency Improvement, Aerodynamic Performance, 고속철도, 효율 향상, 공력성능
3350km/h급 고속열차 추진시스템용 출력 향상 차량 모듈고속열차의 차량 모듈은 주전력 변환장치와 견인전동기, 주변압기, 주행장치 등으로 구성되며, 기존 고속열차(KTX-산천)와 호환 가능하도록 인터페이스와 치수를 유지하면서 부품 성능 향상을 달성한 차량 모듈 구성 기술2교통시설200002철도현대로템(주)031-596-9136High-speed Railway, Efficiency Improvement, Aerodynamic Performance, 고속철도, 효율 향상, 공력성능
435km/h 이상 주행이 가능한 자기부상열차 비상롤러주행속도가 35KM/H 이상에서 주행이 가능하도록 설계하였으며 테스트 베드를 구축하여 내구성과 안전성에 대해서 시험1교통수단100002철도차량(주)대명엔지니어링<NA>자기부상열차,추진시스템,부상시스템
53D 디지털 건축상세설계 솔루션 및 현장관리 플랫폼 IDC 개발1. 기술소개 - 골조(BH-S), 건축마감(BH-A), 거푸집 및 가설(BH-F), 흙막이(BH_CE) 등 공종별 3D 디지털 상세설계 BIM 솔루션 - 상세설계 디지털 설계 모델에 기반한 현장관리 디지털 플랫폼 IDC - 세계 선도 상세설계 자동화 기능으로 설계/시공 전 주기 디지털화 주도 2. 기술의 장점 및 특징 - 건축상세설계생산성/완성도 혁신으로 공사비산출, 공정계획, 현장관리 적용 성공B건축B01건축계획 및 관리(주)창소프트아이앤아이02-563-1328BIM, 3D 디지털, 건축상세설계
63D 프린팅을 이용한 비정형 패널 생산방법1. 기술소개 - 실내 건축분야에서 비정형 구조물의 벽면을 시공하기 위한 비정형 패널을 3D 프린팅 할 때의 경로를 최소화하여 비정형 패널의 생산 시간을 줄일 수 있도록 된 3D 프린팅을 이용한 비정형 패널 생산방법 2. 기술의 장점 및 특징 - 비정형 패널의 생산 시 3D 프린팅 할 때의 경로를 최소화함으로써 생산공정 축소 가능 - 비정형 패널의 출력 시 쌍을 이루면서 2개의 비정형 패널이 동시에 출력되어 생산성 향상B건축B04기초(주)지인디자인041-564-5057비정형패널, 3D프린팅
73차원 입체 격자 기반 지리정보체계 데이터 변환 시스템ㅇ개발배경 및 필요성 -203년부터 국가차원에서 스마트 시대에 대비하여 2차원의 공간정보를 입체화한 초정밀 3차원 공간정보 구축 사업이 수행되고 있음 -2차원 국토정보의 효과적인 관리를 위한 격자 통계기준이 마련되어 있으나, 3차원 국토정보를 효과적으로 관리하고 활용하기 위한 기술적 기반은 미흡한 실정임 -대용량 초정밀 3차원 공간정보의 실시간 처리 및 3차원 국토정보의 효과적인 관리체계 마련을 위해 기 구축 데이터를 입체격자로 연계·변환·활용하는 기술이 필요함 ㅇ주요 기술 내용 -공간정보 분야에서 수집하고 공유되던 2차원·3차원 공간정보를 3차원 입체격자체계로 변환하여 제공하는 기술 -초정밀 대용량 공간정보를 입체격자로 단순화함으로써 데이터 처리속도를 향상시키고, 입체격자에 다양한 공간정보를 연결하여 현실에 존재하는 지형지물(건물, 대기 등)을 통합 관리하는 기반을 제공3운영및관리300001도로교통운영 및 관리(주)웨이버스/기술연구소02-851-9640입체격자
83차원 지리정보세스템 웹서비스를 제공하는 방법ㅇ개발배경 및 필요성 - 오픈소스로 기술시장 변화에 대응하는 기술개발 필요 - 국토교통부는 2016년 [제2차 공간정보산업 진흥계획]을 수립하고, ‘오픈소스 개발지원‘ 전략을 마련하였으나, 구체적 실행방안 등을 미비 - 독과점 구조의 국내 GIS시장 개선이 가능한 대체재, 경쟁재로서 기술개발 필요 - 지자체, 중소기업이 비용부담없이 사용할 수 있는 공간정보 SW(공공재) 개발 필요 ㅇ주요 기술 내용 - 순수웹기반 3차원 공간정보 웹서비스 플랫폼 개발 - 많은 종류의 서로 다른 3차원 데이터를 한 플랫폼에서 취급 - 대욜량 고정밀 데이터를 허용범위 안의 성능으로 가시화 - 3차원 모델뿐만 아니라 3차원 현상 데이터도 취급 가능한 기술 확보 - 단순 가시화 뿐만 아니라 플랫폼 위에서 웹서비스 구축에 필요한 API 구현 및 분석/통계와 같은 활용 부분과의 연계포인트 구현B건축B01건축계획 및 관리가이아쓰리디(주)02-3397-34753차원 공간정보, 디지털트윈, 스마트시티, 오픈소스
9400km/h급 열차위치검지시스템 및 트랜스폰더시스템선로 및 시설물에 대한 유지보수 효율성을 개선하기 위하여 차륜센서(Tachometer), 관성센서(IMU), 트랜스폰더(Transponder), GPS(Global Positioning System) 등의 위치검지센서 정보를 융합하여 400km/h 이동 환경에서 ±1m급의 오차를 갖는 열차위치검지시스템 및 철도시스템 안전성평가 기준(IEC 62278, IEC 62279, IEC 62425)에 따른 품질안전(RAMS) 활동을 통해 안전성을 입증한 철도교통 트랜스폰더시스템2교통시설200002철도한국철도기술연구원031-460-5409모바일맵핑시스템,라이다,철도
기술명기술개요과학기술표준분류1과학기술표준분류1 (코드명)과학기술표준분류2과학기술표준분류2 (코드명)기관명연락처키워드
539화물취급선용 이동식전차선 시스템전기기관차가 컨테이너 하역장에 진입 후 전차선로를 이동시켜 안전하게 컨테이너 하역작업을 가능하게 하는 설비로, 전차선로를 설치할 수 없어 전기기관차 대신 디젤기관차를 사용했던 컨테이너 하역장에 전차선로 설치가 가능하여 전기기관차를 사용할 수 있는 시스템2교통시설200004항만엘에스전선 (주)031-450-8296이동식전차선,R-BAR,화물취급선
540환경대응형 도로조명 시스템도로상에 시설되어 있는 도로 기상 관측 시스템을 통해 정보를 받고 이를 가로등에 전송하여 기상에 맞는 조명 제어 방식의 프로그램으로 운영되는 도로조명기구 - 안개나 우천 시 시야확보를 위해 빛을 제어하고, 조명의 색상도 변화시켜 시인성을 향상시키는 가변형 멀티 배광 LED가로등기구2교통시설200001도로(주)아이라이트<NA>Road lighting, lighting control, visibility, 도로조명, 조명제어, 시인성
541회수형 천공 비트ㅇ개발배경 및 필요성 -토목 및 광산 분야 등 지반을 천공하는 분야에서 천공한 공벽이 붕괴되는 것을 방지하기 위해 강관 케이싱을 삽입하거나, 강관을 지중에 매입하여 보강재로 이용하는 다양한 공법이 적용되고 있음 -기존 기술은 구조적인 한계로 인해 회수 오작동이 빈번하여 현장 적용 어려움 -이에 회수 단계에서의 오작동이 없고 원활한 천공이 가능한 회수형 비트 기술의 개발이 필요 ㅇ주요 기술 내용 -강관 외경 이상으로 천공하면서 강관을 끌고 전진하며, 천공 종료 후 축소되어 강관 내부를 통해 회수 가능한 천공 비트 기술 -일반 비트를 이용하여 작은 직경으로 천공한 후 회수형 비트를 이용하여 직경을 크게 넓혀서 천공할 수 있는 확공 기능이 있는 천공 비트 기술 -수직 및 수평 방향 모두 천공-회수 가능한 단순한 구조의 천공 비트 기술A토목데이터미집계데이터미집계(주)나다건설02-539-3857회수, 천공, 비트
542회전교차로를 활용한 빗물 재사용 기술ㅇ개발배경 및 필요성 -계속되는 이상기후로 인한 집중호우 및 가뭄 등 날씨에 의한 피해가 지속적으로 발생 -도시개발 계획의 기초로 빗물이용시설의 활용성 증대 -초기 강우에 의한 유출수에는 인체에 해로운 오염물질들이 포화되어 있어, 초기 유출수에 대한 특별한 관리 필요 ㅇ주요 기술 내용 -노면에 내린 빗물을 우수저류시설에 저류한 뒤 자동공급 시스템을 활용하여 회전교차로 내 식생에 빗물을 공급 -초기 우수에 포함된 비점오염원을 저감시켜 유역의 생태학적 건전성 확보C기계설비C04환경기계설비우수안042-482-1505회전교차로, 우수시설
543효율적 냉난방 제공이 가능한 건물에너지 모니터링 시스템1. 기술소개 - 개방형 BEMS 플랫폼을 이용한 중앙 관제 모니터링 설계 서비스 제공 - 전주기에 걸쳐 건축 에너지 관리를 함으로써 건축물 에너지 사용량을 최적화하여 운영비용을 최소화 할 수 있으며, 소비자가 에너지 절감 솔루션과 관제점 배치를 종합 검토 후 선택함으로써 별도의 운영체제 구매 없이 에너지 절감 솔루션을 이용할 수 있는 개방형 BEMS 플랫폼 2. 기술의 장점 및 특징 - 별도의 운영체제 구매 없이 에너지 절감 솔루션 이용 가능C기계설비C04환경기계설비(주)우원엠앤이02-860-9700냉난방, BEMS, 관제 모니터링
544휄체어 탑승 교통약자용 에스컬레이터 기반 운용기술휠체어 탑승자의 에스컬레이터 관련된 것으로, 일반모드로 운행중인 에스컬레이터를 휠체어 탑승자 탑승모드로 전환 시 하부 발판이 계단식이 아닌 평면을 이루어 휠체어 탑승 구간을 형성2교통시설200002철도수림엘리베이터031-477-0235Disabled person, ES, Passengers convenience, 장애인, ES, 이용객 편의성
545휠체어 탑승 고속/시외버스 여객터미널의 표준설계지침ㅇ개발배경 및 필요성 -급격한 노령화 사회로 진입하면서 휠체어 사용자는 지속적으로 증가하는 추세 -그러나, 사회 교통 서비스의 제약으로 이동권이 확보되지 않아 교통약자의 사회 활동이 축소되고 삶의 질이 저하되고 있어 이에 따른 대중교통의 불평등 해소를 위한 사회적인 시스템의 확충이 시급한 실정 -휠체어 탑승 가능 고속/시외버스의 도입 규모에 따른 효과적인 운영 활성화 방안이 필요하며, 이를 위한 실효성 있는 기반 제공이 요구됨 ㅇ주요 기술 내용 -여객자동차 터미널 유형별 표준설계지침 작성 및 검증 ·휠체어 탑승 고속/시외버스 터미널 설계를 위한 조사 방법론 설계 ·휠체어 탑승 고속/시외버스 터미널 설계 항목 조사 및 분석 ·설계지침 개발을 위한 여객 자동차터미널 유형 분류 방안 정립3운영및관리데이터미집계데이터미집계(주)비콘힐엔지니어링건축사사무소031-217-9901휠체어, 고속/시외버스, 안전성, 운영기술, 실용화
546휠체어 탑승 버스용 가변식 승객좌석ㅇ개발배경 및 필요성 -급격한 노령화 사회로 진입하면서 휠체어 사용자는 지속적으로 증가하는 추세 -사회 교통 서비스의 제약으로 이동권이 확보되지 않아 교통약자의 사회 활동이 축소되고 삶의 질이 저하되고 있어 이에 따른 대중교통의 불평등 해소를 위한 사회적인 시스템의 확충이 시급한 실정 -교통 약자에 대한 이동권을 보장할 수 있는 대중교통 즉 휠체어 사용자가 탑승 가능한 고속/시외 버스에 휠체어 탑승용 가변식 승객 좌석 개발이 필요 ㅇ주요 기술 내용 -휠체어 탑승 버스용 가변식 승객좌석 국산화 개발 ·슬라이딩 및 폴딩에 의해 휠체어 탑승공간 확보가 가능한 좌석 및 폴딩 기능이 없는 일반 좌석 개발 ·시트의 슬라이딩 및 고정을 위한 레일 및 메커니즘의 개발1교통수단100001자동차명보기업(주) 기술연구소051-263-3111휠체어, 고속/시외버스, 장애인, 교통약자, 안전
547휴대용 견인장비ㅇ개발배경 및 필요성 -2015년 의정부 아파트 화재, 2017년 제천 스포츠센터 화재 등 불법주정차 차량으로 인해 소방 출동로가 미확보되어, 출동한 긴급차량의 도착지연이 발생해 대형참사로 이어지는 사고가 빈번히 발생함 -현재 소방관에게 이러한 불법주정차를 단속할 권한이 있기는 하지만 사고 현장으로 출동하는 과정에서 단속 증빙자료를 확보하여야 하고, 현장 민원발생 시 대응이 불가하다는 점 등으로 미루어 볼 때 소방 출동로 확보를 위한 보다 실효성 있는 대책의 마련이 필요한 실정임 ㅇ주요 기술 내용 -화재나 구조·구급 상황의 출동단계에서 주·정차 차량에 의해 발생하는 현장접근 지연시간을 최소화, 출동로 확보를 통한 사고피해 최소화를 위한 주차차량 이동기술 -골든타임 내 사고현장에 도착하기 위해 출동로 상에 진입을 방해하는 주차 차량을 손상없이 신속하게 견인하는 기술3운영및관리300001도로교통운영 및 관리(주)오스코/기술연구소031-8069-2293응급구난, 골든타임, 불법주차, 휴대용, 견인장비
548휴대용 스마트 표면영상유속계안드로이드 스마트폰의 카메라와 경사계를 이용하여 하천의 표면이나 대형수리 모형실험의 수면을 촬영한 뒤, 영상 분석을 통하여 표면유속과 유량을 산정할 수 있는 스마트폰용 표면유속계 앱과 부속 프로그램A토목A05수자원동의대학교<NA>하도안정화,유속계, 표면

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기술명기술개요과학기술표준분류1과학기술표준분류1 (코드명)과학기술표준분류2과학기술표준분류2 (코드명)기관명연락처키워드# duplicates
0고속철도 전기(전차선로) 검측모듈 기술고속 종합검측차에 탑재하여 30km/h 이상 운행속도에서 ①전차선 마모 검측과 ②전차선 습동면(국부마모, 패임) 검사, ③횡방향 시설물(가동브래킷) 변형검사, ④전철주 인식 등의 4개 검측 모듈을 차탑에 구축3운영및관리300002철도운영 및 관리투아이시스(주)031-360-7480Track Measurement System, High Speed Measurement Vehicle, High Speed Railway, 종합검측시스템, 고속검측자, 고속철도2