Overview

Dataset statistics

Number of variables9
Number of observations62
Missing cells2
Missing cells (%)0.4%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory4.7 KiB
Average record size in memory77.1 B

Variable types

Numeric3
Categorical4
Text2

Dataset

Description농림식품 융복합 R&D 특허정보의(과제번호, 과제명, 연구책임자, 특허명, 출연기관/인, 등록년도, 출원국가)
Author농림식품기술기획평가원
URLhttps://data.mafra.go.kr/opendata/data/indexOpenDataDetail.do?data_id=20191014000000001348

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분류 has constant value ""Constant
과제명 is highly overall correlated with 번호 and 2 other fieldsHigh correlation
연구책임자 is highly overall correlated with 번호 and 2 other fieldsHigh correlation
번호 is highly overall correlated with 과제번호 and 2 other fieldsHigh correlation
과제번호 is highly overall correlated with 번호 and 2 other fieldsHigh correlation
출원국가 is highly imbalanced (74.9%)Imbalance
출원기관/인 has 2 (3.2%) missing valuesMissing
번호 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2024-04-21 02:58:59.853515
Analysis finished2024-04-21 02:59:02.630190
Duration2.78 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

번호
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct62
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean31.5
Minimum1
Maximum62
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size686.0 B
2024-04-21T11:59:02.760979image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile4.05
Q116.25
median31.5
Q346.75
95-th percentile58.95
Maximum62
Range61
Interquartile range (IQR)30.5

Descriptive statistics

Standard deviation18.041619
Coefficient of variation (CV)0.5727498
Kurtosis-1.2
Mean31.5
Median Absolute Deviation (MAD)15.5
Skewness0
Sum1953
Variance325.5
MonotonicityStrictly increasing
2024-04-21T11:59:03.062547image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
1.6%
48 1
 
1.6%
35 1
 
1.6%
36 1
 
1.6%
37 1
 
1.6%
38 1
 
1.6%
39 1
 
1.6%
40 1
 
1.6%
41 1
 
1.6%
42 1
 
1.6%
Other values (52) 52
83.9%
ValueCountFrequency (%)
1 1
1.6%
2 1
1.6%
3 1
1.6%
4 1
1.6%
5 1
1.6%
6 1
1.6%
7 1
1.6%
8 1
1.6%
9 1
1.6%
10 1
1.6%
ValueCountFrequency (%)
62 1
1.6%
61 1
1.6%
60 1
1.6%
59 1
1.6%
58 1
1.6%
57 1
1.6%
56 1
1.6%
55 1
1.6%
54 1
1.6%
53 1
1.6%

분류
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size624.0 B
농림식품 융복합
62 

Length

Max length8
Median length8
Mean length8
Min length8

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row농림식품 융복합
2nd row농림식품 융복합
3rd row농림식품 융복합
4th row농림식품 융복합
5th row농림식품 융복합

Common Values

ValueCountFrequency (%)
농림식품 융복합 62
100.0%

Length

2024-04-21T11:59:03.313037image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-04-21T11:59:03.478257image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
농림식품 62
50.0%
융복합 62
50.0%

과제번호
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct13
Distinct (%)21.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean235414.1
Minimum112007
Maximum315074
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size686.0 B
2024-04-21T11:59:03.626413image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum112007
5-th percentile112007
Q1113011
median313007
Q3313041
95-th percentile313984.3
Maximum315074
Range203067
Interquartile range (IQR)200030

Descriptive statistics

Standard deviation98472.487
Coefficient of variation (CV)0.41829477
Kurtosis-1.8343416
Mean235414.1
Median Absolute Deviation (MAD)539
Skewness-0.47508138
Sum14595674
Variance9.6968306 × 109
MonotonicityIncreasing
2024-04-21T11:59:03.827557image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=13)
ValueCountFrequency (%)
313059 10
16.1%
313007 9
14.5%
112136 8
12.9%
113011 7
11.3%
112007 6
9.7%
313022 5
8.1%
313041 4
 
6.5%
311063 3
 
4.8%
313019 3
 
4.8%
113034 2
 
3.2%
Other values (3) 5
8.1%
ValueCountFrequency (%)
112007 6
9.7%
112136 8
12.9%
113011 7
11.3%
113034 2
 
3.2%
114012 1
 
1.6%
311063 3
 
4.8%
313007 9
14.5%
313019 3
 
4.8%
313022 5
8.1%
313041 4
6.5%
ValueCountFrequency (%)
315074 2
 
3.2%
314033 2
 
3.2%
313059 10
16.1%
313041 4
 
6.5%
313022 5
8.1%
313019 3
 
4.8%
313007 9
14.5%
311063 3
 
4.8%
114012 1
 
1.6%
113034 2
 
3.2%

과제명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct13
Distinct (%)21.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size624.0 B
융합통신기술과 RAD를 이용한 맞춤형 온실환경 제어모듈 실용화 기술 개발
10 
가축분뇨혐기소화액을 이용한 바이오연료용 미세조류 고밀도배양 기술 개발
9 
생강유래 불포화 케톤의 생물전환을 통한 뇌질환 개선 활성 대사체 생산 기술 개발
8 
베타카테닌 신호활성을 유도하는 탈모예방 무독성 식품생약소재 탐색 및 양모 기능성 스킨케어 제품화 개발
7 
스마트 실크 지지체와 골수유래 줄기세포를 이용한 바이오 뼈의 개발
6 
Other values (8)
22 

Length

Max length58
Median length44
Mean length39.193548
Min length21

Unique

Unique1 ?
Unique (%)1.6%

Sample

1st row스마트 실크 지지체와 골수유래 줄기세포를 이용한 바이오 뼈의 개발
2nd row스마트 실크 지지체와 골수유래 줄기세포를 이용한 바이오 뼈의 개발
3rd row스마트 실크 지지체와 골수유래 줄기세포를 이용한 바이오 뼈의 개발
4th row스마트 실크 지지체와 골수유래 줄기세포를 이용한 바이오 뼈의 개발
5th row스마트 실크 지지체와 골수유래 줄기세포를 이용한 바이오 뼈의 개발

Common Values

ValueCountFrequency (%)
융합통신기술과 RAD를 이용한 맞춤형 온실환경 제어모듈 실용화 기술 개발 10
16.1%
가축분뇨혐기소화액을 이용한 바이오연료용 미세조류 고밀도배양 기술 개발 9
14.5%
생강유래 불포화 케톤의 생물전환을 통한 뇌질환 개선 활성 대사체 생산 기술 개발 8
12.9%
베타카테닌 신호활성을 유도하는 탈모예방 무독성 식품생약소재 탐색 및 양모 기능성 스킨케어 제품화 개발 7
11.3%
스마트 실크 지지체와 골수유래 줄기세포를 이용한 바이오 뼈의 개발 6
9.7%
저탄소·신가공 및 나노기술을 활용한 가공식품 개발 5
8.1%
생강나무 유래 심혈관 질환 치료제 후기 임상개발 4
 
6.5%
국내 식물자원 활용 만성감염바이러스 치료소재 개발 및 산업화 3
 
4.8%
낙과(미숙과)를 이용한 고부가가치 뷰티케어 제품개발 3
 
4.8%
국내산 식용 백장미로부터 피부미용 기능성을 갖는 이너뷰티(Inner Beauty) 소재 개발 및 제품화 2
 
3.2%
Other values (3) 5
8.1%

Length

2024-04-21T11:59:04.082524image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
개발 52
 
9.4%
이용한 28
 
5.0%
기술 27
 
4.9%
및 19
 
3.4%
rad를 10
 
1.8%
통한 10
 
1.8%
융합통신기술과 10
 
1.8%
실용화 10
 
1.8%
맞춤형 10
 
1.8%
온실환경 10
 
1.8%
Other values (82) 369
66.5%

연구책임자
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct13
Distinct (%)21.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size624.0 B
정선옥
10 
김성천
9 
하상근
8 
홍준기
7 
강길선
6 
Other values (8)
22 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique1 ?
Unique (%)1.6%

Sample

1st row강길선
2nd row강길선
3rd row강길선
4th row강길선
5th row강길선

Common Values

ValueCountFrequency (%)
정선옥 10
16.1%
김성천 9
14.5%
하상근 8
12.9%
홍준기 7
11.3%
강길선 6
9.7%
민상기 5
8.1%
문홍식 4
 
6.5%
강세찬 3
 
4.8%
이기선 3
 
4.8%
이윤복 2
 
3.2%
Other values (3) 5
8.1%

Length

2024-04-21T11:59:04.301764image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
정선옥 10
16.1%
김성천 9
14.5%
하상근 8
12.9%
홍준기 7
11.3%
강길선 6
9.7%
민상기 5
8.1%
문홍식 4
 
6.5%
강세찬 3
 
4.8%
이기선 3
 
4.8%
이윤복 2
 
3.2%
Other values (3) 5
8.1%

특허명
Text

Distinct48
Distinct (%)77.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size624.0 B
2024-04-21T11:59:05.209941image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length112
Median length43
Mean length32.612903
Min length8

Characters and Unicode

Total characters2022
Distinct characters256
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique34 ?
Unique (%)54.8%

Sample

1st row축산 부산물로부터의 고순도 콜라겐의 추출방법
2nd row박테리아 배양 산물을 이용한 콜라겐의 추출 방법
3rd row축산 부산물로부터 고순도 콜라겐의 추출방법
4th row조직공학용 장골 충진제 및 이의 제조방법
5th row조직공학용 장골 충진제 및 이의 제조방법
ValueCountFrequency (%)
및 31
 
6.4%
방법 16
 
3.3%
이용한 15
 
3.1%
용도 12
 
2.5%
제조방법 11
 
2.3%
이의 11
 
2.3%
미세조류 9
 
1.9%
이를 8
 
1.7%
조성물 8
 
1.7%
클라미도모나스 6
 
1.2%
Other values (199) 356
73.7%
2024-04-21T11:59:06.392822image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
421
 
20.8%
이 50
 
2.5%
용 47
 
2.3%
조 40
 
2.0%
의 35
 
1.7%
방 35
 
1.7%
제 33
 
1.6%
법 33
 
1.6%
및 31
 
1.5%
물 30
 
1.5%
Other values (246) 1267
62.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1309
64.7%
Space Separator 421
 
20.8%
Lowercase Letter 221
 
10.9%
Uppercase Letter 35
 
1.7%
Decimal Number 19
 
0.9%
Other Punctuation 5
 
0.2%
Close Punctuation 5
 
0.2%
Open Punctuation 5
 
0.2%
Dash Punctuation 2
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 50
 
3.8%
용 47
 
3.6%
조 40
 
3.1%
의 35
 
2.7%
방 35
 
2.7%
제 33
 
2.5%
법 33
 
2.5%
및 31
 
2.4%
물 30
 
2.3%
도 23
 
1.8%
Other values (199) 952
72.7%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 28
12.7%
r 24
10.9%
a 19
 
8.6%
e 19
 
8.6%
s 17
 
7.7%
i 16
 
7.2%
t 15
 
6.8%
c 13
 
5.9%
n 12
 
5.4%
m 10
 
4.5%
Other values (13) 48
21.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 6
17.1%
C 5
14.3%
A 5
14.3%
H 4
11.4%
K 4
11.4%
V 4
11.4%
F 2
 
5.7%
M 2
 
5.7%
L 1
 
2.9%
O 1
 
2.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 10
52.6%
2 3
 
15.8%
8 2
 
10.5%
9 2
 
10.5%
3 1
 
5.3%
6 1
 
5.3%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 4
80.0%
] 1
 
20.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 4
80.0%
[ 1
 
20.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
421
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 5
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1309
64.7%
Common 457
 
22.6%
Latin 256
 
12.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 50
 
3.8%
용 47
 
3.6%
조 40
 
3.1%
의 35
 
2.7%
방 35
 
2.7%
제 33
 
2.5%
법 33
 
2.5%
및 31
 
2.4%
물 30
 
2.3%
도 23
 
1.8%
Other values (199) 952
72.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
o 28
 
10.9%
r 24
 
9.4%
a 19
 
7.4%
e 19
 
7.4%
s 17
 
6.6%
i 16
 
6.2%
t 15
 
5.9%
c 13
 
5.1%
n 12
 
4.7%
m 10
 
3.9%
Other values (24) 83
32.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
421
92.1%
0 10
 
2.2%
, 5
 
1.1%
) 4
 
0.9%
( 4
 
0.9%
2 3
 
0.7%
- 2
 
0.4%
8 2
 
0.4%
9 2
 
0.4%
[ 1
 
0.2%
Other values (3) 3
 
0.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1309
64.7%
ASCII 713
35.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
421
59.0%
o 28
 
3.9%
r 24
 
3.4%
a 19
 
2.7%
e 19
 
2.7%
s 17
 
2.4%
i 16
 
2.2%
t 15
 
2.1%
c 13
 
1.8%
n 12
 
1.7%
Other values (37) 129
 
18.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 50
 
3.8%
용 47
 
3.6%
조 40
 
3.1%
의 35
 
2.7%
방 35
 
2.7%
제 33
 
2.5%
법 33
 
2.5%
및 31
 
2.4%
물 30
 
2.3%
도 23
 
1.8%
Other values (199) 952
72.7%

출원기관/인
Text

MISSING 

Distinct37
Distinct (%)61.7%
Missing2
Missing (%)3.2%
Memory size624.0 B
2024-04-21T11:59:07.041766image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length52
Median length25
Mean length15.233333
Min length6

Characters and Unicode

Total characters914
Distinct characters124
Distinct categories5 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique27 ?
Unique (%)45.0%

Sample

1st row전북대학교산학협력단
2nd row강길선;이동원;송정은;김은영;김혜민;장지은
3rd row강길선;박찬흠;이동원;송정은;김혜민;김아람
4th row전북대학교산학협력단
5th row강길선;이동원;송정은;김은영;장지은;김혜민
ValueCountFrequency (%)
산학협력단 12
 
11.3%
주)내츄럴엔도텍 6
 
5.7%
충남대학교 6
 
5.7%
한국해양과학기술원 5
 
4.7%
충남대학교산학협력단 4
 
3.8%
한국식품연구원,한국식품연구원 4
 
3.8%
산학협력단,충남대학교 3
 
2.8%
주식회사 3
 
2.8%
천지연 2
 
1.9%
최지원 2
 
1.9%
Other values (43) 59
55.7%
2024-04-21T11:59:08.154561image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
학 68
 
7.4%
46
 
5.0%
, 46
 
5.0%
단 31
 
3.4%
산 31
 
3.4%
대 30
 
3.3%
력 29
 
3.2%
협 29
 
3.2%
교 29
 
3.2%
; 27
 
3.0%
Other values (114) 548
60.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 775
84.8%
Other Punctuation 73
 
8.0%
Space Separator 46
 
5.0%
Close Punctuation 10
 
1.1%
Open Punctuation 10
 
1.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
학 68
 
8.8%
단 31
 
4.0%
산 31
 
4.0%
대 30
 
3.9%
력 29
 
3.7%
협 29
 
3.7%
교 29
 
3.7%
원 22
 
2.8%
국 19
 
2.5%
한 17
 
2.2%
Other values (109) 470
60.6%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 46
63.0%
; 27
37.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
46
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 10
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 10
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 775
84.8%
Common 139
 
15.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
학 68
 
8.8%
단 31
 
4.0%
산 31
 
4.0%
대 30
 
3.9%
력 29
 
3.7%
협 29
 
3.7%
교 29
 
3.7%
원 22
 
2.8%
국 19
 
2.5%
한 17
 
2.2%
Other values (109) 470
60.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
46
33.1%
, 46
33.1%
; 27
19.4%
) 10
 
7.2%
( 10
 
7.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 775
84.8%
ASCII 139
 
15.2%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
학 68
 
8.8%
단 31
 
4.0%
산 31
 
4.0%
대 30
 
3.9%
력 29
 
3.7%
협 29
 
3.7%
교 29
 
3.7%
원 22
 
2.8%
국 19
 
2.5%
한 17
 
2.2%
Other values (109) 470
60.6%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
46
33.1%
, 46
33.1%
; 27
19.4%
) 10
 
7.2%
( 10
 
7.2%

등록년도
Real number (ℝ)

Distinct6
Distinct (%)9.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2014.9355
Minimum2012
Maximum2017
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size686.0 B
2024-04-21T11:59:08.348374image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2012
5-th percentile2014
Q12014
median2015
Q32015.75
95-th percentile2016
Maximum2017
Range5
Interquartile range (IQR)1.75

Descriptive statistics

Standard deviation0.93862417
Coefficient of variation (CV)0.00046583336
Kurtosis0.76448418
Mean2014.9355
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness-0.36016036
Sum124926
Variance0.88101534
MonotonicityNot monotonic
2024-04-21T11:59:08.533810image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=6)
ValueCountFrequency (%)
2015 28
45.2%
2014 15
24.2%
2016 14
22.6%
2013 2
 
3.2%
2017 2
 
3.2%
2012 1
 
1.6%
ValueCountFrequency (%)
2012 1
 
1.6%
2013 2
 
3.2%
2014 15
24.2%
2015 28
45.2%
2016 14
22.6%
2017 2
 
3.2%
ValueCountFrequency (%)
2017 2
 
3.2%
2016 14
22.6%
2015 28
45.2%
2014 15
24.2%
2013 2
 
3.2%
2012 1
 
1.6%

출원국가
Categorical

IMBALANCE 

Distinct3
Distinct (%)4.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size624.0 B
대한민국
58 
미국
 
3
독일
 
1

Length

Max length4
Median length4
Mean length3.8709677
Min length2

Unique

Unique1 ?
Unique (%)1.6%

Sample

1st row대한민국
2nd row대한민국
3rd row대한민국
4th row대한민국
5th row대한민국

Common Values

ValueCountFrequency (%)
대한민국 58
93.5%
미국 3
 
4.8%
독일 1
 
1.6%

Length

2024-04-21T11:59:08.969387image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-04-21T11:59:09.161577image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
대한민국 58
93.5%
미국 3
 
4.8%
독일 1
 
1.6%

Interactions

2024-04-21T11:59:01.767948image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-21T11:59:00.611688image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-21T11:59:01.238403image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-21T11:59:01.931780image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-21T11:59:00.856332image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-21T11:59:01.403900image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-21T11:59:02.105304image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-21T11:59:01.083900image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-21T11:59:01.590077image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2024-04-21T11:59:09.300735image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
번호과제번호과제명연구책임자특허명출원기관/인등록년도출원국가
번호1.0000.9980.9270.9270.9920.9300.1070.386
과제번호0.9981.0001.0001.0001.0001.0000.1030.033
과제명0.9271.0001.0001.0001.0001.0000.0000.393
연구책임자0.9271.0001.0001.0001.0001.0000.0000.393
특허명0.9921.0001.0001.0001.0000.9770.0001.000
출원기관/인0.9301.0001.0001.0000.9771.0000.8070.842
등록년도0.1070.1030.0000.0000.0000.8071.0000.000
출원국가0.3860.0330.3930.3931.0000.8420.0001.000
2024-04-21T11:59:09.503809image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
과제명출원국가연구책임자
과제명1.0000.2141.000
출원국가0.2141.0000.214
연구책임자1.0000.2141.000
2024-04-21T11:59:09.658087image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
번호과제번호등록년도과제명연구책임자출원국가
번호1.0000.9940.2940.7160.7160.231
과제번호0.9941.0000.2960.9040.9040.000
등록년도0.2940.2961.0000.0800.0800.000
과제명0.7160.9040.0801.0001.0000.214
연구책임자0.7160.9040.0801.0001.0000.214
출원국가0.2310.0000.0000.2140.2141.000

Missing values

2024-04-21T11:59:02.298211image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-04-21T11:59:02.534725image/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

번호분류과제번호과제명연구책임자특허명출원기관/인등록년도출원국가
01농림식품 융복합112007스마트 실크 지지체와 골수유래 줄기세포를 이용한 바이오 뼈의 개발강길선축산 부산물로부터의 고순도 콜라겐의 추출방법전북대학교산학협력단2015대한민국
12농림식품 융복합112007스마트 실크 지지체와 골수유래 줄기세포를 이용한 바이오 뼈의 개발강길선박테리아 배양 산물을 이용한 콜라겐의 추출 방법강길선;이동원;송정은;김은영;김혜민;장지은2014대한민국
23농림식품 융복합112007스마트 실크 지지체와 골수유래 줄기세포를 이용한 바이오 뼈의 개발강길선축산 부산물로부터 고순도 콜라겐의 추출방법강길선;박찬흠;이동원;송정은;김혜민;김아람2013대한민국
34농림식품 융복합112007스마트 실크 지지체와 골수유래 줄기세포를 이용한 바이오 뼈의 개발강길선조직공학용 장골 충진제 및 이의 제조방법전북대학교산학협력단2015대한민국
45농림식품 융복합112007스마트 실크 지지체와 골수유래 줄기세포를 이용한 바이오 뼈의 개발강길선조직공학용 장골 충진제 및 이의 제조방법강길선;이동원;송정은;김은영;장지은;김혜민2014대한민국
56농림식품 융복합112007스마트 실크 지지체와 골수유래 줄기세포를 이용한 바이오 뼈의 개발강길선겔 안정성 및 강도가 우수한 골 이식재 조성물 및 이의 제조방법주식회사 바이오알파2015대한민국
67농림식품 융복합112136생강유래 불포화 케톤의 생물전환을 통한 뇌질환 개선 활성 대사체 생산 기술 개발하상근Shizosaccaromyces pombe를 이용한 생강 발효물 및 이의 용도한국식품연구원2015대한민국
78농림식품 융복합112136생강유래 불포화 케톤의 생물전환을 통한 뇌질환 개선 활성 대사체 생산 기술 개발하상근쇼가올 함량이 증가된 생강의 제조 방법한국식품연구원,한국식품연구원2015대한민국
89농림식품 융복합112136생강유래 불포화 케톤의 생물전환을 통한 뇌질환 개선 활성 대사체 생산 기술 개발하상근칸디다 유틸리스를 이용하여 파라돌 함량을 증가시키는 방법박용곤; 하상근; 박호여이 최인욱; 이상훈; 조웅제; 최지원2014대한민국
910농림식품 융복합112136생강유래 불포화 케톤의 생물전환을 통한 뇌질환 개선 활성 대사체 생산 기술 개발하상근쇼가올 함량이 증가된 생강의 제조 방법박용곤; 조웅제; 최인욱; 박호영; 하상근; 이상훈; 최지원2013대한민국
번호분류과제번호과제명연구책임자특허명출원기관/인등록년도출원국가
5253농림식품 융복합313059융합통신기술과 RAD를 이용한 맞춤형 온실환경 제어모듈 실용화 기술 개발정선옥초음파센서를 측부에 구비한 자율주행형 온실환경 계측장치충남대학교 산학협력단2015대한민국
5354농림식품 융복합313059융합통신기술과 RAD를 이용한 맞춤형 온실환경 제어모듈 실용화 기술 개발정선옥전력선 통신 기반 부하 조절 장치충남대학교 산학협력단,충남대학교 산학협력단2015대한민국
5455농림식품 융복합313059융합통신기술과 RAD를 이용한 맞춤형 온실환경 제어모듈 실용화 기술 개발정선옥초음파센서를 측부에 구비한 자율주행형 온실환경 계측장치충남대학교 산학협력단,충남대학교 산학협력단2015대한민국
5556농림식품 융복합313059융합통신기술과 RAD를 이용한 맞춤형 온실환경 제어모듈 실용화 기술 개발정선옥착탈식 히팅장치를 구비한 시설하우스용 제습기충남대학교산학협력단2015대한민국
5657농림식품 융복합313059융합통신기술과 RAD를 이용한 맞춤형 온실환경 제어모듈 실용화 기술 개발정선옥적층 구조를 이용한 전원 및 통신회선 공유장치충남대학교 산학협력단2015대한민국
5758농림식품 융복합313059융합통신기술과 RAD를 이용한 맞춤형 온실환경 제어모듈 실용화 기술 개발정선옥적층 구조를 이용한 전원 및 통신회선 공유장치충남대학교 산학협력단2016대한민국
5859농림식품 융복합314033현장 이동형 농산물 원산지 판별기 개발김영호변색 센서, 이를 포함하는 캡사이신 또는 발린의 농도 추정 시스템 및 농산물의 원산지 판별 시스템부산대학교 산학협력단,이소영,김춘태,오진우2015대한민국
5960농림식품 융복합314033현장 이동형 농산물 원산지 판별기 개발김영호바이러스 기반 변색 센서에 의한 농작물의 원산지 판별 방법 및 바이러스 기반 변색 센서를 포함하는 농작물의 원산지 판별 장치부산대학교 산학협력단2016대한민국
6061농림식품 융복합315074제주산 흑무(black radish) 및 유색무(color radish) 육성을 통한 기능성식품개발 기획김기옥흑무 추출물을 이용한 간 기능 개선용 조성물재단법인 제주테크노파크,콜마비앤에이치 주식회사2016대한민국
6162농림식품 융복합315074제주산 흑무(black radish) 및 유색무(color radish) 육성을 통한 기능성식품개발 기획김기옥흑무 추출물을 이용한 항염증용 조성물재단법인 제주테크노파크,콜마비앤에이치 주식회사2016대한민국