Overview

Dataset statistics

Number of variables11
Number of observations721
Missing cells1879
Missing cells (%)23.7%
Duplicate rows1
Duplicate rows (%)0.1%
Total size in memory62.1 KiB
Average record size in memory88.2 B

Variable types

Text8
Categorical2
DateTime1

Dataset

Description공개 가능한 국방 핵심기술 연구개발 과제정보 목록
Author국방기술품질원
URLhttps://www.data.go.kr/data/15041871/fileData.do

Alerts

Dataset has 1 (0.1%) duplicate rowsDuplicates
구분 is highly overall correlated with 주무부처High correlation
주무부처 is highly overall correlated with 구분High correlation
주무부처 is highly imbalanced (73.6%)Imbalance
과제명(영문) has 687 (95.3%) missing valuesMissing
국방과학기술표준분류 has 462 (64.1%) missing valuesMissing
국가과학기술표준분류 has 713 (98.9%) missing valuesMissing
과제키워드 has 17 (2.4%) missing valuesMissing

Reproduction

Analysis started2023-12-12 17:37:35.940661
Analysis finished2023-12-12 17:37:37.533435
Duration1.59 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

과제명(국문)
Text

Distinct674
Distinct (%)93.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size5.8 KiB
2023-12-13T02:37:37.791199image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length221
Median length139
Mean length42.104022
Min length3

Characters and Unicode

Total characters30357
Distinct characters543
Distinct categories11 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique631 ?
Unique (%)87.5%

Sample

1st row고에너지밀도 플라즈마 특화연구실
2nd row스크램제트 복합추진시스템 (1단계)
3rd row머신러닝 기반의 모의 데이터 생성 기술 연구
4th row사이버 위협 지능형 분석 및 예측 기술
5th row초고속 비행체의 통합설계기술
ValueCountFrequency (%)
연구 246
 
4.3%
of 106
 
1.9%
및 102
 
1.8%
기술 101
 
1.8%
개발 92
 
1.6%
for 75
 
1.3%
이용한 69
 
1.2%
위한 67
 
1.2%
on 61
 
1.1%
study 51
 
0.9%
Other values (2697) 4697
82.9%
2023-12-13T02:37:38.338577image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
4946
 
16.3%
e 1260
 
4.2%
o 956
 
3.1%
n 904
 
3.0%
i 858
 
2.8%
t 852
 
2.8%
a 829
 
2.7%
r 749
 
2.5%
기 599
 
2.0%
s 563
 
1.9%
Other values (533) 17841
58.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 12510
41.2%
Lowercase Letter 10654
35.1%
Space Separator 4946
 
16.3%
Uppercase Letter 1430
 
4.7%
Close Punctuation 269
 
0.9%
Open Punctuation 269
 
0.9%
Other Punctuation 130
 
0.4%
Dash Punctuation 106
 
0.3%
Decimal Number 40
 
0.1%
Letter Number 2
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
기 599
 
4.8%
구 458
 
3.7%
연 449
 
3.6%
술 288
 
2.3%
이 235
 
1.9%
한 229
 
1.8%
용 228
 
1.8%
전 176
 
1.4%
의 172
 
1.4%
발 170
 
1.4%
Other values (460) 9506
76.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 1260
11.8%
o 956
 
9.0%
n 904
 
8.5%
i 858
 
8.1%
t 852
 
8.0%
a 829
 
7.8%
r 749
 
7.0%
s 563
 
5.3%
l 506
 
4.7%
c 450
 
4.2%
Other values (16) 2727
25.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 189
13.2%
A 132
 
9.2%
M 123
 
8.6%
D 112
 
7.8%
T 107
 
7.5%
I 92
 
6.4%
R 86
 
6.0%
C 81
 
5.7%
E 77
 
5.4%
P 64
 
4.5%
Other values (15) 367
25.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 85
65.4%
, 16
 
12.3%
& 12
 
9.2%
. 6
 
4.6%
" 4
 
3.1%
: 4
 
3.1%
· 2
 
1.5%
' 1
 
0.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 10
25.0%
1 7
17.5%
0 7
17.5%
4 6
15.0%
3 3
 
7.5%
7 3
 
7.5%
9 2
 
5.0%
6 2
 
5.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
4946
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 269
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 269
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 106
100.0%
Letter Number
ValueCountFrequency (%)
Ⅱ 2
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 12510
41.2%
Latin 12086
39.8%
Common 5761
19.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 599
 
4.8%
구 458
 
3.7%
연 449
 
3.6%
술 288
 
2.3%
이 235
 
1.9%
한 229
 
1.8%
용 228
 
1.8%
전 176
 
1.4%
의 172
 
1.4%
발 170
 
1.4%
Other values (460) 9506
76.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 1260
 
10.4%
o 956
 
7.9%
n 904
 
7.5%
i 858
 
7.1%
t 852
 
7.0%
a 829
 
6.9%
r 749
 
6.2%
s 563
 
4.7%
l 506
 
4.2%
c 450
 
3.7%
Other values (42) 4159
34.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
4946
85.9%
) 269
 
4.7%
( 269
 
4.7%
- 106
 
1.8%
/ 85
 
1.5%
, 16
 
0.3%
& 12
 
0.2%
2 10
 
0.2%
1 7
 
0.1%
0 7
 
0.1%
Other values (11) 34
 
0.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 17843
58.8%
Hangul 12510
41.2%
Number Forms 2
 
< 0.1%
None 2
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
4946
27.7%
e 1260
 
7.1%
o 956
 
5.4%
n 904
 
5.1%
i 858
 
4.8%
t 852
 
4.8%
a 829
 
4.6%
r 749
 
4.2%
s 563
 
3.2%
l 506
 
2.8%
Other values (61) 5420
30.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 599
 
4.8%
구 458
 
3.7%
연 449
 
3.6%
술 288
 
2.3%
이 235
 
1.9%
한 229
 
1.8%
용 228
 
1.8%
전 176
 
1.4%
의 172
 
1.4%
발 170
 
1.4%
Other values (460) 9506
76.0%
Number Forms
ValueCountFrequency (%)
Ⅱ 2
100.0%
None
ValueCountFrequency (%)
· 2
100.0%

과제명(영문)
Text

MISSING 

Distinct34
Distinct (%)100.0%
Missing687
Missing (%)95.3%
Memory size5.8 KiB
2023-12-13T02:37:38.726277image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length149
Median length70.5
Mean length69.5
Min length31

Characters and Unicode

Total characters2363
Distinct characters55
Distinct categories8 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique34 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st rowLaboratory for High Energy Density Plasmas
2nd rowScramjet Combined Propulsion System
3rd rowSimulation data generator based on machine learning
4th rowTechnique for Intelligent Cyber Threat Analysis and Prediction Research Plan
5th rowIntegrated Design of High Speed Vehicle project
ValueCountFrequency (%)
for 16
 
5.5%
of 13
 
4.5%
and 7
 
2.4%
study 6
 
2.1%
on 6
 
2.1%
development 5
 
1.7%
system 5
 
1.7%
a 4
 
1.4%
the 4
 
1.4%
synthesis 4
 
1.4%
Other values (180) 219
75.8%
2023-12-13T02:37:39.205206image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
255
 
10.8%
e 231
 
9.8%
o 167
 
7.1%
n 167
 
7.1%
t 153
 
6.5%
i 149
 
6.3%
a 140
 
5.9%
r 131
 
5.5%
l 99
 
4.2%
s 92
 
3.9%
Other values (45) 779
33.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 1867
79.0%
Space Separator 255
 
10.8%
Uppercase Letter 210
 
8.9%
Dash Punctuation 20
 
0.8%
Other Punctuation 8
 
0.3%
Open Punctuation 1
 
< 0.1%
Close Punctuation 1
 
< 0.1%
Decimal Number 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 231
12.4%
o 167
 
8.9%
n 167
 
8.9%
t 153
 
8.2%
i 149
 
8.0%
a 140
 
7.5%
r 131
 
7.0%
l 99
 
5.3%
s 92
 
4.9%
c 67
 
3.6%
Other values (16) 471
25.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 31
14.8%
C 23
11.0%
A 19
 
9.0%
D 16
 
7.6%
T 15
 
7.1%
I 12
 
5.7%
P 11
 
5.2%
M 11
 
5.2%
L 10
 
4.8%
F 9
 
4.3%
Other values (11) 53
25.2%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 6
75.0%
, 1
 
12.5%
& 1
 
12.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
255
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 20
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 2077
87.9%
Common 286
 
12.1%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
e 231
 
11.1%
o 167
 
8.0%
n 167
 
8.0%
t 153
 
7.4%
i 149
 
7.2%
a 140
 
6.7%
r 131
 
6.3%
l 99
 
4.8%
s 92
 
4.4%
c 67
 
3.2%
Other values (37) 681
32.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
255
89.2%
- 20
 
7.0%
/ 6
 
2.1%
, 1
 
0.3%
( 1
 
0.3%
) 1
 
0.3%
2 1
 
0.3%
& 1
 
0.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 2363
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
255
 
10.8%
e 231
 
9.8%
o 167
 
7.1%
n 167
 
7.1%
t 153
 
6.5%
i 149
 
6.3%
a 140
 
5.9%
r 131
 
5.5%
l 99
 
4.2%
s 92
 
3.9%
Other values (45) 779
33.0%

구분
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct14
Distinct (%)1.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size5.8 KiB
기초연구
326 
응용연구
145 
선행핵심
98 
특화연구센터
41 
특화연구실
 
32
Other values (9)
79 

Length

Max length8
Median length4
Mean length4.2746186
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row특화연구실
2nd row특화연구실
3rd row선행핵심기술
4th row선행핵심기술
5th row선도형기술개발

Common Values

ValueCountFrequency (%)
기초연구 326
45.2%
응용연구 145
20.1%
선행핵심 98
 
13.6%
특화연구센터 41
 
5.7%
특화연구실 32
 
4.4%
시험개발 17
 
2.4%
일반기초 14
 
1.9%
선행핵심기술 12
 
1.7%
순수기초 11
 
1.5%
선도형핵심 9
 
1.2%
Other values (4) 16
 
2.2%

Length

2023-12-13T02:37:39.347291image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
기초연구 326
45.2%
응용연구 145
20.1%
선행핵심 98
 
13.6%
특화연구센터 41
 
5.7%
특화연구실 32
 
4.4%
시험개발 17
 
2.4%
일반기초 14
 
1.9%
선행핵심기술 12
 
1.7%
순수기초 11
 
1.5%
선도형핵심 9
 
1.2%
Other values (4) 16
 
2.2%

과제시작일
Date

Distinct239
Distinct (%)33.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size5.8 KiB
Minimum2000-07-01 00:00:00
Maximum2018-12-21 00:00:00
2023-12-13T02:37:39.482889image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T02:37:39.605749image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

과제종료일
Text

Distinct111
Distinct (%)15.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size5.8 KiB
2023-12-13T02:37:39.828502image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Characters and Unicode

Total characters7210
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

Unique51 ?
Unique (%)7.1%

Sample

1st row2020-12-31
2nd row2020-12-31
3rd row2020-10-31
4th row2020-10-31
5th row2023-09-30
ValueCountFrequency (%)
2011-12-31 62
 
8.6%
2013-12-31 60
 
8.3%
2012-12-31 58
 
8.0%
2009-12-31 47
 
6.5%
2008-12-31 42
 
5.8%
2010-12-31 31
 
4.3%
2014-12-31 27
 
3.7%
2016-12-31 27
 
3.7%
2015-12-31 21
 
2.9%
2014-12-15 19
 
2.6%
Other values (101) 327
45.4%
2023-12-13T02:37:40.168694image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1 1833
25.4%
- 1442
20.0%
2 1359
18.8%
0 1229
17.0%
3 725
 
10.1%
5 139
 
1.9%
9 127
 
1.8%
8 114
 
1.6%
6 101
 
1.4%
7 75
 
1.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 5768
80.0%
Dash Punctuation 1442
 
20.0%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 1833
31.8%
2 1359
23.6%
0 1229
21.3%
3 725
 
12.6%
5 139
 
2.4%
9 127
 
2.2%
8 114
 
2.0%
6 101
 
1.8%
7 75
 
1.3%
4 66
 
1.1%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1442
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 7210
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
1 1833
25.4%
- 1442
20.0%
2 1359
18.8%
0 1229
17.0%
3 725
 
10.1%
5 139
 
1.9%
9 127
 
1.8%
8 114
 
1.6%
6 101
 
1.4%
7 75
 
1.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 7210
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1 1833
25.4%
- 1442
20.0%
2 1359
18.8%
0 1229
17.0%
3 725
 
10.1%
5 139
 
1.9%
9 127
 
1.8%
8 114
 
1.6%
6 101
 
1.4%
7 75
 
1.0%

주관연구기관
Text

Distinct138
Distinct (%)19.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size5.8 KiB
2023-12-13T02:37:40.433363image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length16
Median length14
Mean length6.1040222
Min length2

Characters and Unicode

Total characters4401
Distinct characters178
Distinct categories7 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique79 ?
Unique (%)11.0%

Sample

1st row서울대학교
2nd row서울대학교
3rd row국방과학연구소
4th row국방과학연구소
5th row국방과학연구소
ValueCountFrequency (%)
국방과학연구소 211
28.9%
한국과학기술원 48
 
6.6%
서울대학교 37
 
5.1%
충남대학교 35
 
4.8%
연세대학교 30
 
4.1%
한양대학교 15
 
2.1%
부산대학교 15
 
2.1%
항공대학교 13
 
1.8%
서강대학교 12
 
1.6%
고려대학교 12
 
1.6%
Other values (130) 301
41.3%
2023-12-13T02:37:40.839501image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
학 618
14.0%
대 330
 
7.5%
교 328
 
7.5%
국 307
 
7.0%
과 293
 
6.7%
연 264
 
6.0%
구 236
 
5.4%
소 215
 
4.9%
방 211
 
4.8%
한 128
 
2.9%
Other values (168) 1471
33.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 4199
95.4%
Uppercase Letter 137
 
3.1%
Other Symbol 43
 
1.0%
Space Separator 8
 
0.2%
Close Punctuation 5
 
0.1%
Open Punctuation 5
 
0.1%
Other Punctuation 4
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
학 618
14.7%
대 330
 
7.9%
교 328
 
7.8%
국 307
 
7.3%
과 293
 
7.0%
연 264
 
6.3%
구 236
 
5.6%
소 215
 
5.1%
방 211
 
5.0%
한 128
 
3.0%
Other values (150) 1269
30.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
I 32
23.4%
G 17
12.4%
L 17
12.4%
S 17
12.4%
K 17
12.4%
A 16
11.7%
T 16
11.7%
R 1
 
0.7%
P 1
 
0.7%
H 1
 
0.7%
Other values (2) 2
 
1.5%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 3
75.0%
& 1
 
25.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㈜ 43
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
8
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 5
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 5
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4242
96.4%
Latin 137
 
3.1%
Common 22
 
0.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
학 618
14.6%
대 330
 
7.8%
교 328
 
7.7%
국 307
 
7.2%
과 293
 
6.9%
연 264
 
6.2%
구 236
 
5.6%
소 215
 
5.1%
방 211
 
5.0%
한 128
 
3.0%
Other values (151) 1312
30.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
I 32
23.4%
G 17
12.4%
L 17
12.4%
S 17
12.4%
K 17
12.4%
A 16
11.7%
T 16
11.7%
R 1
 
0.7%
P 1
 
0.7%
H 1
 
0.7%
Other values (2) 2
 
1.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
8
36.4%
) 5
22.7%
( 5
22.7%
, 3
 
13.6%
& 1
 
4.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4199
95.4%
ASCII 159
 
3.6%
None 43
 
1.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
학 618
14.7%
대 330
 
7.9%
교 328
 
7.8%
국 307
 
7.3%
과 293
 
7.0%
연 264
 
6.3%
구 236
 
5.6%
소 215
 
5.1%
방 211
 
5.0%
한 128
 
3.0%
Other values (150) 1269
30.2%
None
ValueCountFrequency (%)
㈜ 43
100.0%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
I 32
20.1%
G 17
10.7%
L 17
10.7%
S 17
10.7%
K 17
10.7%
A 16
10.1%
T 16
10.1%
8
 
5.0%
) 5
 
3.1%
( 5
 
3.1%
Other values (7) 9
 
5.7%

주무부처
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct4
Distinct (%)0.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size5.8 KiB
국방과학연구소
645 
방위사업청
71 
방위산업기술지원센터
 
4
방산기술지원센터
 
1

Length

Max length10
Median length7
Mean length6.8210818
Min length5

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.1%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
국방과학연구소 645
89.5%
방위사업청 71
 
9.8%
방위산업기술지원센터 4
 
0.6%
방산기술지원센터 1
 
0.1%

Length

2023-12-13T02:37:41.033576image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T02:37:41.183739image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
국방과학연구소 645
89.5%
방위사업청 71
 
9.8%
방위산업기술지원센터 4
 
0.6%
방산기술지원센터 1
 
0.1%

국방과학기술표준분류
Text

MISSING 

Distinct98
Distinct (%)37.8%
Missing462
Missing (%)64.1%
Memory size5.8 KiB
2023-12-13T02:37:41.498956image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length8
Median length7
Mean length6.011583
Min length3

Characters and Unicode

Total characters1557
Distinct characters11
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique38 ?
Unique (%)14.7%

Sample

1st rowT040701
2nd rowT050104
3rd rowT020807
4th rowT020807
5th rowT080602
ValueCountFrequency (%)
t0806 13
 
5.0%
t040102 10
 
3.9%
t0302 9
 
3.5%
t0401 8
 
3.1%
t040301 7
 
2.7%
t080601 6
 
2.3%
t0101 6
 
2.3%
t0104 6
 
2.3%
t010602 6
 
2.3%
t0210 5
 
1.9%
Other values (88) 183
70.7%
2023-12-13T02:37:42.032137image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 646
41.5%
T 259
16.6%
1 163
 
10.5%
2 123
 
7.9%
3 84
 
5.4%
4 78
 
5.0%
6 59
 
3.8%
7 47
 
3.0%
5 43
 
2.8%
8 41
 
2.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 1298
83.4%
Uppercase Letter 259
 
16.6%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 646
49.8%
1 163
 
12.6%
2 123
 
9.5%
3 84
 
6.5%
4 78
 
6.0%
6 59
 
4.5%
7 47
 
3.6%
5 43
 
3.3%
8 41
 
3.2%
9 14
 
1.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
T 259
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 1298
83.4%
Latin 259
 
16.6%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
0 646
49.8%
1 163
 
12.6%
2 123
 
9.5%
3 84
 
6.5%
4 78
 
6.0%
6 59
 
4.5%
7 47
 
3.6%
5 43
 
3.3%
8 41
 
3.2%
9 14
 
1.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
T 259
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1557
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 646
41.5%
T 259
16.6%
1 163
 
10.5%
2 123
 
7.9%
3 84
 
5.4%
4 78
 
5.0%
6 59
 
3.8%
7 47
 
3.0%
5 43
 
2.8%
8 41
 
2.6%

국가과학기술표준분류
Text

MISSING 

Distinct6
Distinct (%)75.0%
Missing713
Missing (%)98.9%
Memory size5.8 KiB
2023-12-13T02:37:42.263572image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length7
Median length6
Mean length6.125
Min length6

Characters and Unicode

Total characters49
Distinct characters13
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique5 ?
Unique (%)62.5%

Sample

1st rowNB0401
2nd rowEA1502
3rd rowEE0108
4th rowEE0108
5th rowW060602
ValueCountFrequency (%)
ee0108 3
37.5%
nb0401 1
 
12.5%
ea1502 1
 
12.5%
w060602 1
 
12.5%
ea0502 1
 
12.5%
ea1517 1
 
12.5%
2023-12-13T02:37:42.662688image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 14
28.6%
E 9
18.4%
1 7
14.3%
8 3
 
6.1%
A 3
 
6.1%
5 3
 
6.1%
2 3
 
6.1%
6 2
 
4.1%
N 1
 
2.0%
B 1
 
2.0%
Other values (3) 3
 
6.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 34
69.4%
Uppercase Letter 15
30.6%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 14
41.2%
1 7
20.6%
8 3
 
8.8%
5 3
 
8.8%
2 3
 
8.8%
6 2
 
5.9%
4 1
 
2.9%
7 1
 
2.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
E 9
60.0%
A 3
 
20.0%
N 1
 
6.7%
B 1
 
6.7%
W 1
 
6.7%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 34
69.4%
Latin 15
30.6%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
0 14
41.2%
1 7
20.6%
8 3
 
8.8%
5 3
 
8.8%
2 3
 
8.8%
6 2
 
5.9%
4 1
 
2.9%
7 1
 
2.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
E 9
60.0%
A 3
 
20.0%
N 1
 
6.7%
B 1
 
6.7%
W 1
 
6.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 49
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 14
28.6%
E 9
18.4%
1 7
14.3%
8 3
 
6.1%
A 3
 
6.1%
5 3
 
6.1%
2 3
 
6.1%
6 2
 
4.1%
N 1
 
2.0%
B 1
 
2.0%
Other values (3) 3
 
6.1%

과제개요
Text

Distinct692
Distinct (%)96.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size5.8 KiB
2023-12-13T02:37:43.455620image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length1024
Median length510
Mean length291.81692
Min length13

Characters and Unicode

Total characters210400
Distinct characters877
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

Unique673 ?
Unique (%)93.3%

Sample

1st row고출력 펄스전원 기술을 기반으로 고에너지밀도 플라즈마의 발생 및 진단, 물성이론, 수치해석 기술을 확보하고 관련 국내 연구기반 구축 및 인력양성을 목표로 하는 산학연 연구과제임
2nd row스크램제트 추진시스템의 최적설계 개념 도출과 세부 구성품 핵심기술에 대한 해석/실험 연구 및 동 연구결과의 유기적 연계를 통해 기초 기반기술을 확보하는 과제임.
3rd row사이버 분야에서 활용될 수 있는 머신러닝 기반의 모의데이터를 생성하고 데이터의 유효성을 검증할 수 있는 핵심기술을 연구
4th row사이버 지휘통제 분야에서 활용될 수 있는 사이버 위협에 대한 지능형 분석 및 예측을 통해 아 사이버 지휘통제 역량을 향상시키기 위한 핵심기술을 연구
5th row초고속 비행용 비행체를 설계하는 핵심기술 개발
ValueCountFrequency (%)
2998
 
6.1%
및 1937
 
3.9%
ㅇ 958
 
1.9%
개발 743
 
1.5%
연구 599
 
1.2%
위한 458
 
0.9%
연구목적 401
 
0.8%
연구목표 391
 
0.8%
기술 362
 
0.7%
설계 279
 
0.6%
Other values (14032) 40092
81.5%
2023-12-13T02:37:44.241251image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
48497
 
23.0%
기 4251
 
2.0%
구 3041
 
1.4%
연 2713
 
1.3%
. 2701
 
1.3%
* 2602
 
1.2%
의 2461
 
1.2%
을 2194
 
1.0%
한 2178
 
1.0%
하 2171
 
1.0%
Other values (867) 137591
65.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 137980
65.6%
Space Separator 48497
 
23.0%
Other Punctuation 9299
 
4.4%
Lowercase Letter 6503
 
3.1%
Uppercase Letter 4608
 
2.2%
Dash Punctuation 1164
 
0.6%
Close Punctuation 729
 
0.3%
Open Punctuation 713
 
0.3%
Decimal Number 648
 
0.3%
Math Symbol 164
 
0.1%
Other values (6) 95
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
기 4251
 
3.1%
구 3041
 
2.2%
연 2713
 
2.0%
의 2461
 
1.8%
을 2194
 
1.6%
한 2178
 
1.6%
하 2171
 
1.6%
이 2158
 
1.6%
적 2059
 
1.5%
용 2015
 
1.5%
Other values (749) 112739
81.7%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 684
 
10.5%
i 648
 
10.0%
o 543
 
8.3%
t 535
 
8.2%
a 528
 
8.1%
r 457
 
7.0%
n 447
 
6.9%
l 354
 
5.4%
c 292
 
4.5%
s 284
 
4.4%
Other values (18) 1731
26.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 582
 
12.6%
C 401
 
8.7%
M 367
 
8.0%
A 342
 
7.4%
I 262
 
5.7%
P 261
 
5.7%
D 260
 
5.6%
T 242
 
5.3%
R 235
 
5.1%
E 197
 
4.3%
Other values (17) 1459
31.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 2701
29.0%
* 2602
28.0%
, 1588
17.1%
: 1051
 
11.3%
/ 804
 
8.6%
' 381
 
4.1%
" 72
 
0.8%
& 46
 
0.5%
· 20
 
0.2%
% 19
 
0.2%
Other values (5) 15
 
0.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 212
32.7%
2 205
31.6%
3 181
27.9%
4 22
 
3.4%
5 10
 
1.5%
6 7
 
1.1%
0 5
 
0.8%
7 4
 
0.6%
8 2
 
0.3%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
○ 24
38.1%
■ 13
20.6%
℃ 8
 
12.7%
◎ 6
 
9.5%
● 5
 
7.9%
㎛ 3
 
4.8%
□ 2
 
3.2%
㎍ 1
 
1.6%
㎠ 1
 
1.6%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 701
98.3%
[ 8
 
1.1%
【 1
 
0.1%
「 1
 
0.1%
『 1
 
0.1%
{ 1
 
0.1%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 150
91.5%
+ 5
 
3.0%
> 4
 
2.4%
< 2
 
1.2%
± 2
 
1.2%
∼ 1
 
0.6%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 719
98.6%
] 7
 
1.0%
」 1
 
0.1%
} 1
 
0.1%
』 1
 
0.1%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
` 7
53.8%
^ 3
23.1%
´ 2
 
15.4%
˚ 1
 
7.7%
Letter Number
ValueCountFrequency (%)
Ⅱ 4
40.0%
Ⅰ 3
30.0%
Ⅲ 2
20.0%
Ⅹ 1
 
10.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
48497
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1164
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 5
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 2
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 137977
65.6%
Common 61299
29.1%
Latin 11113
 
5.3%
Greek 9
 
< 0.1%
Han 2
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 4251
 
3.1%
구 3041
 
2.2%
연 2713
 
2.0%
의 2461
 
1.8%
을 2194
 
1.6%
한 2178
 
1.6%
하 2171
 
1.6%
이 2158
 
1.6%
적 2059
 
1.5%
용 2015
 
1.5%
Other values (746) 112736
81.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
48497
79.1%
. 2701
 
4.4%
* 2602
 
4.2%
, 1588
 
2.6%
- 1164
 
1.9%
: 1051
 
1.7%
/ 804
 
1.3%
) 719
 
1.2%
( 701
 
1.1%
' 381
 
0.6%
Other values (49) 1091
 
1.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 684
 
6.2%
i 648
 
5.8%
S 582
 
5.2%
o 543
 
4.9%
t 535
 
4.8%
a 528
 
4.8%
r 457
 
4.1%
n 447
 
4.0%
C 401
 
3.6%
M 367
 
3.3%
Other values (47) 5921
53.3%
Greek
ValueCountFrequency (%)
μ 5
55.6%
σ 3
33.3%
Ω 1
 
11.1%
Han
ValueCountFrequency (%)
力 1
50.0%
電 1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 136902
65.1%
ASCII 72301
34.4%
Compat Jamo 1075
 
0.5%
Geometric Shapes 50
 
< 0.1%
None 39
 
< 0.1%
Number Forms 10
 
< 0.1%
Letterlike Symbols 8
 
< 0.1%
Punctuation 6
 
< 0.1%
CJK Compat 5
 
< 0.1%
CJK 2
 
< 0.1%
Other values (2) 2
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
48497
67.1%
. 2701
 
3.7%
* 2602
 
3.6%
, 1588
 
2.2%
- 1164
 
1.6%
: 1051
 
1.5%
/ 804
 
1.1%
) 719
 
1.0%
( 701
 
1.0%
e 684
 
0.9%
Other values (79) 11790
 
16.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 4251
 
3.1%
구 3041
 
2.2%
연 2713
 
2.0%
의 2461
 
1.8%
을 2194
 
1.6%
한 2178
 
1.6%
하 2171
 
1.6%
이 2158
 
1.6%
적 2059
 
1.5%
용 2015
 
1.5%
Other values (722) 111661
81.6%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅇ 977
90.9%
ㆍ 45
 
4.2%
ㅏ 9
 
0.8%
ㄹ 6
 
0.6%
ㅗ 4
 
0.4%
ㅐ 4
 
0.4%
ㅌ 3
 
0.3%
ㅣ 3
 
0.3%
ㅡ 3
 
0.3%
ㄱ 3
 
0.3%
Other values (14) 18
 
1.7%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
○ 24
48.0%
■ 13
26.0%
◎ 6
 
12.0%
● 5
 
10.0%
□ 2
 
4.0%
None
ValueCountFrequency (%)
· 20
51.3%
μ 5
 
12.8%
σ 3
 
7.7%
± 2
 
5.1%
´ 2
 
5.1%
【 1
 
2.6%
「 1
 
2.6%
」 1
 
2.6%
Ω 1
 
2.6%
『 1
 
2.6%
Other values (2) 2
 
5.1%
Letterlike Symbols
ValueCountFrequency (%)
℃ 8
100.0%
Number Forms
ValueCountFrequency (%)
Ⅱ 4
40.0%
Ⅰ 3
30.0%
Ⅲ 2
20.0%
Ⅹ 1
 
10.0%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
㎛ 3
60.0%
㎍ 1
 
20.0%
㎠ 1
 
20.0%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 2
33.3%
’ 2
33.3%
※ 2
33.3%
CJK
ValueCountFrequency (%)
力 1
50.0%
電 1
50.0%
Modifier Letters
ValueCountFrequency (%)
˚ 1
100.0%
Math Operators
ValueCountFrequency (%)
∼ 1
100.0%

과제키워드
Text

MISSING 

Distinct649
Distinct (%)92.2%
Missing17
Missing (%)2.4%
Memory size5.8 KiB
2023-12-13T02:37:44.728317image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length362
Median length124
Mean length52.923295
Min length4

Characters and Unicode

Total characters37258
Distinct characters616
Distinct categories11 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique598 ?
Unique (%)84.9%

Sample

1st row고에너지밀도, 플라즈마, 극한물성, 펄스전원장치, 자기장
2nd row스크램제트, 복합추진시스템, 극초음속
3rd row사이버 모의 데이터, 생성 모델, GAN, 데이터 평가 지표, 사이버 작전체계
4th row사이버공격, 지능형, 상호관계, 상황인식, 위협예측
5th row초고속비행체, 이중모드 램제트, 통합설계
ValueCountFrequency (%)
센서 27
 
0.5%
25
 
0.4%
및 23
 
0.4%
적외선 22
 
0.4%
sensor 21
 
0.4%
system 18
 
0.3%
안테나 16
 
0.3%
시스템 16
 
0.3%
시뮬레이션 16
 
0.3%
기술 16
 
0.3%
Other values (3311) 5598
96.6%
2023-12-13T02:37:45.333782image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
5094
 
13.7%
; 1899
 
5.1%
, 1487
 
4.0%
e 1341
 
3.6%
i 1120
 
3.0%
a 1000
 
2.7%
t 929
 
2.5%
n 913
 
2.5%
o 884
 
2.4%
r 883
 
2.4%
Other values (606) 21708
58.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 14954
40.1%
Lowercase Letter 11642
31.2%
Space Separator 5094
 
13.7%
Other Punctuation 3497
 
9.4%
Uppercase Letter 1791
 
4.8%
Dash Punctuation 141
 
0.4%
Decimal Number 70
 
0.2%
Close Punctuation 26
 
0.1%
Open Punctuation 26
 
0.1%
Math Symbol 16
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
기 435
 
2.9%
이 328
 
2.2%
전 296
 
2.0%
성 223
 
1.5%
지 206
 
1.4%
동 205
 
1.4%
시 182
 
1.2%
자 179
 
1.2%
스 176
 
1.2%
소 174
 
1.2%
Other values (530) 12550
83.9%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 1341
11.5%
i 1120
9.6%
a 1000
 
8.6%
t 929
 
8.0%
n 913
 
7.8%
o 884
 
7.6%
r 883
 
7.6%
l 670
 
5.8%
s 593
 
5.1%
c 562
 
4.8%
Other values (16) 2747
23.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 221
12.3%
M 167
 
9.3%
A 134
 
7.5%
C 131
 
7.3%
D 120
 
6.7%
T 118
 
6.6%
I 100
 
5.6%
P 100
 
5.6%
R 98
 
5.5%
F 82
 
4.6%
Other values (16) 520
29.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
3 19
27.1%
2 16
22.9%
4 10
14.3%
1 9
12.9%
0 8
11.4%
9 3
 
4.3%
7 2
 
2.9%
5 1
 
1.4%
8 1
 
1.4%
6 1
 
1.4%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
; 1899
54.3%
, 1487
42.5%
/ 76
 
2.2%
& 17
 
0.5%
. 11
 
0.3%
" 5
 
0.1%
: 1
 
< 0.1%
· 1
 
< 0.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
5094
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 141
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 26
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 26
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
| 16
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 14954
40.1%
Latin 13433
36.1%
Common 8871
23.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 435
 
2.9%
이 328
 
2.2%
전 296
 
2.0%
성 223
 
1.5%
지 206
 
1.4%
동 205
 
1.4%
시 182
 
1.2%
자 179
 
1.2%
스 176
 
1.2%
소 174
 
1.2%
Other values (530) 12550
83.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 1341
 
10.0%
i 1120
 
8.3%
a 1000
 
7.4%
t 929
 
6.9%
n 913
 
6.8%
o 884
 
6.6%
r 883
 
6.6%
l 670
 
5.0%
s 593
 
4.4%
c 562
 
4.2%
Other values (42) 4538
33.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
5094
57.4%
; 1899
 
21.4%
, 1487
 
16.8%
- 141
 
1.6%
/ 76
 
0.9%
) 26
 
0.3%
( 26
 
0.3%
3 19
 
0.2%
& 17
 
0.2%
2 16
 
0.2%
Other values (14) 70
 
0.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 22303
59.9%
Hangul 14952
40.1%
Compat Jamo 2
 
< 0.1%
None 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
5094
22.8%
; 1899
 
8.5%
, 1487
 
6.7%
e 1341
 
6.0%
i 1120
 
5.0%
a 1000
 
4.5%
t 929
 
4.2%
n 913
 
4.1%
o 884
 
4.0%
r 883
 
4.0%
Other values (65) 6753
30.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 435
 
2.9%
이 328
 
2.2%
전 296
 
2.0%
성 223
 
1.5%
지 206
 
1.4%
동 205
 
1.4%
시 182
 
1.2%
자 179
 
1.2%
스 176
 
1.2%
소 174
 
1.2%
Other values (528) 12548
83.9%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅣ 1
50.0%
ㄴ 1
50.0%
None
ValueCountFrequency (%)
· 1
100.0%

Correlations

2023-12-13T02:37:45.475259image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
과제명(영문)구분주무부처국방과학기술표준분류국가과학기술표준분류
과제명(영문)1.0001.0001.0001.0001.000
구분1.0001.0000.7670.8650.486
주무부처1.0000.7671.0000.417NaN
국방과학기술표준분류1.0000.8650.4171.0001.000
국가과학기술표준분류1.0000.486NaN1.0001.000
2023-12-13T02:37:45.620370image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
주무부처구분
주무부처1.0000.552
구분0.5521.000
2023-12-13T02:37:45.721854image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
구분주무부처
구분1.0000.552
주무부처0.5521.000

Missing values

2023-12-13T02:37:37.160918image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T02:37:37.321902image/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.
2023-12-13T02:37:37.460009image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

과제명(국문)과제명(영문)구분과제시작일과제종료일주관연구기관주무부처국방과학기술표준분류국가과학기술표준분류과제개요과제키워드
0고에너지밀도 플라즈마 특화연구실Laboratory for High Energy Density Plasmas특화연구실2018-12-212020-12-31서울대학교방위사업청T040701NB0401고출력 펄스전원 기술을 기반으로 고에너지밀도 플라즈마의 발생 및 진단, 물성이론, 수치해석 기술을 확보하고 관련 국내 연구기반 구축 및 인력양성을 목표로 하는 산학연 연구과제임고에너지밀도, 플라즈마, 극한물성, 펄스전원장치, 자기장
1스크램제트 복합추진시스템 (1단계)Scramjet Combined Propulsion System특화연구실2018-11-212020-12-31서울대학교방위사업청T050104EA1502스크램제트 추진시스템의 최적설계 개념 도출과 세부 구성품 핵심기술에 대한 해석/실험 연구 및 동 연구결과의 유기적 연계를 통해 기초 기반기술을 확보하는 과제임.스크램제트, 복합추진시스템, 극초음속
2머신러닝 기반의 모의 데이터 생성 기술 연구Simulation data generator based on machine learning선행핵심기술2018-11-162020-10-31국방과학연구소방위사업청T020807EE0108사이버 분야에서 활용될 수 있는 머신러닝 기반의 모의데이터를 생성하고 데이터의 유효성을 검증할 수 있는 핵심기술을 연구사이버 모의 데이터, 생성 모델, GAN, 데이터 평가 지표, 사이버 작전체계
3사이버 위협 지능형 분석 및 예측 기술Technique for Intelligent Cyber Threat Analysis and Prediction Research Plan선행핵심기술2018-11-162020-10-31국방과학연구소방위사업청T020807EE0108사이버 지휘통제 분야에서 활용될 수 있는 사이버 위협에 대한 지능형 분석 및 예측을 통해 아 사이버 지휘통제 역량을 향상시키기 위한 핵심기술을 연구사이버공격, 지능형, 상호관계, 상황인식, 위협예측
4초고속 비행체의 통합설계기술Integrated Design of High Speed Vehicle project선도형기술개발2018-10-232023-09-30국방과학연구소방위사업청T080602W060602초고속 비행용 비행체를 설계하는 핵심기술 개발초고속비행체, 이중모드 램제트, 통합설계
5통합전장 환경의 공격/방어 상호-적응적 가상 물리시스템(CPS) 모형 개발Co-adaptative Cyber Physical System Modeling in the Integrated Attack/Defence Battlefield System순수기초2018-07-252020-12-31연세대학교방위사업청T020105EE01084차 산업혁명 시대 국방분야의 ‘스마트한 국방기술 개발’ 기조에 맞춰 가상물리시스템(CPS) 기술을 기반으로 공군 공격편대군의 적응적/진화적 작전결심 모형을 연구한다.가상물리시스템, 요인 식별 및 최적화, 인공지능, 다중 개체 강화학습, 다중 인공지능 통합 모형
6지능기반 무인기 제어 특화연구실 (2단계)Intelligence-based Unmanned Aerial Vehicle Control Research Laboratory특화연구실2018-05-152020-12-31한국과학기술원방위사업청T030202EA0502미래전장에서 단독/복수 무인기의 감시/정찰/정보/공격을 효과적으로 수행하기 위한 이론체계를 정립하고 관련 기술 기반을 구축"지능형 의사결정||CHR(13)||전술기동 지능제어계||CHR(13)||복수무인기 운용 HMI||CHR(13)||저피탐성 형상||CHR(13)||전술기동"
7수중 근접폭발(NFE)(2단계)Underwater Near-Field Explosion특화연구실2018-04-052020-12-31한국과학기술원방위사업청T0801EA1517수중 근접폭발에 대한 이론적 영향 분석 기술과 실험적 분석 기술 연구수중 근접폭발, 다물리 해석, 내파 해석, 스케일링 이펙트 실험, 무폭약 실험
8상온취성개선 TiAl 기지 경량 고온재료 개발Low-density, High-Temperature TiAl base Materials with improved coldshortness무기체계연계형2017-12-222020-11-30(주)한스코방위산업기술지원센터T070102<NA>합금 설계, 소재 공정 기술 개발 등을 통하여 고온 물성이 우수한 TiAl 기지 경량 고온재료를 개발상온취성; TiAl, 경량; 고온재료 ;TiAl; VAR; NNS;
9재점화 DACS용 소화성 고체 추진제 연구Development of extinguishable soild propellants for reignitable DACS무기체계연계형2017-12-012020-12-31국방과학연구소방위사업청T040301<NA>재점화 외기 직격 비행체용 추진시스템의 핵심부품인 소화성 고체 추진제 연구DACS; 소화성 고체 추진제; PDL; 압력강하 속도 ;DACS; Extinguishable soild propellants; PDL; Depressurization rate
과제명(국문)과제명(영문)구분과제시작일과제종료일주관연구기관주무부처국방과학기술표준분류국가과학기술표준분류과제개요과제키워드
711고에너지물질<NA>특화연구센터2004-01-012006-12-31인하대학교국방과학연구소<NA><NA>국방기술의 혁신적 발전 가능성이 있는 핵심기반 나노기술을 개발하고 차기 집단투자 체계의 성능 향상에 필요한 기반기술을 선진국 수준으로 발전고에너지물질; 고분자; 설계 및 합성; 둔감도; 분자화약; 코팅된 화약; 액체연료; 폴리포스파젠; 질소클러스터;
712비행체<NA>특화연구센터2004-01-012006-12-31서울대학교국방과학연구소<NA><NA>한국형 전투기 개발을 위하여 다분야 통합 최적화 설계기법, 공력특성 해석, 비행제어 및 전산구조에 대한 기초기술 확보최적설계; 민감도 기법; adjoint 방법;
713수중운동체<NA>특화연구센터2004-01-012006-12-31해양대학교국방과학연구소<NA><NA>차세대 잠수함, 차세대 어뢰 및 무인잠수정과 같은 고난도의 기술이 필요한 수중무기체계의 국내개발을 위해 수중운동체계모델링/시뮬레이션 기술, 수중 정밀 기동 예측기수로 고심도 구조 진동 제어기술, 수중고속 추진기술분야의 연구수행유한요소법; 영구자석; 추진전동기; 특성해석; 맥동토크; 최적배치; 설계기법; 냉각; 인버터; 전자계 열계; 배치; 유탄성해석; 유체-구조 상호작용 실험; 포텐셜유동해석-FEM; 점성유동; 포텐셜유동; 복합재; 캐비테이션터널; 진동소음; 유연프로펠러 설계 code; 추진기 성능해석.;
714고에너지 레이저 발사 장치<NA>응용연구2003-09-012007-12-31연세대학교학교국방과학연구소<NA><NA>O 과제 세부내용 공개 : 추후 결정 예정고에너지레이저; 불화중수소; 고압가스; 폭발; 독성기체;
715잠수함 설계 검증기술<NA>응용연구2003-09-012007-12-31국방과학연구소국방과학연구소<NA><NA>ㅇ 연구목적: 장보고-Ⅱ 절충교역을 통하여 획득된 잠수함 설계기술을 심화 발전시키고, 전수불가/제한분야 기술에 대한 연구개발 및 잠수함설계 평가시스템 개발을 통하여 국내 잠수함 독자설계 기반을 구축함 ㅇ 연구목표 - 전수불가 / 제한분야 핵심기술 개발 . 무잘 발사 설계기술 개발 . EMI/EM - 획득기술의 심화발전 연구 . 설계기술 및 절차 정립 . 전수기술 S/W화 및 설계정보 데이터 베이스화 - 잠수함 설계 평가 시스템 개발 . 잠수함 설계 S/W 연동모튤 개발 . 잠수함 체계연동성능 시뮬레이션 시스템 개발잠수함; 기본설계; 설계 검증;
716전열추진 기술<NA>응용연구2003-07-012006-12-31국방과학연구소국방과학연구소<NA><NA>ㅇ 연구목적: ****년 **월부터 ****년 **월까지 수행한 선행핵심기술연구 "탄도탄 저층방어체계 성능요구조건 분석시스템 개발" 과제이다. 탄도탄 방어체계의 국내개발을 대비하여 성능분석 프로그램을 개발하고, 개발된 프로그램을 이용하여 탄도탄 방어체게의 개념설계, 성능요구조건, 방어가능영역 등을 분석하였다. 개발된 성능분석 프로그램에는 탄도탄, 레이더, 방어유도탄의 수학적 모델이 구현되어 있으며, 일대일 교전 및 다대다 교전의 결과를 저장하여 가시화 ㅇ 연구목표 및 주요 연구내용 본 과제는 선행핵심기술연구로서 탄도탄 방어체계의 개념설계를 위한 성능분석 프로그램을 개발하고, 개발된 성능분석 프로그램을 이용하여 탄도탄 방어체계 성능요구조건과 방어가능영역을 분석함. 개발된 성능분석 프로그램에는 탄도탄, 레이더, 방어유도탄의 수학적 모델이 구현되어 있으며, 일대일 교전 및 다대다 교전의 결과를 저장하여 가시화 프로그램을 구동하여 3차원 동영상으로 교전상황을 분석할 수 있음. 방어가능영역 시뮬레이션을 통해 방어가능영역을 3차원으로 볼 수 있으며, 배척고도에 따른 Foot Print를 도시하여 방어가능영역 분석을 수행 할 수 있음.전열추진기술
717수동선배열 정합장 처리 기술 개발<NA>응용연구2003-06-012006-12-31해양대학교국방과학연구소<NA><NA>수동선배열 소나를 이용하여 표적의 3차원 위치정보(거리, 수심, 방위)를 획득하는 정합장처리 기술을 응용연구 ○ 주요내용 - 정합장 M&S 기법 개발 - 해양/음향 환경분석 및 모델링 - 검증시제 제작 - 해상실험 및 자료분석정합장처리; 수동 선배열; 지음향 역산; 해양모델링;
718초강력 전자기펄스 발생 고폭화약장치 연구<NA>응용연구2003-06-012007-12-31국방과학연구소국방과학연구소<NA><NA>O 과제 세부내용 공개 : 추후 결정 예정초고출력 안테나; 절연파괴;
719화학작용제 검증 및 폐기 기술연구<NA>응용연구2003-06-012006-12-31국방과학연구소국방과학연구소<NA><NA>ㅇ 연구목적: 화학무기 테로 및 공격시 화학작용제의 증거를 신속히 확보할 수 있는 검증기술 개발로 대북위협에 대비할 수 있는 화학검증 능력 확보 ㅇ 활용분야: 화생방 탐지 및 환경분야 등에 폭넓게 활용예정<NA>
720휴대용 대공유도탄 야간조준기<NA>시험개발2000-07-012007-03-31삼성탈레스㈜국방과학연구소<NA><NA>ㅇ 연구목적: 빛이 없는 야간 조건에서 목표물을 관측 및 조준하여 휴대용 대공유도탄 발사를 가능케 하는 비 냉각 열상조준기를 국내 시험개발하여 신궁체계에 적용, 야간전투능력을 확보케 함 ㅇ 연구목표: 야간 조준기는 휴대용 대공 유도무기(신궁)에 야간 교전 능력을 부여하는 장치로서, 휴대용 대공 유도 무기 체계개발과는 별도로 핵심기술 시험개발사업(업체주도)으로 추진, 신궁체계의 개발일정에 맞추어 운용시험을 실시하여 전력화하며, 주간조준기를 대체하여 신국 발사장치와 기계적 전기적 상호연동 가능하도록 개발 한다휴대용대공유도탄; 야간조준기;비냉각열상장비;

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과제명(국문)과제명(영문)구분과제시작일과제종료일주관연구기관주무부처국방과학기술표준분류국가과학기술표준분류과제개요과제키워드# duplicates
0영상정보<NA>특화연구센터2010-01-012012-12-31한국과학기술원국방과학연구소<NA><NA>유도무기, LIDAR, 무인기 등에 적용을위한 적외선 특성, 영상표적, 센서융합, 전자광학센서 및 영상정보 응용에 대한 기초기술 확보ITS; 적외선 영상 표적 추적; 템포랄 프로파일; 클러터 공간밀도 추정;BTT미사일; 탐색기; 자동조종 제어기; ; 비유선형 추정;도 법칙; 비선형 제어2