Overview

Dataset statistics

Number of variables9
Number of observations47
Missing cells2
Missing cells (%)0.5%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory3.5 KiB
Average record size in memory75.7 B

Variable types

Numeric1
Categorical8

Dataset

Description농림식품 기계시스템 R&D 특허정보의(과제번호, 과제명, 연구책임자, 특허명, 출연기관/인, 등록년도, 출원국가)
Author농림식품기술기획평가원
URLhttps://data.mafra.go.kr/opendata/data/indexOpenDataDetail.do?data_id=20191014000000001323

Alerts

분류 has constant value "농림식품 기계ㆍ시스템" Constant
출원국가 has constant value "대한민국" Constant
과제번호 is highly correlated with 연구책임자 and 3 other fieldsHigh correlation
연구책임자 is highly correlated with 과제번호 and 3 other fieldsHigh correlation
등록년도 is highly correlated with 분류 and 1 other fieldsHigh correlation
분류 is highly correlated with 과제번호 and 6 other fieldsHigh correlation
과제명 is highly correlated with 과제번호 and 3 other fieldsHigh correlation
출원국가 is highly correlated with 과제번호 and 6 other fieldsHigh correlation
출원기관/인 is highly correlated with 분류 and 1 other fieldsHigh correlation
특허명 is highly correlated with 분류 and 1 other fieldsHigh correlation
출원기관/인 has 2 (4.3%) missing values Missing
번호 has unique values Unique

Reproduction

Analysis started2022-08-12 14:49:20.582931
Analysis finished2022-08-12 14:49:21.854553
Duration1.27 second
Software versionpandas-profiling v3.2.0
Download configurationconfig.json

Variables

번호
Real number (ℝ≥0)

UNIQUE

Distinct47
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean24
Minimum1
Maximum47
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size551.0 B
2022-08-12T23:49:21.920284image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile3.3
Q112.5
median24
Q335.5
95-th percentile44.7
Maximum47
Range46
Interquartile range (IQR)23

Descriptive statistics

Standard deviation13.7113092
Coefficient of variation (CV)0.57130455
Kurtosis-1.2
Mean24
Median Absolute Deviation (MAD)12
Skewness0
Sum1128
Variance188
MonotonicityStrictly increasing
2022-08-12T23:49:22.067592image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=47)
ValueCountFrequency (%)
11
 
2.1%
361
 
2.1%
31
 
2.1%
41
 
2.1%
51
 
2.1%
61
 
2.1%
71
 
2.1%
81
 
2.1%
91
 
2.1%
101
 
2.1%
Other values (37)37
78.7%
ValueCountFrequency (%)
11
2.1%
21
2.1%
31
2.1%
41
2.1%
51
2.1%
61
2.1%
71
2.1%
81
2.1%
91
2.1%
101
2.1%
ValueCountFrequency (%)
471
2.1%
461
2.1%
451
2.1%
441
2.1%
431
2.1%
421
2.1%
411
2.1%
401
2.1%
391
2.1%
381
2.1%

분류
Categorical

CONSTANT
HIGH CORRELATION
REJECTED

Distinct1
Distinct (%)2.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size504.0 B
농림식품 기계ㆍ시스템
47 

Length

Max length11
Median length11
Mean length11
Min length11

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
농림식품 기계ㆍ시스템47
100.0%

Length

2022-08-12T23:49:22.204364image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Category Frequency Plot

2022-08-12T23:49:22.484796image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
농림식품47
50.0%
기계ㆍ시스템47
50.0%

과제번호
Categorical

HIGH CORRELATION

Distinct11
Distinct (%)23.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size504.0 B
313023-3
12 
313018-3
8 
313002-3
7 
114149-2
4 
113038-3
3 
Other values (6)
13 

Length

Max length8
Median length8
Mean length8
Min length8

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row113038-3
2nd row113038-3
3rd row113038-3
4th row114149-2
5th row114149-2

Common Values

ValueCountFrequency (%)
313023-312
25.5%
313018-38
17.0%
313002-37
14.9%
114149-24
 
8.5%
113038-33
 
6.4%
314039-23
 
6.4%
115026-12
 
4.3%
115030-12
 
4.3%
115032-12
 
4.3%
314034-22
 
4.3%

Length

2022-08-12T23:49:22.580892image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
313023-312
25.5%
313018-38
17.0%
313002-37
14.9%
114149-24
 
8.5%
113038-33
 
6.4%
314039-23
 
6.4%
115026-12
 
4.3%
115030-12
 
4.3%
115032-12
 
4.3%
314034-22
 
4.3%

과제명
Categorical

HIGH CORRELATION

Distinct11
Distinct (%)23.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size504.0 B
신선식품 유통을 위한 지시계 및 센서 태그 품질관리 시스템 개발
12 
센서-네트워크 기술을 활용한 농업농촌시설의 돌발재해 조기 예경보체계 개발
8 
u-IT 기반 스마트 낙농 통합관리시스템 개발
7 
농축산 산업에 적용이 가능한 수출기반형 무독성 중성 살균수 살수 시스템 개발
4 
디지털 품질 및 중량계측 네트워크 시스템에 의거한 축산(쇠고기)생산유통의 ICT 융합관리정보화
3 
Other values (6)
13 

Length

Max length53
Median length42
Mean length35.21276596
Min length19

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row디지털 품질 및 중량계측 네트워크 시스템에 의거한 축산(쇠고기)생산유통의 ICT 융합관리정보화
2nd row디지털 품질 및 중량계측 네트워크 시스템에 의거한 축산(쇠고기)생산유통의 ICT 융합관리정보화
3rd row디지털 품질 및 중량계측 네트워크 시스템에 의거한 축산(쇠고기)생산유통의 ICT 융합관리정보화
4th row농축산 산업에 적용이 가능한 수출기반형 무독성 중성 살균수 살수 시스템 개발
5th row농축산 산업에 적용이 가능한 수출기반형 무독성 중성 살균수 살수 시스템 개발

Common Values

ValueCountFrequency (%)
신선식품 유통을 위한 지시계 및 센서 태그 품질관리 시스템 개발12
25.5%
센서-네트워크 기술을 활용한 농업농촌시설의 돌발재해 조기 예경보체계 개발8
17.0%
u-IT 기반 스마트 낙농 통합관리시스템 개발7
14.9%
농축산 산업에 적용이 가능한 수출기반형 무독성 중성 살균수 살수 시스템 개발4
 
8.5%
디지털 품질 및 중량계측 네트워크 시스템에 의거한 축산(쇠고기)생산유통의 ICT 융합관리정보화3
 
6.4%
농작물 생장환경 모니터링 센서 및 제어기 범용 통합 장치 개발3
 
6.4%
안토시아닌 함유 기능성 가공두부의 제조장비 개발2
 
4.3%
1회 10인분 10분이내 처리, 저밀도 면발 균일표출 성능을 갖는 업소용 자동 국수삶기장치 개발2
 
4.3%
고속-펀칭시스템에 의한 압출팽화기 개발 및 스낵제품 제조2
 
4.3%
사료용 GMO 옥수수 발아억제 비파괴 검사기술 개발2
 
4.3%

Length

2022-08-12T23:49:22.727834image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
개발44
 
10.8%
및20
 
4.9%
시스템16
 
3.9%
센서15
 
3.7%
품질관리12
 
3.0%
유통을12
 
3.0%
신선식품12
 
3.0%
태그12
 
3.0%
지시계12
 
3.0%
위한12
 
3.0%
Other values (68)239
58.9%

연구책임자
Categorical

HIGH CORRELATION

Distinct11
Distinct (%)23.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size504.0 B
이진기
12 
배원길
8 
강미애
7 
이세형
4 
황헌
3 
Other values (6)
13 

Length

Max length3
Median length3
Mean length2.936170213
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row황헌
2nd row황헌
3rd row황헌
4th row이세형
5th row이세형

Common Values

ValueCountFrequency (%)
이진기12
25.5%
배원길8
17.0%
강미애7
14.9%
이세형4
 
8.5%
황헌3
 
6.4%
한종필3
 
6.4%
김병일2
 
4.3%
최병일2
 
4.3%
신오섭2
 
4.3%
김채주2
 
4.3%

Length

2022-08-12T23:49:22.887874image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
이진기12
25.5%
배원길8
17.0%
강미애7
14.9%
이세형4
 
8.5%
황헌3
 
6.4%
한종필3
 
6.4%
김병일2
 
4.3%
최병일2
 
4.3%
신오섭2
 
4.3%
김채주2
 
4.3%

특허명
Categorical

HIGH CORRELATION

Distinct43
Distinct (%)91.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size504.0 B
기울임 감지 센서가 구비된 포스트를 이용한 돌발 재해 예보 경보 장치
 
2
알에프아이디 리더기
 
2
가축의 열화상을 이용한 가축의 유두부에 대한 질병 판독 시스템
 
2
지피에스 모듈 및 메모리 탑재형 유선 및 유속 측정용 부유식 항해 캡슐 및 지피에스 모듈 및 메모리 탑재형 부유식 항해 캡슐을 이용한 유선 및 유속 측정 방법
 
2
터치스크린을 이용한 자동제어장치 장착형 기능성 두부 제조기계
 
1
Other values (38)
38 

Length

Max length88
Median length35
Mean length27.55319149
Min length3

Unique

Unique39 ?
Unique (%)83.0%

Sample

1st row쇠고기 등급판정 솔루션 및 유통 시스템 사용에 따른 렌탈 결제 시스템 및 방법
2nd rowRFID응 이용한 한우 유통관리 ICT 웹/모바일 기반 관리 시스템 및 관리 방법
3rd row소도체 등심 자동판별 획득기
4th row대용량 살균수 생성장치
5th row전기분해 살균수의 살균력 지속시간을 증대시키기 위한 과용해장치

Common Values

ValueCountFrequency (%)
기울임 감지 센서가 구비된 포스트를 이용한 돌발 재해 예보 경보 장치2
 
4.3%
알에프아이디 리더기2
 
4.3%
가축의 열화상을 이용한 가축의 유두부에 대한 질병 판독 시스템2
 
4.3%
지피에스 모듈 및 메모리 탑재형 유선 및 유속 측정용 부유식 항해 캡슐 및 지피에스 모듈 및 메모리 탑재형 부유식 항해 캡슐을 이용한 유선 및 유속 측정 방법2
 
4.3%
터치스크린을 이용한 자동제어장치 장착형 기능성 두부 제조기계1
 
2.1%
자동 면 삶는 장치1
 
2.1%
소도체 등심 자동판별 획득기1
 
2.1%
대용량 살균수 생성장치1
 
2.1%
전기분해 살균수의 살균력 지속시간을 증대시키기 위한 과용해장치1
 
2.1%
살균수 생성유닛에 발생하여 살균수 생성을 방해하는 공기방울의 제거장치1
 
2.1%
Other values (33)33
70.2%

Length

2022-08-12T23:49:23.073540image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
및27
 
7.8%
방법13
 
3.8%
이용한12
 
3.5%
시스템11
 
3.2%
장치7
 
2.0%
예경보6
 
1.7%
리더기5
 
1.4%
가축의5
 
1.4%
메모리4
 
1.2%
탑재형4
 
1.2%
Other values (176)252
72.8%

출원기관/인
Categorical

HIGH CORRELATION
MISSING

Distinct27
Distinct (%)60.0%
Missing2
Missing (%)4.3%
Memory size504.0 B
서울대학교산학협력단
5 
전자부품연구원
3 
(주)유샘인스트루먼트
3 
네톰
3 
네톰,네톰
3 
Other values (22)
28 

Length

Max length49
Median length21
Mean length13.44444444
Min length2

Unique

Unique17 ?
Unique (%)37.8%

Sample

1st row성균관대학교 산학협력단
2nd row성균관대학교 산학협력단
3rd row성균관대학교 산학협력단
4th row주식회사 그렌텍,이세형,오경희
5th row주식회사 그렌텍,유재상,이세형,오경희

Common Values

ValueCountFrequency (%)
서울대학교산학협력단5
 
10.6%
전자부품연구원3
 
6.4%
(주)유샘인스트루먼트3
 
6.4%
네톰3
 
6.4%
네톰,네톰3
 
6.4%
성균관대학교 산학협력단3
 
6.4%
배원길;박승우;배연정;배승종;김학관;서일환;서승원2
 
4.3%
힐링푸드농업(주)2
 
4.3%
주식회사 그렌텍,이세형,오경희2
 
4.3%
성균관대학교 산학협력단,성균관대학교 산학협력단2
 
4.3%
Other values (17)17
36.2%
(Missing)2
 
4.3%

Length

2022-08-12T23:49:23.255629image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
산학협력단6
 
8.6%
서울대학교산학협력단5
 
7.1%
성균관대학교5
 
7.1%
주식회사5
 
7.1%
네톰4
 
5.7%
산학협력단,성균관대학교3
 
4.3%
주)유샘인스트루먼트3
 
4.3%
네톰,네톰3
 
4.3%
전자부품연구원3
 
4.3%
박창현2
 
2.9%
Other values (27)31
44.3%

등록년도
Categorical

HIGH CORRELATION

Distinct4
Distinct (%)8.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size504.0 B
2016년
20 
2015년
18 
2014년
8 
2017년
 
1

Length

Max length5
Median length5
Mean length5
Min length5

Unique

Unique1 ?
Unique (%)2.1%

Sample

1st row2016년
2nd row2016년
3rd row2016년
4th row2016년
5th row2015년

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2016년20
42.6%
2015년18
38.3%
2014년8
 
17.0%
2017년1
 
2.1%

Length

2022-08-12T23:49:23.422045image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Category Frequency Plot

2022-08-12T23:49:23.540166image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2016년20
42.6%
2015년18
38.3%
2014년8
 
17.0%
2017년1
 
2.1%

출원국가
Categorical

CONSTANT
HIGH CORRELATION
REJECTED

Distinct1
Distinct (%)2.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size504.0 B
대한민국
47 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
대한민국47
100.0%

Length

2022-08-12T23:49:23.642559image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Category Frequency Plot

2022-08-12T23:49:23.774476image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
대한민국47
100.0%

Interactions

2022-08-12T23:49:21.151721image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/

Correlations

2022-08-12T23:49:23.868508image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/

Pearson's r

The Pearson's correlation coefficient (r) is a measure of linear correlation between two variables. It's value lies between -1 and +1, -1 indicating total negative linear correlation, 0 indicating no linear correlation and 1 indicating total positive linear correlation. Furthermore, r is invariant under separate changes in location and scale of the two variables, implying that for a linear function the angle to the x-axis does not affect r.

To calculate r for two variables X and Y, one divides the covariance of X and Y by the product of their standard deviations.
2022-08-12T23:49:24.015879image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/

Spearman's ρ

The Spearman's rank correlation coefficient (ρ) is a measure of monotonic correlation between two variables, and is therefore better in catching nonlinear monotonic correlations than Pearson's r. It's value lies between -1 and +1, -1 indicating total negative monotonic correlation, 0 indicating no monotonic correlation and 1 indicating total positive monotonic correlation.

To calculate ρ for two variables X and Y, one divides the covariance of the rank variables of X and Y by the product of their standard deviations.
2022-08-12T23:49:24.170404image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/

Kendall's τ

Similarly to Spearman's rank correlation coefficient, the Kendall rank correlation coefficient (τ) measures ordinal association between two variables. It's value lies between -1 and +1, -1 indicating total negative correlation, 0 indicating no correlation and 1 indicating total positive correlation.

To calculate τ for two variables X and Y, one determines the number of concordant and discordant pairs of observations. τ is given by the number of concordant pairs minus the discordant pairs divided by the total number of pairs.
2022-08-12T23:49:24.356287image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/

Phik (φk)

Phik (φk) is a new and practical correlation coefficient that works consistently between categorical, ordinal and interval variables, captures non-linear dependency and reverts to the Pearson correlation coefficient in case of a bivariate normal input distribution. There is extensive documentation available here.
2022-08-12T23:49:24.729152image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/

Cramér's V (φc)

Cramér's V is an association measure for nominal random variables. The coefficient ranges from 0 to 1, with 0 indicating independence and 1 indicating perfect association. The empirical estimators used for Cramér's V have been proved to be biased, even for large samples. We use a bias-corrected measure that has been proposed by Bergsma in 2013 that can be found here.

Missing values

2022-08-12T23:49:21.431330image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2022-08-12T23:49:21.689284image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.
2022-08-12T23:49:21.789169image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
The dendrogram allows you to more fully correlate variable completion, revealing trends deeper than the pairwise ones visible in the correlation heatmap.

Sample

First rows

번호분류과제번호과제명연구책임자특허명출원기관/인등록년도출원국가
01농림식품 기계ㆍ시스템113038-3디지털 품질 및 중량계측 네트워크 시스템에 의거한 축산(쇠고기)생산유통의 ICT 융합관리정보화황헌쇠고기 등급판정 솔루션 및 유통 시스템 사용에 따른 렌탈 결제 시스템 및 방법성균관대학교 산학협력단2016년대한민국
12농림식품 기계ㆍ시스템113038-3디지털 품질 및 중량계측 네트워크 시스템에 의거한 축산(쇠고기)생산유통의 ICT 융합관리정보화황헌RFID응 이용한 한우 유통관리 ICT 웹/모바일 기반 관리 시스템 및 관리 방법성균관대학교 산학협력단2016년대한민국
23농림식품 기계ㆍ시스템113038-3디지털 품질 및 중량계측 네트워크 시스템에 의거한 축산(쇠고기)생산유통의 ICT 융합관리정보화황헌소도체 등심 자동판별 획득기성균관대학교 산학협력단2016년대한민국
34농림식품 기계ㆍ시스템114149-2농축산 산업에 적용이 가능한 수출기반형 무독성 중성 살균수 살수 시스템 개발이세형대용량 살균수 생성장치주식회사 그렌텍,이세형,오경희2016년대한민국
45농림식품 기계ㆍ시스템114149-2농축산 산업에 적용이 가능한 수출기반형 무독성 중성 살균수 살수 시스템 개발이세형전기분해 살균수의 살균력 지속시간을 증대시키기 위한 과용해장치주식회사 그렌텍,유재상,이세형,오경희2015년대한민국
56농림식품 기계ㆍ시스템114149-2농축산 산업에 적용이 가능한 수출기반형 무독성 중성 살균수 살수 시스템 개발이세형살균수 생성유닛에 발생하여 살균수 생성을 방해하는 공기방울의 제거장치오경희,유재상,이세형,주식회사 그렌텍2015년대한민국
67농림식품 기계ㆍ시스템114149-2농축산 산업에 적용이 가능한 수출기반형 무독성 중성 살균수 살수 시스템 개발이세형대용량 살균수 생성 시스템주식회사 그렌텍,이세형,오경희2016년대한민국
78농림식품 기계ㆍ시스템115026-1안토시아닌 함유 기능성 가공두부의 제조장비 개발김병일칡 추출액을 첨가한 가공두부 및 그 제조방법힐링푸드농업(주)2016년대한민국
89농림식품 기계ㆍ시스템115026-1안토시아닌 함유 기능성 가공두부의 제조장비 개발김병일터치스크린을 이용한 자동제어장치 장착형 기능성 두부 제조기계힐링푸드농업(주)2016년대한민국
910농림식품 기계ㆍ시스템115030-11회 10인분 10분이내 처리, 저밀도 면발 균일표출 성능을 갖는 업소용 자동 국수삶기장치 개발최병일자동 면 삶는 장치(주)토브기술,(주)토브기술2016년대한민국

Last rows

번호분류과제번호과제명연구책임자특허명출원기관/인등록년도출원국가
3738농림식품 기계ㆍ시스템313023-3신선식품 유통을 위한 지시계 및 센서 태그 품질관리 시스템 개발이진기알에프아이디 리더기네톰2014년대한민국
3839농림식품 기계ㆍ시스템313023-3신선식품 유통을 위한 지시계 및 센서 태그 품질관리 시스템 개발이진기RFID 센서 태그와 TTI 2차원 바코드 정보를 연계한 상품의 이력추적 관리 및 조회 방법유로지스넷 주식회사,유로지스넷 주식회사2014년대한민국
3940농림식품 기계ㆍ시스템313023-3신선식품 유통을 위한 지시계 및 센서 태그 품질관리 시스템 개발이진기RFID 리더기네톰,네톰2015년대한민국
4041농림식품 기계ㆍ시스템314034-2사료용 GMO 옥수수 발아억제 비파괴 검사기술 개발김채주유전자 변형 옥수수 종자 발아억제 처리 및 비파괴 판별시스템충남대학교 산학협력단2016년대한민국
4142농림식품 기계ㆍ시스템314034-2사료용 GMO 옥수수 발아억제 비파괴 검사기술 개발김채주유전자 변형 옥수수 종자 발아억제 처리 및 비파괴 판별방법충남대학교산헉협력단2016년대한민국
4243농림식품 기계ㆍ시스템314039-2농작물 생장환경 모니터링 센서 및 제어기 범용 통합 장치 개발한종필센서장치를 이용한 딸기작물 병해 예찰 및 약제살포 결정시스템(주)유샘인스트루먼트2016년대한민국
4344농림식품 기계ㆍ시스템314039-2농작물 생장환경 모니터링 센서 및 제어기 범용 통합 장치 개발한종필젯팜스(주)유샘인스트루먼트2015년대한민국
4445농림식품 기계ㆍ시스템314039-2농작물 생장환경 모니터링 센서 및 제어기 범용 통합 장치 개발한종필농가 재배시설용 스마트컨트롤 센서장치(주)유샘인스트루먼트2015년대한민국
4546농림식품 기계ㆍ시스템314079-2수출전략형 다목적 범용 관리기 개발노태균농업용 관리기의 조향장치박창현2015년대한민국
4647농림식품 기계ㆍ시스템314079-2수출전략형 다목적 범용 관리기 개발노태균농업용관리기와구동형작업기의 연결장치박창현 이기호 노태균2016년대한민국