Overview

Dataset statistics

Number of variables9
Number of observations56
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory4.1 KiB
Average record size in memory75.4 B

Variable types

Numeric1
Categorical4
Text2
DateTime2

Dataset

Description농림식품RnD 관련 연구성과로 창출된 데이터를 제공합니다. 우리 기관이 보유하고 있는 농림식품R&D 중분류 중 2020년 융복합 R&D 교육지도 및 활용정보 공개
Author농림식품기술기획평가원
URLhttps://www.data.go.kr/data/15075490/fileData.do

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분류 has constant value ""Constant
과제명 is highly overall correlated with 번호 and 2 other fieldsHigh correlation
과제관리번호 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 과제관리번호 and 2 other fieldsHigh correlation
번호 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 07:09:54.666169
Analysis finished2023-12-12 07:09:55.522994
Duration0.86 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

번호
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct56
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean28.5
Minimum1
Maximum56
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size636.0 B
2023-12-12T16:09:55.597591image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile3.75
Q114.75
median28.5
Q342.25
95-th percentile53.25
Maximum56
Range55
Interquartile range (IQR)27.5

Descriptive statistics

Standard deviation16.309506
Coefficient of variation (CV)0.57226338
Kurtosis-1.2
Mean28.5
Median Absolute Deviation (MAD)14
Skewness0
Sum1596
Variance266
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-12T16:09:55.713585image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
1.8%
30 1
 
1.8%
32 1
 
1.8%
33 1
 
1.8%
34 1
 
1.8%
35 1
 
1.8%
36 1
 
1.8%
37 1
 
1.8%
38 1
 
1.8%
39 1
 
1.8%
Other values (46) 46
82.1%
ValueCountFrequency (%)
1 1
1.8%
2 1
1.8%
3 1
1.8%
4 1
1.8%
5 1
1.8%
6 1
1.8%
7 1
1.8%
8 1
1.8%
9 1
1.8%
10 1
1.8%
ValueCountFrequency (%)
56 1
1.8%
55 1
1.8%
54 1
1.8%
53 1
1.8%
52 1
1.8%
51 1
1.8%
50 1
1.8%
49 1
1.8%
48 1
1.8%
47 1
1.8%

분류
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size580.0 B
농림식품 융복합
56 

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 56
100.0%

Length

2023-12-12T16:09:55.851977image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T16:09:55.932691image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
농림식품 56
50.0%
융복합 56
50.0%

과제관리번호
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct17
Distinct (%)30.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size580.0 B
317018-5
12 
317015-6
9 
319089-3
8 
118049-3
6 
918012-4
3 
Other values (12)
18 

Length

Max length8
Median length8
Mean length8
Min length8

Unique

Unique8 ?
Unique (%)14.3%

Sample

1st row116111-3
2nd row117082-3
3rd row118033-2
4th row118049-3
5th row118049-3

Common Values

ValueCountFrequency (%)
317018-5 12
21.4%
317015-6 9
16.1%
319089-3 8
14.3%
118049-3 6
10.7%
918012-4 3
 
5.4%
120004-2 3
 
5.4%
319071-1 3
 
5.4%
918007-4 2
 
3.6%
120017-2 2
 
3.6%
319032-1 1
 
1.8%
Other values (7) 7
12.5%

Length

2023-12-12T16:09:56.018152image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
317018-5 12
21.4%
317015-6 9
16.1%
319089-3 8
14.3%
118049-3 6
10.7%
918012-4 3
 
5.4%
120004-2 3
 
5.4%
319071-1 3
 
5.4%
120017-2 2
 
3.6%
918007-4 2
 
3.6%
319032-1 1
 
1.8%
Other values (7) 7
12.5%

과제명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct17
Distinct (%)30.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size580.0 B
인삼의 최적 생육환경 조성을 위한 ICT 융복합 첨단 재배관리시스템 개발
12 
농축산 ICT 기자재 표준 기술 개발
9 
유자제품 수출확대 원료생산 안정화 및 제품 고급다양화 비즈니스 모델 개발
8 
고부가가치 6차산업 기반형 아쿠아포닉스 모델 개발 및 산업화
6 
농식품 유용 미생물의 다중오믹스 기반 유용 유전자원 발굴 및 가치제고화 기술 개발
3 
Other values (12)
18 

Length

Max length49
Median length48
Mean length35.303571
Min length14

Unique

Unique8 ?
Unique (%)14.3%

Sample

1st row양자점을 이용한 넓은 적색 스팩트럼을 갖는 고 식물생장용 100W급 LED조명 개발
2nd row두릅과 창이자를 이용한 눈 건강증진 식품 소재 발굴 및 개별인정형 기능성 제품 개발 연구
3rd row신선도 유지제 및 바이오플라스틱을 이용한 계란의 신선유통 시스템 개발
4th row고부가가치 6차산업 기반형 아쿠아포닉스 모델 개발 및 산업화
5th row고부가가치 6차산업 기반형 아쿠아포닉스 모델 개발 및 산업화

Common Values

ValueCountFrequency (%)
인삼의 최적 생육환경 조성을 위한 ICT 융복합 첨단 재배관리시스템 개발 12
21.4%
농축산 ICT 기자재 표준 기술 개발 9
16.1%
유자제품 수출확대 원료생산 안정화 및 제품 고급다양화 비즈니스 모델 개발 8
14.3%
고부가가치 6차산업 기반형 아쿠아포닉스 모델 개발 및 산업화 6
10.7%
농식품 유용 미생물의 다중오믹스 기반 유용 유전자원 발굴 및 가치제고화 기술 개발 3
 
5.4%
두부를 활용한 식물성 단백질 건면의 뿌리채소 전분첨가를 통한 기능성 면 개발 3
 
5.4%
1-9. 토마토 병해진단 웹 UI 고도화 및 전문가활용시스템 구축 3
 
5.4%
오믹스 연구 기반 전통누룩 유래 양조 미생물 자원의 산업화 2
 
3.6%
농업 분야 Big Data Science Specialist 양성 2
 
3.6%
오픈소스 기반 스마트팜 개방형 제어기 고도화 및 산업화 1
 
1.8%
Other values (7) 7
12.5%

Length

2023-12-12T16:09:56.127779image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
개발 47
 
9.3%
및 25
 
5.0%
ict 21
 
4.2%
모델 14
 
2.8%
위한 14
 
2.8%
재배관리시스템 12
 
2.4%
최적 12
 
2.4%
기술 12
 
2.4%
인삼의 12
 
2.4%
첨단 12
 
2.4%
Other values (105) 323
64.1%

연구책임자
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct16
Distinct (%)28.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size580.0 B
윤두현
12 
박주영
9 
김덕현
8 
김진영
6 
김정훈
3 
Other values (11)
18 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique6 ?
Unique (%)10.7%

Sample

1st row고영욱
2nd row홍은경
3rd row유수연
4th row김진영
5th row김진영

Common Values

ValueCountFrequency (%)
윤두현 12
21.4%
박주영 9
16.1%
김덕현 8
14.3%
김진영 6
10.7%
김정훈 3
 
5.4%
이준환 3
 
5.4%
반용선 3
 
5.4%
김평화 2
 
3.6%
엄기철 2
 
3.6%
김재호 2
 
3.6%
Other values (6) 6
10.7%

Length

2023-12-12T16:09:56.253663image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
윤두현 12
21.4%
박주영 9
16.1%
김덕현 8
14.3%
김진영 6
10.7%
김정훈 3
 
5.4%
이준환 3
 
5.4%
반용선 3
 
5.4%
김평화 2
 
3.6%
엄기철 2
 
3.6%
김재호 2
 
3.6%
Other values (6) 6
10.7%

교육지도명
Text

Distinct53
Distinct (%)94.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size580.0 B
2023-12-12T16:09:56.495299image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length55
Median length32
Mean length23.125
Min length8

Characters and Unicode

Total characters1295
Distinct characters222
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

Unique50 ?
Unique (%)89.3%

Sample

1st row강원농업마이스터대학 농업인 교육
2nd row눈건강제품 "수리눈"의 효능 및 특장점 설명
3rd row팜테크온라인포럼
4th row경기도 아쿠아포닉스 채소생산 시범사업 농가 실습 교육
5th row아쿠아포닉스 농가 현장 컨설팅(안성)
ValueCountFrequency (%)
및 9
 
3.3%
교육 8
 
2.9%
현장 7
 
2.5%
7
 
2.5%
2020년도 7
 
2.5%
아쿠아포닉스 6
 
2.2%
스마트팜 6
 
2.2%
유자 5
 
1.8%
위한 5
 
1.8%
인증심사원 4
 
1.5%
Other values (151) 211
76.7%
2023-12-12T16:09:56.870485image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
219
 
16.9%
교 35
 
2.7%
2 33
 
2.5%
육 31
 
2.4%
기 28
 
2.2%
0 27
 
2.1%
스 22
 
1.7%
술 20
 
1.5%
원 18
 
1.4%
장 15
 
1.2%
Other values (212) 847
65.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 886
68.4%
Space Separator 219
 
16.9%
Decimal Number 77
 
5.9%
Uppercase Letter 46
 
3.6%
Close Punctuation 18
 
1.4%
Lowercase Letter 18
 
1.4%
Open Punctuation 17
 
1.3%
Dash Punctuation 12
 
0.9%
Other Punctuation 2
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
교 35
 
4.0%
육 31
 
3.5%
기 28
 
3.2%
스 22
 
2.5%
술 20
 
2.3%
원 18
 
2.0%
장 15
 
1.7%
현 15
 
1.7%
마 14
 
1.6%
성 13
 
1.5%
Other values (172) 675
76.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 9
19.6%
G 7
15.2%
P 7
15.2%
T 5
10.9%
C 3
 
6.5%
I 3
 
6.5%
R 2
 
4.3%
S 2
 
4.3%
K 2
 
4.3%
B 1
 
2.2%
Other values (5) 5
10.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 33
42.9%
0 27
35.1%
1 6
 
7.8%
3 3
 
3.9%
4 2
 
2.6%
5 2
 
2.6%
7 1
 
1.3%
6 1
 
1.3%
8 1
 
1.3%
9 1
 
1.3%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
r 4
22.2%
o 3
16.7%
e 3
16.7%
i 2
11.1%
a 2
11.1%
m 2
11.1%
b 1
 
5.6%
c 1
 
5.6%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 15
83.3%
] 3
 
16.7%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 15
88.2%
[ 2
 
11.8%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
219
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 12
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
" 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 886
68.4%
Common 345
 
26.6%
Latin 64
 
4.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
교 35
 
4.0%
육 31
 
3.5%
기 28
 
3.2%
스 22
 
2.5%
술 20
 
2.3%
원 18
 
2.0%
장 15
 
1.7%
현 15
 
1.7%
마 14
 
1.6%
성 13
 
1.5%
Other values (172) 675
76.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 9
14.1%
G 7
 
10.9%
P 7
 
10.9%
T 5
 
7.8%
r 4
 
6.2%
o 3
 
4.7%
C 3
 
4.7%
e 3
 
4.7%
I 3
 
4.7%
R 2
 
3.1%
Other values (13) 18
28.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
219
63.5%
2 33
 
9.6%
0 27
 
7.8%
) 15
 
4.3%
( 15
 
4.3%
- 12
 
3.5%
1 6
 
1.7%
3 3
 
0.9%
] 3
 
0.9%
4 2
 
0.6%
Other values (7) 10
 
2.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 886
68.4%
ASCII 409
31.6%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
219
53.5%
2 33
 
8.1%
0 27
 
6.6%
) 15
 
3.7%
( 15
 
3.7%
- 12
 
2.9%
A 9
 
2.2%
G 7
 
1.7%
P 7
 
1.7%
1 6
 
1.5%
Other values (30) 59
 
14.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
교 35
 
4.0%
육 31
 
3.5%
기 28
 
3.2%
스 22
 
2.5%
술 20
 
2.3%
원 18
 
2.0%
장 15
 
1.7%
현 15
 
1.7%
마 14
 
1.6%
성 13
 
1.5%
Other values (172) 675
76.2%

교육지도 교재명
Text

Distinct41
Distinct (%)73.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size580.0 B
2023-12-12T16:09:57.144639image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length35
Median length28
Mean length14.196429
Min length2

Characters and Unicode

Total characters795
Distinct characters178
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

Unique31 ?
Unique (%)55.4%

Sample

1st row개인ppt
2nd row수리눈 홍보자료
3rd row팜테크온라인포럼
4th row시범농가 교육
5th row생리장해 컨설팅
ValueCountFrequency (%)
스마트팜 8
 
4.8%
7
 
4.2%
2020년도 7
 
4.2%
양성교육 4
 
2.4%
현장컨설팅 4
 
2.4%
gap인증심사원 3
 
1.8%
유자 3
 
1.8%
현장기술지원 3
 
1.8%
자체 3
 
1.8%
보수교육 3
 
1.8%
Other values (89) 121
72.9%
2023-12-12T16:09:57.574791image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
110
 
13.8%
교 29
 
3.6%
2 25
 
3.1%
육 25
 
3.1%
0 23
 
2.9%
스 18
 
2.3%
자 17
 
2.1%
원 14
 
1.8%
마 12
 
1.5%
팜 12
 
1.5%
Other values (168) 510
64.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 551
69.3%
Space Separator 110
 
13.8%
Decimal Number 57
 
7.2%
Uppercase Letter 46
 
5.8%
Dash Punctuation 12
 
1.5%
Lowercase Letter 9
 
1.1%
Close Punctuation 5
 
0.6%
Open Punctuation 4
 
0.5%
Other Punctuation 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
교 29
 
5.3%
육 25
 
4.5%
스 18
 
3.3%
자 17
 
3.1%
원 14
 
2.5%
마 12
 
2.2%
팜 12
 
2.2%
기 12
 
2.2%
트 11
 
2.0%
술 11
 
2.0%
Other values (135) 390
70.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 25
43.9%
0 23
40.4%
1 2
 
3.5%
5 1
 
1.8%
8 1
 
1.8%
9 1
 
1.8%
4 1
 
1.8%
7 1
 
1.8%
6 1
 
1.8%
3 1
 
1.8%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
P 11
23.9%
A 9
19.6%
T 7
15.2%
G 7
15.2%
I 3
 
6.5%
C 3
 
6.5%
R 2
 
4.3%
K 2
 
4.3%
V 1
 
2.2%
S 1
 
2.2%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
p 2
22.2%
r 2
22.2%
e 2
22.2%
t 1
11.1%
a 1
11.1%
o 1
11.1%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
] 3
60.0%
) 2
40.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
[ 2
50.0%
( 2
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
110
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 12
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
: 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 551
69.3%
Common 189
 
23.8%
Latin 55
 
6.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
교 29
 
5.3%
육 25
 
4.5%
스 18
 
3.3%
자 17
 
3.1%
원 14
 
2.5%
마 12
 
2.2%
팜 12
 
2.2%
기 12
 
2.2%
트 11
 
2.0%
술 11
 
2.0%
Other values (135) 390
70.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
110
58.2%
2 25
 
13.2%
0 23
 
12.2%
- 12
 
6.3%
] 3
 
1.6%
[ 2
 
1.1%
1 2
 
1.1%
) 2
 
1.1%
( 2
 
1.1%
5 1
 
0.5%
Other values (7) 7
 
3.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
P 11
20.0%
A 9
16.4%
T 7
12.7%
G 7
12.7%
I 3
 
5.5%
C 3
 
5.5%
p 2
 
3.6%
R 2
 
3.6%
K 2
 
3.6%
r 2
 
3.6%
Other values (6) 7
12.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 551
69.3%
ASCII 244
30.7%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
110
45.1%
2 25
 
10.2%
0 23
 
9.4%
- 12
 
4.9%
P 11
 
4.5%
A 9
 
3.7%
T 7
 
2.9%
G 7
 
2.9%
I 3
 
1.2%
] 3
 
1.2%
Other values (23) 34
 
13.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
교 29
 
5.3%
육 25
 
4.5%
스 18
 
3.3%
자 17
 
3.1%
원 14
 
2.5%
마 12
 
2.2%
팜 12
 
2.2%
기 12
 
2.2%
트 11
 
2.0%
술 11
 
2.0%
Other values (135) 390
70.8%

교육지도 시작일자
Date

Distinct50
Distinct (%)89.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size580.0 B
Minimum2020-01-01 00:00:00
Maximum2020-11-12 00:00:00
2023-12-12T16:09:57.692853image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T16:09:57.825454image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

교육지도 종료일자
Date

Distinct43
Distinct (%)76.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size580.0 B
Minimum2020-01-07 00:00:00
Maximum2020-12-31 00:00:00
2023-12-12T16:09:57.969989image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T16:09:58.143737image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=43)

Interactions

2023-12-12T16:09:55.246558image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-12T16:09:58.253968image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
번호과제관리번호과제명연구책임자교육지도명교육지도 교재명교육지도 시작일자교육지도 종료일자
번호1.0000.9190.9190.9140.9800.9260.4260.278
과제관리번호0.9191.0001.0001.0000.8130.9910.0000.000
과제명0.9191.0001.0001.0000.8130.9910.0000.000
연구책임자0.9141.0001.0001.0001.0001.0000.9100.866
교육지도명0.9800.8130.8131.0001.0001.0000.9960.993
교육지도 교재명0.9260.9910.9911.0001.0001.0000.9590.864
교육지도 시작일자0.4260.0000.0000.9100.9960.9591.0000.999
교육지도 종료일자0.2780.0000.0000.8660.9930.8640.9991.000
2023-12-12T16:09:58.789649image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
과제명과제관리번호연구책임자
과제명1.0001.0000.987
과제관리번호1.0001.0000.987
연구책임자0.9870.9871.000
2023-12-12T16:09:58.905536image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
번호과제관리번호과제명연구책임자
번호1.0000.6150.6150.613
과제관리번호0.6151.0001.0000.987
과제명0.6151.0001.0000.987
연구책임자0.6130.9870.9871.000

Missing values

2023-12-12T16:09:55.348113image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T16:09:55.465117image/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

번호분류과제관리번호과제명연구책임자교육지도명교육지도 교재명교육지도 시작일자교육지도 종료일자
01농림식품 융복합116111-3양자점을 이용한 넓은 적색 스팩트럼을 갖는 고 식물생장용 100W급 LED조명 개발고영욱강원농업마이스터대학 농업인 교육개인ppt2020-08-142020-10-08
12농림식품 융복합117082-3두릅과 창이자를 이용한 눈 건강증진 식품 소재 발굴 및 개별인정형 기능성 제품 개발 연구홍은경눈건강제품 "수리눈"의 효능 및 특장점 설명수리눈 홍보자료2020-05-132020-05-13
23농림식품 융복합118033-2신선도 유지제 및 바이오플라스틱을 이용한 계란의 신선유통 시스템 개발유수연팜테크온라인포럼팜테크온라인포럼2020-10-262020-10-27
34농림식품 융복합118049-3고부가가치 6차산업 기반형 아쿠아포닉스 모델 개발 및 산업화김진영경기도 아쿠아포닉스 채소생산 시범사업 농가 실습 교육시범농가 교육2020-05-142020-05-14
45농림식품 융복합118049-3고부가가치 6차산업 기반형 아쿠아포닉스 모델 개발 및 산업화김진영아쿠아포닉스 농가 현장 컨설팅(안성)생리장해 컨설팅2020-07-082020-07-08
56농림식품 융복합118049-3고부가가치 6차산업 기반형 아쿠아포닉스 모델 개발 및 산업화김진영아쿠아포닉스 실증농가 현장컨설팅 및 기술지원(안성)현장컨설팅2020-07-022020-07-02
67농림식품 융복합118049-3고부가가치 6차산업 기반형 아쿠아포닉스 모델 개발 및 산업화김진영아쿠아포닉스 농가 현장 컨설팅 및 기술지원(포천)현장컨설팅2020-05-182020-05-18
78농림식품 융복합118049-3고부가가치 6차산업 기반형 아쿠아포닉스 모델 개발 및 산업화김진영아쿠아포닉스 농가실증 기술지원(여주)현장컨설팅2020-06-102020-06-10
89농림식품 융복합118049-3고부가가치 6차산업 기반형 아쿠아포닉스 모델 개발 및 산업화김진영친환경 아쿠아포닉스 기술지원 및 현장컨설팅(파주시)현장컨설팅2020-06-192020-06-19
910농림식품 융복합118072-2스마트팜 시설 견적 자동화 온라인 플랫폼 개발김평화부여군 굿뜨래농업대학 강의원예시설 하우스 기초2020-06-112020-06-11
번호분류과제관리번호과제명연구책임자교육지도명교육지도 교재명교육지도 시작일자교육지도 종료일자
4647농림식품 융복합319089-3유자제품 수출확대 원료생산 안정화 및 제품 고급다양화 비즈니스 모델 개발김덕현수출 유자 안정생산을 위한 현장 교육유자 재배가공농가 교육2020-11-112020-11-11
4748농림식품 융복합319089-3유자제품 수출확대 원료생산 안정화 및 제품 고급다양화 비즈니스 모델 개발김덕현유자 안정생산 재배기술교육(2차)유자 안정생산 재배기술교육2020-10-152020-10-15
4849농림식품 융복합319089-3유자제품 수출확대 원료생산 안정화 및 제품 고급다양화 비즈니스 모델 개발김덕현유자 안정생산 재배기술 교육(1차)유자 안정생산 재배기술교육2020-08-062020-08-06
4950농림식품 융복합319089-3유자제품 수출확대 원료생산 안정화 및 제품 고급다양화 비즈니스 모델 개발김덕현수출 유자 안정생산을 위한 현장 기술지원현장기술지원2020-10-292020-10-29
5051농림식품 융복합918007-4오믹스 연구 기반 전통누룩 유래 양조 미생물 자원의 산업화김재호2020우리술전문가양성과정2020우리술전문가양성과정2020-09-152020-09-15
5152농림식품 융복합918007-4오믹스 연구 기반 전통누룩 유래 양조 미생물 자원의 산업화김재호2020우리술전문가양성과정2020우리술전문가양성과정2020-09-222020-09-22
5253농림식품 융복합918012-4농식품 유용 미생물의 다중오믹스 기반 유용 유전자원 발굴 및 가치제고화 기술 개발반용선(주)앰틱스바이오 기술자문자체배포자료2020-01-012020-12-31
5354농림식품 융복합918012-4농식품 유용 미생물의 다중오믹스 기반 유용 유전자원 발굴 및 가치제고화 기술 개발반용선마이크로바이옴(Microbiome) 치료제 개발 및 기술 현황자체 배포자료2020-07-092020-07-09
5455농림식품 융복합918012-4농식품 유용 미생물의 다중오믹스 기반 유용 유전자원 발굴 및 가치제고화 기술 개발반용선인체 감염성 진균에 대한 이해와 항진균제 개발 전략 소개자체배포자료2020-07-202020-07-20
5556농림식품 융복합918013-4농림축산식품 분야를 위한 메타유전체의 통합 분석을 위한 데이터베이스 및 소프트웨어 개발천종식그린바이오(마이크로바이옴 분야) 포럼마이크로바이옴: 새로운 헬스케어 패러다임2020-10-162020-10-16