Overview

Dataset statistics

Number of variables14
Number of observations182
Missing cells15
Missing cells (%)0.6%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory20.6 KiB
Average record size in memory115.7 B

Variable types

Numeric3
Categorical11

Dataset

Description 2018년 종료 농림식품 융복합 연구개발사업의(사업명, 과제번호, 과제명, 주관연구기관, 연구시작년도, 연구종료년도, 연구비, 연구내용)
Author농림식품기술기획평가원
URLhttps://data.mafra.go.kr/opendata/data/indexOpenDataDetail.do?data_id=20191014000000001343

Alerts

분류 has constant value "농림식품 융복합" Constant
세부과제번호 has a high cardinality: 182 distinct values High cardinality
과제명 has a high cardinality: 169 distinct values High cardinality
연구수행기관 has a high cardinality: 127 distinct values High cardinality
주관기관 has a high cardinality: 66 distinct values High cardinality
연구내용요약 has a high cardinality: 129 distinct values High cardinality
번호 is highly correlated with 총괄과제번호High correlation
총괄과제번호 is highly correlated with 번호High correlation
주관기관 is highly correlated with 분류High correlation
사업명 is highly correlated with 분류High correlation
당해년도연구시작일 is highly correlated with 분류 and 1 other fieldsHigh correlation
분류 is highly correlated with 주관기관 and 5 other fieldsHigh correlation
총연구기간 종료일 is highly correlated with 분류 and 1 other fieldsHigh correlation
당해년도연구종료일 is highly correlated with 분류 and 1 other fieldsHigh correlation
총연구기간 시작일 is highly correlated with 당해년도연구시작일 and 1 other fieldsHigh correlation
연구내용요약 has 15 (8.2%) missing values Missing
번호 has unique values Unique
세부과제번호 has unique values Unique

Reproduction

Analysis started2022-08-12 14:57:06.764142
Analysis finished2022-08-12 14:57:09.167212
Duration2.4 seconds
Software versionpandas-profiling v3.2.0
Download configurationconfig.json

Variables

번호
Real number (ℝ≥0)

HIGH CORRELATION
UNIQUE

Distinct182
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean91.5
Minimum1
Maximum182
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.7 KiB
2022-08-12T23:57:09.231849image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile10.05
Q146.25
median91.5
Q3136.75
95-th percentile172.95
Maximum182
Range181
Interquartile range (IQR)90.5

Descriptive statistics

Standard deviation52.68301434
Coefficient of variation (CV)0.5757706485
Kurtosis-1.2
Mean91.5
Median Absolute Deviation (MAD)45.5
Skewness0
Sum16653
Variance2775.5
MonotonicityStrictly increasing
2022-08-12T23:57:09.492585image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
11
 
0.5%
901
 
0.5%
31
 
0.5%
41
 
0.5%
51
 
0.5%
61
 
0.5%
71
 
0.5%
81
 
0.5%
91
 
0.5%
101
 
0.5%
Other values (172)172
94.5%
ValueCountFrequency (%)
11
0.5%
21
0.5%
31
0.5%
41
0.5%
51
0.5%
61
0.5%
71
0.5%
81
0.5%
91
0.5%
101
0.5%
ValueCountFrequency (%)
1821
0.5%
1811
0.5%
1801
0.5%
1791
0.5%
1781
0.5%
1771
0.5%
1761
0.5%
1751
0.5%
1741
0.5%
1731
0.5%

분류
Categorical

CONSTANT
HIGH CORRELATION
REJECTED

Distinct1
Distinct (%)0.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
농림식품 융복합
182 

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 융복합182
100.0%

Length

2022-08-12T23:57:09.627008image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Category Frequency Plot

2022-08-12T23:57:09.729861image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
농림식품182
50.0%
융복합182
50.0%

사업명
Categorical

HIGH CORRELATION

Distinct9
Distinct (%)4.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
고부가가치식품기술개발
49 
포스트게놈 신산업육성을 위한 다부처유전체사업
46 
첨단생산기술개발
38 
수출전략기술개발
21 
기술사업화지원
14 
Other values (4)
14 

Length

Max length24
Median length16
Mean length13.07142857
Min length7

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.5%

Sample

1st row기술사업화지원
2nd row기술사업화지원
3rd row기술사업화지원
4th row기술사업화지원
5th row고부가가치식품기술개발

Common Values

ValueCountFrequency (%)
고부가가치식품기술개발49
26.9%
포스트게놈 신산업육성을 위한 다부처유전체사업46
25.3%
첨단생산기술개발38
20.9%
수출전략기술개발21
11.5%
기술사업화지원14
 
7.7%
농식품연구성과후속지원8
 
4.4%
농축산자재산업화기술개발3
 
1.6%
Golden Seed 프로젝트2
 
1.1%
가축질병대응기술개발1
 
0.5%

Length

2022-08-12T23:57:09.815014image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Category Frequency Plot

2022-08-12T23:57:09.959150image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
고부가가치식품기술개발49
15.1%
포스트게놈46
14.2%
신산업육성을46
14.2%
위한46
14.2%
다부처유전체사업46
14.2%
첨단생산기술개발38
11.7%
수출전략기술개발21
6.5%
기술사업화지원14
 
4.3%
농식품연구성과후속지원8
 
2.5%
농축산자재산업화기술개발3
 
0.9%
Other values (4)7
 
2.2%

총괄과제번호
Real number (ℝ≥0)

HIGH CORRELATION

Distinct73
Distinct (%)40.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean4575443.703
Minimum1130433
Maximum9180214
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.7 KiB
2022-08-12T23:57:10.153833image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1130433
5-th percentile1160103
Q11170881
median3160814
Q38900076
95-th percentile9180114
Maximum9180214
Range8049781
Interquartile range (IQR)7729195

Descriptive statistics

Standard deviation3327303.848
Coefficient of variation (CV)0.7272090018
Kurtosis-1.583064035
Mean4575443.703
Median Absolute Deviation (MAD)1990311
Skewness0.4240070343
Sum832730754
Variance1.10709509 × 1013
MonotonicityIncreasing
2022-08-12T23:57:10.306763image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
31601436
 
3.3%
31501236
 
3.3%
91801245
 
2.7%
11705035
 
2.7%
11708034
 
2.2%
91400144
 
2.2%
91400644
 
2.2%
91600724
 
2.2%
81703534
 
2.2%
91801144
 
2.2%
Other values (63)136
74.7%
ValueCountFrequency (%)
11304334
2.2%
11403643
1.6%
11510231
 
0.5%
11601033
1.6%
11602733
1.6%
11605031
 
0.5%
11611133
1.6%
11611322
1.1%
11612032
1.1%
11613331
 
0.5%
ValueCountFrequency (%)
91802141
 
0.5%
91801342
 
1.1%
91801245
2.7%
91801144
2.2%
91801041
 
0.5%
91800742
 
1.1%
91600922
 
1.1%
91600823
1.6%
91600724
2.2%
91600623
1.6%

세부과제번호
Categorical

HIGH CARDINALITY
UNIQUE

Distinct182
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
113043033HD030
 
1
116133032SB010
 
1
116120032SB010
 
1
113043033SB010
 
1
113043033HD020
 
1
Other values (177)
177 

Length

Max length14
Median length14
Mean length14
Min length14

Unique

Unique182 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row113043033HD030
2nd row113043033HD040
3rd row113043033SB010
4th row113043033HD020
5th row114036044HD030

Common Values

ValueCountFrequency (%)
113043033HD0301
 
0.5%
116133032SB0101
 
0.5%
116120032SB0101
 
0.5%
113043033SB0101
 
0.5%
113043033HD0201
 
0.5%
114036044HD0301
 
0.5%
114036044HD0201
 
0.5%
114036044SB0101
 
0.5%
115102033HD0201
 
0.5%
116010033HD0201
 
0.5%
Other values (172)172
94.5%

Length

2022-08-12T23:57:10.436454image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
113043033hd0301
 
0.5%
318007031wt0111
 
0.5%
617071051hd2201
 
0.5%
617071051hd3201
 
0.5%
617071051sb2101
 
0.5%
817019022sb0101
 
0.5%
817019022hd0301
 
0.5%
817019022hd0201
 
0.5%
817035032hd0201
 
0.5%
817035032sb0101
 
0.5%
Other values (172)172
94.5%

과제명
Categorical

HIGH CARDINALITY

Distinct169
Distinct (%)92.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
데이터베이스 기반 스마트 반려동물 질병 진단 지원 플랫폼 개발
 
4
냉방, 보온 효율이 증진된 시설원예용 하이브리드형 PO코팅필름 개발 및 사업화
 
3
사물 인터넷 기술을 적용한 소규모 쌀 막걸리 양조장 설비 및 품질관리 시스템 개발
 
2
NGS를 활용한 미생물 유전체 및 전사체 분석 소프트웨어 및 시스템 개발
 
2
맥아 등 복합소재로부터 생리전증후군 완화 개별인정형 건강기능식품 개발
 
2
Other values (164)
169 

Length

Max length55
Median length40
Mean length33.45054945
Min length13

Unique

Unique159 ?
Unique (%)87.4%

Sample

1st row소형 동물을 이용한 바이오셀룰로오스의 안전성 및 성능평가
2nd row흡수성치주조직재생유도막 대량 생산 체계 구축 및 사업화 기반 구축
3rd row감귤 생분해성 바이오셀룰로오스를 활용한 흡수성치주조직재생유도막 개발
4th row흡수성치주조직재생유도막 개발을 위한 감귤바이오셀룰로오스의 대량배양 공정 개발
5th row국내 자생 더덕의 우량품종 선발, 육성 및 생물공학적 기법을 이용한 대량생산 시스템 확립

Common Values

ValueCountFrequency (%)
데이터베이스 기반 스마트 반려동물 질병 진단 지원 플랫폼 개발4
 
2.2%
냉방, 보온 효율이 증진된 시설원예용 하이브리드형 PO코팅필름 개발 및 사업화3
 
1.6%
사물 인터넷 기술을 적용한 소규모 쌀 막걸리 양조장 설비 및 품질관리 시스템 개발2
 
1.1%
NGS를 활용한 미생물 유전체 및 전사체 분석 소프트웨어 및 시스템 개발2
 
1.1%
맥아 등 복합소재로부터 생리전증후군 완화 개별인정형 건강기능식품 개발2
 
1.1%
수입 천연향료, 향미 소재 대응 국내 농산물/부산물 유래 고효율, 고기능성 천연향료, 향미2
 
1.1%
스마트팜 안개재배법을 이용한 땅콩새싹으로부터 혈액순환 건강식품 개발2
 
1.1%
시설농업용 ICT 융복합기술기반 CO2 시비 및 에너지통합시스템 개발2
 
1.1%
국내 농산 자원을 활용한 할랄 화장품 소재 및 스킨케어 개발2
 
1.1%
천연물 유래 성분을 이용한 할랄 인증용 기능성 소재 및 수출용 화장품 개발2
 
1.1%
Other values (159)159
87.4%

Length

2022-08-12T23:57:10.548052image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
및111
 
7.2%
개발85
 
5.5%
기반27
 
1.7%
위한25
 
1.6%
분석23
 
1.5%
시스템16
 
1.0%
이용한16
 
1.0%
소재15
 
1.0%
기능성15
 
1.0%
구축14
 
0.9%
Other values (685)1200
77.6%

연구수행기관
Categorical

HIGH CARDINALITY

Distinct127
Distinct (%)69.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
연세대학교 산학협력단
 
8
서울대학교 산학협력단
 
7
중앙대학교 산학협력단
 
7
부산대학교 산학협력단
 
7
건국대학교 산학협력단
 
5
Other values (122)
148 

Length

Max length18
Median length17
Mean length10.06043956
Min length3

Unique

Unique104 ?
Unique (%)57.1%

Sample

1st row부산대학교 산학협력단
2nd row(주)쿠보텍
3rd row한국원자력연구원
4th row농업회사법인(주)자담
5th row우송정보대학 산학협력단

Common Values

ValueCountFrequency (%)
연세대학교 산학협력단8
 
4.4%
서울대학교 산학협력단7
 
3.8%
중앙대학교 산학협력단7
 
3.8%
부산대학교 산학협력단7
 
3.8%
건국대학교 산학협력단5
 
2.7%
강원대학교 산학협력단4
 
2.2%
전남대학교 산학협력단4
 
2.2%
세명대학교 산학협력단3
 
1.6%
경희대학교산학협력단3
 
1.6%
경북대학교 산학협력단3
 
1.6%
Other values (117)131
72.0%

Length

2022-08-12T23:57:10.678175image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
산학협력단77
27.9%
연세대학교8
 
2.9%
서울대학교7
 
2.5%
중앙대학교7
 
2.5%
부산대학교7
 
2.5%
건국대학교5
 
1.8%
주식회사5
 
1.8%
강원대학교4
 
1.4%
전남대학교4
 
1.4%
농업회사법인3
 
1.1%
Other values (125)149
54.0%

주관기관
Categorical

HIGH CARDINALITY
HIGH CORRELATION

Distinct66
Distinct (%)36.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
중앙대학교 산학협력단
 
10
(주)제넨셀
 
9
연세대학교 산학협력단
 
9
고려인삼연구(주)
 
6
전남대학교 산학협력단
 
6
Other values (61)
142 

Length

Max length18
Median length14
Mean length8.994505495
Min length3

Unique

Unique16 ?
Unique (%)8.8%

Sample

1st row한국원자력연구원
2nd row한국원자력연구원
3rd row한국원자력연구원
4th row한국원자력연구원
5th row(주)웰파이토

Common Values

ValueCountFrequency (%)
중앙대학교 산학협력단10
 
5.5%
(주)제넨셀9
 
4.9%
연세대학교 산학협력단9
 
4.9%
고려인삼연구(주)6
 
3.3%
전남대학교 산학협력단6
 
3.3%
우리술4
 
2.2%
경희대학교산학협력단4
 
2.2%
(주)피엔브이4
 
2.2%
(주)이지팜4
 
2.2%
(주)일신화학공업4
 
2.2%
Other values (56)122
67.0%

Length

2022-08-12T23:57:10.811253image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
산학협력단46
 
19.0%
중앙대학교10
 
4.1%
주)제넨셀9
 
3.7%
연세대학교9
 
3.7%
고려인삼연구(주6
 
2.5%
전남대학교6
 
2.5%
주식회사5
 
2.1%
경희대학교4
 
1.7%
농업회사법인4
 
1.7%
건국대학교4
 
1.7%
Other values (60)139
57.4%

총연구기간 시작일
Categorical

HIGH CORRELATION

Distinct29
Distinct (%)15.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
2017-06-15
21 
2014-08-23
17 
2017-11-01
16 
2018-04-25
14 
2018-04-30
11 
Other values (24)
103 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Unique

Unique4 ?
Unique (%)2.2%

Sample

1st row2013-12-04
2nd row2013-12-04
3rd row2013-12-04
4th row2013-12-04
5th row2014-08-01

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2017-06-1521
 
11.5%
2014-08-2317
 
9.3%
2017-11-0116
 
8.8%
2018-04-2514
 
7.7%
2018-04-3011
 
6.0%
2016-05-1910
 
5.5%
2016-11-298
 
4.4%
2016-09-057
 
3.8%
2016-08-237
 
3.8%
2018-04-267
 
3.8%
Other values (19)64
35.2%

Length

2022-08-12T23:57:10.945216image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
2017-06-1521
 
11.5%
2014-08-2317
 
9.3%
2017-11-0116
 
8.8%
2018-04-2514
 
7.7%
2018-04-3011
 
6.0%
2016-05-1910
 
5.5%
2016-11-298
 
4.4%
2016-09-057
 
3.8%
2016-08-237
 
3.8%
2018-04-267
 
3.8%
Other values (19)64
35.2%

총연구기간 종료일
Categorical

HIGH CORRELATION

Distinct19
Distinct (%)10.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
2019-12-31
40 
2021-12-31
28 
2018-08-22
26 
2018-12-31
24 
2020-12-31
7 
Other values (14)
57 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.5%

Sample

1st row2018-12-03
2nd row2018-12-03
3rd row2018-12-03
4th row2018-12-03
5th row2018-07-31

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2019-12-3140
22.0%
2021-12-3128
15.4%
2018-08-2226
14.3%
2018-12-3124
13.2%
2020-12-317
 
3.8%
2018-12-277
 
3.8%
2020-10-317
 
3.8%
2019-11-286
 
3.3%
2018-08-136
 
3.3%
2018-08-305
 
2.7%
Other values (9)26
14.3%

Length

2022-08-12T23:57:11.196555image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
2019-12-3140
22.0%
2021-12-3128
15.4%
2018-08-2226
14.3%
2018-12-3124
13.2%
2020-12-317
 
3.8%
2018-12-277
 
3.8%
2020-10-317
 
3.8%
2019-11-286
 
3.3%
2018-08-136
 
3.3%
2018-02-285
 
2.7%
Other values (9)26
14.3%

당해년도연구시작일
Categorical

HIGH CORRELATION

Distinct17
Distinct (%)9.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
2018-01-01
65 
2017-08-23
26 
2017-11-01
16 
2018-04-25
14 
2018-04-30
11 
Other values (12)
50 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Unique

Unique2 ?
Unique (%)1.1%

Sample

1st row2015-12-04
2nd row2015-12-04
3rd row2015-12-04
4th row2015-12-04
5th row2017-08-01

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2018-01-0165
35.7%
2017-08-2326
 
14.3%
2017-11-0116
 
8.8%
2018-04-2514
 
7.7%
2018-04-3011
 
6.0%
2017-11-298
 
4.4%
2017-12-287
 
3.8%
2018-04-267
 
3.8%
2017-08-146
 
3.3%
2017-08-315
 
2.7%
Other values (7)17
 
9.3%

Length

2022-08-12T23:57:11.321306image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
2018-01-0165
35.7%
2017-08-2326
 
14.3%
2017-11-0116
 
8.8%
2018-04-2514
 
7.7%
2018-04-3011
 
6.0%
2017-11-298
 
4.4%
2017-12-287
 
3.8%
2018-04-267
 
3.8%
2017-08-146
 
3.3%
2017-08-315
 
2.7%
Other values (7)17
 
9.3%

당해년도연구종료일
Categorical

HIGH CORRELATION

Distinct13
Distinct (%)7.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
2018-12-31
99 
2018-08-22
26 
2018-10-31
12 
2018-12-27
 
7
2018-08-13
 
6
Other values (8)
32 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row2018-12-03
2nd row2018-12-03
3rd row2018-12-03
4th row2018-12-03
5th row2018-07-31

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2018-12-3199
54.4%
2018-08-2226
 
14.3%
2018-10-3112
 
6.6%
2018-12-277
 
3.8%
2018-08-136
 
3.3%
2018-09-285
 
2.7%
2018-08-305
 
2.7%
2018-02-285
 
2.7%
2018-12-034
 
2.2%
2018-01-314
 
2.2%
Other values (3)9
 
4.9%

Length

2022-08-12T23:57:11.434155image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
2018-12-3199
54.4%
2018-08-2226
 
14.3%
2018-10-3112
 
6.6%
2018-12-277
 
3.8%
2018-08-136
 
3.3%
2018-09-285
 
2.7%
2018-08-305
 
2.7%
2018-02-285
 
2.7%
2018-12-034
 
2.2%
2018-01-314
 
2.2%
Other values (3)9
 
4.9%

총연구비
Real number (ℝ≥0)

Distinct117
Distinct (%)64.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean113908302.2
Minimum4000000
Maximum532000000
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.7 KiB
2022-08-12T23:57:11.544411image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum4000000
5-th percentile20000000
Q147000000
median85350000
Q3150000000
95-th percentile266983350
Maximum532000000
Range528000000
Interquartile range (IQR)103000000

Descriptive statistics

Standard deviation88059366.51
Coefficient of variation (CV)0.7730724171
Kurtosis3.970131692
Mean113908302.2
Median Absolute Deviation (MAD)47150000
Skewness1.692976884
Sum2.0731311 × 1010
Variance7.75445203 × 1015
MonotonicityNot monotonic
2022-08-12T23:57:11.683000image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
4000000012
 
6.6%
200000009
 
4.9%
500000007
 
3.8%
600000006
 
3.3%
800000006
 
3.3%
1000000005
 
2.7%
700000005
 
2.7%
1500000004
 
2.2%
1100000003
 
1.6%
853500002
 
1.1%
Other values (107)123
67.6%
ValueCountFrequency (%)
40000001
 
0.5%
190000001
 
0.5%
200000009
4.9%
250000002
 
1.1%
287500001
 
0.5%
290000001
 
0.5%
300000001
 
0.5%
323000001
 
0.5%
337500001
 
0.5%
340000002
 
1.1%
ValueCountFrequency (%)
5320000001
0.5%
4570000001
0.5%
4250000001
0.5%
4000000001
0.5%
3440000001
0.5%
3000000001
0.5%
2866700001
0.5%
2820000001
0.5%
2800000001
0.5%
2670000001
0.5%

연구내용요약
Categorical

HIGH CARDINALITY
MISSING

Distinct129
Distinct (%)77.2%
Missing15
Missing (%)8.2%
Memory size1.5 KiB
1차년도 - 주관기관 : 환경장해 현장진단 마이크로 키트 및 리더기 개발 - 세부기관2 : 환경장해 수용물질 동정 구축 - 세부기관3 : 노균병과 흑색썩음핵병균의 특이적 분자 표지 개발 - 협동기관1 : ICT 기반 생육상태 모니터링 통합 플랫폼 개발 2차년도 - 주관기관 : 병해 현장진단 마이크로 키트 및 리더기 개발 - 세부기관2 : 생리적 표현형 모듈화 개발 - 세부기관3 : 특정 분자마커에 대한 탐침 표지 개발 및 민감성 분석 - 협동기관1 : 스마트폰 연동형 환경장해, 병해 발생 경보 시스템 개발 3차년도 - 주관기관 : 현장 실증시험 및 진단키트 최적화 - 세부기관2 : 수용체 센싱 시스템의 현장 실험 분석 및 환경장채 진단 최적화 - 세부기관3 : 분자마커 및 탐침 표지의 현장 실험 분석 및 주요 병해 진단 최적화 - 협동기관1 : 작황예측 모형 개발 및 농업현장 적용
 
6
○ 국내 및 외국인 대상 고려인삼의 승열작용 및 안전성 임상연구(2상) - 고려인삼 복용 시 승열작용 및 이상반응을 평가하고 국내 및 주요 수출국에 안전성에 대한 객관적인 자료 제공 - 성인의 고려인삼 복용 시 안전성을 평가하기 위한 블라인드 테스트 기법 적용(무작위배정, 양측 눈가림, Placebo 대조, 평행군, 다기관 인체적용시험) - 시험대상자 수: 200명 이상(시험구: 100명, 대조구: 100명) * 복용 후 발생한 모든 이상반응 중점 수집(발열, 현기증, 두통, 졸림, 알러지 등) 및 복용 후 심혈관계, 위장관계, 신경정신계 및 복용 후 체열상승 변화 등 - 탐색적 평가변수 제시 * 복용 후 CFS(Chalder Fatigue Scale, 만성피로지수) 변화, 복용 후 hs-CRP, IL-6, homocysteine 농도의 변화, 복용 후 TG, HDL cholesterol, LDL cholesterol 농도의 변화, 복용 후 glucose, insulin, HbA1c 농도, HOMA-IR 등 지수 변화 ○ 중화권과 동남 아시아권에서의 고온스트레스에 대한 고려인삼의 면역기능 개선, 항 스트레스 등 방어효과 및 효능 연구 ○ 고온스트레스에 따른 승열작용을 완화할 수 있는 고온지역 맞춤형 인삼제품 선별 및 수출전략 마련
 
6
o EMR데이터베이스 기반 딥러닝 감별진단 API 2건 개발 - 기초임상검사 4종 (체온, 혈액검사, 혈액화학검사, 호르몬검사) 결과 기반 감별진단 API - 감염성 질환 검사 결과 기반 감별진단 APIo 동물병원EMR과 연계되는 IoT기반 반려동물 건강케어 네트워크 시스템 구축 - 반려동물 개체별 생체신호 모니터링 DB 구축 (건강상태 값과 연계) - 동물병원EMR 연동 오픈API 개발
 
4
■ 발아대두 배양 동충하초균에 대한 배양 시간대별 전사체 서열 확보■ 전사체 서열 분석을 통한 바이오 소재 생성 관련 유전자군 발굴 ■ 발아대두 동충하초 유래 생리활성 물질 발굴 및 생리활성물질의 생산공정 표준화■ 생리활성 소재의 간세포 지방 축적 저해 in vitro 활성 분석■ 생리활성 소재의 대식세포 활성화 억제 in vitro 활성 분석■ 생리활성 소재의 성상세포 활성화 억제 in vitro 활성 분석■ 발아대두 동충하초 유래 바이오소재의 기능성 검증 및 안전성 평가■ 균사체/자실체의 생산 조건 표준화■ 동충하초 유래 생리활성물질의 생산공정 표준화■ 생리활성물질의 제형화 연구 및 안전성 검증 실험■ 균사체/자실체의 기능성 분석을 통한 식품 신소재 및 지방간 개선 식품, 시제품 개발
 
3
스마트팜 안개재배법을 이용한 땅콩새싹의 추출물로부터(레스베라트롤 등이 포함된) 혈액순환 건강식품 개발 (1)표준화된 약용/특용 작물의 대량 재배, 가공기술 및 제품화 기술 확립 (2)땅콩새싹에 함유된 “레스베라트롤” 성분 및 영양 성분의 기능성 규명 인삼의 특화된 “진세노사이드” 성분 및 효능평가 확인 (3)땅콩새싹과 인삼의 주요 성분의 Synergy 효과 규명 (4)땅콩새싹 Semi-pilot 및 Large scale 규모의 생산 (5)안전성이 확보된 추출물 혈액순환 원료(식품) 및 소재 확보 (6)각 소재 추출물 과학적 성분분석 (7)임상 및 전임상 자료 확보 (8)소재가공 특성에 따라 다양한 혈액순환 건강식품 제제·제형의 프리미엄급 제품화 개발
 
3
Other values (124)
145 

Length

Max length994
Median length407
Mean length362.0179641
Min length1

Unique

Unique108 ?
Unique (%)64.7%

Sample

1st row*치과용 바이오셀룰로오스의 사업화 구축에 따른 제품 판매 및 마케팅*방사선 이용 바이오셀룰로오스 차폐막의 생분해성 및 멸균 공정 확립 및 응용 연구*치과용 바이오셀룰로오스 차폐막의 임상 시험 결과 도출 및 품목허가 취득
2nd row*치과용 바이오셀룰로오스의 사업화 구축에 따른 제품 판매 및 마케팅*방사선 이용 바이오셀룰로오스 차폐막의 생분해성 및 멸균 공정 확립 및 응용 연구*치과용 바이오셀룰로오스 차폐막의 임상 시험 결과 도출 및 품목허가 취득
3rd row*치과용 바이오셀룰로오스의 사업화 구축에 따른 제품 판매 및 마케팅*방사선을 이용한 바이오셀룰로오스 차폐막의 생분해성 및 멸균 공정 확립 및 응용 연구*치과용 바이오셀룰로오스 차폐막의 임상 시험 결과 도출 및 품목허가 취득
4th row*치과용 바이오셀룰로오스의 사업화 구축에 따른 제품 판매 및 마케팅*방사선 이용 바이오셀룰로오스 차폐막의 생분해성 및 멸균 공정 확립 및 응용 연구*치과용 바이오셀룰로오스 차폐막의 임상 시험 결과 도출 및 품목허가 취득
5th row바이오리엑터(bioreactor)를 이용한 배양근 생산시스템 확립○ 삼각플라스크에서 증식된 더덕의 부정근 및 캘루스를 재료로 이용- 배양기간별 생장변화, 적정 접종밀도, 적정 배지, 생물반응기내 공기주입량에 따른 생장량- LED 광원에 부정근 및 캘루스의 생장조사- 이상의 결과에 따라 생물반응기의 용량증가에 따른 연구 진행- 더덕 우량품종의 부정근 배양기간별 기능성 물질 함량의 변화

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1차년도 - 주관기관 : 환경장해 현장진단 마이크로 키트 및 리더기 개발 - 세부기관2 : 환경장해 수용물질 동정 구축 - 세부기관3 : 노균병과 흑색썩음핵병균의 특이적 분자 표지 개발 - 협동기관1 : ICT 기반 생육상태 모니터링 통합 플랫폼 개발 2차년도 - 주관기관 : 병해 현장진단 마이크로 키트 및 리더기 개발 - 세부기관2 : 생리적 표현형 모듈화 개발 - 세부기관3 : 특정 분자마커에 대한 탐침 표지 개발 및 민감성 분석 - 협동기관1 : 스마트폰 연동형 환경장해, 병해 발생 경보 시스템 개발 3차년도 - 주관기관 : 현장 실증시험 및 진단키트 최적화 - 세부기관2 : 수용체 센싱 시스템의 현장 실험 분석 및 환경장채 진단 최적화 - 세부기관3 : 분자마커 및 탐침 표지의 현장 실험 분석 및 주요 병해 진단 최적화 - 협동기관1 : 작황예측 모형 개발 및 농업현장 적용6
 
3.3%
○ 국내 및 외국인 대상 고려인삼의 승열작용 및 안전성 임상연구(2상) - 고려인삼 복용 시 승열작용 및 이상반응을 평가하고 국내 및 주요 수출국에 안전성에 대한 객관적인 자료 제공 - 성인의 고려인삼 복용 시 안전성을 평가하기 위한 블라인드 테스트 기법 적용(무작위배정, 양측 눈가림, Placebo 대조, 평행군, 다기관 인체적용시험) - 시험대상자 수: 200명 이상(시험구: 100명, 대조구: 100명) * 복용 후 발생한 모든 이상반응 중점 수집(발열, 현기증, 두통, 졸림, 알러지 등) 및 복용 후 심혈관계, 위장관계, 신경정신계 및 복용 후 체열상승 변화 등 - 탐색적 평가변수 제시 * 복용 후 CFS(Chalder Fatigue Scale, 만성피로지수) 변화, 복용 후 hs-CRP, IL-6, homocysteine 농도의 변화, 복용 후 TG, HDL cholesterol, LDL cholesterol 농도의 변화, 복용 후 glucose, insulin, HbA1c 농도, HOMA-IR 등 지수 변화 ○ 중화권과 동남 아시아권에서의 고온스트레스에 대한 고려인삼의 면역기능 개선, 항 스트레스 등 방어효과 및 효능 연구 ○ 고온스트레스에 따른 승열작용을 완화할 수 있는 고온지역 맞춤형 인삼제품 선별 및 수출전략 마련6
 
3.3%
o EMR데이터베이스 기반 딥러닝 감별진단 API 2건 개발 - 기초임상검사 4종 (체온, 혈액검사, 혈액화학검사, 호르몬검사) 결과 기반 감별진단 API - 감염성 질환 검사 결과 기반 감별진단 APIo 동물병원EMR과 연계되는 IoT기반 반려동물 건강케어 네트워크 시스템 구축 - 반려동물 개체별 생체신호 모니터링 DB 구축 (건강상태 값과 연계) - 동물병원EMR 연동 오픈API 개발4
 
2.2%
■ 발아대두 배양 동충하초균에 대한 배양 시간대별 전사체 서열 확보■ 전사체 서열 분석을 통한 바이오 소재 생성 관련 유전자군 발굴 ■ 발아대두 동충하초 유래 생리활성 물질 발굴 및 생리활성물질의 생산공정 표준화■ 생리활성 소재의 간세포 지방 축적 저해 in vitro 활성 분석■ 생리활성 소재의 대식세포 활성화 억제 in vitro 활성 분석■ 생리활성 소재의 성상세포 활성화 억제 in vitro 활성 분석■ 발아대두 동충하초 유래 바이오소재의 기능성 검증 및 안전성 평가■ 균사체/자실체의 생산 조건 표준화■ 동충하초 유래 생리활성물질의 생산공정 표준화■ 생리활성물질의 제형화 연구 및 안전성 검증 실험■ 균사체/자실체의 기능성 분석을 통한 식품 신소재 및 지방간 개선 식품, 시제품 개발3
 
1.6%
스마트팜 안개재배법을 이용한 땅콩새싹의 추출물로부터(레스베라트롤 등이 포함된) 혈액순환 건강식품 개발 (1)표준화된 약용/특용 작물의 대량 재배, 가공기술 및 제품화 기술 확립 (2)땅콩새싹에 함유된 “레스베라트롤” 성분 및 영양 성분의 기능성 규명 인삼의 특화된 “진세노사이드” 성분 및 효능평가 확인 (3)땅콩새싹과 인삼의 주요 성분의 Synergy 효과 규명 (4)땅콩새싹 Semi-pilot 및 Large scale 규모의 생산 (5)안전성이 확보된 추출물 혈액순환 원료(식품) 및 소재 확보 (6)각 소재 추출물 과학적 성분분석 (7)임상 및 전임상 자료 확보 (8)소재가공 특성에 따라 다양한 혈액순환 건강식품 제제·제형의 프리미엄급 제품화 개발3
 
1.6%
□ 국내산 농산물 향료 소재 및 농산물 부산물로부터 정유 추출조건 확립 o (향료소재) 소재별 특성에 적합한 정유 추출조건 실험 o (농산부산물) 소재별 특성에 적합한 발효조건 및 정유추출 조건 실험□ 국내산 농산물 유래 천연향료ㆍ향미 소재의 분리정제 기술 개발 o 원료소재 내 향료ㆍ향미 물질 초고속 탐색기술 개발□ 천연향료 소재 개발 및 원료 소재 초정밀 프로파일링 기술 개발 o 지표물질 선정 및 다성분 동시 분석법 개발□ 단일소재 유래 및 천연 혼합 조향에 의한 향료 개발 o 추출 정제 분리한 천연향료 원료 조향 배합 디자인 개발 o 천연향료ㆍ향미 원료 블랜딩□ 식품향료 원료 제형 개발 o 천연향료 및 부산물 발효물 제형개발 o 제형 다원화 개발 (액제, 입제, 유제, 수화제 등)□ 국내산 농산물 유래 천연향료ㆍ향미 소재의 대량생산 공정 확립 o 초미세 분말화 공법 및 일반 분쇄 방법을 통한 원료소재의 입자크기에 따른 저온 추출 수율 확인 o 대량 생산 시스템 공정 설계 및 경제성 분석□ 국내산 농산물 유래 천연향료 향미 원료소재 추출물의 기능적 특성 조사 o 향료 추출물의 in vitro 활성 검증 (세포활성) o 향료 원료 in vivo 효능평가 (동물모델) o 향료 추출물의 in vivo 독성 검사 (동물모델) o 감성평가 (뇌파 EEG)□ 국내산 농산물 유래 천연 향료 향미 소재를 이용한 고부가가치 제품화 및 사업화 o 다양한 제품에 적용할 수 있는 팩킹 단위 완제 생산 및 제품화3
 
1.6%
○ 국내 원산지 판별 대상 농산물 현황 조사 및 대상 선정 ○ 대사체 분석법 및 전처리법 확립 ○ 데이터 프로세싱법 개발 및 DB 인프라 구축 ○ GC-MS, LC-MS 및 NMR 기반 농산물 대사체 지문 분석 ○ 농산물 1, 2차 및 휘발성, 비휘발성 대사체 정성 및 정량 분석 ○ 농산물의 원산지 판별용 바이오마커 규명 ○ 농산물의 원산지별 대사체와 연계변수(환경요인, 유전요인)와의 상관관계 규명 ○ 연도 독립적-원산지 특이적 최종지표 선정 및 모델 검증 ○ 분석기기 통합적 대사체 모델 확립 및 산지 특징적 지표 발굴 ○ 토양미생물 군집체 분석을 통한 농산물과의 대사체 상호작용 연구 ○ 대상 농산물 시료로부터 미생물 DNA 추출법 확립을 프로토콜 검토 및 개선 ○ 대상 농산물 시료로부터 선택배지 활용한 상이한 미생물 (진균류)군의 선택적 분리 및 동정 ○ 농산물 시료의 메타지놈 시퀀스 데이터 생산 및 미생물 군집 분석을 통한 프로파일링 ○ 미생물 군집 프로파일로부터 특정 미생물 군 선별 및 특이유전자 활용한 마커 후보군 발굴 ○ 마커 후보군의 원산지 판별 적용성 시험 ○ 농산물 원산지 단속에 실제 활용3
 
1.6%
1차년 연구내용- 구동부/본체/약액탱크/제어부 설계 및 변량 살포기 개발- 구동플랫폼 및 스피드 스프레이 관련 기술력 확보2차년 연구내용- 과수 형상에 따른 스피드 스프레이어 살포 제어 및 미립자 분사 노즐 개발3차년 연구내용- 농가 현장 실증 시험 및 문제점 발굴, 제품 고도화 진행.- 통합시스템 개발 및 통합운용실험3
 
1.6%
○ 눈 건강 개선성분 함유 원료 제시 및 표준화 (두릅추출물, 창이자추출물) - 기능성 성분 규명 및 기능(지표) 성분의 품질 규격 확보 - 성분 추출 또는 혼합법 개발 및 분자생물학적 유효기전 확보 ○ 안전성, 안정성 확보 및 효능 평가, 기전 연구 (두릅추출물) - 세포 및 동물 모델에서 눈 건강 개선능 소재의 유효성 입증 (두릅추출물, 창이자추출물) - 반복투여 경구독성시험, 유전독성 시험 등 (두릅추출물) ○ 건강기능식품 기능성원료(개별인정형) 인증 신청 (두릅추출물) - 전임상 및 인체 적용시험에 의한 소재 유효성 입증 ○ 기능성 제품(개별인정형) 상품화 및 산업화 (두릅추출물) - 연령별 맞춤형 제품개발 및 사업화 전략 제시 등3
 
1.6%
*치과용 바이오셀룰로오스의 사업화 구축에 따른 제품 판매 및 마케팅*방사선 이용 바이오셀룰로오스 차폐막의 생분해성 및 멸균 공정 확립 및 응용 연구*치과용 바이오셀룰로오스 차폐막의 임상 시험 결과 도출 및 품목허가 취득3
 
1.6%
Other values (119)130
71.4%
(Missing)15
 
8.2%

Length

2022-08-12T23:57:11.828332image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
및717
 
4.9%
597
 
4.1%
개발264
 
1.8%
○175
 
1.2%
분석127
 
0.9%
통한106
 
0.7%
위한97
 
0.7%
기술77
 
0.5%
대한73
 
0.5%
미생물69
 
0.5%
Other values (3825)12225
84.2%

Interactions

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2022-08-12T23:57:07.417134image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
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Correlations

2022-08-12T23:57:11.934636image/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.
2022-08-12T23:57:12.048165image/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.
2022-08-12T23:57:12.177262image/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.
2022-08-12T23:57:12.336676image/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.
2022-08-12T23:57:12.491960image/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

2022-08-12T23:57:08.716831image/svg+xmlMatplotlib v3.4.3, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2022-08-12T23:57:08.958561image/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.
2022-08-12T23:57:09.072450image/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

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번호분류사업명총괄과제번호세부과제번호과제명연구수행기관주관기관총연구기간 시작일총연구기간 종료일당해년도연구시작일당해년도연구종료일총연구비연구내용요약
01농림식품 융복합기술사업화지원1130433113043033HD030소형 동물을 이용한 바이오셀룰로오스의 안전성 및 성능평가부산대학교 산학협력단한국원자력연구원2013-12-042018-12-032015-12-042018-12-03250000000*치과용 바이오셀룰로오스의 사업화 구축에 따른 제품 판매 및 마케팅*방사선 이용 바이오셀룰로오스 차폐막의 생분해성 및 멸균 공정 확립 및 응용 연구*치과용 바이오셀룰로오스 차폐막의 임상 시험 결과 도출 및 품목허가 취득
12농림식품 융복합기술사업화지원1130433113043033HD040흡수성치주조직재생유도막 대량 생산 체계 구축 및 사업화 기반 구축(주)쿠보텍한국원자력연구원2013-12-042018-12-032015-12-042018-12-0390000000*치과용 바이오셀룰로오스의 사업화 구축에 따른 제품 판매 및 마케팅*방사선 이용 바이오셀룰로오스 차폐막의 생분해성 및 멸균 공정 확립 및 응용 연구*치과용 바이오셀룰로오스 차폐막의 임상 시험 결과 도출 및 품목허가 취득
23농림식품 융복합기술사업화지원1130433113043033SB010감귤 생분해성 바이오셀룰로오스를 활용한 흡수성치주조직재생유도막 개발한국원자력연구원한국원자력연구원2013-12-042018-12-032015-12-042018-12-03100000000*치과용 바이오셀룰로오스의 사업화 구축에 따른 제품 판매 및 마케팅*방사선을 이용한 바이오셀룰로오스 차폐막의 생분해성 및 멸균 공정 확립 및 응용 연구*치과용 바이오셀룰로오스 차폐막의 임상 시험 결과 도출 및 품목허가 취득
34농림식품 융복합기술사업화지원1130433113043033HD020흡수성치주조직재생유도막 개발을 위한 감귤바이오셀룰로오스의 대량배양 공정 개발농업회사법인(주)자담한국원자력연구원2013-12-042018-12-032015-12-042018-12-0360000000*치과용 바이오셀룰로오스의 사업화 구축에 따른 제품 판매 및 마케팅*방사선 이용 바이오셀룰로오스 차폐막의 생분해성 및 멸균 공정 확립 및 응용 연구*치과용 바이오셀룰로오스 차폐막의 임상 시험 결과 도출 및 품목허가 취득
45농림식품 융복합고부가가치식품기술개발1140364114036044HD030국내 자생 더덕의 우량품종 선발, 육성 및 생물공학적 기법을 이용한 대량생산 시스템 확립우송정보대학 산학협력단(주)웰파이토2014-08-012018-07-312017-08-012018-07-3166000000바이오리엑터(bioreactor)를 이용한 배양근 생산시스템 확립○ 삼각플라스크에서 증식된 더덕의 부정근 및 캘루스를 재료로 이용- 배양기간별 생장변화, 적정 접종밀도, 적정 배지, 생물반응기내 공기주입량에 따른 생장량- LED 광원에 부정근 및 캘루스의 생장조사- 이상의 결과에 따라 생물반응기의 용량증가에 따른 연구 진행- 더덕 우량품종의 부정근 배양기간별 기능성 물질 함량의 변화
56농림식품 융복합고부가가치식품기술개발1140364114036044HD020더덕으로부터 항천식, 혈압강하 작용 생리활성물질 단리 및 약리적 효능 검증충북대학교 산학협력단(주)웰파이토2014-08-012018-07-312017-08-012018-07-3178000000가수분해산물의 효능분석 통해 선별된 생리활성물질 유효성 평가 및 대량분리 정제 가수분해산물의 천식, 고혈압 예방 등의 시제품에 대한 기능성 검증 MPLC에 의한 생리활성물질의 대량 분리정제 가수분해산물의 면역조절 효능 및 ACE 저해활성 분석 더덕 시제품에 대한 효능물질 분석
67농림식품 융복합고부가가치식품기술개발1140364114036044SB010더덕의 식품 소재화 및 항천식과 혈압강하 효능 건강기능식품 개발(주)웰파이토(주)웰파이토2014-08-012018-07-312017-08-012018-07-31190000000개별 인정형 기능성 원료 승인 조건 확보 및 식품의약품안전처 등록 신청 최적 제형 선발 통한 대량생산체계 확립 (OEM방식 가능) 및 품질 검증 산업화 및 마케팅 전략 구축 더덕의 건강기능식품 품목제조 신고 : 건강기능식품 유형 기준규격적합검사 실시
78농림식품 융복합첨단생산기술개발1151023115102033HD020IoT기반 스마트양봉의 적용을 위한 실증연구경기대학교 산학협력단제주대학교 산학협력단2015-12-282018-12-272017-12-282018-12-2745000000○ 사육상내의 생육환경 변화에 연계한 봉군생육정보 분석- 온도 및 중량변화에 따른 양봉정보 및 경보발령을 위한 자료제공- 질병 감염시의 신호변화 분석- 해충침입 및 도봉 등의 외부요인에 의한 신호변화 분석 ○ 인공감염에서 미세환경변화에 의한 원격 질병감지 징후의 발굴○ 수밀단계별 밀원분획 및 밀원특성조사 - 중량센서에 의하여 개별밀원별 하밀 분리 채취- 화분의 유전자 분석에 근거한 순수 벌꿀(unifloral honey)의 생산
89농림식품 융복합고부가가치식품기술개발1160103116010033HD020솔잎착즙분말의 체지방 개선 기전 연구조선대학교 산학협력단(주)셀인바이오2016-07-012018-12-312018-01-012018-12-31500000003T3-L1와 Mouse에서 솔잎착즙분말의 체지방 개선 작용 기작 규명
910농림식품 융복합고부가가치식품기술개발1160103116010033SB010국내 자생 솔잎착즙분말을 이용한 체지방 개선 및 건강기능식품 개발(주)셀인바이오(주)셀인바이오2016-07-072018-12-312018-01-012018-12-31110000000인체중재시험 원료를 이용한 체지방 개선 건강기능식품 시제품 개발 솔잎착즙분말을 이용한 일반 제품 개발 체지방 개선에 대한 솔잎착즙분말의 개별인정 신청

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번호분류사업명총괄과제번호세부과제번호과제명연구수행기관주관기관총연구기간 시작일총연구기간 종료일당해년도연구시작일당해년도연구종료일총연구비연구내용요약
172173농림식품 융복합포스트게놈 신산업육성을 위한 다부처유전체사업9180114918011041SB010농식품 소재 미생물 군집, 메타유전체 및 메타대사체 정보 분석경희대학교산학협력단경희대학교산학협력단2018-04-252021-12-312018-04-252018-12-31153750000단위 경희대학교 배진우○ 타겟 샘플에서 농축식품 유용 메타유전체 분석 후보 미생물 확보 및 분석대상 타겟 균주 선정 방안 마련○ 농축식품 대상의 메타유전체 연구를 위한 환경 선정 및 실험 조건 설계 - 메타유전체 분석 환경 선정과 적정 분석 기법 선정 및 메타정보 확보○ 분석대상 환경의 미생물 군집 구조 프로파일링 및 핵심 대사 예측○ 대규모 메타유전체 염기서열 해독 및 정보 분석 - 미생물 군집 구조 분석 및 NGS 기반 대규모 메타유전체 염기서열 해독 - 대용량 염기서열의 조립 및 유전자 정보 분석○ 머신러닝 기술을 이용한 메타유전체 빅데이터 분석을 통한 대사 및 기능 예측○ 메타유전체 정보 기반 산업화·실용화 조기성과 창출 및 부처공동 연구 지원○ 설사 송아지와 건강한 송아지의 분변 내 메타지놈, 메타전사체, 메타볼롬 군집을 각각 규명하여 설사 유발 과정에서 형성되는 숙주-박테리아-바이러스의 metagenomic/ transcriptomic/metabolomic interaction map을 제시하여 송아지 설사의 근본적인 원인을 규명함.○ 건강한 송아지의 분변을 채집하여 설사 증세 송아지에게 이식시켜 줌으로써 설사 증세 완화 효과를 제시함.○ 분변 공여 송아지의 선별조건을 확립하고 송아지의 설사 증세 완화 효과를 나타내는 후보 미생물을 분리/동정하여 미생물 조성, 배양 방법 및 이식 방법 등에 대한 지식재산권을 확보함.○ 원료 및 발효 조건이 명확히 정의된 국산 및 중국산 상품 김치 내 세균 및 바이러스 군집구조를 차세대염기서열기법 기반으로 분석하여 국산 및 중국산 상품김치를 판별할 수 있는 정확하고 과학적인 김치 원산지 판별 분석법의 기초자료로 활용.○ 전통발효식품의 발효과정에 주된 역할을 하는 세균과 바이러스의 상호관계를 비롯하여 식품내의 바이러스의 생태학적 역할과 기능을 이해할 수 있고는 과학적인 기초자료로 활용.협동 건국대학교 이충환○ 농축산식품 환경 내 유용 미생물 자원(Aspergi
173174농림식품 융복합포스트게놈 신산업육성을 위한 다부처유전체사업9180114918011041HD030농작물 및 발효식품 환경의 메타유전체 정보 및 시스템 분석연세대학교 산학협력단경희대학교산학협력단2018-04-252021-12-312018-04-252018-12-31127500000○ 농식품 환경의 대용량 전 메타유전체 정보 분석○ 메타유전체 분석을 통한 핵심/특이 마이크로바이옴 도출 및 환경 내 미생물 대사 예측○ 작물 근권 메타유전체 분석 기반의 후보 미생물의 확보○ 메타오믹스 통합 분석을 통한 핵심 미생물의 기능 및 작물-미생물 상호작용의 이해○ 메타유전체 해독 염기서열을 이용한 향토 발효음식 마이크로바이옴 분석 및 특성 이해○ 마이크로바이옴 정보를 기반으로 향토 발효음식 유래 유용 미생물 자원 발굴○ 미생물 연구개발 네트워크를 활용한 메타유전체 연구 협력 및 정보 분석 지원
174175농림식품 융복합포스트게놈 신산업육성을 위한 다부처유전체사업9180124918012041WT011다중오믹스 분석 기반 식물 진균 유전자 기능 통합 네트워크 맵 구축 및 유용 유전자원 발굴서울대학교 산학협력단연세대학교 산학협력단2018-04-252021-12-312018-04-252018-12-3137500000□ 제 1 세부 (단위) - 다중오믹스 분석 기반 동식물 진균 유전자 기능 통합 네트워크 맵 구축 및 유용 유전자원 발굴● 1단계 연구를 통해 구축한 동식물 유용 진균 모델의 주요 신호전달인자 기능유전체 라이브러리를 활용한 다중오믹스 분석기반 통합적 신호전달 네트워크 규명● 통합된 신호전달 네트워크의 주요 동식물 진균으로의 확대 적용 및 제어기술 개발● 농축산식품 분야 활용 가능 유용 진균 유전자원 발굴 및 관련 소재 개발
175176농림식품 융복합포스트게놈 신산업육성을 위한 다부처유전체사업9180124918012041WT021농식품 유용 세균의 다중오믹스 분석 기반 유전자 기능 네트워크 분석건국대학교 산학협력단연세대학교 산학협력단2018-04-252021-12-312018-04-252018-12-3129000000□ 제 2 세부 - 농식품 유용 세균의 다중오믹스 분석 기반 유전자 기능 네트워크 분석 및 유용 유전자원 발굴 ● 1단계에서 확보한 농식품 유용 세균의 전장유전체 정보를 활용한 다중오믹스 분석을 통한 적응진화기작 규명 및 관련 유용 유전자원 발굴● 농식품 유용유전자원 탐색 및 개량을 위한 다중오믹스 분석 및 대사회로 재설계를 통한 초고속 스크리닝 플랫폼 기술개발● 농식품 유용 미생물의 다중오믹스 DB기반 유전자 조절 네트워크 분석을 통한 산업적 유용 유전자원 발굴
176177농림식품 융복합포스트게놈 신산업육성을 위한 다부처유전체사업9180124918012041SB010다중오믹스 분석 기반 동물 진균 유전자 기능 통합 네트워크 맵 구축 및 유용 유전자연세대학교 산학협력단연세대학교 산학협력단2018-04-252021-12-312018-04-252018-12-31165000000□ 제 1 세부 (단위) - 다중오믹스 분석 기반 동식물 진균 유전자 기능 통합 네트워크 맵 구축 및 유용 유전자원 발굴● 1단계 연구를 통해 구축한 동식물 유용 진균 모델의 주요 신호전달인자 기능유전체 라이브러리를 활용한 다중오믹스 분석기반 통합적 신호전달 네트워크 규명● 통합된 신호전달 네트워크의 주요 동식물 진균으로의 확대 적용 및 제어기술 개발● 농축산식품 분야 활용 가능 유용 진균 유전자원 발굴 및 관련 소재 개발
177178농림식품 융복합포스트게놈 신산업육성을 위한 다부처유전체사업9180124918012041SB020농·식품 유용 미생물의 다중오믹스 기반 유용 유전자원 발굴 및 가치제고화 기술 개발연세대학교 산학협력단연세대학교 산학협력단2018-04-252021-12-312018-04-252018-12-31127500000□ 제 2 세부 - 농식품 유용 세균의 다중오믹스 분석 기반 유전자 기능 네트워크 분석 및 유용 유전자원 발굴 ● 1단계에서 확보한 농식품 유용 세균의 전장유전체 정보를 활용한 다중오믹스 분석을 통한 적응진화기작 규명 및 관련 유용 유전자원 발굴● 농식품 유용유전자원 탐색 및 개량을 위한 다중오믹스 분석 및 대사회로 재설계를 통한 초고속 스크리닝 플랫폼 기술개발● 농식품 유용 미생물의 다중오믹스 DB기반 유전자 조절 네트워크 분석을 통한 산업적 유용 유전자원 발굴
178179농림식품 융복합포스트게놈 신산업육성을 위한 다부처유전체사업9180124918012041SB030다중오믹스 플랫폼 기반 농식품 유용 유전자원의 산업적 가치제고화연세대학교 산학협력단연세대학교 산학협력단2018-04-252021-12-312018-04-252018-12-3182500000□ 제 3 세부 - 다중오믹스 플랫폼 기반 농식품 유용 유전자원의 산업적 가치제고화● 1단계 사업을 통해 발굴한 항진균제 표적 단백질의 구조 규명을 통한 동식물 병원성 진균제어 기술 개발● 농식품 유용 세균의 다중오믹스 분석을 통해 발굴된 유용 단백질의 구조규명● 다중오믹스 플랫폼 기술을 통한 사업단 내 타 과제에서 발굴된 유용 유전자원의 가치제고화 및 원천기술 제공
179180농림식품 융복합포스트게놈 신산업육성을 위한 다부처유전체사업9180134918013041WT011정보이론 및 딥러닝 기반 메타지놈 분석 알고리즘 연구개발서울대학교 산학협력단서울대학교 산학협력단2018-04-252021-12-312018-04-252018-12-3135748000<1차연도>기존 연구 선행 조사 및 마이크로바이옴 서열 분석을 위한 본 연구 기관내의 기확보 기술 확장<2차연도>정보이론 기반의 마이크로바이옴 서열 군집화/분류 알고리즘 고안<3차연도>딥러닝 기반 오류 정정 기술을 활용한 마이크로바이옴 분석 정밀도 고도화<4차연도>마이크로바이옴 네트워크 분석 파이프라인 구축 및 고도화
180181농림식품 융복합포스트게놈 신산업육성을 위한 다부처유전체사업9180134918013041SB010농림축산식품 분야를 위한 메타유전체의 통합 분석을 위한 데이터베이스 및 소프트웨어 개발서울대학교 산학협력단서울대학교 산학협력단2018-04-252021-12-312018-04-252018-12-31150000000○ 표준화된 NGS 데이터 유전체 및 마이크로바이옴 분석 파이프라인 구축 및 Deep-learning 등을 활용한 고도화○ 농식품 유용 미생물 종의 phylogenomics 파이프라인 구축○ 농식품 유용 미생물 종의 비교 유전체 및 pan/core genome database 구축○ 농식품 유용 미생물 종의 genomic island database 구축○ 표준화되고, big data 분석이 가능한 농식품 관련 대규모 마이크로바이옴 16S 및 shotgun database 구축○ 축산 (돼지,소,닭), 전통 발효 식품의 미생물 gene catalog database 구축○ 마이크로바이옴 네트워크 분석 알고리즘 및 소프트웨어 개발
181182농림식품 융복합포스트게놈 신산업육성을 위한 다부처유전체사업9180214918021041SB010장내 마이크로바이옴 기반 식품 기능성 평가 시스템 개발제주대학교 산학협력단제주대학교 산학협력단2018-07-022021-12-312018-07-022018-12-3138000000● In vitro GID와 분변미생물에 의한 발효(Fecal bacteria fermentation, FF)를 통해 건강기능식품(청국장,김치,Garcinia)의 생체 모방 소화 및 발효 진행● 건강기능식품에 의한 fecal microbiota shift를 DNA/RNA level로 분석● Cross-Omics(metagenomics, metatranscriptomics)를 이용하여 SCFA 생산경로를 예측한 pipeline 개발● Cross-Omics 분석결과 및 SCFA생성량을 바탕으로 건강기능식품이 사람에게 주는 효과를 예측● 다양한 사람의 분변을 이용한 FF를 통해 장내미생물 type과 SCFA생성량을 통해 건강기능식품 및 비건강식품의 효과 상관성 분석● 건강기능식품 및 비건강식품에 의한 Cross-Omics 분석 기반 평가 실행