Overview

Dataset statistics

Number of variables14
Number of observations30
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory3.5 KiB
Average record size in memory119.4 B

Variable types

Numeric2
Categorical4
Text4
DateTime4

Dataset

Description2018년 종료 농림식품 산림생산 연구개발사업의(사업명, 과제번호, 과제명, 주관연구기관, 연구시작년도, 연구종료년도, 연구비, 연구내용)
Author농림식품기술기획평가원
URLhttps://www.data.go.kr/data/15048140/fileData.do

Alerts

분류 has constant value ""Constant
당해년도연구시작일 has constant value ""Constant
당해년도연구종료일 has constant value ""Constant
사업명 is highly imbalanced (78.9%)Imbalance
총괄과제번호 is highly imbalanced (78.9%)Imbalance
주관기관 is highly imbalanced (78.9%)Imbalance
번호 has unique valuesUnique
세부과제번호 has unique valuesUnique
과제명 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 14:21:28.906284
Analysis finished2023-12-12 14:21:30.422095
Duration1.52 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

번호
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean15.5
Minimum1
Maximum30
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size402.0 B
2023-12-12T23:21:30.506578image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile2.45
Q18.25
median15.5
Q322.75
95-th percentile28.55
Maximum30
Range29
Interquartile range (IQR)14.5

Descriptive statistics

Standard deviation8.8034084
Coefficient of variation (CV)0.56796183
Kurtosis-1.2
Mean15.5
Median Absolute Deviation (MAD)7.5
Skewness0
Sum465
Variance77.5
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-12T23:21:30.661061image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=30)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
3.3%
17 1
 
3.3%
30 1
 
3.3%
29 1
 
3.3%
28 1
 
3.3%
27 1
 
3.3%
26 1
 
3.3%
25 1
 
3.3%
24 1
 
3.3%
23 1
 
3.3%
Other values (20) 20
66.7%
ValueCountFrequency (%)
1 1
3.3%
2 1
3.3%
3 1
3.3%
4 1
3.3%
5 1
3.3%
6 1
3.3%
7 1
3.3%
8 1
3.3%
9 1
3.3%
10 1
3.3%
ValueCountFrequency (%)
30 1
3.3%
29 1
3.3%
28 1
3.3%
27 1
3.3%
26 1
3.3%
25 1
3.3%
24 1
3.3%
23 1
3.3%
22 1
3.3%
21 1
3.3%

분류
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)3.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
자원생산
30 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
자원생산 30
100.0%

Length

2023-12-12T23:21:30.802496image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T23:21:30.927476image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
자원생산 30
100.0%

사업명
Categorical

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)6.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
Golden Seed 프로젝트
29 
기획연구
 
1

Length

Max length16
Median length16
Mean length15.6
Min length4

Unique

Unique1 ?
Unique (%)3.3%

Sample

1st rowGolden Seed 프로젝트
2nd rowGolden Seed 프로젝트
3rd rowGolden Seed 프로젝트
4th rowGolden Seed 프로젝트
5th rowGolden Seed 프로젝트

Common Values

ValueCountFrequency (%)
Golden Seed 프로젝트 29
96.7%
기획연구 1
 
3.3%

Length

2023-12-12T23:21:31.046121image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T23:21:31.169077image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
golden 29
33.0%
seed 29
33.0%
프로젝트 29
33.0%
기획연구 1
 
1.1%

총괄과제번호
Categorical

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)6.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
2130085
29 
3160075
 
1

Length

Max length7
Median length7
Mean length7
Min length7

Unique

Unique1 ?
Unique (%)3.3%

Sample

1st row2130085
2nd row2130085
3rd row2130085
4th row2130085
5th row2130085

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2130085 29
96.7%
3160075 1
 
3.3%

Length

2023-12-12T23:21:31.322181image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T23:21:31.434519image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2130085 29
96.7%
3160075 1
 
3.3%

세부과제번호
Text

UNIQUE 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
2023-12-12T23:21:31.969746image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length14
Median length14
Mean length14
Min length14

Characters and Unicode

Total characters420
Distinct characters15
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

Unique30 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row213008052SB610
2nd row213008052SBA10
3rd row213008052SB920
4th row213008052WT411
5th row213008052SB710
ValueCountFrequency (%)
213008052sb610 1
 
3.3%
213008052sba10 1
 
3.3%
213008052wt611 1
 
3.3%
213008052sb620 1
 
3.3%
213008052wt311 1
 
3.3%
213008052wt711 1
 
3.3%
213008052wt221 1
 
3.3%
213008052wt512 1
 
3.3%
213008052sb430 1
 
3.3%
213008052wt111 1
 
3.3%
Other values (20) 20
66.7%
2023-12-12T23:21:32.372481image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 111
26.4%
2 70
16.7%
1 60
14.3%
3 37
 
8.8%
5 33
 
7.9%
8 32
 
7.6%
S 20
 
4.8%
B 20
 
4.8%
W 10
 
2.4%
T 10
 
2.4%
Other values (5) 17
 
4.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 359
85.5%
Uppercase Letter 61
 
14.5%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 111
30.9%
2 70
19.5%
1 60
16.7%
3 37
 
10.3%
5 33
 
9.2%
8 32
 
8.9%
7 5
 
1.4%
6 4
 
1.1%
4 4
 
1.1%
9 3
 
0.8%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 20
32.8%
B 20
32.8%
W 10
16.4%
T 10
16.4%
A 1
 
1.6%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 359
85.5%
Latin 61
 
14.5%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
0 111
30.9%
2 70
19.5%
1 60
16.7%
3 37
 
10.3%
5 33
 
9.2%
8 32
 
8.9%
7 5
 
1.4%
6 4
 
1.1%
4 4
 
1.1%
9 3
 
0.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
S 20
32.8%
B 20
32.8%
W 10
16.4%
T 10
16.4%
A 1
 
1.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 420
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 111
26.4%
2 70
16.7%
1 60
14.3%
3 37
 
8.8%
5 33
 
7.9%
8 32
 
7.6%
S 20
 
4.8%
B 20
 
4.8%
W 10
 
2.4%
T 10
 
2.4%
Other values (5) 17
 
4.0%

과제명
Text

UNIQUE 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
2023-12-12T23:21:32.685179image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length39
Median length27.5
Mean length23.066667
Min length11

Characters and Unicode

Total characters692
Distinct characters143
Distinct categories5 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique30 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row육종 참전복 배수체 종자의 사양관리 및 대량생산 기술개발과 국내외 판매
2nd row수산종자사업단 운영비
3rd row기능성 김 계통주 선발 및 시험양식 연구
4th row아열대 바리과 해외종자생산 기술개발
5th row교잡 신종자(속성장, 수온내성) 최적 생산기술 개발 및 표준화
ValueCountFrequency (%)
및 19
 
9.9%
개발 11
 
5.7%
종자 7
 
3.6%
교잡 6
 
3.1%
대량생산 5
 
2.6%
국내외 5
 
2.6%
김 4
 
2.1%
산업화 4
 
2.1%
연구 4
 
2.1%
특성 4
 
2.1%
Other values (93) 123
64.1%
2023-12-12T23:21:33.165053image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
162
23.4%
종 25
 
3.6%
자 22
 
3.2%
산 22
 
3.2%
개 20
 
2.9%
발 19
 
2.7%
및 19
 
2.7%
성 15
 
2.2%
기 15
 
2.2%
수 14
 
2.0%
Other values (133) 359
51.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 522
75.4%
Space Separator 162
 
23.4%
Open Punctuation 3
 
0.4%
Close Punctuation 3
 
0.4%
Other Punctuation 2
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
종 25
 
4.8%
자 22
 
4.2%
산 22
 
4.2%
개 20
 
3.8%
발 19
 
3.6%
및 19
 
3.6%
성 15
 
2.9%
기 15
 
2.9%
수 14
 
2.7%
생 14
 
2.7%
Other values (129) 337
64.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
162
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 3
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 3
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 522
75.4%
Common 170
 
24.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
종 25
 
4.8%
자 22
 
4.2%
산 22
 
4.2%
개 20
 
3.8%
발 19
 
3.6%
및 19
 
3.6%
성 15
 
2.9%
기 15
 
2.9%
수 14
 
2.7%
생 14
 
2.7%
Other values (129) 337
64.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
162
95.3%
( 3
 
1.8%
) 3
 
1.8%
, 2
 
1.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 522
75.4%
ASCII 170
 
24.6%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
162
95.3%
( 3
 
1.8%
) 3
 
1.8%
, 2
 
1.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
종 25
 
4.8%
자 22
 
4.2%
산 22
 
4.2%
개 20
 
3.8%
발 19
 
3.6%
및 19
 
3.6%
성 15
 
2.9%
기 15
 
2.9%
수 14
 
2.7%
생 14
 
2.7%
Other values (129) 337
64.6%

연구수행기관
Text

Distinct19
Distinct (%)63.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
2023-12-12T23:21:33.368432image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length19
Median length17
Mean length10.533333
Min length4

Characters and Unicode

Total characters316
Distinct characters86
Distinct categories5 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique10 ?
Unique (%)33.3%

Sample

1st row국립수산과학원
2nd row국립수산과학원
3rd row국립수산과학원 해조류바이오연구센터
4th row(주)아쿠아바이오텍
5th row목포대학교산학협력단
ValueCountFrequency (%)
산학협력단 10
19.6%
국립수산과학원 4
 
7.8%
전남대학교 3
 
5.9%
코리아 2
 
3.9%
목포대학교산학협력단 2
 
3.9%
부경대학교 2
 
3.9%
해연 2
 
3.9%
영어조합법인 2
 
3.9%
한국어류육종연구소 2
 
3.9%
불루젠 2
 
3.9%
Other values (15) 20
39.2%
2023-12-12T23:21:33.686608image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
학 30
 
9.5%
21
 
6.6%
산 19
 
6.0%
교 12
 
3.8%
단 12
 
3.8%
력 12
 
3.8%
협 12
 
3.8%
대 12
 
3.8%
국 9
 
2.8%
주 8
 
2.5%
Other values (76) 169
53.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 277
87.7%
Space Separator 21
 
6.6%
Uppercase Letter 10
 
3.2%
Close Punctuation 4
 
1.3%
Open Punctuation 4
 
1.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
학 30
 
10.8%
산 19
 
6.9%
교 12
 
4.3%
단 12
 
4.3%
력 12
 
4.3%
협 12
 
4.3%
대 12
 
4.3%
국 9
 
3.2%
주 8
 
2.9%
연 7
 
2.5%
Other values (65) 144
52.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
E 3
30.0%
R 1
 
10.0%
M 1
 
10.0%
A 1
 
10.0%
I 1
 
10.0%
N 1
 
10.0%
S 1
 
10.0%
D 1
 
10.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
21
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 4
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 4
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 277
87.7%
Common 29
 
9.2%
Latin 10
 
3.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
학 30
 
10.8%
산 19
 
6.9%
교 12
 
4.3%
단 12
 
4.3%
력 12
 
4.3%
협 12
 
4.3%
대 12
 
4.3%
국 9
 
3.2%
주 8
 
2.9%
연 7
 
2.5%
Other values (65) 144
52.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
E 3
30.0%
R 1
 
10.0%
M 1
 
10.0%
A 1
 
10.0%
I 1
 
10.0%
N 1
 
10.0%
S 1
 
10.0%
D 1
 
10.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
21
72.4%
) 4
 
13.8%
( 4
 
13.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 277
87.7%
ASCII 39
 
12.3%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
학 30
 
10.8%
산 19
 
6.9%
교 12
 
4.3%
단 12
 
4.3%
력 12
 
4.3%
협 12
 
4.3%
대 12
 
4.3%
국 9
 
3.2%
주 8
 
2.9%
연 7
 
2.5%
Other values (65) 144
52.0%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
21
53.8%
) 4
 
10.3%
( 4
 
10.3%
E 3
 
7.7%
R 1
 
2.6%
M 1
 
2.6%
A 1
 
2.6%
I 1
 
2.6%
N 1
 
2.6%
S 1
 
2.6%

주관기관
Categorical

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)6.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
국립수산과학원
29 
전남산림자원연구소
 
1

Length

Max length9
Median length7
Mean length7.0666667
Min length7

Unique

Unique1 ?
Unique (%)3.3%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
국립수산과학원 29
96.7%
전남산림자원연구소 1
 
3.3%

Length

2023-12-12T23:21:33.856213image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T23:21:33.954179image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
국립수산과학원 29
96.7%
전남산림자원연구소 1
 
3.3%

총연구기간 시작일
Date

Distinct3
Distinct (%)10.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
Minimum2016-05-01 00:00:00
Maximum2018-01-01 00:00:00
2023-12-12T23:21:34.065718image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T23:21:34.184079image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=3)

총연구기간 종료일
Date

Distinct2
Distinct (%)6.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
Minimum2020-12-31 00:00:00
Maximum2021-12-31 00:00:00
2023-12-12T23:21:34.287348image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T23:21:34.390748image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=2)

당해년도연구시작일
Date

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)3.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
Minimum2018-01-01 00:00:00
Maximum2018-01-01 00:00:00
2023-12-12T23:21:34.484555image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T23:21:34.587907image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=1)

당해년도연구종료일
Date

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)3.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
Minimum2018-12-31 00:00:00
Maximum2018-12-31 00:00:00
2023-12-12T23:21:34.690996image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T23:21:34.807861image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=1)

총연구비
Real number (ℝ)

Distinct26
Distinct (%)86.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2.8317337 × 108
Minimum30000000
Maximum1 × 109
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size402.0 B
2023-12-12T23:21:34.930863image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum30000000
5-th percentile37065000
Q11 × 108
median2.583335 × 108
Q33.7875 × 108
95-th percentile6.942503 × 108
Maximum1 × 109
Range9.7 × 108
Interquartile range (IQR)2.7875 × 108

Descriptive statistics

Standard deviation2.3183023 × 108
Coefficient of variation (CV)0.81868656
Kurtosis1.8734498
Mean2.8317337 × 108
Median Absolute Deviation (MAD)1.558335 × 108
Skewness1.2772352
Sum8.495201 × 109
Variance5.3745255 × 1016
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T23:21:35.054559image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=26)
ValueCountFrequency (%)
30000000 2
 
6.7%
50000000 2
 
6.7%
150000000 2
 
6.7%
100000000 2
 
6.7%
380000000 1
 
3.3%
430000000 1
 
3.3%
84500000 1
 
3.3%
266667000 1
 
3.3%
45700000 1
 
3.3%
160000000 1
 
3.3%
Other values (16) 16
53.3%
ValueCountFrequency (%)
30000000 2
6.7%
45700000 1
3.3%
50000000 2
6.7%
80000000 1
3.3%
84500000 1
3.3%
100000000 2
6.7%
105000000 1
3.3%
150000000 2
6.7%
160000000 1
3.3%
200000000 1
3.3%
ValueCountFrequency (%)
1000000000 1
3.3%
695000000 1
3.3%
693334000 1
3.3%
580000000 1
3.3%
430000000 1
3.3%
420000000 1
3.3%
400000000 1
3.3%
380000000 1
3.3%
375000000 1
3.3%
360000000 1
3.3%

연구내용요약
Text

Distinct24
Distinct (%)80.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
2023-12-12T23:21:35.305342image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length994
Median length354.5
Mean length377.23333
Min length97

Characters and Unicode

Total characters11317
Distinct characters359
Distinct categories13 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks6 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique19 ?
Unique (%)63.3%

Sample

1st row육종 참전복 배수체 종자의 사양관리 및 대량생산 기술개발과 국내외 판매 , 육종 참전복 배수체 계통 생산 및 관리, 배수체 종자의 최적 생산(밀도, 사료 급이, 선별 등 사육 조건) 기술개발 및 표준매뉴얼 제작, 국내외 판매전략 수립 및 판매망(유통 채널) 확보, 국내외 시장 확대를 통한 육종 배수체 종자 판매
2nd row○ 2단계 연구개발 내용, - 넙치, · 넙치와 터봇의 해외시장 개척, · 수출용 우량종자 대량생산 및 판매, · 수출용 넙치 육종 친어 관리시스템 운영, · 터봇 육종기술 개발 및 우량 수정란 생산, · 황금넙치 종자생산 기술개발 및 시장 개척, - 전복, · 육종 참전복 배수체 종자의 사양관리, · 배수체 종자의 국내외 판매, · 배수체 생산기술 개량 연구 및 특성 조사, · 교잡 신종자 최적 생산기술 표준화, · 신종자의 특성 및 유전형질 연구 , - 바리, · 아열대 바리과 해외시장 개척 및 판매, · 우량 친어 및 수정란 생산/공급, · 수출용 품종 고도화(최적화) 기술개발, · 붉바리 해외시장 개척 및 판매, · 종자개량과 우량종자 대량생산 및 판매 , - 김, · 신종자(내병성, 고온내성, 항산화) 개발, · 발현유전체 정보 탐색 및 활용기술 개발, · 품종 개량용 유전자원 탐색 및 소재 개발, · 양식시험 및 국내외 산업화, - 단장과제, · 수출시장 개척 및 목표시장 조사/전망, · 품목별 종자 수송 조건 확립
3rd row- 김 유전자원 확보 : 총 25 계통주(5계통주/년), - 종자개발 대상 후보군 선발 : 총 8 계통주(2 계통주/년, ∼4차년도), - 개발 종자의 시험양식 및 형질특성조사 : 1∼2종자/연, 2개소, - 고기능성 김 종자의 대량생산 및 산업화 : 2개 종자의 종자 생산 및 판매
4th row해외 바리과 어류 친어관리 및 우량종자 대량생산, - 친어관리 및 먹이생물 (Nannochloropsis sp. & rotifer) 배양 시스템 구축, - 갈색점바리 친어확보(인도네시아, 베트남), - 해외 종자 대량생산(20만마리), 해외생산기지 운영을 통한 현지 마케팅 , - 현지 판매기지 및 판매업체 확보, - 해외생산기지 운영을 통한 기업진출 홍보, 대상국가의 바리과 종자 시장동향 파악 및 유통채널 구축, - 종자 유통구조 조사(베트남), - 종자생산량, 바리과 양식 생산 현황조사(베트남), - 동남아시아 바리과 시장동향 파악
5th row교잡(속성장, 수온내성)의 최적 교배 및 우량 수정란 생산기술 개발 , 교잡 신종자의 성장 특성 조사 및 우수성 검증 , 교잡 신종자의 사육관리 사양 표준화, 교잡 신종자의 대량생산 기술개발 및 상품성 검증 , 국내외 판매망(유통채널) 확보 및 교잡 신종자 판매전략 수립, 국내외 시장 확대와 교잡 신종자 판매
ValueCountFrequency (%)
221
 
7.5%
및 200
 
6.8%
· 72
 
2.5%
특성 43
 
1.5%
조사 41
 
1.4%
개발 39
 
1.3%
종자 39
 
1.3%
배수체 35
 
1.2%
○ 34
 
1.2%
생산 31
 
1.1%
Other values (734) 2173
74.2%
2023-12-12T23:21:35.708871image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
3380
29.9%
, 458
 
4.0%
및 200
 
1.8%
종 174
 
1.5%
기 173
 
1.5%
성 166
 
1.5%
자 162
 
1.4%
산 157
 
1.4%
수 151
 
1.3%
생 141
 
1.2%
Other values (349) 6155
54.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 6837
60.4%
Space Separator 3380
29.9%
Other Punctuation 581
 
5.1%
Dash Punctuation 136
 
1.2%
Close Punctuation 88
 
0.8%
Decimal Number 84
 
0.7%
Open Punctuation 78
 
0.7%
Other Symbol 57
 
0.5%
Lowercase Letter 44
 
0.4%
Uppercase Letter 24
 
0.2%
Other values (3) 8
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
및 200
 
2.9%
종 174
 
2.5%
기 173
 
2.5%
성 166
 
2.4%
자 162
 
2.4%
산 157
 
2.3%
수 151
 
2.2%
생 141
 
2.1%
의 130
 
1.9%
개 129
 
1.9%
Other values (293) 5254
76.8%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
r 5
11.4%
o 5
11.4%
h 4
9.1%
n 4
9.1%
i 4
9.1%
p 4
9.1%
s 3
6.8%
g 3
6.8%
e 3
6.8%
u 2
 
4.5%
Other values (5) 7
15.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
F 5
20.8%
B 3
12.5%
I 3
12.5%
D 2
 
8.3%
H 2
 
8.3%
T 2
 
8.3%
R 2
 
8.3%
N 2
 
8.3%
A 1
 
4.2%
S 1
 
4.2%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 458
78.8%
· 83
 
14.3%
: 23
 
4.0%
/ 10
 
1.7%
※ 4
 
0.7%
. 2
 
0.3%
& 1
 
0.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 24
28.6%
1 22
26.2%
4 17
20.2%
3 15
17.9%
5 3
 
3.6%
0 2
 
2.4%
8 1
 
1.2%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
○ 34
59.6%
■ 16
28.1%
□ 4
 
7.0%
▣ 3
 
5.3%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 82
93.2%
] 4
 
4.5%
』 2
 
2.3%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 72
92.3%
[ 4
 
5.1%
『 2
 
2.6%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 2
50.0%
∼ 2
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
3380
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 136
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
” 2
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
“ 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 6837
60.4%
Common 4412
39.0%
Latin 68
 
0.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
및 200
 
2.9%
종 174
 
2.5%
기 173
 
2.5%
성 166
 
2.4%
자 162
 
2.4%
산 157
 
2.3%
수 151
 
2.2%
생 141
 
2.1%
의 130
 
1.9%
개 129
 
1.9%
Other values (293) 5254
76.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
3380
76.6%
, 458
 
10.4%
- 136
 
3.1%
· 83
 
1.9%
) 82
 
1.9%
( 72
 
1.6%
○ 34
 
0.8%
2 24
 
0.5%
: 23
 
0.5%
1 22
 
0.5%
Other values (20) 98
 
2.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
r 5
 
7.4%
F 5
 
7.4%
o 5
 
7.4%
h 4
 
5.9%
n 4
 
5.9%
i 4
 
5.9%
p 4
 
5.9%
s 3
 
4.4%
B 3
 
4.4%
g 3
 
4.4%
Other values (16) 28
41.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 6837
60.4%
ASCII 4326
38.2%
None 87
 
0.8%
Geometric Shapes 57
 
0.5%
Punctuation 8
 
0.1%
Math Operators 2
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
3380
78.1%
, 458
 
10.6%
- 136
 
3.1%
) 82
 
1.9%
( 72
 
1.7%
2 24
 
0.6%
: 23
 
0.5%
1 22
 
0.5%
4 17
 
0.4%
3 15
 
0.3%
Other values (35) 97
 
2.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
및 200
 
2.9%
종 174
 
2.5%
기 173
 
2.5%
성 166
 
2.4%
자 162
 
2.4%
산 157
 
2.3%
수 151
 
2.2%
생 141
 
2.1%
의 130
 
1.9%
개 129
 
1.9%
Other values (293) 5254
76.8%
None
ValueCountFrequency (%)
· 83
95.4%
『 2
 
2.3%
』 2
 
2.3%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
○ 34
59.6%
■ 16
28.1%
□ 4
 
7.0%
▣ 3
 
5.3%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
※ 4
50.0%
” 2
25.0%
“ 2
25.0%
Math Operators
ValueCountFrequency (%)
∼ 2
100.0%

Interactions

2023-12-12T23:21:29.830482image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T23:21:29.604717image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T23:21:29.951350image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T23:21:29.726729image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-12T23:21:35.806406image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
번호사업명총괄과제번호세부과제번호과제명연구수행기관주관기관총연구기간 시작일총연구기간 종료일총연구비연구내용요약
번호1.0000.1590.1591.0001.0000.8560.1590.6520.1590.4630.519
사업명0.1591.0000.6551.0001.0000.0000.6551.0000.655NaN0.000
총괄과제번호0.1590.6551.0001.0001.0000.0000.6551.0000.655NaN0.000
세부과제번호1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
과제명1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
연구수행기관0.8560.0000.0001.0001.0001.0000.0000.7790.0000.0000.642
주관기관0.1590.6550.6551.0001.0000.0001.0001.0000.655NaN0.000
총연구기간 시작일0.6521.0001.0001.0001.0000.7791.0001.0001.0000.0000.000
총연구기간 종료일0.1590.6550.6551.0001.0000.0000.6551.0001.000NaN0.000
총연구비0.463NaNNaN1.0001.0000.000NaN0.000NaN1.0000.000
연구내용요약0.5190.0000.0001.0001.0000.6420.0000.0000.0000.0001.000
2023-12-12T23:21:35.937304image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
주관기관총괄과제번호사업명
주관기관1.0000.4540.454
총괄과제번호0.4541.0000.454
사업명0.4540.4541.000
2023-12-12T23:21:36.019633image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
번호총연구비사업명총괄과제번호주관기관
번호1.000-0.4330.0000.0000.000
총연구비-0.4331.0000.0000.0000.000
사업명0.0000.0001.0000.4540.454
총괄과제번호0.0000.0000.4541.0000.454
주관기관0.0000.0000.4540.4541.000

Missing values

2023-12-12T23:21:30.112128image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T23:21:30.327283image/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

번호분류사업명총괄과제번호세부과제번호과제명연구수행기관주관기관총연구기간 시작일총연구기간 종료일당해년도연구시작일당해년도연구종료일총연구비연구내용요약
01자원생산Golden Seed 프로젝트2130085213008052SB610육종 참전복 배수체 종자의 사양관리 및 대량생산 기술개발과 국내외 판매국립수산과학원국립수산과학원2017-01-012021-12-312018-01-012018-12-31380000000육종 참전복 배수체 종자의 사양관리 및 대량생산 기술개발과 국내외 판매 , 육종 참전복 배수체 계통 생산 및 관리, 배수체 종자의 최적 생산(밀도, 사료 급이, 선별 등 사육 조건) 기술개발 및 표준매뉴얼 제작, 국내외 판매전략 수립 및 판매망(유통 채널) 확보, 국내외 시장 확대를 통한 육종 배수체 종자 판매
12자원생산Golden Seed 프로젝트2130085213008052SBA10수산종자사업단 운영비국립수산과학원국립수산과학원2017-01-012021-12-312018-01-012018-12-31300000000○ 2단계 연구개발 내용, - 넙치, · 넙치와 터봇의 해외시장 개척, · 수출용 우량종자 대량생산 및 판매, · 수출용 넙치 육종 친어 관리시스템 운영, · 터봇 육종기술 개발 및 우량 수정란 생산, · 황금넙치 종자생산 기술개발 및 시장 개척, - 전복, · 육종 참전복 배수체 종자의 사양관리, · 배수체 종자의 국내외 판매, · 배수체 생산기술 개량 연구 및 특성 조사, · 교잡 신종자 최적 생산기술 표준화, · 신종자의 특성 및 유전형질 연구 , - 바리, · 아열대 바리과 해외시장 개척 및 판매, · 우량 친어 및 수정란 생산/공급, · 수출용 품종 고도화(최적화) 기술개발, · 붉바리 해외시장 개척 및 판매, · 종자개량과 우량종자 대량생산 및 판매 , - 김, · 신종자(내병성, 고온내성, 항산화) 개발, · 발현유전체 정보 탐색 및 활용기술 개발, · 품종 개량용 유전자원 탐색 및 소재 개발, · 양식시험 및 국내외 산업화, - 단장과제, · 수출시장 개척 및 목표시장 조사/전망, · 품목별 종자 수송 조건 확립
23자원생산Golden Seed 프로젝트2130085213008052SB920기능성 김 계통주 선발 및 시험양식 연구국립수산과학원 해조류바이오연구센터국립수산과학원2017-01-012021-12-312018-01-012018-12-31200000000- 김 유전자원 확보 : 총 25 계통주(5계통주/년), - 종자개발 대상 후보군 선발 : 총 8 계통주(2 계통주/년, ∼4차년도), - 개발 종자의 시험양식 및 형질특성조사 : 1∼2종자/연, 2개소, - 고기능성 김 종자의 대량생산 및 산업화 : 2개 종자의 종자 생산 및 판매
34자원생산Golden Seed 프로젝트2130085213008052WT411아열대 바리과 해외종자생산 기술개발(주)아쿠아바이오텍국립수산과학원2017-01-012021-12-312018-01-012018-12-31105000000해외 바리과 어류 친어관리 및 우량종자 대량생산, - 친어관리 및 먹이생물 (Nannochloropsis sp. & rotifer) 배양 시스템 구축, - 갈색점바리 친어확보(인도네시아, 베트남), - 해외 종자 대량생산(20만마리), 해외생산기지 운영을 통한 현지 마케팅 , - 현지 판매기지 및 판매업체 확보, - 해외생산기지 운영을 통한 기업진출 홍보, 대상국가의 바리과 종자 시장동향 파악 및 유통채널 구축, - 종자 유통구조 조사(베트남), - 종자생산량, 바리과 양식 생산 현황조사(베트남), - 동남아시아 바리과 시장동향 파악
45자원생산Golden Seed 프로젝트2130085213008052SB710교잡 신종자(속성장, 수온내성) 최적 생산기술 개발 및 표준화목포대학교산학협력단국립수산과학원2017-01-012021-12-312018-01-012018-12-31695000000교잡(속성장, 수온내성)의 최적 교배 및 우량 수정란 생산기술 개발 , 교잡 신종자의 성장 특성 조사 및 우수성 검증 , 교잡 신종자의 사육관리 사양 표준화, 교잡 신종자의 대량생산 기술개발 및 상품성 검증 , 국내외 판매망(유통채널) 확보 및 교잡 신종자 판매전략 수립, 국내외 시장 확대와 교잡 신종자 판매
56자원생산Golden Seed 프로젝트2130085213008052WT911유전자 특성 규명을 통한 돌연변이 김의 산업화 형질 특성 연구성균관대학교 산학협력단국립수산과학원2017-01-012021-12-312018-01-012018-12-3180000000○ 김 품종 개량용 및 유용고부가 산물 관련 유전자원의 확보, ○ 체계적인 유전자원의 특성분석을 위한 시스템생물학기술 적용, ○ 김 유래 유전자원의 벡터 확보 및 유전자 발현 기술 개발, ○ 돌연변이 김의 산업화를 위한 유용 유전자활용
67자원생산Golden Seed 프로젝트2130085213008052SB910기능성 항산화 돌연변이 종자 개발전남대학교 산학협력단국립수산과학원2017-01-012021-12-312018-01-012018-12-31340000000□ 김의 배양 특성 연구, ○ 돌연변이 육종을 위한 김 계통주의 분양, ○ 김의 실험실 환경에서의 배양 기술 확립, ○ 김의 성장 단계에 따른 생장 특성 연구, ○ 김 품종에 따른 항산화능 평가, , □ 김 돌연변이 육종 기반기술 개발, ○ 김 유전자원 확보 및 종자개발 대상 선발 , ○ 김 돌연변이화를 위한 돌연변이원 탐색 및 가능성 검증, ○ 돌연변이원에 대한 저항성 평가 및 돌연변이화 탐색, ○ 김의 성장 주기 및 돌연변이 유도 조건에 따른 돌연변이화 탐색, , □ 우수 형질 선별 기술 개발, ○ 돌연변이 처리에 따른 돌연변이 탐색 기술 개발, ○ 고항산화성 김 종자 선별을 위한 High Throughput Screening 기술 개발, ○ 세대간 우수 형질의 보존 평가, , □ 항산화 김 종자의 특성 연구, ○ 돌연변이 김의 형태학적 특성 연구, ○ 단백질 발현 분석을 통한 항산화 기능성 기작 연구, ○ 돌연변이주에서 확인된 특이 발현 단백질의 유전체 검색과 신규 유용 유전자원 확보
78자원생산Golden Seed 프로젝트2130085213008052SB830김 발현유전체 정보 탐색 및 활용기술 개발전남대학교 산학협력단국립수산과학원2017-01-012021-12-312018-01-012018-12-31150000000▣ 수출용 우량종자 대량생산 및 수출국 현지 생산기반 구축, 종자생산 기술개발 및 질병 제어 기술개발, : 기형저감 기술개발, 세균성 바이러스성 질병모니터링, 우량종자 대량생산 및 상품성 검증, : 우량 종자 대량 생산 기술개발, 종자의 건강도(질병) 및 기형률 검증, 관능평가 및 시식회 등을 통한 상품성 검증, 해외생산기지 운영을 통한 현지 마케팅 및 판매, : 해외생산 및 판매 기지 구축, 현지 친어 확보 및 종자 대량 생산, 종(또는 품종)의 성장단계별 현지 판매 평가, 우량종자 홍보 및 판매, 국제 시장동향 파악 및 유통채널 구축, : 주요 대상국 수산물 유통업체와 협력체계 구축, 바리과 어류 주요 생산 및 소비국가 시장동향 파악, 국내외 홍보
89자원생산Golden Seed 프로젝트2130085213008052SB810내병성 김 종자 개발공주대학교 산학협력단국립수산과학원2017-01-012021-12-312018-01-012018-12-314000000001) 아열대 바리과 교잡품종 종자 생산성 향상 기술개발 , ■ 대형수조에서 초기 생존율 향상(수정란~난황흡수기), ■ 단계별 먹이공급 방법 개선 및 현장 적용(생존율 향상, 기형률 저감), , 2) 아열대 바리과 교잡품종 종자 대량생산 산업화 체계 확립 , ■ 종자 대량생산 및 국내외 판매, ■ 『친어관리-수정란·종자 생산-판매』통합 체계 구축(기업형)
910자원생산Golden Seed 프로젝트2130085213008052SB820고온내성 김 종자 개발한국생명공학연구원국립수산과학원2017-01-012021-12-312018-01-012018-12-31250000000○ 20여 고온내성 돌연변이주의 순계화 및 기내 특성 분석, - 각 변이주별 순계화, - 각 순계의 사상체 및 엽체 특성 분석 , - 양식특성 피드백을 통한 변이주별 최적생장조건 규명, , ○ 변이주별 유전적 특성 분석, - 유전자 분석을 통한 변이주별 유전적 특성 분석, - 후대 형질 특성 분석, - 기내 및 양식 개체의 유전적 특성 비교 분석, , ○ 양식 실증을 통한 고온내성 우량 김 종자 개발, - 양식 생장 특성 및 환경 적응성 분석, - 양식 특성 피드백 연구를 통한 변이주 양식조건 최적화, - 후대 분석을 통한 우수라인 안정성 확보 및 고온내성 김 품종화
번호분류사업명총괄과제번호세부과제번호과제명연구수행기관주관기관총연구기간 시작일총연구기간 종료일당해년도연구시작일당해년도연구종료일총연구비연구내용요약
2021자원생산Golden Seed 프로젝트2130085213008052SB110수산종자 장거리 수송기술 개발 및 수출 경쟁력 강화국립수산과학원국립수산과학원2017-01-012021-12-312018-01-012018-12-311600000001차년도, - 수산종자의 장거리 수송기반 조건 구명, · 수송환경 조건별(수온, 염분) 개발 종자의 생리적 임계범위 및 건강도 조사, · 수송환경 조건별(수온, 염분) 개발 종자의 산소소비량 조사, - 수산종자의 수송 방법별 최적 수송기술 개발, · 개발 종자의 수송 방법별(항공, 활어 컨테이너) 시험수송 및 분석, · 개발 종자의 최적 수송기술 개발, - 항공 및 활컨테이너 종자 수송 방법과 기구의 개선 및 개발 , , 2차년도, - 항공 및 활컨테이너 종자 수송 방법과 기구의 개선 및 개발 , - 수산종자의 해외 산업화 기반조성 및 활성화 방안 도출, · 수출 대상국에서의 수산종자 산업화 기반조성, · 해외 수산업 활성화 방안 도출 , , 3차년도, - 수산 종자기업의 육성 방안 도출 , · 종자 생산업체의 현황 및 생산 실태조사(한국, 수출 대상국), · 종자 생산업체의 활성화 및 기업화 육성 방안 도출 (한국, 수출 대상국), , 4차년도, - 바리, 전복품목 종자 생산장의 품질관리 표준화 시스템 개발, - 바리품목 종자생산 품질관리 보증체계 개발 및 적용, , 5차년도, - 전복품목 종자 생산장의 품질관리 표준화 시스템 개발, - 전복품목 종자생산 품질관리 보증체계 개발 및 적용
2122자원생산Golden Seed 프로젝트2130085213008052WT111수산종자 관리기준 개발 및 인증제 도입한국수산식품안전연구소국립수산과학원2017-01-012021-12-312018-01-012018-12-3145700000국내·외 수산종자 관리기준 조사 및 분석, 수산종자 관리기준 개발, 대상 품목별 수산종자 관리기준 적용 방법 개발, 수산종자 인증제 도입 방안 및 제도화 기반 수립
2223자원생산Golden Seed 프로젝트2130085213008052SB430우량 종자 대량생산 기술 개발 및 산업화청솔수산국립수산과학원2018-01-012021-12-312018-01-012018-12-312666670001) 아열대 바리과 교잡품종 종자 생산성 향상 기술개발 , ■ 대형수조에서 초기 생존율 향상(수정란~난황흡수기), ■ 단계별 먹이공급 방법 개선 및 현장 적용(생존율 향상, 기형률 저감), , 2) 아열대 바리과 교잡품종 종자 대량생산 산업화 체계 확립 , ■ 종자 대량생산 및 국내외 판매, ■ 『친어관리-수정란·종자 생산-판매』통합 체계 구축(기업형)
2324자원생산Golden Seed 프로젝트2130085213008052WT512우량 종자 대량 생산 판매청솔수산국립수산과학원2018-01-012021-12-312018-01-012018-12-31845000001) 종자 대량 생산 및 종자의 상품성 검증, 종자 생존률 향상, 기형 발생율 저감 기술 개발, 2) 국내외 판매망 확보 및 종자 판매, 국외 판매망 확보, 종자 수출 및 국내 판매
2425자원생산Golden Seed 프로젝트2130085213008052WT221넙치 현지적응 및 건강종자 생산 체계 구축주식회사 피쉬케어국립수산과학원2017-01-012021-12-312018-01-012018-12-3150000000[제2세부 프로젝트 목표], 배수체 참전복 생산 기술의 개량 및 특징 분석, , [연구 내용], - 배수체(3배체) 유도 기술 및 현장 적용성 개선, - 배수체(3배체 및 4배체) 기술개발 및 표준 프로토콜 제작, - 배수체 종자의 생리 생태학적 특성 조사, - 배수체 종자의 유전학적 특성 조사, , 배수체 생산 기술 개량-(1), 3배체 유도 기술의 현장 적용 조건 조사 , · 지역, 수온 및 시기 등, · 대량 처리 세부 조건의 개량, - 4배체 유도 가능성 및 기반 조건 조사, · 4배체 처리 조건들의 유효성 및 초기 생존력 예비 평가, 배수체 생산 기술 개량-(2), 3배체 유도 기술의 현장 적용 조건 확립 , · 현장 적용 조건들의 재검증 , · 처리 조건의 최적화, - 4배체 유도 및 초기 특징 조사, · 4배체 유도 가능 조건 개발, · 4배체 처리 군의 발생 및 생존 특성 평가, (※ 2차년 결과에 따라 후속 4배체 개발 방향 결정), , 배수체 종자의 특성 조사-(1), 배수체 참전복의 유전학적 특징 조사, · 세포유전학적 특성 검증, · 분자유전학적 특성 검증, - 배수체 참전복 기술의 표준 프로토콜 제작, · 배수체 유도 및 분석(검증) 프로토콜, , 배수체 종자의 특성 조사-(2), - 배수체 참전복의 생리·생태학적 특성 조사, (※ 제1세부 프로젝트에서 설계된 시험 조사 군을 대상으로 한 특성 조사) , · 기관 발달 및 조직학적 특징, · 외부 계측(계수) 형질 및 체조성 특징, · 유전자 발현 특징 등, · 환경 및 현장 조건들 간 비교 평가 , , 배수체 종자의 특성 조사-(3), - 배수체 참전복의 생식학적 특성 조사, · 외부 생식소의 형태학적 특징 , · 조직학적 특징, · 배우자 생산(산란·방정 유발) 가능성 조사, · 접합자 생산(수정 능력 및 개체 생산 등) 가능성 조사, · 배수체 연령 간 차등 여부 조사
2526자원생산Golden Seed 프로젝트2130085213008052WT711교잡 신종자의 대량생산 기술개발 및 상품성 검증솔지전복국립수산과학원2017-01-012021-12-312018-01-012018-12-31100000000본 위탁과제는 1세부에 포함 되어 우수형질 보유 교잡종 치패의 대량생산과 본 프로젝트에 참여하는 업체들이 원활히 우수형질 보유 신종자를 생산하고 국내외 판매를 할 수 있도록 다음과 같이 연구를 수행하고자 한다. , 교잡종 수정란 및 치패의 대량 생산, 우수형질 보유 신종자(속성장, 수온내성)의 대량생산 및 대량생산 체계 구축, 교잡종 수정란 및 치패 공급, 우수형질 보유 신종자 수정란 및 치패를 참여업체에 무료 분양, 대량 생산한 치패의 표준 성장도 조사 , 대량 생산 된 치패의 표준 성장도 조사 및 개발 된 교잡 신종자의 상품성 검증, 교잡종 신종자 국내외 판매, 교잡종 신종자 홍보, 교잡종 신종자의 국내외 판매망 구축
2627자원생산Golden Seed 프로젝트2130085213008052WT311터봇 건강종자 생산관리 체계 구축주식회사 피쉬케어국립수산과학원2017-01-012021-12-312018-01-012018-12-3150000000국내·외 수산종자 관리기준 조사 및 분석, 수산종자 관리기준 개발, 대상 품목별 수산종자 관리기준 적용 방법 개발, 수산종자 인증제 도입 방안 및 제도화 기반 수립
2728자원생산Golden Seed 프로젝트2130085213008052SB620배수체 생산기술 개량 연구 및 특성 조사부경대학교 산학협력단국립수산과학원2017-01-012021-12-312018-01-012018-12-31150000000[제2세부 프로젝트 목표], 배수체 참전복 생산 기술의 개량 및 특징 분석, , [연구 내용], - 배수체(3배체) 유도 기술 및 현장 적용성 개선, - 배수체(3배체 및 4배체) 기술개발 및 표준 프로토콜 제작, - 배수체 종자의 생리 생태학적 특성 조사, - 배수체 종자의 유전학적 특성 조사, , 배수체 생산 기술 개량-(1), 3배체 유도 기술의 현장 적용 조건 조사 , · 지역, 수온 및 시기 등, · 대량 처리 세부 조건의 개량, - 4배체 유도 가능성 및 기반 조건 조사, · 4배체 처리 조건들의 유효성 및 초기 생존력 예비 평가, 배수체 생산 기술 개량-(2), 3배체 유도 기술의 현장 적용 조건 확립 , · 현장 적용 조건들의 재검증 , · 처리 조건의 최적화, - 4배체 유도 및 초기 특징 조사, · 4배체 유도 가능 조건 개발, · 4배체 처리 군의 발생 및 생존 특성 평가, (※ 2차년 결과에 따라 후속 4배체 개발 방향 결정), , 배수체 종자의 특성 조사-(1), 배수체 참전복의 유전학적 특징 조사, · 세포유전학적 특성 검증, · 분자유전학적 특성 검증, - 배수체 참전복 기술의 표준 프로토콜 제작, · 배수체 유도 및 분석(검증) 프로토콜, , 배수체 종자의 특성 조사-(2), - 배수체 참전복의 생리·생태학적 특성 조사, (※ 제1세부 프로젝트에서 설계된 시험 조사 군을 대상으로 한 특성 조사) , · 기관 발달 및 조직학적 특징, · 외부 계측(계수) 형질 및 체조성 특징, · 유전자 발현 특징 등, · 환경 및 현장 조건들 간 비교 평가 , , 배수체 종자의 특성 조사-(3), - 배수체 참전복의 생식학적 특성 조사, · 외부 생식소의 형태학적 특징 , · 조직학적 특징, · 배우자 생산(산란·방정 유발) 가능성 조사, · 접합자 생산(수정 능력 및 개체 생산 등) 가능성 조사, · 배수체 연령 간 차등 여부 조사
2829자원생산Golden Seed 프로젝트2130085213008052WT611국내외 판매전략 수립 및 판매망(유통채널) 확보마린씨드(MARINESEED)국립수산과학원2017-01-012021-12-312018-01-012018-12-3130000000중국 수출수립 및 판매망 확보, - 중국 참전복종자 생산 및 유통시장 현황 조사, - 참전복 육종종자 중국수출 마케팅 전략 수립 , - 참전복 육종종자 중국 수출 통관, 검역, 비관세 장벽 등 제반 여건 조사 , - 참전복 육공공자 중국수출을 위한 판매망 확보: 중국 내 추가 고객사 확보
2930자원생산기획연구3160075316007053WT011해풍 맞은 꾸지뽕나무를 활용한 저비용 고소득 특화육성 및 산업화목포대학교산학협력단전남산림자원연구소2016-05-012020-12-312018-01-012018-12-3130000000○ 1년차 : 식품소재자원화, 건강기능식품개발, 인증형 시스템 구축, - 신안 꾸지뽕 자원화, 산업생태계 지원 및 대량생산 조건 확립, - 꾸지뽕 목질부 활성탄소 제조 및 표면기능화 최적화 연구 , - 꾸지뽕 나무 간기능 개선 약리효능평가, - 면역 증진 효과시험, 제품개발 및 품질향상연구, 개별인정형 기술 컨설팅, - 시장진출에 따른 안정 원료공급 조직화, 대량생산 공급체계 시스템 구축, - 개별인정형 기능성소재 개발을 위한 기술 컨설팅 , - 꾸지뽕 열매의 간기능 개선 인체적용시험 IRB 승인 , - 시장 조사 (기능성 식품 국내외 시장동향 및 관련업체 현황, 환경 분석), - 산업적 수요 조사 (기업 애로 사항 파악 및 판로 마케팅 지원), , ○ 2년차 : 토종자원 육성, 영농활동 지원 및 현장 실증모델 개발보급, - 유전자원 보존육성 현장 애로기술 기업지원 및 지표성분 시험법 개발, - 다원적 가치 증진 항균, 광촉매 및 향장소재 기술개발, - 꾸지뽕 열매의 대사증후군, 면역 개선 약리효능평가(동물시험), - 탐색적 인체적용시험을 통한 유효성 및 안전성 평가, - 제품개발 및 신안 축제“천사와 꾸지뽕”축제 공동 마케팅, - 기업 규모화, 고용 창출위한 기술이전 상용화 추진 및 마케팅 전략 수립, - 꾸지뽕 열매의 인체적용시험을 통한 간기능 개선 유효성 및 안전성 평가 및 모니터링, - 특허기술 분석(국내외 인정, 특허 논문 자료 수집 및 분석과 평가) , - 업무협약 체결(기술이전사업화 업무협약 체결 산산/산학/산연 등), , ○ 3년차 : 전문 인력양성 및 산업과 연계·융합 , - 꾸지뽕 명품화 인증지원, 기능성 향장소재개발 , - 산림학교 운영, 현장 애로 기업지원집중, - 제품개발 및 산업적 브랜드 구축, - 면역증진시험(꾸지뽕 추출물의 장단기 제품 적용성 평가, - 확증적 인체적용시험을 통한 유효성 및 안전성 평가, - 꾸지뽕 열매의 간기능 개선 인체적용시험 수행, 모니터링 및 결론 도출