Overview

Dataset statistics

Number of variables9
Number of observations35
Missing cells2
Missing cells (%)0.6%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory2.7 KiB
Average record size in memory78.8 B

Variable types

Numeric3
Categorical4
Text2

Dataset

Description농림식품 축산 R&D 특허정보의(과제번호, 과제명, 연구책임자, 특허명, 출연기관/인, 등록년도, 출원국가)
Author농림식품기술기획평가원
URLhttps://data.mafra.go.kr/opendata/data/indexOpenDataDetail.do?data_id=20191014000000001356

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분류 has constant value ""Constant
연구책임자 is highly overall correlated with 번호 and 2 other fieldsHigh correlation
과제명 is highly overall correlated with 번호 and 2 other fieldsHigh correlation
번호 is highly overall correlated with 과제번호 and 2 other fieldsHigh correlation
과제번호 is highly overall correlated with 번호 and 2 other fieldsHigh correlation
출원국가 is highly imbalanced (68.4%)Imbalance
출원기관/인 has 2 (5.7%) missing valuesMissing
번호 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-11 03:38:06.202257
Analysis finished2023-12-11 03:38:08.083149
Duration1.88 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

번호
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct35
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean18
Minimum1
Maximum35
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size447.0 B
2023-12-11T12:38:08.171029image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile2.7
Q19.5
median18
Q326.5
95-th percentile33.3
Maximum35
Range34
Interquartile range (IQR)17

Descriptive statistics

Standard deviation10.246951
Coefficient of variation (CV)0.56927504
Kurtosis-1.2
Mean18
Median Absolute Deviation (MAD)9
Skewness0
Sum630
Variance105
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-11T12:38:08.347861image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=35)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
2.9%
2 1
 
2.9%
21 1
 
2.9%
22 1
 
2.9%
23 1
 
2.9%
24 1
 
2.9%
25 1
 
2.9%
26 1
 
2.9%
27 1
 
2.9%
28 1
 
2.9%
Other values (25) 25
71.4%
ValueCountFrequency (%)
1 1
2.9%
2 1
2.9%
3 1
2.9%
4 1
2.9%
5 1
2.9%
6 1
2.9%
7 1
2.9%
8 1
2.9%
9 1
2.9%
10 1
2.9%
ValueCountFrequency (%)
35 1
2.9%
34 1
2.9%
33 1
2.9%
32 1
2.9%
31 1
2.9%
30 1
2.9%
29 1
2.9%
28 1
2.9%
27 1
2.9%
26 1
2.9%

분류
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)2.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size412.0 B
축산
35 

Length

Max length2
Median length2
Mean length2
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
축산 35
100.0%

Length

2023-12-11T12:38:08.538668image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T12:38:08.700428image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
축산 35
100.0%

과제번호
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct7
Distinct (%)20.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2493528.4
Minimum1110475
Maximum3130423
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size447.0 B
2023-12-11T12:38:08.786749image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1110475
5-th percentile1110475
Q11130808
median3120304
Q33120304
95-th percentile3130423
Maximum3130423
Range2019948
Interquartile range (IQR)1989496

Descriptive statistics

Standard deviation944334.02
Coefficient of variation (CV)0.37871396
Kurtosis-1.3824799
Mean2493528.4
Median Absolute Deviation (MAD)9709
Skewness-0.83647585
Sum87273494
Variance8.9176674 × 1011
MonotonicityIncreasing
2023-12-11T12:38:08.904263image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=7)
ValueCountFrequency (%)
3120304 16
45.7%
3130423 5
 
14.3%
1110475 3
 
8.6%
1110555 3
 
8.6%
1120154 3
 
8.6%
3130013 3
 
8.6%
1141462 2
 
5.7%
ValueCountFrequency (%)
1110475 3
 
8.6%
1110555 3
 
8.6%
1120154 3
 
8.6%
1141462 2
 
5.7%
3120304 16
45.7%
3130013 3
 
8.6%
3130423 5
 
14.3%
ValueCountFrequency (%)
3130423 5
 
14.3%
3130013 3
 
8.6%
3120304 16
45.7%
1141462 2
 
5.7%
1120154 3
 
8.6%
1110555 3
 
8.6%
1110475 3
 
8.6%

과제명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct7
Distinct (%)20.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size412.0 B
반추동물의 탄소배출 저감형 사료첨가제 개발
16 
원통 수평형 고 수분 가축분뇨 고속 퇴비화 및 악취 2단 제거 기술개발
5 
돼지 common cytokine receptor gamma(IL-2R) 유전자 적중 복제 미니 돼지 개발과 이를 이용한 사람 조혈 줄기세포 생체 대량 배양
3 
형질전환 기술을 이용한 애완용 소형 닭의 생산
3 
정소유래 세포성니쉬를 활용한 돼지 형질전환 정원줄기세포유래 생식세포 생산 및 형질전환동물 생산
3 
Other values (2)
5 

Length

Max length87
Median length52
Mean length34.885714
Min length23

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row돼지 common cytokine receptor gamma(IL-2R) 유전자 적중 복제 미니 돼지 개발과 이를 이용한 사람 조혈 줄기세포 생체 대량 배양
2nd row돼지 common cytokine receptor gamma(IL-2R) 유전자 적중 복제 미니 돼지 개발과 이를 이용한 사람 조혈 줄기세포 생체 대량 배양
3rd row돼지 common cytokine receptor gamma(IL-2R) 유전자 적중 복제 미니 돼지 개발과 이를 이용한 사람 조혈 줄기세포 생체 대량 배양
4th row형질전환 기술을 이용한 애완용 소형 닭의 생산
5th row형질전환 기술을 이용한 애완용 소형 닭의 생산

Common Values

ValueCountFrequency (%)
반추동물의 탄소배출 저감형 사료첨가제 개발 16
45.7%
원통 수평형 고 수분 가축분뇨 고속 퇴비화 및 악취 2단 제거 기술개발 5
 
14.3%
돼지 common cytokine receptor gamma(IL-2R) 유전자 적중 복제 미니 돼지 개발과 이를 이용한 사람 조혈 줄기세포 생체 대량 배양 3
 
8.6%
형질전환 기술을 이용한 애완용 소형 닭의 생산 3
 
8.6%
정소유래 세포성니쉬를 활용한 돼지 형질전환 정원줄기세포유래 생식세포 생산 및 형질전환동물 생산 3
 
8.6%
FTA 대응 사료비 절감 및 생산성 향상을 위한 양돈 사양시스템 개발 3
 
8.6%
계란 오염 병원성 미생물 제어 시스템 모델 개발 2
 
5.7%

Length

2023-12-11T12:38:09.072614image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T12:38:09.243752image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
개발 21
 
7.0%
반추동물의 16
 
5.3%
저감형 16
 
5.3%
사료첨가제 16
 
5.3%
탄소배출 16
 
5.3%
및 11
 
3.7%
생산 9
 
3.0%
돼지 9
 
3.0%
형질전환 6
 
2.0%
이용한 6
 
2.0%
Other values (53) 174
58.0%

연구책임자
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct7
Distinct (%)20.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size412.0 B
장문백
16 
김원중
5 
김진회
3 
김태완
3 
이승태
3 
Other values (2)
5 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row김진회
2nd row김진회
3rd row김진회
4th row김태완
5th row김태완

Common Values

ValueCountFrequency (%)
장문백 16
45.7%
김원중 5
 
14.3%
김진회 3
 
8.6%
김태완 3
 
8.6%
이승태 3
 
8.6%
김유용 3
 
8.6%
최농훈 2
 
5.7%

Length

2023-12-11T12:38:09.405413image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T12:38:09.541253image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
장문백 16
45.7%
김원중 5
 
14.3%
김진회 3
 
8.6%
김태완 3
 
8.6%
이승태 3
 
8.6%
김유용 3
 
8.6%
최농훈 2
 
5.7%

특허명
Text

Distinct26
Distinct (%)74.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size412.0 B
2023-12-11T12:38:09.893233image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length70
Median length48
Mean length34.4
Min length8

Characters and Unicode

Total characters1204
Distinct characters177
Distinct categories6 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique20 ?
Unique (%)57.1%

Sample

1st row인터루킨 2 수용체 감마 유전자 적중벡터, 그 벡터가 도입된 면역세포 결핍 형질전환 미니 복
2nd row인터루킨2수용체 감마 유전자 적중벡터, 그 벡터가 도입된 면여겟포 결핍 형질전환 미니 복제돼지 생산과 그 제조방법 및 활용
3rd row인터루킨 2 수용체 감마 유전자 적중벡터, 그 벡터가 도입된 면역세포 결핍 형질전환 미니 복제돼지 생산과 그 제조방법 및 활용
4th row세포외로 분비되는 녹색형광단백질, 이를 코딩하는 유전자 및 이 유전자 발현을 위한 벡터
5th row쥐 성장호르몬 유전자의 프로모터를 포함하는 레트로바이러스 발현 벡터
ValueCountFrequency (%)
및 21
 
6.7%
이의 10
 
3.2%
반추위 9
 
2.9%
내 9
 
2.9%
메탄 9
 
2.9%
미생물 9
 
2.9%
이용 9
 
2.9%
유전자 7
 
2.2%
조성물 7
 
2.2%
억제능을 7
 
2.2%
Other values (105) 216
69.0%
2023-12-11T12:38:10.775392image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
278
 
23.1%
이 31
 
2.6%
물 29
 
2.4%
반 27
 
2.2%
의 26
 
2.2%
용 23
 
1.9%
추 22
 
1.8%
및 21
 
1.7%
생 21
 
1.7%
위 17
 
1.4%
Other values (167) 709
58.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 818
67.9%
Space Separator 278
 
23.1%
Lowercase Letter 65
 
5.4%
Decimal Number 22
 
1.8%
Uppercase Letter 15
 
1.2%
Other Punctuation 6
 
0.5%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 31
 
3.8%
물 29
 
3.5%
반 27
 
3.3%
의 26
 
3.2%
용 23
 
2.8%
추 22
 
2.7%
및 21
 
2.6%
생 21
 
2.6%
위 17
 
2.1%
성 17
 
2.1%
Other values (132) 584
71.4%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
i 8
12.3%
a 8
12.3%
e 7
10.8%
c 6
9.2%
l 5
 
7.7%
s 5
 
7.7%
o 4
 
6.2%
y 3
 
4.6%
t 3
 
4.6%
d 3
 
4.6%
Other values (9) 13
20.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 6
27.3%
1 3
13.6%
6 3
13.6%
2 3
13.6%
4 3
13.6%
8 3
13.6%
3 1
 
4.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
L 3
20.0%
N 3
20.0%
R 3
20.0%
A 3
20.0%
S 1
 
6.7%
M 1
 
6.7%
B 1
 
6.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
278
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 6
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 818
67.9%
Common 306
 
25.4%
Latin 80
 
6.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 31
 
3.8%
물 29
 
3.5%
반 27
 
3.3%
의 26
 
3.2%
용 23
 
2.8%
추 22
 
2.7%
및 21
 
2.6%
생 21
 
2.6%
위 17
 
2.1%
성 17
 
2.1%
Other values (132) 584
71.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
i 8
 
10.0%
a 8
 
10.0%
e 7
 
8.8%
c 6
 
7.5%
l 5
 
6.2%
s 5
 
6.2%
o 4
 
5.0%
y 3
 
3.8%
t 3
 
3.8%
L 3
 
3.8%
Other values (16) 28
35.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
278
90.8%
, 6
 
2.0%
0 6
 
2.0%
1 3
 
1.0%
6 3
 
1.0%
2 3
 
1.0%
4 3
 
1.0%
8 3
 
1.0%
3 1
 
0.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 818
67.9%
ASCII 386
32.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
278
72.0%
i 8
 
2.1%
a 8
 
2.1%
e 7
 
1.8%
, 6
 
1.6%
c 6
 
1.6%
0 6
 
1.6%
l 5
 
1.3%
s 5
 
1.3%
o 4
 
1.0%
Other values (25) 53
 
13.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 31
 
3.8%
물 29
 
3.5%
반 27
 
3.3%
의 26
 
3.2%
용 23
 
2.8%
추 22
 
2.7%
및 21
 
2.6%
생 21
 
2.6%
위 17
 
2.1%
성 17
 
2.1%
Other values (132) 584
71.4%

출원기관/인
Text

MISSING 

Distinct24
Distinct (%)72.7%
Missing2
Missing (%)5.7%
Memory size412.0 B
2023-12-11T12:38:11.002482image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length38
Median length28
Mean length13.30303
Min length3

Characters and Unicode

Total characters439
Distinct characters88
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique18 ?
Unique (%)54.5%

Sample

1st row건국대학교 산학협력단,건국대학교 산학협력단
2nd row건국대학교 산학협력단
3rd row건국대학교 산학협력단
4th row대구가톨릭대학교산학협력단
5th row대구가톨릭대학교 산학협력단
ValueCountFrequency (%)
산학협력단 12
21.1%
순천대학교 5
 
8.8%
건국대학교 5
 
8.8%
이상석 3
 
5.3%
전북대학교산학협력단 2
 
3.5%
김원중 2
 
3.5%
대구가톨릭대학교산학협력단 2
 
3.5%
강원대학교 2
 
3.5%
주)이지팜,김종필 1
 
1.8%
홍영기 1
 
1.8%
Other values (22) 22
38.6%
2023-12-11T12:38:11.367835image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
학 47
 
10.7%
대 26
 
5.9%
산 26
 
5.9%
24
 
5.5%
교 23
 
5.2%
력 23
 
5.2%
단 23
 
5.2%
협 22
 
5.0%
, 18
 
4.1%
원 11
 
2.5%
Other values (78) 196
44.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 362
82.5%
Space Separator 24
 
5.5%
Other Punctuation 24
 
5.5%
Decimal Number 12
 
2.7%
Open Punctuation 6
 
1.4%
Close Punctuation 6
 
1.4%
Dash Punctuation 3
 
0.7%
Uppercase Letter 2
 
0.5%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
학 47
 
13.0%
대 26
 
7.2%
산 26
 
7.2%
교 23
 
6.4%
력 23
 
6.4%
단 23
 
6.4%
협 22
 
6.1%
원 11
 
3.0%
김 9
 
2.5%
이 8
 
2.2%
Other values (64) 144
39.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 3
25.0%
2 3
25.0%
4 2
16.7%
5 2
16.7%
7 1
 
8.3%
1 1
 
8.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 18
75.0%
; 6
 
25.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 1
50.0%
K 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
24
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 6
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 6
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 362
82.5%
Common 75
 
17.1%
Latin 2
 
0.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
학 47
 
13.0%
대 26
 
7.2%
산 26
 
7.2%
교 23
 
6.4%
력 23
 
6.4%
단 23
 
6.4%
협 22
 
6.1%
원 11
 
3.0%
김 9
 
2.5%
이 8
 
2.2%
Other values (64) 144
39.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
24
32.0%
, 18
24.0%
; 6
 
8.0%
( 6
 
8.0%
) 6
 
8.0%
0 3
 
4.0%
- 3
 
4.0%
2 3
 
4.0%
4 2
 
2.7%
5 2
 
2.7%
Other values (2) 2
 
2.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
B 1
50.0%
K 1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 362
82.5%
ASCII 77
 
17.5%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
학 47
 
13.0%
대 26
 
7.2%
산 26
 
7.2%
교 23
 
6.4%
력 23
 
6.4%
단 23
 
6.4%
협 22
 
6.1%
원 11
 
3.0%
김 9
 
2.5%
이 8
 
2.2%
Other values (64) 144
39.8%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
24
31.2%
, 18
23.4%
; 6
 
7.8%
( 6
 
7.8%
) 6
 
7.8%
0 3
 
3.9%
- 3
 
3.9%
2 3
 
3.9%
4 2
 
2.6%
5 2
 
2.6%
Other values (4) 4
 
5.2%

등록년도
Real number (ℝ)

Distinct6
Distinct (%)17.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2014.7143
Minimum2012
Maximum2017
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size447.0 B
2023-12-11T12:38:11.537785image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2012
5-th percentile2013
Q12014
median2015
Q32016
95-th percentile2017
Maximum2017
Range5
Interquartile range (IQR)2

Descriptive statistics

Standard deviation1.2735183
Coefficient of variation (CV)0.00063210861
Kurtosis-0.60060673
Mean2014.7143
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness0.031438641
Sum70515
Variance1.6218487
MonotonicityNot monotonic
2023-12-11T12:38:11.699004image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=6)
ValueCountFrequency (%)
2014 10
28.6%
2015 9
25.7%
2016 7
20.0%
2013 5
14.3%
2017 3
 
8.6%
2012 1
 
2.9%
ValueCountFrequency (%)
2012 1
 
2.9%
2013 5
14.3%
2014 10
28.6%
2015 9
25.7%
2016 7
20.0%
2017 3
 
8.6%
ValueCountFrequency (%)
2017 3
 
8.6%
2016 7
20.0%
2015 9
25.7%
2014 10
28.6%
2013 5
14.3%
2012 1
 
2.9%

출원국가
Categorical

IMBALANCE 

Distinct3
Distinct (%)8.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size412.0 B
대한민국
32 
일본
 
2
중국
 
1

Length

Max length4
Median length4
Mean length3.8285714
Min length2

Unique

Unique1 ?
Unique (%)2.9%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
대한민국 32
91.4%
일본 2
 
5.7%
중국 1
 
2.9%

Length

2023-12-11T12:38:11.845758image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T12:38:11.986624image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
대한민국 32
91.4%
일본 2
 
5.7%
중국 1
 
2.9%

Interactions

2023-12-11T12:38:07.478547image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:38:06.716725image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:38:07.108114image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:38:07.600258image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:38:06.848941image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:38:07.235569image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:38:07.737177image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:38:06.978426image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:38:07.361451image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-11T12:38:12.064808image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
번호과제번호과제명연구책임자특허명출원기관/인등록년도출원국가
번호1.0001.0000.8610.8610.6890.8510.5450.281
과제번호1.0001.0001.0001.0001.0001.0000.3730.000
과제명0.8611.0001.0001.0001.0001.0000.5700.000
연구책임자0.8611.0001.0001.0001.0001.0000.5700.000
특허명0.6891.0001.0001.0001.0000.8970.7320.000
출원기관/인0.8511.0001.0001.0000.8971.0000.8250.000
등록년도0.5450.3730.5700.5700.7320.8251.0000.315
출원국가0.2810.0000.0000.0000.0000.0000.3151.000
2023-12-11T12:38:12.193479image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
출원국가연구책임자과제명
출원국가1.0000.0000.000
연구책임자0.0001.0001.000
과제명0.0001.0001.000
2023-12-11T12:38:12.301136image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
번호과제번호등록년도과제명연구책임자출원국가
번호1.0000.9480.2990.6330.6330.127
과제번호0.9481.0000.3400.9210.9210.000
등록년도0.2990.3401.0000.3910.3910.170
과제명0.6330.9210.3911.0001.0000.000
연구책임자0.6330.9210.3911.0001.0000.000
출원국가0.1270.0000.1700.0000.0001.000

Missing values

2023-12-11T12:38:07.873430image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-11T12:38:08.019996image/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

번호분류과제번호과제명연구책임자특허명출원기관/인등록년도출원국가
01축산1110475돼지 common cytokine receptor gamma(IL-2R) 유전자 적중 복제 미니 돼지 개발과 이를 이용한 사람 조혈 줄기세포 생체 대량 배양김진회인터루킨 2 수용체 감마 유전자 적중벡터, 그 벡터가 도입된 면역세포 결핍 형질전환 미니 복건국대학교 산학협력단,건국대학교 산학협력단2015대한민국
12축산1110475돼지 common cytokine receptor gamma(IL-2R) 유전자 적중 복제 미니 돼지 개발과 이를 이용한 사람 조혈 줄기세포 생체 대량 배양김진회인터루킨2수용체 감마 유전자 적중벡터, 그 벡터가 도입된 면여겟포 결핍 형질전환 미니 복제돼지 생산과 그 제조방법 및 활용건국대학교 산학협력단2013대한민국
23축산1110475돼지 common cytokine receptor gamma(IL-2R) 유전자 적중 복제 미니 돼지 개발과 이를 이용한 사람 조혈 줄기세포 생체 대량 배양김진회인터루킨 2 수용체 감마 유전자 적중벡터, 그 벡터가 도입된 면역세포 결핍 형질전환 미니 복제돼지 생산과 그 제조방법 및 활용건국대학교 산학협력단2014대한민국
34축산1110555형질전환 기술을 이용한 애완용 소형 닭의 생산김태완세포외로 분비되는 녹색형광단백질, 이를 코딩하는 유전자 및 이 유전자 발현을 위한 벡터대구가톨릭대학교산학협력단2014대한민국
45축산1110555형질전환 기술을 이용한 애완용 소형 닭의 생산김태완쥐 성장호르몬 유전자의 프로모터를 포함하는 레트로바이러스 발현 벡터대구가톨릭대학교 산학협력단2014대한민국
56축산1110555형질전환 기술을 이용한 애완용 소형 닭의 생산김태완세포외로 분비되는 녹색형광단백질, 이를 코딩하는 유전자 및 이 유전자 발현을 위한 벡터대구가톨릭대학교산학협력단2012대한민국
67축산1120154정소유래 세포성니쉬를 활용한 돼지 형질전환 정원줄기세포유래 생식세포 생산 및 형질전환동물 생산이승태포유동물 유래 정원줄기세포의 분리방법강원대학교산학협력단2014대한민국
78축산1120154정소유래 세포성니쉬를 활용한 돼지 형질전환 정원줄기세포유래 생식세포 생산 및 형질전환동물 생산이승태섬유아세포 배양용 배지 조성물, 섬유아세포의 배양방법 및 이를 이용한 피부 재생용 조성물강원대학교 산학협력단2014대한민국
89축산1120154정소유래 세포성니쉬를 활용한 돼지 형질전환 정원줄기세포유래 생식세포 생산 및 형질전환동물 생산이승태정원줄기세포의 3차원 체외 배양 방법 및 그 용도강원대학교 산학협력단,박민희,박지은,윤정임,이승태2016대한민국
910축산1141462계란 오염 병원성 미생물 제어 시스템 모델 개발최농훈계란 살균 방법건국대학교 산학협력단,최농훈2017대한민국
번호분류과제번호과제명연구책임자특허명출원기관/인등록년도출원국가
2526축산3120304반추동물의 탄소배출 저감형 사료첨가제 개발장문백반추위 내 메탄 저감 및 발효 개선을 위한 미생물 및 이의 이용순천대학교 산학협력단2013대한민국
2627축산3120304반추동물의 탄소배출 저감형 사료첨가제 개발장문백반추동물의 반추위내 메탄생성 억제능을 갖는 미생물 및 이의 이용순천대학교 산학협력단2015일본
2728축산3130013FTA 대응 사료비 절감 및 생산성 향상을 위한 양돈 사양시스템 개발김유용돈사 음수 공급 상태 체크 방법 및 이를 이용한 돈사 음수 상태 체크 시스템(주)이지팜2017대한민국
2829축산3130013FTA 대응 사료비 절감 및 생산성 향상을 위한 양돈 사양시스템 개발김유용돈사 음수 공급 상태 체크 방법 및 이를 이용한 돈사 음수 상태 체크 시스템(주)이지팜,김종필2015대한민국
2930축산3130013FTA 대응 사료비 절감 및 생산성 향상을 위한 양돈 사양시스템 개발김유용반층 돈방을 포함하는 돈사 구조물김유용; 홍진수; 정우림; 이건일; 정재학; 윤영호; 홍영기2014대한민국
3031축산3130423원통 수평형 고 수분 가축분뇨 고속 퇴비화 및 악취 2단 제거 기술개발김원중에어공급부를 구비한 원통형 교반 발효기김원중,BK환경종합건설(주),한경대학교 산학협력단2016대한민국
3132축산3130423원통 수평형 고 수분 가축분뇨 고속 퇴비화 및 악취 2단 제거 기술개발김원중에어공급부를 구비한 원통형 교반 발효기김원중,김원중2016대한민국
3233축산3130423원통 수평형 고 수분 가축분뇨 고속 퇴비화 및 악취 2단 제거 기술개발김원중퇴비화 장치에서 수분조절제 재사용 장치김현태,경상대학교산학협력단,문병은,이민호,정호준,조진석,김희태,장진철2016대한민국
3334축산3130423원통 수평형 고 수분 가축분뇨 고속 퇴비화 및 악취 2단 제거 기술개발김원중원통형교반발효기김원중2015대한민국
3435축산3130423원통 수평형 고 수분 가축분뇨 고속 퇴비화 및 악취 2단 제거 기술개발김원중원통형 교반 발효기김원중2015대한민국