Overview

Dataset statistics

Number of variables9
Number of observations335
Missing cells10
Missing cells (%)0.3%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory24.7 KiB
Average record size in memory75.4 B

Variable types

Numeric2
Categorical3
Text4

Dataset

Description농림식품 식품 R&D 특허정보의(과제번호, 과제명, 연구책임자, 특허명, 출연기관/인, 등록년도, 출원국가)
Author농림식품기술기획평가원
URLhttps://www.data.go.kr/data/15048154/fileData.do

Alerts

분류 has constant value ""Constant
번호 is highly overall correlated with 과제번호High correlation
과제번호 is highly overall correlated with 번호High correlation
출원국가 is highly imbalanced (86.6%)Imbalance
출원기관 및 출원인 has 10 (3.0%) missing valuesMissing
번호 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 00:57:32.759485
Analysis finished2023-12-12 00:57:34.400255
Duration1.64 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

번호
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct335
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean168
Minimum1
Maximum335
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
2023-12-12T09:57:34.550003image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile17.7
Q184.5
median168
Q3251.5
95-th percentile318.3
Maximum335
Range334
Interquartile range (IQR)167

Descriptive statistics

Standard deviation96.8504
Coefficient of variation (CV)0.57649048
Kurtosis-1.2
Mean168
Median Absolute Deviation (MAD)84
Skewness0
Sum56280
Variance9380
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-12T09:57:34.728775image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
0.3%
222 1
 
0.3%
230 1
 
0.3%
229 1
 
0.3%
228 1
 
0.3%
227 1
 
0.3%
226 1
 
0.3%
225 1
 
0.3%
224 1
 
0.3%
223 1
 
0.3%
Other values (325) 325
97.0%
ValueCountFrequency (%)
1 1
0.3%
2 1
0.3%
3 1
0.3%
4 1
0.3%
5 1
0.3%
6 1
0.3%
7 1
0.3%
8 1
0.3%
9 1
0.3%
10 1
0.3%
ValueCountFrequency (%)
335 1
0.3%
334 1
0.3%
333 1
0.3%
332 1
0.3%
331 1
0.3%
330 1
0.3%
329 1
0.3%
328 1
0.3%
327 1
0.3%
326 1
0.3%

분류
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.7 KiB
식품
335 

Length

Max length2
Median length2
Mean length2
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
식품 335
100.0%

Length

2023-12-12T09:57:34.918372image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T09:57:35.023157image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
식품 335
100.0%

과제번호
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct63
Distinct (%)18.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2209640
Minimum1130143
Maximum8150161
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
2023-12-12T09:57:35.140027image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1130143
5-th percentile1130233
Q11130373
median3120104
Q33130323
95-th percentile3140202
Maximum8150161
Range7020018
Interquartile range (IQR)1999950

Descriptive statistics

Standard deviation1047821.9
Coefficient of variation (CV)0.47420478
Kurtosis0.97396266
Mean2209640
Median Absolute Deviation (MAD)20428
Skewness0.39890798
Sum7.4022941 × 108
Variance1.0979306 × 1012
MonotonicityIncreasing
2023-12-12T09:57:35.324114image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1130303 32
 
9.6%
1130373 28
 
8.4%
3130103 16
 
4.8%
3120104 16
 
4.8%
3130403 13
 
3.9%
1130243 13
 
3.9%
3130323 10
 
3.0%
3130213 9
 
2.7%
3130443 9
 
2.7%
3140532 8
 
2.4%
Other values (53) 181
54.0%
ValueCountFrequency (%)
1130143 2
 
0.6%
1130163 4
 
1.2%
1130183 2
 
0.6%
1130203 5
 
1.5%
1130213 1
 
0.3%
1130233 6
1.8%
1130243 13
3.9%
1130273 3
 
0.9%
1130283 4
 
1.2%
1130293 3
 
0.9%
ValueCountFrequency (%)
8150161 1
 
0.3%
3150101 1
 
0.3%
3140552 2
 
0.6%
3140532 8
2.4%
3140472 3
 
0.9%
3140202 5
 
1.5%
3130503 8
2.4%
3130453 1
 
0.3%
3130443 9
2.7%
3130403 13
3.9%

과제명
Text

Distinct64
Distinct (%)19.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.7 KiB
2023-12-12T09:57:35.798283image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length70
Median length45
Mean length38.623881
Min length21

Characters and Unicode

Total characters12939
Distinct characters331
Distinct categories9 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique14 ?
Unique (%)4.2%

Sample

1st row무기물 및 유기물 분석에 의한 인삼제품의 원산지 판별기술 개발
2nd row무기물 및 유기물 분석에 의한 인삼제품의 원산지 판별기술 개발
3rd row분자 농축 기술 개발을 통한 식중독균 검출시간 단축 및 현장형 검출시스템 개발
4th row분자 농축 기술 개발을 통한 식중독균 검출시간 단축 및 현장형 검출시스템 개발
5th row분자 농축 기술 개발을 통한 식중독균 검출시간 단축 및 현장형 검출시스템 개발
ValueCountFrequency (%)
및 247
 
7.8%
개발 213
 
6.7%
위한 91
 
2.9%
기능성 71
 
2.2%
원료 61
 
1.9%
제품화 55
 
1.7%
활용한 54
 
1.7%
연구 43
 
1.4%
비만억제 31
 
1.0%
건강기능식품 31
 
1.0%
Other values (390) 2284
71.8%
2023-12-12T09:57:36.436583image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
2859
 
22.1%
개 354
 
2.7%
한 273
 
2.1%
품 269
 
2.1%
기 264
 
2.0%
발 251
 
1.9%
및 247
 
1.9%
용 239
 
1.8%
화 230
 
1.8%
제 224
 
1.7%
Other values (321) 7729
59.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 9497
73.4%
Space Separator 2859
 
22.1%
Lowercase Letter 259
 
2.0%
Uppercase Letter 164
 
1.3%
Other Punctuation 49
 
0.4%
Close Punctuation 41
 
0.3%
Open Punctuation 41
 
0.3%
Dash Punctuation 16
 
0.1%
Decimal Number 13
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
개 354
 
3.7%
한 273
 
2.9%
품 269
 
2.8%
기 264
 
2.8%
발 251
 
2.6%
및 247
 
2.6%
용 239
 
2.5%
화 230
 
2.4%
제 224
 
2.4%
성 199
 
2.1%
Other values (276) 6947
73.1%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 51
19.7%
e 39
15.1%
r 21
8.1%
h 20
 
7.7%
l 18
 
6.9%
o 18
 
6.9%
n 18
 
6.9%
i 13
 
5.0%
c 13
 
5.0%
s 12
 
4.6%
Other values (7) 36
13.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
P 53
32.3%
C 25
15.2%
M 22
13.4%
H 11
 
6.7%
V 8
 
4.9%
E 8
 
4.9%
O 8
 
4.9%
N 7
 
4.3%
K 5
 
3.0%
I 4
 
2.4%
Other values (6) 13
 
7.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 21
42.9%
/ 16
32.7%
· 9
18.4%
% 3
 
6.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 6
46.2%
1 3
23.1%
5 2
 
15.4%
3 2
 
15.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
2859
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 41
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 41
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 16
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 9495
73.4%
Common 3019
 
23.3%
Latin 423
 
3.3%
Han 2
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
개 354
 
3.7%
한 273
 
2.9%
품 269
 
2.8%
기 264
 
2.8%
발 251
 
2.6%
및 247
 
2.6%
용 239
 
2.5%
화 230
 
2.4%
제 224
 
2.4%
성 199
 
2.1%
Other values (275) 6945
73.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
P 53
 
12.5%
a 51
 
12.1%
e 39
 
9.2%
C 25
 
5.9%
M 22
 
5.2%
r 21
 
5.0%
h 20
 
4.7%
l 18
 
4.3%
o 18
 
4.3%
n 18
 
4.3%
Other values (23) 138
32.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
2859
94.7%
) 41
 
1.4%
( 41
 
1.4%
, 21
 
0.7%
/ 16
 
0.5%
- 16
 
0.5%
· 9
 
0.3%
0 6
 
0.2%
1 3
 
0.1%
% 3
 
0.1%
Other values (2) 4
 
0.1%
Han
ValueCountFrequency (%)
高 2
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 9495
73.4%
ASCII 3433
 
26.5%
None 9
 
0.1%
CJK 2
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
2859
83.3%
P 53
 
1.5%
a 51
 
1.5%
) 41
 
1.2%
( 41
 
1.2%
e 39
 
1.1%
C 25
 
0.7%
M 22
 
0.6%
r 21
 
0.6%
, 21
 
0.6%
Other values (34) 260
 
7.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
개 354
 
3.7%
한 273
 
2.9%
품 269
 
2.8%
기 264
 
2.8%
발 251
 
2.6%
및 247
 
2.6%
용 239
 
2.5%
화 230
 
2.4%
제 224
 
2.4%
성 199
 
2.1%
Other values (275) 6945
73.1%
None
ValueCountFrequency (%)
· 9
100.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
高 2
100.0%

연구책임자
Text

Distinct64
Distinct (%)19.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.7 KiB
2023-12-12T09:57:36.723943image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length3
Median length3
Mean length2.9970149
Min length2

Characters and Unicode

Total characters1004
Distinct characters90
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique14 ?
Unique (%)4.2%

Sample

1st row권우생
2nd row권우생
3rd row김동호
4th row김동호
5th row김동호
ValueCountFrequency (%)
김혜정 31
 
9.3%
박태선 28
 
8.4%
오덕환 16
 
4.8%
조형용 16
 
4.8%
조향현 13
 
3.9%
김현진 13
 
3.9%
권기현 10
 
3.0%
장판식 9
 
2.7%
정태숙 9
 
2.7%
이점균 8
 
2.4%
Other values (54) 182
54.3%
2023-12-12T09:57:37.137863image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
김 88
 
8.8%
정 58
 
5.8%
현 48
 
4.8%
박 43
 
4.3%
태 40
 
4.0%
조 35
 
3.5%
이 33
 
3.3%
혜 31
 
3.1%
선 29
 
2.9%
호 27
 
2.7%
Other values (80) 572
57.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1004
100.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
김 88
 
8.8%
정 58
 
5.8%
현 48
 
4.8%
박 43
 
4.3%
태 40
 
4.0%
조 35
 
3.5%
이 33
 
3.3%
혜 31
 
3.1%
선 29
 
2.9%
호 27
 
2.7%
Other values (80) 572
57.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1004
100.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
김 88
 
8.8%
정 58
 
5.8%
현 48
 
4.8%
박 43
 
4.3%
태 40
 
4.0%
조 35
 
3.5%
이 33
 
3.3%
혜 31
 
3.1%
선 29
 
2.9%
호 27
 
2.7%
Other values (80) 572
57.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1004
100.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
김 88
 
8.8%
정 58
 
5.8%
현 48
 
4.8%
박 43
 
4.3%
태 40
 
4.0%
조 35
 
3.5%
이 33
 
3.3%
혜 31
 
3.1%
선 29
 
2.9%
호 27
 
2.7%
Other values (80) 572
57.0%

특허명
Text

Distinct289
Distinct (%)86.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.7 KiB
2023-12-12T09:57:37.456035image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length150
Median length72
Mean length38.80597
Min length3

Characters and Unicode

Total characters13000
Distinct characters482
Distinct categories11 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique250 ?
Unique (%)74.6%

Sample

1st row인삼 품종 판별용 PNA 프로브 세트 및 이를 이용한 인삼 품종 판별 방법
2nd row산삼 배양근 88 및 이의 판별을 위한 마커
3rd row디지털 PCR을 이용한 식중독균의 검출 방법
4th row디지털 PCR을 이용한 식중독균의 검출 방법
5th row중합효소연쇄반응 증폭산물을 이용한 미생물 검출 방법 및 미생물 검출 키트
ValueCountFrequency (%)
및 193
 
6.5%
조성물 99
 
3.3%
제조방법 98
 
3.3%
또는 82
 
2.7%
이용한 58
 
1.9%
이의 50
 
1.7%
그 43
 
1.4%
이를 42
 
1.4%
유효성분으로 41
 
1.4%
함유하는 40
 
1.3%
Other values (982) 2238
75.0%
2023-12-12T09:57:38.001809image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
2652
 
20.4%
이 327
 
2.5%
조 260
 
2.0%
성 245
 
1.9%
는 235
 
1.8%
제 214
 
1.6%
방 204
 
1.6%
물 201
 
1.5%
용 194
 
1.5%
및 193
 
1.5%
Other values (472) 8275
63.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 8525
65.6%
Space Separator 2652
 
20.4%
Lowercase Letter 1298
 
10.0%
Uppercase Letter 274
 
2.1%
Other Punctuation 125
 
1.0%
Decimal Number 67
 
0.5%
Dash Punctuation 22
 
0.2%
Open Punctuation 18
 
0.1%
Close Punctuation 16
 
0.1%
Other Symbol 2
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 327
 
3.8%
조 260
 
3.0%
성 245
 
2.9%
는 235
 
2.8%
제 214
 
2.5%
방 204
 
2.4%
물 201
 
2.4%
용 194
 
2.3%
및 193
 
2.3%
의 181
 
2.1%
Other values (401) 6271
73.6%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 152
11.7%
o 129
9.9%
i 119
 
9.2%
t 118
 
9.1%
n 115
 
8.9%
r 95
 
7.3%
a 92
 
7.1%
s 64
 
4.9%
d 62
 
4.8%
m 48
 
3.7%
Other values (16) 304
23.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 25
 
9.1%
C 25
 
9.1%
R 20
 
7.3%
A 20
 
7.3%
E 18
 
6.6%
I 17
 
6.2%
O 16
 
5.8%
N 16
 
5.8%
T 16
 
5.8%
D 15
 
5.5%
Other values (13) 86
31.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 17
25.4%
0 13
19.4%
1 11
16.4%
3 8
11.9%
5 5
 
7.5%
8 5
 
7.5%
4 3
 
4.5%
9 2
 
3.0%
7 2
 
3.0%
6 1
 
1.5%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 114
91.2%
. 7
 
5.6%
/ 4
 
3.2%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 10
55.6%
[ 7
38.9%
{ 1
 
5.6%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 9
56.2%
] 7
43.8%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
2652
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 22
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
℃ 2
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 8525
65.6%
Common 2903
 
22.3%
Latin 1568
 
12.1%
Greek 4
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 327
 
3.8%
조 260
 
3.0%
성 245
 
2.9%
는 235
 
2.8%
제 214
 
2.5%
방 204
 
2.4%
물 201
 
2.4%
용 194
 
2.3%
및 193
 
2.3%
의 181
 
2.1%
Other values (401) 6271
73.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 152
 
9.7%
o 129
 
8.2%
i 119
 
7.6%
t 118
 
7.5%
n 115
 
7.3%
r 95
 
6.1%
a 92
 
5.9%
s 64
 
4.1%
d 62
 
4.0%
m 48
 
3.1%
Other values (37) 574
36.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
2652
91.4%
, 114
 
3.9%
- 22
 
0.8%
2 17
 
0.6%
0 13
 
0.4%
1 11
 
0.4%
( 10
 
0.3%
) 9
 
0.3%
3 8
 
0.3%
] 7
 
0.2%
Other values (12) 40
 
1.4%
Greek
ValueCountFrequency (%)
β 3
75.0%
α 1
 
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 8523
65.6%
ASCII 4469
34.4%
None 4
 
< 0.1%
Letterlike Symbols 2
 
< 0.1%
Compat Jamo 2
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
2652
59.3%
e 152
 
3.4%
o 129
 
2.9%
i 119
 
2.7%
t 118
 
2.6%
n 115
 
2.6%
, 114
 
2.6%
r 95
 
2.1%
a 92
 
2.1%
s 64
 
1.4%
Other values (58) 819
 
18.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 327
 
3.8%
조 260
 
3.1%
성 245
 
2.9%
는 235
 
2.8%
제 214
 
2.5%
방 204
 
2.4%
물 201
 
2.4%
용 194
 
2.3%
및 193
 
2.3%
의 181
 
2.1%
Other values (400) 6269
73.6%
None
ValueCountFrequency (%)
β 3
75.0%
α 1
 
25.0%
Letterlike Symbols
ValueCountFrequency (%)
℃ 2
100.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅣ 2
100.0%

출원기관 및 출원인
Text

MISSING 

Distinct171
Distinct (%)52.6%
Missing10
Missing (%)3.0%
Memory size2.7 KiB
2023-12-12T09:57:38.233469image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length86
Median length47
Mean length15.061538
Min length3

Characters and Unicode

Total characters4895
Distinct characters283
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

Unique126 ?
Unique (%)38.8%

Sample

1st row양덕춘,장규환,김유진,김민경,권우생,김연주
2nd row양덕춘,양동욱,김종학,권우생
3rd row(주)비엠에스
4th row(주)비엠에스,(주)비엠에스,김동호
5th row국민대학교산학협력단
ValueCountFrequency (%)
산학협력단 83
 
14.9%
건국대학교 34
 
6.1%
주식회사 34
 
6.1%
연세대학교 26
 
4.7%
삼양제넥스 15
 
2.7%
산학협력단,연세대학교 14
 
2.5%
삼양사 13
 
2.3%
지니스 11
 
2.0%
한국식품연구원 9
 
1.6%
차의과학대학교 7
 
1.3%
Other values (213) 311
55.8%
2023-12-12T09:57:38.613620image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
, 362
 
7.4%
학 343
 
7.0%
237
 
4.8%
산 177
 
3.6%
단 169
 
3.5%
대 167
 
3.4%
협 160
 
3.3%
교 158
 
3.2%
력 156
 
3.2%
김 101
 
2.1%
Other values (273) 2865
58.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 4083
83.4%
Other Punctuation 381
 
7.8%
Space Separator 237
 
4.8%
Uppercase Letter 69
 
1.4%
Lowercase Letter 54
 
1.1%
Open Punctuation 35
 
0.7%
Close Punctuation 35
 
0.7%
Decimal Number 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
학 343
 
8.4%
산 177
 
4.3%
단 169
 
4.1%
대 167
 
4.1%
협 160
 
3.9%
교 158
 
3.9%
력 156
 
3.8%
김 101
 
2.5%
주 99
 
2.4%
연 97
 
2.4%
Other values (229) 2456
60.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
E 12
17.4%
T 8
11.6%
R 7
10.1%
A 6
 
8.7%
S 5
 
7.2%
U 5
 
7.2%
H 3
 
4.3%
C 3
 
4.3%
I 3
 
4.3%
Y 2
 
2.9%
Other values (11) 15
21.7%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 8
14.8%
o 7
13.0%
n 7
13.0%
s 5
9.3%
i 5
9.3%
f 3
 
5.6%
a 3
 
5.6%
r 3
 
5.6%
l 2
 
3.7%
t 2
 
3.7%
Other values (7) 9
16.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 362
95.0%
; 19
 
5.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
237
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 35
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 35
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
3 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4083
83.4%
Common 689
 
14.1%
Latin 123
 
2.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
학 343
 
8.4%
산 177
 
4.3%
단 169
 
4.1%
대 167
 
4.1%
협 160
 
3.9%
교 158
 
3.9%
력 156
 
3.8%
김 101
 
2.5%
주 99
 
2.4%
연 97
 
2.4%
Other values (229) 2456
60.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
E 12
 
9.8%
e 8
 
6.5%
T 8
 
6.5%
o 7
 
5.7%
R 7
 
5.7%
n 7
 
5.7%
A 6
 
4.9%
S 5
 
4.1%
s 5
 
4.1%
i 5
 
4.1%
Other values (28) 53
43.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
, 362
52.5%
237
34.4%
( 35
 
5.1%
) 35
 
5.1%
; 19
 
2.8%
3 1
 
0.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4083
83.4%
ASCII 812
 
16.6%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
, 362
44.6%
237
29.2%
( 35
 
4.3%
) 35
 
4.3%
; 19
 
2.3%
E 12
 
1.5%
e 8
 
1.0%
T 8
 
1.0%
o 7
 
0.9%
R 7
 
0.9%
Other values (34) 82
 
10.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
학 343
 
8.4%
산 177
 
4.3%
단 169
 
4.1%
대 167
 
4.1%
협 160
 
3.9%
교 158
 
3.9%
력 156
 
3.8%
김 101
 
2.5%
주 99
 
2.4%
연 97
 
2.4%
Other values (229) 2456
60.2%

등록년도
Categorical

Distinct5
Distinct (%)1.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.7 KiB
2016
131 
2015
100 
2014
58 
2017
32 
2013
14 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row2014
2nd row2015
3rd row2015
4th row2017
5th row2015

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2016 131
39.1%
2015 100
29.9%
2014 58
17.3%
2017 32
 
9.6%
2013 14
 
4.2%

Length

2023-12-12T09:57:38.751190image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T09:57:38.880530image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2016 131
39.1%
2015 100
29.9%
2014 58
17.3%
2017 32
 
9.6%
2013 14
 
4.2%

출원국가
Categorical

IMBALANCE 

Distinct7
Distinct (%)2.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.7 KiB
대한민국
318 
미국
 
11
유럽연합
 
2
중국
 
1
멕시코
 
1
Other values (2)
 
2

Length

Max length4
Median length4
Mean length3.9134328
Min length2

Unique

Unique4 ?
Unique (%)1.2%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
대한민국 318
94.9%
미국 11
 
3.3%
유럽연합 2
 
0.6%
중국 1
 
0.3%
멕시코 1
 
0.3%
일본 1
 
0.3%
국제 1
 
0.3%

Length

2023-12-12T09:57:39.339612image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T09:57:39.470978image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
대한민국 318
94.9%
미국 11
 
3.3%
유럽연합 2
 
0.6%
중국 1
 
0.3%
멕시코 1
 
0.3%
일본 1
 
0.3%
국제 1
 
0.3%

Interactions

2023-12-12T09:57:33.884346image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T09:57:33.614493image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T09:57:34.020724image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T09:57:33.736670image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-12T09:57:39.567324image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
번호과제번호과제명연구책임자등록년도출원국가
번호1.0000.7870.9940.9940.3860.242
과제번호0.7871.0001.0001.0000.0800.000
과제명0.9941.0001.0001.0000.3310.000
연구책임자0.9941.0001.0001.0000.3310.000
등록년도0.3860.0800.3310.3311.0000.197
출원국가0.2420.0000.0000.0000.1971.000
2023-12-12T09:57:39.675502image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
출원국가등록년도
출원국가1.0000.126
등록년도0.1261.000
2023-12-12T09:57:39.779260image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
번호과제번호등록년도출원국가
번호1.0000.9990.1690.124
과제번호0.9991.0000.0510.000
등록년도0.1690.0511.0000.126
출원국가0.1240.0000.1261.000

Missing values

2023-12-12T09:57:34.171771image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T09:57:34.310867image/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 및 출원인등록년도출원국가
01식품1130143무기물 및 유기물 분석에 의한 인삼제품의 원산지 판별기술 개발권우생인삼 품종 판별용 PNA 프로브 세트 및 이를 이용한 인삼 품종 판별 방법양덕춘,장규환,김유진,김민경,권우생,김연주2014대한민국
12식품1130143무기물 및 유기물 분석에 의한 인삼제품의 원산지 판별기술 개발권우생산삼 배양근 88 및 이의 판별을 위한 마커양덕춘,양동욱,김종학,권우생2015대한민국
23식품1130163분자 농축 기술 개발을 통한 식중독균 검출시간 단축 및 현장형 검출시스템 개발김동호디지털 PCR을 이용한 식중독균의 검출 방법(주)비엠에스2015대한민국
34식품1130163분자 농축 기술 개발을 통한 식중독균 검출시간 단축 및 현장형 검출시스템 개발김동호디지털 PCR을 이용한 식중독균의 검출 방법(주)비엠에스,(주)비엠에스,김동호2017대한민국
45식품1130163분자 농축 기술 개발을 통한 식중독균 검출시간 단축 및 현장형 검출시스템 개발김동호중합효소연쇄반응 증폭산물을 이용한 미생물 검출 방법 및 미생물 검출 키트국민대학교산학협력단2015대한민국
56식품1130163분자 농축 기술 개발을 통한 식중독균 검출시간 단축 및 현장형 검출시스템 개발김동호필터을 이용한 미생물 신속 검출 방법국민대학교산학협력단2015대한민국
67식품1130183마이코톡신 프리 가바 함유 고기능성 저염 된장의 제품화지근억아플라톡신과 시클로피아존산을 생산하지 않는 균주의 선별 방법 및 이를 이용하여 선별된 균주로 발효하여 제조된 무독소 된장(주)비피도2014대한민국
78식품1130183마이코톡신 프리 가바 함유 고기능성 저염 된장의 제품화지근억오크라톡신과 푸모니신을 생산하지 않는 균주의 선별방법 및 이를 이용하여 선별된 균주로 발효하여 제조된 무독소 된장(주)비피도2014대한민국
89식품1130203차엽 초임계 지용성물질로부터 정제한 녹차폴리코사놀을 이용한 혈중지질조절용 기능성 식품 개발임승연제 [29] 류(주)세원씨엔에스2016대한민국
910식품1130203차엽 초임계 지용성물질로부터 정제한 녹차폴리코사놀을 이용한 혈중지질조절용 기능성 식품 개발임승연제 [03] 류(주)세원씨엔에스2016대한민국
번호분류과제번호과제명연구책임자특허명출원기관 및 출원인등록년도출원국가
325326식품3140532고령층 영양섭취 및 면역증진을 위한 시리얼 및 곡물 유동식 제품 개발이점균고령층 영양섭취 및 면역증진을 위한 시리얼 및 곡물 유동식 제품개발헬스밸런스(주)2016대한민국
326327식품3140532고령층 영양섭취 및 면역증진을 위한 시리얼 및 곡물 유동식 제품 개발이점균뉴트러스트(NUTRUST)헬스밸런스 주식회사2016대한민국
327328식품3140532고령층 영양섭취 및 면역증진을 위한 시리얼 및 곡물 유동식 제품 개발이점균뉴트러스트 통곡영양씨리얼헬스밸런스 주식회사2016대한민국
328329식품3140532고령층 영양섭취 및 면역증진을 위한 시리얼 및 곡물 유동식 제품 개발이점균홍삼원물 전체 섭취를 위한 나노 홍삼분말, 및 유화제를 포함하지 않는 홍삼분말 분산액의 제조방법헬스밸런스주식회사2016대한민국
329330식품3140532고령층 영양섭취 및 면역증진을 위한 시리얼 및 곡물 유동식 제품 개발이점균뉴트러스트 통곡영양미음헬스밸런스 주식회사2016대한민국
330331식품3140532고령층 영양섭취 및 면역증진을 위한 시리얼 및 곡물 유동식 제품 개발이점균뉴트러스트 통곡영양밀헬스밸런스 주식회사2016대한민국
331332식품3140552한식소비층 확대를 위한 아동용 메뉴 현지정보 수집 및 메뉴 개발홍상필편의식용 건조 채소의 제조방법 및 이에 따라 제조된 건조 채소{A preparing method of dried vegetables material for home meal replacement and dried vegetables material prepared한국식품연구원2015대한민국
332333식품3140552한식소비층 확대를 위한 아동용 메뉴 현지정보 수집 및 메뉴 개발홍상필김치 볶음밥용 소스 조성물 및 그를 포함하는 김치 볶음밥홍상필 ,한국식품연구원,김아라,이은영,장혜진,박동준,김은미,김영언,정성근2016대한민국
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