Overview

Dataset statistics

Number of variables8
Number of observations1302
Missing cells25
Missing cells (%)0.2%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory84.0 KiB
Average record size in memory66.1 B

Variable types

Numeric2
Text3
DateTime2
Categorical1

Dataset

Description농림수산식품 바이오R&D 과제 정보
Author농림식품기술기획평가원
URLhttps://data.mafra.go.kr/opendata/data/indexOpenDataDetail.do?data_id=20220211000000001832

Alerts

연구내용요약 has 25 (1.9%) missing valuesMissing
순번 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-11 03:27:10.886725
Analysis finished2023-12-11 03:27:13.348560
Duration2.46 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

순번
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct1302
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean651.5
Minimum1
Maximum1302
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size11.6 KiB
2023-12-11T12:27:13.451419image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile66.05
Q1326.25
median651.5
Q3976.75
95-th percentile1236.95
Maximum1302
Range1301
Interquartile range (IQR)650.5

Descriptive statistics

Standard deviation375.99934
Coefficient of variation (CV)0.57712868
Kurtosis-1.2
Mean651.5
Median Absolute Deviation (MAD)325.5
Skewness0
Sum848253
Variance141375.5
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-11T12:27:13.650429image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
0.1%
857 1
 
0.1%
875 1
 
0.1%
874 1
 
0.1%
873 1
 
0.1%
872 1
 
0.1%
871 1
 
0.1%
870 1
 
0.1%
869 1
 
0.1%
868 1
 
0.1%
Other values (1292) 1292
99.2%
ValueCountFrequency (%)
1 1
0.1%
2 1
0.1%
3 1
0.1%
4 1
0.1%
5 1
0.1%
6 1
0.1%
7 1
0.1%
8 1
0.1%
9 1
0.1%
10 1
0.1%
ValueCountFrequency (%)
1302 1
0.1%
1301 1
0.1%
1300 1
0.1%
1299 1
0.1%
1298 1
0.1%
1297 1
0.1%
1296 1
0.1%
1295 1
0.1%
1294 1
0.1%
1293 1
0.1%

과제명
Text

Distinct1130
Distinct (%)86.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size10.3 KiB
2023-12-11T12:27:14.065093image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length93
Median length64
Mean length34.751152
Min length6

Characters and Unicode

Total characters45246
Distinct characters629
Distinct categories12 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique999 ?
Unique (%)76.7%

Sample

1st row구제역 백신 효능 증가 및 새로운 분자 면역보조제 개발
2nd row뇌질환 개선 효능이 우수한 생물전환 최적 대사체 조성물 생산 표준화 기술 개발
3rd row독소 생성 바실러스 세레우스 신속동시검출 및 제어기술 개발
4th row돼지에서 주요 세균성 호흡기 질병 예방을 위한 delivery system을 이용한 생균 백신 개발을 통한 고부가치화
5th row미선나무의 기능성 물질 분석 및 피부미용 소재화 기술 개발
ValueCountFrequency (%)
및 651
 
6.3%
개발 495
 
4.8%
이용한 246
 
2.4%
위한 167
 
1.6%
연구 137
 
1.3%
기능성 105
 
1.0%
생산 104
 
1.0%
기술 95
 
0.9%
형질전환 88
 
0.8%
통한 84
 
0.8%
Other values (3120) 8238
79.1%
2023-12-11T12:27:14.700930image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
9131
 
20.2%
발 914
 
2.0%
이 907
 
2.0%
기 857
 
1.9%
개 824
 
1.8%
용 775
 
1.7%
성 671
 
1.5%
한 661
 
1.5%
의 659
 
1.5%
및 652
 
1.4%
Other values (619) 29195
64.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 32812
72.5%
Space Separator 9131
 
20.2%
Lowercase Letter 1503
 
3.3%
Uppercase Letter 612
 
1.4%
Decimal Number 428
 
0.9%
Open Punctuation 290
 
0.6%
Close Punctuation 290
 
0.6%
Other Punctuation 119
 
0.3%
Dash Punctuation 56
 
0.1%
Final Punctuation 2
 
< 0.1%
Other values (2) 3
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
발 914
 
2.8%
이 907
 
2.8%
기 857
 
2.6%
개 824
 
2.5%
용 775
 
2.4%
성 671
 
2.0%
한 661
 
2.0%
의 659
 
2.0%
및 652
 
2.0%
물 563
 
1.7%
Other values (548) 25329
77.2%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 154
10.2%
i 144
 
9.6%
o 142
 
9.4%
a 127
 
8.4%
n 126
 
8.4%
r 101
 
6.7%
t 95
 
6.3%
s 94
 
6.3%
l 89
 
5.9%
c 65
 
4.3%
Other values (16) 366
24.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 85
13.9%
N 47
 
7.7%
G 42
 
6.9%
M 40
 
6.5%
P 37
 
6.0%
D 37
 
6.0%
I 35
 
5.7%
S 34
 
5.6%
C 33
 
5.4%
R 32
 
5.2%
Other values (13) 190
31.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 204
47.7%
1 199
46.5%
0 8
 
1.9%
3 5
 
1.2%
5 4
 
0.9%
6 3
 
0.7%
4 3
 
0.7%
7 1
 
0.2%
9 1
 
0.2%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 51
42.9%
, 48
40.3%
· 10
 
8.4%
. 6
 
5.0%
: 2
 
1.7%
& 2
 
1.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
9131
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 290
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 290
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 56
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 2
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 2
100.0%
Currency Symbol
ValueCountFrequency (%)
$ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 32812
72.5%
Common 10319
 
22.8%
Latin 2113
 
4.7%
Greek 2
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
발 914
 
2.8%
이 907
 
2.8%
기 857
 
2.6%
개 824
 
2.5%
용 775
 
2.4%
성 671
 
2.0%
한 661
 
2.0%
의 659
 
2.0%
및 652
 
2.0%
물 563
 
1.7%
Other values (548) 25329
77.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 154
 
7.3%
i 144
 
6.8%
o 142
 
6.7%
a 127
 
6.0%
n 126
 
6.0%
r 101
 
4.8%
t 95
 
4.5%
s 94
 
4.4%
l 89
 
4.2%
A 85
 
4.0%
Other values (38) 956
45.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
9131
88.5%
( 290
 
2.8%
) 290
 
2.8%
2 204
 
2.0%
1 199
 
1.9%
- 56
 
0.5%
/ 51
 
0.5%
, 48
 
0.5%
· 10
 
0.1%
0 8
 
0.1%
Other values (12) 32
 
0.3%
Greek
ValueCountFrequency (%)
γ 2
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 32803
72.5%
ASCII 12418
 
27.4%
None 12
 
< 0.1%
Compat Jamo 9
 
< 0.1%
Punctuation 4
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
9131
73.5%
( 290
 
2.3%
) 290
 
2.3%
2 204
 
1.6%
1 199
 
1.6%
e 154
 
1.2%
i 144
 
1.2%
o 142
 
1.1%
a 127
 
1.0%
n 126
 
1.0%
Other values (57) 1611
 
13.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
발 914
 
2.8%
이 907
 
2.8%
기 857
 
2.6%
개 824
 
2.5%
용 775
 
2.4%
성 671
 
2.0%
한 661
 
2.0%
의 659
 
2.0%
및 652
 
2.0%
물 563
 
1.7%
Other values (547) 25320
77.2%
None
ValueCountFrequency (%)
· 10
83.3%
γ 2
 
16.7%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 9
100.0%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 2
50.0%
‘ 2
50.0%

주관기관명
Text

Distinct345
Distinct (%)26.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size10.3 KiB
2023-12-11T12:27:14.986078image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length66
Median length31
Mean length8.3102919
Min length2

Characters and Unicode

Total characters10820
Distinct characters320
Distinct categories7 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique178 ?
Unique (%)13.7%

Sample

1st row건국대학교 산학협력단
2nd row한국식품연구원
3rd row강원대학교 산학협력단
4th row전북대학교
5th row중원대학교 산학협력단
ValueCountFrequency (%)
농촌진흥청 325
 
18.2%
본청 241
 
13.5%
산학협력단 159
 
8.9%
서울대학교 62
 
3.5%
한국생명공학연구원 37
 
2.1%
전남대학교 32
 
1.8%
건국대학교(서울 29
 
1.6%
강원대학교 28
 
1.6%
건국대학교 26
 
1.5%
경상대학교 23
 
1.3%
Other values (341) 828
46.3%
2023-12-11T12:27:15.454970image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
학 951
 
8.8%
대 641
 
5.9%
교 611
 
5.6%
청 576
 
5.3%
488
 
4.5%
농 381
 
3.5%
진 344
 
3.2%
흥 340
 
3.1%
촌 325
 
3.0%
산 255
 
2.4%
Other values (310) 5908
54.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 9581
88.5%
Space Separator 488
 
4.5%
Open Punctuation 245
 
2.3%
Close Punctuation 245
 
2.3%
Lowercase Letter 176
 
1.6%
Uppercase Letter 81
 
0.7%
Other Punctuation 4
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
학 951
 
9.9%
대 641
 
6.7%
교 611
 
6.4%
청 576
 
6.0%
농 381
 
4.0%
진 344
 
3.6%
흥 340
 
3.5%
촌 325
 
3.4%
산 255
 
2.7%
단 249
 
2.6%
Other values (267) 4908
51.2%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
i 23
13.1%
e 20
11.4%
t 17
9.7%
r 14
8.0%
o 13
 
7.4%
n 12
 
6.8%
a 12
 
6.8%
s 11
 
6.2%
l 11
 
6.2%
y 9
 
5.1%
Other values (10) 34
19.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
L 15
18.5%
C 10
12.3%
A 9
11.1%
O 7
8.6%
G 7
8.6%
U 7
8.6%
S 5
 
6.2%
M 3
 
3.7%
J 3
 
3.7%
R 2
 
2.5%
Other values (8) 13
16.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 3
75.0%
& 1
 
25.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
488
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 245
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 245
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 9581
88.5%
Common 982
 
9.1%
Latin 257
 
2.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
학 951
 
9.9%
대 641
 
6.7%
교 611
 
6.4%
청 576
 
6.0%
농 381
 
4.0%
진 344
 
3.6%
흥 340
 
3.5%
촌 325
 
3.4%
산 255
 
2.7%
단 249
 
2.6%
Other values (267) 4908
51.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
i 23
 
8.9%
e 20
 
7.8%
t 17
 
6.6%
L 15
 
5.8%
r 14
 
5.4%
o 13
 
5.1%
n 12
 
4.7%
a 12
 
4.7%
s 11
 
4.3%
l 11
 
4.3%
Other values (28) 109
42.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
488
49.7%
( 245
24.9%
) 245
24.9%
. 3
 
0.3%
& 1
 
0.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 9581
88.5%
ASCII 1239
 
11.5%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
학 951
 
9.9%
대 641
 
6.7%
교 611
 
6.4%
청 576
 
6.0%
농 381
 
4.0%
진 344
 
3.6%
흥 340
 
3.5%
촌 325
 
3.4%
산 255
 
2.7%
단 249
 
2.6%
Other values (267) 4908
51.2%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
488
39.4%
( 245
19.8%
) 245
19.8%
i 23
 
1.9%
e 20
 
1.6%
t 17
 
1.4%
L 15
 
1.2%
r 14
 
1.1%
o 13
 
1.0%
n 12
 
1.0%
Other values (33) 147
 
11.9%

총연구기간_시작일
Date

Distinct89
Distinct (%)6.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size10.3 KiB
Minimum2002-01-01 00:00:00
Maximum2013-12-24 00:00:00
2023-12-11T12:27:15.617386image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:27:15.831227image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

총연구기간_종료일
Date

Distinct120
Distinct (%)9.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size10.3 KiB
Minimum2009-12-15 00:00:00
Maximum2019-12-31 00:00:00
2023-12-11T12:27:16.021029image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:27:16.179615image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

총연구비(백만원)
Real number (ℝ)

Distinct205
Distinct (%)15.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean163.95838
Minimum10
Maximum2185
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size11.6 KiB
2023-12-11T12:27:16.361173image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum10
5-th percentile30
Q160
median100
Q3180
95-th percentile550
Maximum2185
Range2175
Interquartile range (IQR)120

Descriptive statistics

Standard deviation186.70514
Coefficient of variation (CV)1.138735
Kurtosis26.137531
Mean163.95838
Median Absolute Deviation (MAD)50
Skewness3.9065807
Sum213473.81
Variance34858.808
MonotonicityNot monotonic
2023-12-11T12:27:16.523558image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
100.0 102
 
7.8%
50.0 90
 
6.9%
60.0 73
 
5.6%
70.0 62
 
4.8%
80.0 53
 
4.1%
150.0 52
 
4.0%
40.0 47
 
3.6%
30.0 44
 
3.4%
90.0 42
 
3.2%
120.0 36
 
2.8%
Other values (195) 701
53.8%
ValueCountFrequency (%)
10.0 3
 
0.2%
11.5 1
 
0.1%
15.0 3
 
0.2%
20.0 8
0.6%
20.7 1
 
0.1%
22.8 1
 
0.1%
23.0 1
 
0.1%
23.851 1
 
0.1%
25.0 2
 
0.2%
27.0 3
 
0.2%
ValueCountFrequency (%)
2185.0 1
 
0.1%
2170.0 1
 
0.1%
1403.0 1
 
0.1%
1400.0 1
 
0.1%
1170.0 1
 
0.1%
1000.0 2
 
0.2%
960.0 3
0.2%
880.0 2
 
0.2%
855.0 1
 
0.1%
800.0 5
0.4%

연구내용요약
Text

MISSING 

Distinct1178
Distinct (%)92.2%
Missing25
Missing (%)1.9%
Memory size10.3 KiB
2023-12-11T12:27:16.867826image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length1024
Median length661
Mean length398.71182
Min length20

Characters and Unicode

Total characters509155
Distinct characters1000
Distinct categories18 ?
Distinct scripts5 ?
Distinct blocks14 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1097 ?
Unique (%)85.9%

Sample

1st row1차년도- 구제역 바이러스의 감염에 방어능을 갖는 것으로 알려진 구제역 항원 유전자를 화학적으로 합성. - 돼지아데노 바이러스 replication defective벡터에 구제역 방어항원을 삽입하여 생체내에서 전달, 방어능 확인2차년도- 구제역 방어항원을 효과적으로 발현시킬 수 있는 disabled infectious single cycle(DISC)-porince adenovirus vector (PAdV)를 개발- 이 항원발현시스템에 구제역 방어항원을 삽입시켜 생체내 전달, 발현능 확인 3차년도- 구제역 방어항원을 발현시키는 돼지 아데노바이러스에 기반한 구제역 재조합 백신의 효능을 다양한 조건 하에서 동물실험을 통하여 확인- 구제역 백신이 시제품 제작 및 효능 평가
2nd row뇌질환 개선 효능이 우수한 생물전환 대사체 소재의 생산 표준화 기술 개발 - 생강조직내 선도화합물 증폭 표준화 공정 기술 개발 - 생물전환 대사체 유도 미생물 선별 및 대사체 구성물 분석, 동정 - 다변량 통계분석기법을 이용한 생물전환 대사체 최적 조성비율 예측 - 예측 최적 대사체 조성비율에 근접하는 생물전환 대사체 후보물질군 생산 - 생물전환 대사체 소재의 생산조건 확립 및 표준화 공정 기술 개발 - 생물전환 대사체 소재의 대량생산 시스템 구축 및 제품 시생산 - 생물전환 대사체 소재를 유효성분으로 함유하는 제품 개발
3rd row○ 국내에서 분리된 균주를 대상으로 최첨단 유전공학 기법에 기초한 생균 백신 delivery system 구축○ 발현 항원을 delivery system host 밖으로 분비하는 능력이 향상된 vector 개발○ 최첨단 유전공학기법에 기초한 delivery system을 이용하여 돼지 호흡기 질병 예방백신을 개발○ 점막면역을 활성화 할 수 있는 경구 접종용 adjuvant 개발○ 실험동물인 마우스를 대상으로 백신을 접종 한 다음 유도된 면역반응을 조사. 더불어 백신을 접종 한 후백신의 부작용 여부에 대한 검사 ○ 마우스를 대상으로 실시된 실험에서 결정된 정보를 바탕으로 목적 동물인 돼지에서 돼지 호흡기 예방백신을 접종하고 국내에서 분리된 야외 병독성 균주로 도전 감염하여 백신의 효능을 검사하고 반복 투여 및 과용량 투여 등을 통한 백신의 안정성 검사○ 모돈 및 비육돈을 대상으로 호흡기 백신의 최적 조건 확립○ 호흡기 질병이 만연하는 농장을 선택하여 개발된 다가 백신을 접종하여 질병의 방어 여부 조사
4th row- 미선나무 부위별(잎, 줄기, 뿌리, 꽃) 추출물의 일반성분 및 기능성 성분 분석 - 미선나무 소재의 산업화 적용을 위한 효과적 추출 model 개발 - 미선나무 부위별 추출물의 기능성 피부미용 소재로써 in vitro & in vivo system 계에서 생리활성 효과 구명 - 다양한 기능성 산업화 적용을 위한 미선나무 복합소재 연구
5th row○ 양돈관련 주요 병원균에 특이적인 박테리오파지의 선발 및 평가 - 항생제 저항성 대장균, Salmonella, Clostridium perfrigens 등에 대한 박테리오파지의 선발과 특이성 및 항균력 평가 - Actinobacillus pleuropneumoniae(APP), Haemophillus parasuis(HPS), Pasteurella multocida, Streptococcus suis 등 양돈산업의 호흡기성 질환 주요 원인균에 대한 박테리오파지의 선발과 특이성 및 항균력 평가 - 병원성 대장균, salmonella, Clostridium 등의 주요 소화기성 세균에 대한 박테리오파지의 선발과 특이성 및 항균력 평가 ○ 선발 박테리오파지에 대한 동물실험을 통한 효능 및 안전성 평가 - 마우스와 목적동물인 돼지를 대상으로 한 in vivo 효능 및 안전성 평가 - 단일제제 및 사육단계별 위험요소에 따른 복합제제에 대한 효능 및 안전성 평가 ○ 선발 박테리오파지의 효능 및 안전성 개선을 위한 연구 - 사육단계 및 축사환경 및 질병현황에 따른 맞춤형 제제의 개발을 통한 질병제어 효능을 증대 - 환경과 소화액에 저항성을 높여 박테리오파지의 장내 도달율을 증가시키는 기술개발 - 박테리오파지의 변이와 병원균 파괴에 의한 비병원성 세균의 병원성 획득 등의 가능성을 점검하고 개선 ○ 박테리오파지 기반의 시제품 생산 및 현장평가를 통한 산업화 - 선발 박테리오파지의 단일 또는 복합제제 시제품 생산 - 양돈농가를 대상으로 한 시제품의 현장적용 및 평가를 통한 문제점 개선 - 박테리오파지 기반 제제의 대량생산 기술 개발
ValueCountFrequency (%)
및 5066
 
4.5%
3370
 
3.0%
개발 1227
 
1.1%
분석 1017
 
0.9%
○ 954
 
0.8%
이용한 859
 
0.8%
위한 792
 
0.7%
통한 789
 
0.7%
유전자 634
 
0.6%
생산 556
 
0.5%
Other values (23897) 96980
86.4%
2023-12-11T12:27:17.445503image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
122868
 
24.1%
의 7366
 
1.4%
성 6441
 
1.3%
이 5227
 
1.0%
기 5207
 
1.0%
한 5206
 
1.0%
및 5084
 
1.0%
e 4944
 
1.0%
i 4789
 
0.9%
발 4372
 
0.9%
Other values (990) 337651
66.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 293367
57.6%
Space Separator 122868
24.1%
Lowercase Letter 48102
 
9.4%
Uppercase Letter 13902
 
2.7%
Other Punctuation 9089
 
1.8%
Decimal Number 7025
 
1.4%
Dash Punctuation 4311
 
0.8%
Other Symbol 2917
 
0.6%
Close Punctuation 2901
 
0.6%
Open Punctuation 2505
 
0.5%
Other values (8) 2168
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
의 7366
 
2.5%
성 6441
 
2.2%
이 5227
 
1.8%
기 5207
 
1.8%
한 5206
 
1.8%
및 5084
 
1.7%
발 4372
 
1.5%
분 4250
 
1.4%
유 4190
 
1.4%
전 4125
 
1.4%
Other values (849) 241899
82.5%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 4944
10.3%
i 4789
 
10.0%
o 4199
 
8.7%
n 3868
 
8.0%
a 3698
 
7.7%
t 3512
 
7.3%
r 3387
 
7.0%
l 2608
 
5.4%
s 2551
 
5.3%
c 2438
 
5.1%
Other values (22) 12108
25.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 1481
 
10.7%
P 1211
 
8.7%
C 1042
 
7.5%
S 1002
 
7.2%
R 945
 
6.8%
N 878
 
6.3%
D 805
 
5.8%
M 746
 
5.4%
G 700
 
5.0%
T 599
 
4.3%
Other values (17) 4493
32.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 4212
46.3%
. 2087
23.0%
: 1126
 
12.4%
/ 677
 
7.4%
· 287
 
3.2%
？ 174
 
1.9%
& 154
 
1.7%
# 125
 
1.4%
; 104
 
1.1%
% 68
 
0.7%
Other values (5) 75
 
0.8%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
○ 1789
61.3%
□ 564
 
19.3%
● 238
 
8.2%
■ 117
 
4.0%
▶ 60
 
2.1%
◆ 34
 
1.2%
▣ 34
 
1.2%
◎ 28
 
1.0%
℃ 27
 
0.9%
◇ 19
 
0.7%
Other values (5) 7
 
0.2%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
① 28
29.5%
② 25
26.3%
③ 18
18.9%
④ 9
 
9.5%
⑤ 5
 
5.3%
⑭ 1
 
1.1%
⑮ 1
 
1.1%
⑦ 1
 
1.1%
⑬ 1
 
1.1%
⑫ 1
 
1.1%
Other values (5) 5
 
5.3%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
+ 54
23.9%
▷ 39
17.3%
~ 36
15.9%
> 27
11.9%
< 24
10.6%
～ 12
 
5.3%
∼ 8
 
3.5%
= 8
 
3.5%
⇒ 7
 
3.1%
× 5
 
2.2%
Other values (2) 6
 
2.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 1773
25.2%
2 1580
22.5%
0 1004
14.3%
3 767
10.9%
4 462
 
6.6%
5 410
 
5.8%
6 295
 
4.2%
8 278
 
4.0%
9 233
 
3.3%
7 223
 
3.2%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2858
98.5%
] 43
 
1.5%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2469
98.6%
[ 36
 
1.4%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 45
77.6%
“ 13
 
22.4%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 33
73.3%
” 12
 
26.7%
Letter Number
ValueCountFrequency (%)
Ⅱ 1
50.0%
ⅱ 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
122868
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 4311
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
1670
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 68
100.0%
Format
ValueCountFrequency (%)
­ 4
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 293351
57.6%
Common 153784
30.2%
Latin 61912
 
12.2%
Greek 92
 
< 0.1%
Han 16
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
의 7366
 
2.5%
성 6441
 
2.2%
이 5227
 
1.8%
기 5207
 
1.8%
한 5206
 
1.8%
및 5084
 
1.7%
발 4372
 
1.5%
분 4250
 
1.4%
유 4190
 
1.4%
전 4125
 
1.4%
Other values (835) 241883
82.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
122868
79.9%
- 4311
 
2.8%
, 4212
 
2.7%
) 2858
 
1.9%
( 2469
 
1.6%
. 2087
 
1.4%
○ 1789
 
1.2%
1 1773
 
1.2%
1670
 
1.1%
2 1580
 
1.0%
Other values (71) 8167
 
5.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 4944
 
8.0%
i 4789
 
7.7%
o 4199
 
6.8%
n 3868
 
6.2%
a 3698
 
6.0%
t 3512
 
5.7%
r 3387
 
5.5%
l 2608
 
4.2%
s 2551
 
4.1%
c 2438
 
3.9%
Other values (44) 25918
41.9%
Han
ValueCountFrequency (%)
福 2
12.5%
譽 2
12.5%
夏 1
 
6.2%
道 1
 
6.2%
海 1
 
6.2%
北 1
 
6.2%
森 1
 
6.2%
靑 1
 
6.2%
得 1
 
6.2%
市 1
 
6.2%
Other values (4) 4
25.0%
Greek
ValueCountFrequency (%)
γ 43
46.7%
α 21
22.8%
β 19
20.7%
Δ 7
 
7.6%
κ 1
 
1.1%
μ 1
 
1.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 293328
57.6%
ASCII 212030
41.6%
Geometric Shapes 2925
 
0.6%
None 574
 
0.1%
Punctuation 108
 
< 0.1%
Enclosed Alphanum 95
 
< 0.1%
Letterlike Symbols 30
 
< 0.1%
Compat Jamo 23
 
< 0.1%
CJK 16
 
< 0.1%
Math Operators 11
 
< 0.1%
Other values (4) 15
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
122868
57.9%
e 4944
 
2.3%
i 4789
 
2.3%
- 4311
 
2.0%
, 4212
 
2.0%
o 4199
 
2.0%
n 3868
 
1.8%
a 3698
 
1.7%
t 3512
 
1.7%
r 3387
 
1.6%
Other values (77) 52242
24.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
의 7366
 
2.5%
성 6441
 
2.2%
이 5227
 
1.8%
기 5207
 
1.8%
한 5206
 
1.8%
및 5084
 
1.7%
발 4372
 
1.5%
분 4250
 
1.4%
유 4190
 
1.4%
전 4125
 
1.4%
Other values (825) 241860
82.5%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
○ 1789
61.2%
□ 564
 
19.3%
● 238
 
8.1%
■ 117
 
4.0%
▶ 60
 
2.1%
▷ 39
 
1.3%
◆ 34
 
1.2%
▣ 34
 
1.2%
◎ 28
 
1.0%
◇ 19
 
0.6%
None
ValueCountFrequency (%)
· 287
50.0%
？ 174
30.3%
γ 43
 
7.5%
α 21
 
3.7%
β 19
 
3.3%
～ 12
 
2.1%
Δ 7
 
1.2%
× 5
 
0.9%
­ 4
 
0.7%
κ 1
 
0.2%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 45
41.7%
’ 33
30.6%
“ 13
 
12.0%
” 12
 
11.1%
※ 5
 
4.6%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
① 28
29.5%
② 25
26.3%
③ 18
18.9%
④ 9
 
9.5%
⑤ 5
 
5.3%
⑭ 1
 
1.1%
⑮ 1
 
1.1%
⑦ 1
 
1.1%
⑬ 1
 
1.1%
⑫ 1
 
1.1%
Other values (5) 5
 
5.3%
Letterlike Symbols
ValueCountFrequency (%)
℃ 27
90.0%
ℓ 2
 
6.7%
™ 1
 
3.3%
Math Operators
ValueCountFrequency (%)
∼ 8
72.7%
√ 3
 
27.3%
Arrows
ValueCountFrequency (%)
⇒ 7
70.0%
→ 3
30.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 7
30.4%
ㅇ 4
17.4%
ㄱ 3
13.0%
ㄴ 2
 
8.7%
ㅍ 2
 
8.7%
ㅚ 1
 
4.3%
ㄷ 1
 
4.3%
ㄹ 1
 
4.3%
ㅣ 1
 
4.3%
ㅗ 1
 
4.3%
CJK
ValueCountFrequency (%)
福 2
12.5%
譽 2
12.5%
夏 1
 
6.2%
道 1
 
6.2%
海 1
 
6.2%
北 1
 
6.2%
森 1
 
6.2%
靑 1
 
6.2%
得 1
 
6.2%
市 1
 
6.2%
Other values (4) 4
25.0%
Misc Symbols
ValueCountFrequency (%)
☞ 1
50.0%
♀ 1
50.0%
Number Forms
ValueCountFrequency (%)
Ⅱ 1
50.0%
ⅱ 1
50.0%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
㎝ 1
100.0%

사업명
Categorical

Distinct36
Distinct (%)2.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size10.3 KiB
차세대바이오그린21
512 
생명산업기술개발
208 
국책기술개발
135 
고부가가치식품기술개발
87 
농림기술개발
65 
Other values (31)
295 

Length

Max length16
Median length13
Mean length8.9777266
Min length6

Unique

Unique4 ?
Unique (%)0.3%

Sample

1st row가축질병대응기술개발사업
2nd row생명산업기술개발
3rd row생명산업기술개발
4th row생명산업기술개발
5th row생명산업기술개발

Common Values

ValueCountFrequency (%)
차세대바이오그린21 512
39.3%
생명산업기술개발 208
16.0%
국책기술개발 135
 
10.4%
고부가가치식품기술개발 87
 
6.7%
농림기술개발 65
 
5.0%
농업생물연구 33
 
2.5%
농업생명자원연구 28
 
2.2%
농업현장실용화기술개발 28
 
2.2%
축산시험연구(R&D,책임운영) 19
 
1.5%
수산기술개발 17
 
1.3%
Other values (26) 170
 
13.1%

Length

2023-12-11T12:27:18.004684image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
차세대바이오그린21 512
39.3%
생명산업기술개발 208
16.0%
국책기술개발 135
 
10.4%
고부가가치식품기술개발 87
 
6.7%
농림기술개발 65
 
5.0%
농업생물연구 33
 
2.5%
농업생명자원연구 28
 
2.2%
농업현장실용화기술개발 28
 
2.2%
축산시험연구(r&d,책임운영 19
 
1.5%
수산기술개발 17
 
1.3%
Other values (26) 170
 
13.1%

Interactions

2023-12-11T12:27:12.725027image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:27:12.446391image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:27:12.861177image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:27:12.597699image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-11T12:27:18.122702image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
순번총연구기간_시작일총연구비(백만원)사업명
순번1.0000.9710.2560.790
총연구기간_시작일0.9711.0000.7680.967
총연구비(백만원)0.2560.7681.0000.562
사업명0.7900.9670.5621.000
2023-12-11T12:27:18.252682image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
순번총연구비(백만원)사업명
순번1.0000.2540.413
총연구비(백만원)0.2541.0000.248
사업명0.4130.2481.000

Missing values

2023-12-11T12:27:13.075253image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-11T12:27:13.263800image/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

순번과제명주관기관명총연구기간_시작일총연구기간_종료일총연구비(백만원)연구내용요약사업명
01구제역 백신 효능 증가 및 새로운 분자 면역보조제 개발건국대학교 산학협력단2012-12-212015-12-20300.01차년도- 구제역 바이러스의 감염에 방어능을 갖는 것으로 알려진 구제역 항원 유전자를 화학적으로 합성. - 돼지아데노 바이러스 replication defective벡터에 구제역 방어항원을 삽입하여 생체내에서 전달, 방어능 확인2차년도- 구제역 방어항원을 효과적으로 발현시킬 수 있는 disabled infectious single cycle(DISC)-porince adenovirus vector (PAdV)를 개발- 이 항원발현시스템에 구제역 방어항원을 삽입시켜 생체내 전달, 발현능 확인 3차년도- 구제역 방어항원을 발현시키는 돼지 아데노바이러스에 기반한 구제역 재조합 백신의 효능을 다양한 조건 하에서 동물실험을 통하여 확인- 구제역 백신이 시제품 제작 및 효능 평가가축질병대응기술개발사업
12뇌질환 개선 효능이 우수한 생물전환 최적 대사체 조성물 생산 표준화 기술 개발한국식품연구원2012-12-212016-12-20210.0뇌질환 개선 효능이 우수한 생물전환 대사체 소재의 생산 표준화 기술 개발 - 생강조직내 선도화합물 증폭 표준화 공정 기술 개발 - 생물전환 대사체 유도 미생물 선별 및 대사체 구성물 분석, 동정 - 다변량 통계분석기법을 이용한 생물전환 대사체 최적 조성비율 예측 - 예측 최적 대사체 조성비율에 근접하는 생물전환 대사체 후보물질군 생산 - 생물전환 대사체 소재의 생산조건 확립 및 표준화 공정 기술 개발 - 생물전환 대사체 소재의 대량생산 시스템 구축 및 제품 시생산 - 생물전환 대사체 소재를 유효성분으로 함유하는 제품 개발생명산업기술개발
23독소 생성 바실러스 세레우스 신속동시검출 및 제어기술 개발강원대학교 산학협력단2012-12-212015-12-20150.0<NA>생명산업기술개발
34돼지에서 주요 세균성 호흡기 질병 예방을 위한 delivery system을 이용한 생균 백신 개발을 통한 고부가치화전북대학교2012-12-212015-12-20190.0○ 국내에서 분리된 균주를 대상으로 최첨단 유전공학 기법에 기초한 생균 백신 delivery system 구축○ 발현 항원을 delivery system host 밖으로 분비하는 능력이 향상된 vector 개발○ 최첨단 유전공학기법에 기초한 delivery system을 이용하여 돼지 호흡기 질병 예방백신을 개발○ 점막면역을 활성화 할 수 있는 경구 접종용 adjuvant 개발○ 실험동물인 마우스를 대상으로 백신을 접종 한 다음 유도된 면역반응을 조사. 더불어 백신을 접종 한 후백신의 부작용 여부에 대한 검사 ○ 마우스를 대상으로 실시된 실험에서 결정된 정보를 바탕으로 목적 동물인 돼지에서 돼지 호흡기 예방백신을 접종하고 국내에서 분리된 야외 병독성 균주로 도전 감염하여 백신의 효능을 검사하고 반복 투여 및 과용량 투여 등을 통한 백신의 안정성 검사○ 모돈 및 비육돈을 대상으로 호흡기 백신의 최적 조건 확립○ 호흡기 질병이 만연하는 농장을 선택하여 개발된 다가 백신을 접종하여 질병의 방어 여부 조사생명산업기술개발
45미선나무의 기능성 물질 분석 및 피부미용 소재화 기술 개발중원대학교 산학협력단2012-12-212014-12-20230.0- 미선나무 부위별(잎, 줄기, 뿌리, 꽃) 추출물의 일반성분 및 기능성 성분 분석 - 미선나무 소재의 산업화 적용을 위한 효과적 추출 model 개발 - 미선나무 부위별 추출물의 기능성 피부미용 소재로써 in vitro & in vivo system 계에서 생리활성 효과 구명 - 다양한 기능성 산업화 적용을 위한 미선나무 복합소재 연구생명산업기술개발
56박테리오파지의 병원균 제어 효능 및 안전성 평가와 개선 방법 연구전북대학교2012-12-212016-12-20500.0○ 양돈관련 주요 병원균에 특이적인 박테리오파지의 선발 및 평가 - 항생제 저항성 대장균, Salmonella, Clostridium perfrigens 등에 대한 박테리오파지의 선발과 특이성 및 항균력 평가 - Actinobacillus pleuropneumoniae(APP), Haemophillus parasuis(HPS), Pasteurella multocida, Streptococcus suis 등 양돈산업의 호흡기성 질환 주요 원인균에 대한 박테리오파지의 선발과 특이성 및 항균력 평가 - 병원성 대장균, salmonella, Clostridium 등의 주요 소화기성 세균에 대한 박테리오파지의 선발과 특이성 및 항균력 평가 ○ 선발 박테리오파지에 대한 동물실험을 통한 효능 및 안전성 평가 - 마우스와 목적동물인 돼지를 대상으로 한 in vivo 효능 및 안전성 평가 - 단일제제 및 사육단계별 위험요소에 따른 복합제제에 대한 효능 및 안전성 평가 ○ 선발 박테리오파지의 효능 및 안전성 개선을 위한 연구 - 사육단계 및 축사환경 및 질병현황에 따른 맞춤형 제제의 개발을 통한 질병제어 효능을 증대 - 환경과 소화액에 저항성을 높여 박테리오파지의 장내 도달율을 증가시키는 기술개발 - 박테리오파지의 변이와 병원균 파괴에 의한 비병원성 세균의 병원성 획득 등의 가능성을 점검하고 개선 ○ 박테리오파지 기반의 시제품 생산 및 현장평가를 통한 산업화 - 선발 박테리오파지의 단일 또는 복합제제 시제품 생산 - 양돈농가를 대상으로 한 시제품의 현장적용 및 평가를 통한 문제점 개선 - 박테리오파지 기반 제제의 대량생산 기술 개발생명산업기술개발
67부추를 이용한 조류 인플루엔자 억제용 사료첨가제의 산업화건국대학교 산학협력단2012-12-212015-12-20200.0▶항AI 활성분획의 대량 생산 조건 확립 항AI 활성물질 분획 (Crude fraction)의 추출방법 확립으로 대량생산의 조건을 확립함 ▶항AI 활성분획의 생리활성 및 기타 특성 항바이러스, 항균, 항산화, 소독효능, 면역 활성, 안전성 등을 측정하며, 제품화를 위한 열안정성을 조사 ▶항AI 활성분획의 육계 및 산란계 사양실험 항AI 활성분획을 액상과 고상으로 제형화 하여 음수, 살균용 살포(소독제), 사료급여 효과 조사 ▶항 AI 활성분획의 in vivo challenge 실험 항 AI 활성분획 및 단일물질의 in vivo challenge 비교 실험 ▶항AI 활성분획 및 후보 단일물질에 대한 안정성 및 독성 실험 사료첨가제로서 안정성, 약물동태실험 및 안전성평가실험 실시 ▶후보물질에 대한 항바이러스 활성 범위 검증 항바이러스 활성 작용 메커니즘 규명 및 MDCK cell을 이용한 항AI물질 후보 탐색 ▶항AI 활성분획의 경제성 검토 후보물질을 제품화하기 위한 원료구입에서부터 추출, 포장 및 유통 등의 전 공정에서의 경제성과 시장성 검토 ▶항AI 활성분획의 pilot scale 대량 생산 부추착즙액 200L로부터 항AI 활성분획의 대량생산 ▶항AI 활성분획의 제형화 항AI 활성분획의 액상 및 고상의 제형화생명산업기술개발
78생강과 (Zingiberaceae) 식물로부터 식중독 유발세균의 세포간 신호전달체계를 이용한 독성인자 제어소재 개발한국식품연구원2012-12-212015-12-20100.01. 국내 자생 생강과 식물추출물로부터 신호전달 교란 활성 후보물질 선발 정량목표: 신호교란 활성, 항균활성 후보물질 각 3종 이상 선발● 신호전달 교란물질 활성 측정방법 구축● 항균활성이 보고된 생강과 유효성분 활성측정● 신호전달 교란물질 활성측정 및 후보물질 선발생명산업기술개발
89신종 효모의 특성 분석 및 프로바이오틱 생균제 효능 평가서울대학교 산학협력단2012-12-212014-12-20110.0□ 세부과제(서울대): 신종 효모의 특성 분석 및 프로바이오틱 생균제 효능 평가 (1) 신종 효모의 특성 분석 - Subgenomic sequence analysis (BAC end sequencing)[S. cereviseae, S. exiguus, S. boulardii (ATCC74352= ATCC74102) 비교]; Phylogenetic analysis; 외부 유전자 발현용 auxotroph 제작을 위한 유전자 발굴 연구 - Proteomics: 2-D gel electrophoresis and peptide sequencing(MALDI-TOF) - 내열성, 내산성, 장 정착성, 혐기증식성 등 조사 - 항균제 및 항진균제 내성 - 대사능력평가: 당 분해시험 등 (유당, 셀룰로오스 등) (2) 신종효모의 생균제 효능 평가 - 닭의 면역력 향상 효능 평가 - 닭에서 장내 그람 음성세균 억제 효능, Salmonella Enteritidis 분비 억제 및 독소 불화화 효능 평가 - 닭의 생산성 향상 효능 농장 시험 □ 협동과제((주)앤텍바이오 기술연구소): 신종 효모 프로바이오틱 생균제 개발 (1) 생균제 저가배양기술 개발 및 영양특성 조사 - 사료용 신종효모 배양용 저가배지 개발 - 물리화학적 배양조건 확립 및 보존성 평가 - 일반영양 분석 (2) 효모 균주 개량 - 내열성, 고에탄올내성, 고증식성 효모 선발 - 항균물질 발현 신종효모 배양기술 확립 - 개량 효모 제품 개발 및 산업화생명산업기술개발
910알레르기 유발성분을 정제한 농생명자원-봉독펩티드의 해외수출산업화 개발(주)청진바이오텍2012-12-212014-12-20360.01차년도: 양봉 농가로부터 수매한 건조봉독의 해외 수출을 위한 대량정제법 확립 및 생산법 구축. 또한 봉독의 알레르기 유발 성분 제거 공정의 도입으로 ‘분리-정제봉독’의 대량 분리-정제 시스템의 규격화와 ‘분리-정제봉독’의 안전성 및 유효성 평가 2차년도: CTFA, SCCS 표준 가이드에 따른 분리-정제봉독의 임상평가를 실시하여 해외 수출의 안전성 확보. 뿐만 아니라 ‘정제봉독’과 ‘분리-정제봉독’의 해외 수출 중 저장성을 평가하며 가장 적절한 운송 및 저장 조건 확립. 또한 국내외 기능성 화장품 및 제약 관련 전시회/박람회의 참가와 학회발표를 통한 ‘분리-정제봉독’의 우수성을 과학적으로 홍보수출전략기술개발사업
순번과제명주관기관명총연구기간_시작일총연구기간_종료일총연구비(백만원)연구내용요약사업명
12921293초임계 유체 미립자제형기술을 이용한 벼 도정부산물의 두발건강용 고부가가치 소재 개발신라대학교 산학협력단2011-08-192014-08-18270.03차년도 벼도정 부산물유래 문제성 두발개선 화장품 및 의약ㅚ품 표준화 및 공인 인증1. 초임게 추출물의 기능성 물질의 활성 메커니즘 규명2. 제품의 표준화3. 시제품의 안전성 유효성 평가4. 시제품(의약외품)의 공인 인증생명산업기술개발
12931294식물공장을 활용한 기능성 소재 생산체계 구축 및 약용식물 기능성 식품 개발(주)미스바알텍2011-08-192014-08-18100.0○ 식물공장 생산 시스템을 활용한 브로콜리 새싹 추출물 생산 체계 구축(브로콜리 새싹 추 출물 rich 파우더 생산, 시제품 생산, 제품화)○ 추출방법 최적화 및 HPLC정량분석법 확립(유효성분 추출방법 최적화, 생리활성 효능 평가)○ H.pylori 에 대한 위염 억제 연구(H.pylori 균에 대한 항균효과 및 항 우레아제 활성)○ 브로콜리새싹의 유효성분인 설포라판 이외의 물질 개발을 통하여 기능성 식품 제품화를 위한 연구○ 설포라판 외 기능성 물질 분리 및 동정고부가가치식품기술개발
12941295가축전염병(유해미생물 및 독소)제어용 신소재개발경북대학교 산학협력단2011-08-192016-08-18700.0○ 신소재 산업화를 위한 현장적용 및 효능평가 연구 - 축종별 현장적용 대상농장 선정(축종별 3농장) - 대상농장에 대한 현지조사 및 질병모니터링을 통한 질병발생 위험도 분석 - 축종별, 사육단계별 질병발생 위험지도 작성 - 축우장의 현장 효능 및 안정성 평가 프로그램구축 및 시제품 적용 - 양돈장의 현장 효능 및 안정성 평가 프로그램구축 및 시제품 적용 - 양계장의 현장 효능 및 안정성 평가 프로그램구축 및 시제품 적용 - 축우장에 대한 단일？복합제제 시제품에 대한 농장적용 및 효과 분석 - 양돈장에 대한 단일？복합제제 시제품에 대한 농장적용 및 효과 분석 - 양계장에 대한 단일？복합제제 시제품에 대한 농장적용 및 효과 분석 - 축우장의 농장맞춤형 제품 적용 최적 프로그램 개발 및 매뉴얼 작성 - 양돈장의 농장맞춤형 제품 적용 최적 프로그램 개발 및 매뉴얼 작성 - 양계장의 농장맞춤형 제품 적용 최적 프로그램 개발 및 매뉴얼 작성 - 축우장의 유형별 다양한 확대적용 프로그램 개발 - 양돈장의 유형별 다양한 확대적용 프로그램 개발 - 양계장의 유형별 다양한 확대적용 프로그램 개발○ 가축전염병 제어용 백신기능면역복합 신소재 개발 및 효능평가기법 확립 - 항생제 대체 물질 및 첨가제의 실험실 수준의 효능평가기법 확립 - 외래단백질이 효율적으로 발현되는 식물바이러스 탐색, 선발, 감염성 식물바이러스 클론 제작 - 리소좀 분리 기술 확보와 동물모델에 적용하기 위한 리소좀 스크리닝 - 항바이러스 활성 천연물소재의 탐색 및 정제 - 단일제제의 목적동물 및 마우스에 대한 효능평가 - 식물바이러스에 동물에서 항체를 유도하는 epitope을 도입 연구 - 유용 효소들의 나노 집적화를 위한 고정화 기술 개발 - 항바이러스 활성화합물의 화학구조 규명 - 단일제제 및 복합제제의 목적동물에 대한 효능평가 - 식물바이러스 고감염성 식물의 개발가축질병대응기술개발
12951296버섯 바이러스 예방ㆍ진단 및 친환경 방제기술 개발전북대학교2011-08-192014-08-18300.01. 버섯바이러스의 병원성 기작규명 및 균주 안정성 마커 개발 - 버섯바이러스 분리 - 버섯의 형질전환방법 개선 - 무병증 버섯에 버섯바이러스 감염 - 바이러스에 의한 버섯의 병원성 검증 - 이상형태 (sector)와 바이러스와의 연관성 조사 - 바이러스기작 및 병징 관련 버섯의 마커개발 2. Biological control을 통한 친환경 생물학적 방제기술 개발 - 식물병원성균의 저병원화 바이러스의 유전자 정보와 특성 규명 - 버섯에 피해를 일으키는 진균 확보 후 진균의 저병원화 바이러스, dsRNA를 감염시킴 - 다양한 식물병원성균의 저병원화 바이러스에 의한 버섯의 영향 검증 - 버섯피해 진균에 전달된 저병원화 바이러스의 기능 검색 - 저병원성화 진균을 이용한 병원성 진균의 병원성 억제 관찰; virocontrol 여부 조사 - 저병원성화 바이러스를 직접 살포 후 virocontrol 여부 조사생명산업기술개발
12961297면역 강화 및 조혈 증진 효능을 가지는 항암 치료 후 부작용 개선 식품 개발애경산업주식회사2011-08-192014-08-18100.0- 항암치료로 손상된 세포의 재생을 돕는 천연 식품소재 개발- 조혈기능 및 면역력을 증진하는 천연 식품소재 개발- 해당 농수산물을 효과적으로 재배 하고 가공하는 방법 개발- 발효 등 전통음식 제조법을 접목한 식품 개발- 확보된 천연 식품소재를 활용한 환자맞춤형 식품 개발 항암치료 후 요구되는 영양소를 균형 있게 제공하는 소재를 접목한 식품 항암치료 후 환자가 섭취하기에 용이한 식품고부가가치식품기술개발
12971298고품질 바이오매스 생산을 위한 리그닌 생합성 조절 기술 개발서울대학교 산학협력단2010-07-012015-06-30120.0식물에서 이차벽이 발달한 관다발 조직은 강력한 지지 기능을 위해 리그닌이 강화된 물관 (tracheary element, vessel element), 물관 섬유 세포 (xylary fiber), 체관 섬유 세포 (phloem fiber), 관다발간 섬유세포 (interfascicular fiber)를 보유한다. 물관 세포는 증발산으로 인한 물의 수송시 강력한 음의 압력이 걸리기 때문에 지지 기능이 감소하면 물관이 와해되어 식물의 정상적인 생육이 불가능하다. 따라서 물관 세포에서 리그닌의 합성을 유지, 상대적으로 리그닌의 필요성이 덜한 섬유세포에서의 합성 양을 줄이는 차별적인 리그닌 합성 제어 기술을 바탕으로 차별 발현 시스템을 확보한다. 또한 물관세포 특이적 인자 발굴을 위하여 관다발 분화에 관여하는 유전자와 전사체학적 접근방법을 통해 선별된 리그닌 합성 조절 유전자의 형질전환체의 기능 분석을 통한 결과를 바탕으로 식물의 fitness는 유지하면서 리그닌의 합성을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 사료된다.생명산업기술개발
12981299야생콩 유래 고 품질조사료용 콩 품종 육성 및 조사료 생산방법 확립경북대학교 산학협력단2010-07-012014-06-3080.04년차 연구내용세부과제 1: 야생콩 유래 고 품질 조사료용 콩 품종개발○ 야생콩 유래 고 품질 조사료용 콩 품종개발○ 신품종 조사료 콩의 생산성, 영양 가치 및 경제성 종합 분석○ 종자생산 실시생명산업기술개발
12991300바이오매스 생산용 형질전환 식물 개발포항공과대학교 산학협력단2009-04-102014-04-09700.0-1세부 : 식물 줄기 형성층 활성 조절을 통한 바이오매스 증진기술 개발？FOX line 줄기 절단분석을 통한 형성층 활성증대에 관여하는 유용유전자 발굴 및 기능연구.？기존에 확보된 형성층 활성 증대 유전자에 대한 기능연구. ？선별된 바이오매스 증대 조절 유전자를 대상으로 포플러 형질전환체 개발.？형질전환 애기장대 및 포플러의 생리적, 생화학적 표현형 분석.？형질전환 애기장대 및 포플러들에 대한 목적물질 (셀룰로오스) 및 애로물질 (리그닌)등의 함량 및 조성 분석 실시와 이를 토대로 한 각각의 형질전환체들에 대한 바이오매스 증대에 관한 정량적 평가 및 유용 계통 선정.생명산업기술개발
13001301바이오매스 활용을 위한 전처리ㆍ당화 기술 개발고려대학교산학협력단2009-04-102014-04-09600.0연구내용바이오매스의 전처리 기술 개발- 국내 바이오매스의 평가 및 선정- 선정된 바이오매스의 전처리 기술 적용 및 개선- 최적 전처리 공정 개발- 리그닌 및 헤미셀룰로스 분해용 효소의 cloning, 발현 및 분리정제, 특성 확인- Bioimaging 기술을 활용한 리그노셀룰로스계 농업부산물의 당화용 전처리과정의 특성 확인- 생물학적 전처리 과정의 최적화 구현 바이오매스의 당화기술 개발 - 고활성 섬유소분해효소 생산 균주 선별 및 고활성 섬유소분해효소 발굴- 선별한 균주의 섬유소분해효소 활성도 측정 및 개량- 고활성 섬유소분해효소 대량생산기술개발 및 탐색기법의 효율증진 연구- 대규모 섬유소분해효소 유전자 확보 및 고효율 섬유소분해효소 개량- 재조합 섬유소분해효소 대량생산 기술 개발- 고활성 신규 셀룰라아제 및 헤미셀룰라아제 복합체 개발- 통계학적 분석방법을 통한 당화효율 안정성 개선 및 공정최적화- 효소고정화 및 동시고정화를 통한 섬유소분해효소 안정성 및 경제성 개선- 다양한 바이오매스별 적절한 섬유소분해효소 영향인자 분석 및 최적비율 도출바이오매스 종류와 특성에 따른 복합처리 공정 개발- 저해인자 제거를 위한 공정 최적화- 전처리 공정 잔류 바이오매스 분해를 위한 당화공정 확립- 재조합 섬유소분해효소에 분해되지 않는 잔류바이오매스 전처리 공정 확립바이오 매스 기반 (sugar platform) lab scale 공정 개발 Scale-up에 의한 바이오 매스 기반 발효 공정 개발 바이오매스를 이용한 바이오에탄올 대량 생산 공정 개발 (pilot plant)첨단생산기술개발
13011302인간유용단백질 생산을 위한 형질 전환 소의 개발서울대학교 산학협력단2009-04-102014-04-0990.01) 체외 배아 생산 시스템의 최적화？ 체외 배아 배양 기법 확립？ 체외 배아의 동결 기법 확립？ 체외 배아의 미세 조작을 통한 성판별 배아 생산 및 이식(2) 형질 전환 복제 소 생산을 위한 세포 주 확립？ 계통이 확인된 태아 및 성체 세포 주 확립？ Reporter 유전자 (GFP/RFP)를 이용한 세포내로 유전자 도입 효율 평가？ Reporter 유전자가 발현하는 세포 주 개발 및 특성 평가(3) 형질 전환을 위한 복제 배아 시스템 구축？ Reporter 유전자가 발현하는 형질전환 배아 생산？ 형질 전환 배아의 체외 분석？ 형질 전환 초기 배아체로부터 세포 확립(4) 인간 유용단백질 발현 벡터 구축？ 인간 유용단백질 유전자 후보 선정 및 발현 벡터 구축 (Interleukins)？ 인간 유용단백질 유전자 발현 세포 개발 및 확립(5) 소의 역분화 세포 확립 및 그 세포를 이용한 형질 전환 세포 개발？ 초기 배아 전사 유전자 cloning 및 발현 벡터 완성？ 초기 배아 전사 유전자를 통한 역분화세포 확립 및 배양？ 역분화 세포에 유용단백질 유전자 발현 세포 확립(5) 형질 전환 소의 생산？ 형질전환 소 배아 이식 및 산자 생산(6) 형질 전환 소의 분석？ 소의 genotyping 확립？ 형질전환 소 산자의 분석생명산업기술개발