Overview

Dataset statistics

Number of variables14
Number of observations87
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory9.8 KiB
Average record size in memory115.5 B

Variable types

Numeric2
Categorical9
Text3

Dataset

Description우리 기관이 보유하고 있는 농림식품R&D 중분류 중 환경생태 R&D 과제정보 공개 분류,사업명,총괄과제번호,세부과제번호,과제명,연구수행기관,주관기관,총연구기간 시작일,총연구기간 종료일,당해년도연구 시작일,당해년도연구 종료일,총연구비,연구내용요약 으로 구성
Author농림식품기술기획평가원
URLhttps://www.data.go.kr/data/15048167/fileData.do

Alerts

분류 has constant value ""Constant
주관기관 is highly overall correlated with 번호 and 7 other fieldsHigh correlation
연구내용요약 is highly overall correlated with 번호 and 7 other fieldsHigh correlation
총연구기간 종료일 is highly overall correlated with 사업명 and 6 other fieldsHigh correlation
총괄과제번호 is highly overall correlated with 번호 and 7 other fieldsHigh correlation
당해년도연구종료일 is highly overall correlated with 사업명 and 6 other fieldsHigh correlation
당해년도연구시작일 is highly overall correlated with 사업명 and 6 other fieldsHigh correlation
번호 is highly overall correlated with 총괄과제번호 and 3 other fieldsHigh correlation
사업명 is highly overall correlated with 총괄과제번호 and 6 other fieldsHigh correlation
총연구기간 시작일 is highly overall correlated with 번호 and 7 other fieldsHigh correlation
번호 has unique valuesUnique
세부과제번호 has unique valuesUnique
총연구비 has 3 (3.4%) zerosZeros

Reproduction

Analysis started2023-12-12 11:23:15.779786
Analysis finished2023-12-12 11:23:19.037494
Duration3.26 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

번호
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct87
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean44
Minimum1
Maximum87
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size915.0 B
2023-12-12T20:23:19.180261image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile5.3
Q122.5
median44
Q365.5
95-th percentile82.7
Maximum87
Range86
Interquartile range (IQR)43

Descriptive statistics

Standard deviation25.258662
Coefficient of variation (CV)0.5740605
Kurtosis-1.2
Mean44
Median Absolute Deviation (MAD)22
Skewness0
Sum3828
Variance638
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-12T20:23:19.408137image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
1.1%
2 1
 
1.1%
65 1
 
1.1%
64 1
 
1.1%
63 1
 
1.1%
62 1
 
1.1%
61 1
 
1.1%
60 1
 
1.1%
59 1
 
1.1%
58 1
 
1.1%
Other values (77) 77
88.5%
ValueCountFrequency (%)
1 1
1.1%
2 1
1.1%
3 1
1.1%
4 1
1.1%
5 1
1.1%
6 1
1.1%
7 1
1.1%
8 1
1.1%
9 1
1.1%
10 1
1.1%
ValueCountFrequency (%)
87 1
1.1%
86 1
1.1%
85 1
1.1%
84 1
1.1%
83 1
1.1%
82 1
1.1%
81 1
1.1%
80 1
1.1%
79 1
1.1%
78 1
1.1%

분류
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size828.0 B
농림식품 환경생태
87 

Length

Max length9
Median length9
Mean length9
Min length9

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row농림식품 환경생태
2nd row농림식품 환경생태
3rd row농림식품 환경생태
4th row농림식품 환경생태
5th row농림식품 환경생태

Common Values

ValueCountFrequency (%)
농림식품 환경생태 87
100.0%

Length

2023-12-12T20:23:19.633830image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T20:23:19.797456image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
농림식품 87
50.0%
환경생태 87
50.0%

사업명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct9
Distinct (%)10.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size828.0 B
농생명산업기술개발
30 
첨단생산기술개발
17 
포스트게놈 신산업육성을 위한 다부처유전체사업
11 
농식품연구성과후속지원
8 
가축질병대응기술개발
8 
Other values (4)
13 

Length

Max length24
Median length20
Mean length12.011494
Min length8

Unique

Unique1 ?
Unique (%)1.1%

Sample

1st row농생명산업기술개발
2nd row농생명산업기술개발
3rd row농생명산업기술개발
4th row농생명산업기술개발
5th row첨단생산기술개발

Common Values

ValueCountFrequency (%)
농생명산업기술개발 30
34.5%
첨단생산기술개발 17
19.5%
포스트게놈 신산업육성을 위한 다부처유전체사업 11
 
12.6%
농식품연구성과후속지원 8
 
9.2%
가축질병대응기술개발 8
 
9.2%
1세대 스마트애니멀팜 고도화 및 실증 5
 
5.7%
농축산자재산업화기술개발 5
 
5.7%
농축산물안전생산유통관리기술개발 2
 
2.3%
농식품수출비즈니스전략모델구축 1
 
1.1%

Length

2023-12-12T20:23:20.017554image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T20:23:20.264267image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
농생명산업기술개발 30
21.4%
첨단생산기술개발 17
12.1%
포스트게놈 11
 
7.9%
신산업육성을 11
 
7.9%
위한 11
 
7.9%
다부처유전체사업 11
 
7.9%
농식품연구성과후속지원 8
 
5.7%
가축질병대응기술개발 8
 
5.7%
1세대 5
 
3.6%
스마트애니멀팜 5
 
3.6%
Other values (6) 23
16.4%

총괄과제번호
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct32
Distinct (%)36.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size828.0 B
317005-4
 
6
316027-5
 
6
316080-4
 
5
319014-1
 
5
318060-3
 
4
Other values (27)
61 

Length

Max length8
Median length8
Mean length8
Min length8

Unique

Unique6 ?
Unique (%)6.9%

Sample

1st row317005-4
2nd row317005-4
3rd row317005-4
4th row317005-4
5th row316080-4

Common Values

ValueCountFrequency (%)
317005-4 6
 
6.9%
316027-5 6
 
6.9%
316080-4 5
 
5.7%
319014-1 5
 
5.7%
318060-3 4
 
4.6%
318093-3 4
 
4.6%
318010-2 4
 
4.6%
318024-3 3
 
3.4%
319114-3 3
 
3.4%
316075-4 3
 
3.4%
Other values (22) 44
50.6%

Length

2023-12-12T20:23:20.539176image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
317005-4 6
 
6.9%
316027-5 6
 
6.9%
316080-4 5
 
5.7%
319014-1 5
 
5.7%
318060-3 4
 
4.6%
318093-3 4
 
4.6%
318010-2 4
 
4.6%
318043-2 3
 
3.4%
918008-4 3
 
3.4%
319080-2 3
 
3.4%
Other values (22) 44
50.6%

세부과제번호
Text

UNIQUE 

Distinct87
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size828.0 B
2023-12-12T20:23:20.844167image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length14
Median length14
Mean length14
Min length14

Characters and Unicode

Total characters1218
Distinct characters16
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

Unique87 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row317005043HD040
2nd row317005043SB010
3rd row317005043WT011
4th row317005043HD020
5th row316080044SB010
ValueCountFrequency (%)
317005043hd040 1
 
1.1%
119036011sb010 1
 
1.1%
819025011sb010 1
 
1.1%
319080021sb010 1
 
1.1%
918019042hd030 1
 
1.1%
118029022sb010 1
 
1.1%
918019042hd020 1
 
1.1%
918014042sb010 1
 
1.1%
918019042sb010 1
 
1.1%
318043022wt012 1
 
1.1%
Other values (77) 77
88.5%
2023-12-12T20:23:21.433542image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 355
29.1%
1 235
19.3%
3 111
 
9.1%
2 98
 
8.0%
4 69
 
5.7%
8 61
 
5.0%
9 45
 
3.7%
H 34
 
2.8%
D 34
 
2.8%
S 33
 
2.7%
Other values (6) 143
11.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 1044
85.7%
Uppercase Letter 174
 
14.3%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 355
34.0%
1 235
22.5%
3 111
 
10.6%
2 98
 
9.4%
4 69
 
6.6%
8 61
 
5.8%
9 45
 
4.3%
5 26
 
2.5%
7 23
 
2.2%
6 21
 
2.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
H 34
19.5%
D 34
19.5%
S 33
19.0%
B 33
19.0%
W 20
11.5%
T 20
11.5%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 1044
85.7%
Latin 174
 
14.3%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
0 355
34.0%
1 235
22.5%
3 111
 
10.6%
2 98
 
9.4%
4 69
 
6.6%
8 61
 
5.8%
9 45
 
4.3%
5 26
 
2.5%
7 23
 
2.2%
6 21
 
2.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
H 34
19.5%
D 34
19.5%
S 33
19.0%
B 33
19.0%
W 20
11.5%
T 20
11.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1218
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 355
29.1%
1 235
19.3%
3 111
 
9.1%
2 98
 
8.0%
4 69
 
5.7%
8 61
 
5.0%
9 45
 
3.7%
H 34
 
2.8%
D 34
 
2.8%
S 33
 
2.7%
Other values (6) 143
11.7%

과제명
Text

Distinct81
Distinct (%)93.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size828.0 B
2023-12-12T20:23:21.975058image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length64
Median length41
Mean length31.632184
Min length11

Characters and Unicode

Total characters2752
Distinct characters299
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique76 ?
Unique (%)87.4%

Sample

1st row간척농지에 최적화된 스마트 물관리 계측/제어시스템 개발
2nd row간척농지 고부가 작물재배를 위한 토양환경 개선 및 현장실증연구
3rd row간척지 작물 재배 모니터링 및 제염촉진 재염화 방지 기법 개발
4th row간척지 저비용/고효율 최적 토양관리기술 개발
5th row나노바이오 기술을 활용한 농산물 유해물질 초고감도 판별기술 개발
ValueCountFrequency (%)
개발 43
 
6.5%
및 39
 
5.9%
위한 13
 
2.0%
기술 10
 
1.5%
이용한 9
 
1.4%
시스템 8
 
1.2%
연구 7
 
1.1%
모니터링 6
 
0.9%
기반 6
 
0.9%
최적 5
 
0.8%
Other values (350) 520
78.1%
2023-12-12T20:23:22.711395image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
581
 
21.1%
기 58
 
2.1%
개 56
 
2.0%
용 55
 
2.0%
발 55
 
2.0%
물 46
 
1.7%
한 41
 
1.5%
제 40
 
1.5%
및 39
 
1.4%
이 37
 
1.3%
Other values (289) 1744
63.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2041
74.2%
Space Separator 581
 
21.1%
Uppercase Letter 50
 
1.8%
Lowercase Letter 41
 
1.5%
Other Punctuation 17
 
0.6%
Open Punctuation 9
 
0.3%
Close Punctuation 9
 
0.3%
Dash Punctuation 2
 
0.1%
Decimal Number 1
 
< 0.1%
Initial Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
기 58
 
2.8%
개 56
 
2.7%
용 55
 
2.7%
발 55
 
2.7%
물 46
 
2.3%
한 41
 
2.0%
제 40
 
2.0%
및 39
 
1.9%
이 37
 
1.8%
성 36
 
1.8%
Other values (250) 1578
77.3%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 7
17.1%
a 4
9.8%
r 4
9.8%
u 4
9.8%
c 3
7.3%
l 3
7.3%
k 3
7.3%
i 3
7.3%
h 2
 
4.9%
e 2
 
4.9%
Other values (4) 6
14.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 9
18.0%
I 8
16.0%
T 8
16.0%
P 5
10.0%
L 4
8.0%
M 4
8.0%
X 3
 
6.0%
F 2
 
4.0%
U 2
 
4.0%
N 2
 
4.0%
Other values (2) 3
 
6.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 9
52.9%
/ 3
 
17.6%
· 2
 
11.8%
. 2
 
11.8%
' 1
 
5.9%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 7
77.8%
[ 2
 
22.2%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 7
77.8%
] 2
 
22.2%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
581
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 2
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
6 1
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2041
74.2%
Common 620
 
22.5%
Latin 91
 
3.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 58
 
2.8%
개 56
 
2.7%
용 55
 
2.7%
발 55
 
2.7%
물 46
 
2.3%
한 41
 
2.0%
제 40
 
2.0%
및 39
 
1.9%
이 37
 
1.8%
성 36
 
1.8%
Other values (250) 1578
77.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
C 9
 
9.9%
I 8
 
8.8%
T 8
 
8.8%
o 7
 
7.7%
P 5
 
5.5%
a 4
 
4.4%
r 4
 
4.4%
u 4
 
4.4%
L 4
 
4.4%
M 4
 
4.4%
Other values (16) 34
37.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
581
93.7%
, 9
 
1.5%
( 7
 
1.1%
) 7
 
1.1%
/ 3
 
0.5%
· 2
 
0.3%
- 2
 
0.3%
[ 2
 
0.3%
. 2
 
0.3%
] 2
 
0.3%
Other values (3) 3
 
0.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2041
74.2%
ASCII 708
 
25.7%
None 2
 
0.1%
Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
581
82.1%
C 9
 
1.3%
, 9
 
1.3%
I 8
 
1.1%
T 8
 
1.1%
( 7
 
1.0%
o 7
 
1.0%
) 7
 
1.0%
P 5
 
0.7%
a 4
 
0.6%
Other values (27) 63
 
8.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 58
 
2.8%
개 56
 
2.7%
용 55
 
2.7%
발 55
 
2.7%
물 46
 
2.3%
한 41
 
2.0%
제 40
 
2.0%
및 39
 
1.9%
이 37
 
1.8%
성 36
 
1.8%
Other values (250) 1578
77.3%
None
ValueCountFrequency (%)
· 2
100.0%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 1
100.0%

연구수행기관
Text

Distinct70
Distinct (%)80.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size828.0 B
2023-12-12T20:23:23.004841image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length20
Median length17
Mean length10.471264
Min length4

Characters and Unicode

Total characters911
Distinct characters151
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

Unique58 ?
Unique (%)66.7%

Sample

1st row씨앤에치아이앤씨(주)
2nd row한국농어촌공사 농어촌연구원
3rd row미래농촌기술연구소
4th row전북대학교산학협력단
5th row한국기계연구원 부설 재료연구소
ValueCountFrequency (%)
산학협력단 27
 
21.4%
서울대학교 4
 
3.2%
충남대학교 4
 
3.2%
국립농산물품질관리원시험연구소 3
 
2.4%
전북대학교산학협력단 3
 
2.4%
한국농어촌공사 3
 
2.4%
재단법인 2
 
1.6%
충북대학교 2
 
1.6%
부산대학교 2
 
1.6%
영남대학교산학협력단 2
 
1.6%
Other values (67) 74
58.7%
2023-12-12T20:23:23.556158image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
학 80
 
8.8%
산 49
 
5.4%
대 41
 
4.5%
단 40
 
4.4%
교 39
 
4.3%
39
 
4.3%
협 38
 
4.2%
력 37
 
4.1%
주 27
 
3.0%
원 24
 
2.6%
Other values (141) 497
54.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 824
90.5%
Space Separator 39
 
4.3%
Close Punctuation 22
 
2.4%
Open Punctuation 22
 
2.4%
Decimal Number 2
 
0.2%
Uppercase Letter 2
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
학 80
 
9.7%
산 49
 
5.9%
대 41
 
5.0%
단 40
 
4.9%
교 39
 
4.7%
협 38
 
4.6%
력 37
 
4.5%
주 27
 
3.3%
원 24
 
2.9%
농 20
 
2.4%
Other values (134) 429
52.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 1
50.0%
2 1
50.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
H 1
50.0%
J 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
39
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 22
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 22
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 824
90.5%
Common 85
 
9.3%
Latin 2
 
0.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
학 80
 
9.7%
산 49
 
5.9%
대 41
 
5.0%
단 40
 
4.9%
교 39
 
4.7%
협 38
 
4.6%
력 37
 
4.5%
주 27
 
3.3%
원 24
 
2.9%
농 20
 
2.4%
Other values (134) 429
52.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
39
45.9%
) 22
25.9%
( 22
25.9%
1 1
 
1.2%
2 1
 
1.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
H 1
50.0%
J 1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 824
90.5%
ASCII 87
 
9.5%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
학 80
 
9.7%
산 49
 
5.9%
대 41
 
5.0%
단 40
 
4.9%
교 39
 
4.7%
협 38
 
4.6%
력 37
 
4.5%
주 27
 
3.3%
원 24
 
2.9%
농 20
 
2.4%
Other values (134) 429
52.1%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
39
44.8%
) 22
25.3%
( 22
25.3%
1 1
 
1.1%
2 1
 
1.1%
H 1
 
1.1%
J 1
 
1.1%

주관기관
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct29
Distinct (%)33.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size828.0 B
한국농어촌공사 농어촌연구원
10 
서울대학교 산학협력단
7 
한국식용곤충연구소
6 
농업회사법인 (주)오상킨섹트
 
5
전북대학교산학협력단
 
5
Other values (24)
54 

Length

Max length20
Median length16
Mean length11.172414
Min length4

Unique

Unique6 ?
Unique (%)6.9%

Sample

1st row한국농어촌공사 농어촌연구원
2nd row한국농어촌공사 농어촌연구원
3rd row한국농어촌공사 농어촌연구원
4th row한국농어촌공사 농어촌연구원
5th row한국기계연구원 부설 재료연구소

Common Values

ValueCountFrequency (%)
한국농어촌공사 농어촌연구원 10
 
11.5%
서울대학교 산학협력단 7
 
8.0%
한국식용곤충연구소 6
 
6.9%
농업회사법인 (주)오상킨섹트 5
 
5.7%
전북대학교산학협력단 5
 
5.7%
한국기계연구원 부설 재료연구소 5
 
5.7%
한경대학교 산학협력단 4
 
4.6%
남서울대학교산학협력단 3
 
3.4%
순천향대학교 산학협력단 3
 
3.4%
한국기초과학지원연구원 3
 
3.4%
Other values (19) 36
41.4%

Length

2023-12-12T20:23:23.776153image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
산학협력단 24
17.1%
한국농어촌공사 10
 
7.1%
농어촌연구원 10
 
7.1%
서울대학교 7
 
5.0%
한국식용곤충연구소 6
 
4.3%
농업회사법인 5
 
3.6%
주)오상킨섹트 5
 
3.6%
전북대학교산학협력단 5
 
3.6%
한국기계연구원 5
 
3.6%
부설 5
 
3.6%
Other values (27) 58
41.4%

총연구기간 시작일
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct19
Distinct (%)21.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size828.0 B
2018-04-26
13 
2018-04-25
11 
2017-04-21
8 
2016-09-05
8 
2018-11-20
6 
Other values (14)
41 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Unique

Unique5 ?
Unique (%)5.7%

Sample

1st row2017-04-21
2nd row2017-04-21
3rd row2018-01-01
4th row2017-04-21
5th row2016-09-05

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2018-04-26 13
14.9%
2018-04-25 11
12.6%
2017-04-21 8
9.2%
2016-09-05 8
9.2%
2018-11-20 6
 
6.9%
2019-05-10 6
 
6.9%
2016-05-19 6
 
6.9%
2019-05-27 5
 
5.7%
2019-01-22 5
 
5.7%
2019-09-20 4
 
4.6%
Other values (9) 15
17.2%

Length

2023-12-12T20:23:24.059988image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
2018-04-26 13
14.9%
2018-04-25 11
12.6%
2017-04-21 8
9.2%
2016-09-05 8
9.2%
2018-11-20 6
 
6.9%
2019-05-10 6
 
6.9%
2016-05-19 6
 
6.9%
2019-05-27 5
 
5.7%
2019-01-22 5
 
5.7%
2019-09-20 4
 
4.6%
Other values (9) 15
17.2%

총연구기간 종료일
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct14
Distinct (%)16.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size828.0 B
2020-12-31
26 
2019-12-31
22 
2021-12-31
11 
2020-01-21
5 
2021-08-19
5 
Other values (9)
18 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Unique

Unique2 ?
Unique (%)2.3%

Sample

1st row2020-12-31
2nd row2020-12-31
3rd row2020-12-31
4th row2020-12-31
5th row2019-12-31

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2020-12-31 26
29.9%
2019-12-31 22
25.3%
2021-12-31 11
12.6%
2020-01-21 5
 
5.7%
2021-08-19 5
 
5.7%
2022-03-31 3
 
3.4%
2020-05-09 3
 
3.4%
2021-01-09 2
 
2.3%
2021-02-19 2
 
2.3%
2021-09-24 2
 
2.3%
Other values (4) 6
 
6.9%

Length

2023-12-12T20:23:24.258204image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
2020-12-31 26
29.9%
2019-12-31 22
25.3%
2021-12-31 11
12.6%
2020-01-21 5
 
5.7%
2021-08-19 5
 
5.7%
2022-03-31 3
 
3.4%
2020-05-09 3
 
3.4%
2021-01-09 2
 
2.3%
2021-02-19 2
 
2.3%
2021-09-24 2
 
2.3%
Other values (4) 6
 
6.9%

당해년도연구시작일
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct10
Distinct (%)11.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size828.0 B
2019-01-01
54 
2019-05-10
6 
2019-08-20
6 
2019-01-22
 
5
2019-05-27
 
5
Other values (5)
11 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Unique

Unique2 ?
Unique (%)2.3%

Sample

1st row2019-01-01
2nd row2019-01-01
3rd row2019-01-01
4th row2019-01-01
5th row2019-01-01

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2019-01-01 54
62.1%
2019-05-10 6
 
6.9%
2019-08-20 6
 
6.9%
2019-01-22 5
 
5.7%
2019-05-27 5
 
5.7%
2019-09-20 4
 
4.6%
2019-11-01 3
 
3.4%
2019-09-25 2
 
2.3%
2019-05-20 1
 
1.1%
2019-11-20 1
 
1.1%

Length

2023-12-12T20:23:24.471055image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T20:23:24.719522image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2019-01-01 54
62.1%
2019-05-10 6
 
6.9%
2019-08-20 6
 
6.9%
2019-01-22 5
 
5.7%
2019-05-27 5
 
5.7%
2019-09-20 4
 
4.6%
2019-11-01 3
 
3.4%
2019-09-25 2
 
2.3%
2019-05-20 1
 
1.1%
2019-11-20 1
 
1.1%

당해년도연구종료일
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct11
Distinct (%)12.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size828.0 B
2019-12-31
59 
2020-08-19
6 
2020-01-21
 
5
2020-10-31
 
3
2020-05-09
 
3
Other values (6)
11 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Unique

Unique2 ?
Unique (%)2.3%

Sample

1st row2019-12-31
2nd row2019-12-31
3rd row2019-12-31
4th row2019-12-31
5th row2019-12-31

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2019-12-31 59
67.8%
2020-08-19 6
 
6.9%
2020-01-21 5
 
5.7%
2020-10-31 3
 
3.4%
2020-05-09 3
 
3.4%
2020-01-09 3
 
3.4%
2020-02-19 2
 
2.3%
2020-09-24 2
 
2.3%
2020-09-19 2
 
2.3%
2019-07-23 1
 
1.1%

Length

2023-12-12T20:23:24.969520image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
2019-12-31 59
67.8%
2020-08-19 6
 
6.9%
2020-01-21 5
 
5.7%
2020-10-31 3
 
3.4%
2020-05-09 3
 
3.4%
2020-01-09 3
 
3.4%
2020-02-19 2
 
2.3%
2020-09-24 2
 
2.3%
2020-09-19 2
 
2.3%
2019-07-23 1
 
1.1%

총연구비
Real number (ℝ)

ZEROS 

Distinct54
Distinct (%)62.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean98464602
Minimum0
Maximum4.1 × 108
Zeros3
Zeros (%)3.4%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size915.0 B
2023-12-12T20:23:25.213835image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile15590000
Q149250000
median77500000
Q31.345 × 108
95-th percentile2.611 × 108
Maximum4.1 × 108
Range4.1 × 108
Interquartile range (IQR)85250000

Descriptive statistics

Standard deviation78742438
Coefficient of variation (CV)0.799703
Kurtosis2.6595807
Mean98464602
Median Absolute Deviation (MAD)37500000
Skewness1.50137
Sum8.5664204 × 109
Variance6.2003715 × 1015
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T20:23:25.458746image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
60000000 6
 
6.9%
70000000 6
 
6.9%
100000000 4
 
4.6%
20000000 4
 
4.6%
50000000 4
 
4.6%
80000000 4
 
4.6%
25000000 3
 
3.4%
0 3
 
3.4%
30000000 3
 
3.4%
180000000 2
 
2.3%
Other values (44) 48
55.2%
ValueCountFrequency (%)
0 3
3.4%
10000000 1
 
1.1%
13700000 1
 
1.1%
20000000 4
4.6%
24000000 1
 
1.1%
24700000 1
 
1.1%
25000000 3
3.4%
29715400 1
 
1.1%
30000000 3
3.4%
40000000 2
2.3%
ValueCountFrequency (%)
410000000 1
1.1%
340000000 1
1.1%
266667000 2
2.3%
262000000 1
1.1%
259000000 1
1.1%
233500000 1
1.1%
230000000 1
1.1%
200000000 1
1.1%
196700000 1
1.1%
184571000 1
1.1%

연구내용요약
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct32
Distinct (%)36.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size828.0 B
1. 간척농지 고부가가치 작물 재배를 위한 최적 시시템 개발 - 물관리를 통한 적정 제염 및 정상 생육 확보 토양 기준 설정 - 간척지 관개시스템 설계 및 현장 검증 - 간척지 밭기반 용수절약 모델 개발 2. 간척지 저비용/고효율 최적 토양관리기술 개발 - 간척지 저비용·고효율 암거배수 방법 개발 - 간척지 염류제거 기준 개발 - 간척지 토양관리 기준 개발 - 간척지 재배환경 표준화를 위한 현장 실증연구 - 간척지 이용 종합계획과 연계한 간척지별 최적 토지 이용방안 3 간척지 고부가 작물 최적재배 관리모델 제시 - 토양염농도(고 중 저)를 고려한 권역별 실증단지(각 1ha 이상) 조성 - 간척지에서 재배 가능한 밭작물(원예 약용작물 등) 각 7종 이상을 선발 - 간척지 밭작물 재배 작부체계 매뉴얼 개발 및 성과 분석 4 간척농지에 최적화된 스마트 물관리 계측/제어시스템 개발 - 간척지에 최적화된 토양수분상태 측정시스템 및 알고리듬 개발 - 간척지에 최적화된 스마트 물관리 제어시스템 개발
 
6
1. ICT 기반의 연중 곤충 대량 사육시스템 개발 및 보급 1-1) ICT 기반의 연중 곤충 대량사육사 개발 및 보급 1-2) ICT 기반 곤충사육사를 활용한 스마트 곤충사육기술 체계 확립 및 보급 2. 식용곤충 대량생산 표준가공 공정개발 및 이를 활용한 식용곤충 가공 제품화 2-1) 식용곤충 생산농가에서 출하되는 식용곤충의 표준 출하규격 관리 2-2) 지역곤충자원산업화센터를 중심으로 물류 공동화시설 공정개발 2-3) 공동 집하 및 출하장 구축을 통한 원재료 및 1차 가공 공정의 표준화 2-4) 식용곤충의 표준규격 관리 및 품질관리 2-5) 상용화를 위한 식용곤충 활용 가공제품 1종 개발 3. 식용곤충 유래 기능성 가수분해산물을 활용한 반려간식 개발 및 제품화 3-1) 국내 곤충자원별 기능성확보와 안전성 검정 3-2) 시장상황을 고려한 애완동물 맞춤형 기능성 간식 개발 4. 곤충자원기반 생산·가공·체험관광 연계방안 구축 4-1) 지역곤충자원센터 중심 애완곤충 공급·유통시스템 마련 4-2) 새로운 학습용 애완 곤충탐색 및 발굴과 이를 활용한 맞춤형 교육프로그램 개발 4-3) 개발한 프로그램의 농가보급 및 현장적용
 
6
○ 농산물 유해물질 검출용 분자라만신호증폭 나노소재 개발 - 초고밀도 나노구조화 및 다중 SPR 계면기술을 통한 고성능 라만신호증강기판소재(SERS) 제조기술 확보 - SERS기판소재의 기능성 부여를 위한 초분자 표면개질 기술 개발 - 유해물질 선택검출용 나노프로브 입자 부착 및 집적화 어레이 기술 개발 ○ 나노바이오소재를 활용한 유해물질 선택검출 기술 개발 - WHO 선정 맹독성 농약 3종 개별분석대상 잔류농약 5종 및 곰팡이독소 3종을 타겟 - 박테리오파지 작용기 발현을 통한 잔류농약 검출 용 바이오리포터 개발 - 다중 독소검출용 박테리오파지-라만 프로브 제작 - 유해곰팡이독소 검출용 바이오나노 센서 칩 개발 ○ 고감도 휴대용 라만분광검출 시스템 개발 - 농산물 유해물질 DB구축 및 S/W 개발 - 나노바이오 센서 칩과 라만리더기 통합 기술 ○ 농산물내 잔류농약/유해독소 판별기술 실증시험 - 검출대상 농산물에 대한 전처리 기술 개발 - 비선형 판별법을 적용한 품목별 최적의 유해물질 판별법 개발
 
5
양돈장 작업환경 관리를 위한 IoT 기반 모니터링 체계구축 - 작업환경 개선을 위한 환경조절 알고리즘 개발 - IoT 기반 양돈작업환경 모니터링 데이터 및 수치해석 모델 기반의 알고리즘 개발 - 전산유체역학 모델링을 통한 양돈장 내 작업환경 개선방안 도출 - 현장적용성을 고려한 데이터 통신 및 사용자 앱 개발 - IoT 기반 현장모니터링 장비 시제품 개발 공간정보를 활용한 농업인 작업환경 위험등급지도 구축 - 공간분석과 빅데이터 분석을 통한 농작업 손상 위험지도 구축 - 양돈장 작업자 안전교육을 위한 사고 취약지 예측 및 연계방안 마련 - 위험상황 인지를 위한 작업자 위치 추적 및 알람 시스템 개발 양돈작업환경 모니터링 장비의 현장 적용성 평가 - 양돈작업환경 관리매뉴얼에 활용이 가능한 작업환경관리 리후렛 작성
 
5
○ 순환형 농업용수 공급가능량 산정 모형 구축 및 기초 분석 ○ 순환형 농업용수 공급가능량 산정 모형 적용 및 검증 ○ 순환형 농업용수 네트워크 모형 구축 및 기초분석 ○ 순환형 농업용수 네트워크 모형 적용 및 성능 개선 ○ 들녘단위 농업용수 최적 운영방안 제시 ○ 농업용수 모니터링 센서 및 장치 개발(수원에서 사용처까지) ○ 합리적 물공급 판단을 위한 의사결정지원 기술 및 시스템 개발 ○ IoT ICT 빅데이터를 이용한 순환형 농업용수 관리 시스템 개발 ○ 테스트베드를 통한 현장실증 및 최적 현장 적용 기술개발 ○ 무방류 순환형 관개 시스템의 규격화 및 표준화 방안 제시 ○ 가뭄대응 최적 용수공급 도출을 위한 현황 모니터링 및 분석
 
4
Other values (27)
61 

Length

Max length987
Median length580
Mean length479.13793
Min length104

Unique

Unique6 ?
Unique (%)6.9%

Sample

1st row1. 간척농지 고부가가치 작물 재배를 위한 최적 시시템 개발 - 물관리를 통한 적정 제염 및 정상 생육 확보 토양 기준 설정 - 간척지 관개시스템 설계 및 현장 검증 - 간척지 밭기반 용수절약 모델 개발 2. 간척지 저비용/고효율 최적 토양관리기술 개발 - 간척지 저비용·고효율 암거배수 방법 개발 - 간척지 염류제거 기준 개발 - 간척지 토양관리 기준 개발 - 간척지 재배환경 표준화를 위한 현장 실증연구 - 간척지 이용 종합계획과 연계한 간척지별 최적 토지 이용방안 3 간척지 고부가 작물 최적재배 관리모델 제시 - 토양염농도(고 중 저)를 고려한 권역별 실증단지(각 1ha 이상) 조성 - 간척지에서 재배 가능한 밭작물(원예 약용작물 등) 각 7종 이상을 선발 - 간척지 밭작물 재배 작부체계 매뉴얼 개발 및 성과 분석 4 간척농지에 최적화된 스마트 물관리 계측/제어시스템 개발 - 간척지에 최적화된 토양수분상태 측정시스템 및 알고리듬 개발 - 간척지에 최적화된 스마트 물관리 제어시스템 개발
2nd row1. 간척농지 고부가가치 작물 재배를 위한 최적 시시템 개발 - 물관리를 통한 적정 제염 및 정상 생육 확보 토양 기준 설정 - 간척지 관개시스템 설계 및 현장 검증 - 간척지 밭기반 용수절약 모델 개발 2. 간척지 저비용/고효율 최적 토양관리기술 개발 - 간척지 저비용·고효율 암거배수 방법 개발 - 간척지 염류제거 기준 개발 - 간척지 토양관리 기준 개발 - 간척지 재배환경 표준화를 위한 현장 실증연구 - 간척지 이용 종합계획과 연계한 간척지별 최적 토지 이용방안 3 간척지 고부가 작물 최적재배 관리모델 제시 - 토양염농도(고 중 저)를 고려한 권역별 실증단지(각 1ha 이상) 조성 - 간척지에서 재배 가능한 밭작물(원예 약용작물 등) 각 7종 이상을 선발 - 간척지 밭작물 재배 작부체계 매뉴얼 개발 및 성과 분석 4 간척농지에 최적화된 스마트 물관리 계측/제어시스템 개발 - 간척지에 최적화된 토양수분상태 측정시스템 및 알고리듬 개발 - 간척지에 최적화된 스마트 물관리 제어시스템 개발
3rd row1. 간척농지 고부가가치 작물 재배를 위한 최적 시시템 개발 - 물관리를 통한 적정 제염 및 정상 생육 확보 토양 기준 설정 - 간척지 관개시스템 설계 및 현장 검증 - 간척지 밭기반 용수절약 모델 개발 2. 간척지 저비용/고효율 최적 토양관리기술 개발 - 간척지 저비용·고효율 암거배수 방법 개발 - 간척지 염류제거 기준 개발 - 간척지 토양관리 기준 개발 - 간척지 재배환경 표준화를 위한 현장 실증연구 - 간척지 이용 종합계획과 연계한 간척지별 최적 토지 이용방안 3 간척지 고부가 작물 최적재배 관리모델 제시 - 토양염농도(고 중 저)를 고려한 권역별 실증단지(각 1ha 이상) 조성 - 간척지에서 재배 가능한 밭작물(원예 약용작물 등) 각 7종 이상을 선발 - 간척지 밭작물 재배 작부체계 매뉴얼 개발 및 성과 분석 4 간척농지에 최적화된 스마트 물관리 계측/제어시스템 개발 - 간척지에 최적화된 토양수분상태 측정시스템 및 알고리듬 개발 - 간척지에 최적화된 스마트 물관리 제어시스템 개발
4th row1. 간척농지 고부가가치 작물 재배를 위한 최적 시시템 개발 - 물관리를 통한 적정 제염 및 정상 생육 확보 토양 기준 설정 - 간척지 관개시스템 설계 및 현장 검증 - 간척지 밭기반 용수절약 모델 개발 2. 간척지 저비용/고효율 최적 토양관리기술 개발 - 간척지 저비용·고효율 암거배수 방법 개발 - 간척지 염류제거 기준 개발 - 간척지 토양관리 기준 개발 - 간척지 재배환경 표준화를 위한 현장 실증연구 - 간척지 이용 종합계획과 연계한 간척지별 최적 토지 이용방안 3 간척지 고부가 작물 최적재배 관리모델 제시 - 토양염농도(고 중 저)를 고려한 권역별 실증단지(각 1ha 이상) 조성 - 간척지에서 재배 가능한 밭작물(원예 약용작물 등) 각 7종 이상을 선발 - 간척지 밭작물 재배 작부체계 매뉴얼 개발 및 성과 분석 4 간척농지에 최적화된 스마트 물관리 계측/제어시스템 개발 - 간척지에 최적화된 토양수분상태 측정시스템 및 알고리듬 개발 - 간척지에 최적화된 스마트 물관리 제어시스템 개발
5th row○ 농산물 유해물질 검출용 분자라만신호증폭 나노소재 개발 - 초고밀도 나노구조화 및 다중 SPR 계면기술을 통한 고성능 라만신호증강기판소재(SERS) 제조기술 확보 - SERS기판소재의 기능성 부여를 위한 초분자 표면개질 기술 개발 - 유해물질 선택검출용 나노프로브 입자 부착 및 집적화 어레이 기술 개발 ○ 나노바이오소재를 활용한 유해물질 선택검출 기술 개발 - WHO 선정 맹독성 농약 3종 개별분석대상 잔류농약 5종 및 곰팡이독소 3종을 타겟 - 박테리오파지 작용기 발현을 통한 잔류농약 검출 용 바이오리포터 개발 - 다중 독소검출용 박테리오파지-라만 프로브 제작 - 유해곰팡이독소 검출용 바이오나노 센서 칩 개발 ○ 고감도 휴대용 라만분광검출 시스템 개발 - 농산물 유해물질 DB구축 및 S/W 개발 - 나노바이오 센서 칩과 라만리더기 통합 기술 ○ 농산물내 잔류농약/유해독소 판별기술 실증시험 - 검출대상 농산물에 대한 전처리 기술 개발 - 비선형 판별법을 적용한 품목별 최적의 유해물질 판별법 개발

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1. 간척농지 고부가가치 작물 재배를 위한 최적 시시템 개발 - 물관리를 통한 적정 제염 및 정상 생육 확보 토양 기준 설정 - 간척지 관개시스템 설계 및 현장 검증 - 간척지 밭기반 용수절약 모델 개발 2. 간척지 저비용/고효율 최적 토양관리기술 개발 - 간척지 저비용·고효율 암거배수 방법 개발 - 간척지 염류제거 기준 개발 - 간척지 토양관리 기준 개발 - 간척지 재배환경 표준화를 위한 현장 실증연구 - 간척지 이용 종합계획과 연계한 간척지별 최적 토지 이용방안 3 간척지 고부가 작물 최적재배 관리모델 제시 - 토양염농도(고 중 저)를 고려한 권역별 실증단지(각 1ha 이상) 조성 - 간척지에서 재배 가능한 밭작물(원예 약용작물 등) 각 7종 이상을 선발 - 간척지 밭작물 재배 작부체계 매뉴얼 개발 및 성과 분석 4 간척농지에 최적화된 스마트 물관리 계측/제어시스템 개발 - 간척지에 최적화된 토양수분상태 측정시스템 및 알고리듬 개발 - 간척지에 최적화된 스마트 물관리 제어시스템 개발 6
 
6.9%
1. ICT 기반의 연중 곤충 대량 사육시스템 개발 및 보급 1-1) ICT 기반의 연중 곤충 대량사육사 개발 및 보급 1-2) ICT 기반 곤충사육사를 활용한 스마트 곤충사육기술 체계 확립 및 보급 2. 식용곤충 대량생산 표준가공 공정개발 및 이를 활용한 식용곤충 가공 제품화 2-1) 식용곤충 생산농가에서 출하되는 식용곤충의 표준 출하규격 관리 2-2) 지역곤충자원산업화센터를 중심으로 물류 공동화시설 공정개발 2-3) 공동 집하 및 출하장 구축을 통한 원재료 및 1차 가공 공정의 표준화 2-4) 식용곤충의 표준규격 관리 및 품질관리 2-5) 상용화를 위한 식용곤충 활용 가공제품 1종 개발 3. 식용곤충 유래 기능성 가수분해산물을 활용한 반려간식 개발 및 제품화 3-1) 국내 곤충자원별 기능성확보와 안전성 검정 3-2) 시장상황을 고려한 애완동물 맞춤형 기능성 간식 개발 4. 곤충자원기반 생산·가공·체험관광 연계방안 구축 4-1) 지역곤충자원센터 중심 애완곤충 공급·유통시스템 마련 4-2) 새로운 학습용 애완 곤충탐색 및 발굴과 이를 활용한 맞춤형 교육프로그램 개발 4-3) 개발한 프로그램의 농가보급 및 현장적용 6
 
6.9%
○ 농산물 유해물질 검출용 분자라만신호증폭 나노소재 개발 - 초고밀도 나노구조화 및 다중 SPR 계면기술을 통한 고성능 라만신호증강기판소재(SERS) 제조기술 확보 - SERS기판소재의 기능성 부여를 위한 초분자 표면개질 기술 개발 - 유해물질 선택검출용 나노프로브 입자 부착 및 집적화 어레이 기술 개발 ○ 나노바이오소재를 활용한 유해물질 선택검출 기술 개발 - WHO 선정 맹독성 농약 3종 개별분석대상 잔류농약 5종 및 곰팡이독소 3종을 타겟 - 박테리오파지 작용기 발현을 통한 잔류농약 검출 용 바이오리포터 개발 - 다중 독소검출용 박테리오파지-라만 프로브 제작 - 유해곰팡이독소 검출용 바이오나노 센서 칩 개발 ○ 고감도 휴대용 라만분광검출 시스템 개발 - 농산물 유해물질 DB구축 및 S/W 개발 - 나노바이오 센서 칩과 라만리더기 통합 기술 ○ 농산물내 잔류농약/유해독소 판별기술 실증시험 - 검출대상 농산물에 대한 전처리 기술 개발 - 비선형 판별법을 적용한 품목별 최적의 유해물질 판별법 개발 5
 
5.7%
양돈장 작업환경 관리를 위한 IoT 기반 모니터링 체계구축 - 작업환경 개선을 위한 환경조절 알고리즘 개발 - IoT 기반 양돈작업환경 모니터링 데이터 및 수치해석 모델 기반의 알고리즘 개발 - 전산유체역학 모델링을 통한 양돈장 내 작업환경 개선방안 도출 - 현장적용성을 고려한 데이터 통신 및 사용자 앱 개발 - IoT 기반 현장모니터링 장비 시제품 개발 공간정보를 활용한 농업인 작업환경 위험등급지도 구축 - 공간분석과 빅데이터 분석을 통한 농작업 손상 위험지도 구축 - 양돈장 작업자 안전교육을 위한 사고 취약지 예측 및 연계방안 마련 - 위험상황 인지를 위한 작업자 위치 추적 및 알람 시스템 개발 양돈작업환경 모니터링 장비의 현장 적용성 평가 - 양돈작업환경 관리매뉴얼에 활용이 가능한 작업환경관리 리후렛 작성 5
 
5.7%
○ 순환형 농업용수 공급가능량 산정 모형 구축 및 기초 분석 ○ 순환형 농업용수 공급가능량 산정 모형 적용 및 검증 ○ 순환형 농업용수 네트워크 모형 구축 및 기초분석 ○ 순환형 농업용수 네트워크 모형 적용 및 성능 개선 ○ 들녘단위 농업용수 최적 운영방안 제시 ○ 농업용수 모니터링 센서 및 장치 개발(수원에서 사용처까지) ○ 합리적 물공급 판단을 위한 의사결정지원 기술 및 시스템 개발 ○ IoT ICT 빅데이터를 이용한 순환형 농업용수 관리 시스템 개발 ○ 테스트베드를 통한 현장실증 및 최적 현장 적용 기술개발 ○ 무방류 순환형 관개 시스템의 규격화 및 표준화 방안 제시 ○ 가뭄대응 최적 용수공급 도출을 위한 현황 모니터링 및 분석 4
 
4.6%
■ 주관 제1세부(서울대학교 이승환): 재래꿀벌의 생육 밀원식물 선호성 및 토종꿀 주산지 밀원식물 구성 분석 - 재래꿀벌과 양봉꿀벌의 생육(발육 단계 계절별 봉군 변동 등) 비교 분석 - 재래꿀벌의 채밀 행동(일주활동 밀원식물 선호성) 비교 연구 - 토종꿀 주산지 밀원식물 구성 및 개화기에 대한 현장 조사를 통한 연중 밀원식물 연계성 모델 연구 ■ 제1협동(경기대학교 윤병수): 토종꿀 성분 및 기능성 분석과 품질관리 및 인증 기준 설정 - 토종꿀 주산지별 생산된 토종꿀의 성분 및 특성을 분석 - 지역별 생산된 토종꿀의 기능성 분석 - 지역별 기능성 성분을 포함한 토종꿀 품질관리 기술 개발 - 토종꿀의 품질을 체계적으로 관리하기 위한 필수 요소와 개개의 관리 방법 및 향후 인증 시 필요한 요건과 세부 방법 제시 ■ 제2세부(서울대학교 문정훈): 소비자 인식 향상을 위한 토종꿀 브랜드 전략 제시 - 토종꿀을 둘러싼 내외부 환경분석 - 토종꿀 브랜드 아이덴티티 수립 및 홍보마케팅 전략 방향성 제시 - 토종꿀 상품화 및 브랜드 운영 전략 제시 4
 
4.6%
○ 농촌형 제로에너지 공공생활시설(경로당 마을회관) 구축 사업화 방안 - 농촌상생협력 시범사업 모니터링을 통한 그린 리모델링 공사 가이드라인 개발 - 농촌형 제로에너지 공공생활시설 구축 사업화 방안제시 ○ 농촌지역 제로에너지 공공생활시설(경로당 마을회관) 신축 및 리모델링 표준 모델개발 - (신축) 제로에너지 공공생활시설을 위한 설계가이드라인 제시 - (신축) 중부 남부권역별 각각 경로당 마을회관 구조별(RC목구조) 표준모델 작성 - (신축) 경제성분석 및 성능검증방안 제시 - (그린 리모델링) 정량적 성능지표 선정 및 적용 공법 제시 - (그린 리모델링) 중부 남부권역별 마을회관 경로당 각각 1개소씩 표준모델 작성 ○ 농촌형 제로에너지 공공생활시설(경로당 마을회관) 에너지 성능 진단 및 ICT 기반 건물에너지관리시스템 구축 - 농촌형 제로에너지 공공생활시설 성능진단 가이드라인 도출 - 표준모델 대상 IoT 기술 기반의 실내 환경 및 에너지 모니터링 시스템 구축 - 건축물에너지효율등급 인증과 동일한 방법 절차를 통해 표준모델 성능 평가 ○ 신축 및 개보수에 적용되는 신재생에너지 설비 시스템 제시 - 농촌지역 공공생활시설 신재생에너지 설비 적용 사례 조사 분석 - 설치용량에 따른 투자비 및 지역별 발전량 분석 - 지역별 용도별 설치용량 및 적용 가능한 신재생에너지 설비 시스템 모델 제시 4
 
4.6%
■ 신규 토착천적 및 산업화 유망 천적 탐색 ■ 대상천적에 대한 대량생산시스템 구축(품질기준안 마련) ■ 천적곤충 맞춤형 유통 시스템(현장적용 시스템) 구축 및 산업화 기술 개발 ■ 현장보급을 통한 실증 및 문제점 보완/매뉴얼화 ■ 천적곤충에 대한 저독성 약제 선발 3
 
3.4%
○ 유기농업자재의 분광특성 구명 및 데이터베이스 구축 유기농업자재 종류별 근적외선(near-infrared) 및 라만(raman) 분광특성 구명 유기농업자재 내 부정혼입 가능물질(음식물류폐기물건조분말)에 대한 분광 데이터베이스 구축 유기농업자재 내 음식물류폐기물건조분말에 대한 정성 검출 모델 개발 ○ 휴대용 유기농업자재 내 부정혼입물질 검출 시스템 개발 및 성능평가 근적외선 및 라만 분광영상데이터를 이용하여 개발된 최적모델을 적용한 휴대용 부정혼입물질 검출시스템 개발 휴대용 부정혼입물질 검출시스템 운용 및 영상분석 소프트웨어 개발 휴대용 부정혼입물질 검출시스템 적용시험 및 성능분석 ○ 부정혼입 여부 확인을 위한 지표 물질 개발 음식물류폐기물건조분말 유래 고유 특성물질(지표물질) 확인 및 발굴 혼입 여부 확인을 위한 남은 음식물 유래 지표물질 분석법 개발 주관 및 위탁 연구기관에 시료 수거 대상 업체 및 공시 제품에 대한 정보 제공 3
 
3.4%
○ 국내 지역별 농산물에 대한 동위원소를 측정하여 데이터베이스화 - 지리적기원표시제도(Geographical Indication)에 등록되어 있는 각종 농산물에 대한 과학적인 원산지 분석 방법을 개발하고 이들 결과를 제공 ○ 전국의 권역별 환경시료(토양 지하수 등)에 대한 동위원소조성 연구 결과와 결합하여 전국 규모의 농산물 원산지 동위원소 지도 제작(원산지 구별을 위한 동위원소지문 탐색 가능) ○ 동위원소지도를 농산물 원산지 판별에 적용하기 위한 검증실험 수행 - 산지에서 직접 생산된 농산물의 원산지 판별을 위한 동위원소 분석 - 실제 시중에 유통되고 있는 농산물 시료에 대한 정확도 테스트 ○ 개발된 동위원소 광역지도를 농산물 원산지 판별에 활용할 수 있는 분석 기법 개발 3
 
3.4%
Other values (22) 44
50.6%

Length

2023-12-12T20:23:25.727927image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
및 451
 
4.5%
448
 
4.5%
개발 296
 
3.0%
○ 193
 
1.9%
위한 106
 
1.1%
분석 84
 
0.8%
통한 83
 
0.8%
구축 66
 
0.7%
제시 65
 
0.6%
기술 62
 
0.6%
Other values (1660) 8153
81.5%

Interactions

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Correlations

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번호사업명총괄과제번호세부과제번호과제명연구수행기관주관기관총연구기간 시작일총연구기간 종료일당해년도연구시작일당해년도연구종료일총연구비연구내용요약
번호1.0000.6880.9481.0000.9800.2700.9200.8610.6950.8600.6670.3920.948
사업명0.6881.0001.0001.0001.0000.0000.9910.9820.9400.9200.8900.3181.000
총괄과제번호0.9481.0001.0001.0001.0000.9181.0000.9860.9930.9930.9920.5291.000
세부과제번호1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
과제명0.9801.0001.0001.0001.0000.8921.0001.0000.9361.0000.9690.9751.000
연구수행기관0.2700.0000.9181.0000.8921.0000.9700.8870.8220.0000.6780.9590.918
주관기관0.9200.9911.0001.0001.0000.9701.0000.9790.9850.9870.9810.5691.000
총연구기간 시작일0.8610.9820.9861.0001.0000.8870.9791.0000.9640.9880.9580.4300.986
총연구기간 종료일0.6950.9400.9931.0000.9360.8220.9850.9641.0000.9710.9870.0000.993
당해년도연구시작일0.8600.9200.9931.0001.0000.0000.9870.9880.9711.0000.9850.0000.993
당해년도연구종료일0.6670.8900.9921.0000.9690.6780.9810.9580.9870.9851.0000.0000.992
총연구비0.3920.3180.5291.0000.9750.9590.5690.4300.0000.0000.0001.0000.529
연구내용요약0.9481.0001.0001.0001.0000.9181.0000.9860.9930.9930.9920.5291.000
2023-12-12T20:23:26.640536image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
주관기관총연구기간 시작일연구내용요약총연구기간 종료일총괄과제번호당해년도연구종료일당해년도연구시작일사업명
주관기관1.0000.7230.9740.7690.9740.7590.7840.811
총연구기간 시작일0.7231.0000.7490.7540.7490.7470.8730.843
연구내용요약0.9740.7491.0000.8031.0000.7870.8010.840
총연구기간 종료일0.7690.7540.8031.0000.8030.9250.8500.755
총괄과제번호0.9740.7491.0000.8031.0000.7870.8010.840
당해년도연구종료일0.7590.7470.7870.9250.7871.0000.9290.676
당해년도연구시작일0.7840.8730.8010.8500.8010.9291.0000.741
사업명0.8110.8430.8400.7550.8400.6760.7411.000
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번호총연구비사업명총괄과제번호주관기관총연구기간 시작일총연구기간 종료일당해년도연구시작일당해년도연구종료일연구내용요약
번호1.000-0.1220.3960.6170.5610.5130.3570.4330.3560.617
총연구비-0.1221.0000.1010.1780.2090.1630.0000.0000.0000.178
사업명0.3960.1011.0000.8400.8110.8430.7550.7410.6760.840
총괄과제번호0.6170.1780.8401.0000.9740.7490.8030.8010.7871.000
주관기관0.5610.2090.8110.9741.0000.7230.7690.7840.7590.974
총연구기간 시작일0.5130.1630.8430.7490.7231.0000.7540.8730.7470.749
총연구기간 종료일0.3570.0000.7550.8030.7690.7541.0000.8500.9250.803
당해년도연구시작일0.4330.0000.7410.8010.7840.8730.8501.0000.9290.801
당해년도연구종료일0.3560.0000.6760.7870.7590.7470.9250.9291.0000.787
연구내용요약0.6170.1780.8401.0000.9740.7490.8030.8010.7871.000

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2023-12-12T20:23:18.578861image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T20:23:18.907674image/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
01농림식품 환경생태농생명산업기술개발317005-4317005043HD040간척농지에 최적화된 스마트 물관리 계측/제어시스템 개발씨앤에치아이앤씨(주)한국농어촌공사 농어촌연구원2017-04-212020-12-312019-01-012019-12-311967000001. 간척농지 고부가가치 작물 재배를 위한 최적 시시템 개발 - 물관리를 통한 적정 제염 및 정상 생육 확보 토양 기준 설정 - 간척지 관개시스템 설계 및 현장 검증 - 간척지 밭기반 용수절약 모델 개발 2. 간척지 저비용/고효율 최적 토양관리기술 개발 - 간척지 저비용·고효율 암거배수 방법 개발 - 간척지 염류제거 기준 개발 - 간척지 토양관리 기준 개발 - 간척지 재배환경 표준화를 위한 현장 실증연구 - 간척지 이용 종합계획과 연계한 간척지별 최적 토지 이용방안 3 간척지 고부가 작물 최적재배 관리모델 제시 - 토양염농도(고 중 저)를 고려한 권역별 실증단지(각 1ha 이상) 조성 - 간척지에서 재배 가능한 밭작물(원예 약용작물 등) 각 7종 이상을 선발 - 간척지 밭작물 재배 작부체계 매뉴얼 개발 및 성과 분석 4 간척농지에 최적화된 스마트 물관리 계측/제어시스템 개발 - 간척지에 최적화된 토양수분상태 측정시스템 및 알고리듬 개발 - 간척지에 최적화된 스마트 물관리 제어시스템 개발
12농림식품 환경생태농생명산업기술개발317005-4317005043SB010간척농지 고부가 작물재배를 위한 토양환경 개선 및 현장실증연구한국농어촌공사 농어촌연구원한국농어촌공사 농어촌연구원2017-04-212020-12-312019-01-012019-12-311580000001. 간척농지 고부가가치 작물 재배를 위한 최적 시시템 개발 - 물관리를 통한 적정 제염 및 정상 생육 확보 토양 기준 설정 - 간척지 관개시스템 설계 및 현장 검증 - 간척지 밭기반 용수절약 모델 개발 2. 간척지 저비용/고효율 최적 토양관리기술 개발 - 간척지 저비용·고효율 암거배수 방법 개발 - 간척지 염류제거 기준 개발 - 간척지 토양관리 기준 개발 - 간척지 재배환경 표준화를 위한 현장 실증연구 - 간척지 이용 종합계획과 연계한 간척지별 최적 토지 이용방안 3 간척지 고부가 작물 최적재배 관리모델 제시 - 토양염농도(고 중 저)를 고려한 권역별 실증단지(각 1ha 이상) 조성 - 간척지에서 재배 가능한 밭작물(원예 약용작물 등) 각 7종 이상을 선발 - 간척지 밭작물 재배 작부체계 매뉴얼 개발 및 성과 분석 4 간척농지에 최적화된 스마트 물관리 계측/제어시스템 개발 - 간척지에 최적화된 토양수분상태 측정시스템 및 알고리듬 개발 - 간척지에 최적화된 스마트 물관리 제어시스템 개발
23농림식품 환경생태농생명산업기술개발317005-4317005043WT011간척지 작물 재배 모니터링 및 제염촉진 재염화 방지 기법 개발미래농촌기술연구소한국농어촌공사 농어촌연구원2018-01-012020-12-312019-01-012019-12-31250000001. 간척농지 고부가가치 작물 재배를 위한 최적 시시템 개발 - 물관리를 통한 적정 제염 및 정상 생육 확보 토양 기준 설정 - 간척지 관개시스템 설계 및 현장 검증 - 간척지 밭기반 용수절약 모델 개발 2. 간척지 저비용/고효율 최적 토양관리기술 개발 - 간척지 저비용·고효율 암거배수 방법 개발 - 간척지 염류제거 기준 개발 - 간척지 토양관리 기준 개발 - 간척지 재배환경 표준화를 위한 현장 실증연구 - 간척지 이용 종합계획과 연계한 간척지별 최적 토지 이용방안 3 간척지 고부가 작물 최적재배 관리모델 제시 - 토양염농도(고 중 저)를 고려한 권역별 실증단지(각 1ha 이상) 조성 - 간척지에서 재배 가능한 밭작물(원예 약용작물 등) 각 7종 이상을 선발 - 간척지 밭작물 재배 작부체계 매뉴얼 개발 및 성과 분석 4 간척농지에 최적화된 스마트 물관리 계측/제어시스템 개발 - 간척지에 최적화된 토양수분상태 측정시스템 및 알고리듬 개발 - 간척지에 최적화된 스마트 물관리 제어시스템 개발
34농림식품 환경생태농생명산업기술개발317005-4317005043HD020간척지 저비용/고효율 최적 토양관리기술 개발전북대학교산학협력단한국농어촌공사 농어촌연구원2017-04-212020-12-312019-01-012019-12-311740000001. 간척농지 고부가가치 작물 재배를 위한 최적 시시템 개발 - 물관리를 통한 적정 제염 및 정상 생육 확보 토양 기준 설정 - 간척지 관개시스템 설계 및 현장 검증 - 간척지 밭기반 용수절약 모델 개발 2. 간척지 저비용/고효율 최적 토양관리기술 개발 - 간척지 저비용·고효율 암거배수 방법 개발 - 간척지 염류제거 기준 개발 - 간척지 토양관리 기준 개발 - 간척지 재배환경 표준화를 위한 현장 실증연구 - 간척지 이용 종합계획과 연계한 간척지별 최적 토지 이용방안 3 간척지 고부가 작물 최적재배 관리모델 제시 - 토양염농도(고 중 저)를 고려한 권역별 실증단지(각 1ha 이상) 조성 - 간척지에서 재배 가능한 밭작물(원예 약용작물 등) 각 7종 이상을 선발 - 간척지 밭작물 재배 작부체계 매뉴얼 개발 및 성과 분석 4 간척농지에 최적화된 스마트 물관리 계측/제어시스템 개발 - 간척지에 최적화된 토양수분상태 측정시스템 및 알고리듬 개발 - 간척지에 최적화된 스마트 물관리 제어시스템 개발
45농림식품 환경생태첨단생산기술개발316080-4316080044SB010나노바이오 기술을 활용한 농산물 유해물질 초고감도 판별기술 개발한국기계연구원 부설 재료연구소한국기계연구원 부설 재료연구소2016-09-052019-12-312019-01-012019-12-31230000000○ 농산물 유해물질 검출용 분자라만신호증폭 나노소재 개발 - 초고밀도 나노구조화 및 다중 SPR 계면기술을 통한 고성능 라만신호증강기판소재(SERS) 제조기술 확보 - SERS기판소재의 기능성 부여를 위한 초분자 표면개질 기술 개발 - 유해물질 선택검출용 나노프로브 입자 부착 및 집적화 어레이 기술 개발 ○ 나노바이오소재를 활용한 유해물질 선택검출 기술 개발 - WHO 선정 맹독성 농약 3종 개별분석대상 잔류농약 5종 및 곰팡이독소 3종을 타겟 - 박테리오파지 작용기 발현을 통한 잔류농약 검출 용 바이오리포터 개발 - 다중 독소검출용 박테리오파지-라만 프로브 제작 - 유해곰팡이독소 검출용 바이오나노 센서 칩 개발 ○ 고감도 휴대용 라만분광검출 시스템 개발 - 농산물 유해물질 DB구축 및 S/W 개발 - 나노바이오 센서 칩과 라만리더기 통합 기술 ○ 농산물내 잔류농약/유해독소 판별기술 실증시험 - 검출대상 농산물에 대한 전처리 기술 개발 - 비선형 판별법을 적용한 품목별 최적의 유해물질 판별법 개발
56농림식품 환경생태첨단생산기술개발316080-4316080044WT011독소단백질 검출용 나노구조체/집적화 어레이 기반 나노바이오 광센서중앙대학교 산학협력단한국기계연구원 부설 재료연구소2016-09-052019-12-312019-01-012019-12-3148500000○ 농산물 유해물질 검출용 분자라만신호증폭 나노소재 개발 - 초고밀도 나노구조화 및 다중 SPR 계면기술을 통한 고성능 라만신호증강기판소재(SERS) 제조기술 확보 - SERS기판소재의 기능성 부여를 위한 초분자 표면개질 기술 개발 - 유해물질 선택검출용 나노프로브 입자 부착 및 집적화 어레이 기술 개발 ○ 나노바이오소재를 활용한 유해물질 선택검출 기술 개발 - WHO 선정 맹독성 농약 3종 개별분석대상 잔류농약 5종 및 곰팡이독소 3종을 타겟 - 박테리오파지 작용기 발현을 통한 잔류농약 검출 용 바이오리포터 개발 - 다중 독소검출용 박테리오파지-라만 프로브 제작 - 유해곰팡이독소 검출용 바이오나노 센서 칩 개발 ○ 고감도 휴대용 라만분광검출 시스템 개발 - 농산물 유해물질 DB구축 및 S/W 개발 - 나노바이오 센서 칩과 라만리더기 통합 기술 ○ 농산물내 잔류농약/유해독소 판별기술 실증시험 - 검출대상 농산물에 대한 전처리 기술 개발 - 비선형 판별법을 적용한 품목별 최적의 유해물질 판별법 개발
67농림식품 환경생태농생명산업기술개발317005-4317005043WT021간척지 이용 종합계획과 연계한 최적 토지 이용방안충북대학교 산학협력단한국농어촌공사 농어촌연구원2017-04-212020-12-312019-01-012019-12-31200000001. 간척농지 고부가가치 작물 재배를 위한 최적 시시템 개발 - 물관리를 통한 적정 제염 및 정상 생육 확보 토양 기준 설정 - 간척지 관개시스템 설계 및 현장 검증 - 간척지 밭기반 용수절약 모델 개발 2. 간척지 저비용/고효율 최적 토양관리기술 개발 - 간척지 저비용·고효율 암거배수 방법 개발 - 간척지 염류제거 기준 개발 - 간척지 토양관리 기준 개발 - 간척지 재배환경 표준화를 위한 현장 실증연구 - 간척지 이용 종합계획과 연계한 간척지별 최적 토지 이용방안 3 간척지 고부가 작물 최적재배 관리모델 제시 - 토양염농도(고 중 저)를 고려한 권역별 실증단지(각 1ha 이상) 조성 - 간척지에서 재배 가능한 밭작물(원예 약용작물 등) 각 7종 이상을 선발 - 간척지 밭작물 재배 작부체계 매뉴얼 개발 및 성과 분석 4 간척농지에 최적화된 스마트 물관리 계측/제어시스템 개발 - 간척지에 최적화된 토양수분상태 측정시스템 및 알고리듬 개발 - 간척지에 최적화된 스마트 물관리 제어시스템 개발
78농림식품 환경생태첨단생산기술개발316080-4316080044WT012농산물 유해물질 초고감도 판별기술 검증 및 현장적용 연구국립농산물품질관리원시험연구소한국기계연구원 부설 재료연구소2016-09-052019-12-312019-01-012019-12-3110000000○ 농산물 유해물질 검출용 분자라만신호증폭 나노소재 개발 - 초고밀도 나노구조화 및 다중 SPR 계면기술을 통한 고성능 라만신호증강기판소재(SERS) 제조기술 확보 - SERS기판소재의 기능성 부여를 위한 초분자 표면개질 기술 개발 - 유해물질 선택검출용 나노프로브 입자 부착 및 집적화 어레이 기술 개발 ○ 나노바이오소재를 활용한 유해물질 선택검출 기술 개발 - WHO 선정 맹독성 농약 3종 개별분석대상 잔류농약 5종 및 곰팡이독소 3종을 타겟 - 박테리오파지 작용기 발현을 통한 잔류농약 검출 용 바이오리포터 개발 - 다중 독소검출용 박테리오파지-라만 프로브 제작 - 유해곰팡이독소 검출용 바이오나노 센서 칩 개발 ○ 고감도 휴대용 라만분광검출 시스템 개발 - 농산물 유해물질 DB구축 및 S/W 개발 - 나노바이오 센서 칩과 라만리더기 통합 기술 ○ 농산물내 잔류농약/유해독소 판별기술 실증시험 - 검출대상 농산물에 대한 전처리 기술 개발 - 비선형 판별법을 적용한 품목별 최적의 유해물질 판별법 개발
89농림식품 환경생태첨단생산기술개발316080-4316080044HD020바이오화학기반의 유해물질 선택기술 개발 및 통계분석법 개발부산대학교 산학협력단한국기계연구원 부설 재료연구소2016-09-052019-12-312019-01-012019-12-3170000000○ 농산물 유해물질 검출용 분자라만신호증폭 나노소재 개발 - 초고밀도 나노구조화 및 다중 SPR 계면기술을 통한 고성능 라만신호증강기판소재(SERS) 제조기술 확보 - SERS기판소재의 기능성 부여를 위한 초분자 표면개질 기술 개발 - 유해물질 선택검출용 나노프로브 입자 부착 및 집적화 어레이 기술 개발 ○ 나노바이오소재를 활용한 유해물질 선택검출 기술 개발 - WHO 선정 맹독성 농약 3종 개별분석대상 잔류농약 5종 및 곰팡이독소 3종을 타겟 - 박테리오파지 작용기 발현을 통한 잔류농약 검출 용 바이오리포터 개발 - 다중 독소검출용 박테리오파지-라만 프로브 제작 - 유해곰팡이독소 검출용 바이오나노 센서 칩 개발 ○ 고감도 휴대용 라만분광검출 시스템 개발 - 농산물 유해물질 DB구축 및 S/W 개발 - 나노바이오 센서 칩과 라만리더기 통합 기술 ○ 농산물내 잔류농약/유해독소 판별기술 실증시험 - 검출대상 농산물에 대한 전처리 기술 개발 - 비선형 판별법을 적용한 품목별 최적의 유해물질 판별법 개발
910농림식품 환경생태농생명산업기술개발317005-4317005043HD030간척지 고부가 최적 작물선정 및 작부체계 제시충남대학교 산학협력단한국농어촌공사 농어촌연구원2017-04-212020-12-312019-01-012019-12-311380000001. 간척농지 고부가가치 작물 재배를 위한 최적 시시템 개발 - 물관리를 통한 적정 제염 및 정상 생육 확보 토양 기준 설정 - 간척지 관개시스템 설계 및 현장 검증 - 간척지 밭기반 용수절약 모델 개발 2. 간척지 저비용/고효율 최적 토양관리기술 개발 - 간척지 저비용·고효율 암거배수 방법 개발 - 간척지 염류제거 기준 개발 - 간척지 토양관리 기준 개발 - 간척지 재배환경 표준화를 위한 현장 실증연구 - 간척지 이용 종합계획과 연계한 간척지별 최적 토지 이용방안 3 간척지 고부가 작물 최적재배 관리모델 제시 - 토양염농도(고 중 저)를 고려한 권역별 실증단지(각 1ha 이상) 조성 - 간척지에서 재배 가능한 밭작물(원예 약용작물 등) 각 7종 이상을 선발 - 간척지 밭작물 재배 작부체계 매뉴얼 개발 및 성과 분석 4 간척농지에 최적화된 스마트 물관리 계측/제어시스템 개발 - 간척지에 최적화된 토양수분상태 측정시스템 및 알고리듬 개발 - 간척지에 최적화된 스마트 물관리 제어시스템 개발
번호분류사업명총괄과제번호세부과제번호과제명연구수행기관주관기관총연구기간 시작일총연구기간 종료일당해년도연구시작일당해년도연구종료일총연구비연구내용요약
7778농림식품 환경생태농축산물안전생산유통관리기술개발319110-2319110021HD020유용미생물 특성분석 및 안전성 검증전남대학교 산학협력단재단법인 농축산용미생물산업육성지원센터2019-09-252021-09-242019-09-252020-09-2470000000○ 풋마름병 및 잿빛곰팡이 예방·방제용 기능성 미생물 발굴·효능 검증 - 토양 식물 근권 등 자연계로부터 600종 이상 미생물 분리·확보함 - Bacillus Paenibacillus Pseudomonas 등 균체 기반 길항 미생물 1차 스크리닝 - 균체 및 대사산물 기반 길항 미생물 2차 스크리닝 - 세균 병 곰팡이 병 제어용 복합기능 길항 미생물 3차 스크리닝 ○ 유용미생물 특성분석 대량배양 공정 및 제형화 기술 개발 - 길항 미생물 유래 기능성 대사산물의 정성 분석 - 바이오 리액터와 반응표면분석법을 이용한 저비용 고효율 대량생산용 배지조성 정립 - 2~10톤 규모 발효조의 대량생산 scale-up 및 매뉴얼 정립 - 관주 및 엽면시비용 최적 제형(액상 분말 수화제 펠렛 등) 개발 - 부형제 증량제 전착제 보존제 등 선발 - 최적 배합 조건을 통한 복합미생물 제제 개발 및 효능 비교 분석 ○ 미생물제제 시제품의 현장적용 및 안전성 분석기술 확립 - 시제품의 토경·양액재배지 관주·엽면시비를 통한 병 예방·방제 효능 검증 - 작물 병 대상 최고 약효 및 작물 대상 최저 약해 농도 분석 - 어류 및 물벼룩 대상 생태독성 검증 ○ 사용 매뉴얼 제작·보급 및 교육·컨설팅 - 미생물제제 제형별 희석 배수 처리 시기별 사용 방법 등
7879농림식품 환경생태농축산물안전생산유통관리기술개발319110-2319110021SB010유용미생물 대량생산·제형화 및 현장적용 기술 개발재단법인 농축산용미생물산업육성지원센터재단법인 농축산용미생물산업육성지원센터2019-09-252021-09-242019-09-252020-09-2480000000○ 풋마름병 및 잿빛곰팡이 예방·방제용 기능성 미생물 발굴·효능 검증 - 토양 식물 근권 등 자연계로부터 600종 이상 미생물 분리·확보함 - Bacillus Paenibacillus Pseudomonas 등 균체 기반 길항 미생물 1차 스크리닝 - 균체 및 대사산물 기반 길항 미생물 2차 스크리닝 - 세균 병 곰팡이 병 제어용 복합기능 길항 미생물 3차 스크리닝 ○ 유용미생물 특성분석 대량배양 공정 및 제형화 기술 개발 - 길항 미생물 유래 기능성 대사산물의 정성 분석 - 바이오 리액터와 반응표면분석법을 이용한 저비용 고효율 대량생산용 배지조성 정립 - 2~10톤 규모 발효조의 대량생산 scale-up 및 매뉴얼 정립 - 관주 및 엽면시비용 최적 제형(액상 분말 수화제 펠렛 등) 개발 - 부형제 증량제 전착제 보존제 등 선발 - 최적 배합 조건을 통한 복합미생물 제제 개발 및 효능 비교 분석 ○ 미생물제제 시제품의 현장적용 및 안전성 분석기술 확립 - 시제품의 토경·양액재배지 관주·엽면시비를 통한 병 예방·방제 효능 검증 - 작물 병 대상 최고 약효 및 작물 대상 최저 약해 농도 분석 - 어류 및 물벼룩 대상 생태독성 검증 ○ 사용 매뉴얼 제작·보급 및 교육·컨설팅 - 미생물제제 제형별 희석 배수 처리 시기별 사용 방법 등
7980농림식품 환경생태농생명산업기술개발318093-3318093032WT041토종꿀 브랜드 시스템 개발주식회사오버맨서울대학교 산학협력단2019-08-202020-08-192019-08-202020-08-1924700000■ 주관 제1세부(서울대학교 이승환): 재래꿀벌의 생육 밀원식물 선호성 및 토종꿀 주산지 밀원식물 구성 분석 - 재래꿀벌과 양봉꿀벌의 생육(발육 단계 계절별 봉군 변동 등) 비교 분석 - 재래꿀벌의 채밀 행동(일주활동 밀원식물 선호성) 비교 연구 - 토종꿀 주산지 밀원식물 구성 및 개화기에 대한 현장 조사를 통한 연중 밀원식물 연계성 모델 연구 ■ 제1협동(경기대학교 윤병수): 토종꿀 성분 및 기능성 분석과 품질관리 및 인증 기준 설정 - 토종꿀 주산지별 생산된 토종꿀의 성분 및 특성을 분석 - 지역별 생산된 토종꿀의 기능성 분석 - 지역별 기능성 성분을 포함한 토종꿀 품질관리 기술 개발 - 토종꿀의 품질을 체계적으로 관리하기 위한 필수 요소와 개개의 관리 방법 및 향후 인증 시 필요한 요건과 세부 방법 제시 ■ 제2세부(서울대학교 문정훈): 소비자 인식 향상을 위한 토종꿀 브랜드 전략 제시 - 토종꿀을 둘러싼 내외부 환경분석 - 토종꿀 브랜드 아이덴티티 수립 및 홍보마케팅 전략 방향성 제시 - 토종꿀 상품화 및 브랜드 운영 전략 제시
8081농림식품 환경생태농생명산업기술개발318093-3318093032SB010재래꿀벌의 특성 및 선호하는 밀원 분석서울대학교 산학협력단서울대학교 산학협력단2018-11-202021-08-192019-08-202020-08-1998150000■ 주관 제1세부(서울대학교 이승환): 재래꿀벌의 생육 밀원식물 선호성 및 토종꿀 주산지 밀원식물 구성 분석 - 재래꿀벌과 양봉꿀벌의 생육(발육 단계 계절별 봉군 변동 등) 비교 분석 - 재래꿀벌의 채밀 행동(일주활동 밀원식물 선호성) 비교 연구 - 토종꿀 주산지 밀원식물 구성 및 개화기에 대한 현장 조사를 통한 연중 밀원식물 연계성 모델 연구 ■ 제1협동(경기대학교 윤병수): 토종꿀 성분 및 기능성 분석과 품질관리 및 인증 기준 설정 - 토종꿀 주산지별 생산된 토종꿀의 성분 및 특성을 분석 - 지역별 생산된 토종꿀의 기능성 분석 - 지역별 기능성 성분을 포함한 토종꿀 품질관리 기술 개발 - 토종꿀의 품질을 체계적으로 관리하기 위한 필수 요소와 개개의 관리 방법 및 향후 인증 시 필요한 요건과 세부 방법 제시 ■ 제2세부(서울대학교 문정훈): 소비자 인식 향상을 위한 토종꿀 브랜드 전략 제시 - 토종꿀을 둘러싼 내외부 환경분석 - 토종꿀 브랜드 아이덴티티 수립 및 홍보마케팅 전략 방향성 제시 - 토종꿀 상품화 및 브랜드 운영 전략 제시
8182농림식품 환경생태농생명산업기술개발318093-3318093032SB040토종꿀 브랜드 전략 개발서울대학교 산학협력단서울대학교 산학협력단2018-11-202021-08-192019-08-202020-08-19110925000■ 주관 제1세부(서울대학교 이승환): 재래꿀벌의 생육 밀원식물 선호성 및 토종꿀 주산지 밀원식물 구성 분석 - 재래꿀벌과 양봉꿀벌의 생육(발육 단계 계절별 봉군 변동 등) 비교 분석 - 재래꿀벌의 채밀 행동(일주활동 밀원식물 선호성) 비교 연구 - 토종꿀 주산지 밀원식물 구성 및 개화기에 대한 현장 조사를 통한 연중 밀원식물 연계성 모델 연구 ■ 제1협동(경기대학교 윤병수): 토종꿀 성분 및 기능성 분석과 품질관리 및 인증 기준 설정 - 토종꿀 주산지별 생산된 토종꿀의 성분 및 특성을 분석 - 지역별 생산된 토종꿀의 기능성 분석 - 지역별 기능성 성분을 포함한 토종꿀 품질관리 기술 개발 - 토종꿀의 품질을 체계적으로 관리하기 위한 필수 요소와 개개의 관리 방법 및 향후 인증 시 필요한 요건과 세부 방법 제시 ■ 제2세부(서울대학교 문정훈): 소비자 인식 향상을 위한 토종꿀 브랜드 전략 제시 - 토종꿀을 둘러싼 내외부 환경분석 - 토종꿀 브랜드 아이덴티티 수립 및 홍보마케팅 전략 방향성 제시 - 토종꿀 상품화 및 브랜드 운영 전략 제시
8283농림식품 환경생태농생명산업기술개발319105-1319105011HD020전라, 경상 지역 LM 유채 환경영향 모니터링 및 효율적 안전관리 기술개발전주대학교 산학협력단서울여자대학교 산학협력단2019-09-202020-09-192019-09-202020-09-1940000000○ LM 유채 발견지 환경방출 모니터링 - 대상 권역 : 경기권 강원권 충청권 전라권 경상권 제주권 - 발견지 주변 지리적 특성 및 위치 조사 - 발견지별 LM 유채 재 발생 현황 조사 및 LMO 검정 분석 - 발견지별 주변 환경 동종/근연종 작물 재배 주변 식생 및 토양환경 조사 ○ 재발생 LM 유채 처리 및 효율적 관리를 위한 저감기술 개발 및 현장적용 가이드라인 도출 - LM 유채 유전자 이동성에 대한 학술논문 및 연구자료 분석을 통한 유전자 이동성 저감방법 도출 - LMO 발견지의 관리 유형에 따른 재발생 빈도 조사 비교 분석 - LM 유채 발생지의 환경적 특성을 분석하여 지역 관리 방안 도출을 통한 저감기술 개발 - 재발생 LM 유채를 제거할 수 있는 최적의 현장적용 관리방안 가이드라인 개발 - 도출된 가이드라인 교육 홍보 프로그램 개발 및 배포
8384농림식품 환경생태농생명산업기술개발318093-3318093032HD050토종꿀 성분 및 기능성 분석과 품질관리 및 인증 기준 설정경기대학교 산학협력단서울대학교 산학협력단2018-11-202021-08-192019-08-202020-08-1986925000■ 주관 제1세부(서울대학교 이승환): 재래꿀벌의 생육 밀원식물 선호성 및 토종꿀 주산지 밀원식물 구성 분석 - 재래꿀벌과 양봉꿀벌의 생육(발육 단계 계절별 봉군 변동 등) 비교 분석 - 재래꿀벌의 채밀 행동(일주활동 밀원식물 선호성) 비교 연구 - 토종꿀 주산지 밀원식물 구성 및 개화기에 대한 현장 조사를 통한 연중 밀원식물 연계성 모델 연구 ■ 제1협동(경기대학교 윤병수): 토종꿀 성분 및 기능성 분석과 품질관리 및 인증 기준 설정 - 토종꿀 주산지별 생산된 토종꿀의 성분 및 특성을 분석 - 지역별 생산된 토종꿀의 기능성 분석 - 지역별 기능성 성분을 포함한 토종꿀 품질관리 기술 개발 - 토종꿀의 품질을 체계적으로 관리하기 위한 필수 요소와 개개의 관리 방법 및 향후 인증 시 필요한 요건과 세부 방법 제시 ■ 제2세부(서울대학교 문정훈): 소비자 인식 향상을 위한 토종꿀 브랜드 전략 제시 - 토종꿀을 둘러싼 내외부 환경분석 - 토종꿀 브랜드 아이덴티티 수립 및 홍보마케팅 전략 방향성 제시 - 토종꿀 상품화 및 브랜드 운영 전략 제시
8485농림식품 환경생태농생명산업기술개발319105-1319105011SB010경기, 강원, 충청 지역 LM 유채 환경영향 모니터링 및 효율적 안전관리 기술개발서울여자대학교 산학협력단서울여자대학교 산학협력단2019-09-202020-09-192019-09-202020-09-1950000000○ LM 유채 발견지 환경방출 모니터링 - 대상 권역 : 경기권 강원권 충청권 전라권 경상권 제주권 - 발견지 주변 지리적 특성 및 위치 조사 - 발견지별 LM 유채 재 발생 현황 조사 및 LMO 검정 분석 - 발견지별 주변 환경 동종/근연종 작물 재배 주변 식생 및 토양환경 조사 ○ 재발생 LM 유채 처리 및 효율적 관리를 위한 저감기술 개발 및 현장적용 가이드라인 도출 - LM 유채 유전자 이동성에 대한 학술논문 및 연구자료 분석을 통한 유전자 이동성 저감방법 도출 - LMO 발견지의 관리 유형에 따른 재발생 빈도 조사 비교 분석 - LM 유채 발생지의 환경적 특성을 분석하여 지역 관리 방안 도출을 통한 저감기술 개발 - 재발생 LM 유채를 제거할 수 있는 최적의 현장적용 관리방안 가이드라인 개발 - 도출된 가이드라인 교육 홍보 프로그램 개발 및 배포
8586농림식품 환경생태농생명산업기술개발319108-2319108021WT011생물성 연소 실험을 통한 배출계수 산정 연구목포대학교산학협력단광주과학기술원2019-09-202021-02-192019-09-202020-02-19240000001. 국가대기인벤토리(CAPSS) 대상 배출원별 활동도 자료의 update 통계조사 전문기업을 통한 “설문조사” 설계 전국 시 군 구(246개) 단위 세분류별 활동도 설문조사 대상 선정 세분류별 주산지 집중 설문 조사 (예 : 고추 양파 참깨 등) 통계청에 수록된 43개 세분류 전국단위 세부 조사 통계처리(몬테카를로 기법 등)를 통해 대표 활동도 산출 2. 농업농촌분야 생물성 연소 관련 배출계수 갱신 배출계수 산정을 위한 연소 시험 규격화 생물성 연소가 가능한 세분류 선별 및 우선순위를 고려 세분류 11개 연소 시험 25개 대기오염물질에 대한 세분류별 배출계수 산정 3. 농업농촌분야 생물성 연소로 인한 대기오염물질 배출량 산정 농촌 소각(농촌지역 생활폐기물 소각) 배출량 산정 43개 세분류별 활동도 조사 20개 농업 잔재물에 대한 소각 배출량 산정 배출량 인벤토리 구축 및 CAPSS 수정 보완 4. 농업 잔재물 소각 시 발생하는 미세먼지의 영향 평가(모델링) CMAQ 모델링을 통한 시 공간에 대한 환경 영향 자료 구축 5. 농업농촌분야 생물성 연소로 인한 대기오염물질 배출량 저감 및 관리계획(안) 수립 저감 방안 : 기술적 제도적 방안 제시 거버넌스 구축 방안 제시
8687농림식품 환경생태농축산자재산업화기술개발118102-2118102022SB010한봉 사육 편리성 제고 및 비용 절감을 위한 기자재 표준화(주)나리소(주)나리소2018-11-202020-08-192019-08-202020-08-1991000000○ 토종꿀 생산과 전통성을 유지하면서 봉군관리의 효율성을 높일 수 있는 표준 벌통 디자인 및 설계 ○ 설계한 벌통에 적합한 관련 부착 자재들에 대한 규격화 및 표준화 ○ 표준(규격) 벌통 및 그 부착 자재들의 사용법에 관한 매뉴얼 작성