Overview

Dataset statistics

Number of variables7
Number of observations162
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory9.0 KiB
Average record size in memory56.8 B

Variable types

Text5
Categorical2

Dataset

Description한국연구재단 외부에서 정책연구했던 내역을 알수 있습니다. 자료제목, 소속, 주저자 및 파일명을 알수 있습니다. 파일명에 따른 첨부파일은 기관 홈페이지에서 보실수 있게 링크걸어두었습니다
URLhttps://www.data.go.kr/data/15085437/fileData.do

Alerts

기관 has constant value ""Constant
자료종류 has constant value ""Constant
자료제목 has unique valuesUnique
파일명 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 08:41:52.629173
Analysis finished2023-12-12 08:41:53.405057
Duration0.78 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

고유번호(번호)
Text

Distinct144
Distinct (%)88.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.4 KiB
2023-12-12T17:41:53.741737image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length7
Median length7
Mean length7
Min length7

Characters and Unicode

Total characters1134
Distinct characters12
Distinct categories3 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique131 ?
Unique (%)80.9%

Sample

1st row2021_01
2nd row2021-40
3rd row2021-16
4th row2022_05
5th row2021-26
ValueCountFrequency (%)
2018-49 4
 
2.5%
2022_08 3
 
1.9%
2022_07 3
 
1.9%
2022_12 3
 
1.9%
2022_06 2
 
1.2%
2020-19 2
 
1.2%
2022_11 2
 
1.2%
2022_02 2
 
1.2%
2019-19 2
 
1.2%
2019-31 2
 
1.2%
Other values (134) 137
84.6%
2023-12-12T17:41:54.294930image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
2 314
27.7%
0 234
20.6%
- 137
12.1%
1 136
12.0%
9 64
 
5.6%
8 39
 
3.4%
4 39
 
3.4%
6 39
 
3.4%
5 38
 
3.4%
3 36
 
3.2%
Other values (2) 58
 
5.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 972
85.7%
Dash Punctuation 137
 
12.1%
Connector Punctuation 25
 
2.2%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 314
32.3%
0 234
24.1%
1 136
14.0%
9 64
 
6.6%
8 39
 
4.0%
4 39
 
4.0%
6 39
 
4.0%
5 38
 
3.9%
3 36
 
3.7%
7 33
 
3.4%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 137
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 25
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 1134
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
2 314
27.7%
0 234
20.6%
- 137
12.1%
1 136
12.0%
9 64
 
5.6%
8 39
 
3.4%
4 39
 
3.4%
6 39
 
3.4%
5 38
 
3.4%
3 36
 
3.2%
Other values (2) 58
 
5.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1134
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
2 314
27.7%
0 234
20.6%
- 137
12.1%
1 136
12.0%
9 64
 
5.6%
8 39
 
3.4%
4 39
 
3.4%
6 39
 
3.4%
5 38
 
3.4%
3 36
 
3.2%
Other values (2) 58
 
5.1%

기관
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.4 KiB
NRF
162 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
NRF 162
100.0%

Length

2023-12-12T17:41:54.503786image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T17:41:54.626306image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
nrf 162
100.0%

자료종류
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.4 KiB
정책연구용역 보고서
162 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row정책연구용역 보고서
2nd row정책연구용역 보고서
3rd row정책연구용역 보고서
4th row정책연구용역 보고서
5th row정책연구용역 보고서

Common Values

ValueCountFrequency (%)
정책연구용역 보고서 162
100.0%

Length

2023-12-12T17:41:54.753390image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T17:41:54.879812image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
정책연구용역 162
50.0%
보고서 162
50.0%

자료제목
Text

UNIQUE 

Distinct162
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.4 KiB
2023-12-12T17:41:55.113230image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length70
Median length45
Mean length32.604938
Min length15

Characters and Unicode

Total characters5282
Distinct characters352
Distinct categories13 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique162 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st rowBK21 플러스 사업성과 종합 분석 및 백서 발간
2nd row2020년 지방대학 및 지역균형인재 육성지원 추진실적 분석 및 2022년 계획 지침 수립 마련을 위한 연구
3rd row신기술 분야를 주도할 이공계 인력양성을 위한 대학혁신 방안 연구
4th row4차산업혁명 시대 인문사회 분야의 역할 강화와 예산 확대 전략 연구
5th row블록펀딩형 대학직접지원 R&D 해외사례분석 및 국내 적용 방안 연구
ValueCountFrequency (%)
연구 106
 
8.6%
및 56
 
4.6%
위한 49
 
4.0%
방안 38
 
3.1%
분석 20
 
1.6%
관한 14
 
1.1%
기획 12
 
1.0%
수립 12
 
1.0%
기획연구 10
 
0.8%
분야 10
 
0.8%
Other values (606) 902
73.4%
2023-12-12T17:41:55.631116image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1068
 
20.2%
구 210
 
4.0%
연 208
 
3.9%
기 117
 
2.2%
사 115
 
2.2%
한 87
 
1.6%
성 83
 
1.6%
방 83
 
1.6%
업 82
 
1.6%
안 76
 
1.4%
Other values (342) 3153
59.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3886
73.6%
Space Separator 1068
 
20.2%
Uppercase Letter 96
 
1.8%
Decimal Number 64
 
1.2%
Other Punctuation 40
 
0.8%
Lowercase Letter 40
 
0.8%
Open Punctuation 38
 
0.7%
Close Punctuation 38
 
0.7%
Dash Punctuation 4
 
0.1%
Final Punctuation 3
 
0.1%
Other values (3) 5
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
구 210
 
5.4%
연 208
 
5.4%
기 117
 
3.0%
사 115
 
3.0%
한 87
 
2.2%
성 83
 
2.1%
방 83
 
2.1%
업 82
 
2.1%
안 76
 
2.0%
학 75
 
1.9%
Other values (282) 2750
70.8%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
R 17
17.7%
D 12
12.5%
S 10
10.4%
C 9
9.4%
P 7
 
7.3%
I 5
 
5.2%
K 5
 
5.2%
E 4
 
4.2%
A 4
 
4.2%
N 3
 
3.1%
Other values (9) 20
20.8%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 7
17.5%
n 6
15.0%
r 4
10.0%
i 4
10.0%
o 4
10.0%
a 3
7.5%
s 2
 
5.0%
p 2
 
5.0%
c 2
 
5.0%
l 2
 
5.0%
Other values (4) 4
10.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 26
40.6%
0 14
21.9%
1 11
17.2%
4 5
 
7.8%
9 5
 
7.8%
3 2
 
3.1%
6 1
 
1.6%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
· 24
60.0%
& 10
25.0%
' 3
 
7.5%
/ 2
 
5.0%
, 1
 
2.5%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 24
63.2%
「 11
28.9%
[ 2
 
5.3%
『 1
 
2.6%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 24
63.2%
」 11
28.9%
] 2
 
5.3%
』 1
 
2.6%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 2
66.7%
+ 1
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1068
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 4
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 3
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
` 1
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3886
73.6%
Common 1260
 
23.9%
Latin 136
 
2.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
구 210
 
5.4%
연 208
 
5.4%
기 117
 
3.0%
사 115
 
3.0%
한 87
 
2.2%
성 83
 
2.1%
방 83
 
2.1%
업 82
 
2.1%
안 76
 
2.0%
학 75
 
1.9%
Other values (282) 2750
70.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
R 17
 
12.5%
D 12
 
8.8%
S 10
 
7.4%
C 9
 
6.6%
P 7
 
5.1%
e 7
 
5.1%
n 6
 
4.4%
I 5
 
3.7%
K 5
 
3.7%
E 4
 
2.9%
Other values (23) 54
39.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
1068
84.8%
2 26
 
2.1%
· 24
 
1.9%
( 24
 
1.9%
) 24
 
1.9%
0 14
 
1.1%
1 11
 
0.9%
「 11
 
0.9%
」 11
 
0.9%
& 10
 
0.8%
Other values (17) 37
 
2.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3886
73.6%
ASCII 1344
 
25.4%
None 48
 
0.9%
Punctuation 4
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1068
79.5%
2 26
 
1.9%
( 24
 
1.8%
) 24
 
1.8%
R 17
 
1.3%
0 14
 
1.0%
D 12
 
0.9%
1 11
 
0.8%
& 10
 
0.7%
S 10
 
0.7%
Other values (43) 128
 
9.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
구 210
 
5.4%
연 208
 
5.4%
기 117
 
3.0%
사 115
 
3.0%
한 87
 
2.2%
성 83
 
2.1%
방 83
 
2.1%
업 82
 
2.1%
안 76
 
2.0%
학 75
 
1.9%
Other values (282) 2750
70.8%
None
ValueCountFrequency (%)
· 24
50.0%
「 11
22.9%
」 11
22.9%
『 1
 
2.1%
』 1
 
2.1%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 3
75.0%
‘ 1
 
25.0%

소속
Text

Distinct111
Distinct (%)68.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.4 KiB
2023-12-12T17:41:55.881398image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length16
Median length14
Mean length7.3580247
Min length4

Characters and Unicode

Total characters1192
Distinct characters176
Distinct categories6 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique82 ?
Unique (%)50.6%

Sample

1st row건국대학교 산학협력단
2nd row한국산업기술대학교
3rd row한양대학교 산학협력단
4th row이화여자대학교
5th row포항공과대학교
ValueCountFrequency (%)
성균관대학교 8
 
4.5%
서울대학교 6
 
3.4%
산학협력단 6
 
3.4%
한국원자력연구원 6
 
3.4%
경희대학교 4
 
2.2%
신구대학교 4
 
2.2%
건국대학교 4
 
2.2%
고려대학교 3
 
1.7%
한양대학교 3
 
1.7%
한국핵융합에너지연구원 3
 
1.7%
Other values (104) 131
73.6%
2023-12-12T17:41:56.344440image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
학 116
 
9.7%
대 93
 
7.8%
교 89
 
7.5%
한 51
 
4.3%
국 45
 
3.8%
원 33
 
2.8%
구 27
 
2.3%
기 26
 
2.2%
술 25
 
2.1%
회 23
 
1.9%
Other values (166) 664
55.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1128
94.6%
Other Symbol 23
 
1.9%
Space Separator 16
 
1.3%
Uppercase Letter 13
 
1.1%
Close Punctuation 6
 
0.5%
Open Punctuation 6
 
0.5%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
학 116
 
10.3%
대 93
 
8.2%
교 89
 
7.9%
한 51
 
4.5%
국 45
 
4.0%
원 33
 
2.9%
구 27
 
2.4%
기 26
 
2.3%
술 25
 
2.2%
회 23
 
2.0%
Other values (155) 600
53.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
R 3
23.1%
C 3
23.1%
E 2
15.4%
I 2
15.4%
A 2
15.4%
P 1
 
7.7%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㈜ 22
95.7%
㈔ 1
 
4.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
16
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 6
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 6
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1151
96.6%
Common 28
 
2.3%
Latin 13
 
1.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
학 116
 
10.1%
대 93
 
8.1%
교 89
 
7.7%
한 51
 
4.4%
국 45
 
3.9%
원 33
 
2.9%
구 27
 
2.3%
기 26
 
2.3%
술 25
 
2.2%
회 23
 
2.0%
Other values (157) 623
54.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
R 3
23.1%
C 3
23.1%
E 2
15.4%
I 2
15.4%
A 2
15.4%
P 1
 
7.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
16
57.1%
) 6
 
21.4%
( 6
 
21.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1128
94.6%
ASCII 41
 
3.4%
None 23
 
1.9%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
학 116
 
10.3%
대 93
 
8.2%
교 89
 
7.9%
한 51
 
4.5%
국 45
 
4.0%
원 33
 
2.9%
구 27
 
2.4%
기 26
 
2.3%
술 25
 
2.2%
회 23
 
2.0%
Other values (155) 600
53.2%
None
ValueCountFrequency (%)
㈜ 22
95.7%
㈔ 1
 
4.3%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
16
39.0%
) 6
 
14.6%
( 6
 
14.6%
R 3
 
7.3%
C 3
 
7.3%
E 2
 
4.9%
I 2
 
4.9%
A 2
 
4.9%
P 1
 
2.4%

주저자
Text

Distinct138
Distinct (%)85.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.4 KiB
2023-12-12T17:41:56.807257image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length3
Median length3
Mean length2.9814815
Min length2

Characters and Unicode

Total characters483
Distinct characters120
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

Unique119 ?
Unique (%)73.5%

Sample

1st row김진영
2nd row정동열
3rd row이상욱
4th row정제영
5th row김승환
ValueCountFrequency (%)
이길순 4
 
2.5%
황순관 4
 
2.5%
박기혁 3
 
1.9%
채종서 2
 
1.2%
김진영 2
 
1.2%
정차호 2
 
1.2%
채재은 2
 
1.2%
고혁진 2
 
1.2%
이지훈 2
 
1.2%
이재희 2
 
1.2%
Other values (128) 137
84.6%
2023-12-12T17:41:57.391365image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
김 28
 
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이 24
 
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박 15
 
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현 15
 
3.1%
재 14
 
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2.3%
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Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 483
100.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
김 28
 
5.8%
이 24
 
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박 15
 
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현 15
 
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재 14
 
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68.3%

Most occurring scripts

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Hangul 483
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Hangul
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김 28
 
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이 24
 
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현 15
 
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Hangul 483
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Hangul
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현 15
 
3.1%
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영 13
 
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호 11
 
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68.3%

파일명
Text

UNIQUE 

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Characters and Unicode

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The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique162 ?
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Sample

1st row최종보고서_BK21 플러스 사업성과 종합 분석 및 백서 발간.pdf
2nd row최종보고서_2020년 지방대학 및 지역균형인재 육성지원 추진실적 분석 및 2022년 계획 지침 수립 마련을 위한 연구.pdf
3rd row최종보고서_신기술 분야를 주도할 이공계 인력양성을 위한 대학혁신 방안 연구.pdf
4th row최종보고서_4차산업혁명 시대 인문사회 분야의 역할 강화와 예산 확대 전략 연구.pdf
5th row최종보고서_블록펀딩형 대학직접지원 R&D 해외사례분석 및 국내 적용 방안 연구.pdf
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Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1073
 
15.6%
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3.5%
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p 164
 
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2.4%
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Other values (349) 4295
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Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 4513
65.7%
Space Separator 1073
 
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Lowercase Letter 521
 
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Decimal Number 233
 
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Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
구 239
 
5.3%
연 237
 
5.3%
기 123
 
2.7%
사 118
 
2.6%
고 92
 
2.0%
서 89
 
2.0%
보 88
 
1.9%
한 87
 
1.9%
종 85
 
1.9%
성 85
 
1.9%
Other values (288) 3270
72.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
R 16
16.8%
D 12
12.6%
C 10
10.5%
S 10
10.5%
P 6
 
6.3%
I 6
 
6.3%
K 5
 
5.3%
T 4
 
4.2%
E 4
 
4.2%
A 4
 
4.2%
Other values (9) 18
18.9%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
p 164
31.5%
f 162
31.1%
d 162
31.1%
e 7
 
1.3%
n 5
 
1.0%
r 4
 
0.8%
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0.6%
a 3
 
0.6%
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Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 60
25.8%
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19.3%
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18.5%
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9.9%
9 21
 
9.0%
4 16
 
6.9%
5 9
 
3.9%
6 9
 
3.9%
7 4
 
1.7%
3 3
 
1.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 162
83.1%
· 20
 
10.3%
& 10
 
5.1%
' 2
 
1.0%
, 1
 
0.5%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 18
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』 1
 
5.3%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 1
50.0%
+ 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1073
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 131
100.0%
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_ 61
100.0%
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ValueCountFrequency (%)
( 18
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Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 3
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
` 1
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4513
65.7%
Common 1737
 
25.3%
Latin 616
 
9.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
구 239
 
5.3%
연 237
 
5.3%
기 123
 
2.7%
사 118
 
2.6%
고 92
 
2.0%
서 89
 
2.0%
보 88
 
1.9%
한 87
 
1.9%
종 85
 
1.9%
성 85
 
1.9%
Other values (288) 3270
72.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
p 164
26.6%
f 162
26.3%
d 162
26.3%
R 16
 
2.6%
D 12
 
1.9%
C 10
 
1.6%
S 10
 
1.6%
e 7
 
1.1%
P 6
 
1.0%
I 6
 
1.0%
Other values (25) 61
 
9.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
1073
61.8%
. 162
 
9.3%
- 131
 
7.5%
_ 61
 
3.5%
2 60
 
3.5%
0 45
 
2.6%
1 43
 
2.5%
8 23
 
1.3%
9 21
 
1.2%
· 20
 
1.2%
Other values (16) 98
 
5.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4512
65.7%
ASCII 2328
33.9%
None 21
 
0.3%
Punctuation 4
 
0.1%
Compat Jamo 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1073
46.1%
p 164
 
7.0%
. 162
 
7.0%
f 162
 
7.0%
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7.0%
- 131
 
5.6%
_ 61
 
2.6%
2 60
 
2.6%
0 45
 
1.9%
1 43
 
1.8%
Other values (47) 265
 
11.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
구 239
 
5.3%
연 237
 
5.3%
기 123
 
2.7%
사 118
 
2.6%
고 92
 
2.0%
서 89
 
2.0%
보 88
 
2.0%
한 87
 
1.9%
종 85
 
1.9%
성 85
 
1.9%
Other values (287) 3269
72.5%
None
ValueCountFrequency (%)
· 20
95.2%
』 1
 
4.8%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 3
75.0%
‘ 1
 
25.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 1
100.0%

Missing values

2023-12-12T17:41:53.205028image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T17:41:53.340262image/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

고유번호(번호)기관자료종류자료제목소속주저자파일명
02021_01NRF정책연구용역 보고서BK21 플러스 사업성과 종합 분석 및 백서 발간건국대학교 산학협력단김진영최종보고서_BK21 플러스 사업성과 종합 분석 및 백서 발간.pdf
12021-40NRF정책연구용역 보고서2020년 지방대학 및 지역균형인재 육성지원 추진실적 분석 및 2022년 계획 지침 수립 마련을 위한 연구한국산업기술대학교정동열최종보고서_2020년 지방대학 및 지역균형인재 육성지원 추진실적 분석 및 2022년 계획 지침 수립 마련을 위한 연구.pdf
22021-16NRF정책연구용역 보고서신기술 분야를 주도할 이공계 인력양성을 위한 대학혁신 방안 연구한양대학교 산학협력단이상욱최종보고서_신기술 분야를 주도할 이공계 인력양성을 위한 대학혁신 방안 연구.pdf
32022_05NRF정책연구용역 보고서4차산업혁명 시대 인문사회 분야의 역할 강화와 예산 확대 전략 연구이화여자대학교정제영최종보고서_4차산업혁명 시대 인문사회 분야의 역할 강화와 예산 확대 전략 연구.pdf
42021-26NRF정책연구용역 보고서블록펀딩형 대학직접지원 R&D 해외사례분석 및 국내 적용 방안 연구포항공과대학교김승환최종보고서_블록펀딩형 대학직접지원 R&D 해외사례분석 및 국내 적용 방안 연구.pdf
52022_03NRF정책연구용역 보고서생명존중과 지속가능한 발전을 위한 초·중등교육 방안 모색청주교육대학교이선경최종보고서_생명존중과 지속가능한 발전을 위한 초·중등교육 방안 모색.pdf
62022_07NRF정책연구용역 보고서코로나19 재난(위험) 관리·대응체계에 대한 국제비교 연구서울대학교한상진최종보고서_코로나19 재난(위험) 관리·대응체계에 대한 국제비교 연구.pdf
72022_04NRF정책연구용역 보고서기초·원천 R&D의 전략적 연계 방안 정책연구서울대학교 산학협력단이준호죄종보고서_기초·원천 R&D의 전략적 연계 방안 정책연구.pdf
82022_08NRF정책연구용역 보고서국가연구개발사업 특허 등 지식재산권 성과 인정 기준안 작성을 위한 연구특허법인 PCR조희래최종보고서_국가연구개발사업 특허 등 지식재산권 성과 인정 기준안 작성을 위한 연구.pdf
92021-18NRF정책연구용역 보고서지역혁신 플랫폼 법인 관리 운영·지침 마련법무법인(유한) 클라스황찬현최종보고서_지역혁신 플랫폼 법인 관리 운영 지침 마련.pdf
고유번호(번호)기관자료종류자료제목소속주저자파일명
1522022_07NRF정책연구용역 보고서’22년 사회과학연구(SSK) 지원사업 신규 아젠다 개발을 위한 연구가톨릭대학교김준석최종보고서_’22년 사회과학연구(SSK) 지원사업 신규 아젠다 개발을 위한 연구.pdf
1532021-13NRF정책연구용역 보고서핵융합에너지 전력생산 실증연구 촉진을 위한 미래 법제 발전방안 연구한국핵융합에너지연구원이현곤최종보고서_핵융합에너지 전력생산 실증연구 촉진을 위한 미래 법제 발전방안 연구.pdf
1542020-70NRF정책연구용역 보고서제4차 핵융합에너지개발 진흥기본계획(’22~’26) 수립을 위한 기획연구한국핵융합에너지연구원이현곤최종보고서_제4차 핵융합에너지개발 진흥기본계획(’22~’26) 수립을 위한 기획연구.pdf
1552021-76NRF정책연구용역 보고서인문사회분야 연구성과물 플랫폼 실태조사 및 개선 방안 연구성균관대학교심원식최종보고서_인문사회분야 연구성과물 플랫폼 실태조사 및 개선 방안 연구.pdf
1562021-53NRF정책연구용역 보고서우주핵심·중점기술개발사업 성과 및 활용방안 분석날리지웍스손창수최종보고서_우주핵심·중점기술개발사업 성과 및 활용방안 분석.pdf
1572022-17NRF정책연구용역 보고서고등직업교육체제 혁신방안 연구두원공과대학교한지원최종보고서_고등직업교육체제 혁신방안 연구.pdf
1582021-37NRF정책연구용역 보고서신개념 저선량 방사선 치료 및 장비 개발 전략 연구성균관대학교채종서최종보고서_신개념 저선량 방사선 치료 및 장비 개발 전략 연구.pdf
1592021-46NRF정책연구용역 보고서제4차 비파괴검사기술의 진흥계획 수립을 위한 연구한국비파괴검사학회조승현최종보고서_제4차 비파괴검사기술의 진흥계획 수립을 위한 연구.pdf
1602021-73NRF정책연구용역 보고서방호 최적화를 위한 복원력 관점에서의 방사선 재난 평가 방법론 타당성 연구한국원자력연구원서경석최종보고서_방호 최적화를 위한 복원력 관점에서의 방사선 재난 평가 방법론 타당성 연구.pdf
1612021-36NRF정책연구용역 보고서R&D 투자효율성 제고를 위한 PM 수행조직 지원방안에 관한 연구㈜테크노베이션파트너스현재호최종보고서_R&D 투자효율성 제고를 위한 PM 수행조직 지원방안에 관한 연구.pdf