Overview

Dataset statistics

Number of variables8
Number of observations1447
Missing cells5
Missing cells (%)< 0.1%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory90.6 KiB
Average record size in memory64.1 B

Variable types

Text5
Unsupported3

Dataset

Description농림수산식품 자원․환경․생태기반 R&D 과제 정보(20151216) 번호,분류,사업명,총괄과제번호,세부과제번호,과제명,연구수행기관,주관기관,총연구기관 시작일,총연구기간 종료일,당해년연구기간 시작일,당해년연구기간 종료일,총연구비,연구목표요약 등의 정보 제공
Author농림식품기술기획평가원
URLhttps://www.data.go.kr/data/15053190/fileData.do

Alerts

*2014년 데이터는 (2015년 12월 현재) NTIS 검증중으로 성과확정이후 게시예정임 has unique valuesUnique
Unnamed: 3 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysisUnsupported
Unnamed: 4 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysisUnsupported
Unnamed: 5 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysisUnsupported

Reproduction

Analysis started2023-12-12 06:03:07.416127
Analysis finished2023-12-12 06:03:09.009445
Duration1.59 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

*2014년 데이터는 (2015년 12월 현재) NTIS 검증중으로 성과확정이후 게시예정임
Text

UNIQUE 

Distinct1447
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size11.4 KiB
2023-12-12T15:03:09.433095image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length4
Median length3
Mean length3.2335867
Min length1

Characters and Unicode

Total characters4679
Distinct characters12
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1447 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row순번
2nd row1
3rd row2
4th row3
5th row4
ValueCountFrequency (%)
순번 1
 
0.1%
971 1
 
0.1%
969 1
 
0.1%
968 1
 
0.1%
967 1
 
0.1%
966 1
 
0.1%
965 1
 
0.1%
964 1
 
0.1%
963 1
 
0.1%
962 1
 
0.1%
Other values (1437) 1437
99.3%
2023-12-12T15:03:10.097555image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1 942
20.1%
2 495
10.6%
3 495
10.6%
4 439
9.4%
5 385
8.2%
6 385
8.2%
7 384
8.2%
8 384
8.2%
9 384
8.2%
0 384
8.2%
Other values (2) 2
 
< 0.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 4677
> 99.9%
Other Letter 2
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 942
20.1%
2 495
10.6%
3 495
10.6%
4 439
9.4%
5 385
8.2%
6 385
8.2%
7 384
8.2%
8 384
8.2%
9 384
8.2%
0 384
8.2%
Other Letter
ValueCountFrequency (%)
순 1
50.0%
번 1
50.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 4677
> 99.9%
Hangul 2
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
1 942
20.1%
2 495
10.6%
3 495
10.6%
4 439
9.4%
5 385
8.2%
6 385
8.2%
7 384
8.2%
8 384
8.2%
9 384
8.2%
0 384
8.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
순 1
50.0%
번 1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 4677
> 99.9%
Hangul 2
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1 942
20.1%
2 495
10.6%
3 495
10.6%
4 439
9.4%
5 385
8.2%
6 385
8.2%
7 384
8.2%
8 384
8.2%
9 384
8.2%
0 384
8.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
순 1
50.0%
번 1
50.0%

Unnamed: 1
Text

Distinct1388
Distinct (%)95.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size11.4 KiB
2023-12-12T15:03:10.469500image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length97
Median length62
Mean length29.601935
Min length3

Characters and Unicode

Total characters42834
Distinct characters617
Distinct categories12 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks6 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1339 ?
Unique (%)92.5%

Sample

1st row과제명
2nd rowCCGIS를 이용한 기후변화 대응 채소류의 취약성 평가, 재배지 예측 및 생리생태적 변이
3rd row돼지의 성장과 면역 및 번식능력 평가에 의한 항생제 대체 자기활성수 시스템 개발
4th row사막화 지역에 재배 가능한 수출용 AtBG1 유전자 도입 2세대 유채 품종 육성 및 상용화
5th row천연물질을 이용한 한우 수태율 향상기술 개발
ValueCountFrequency (%)
및 613
 
6.0%
개발 442
 
4.3%
연구 243
 
2.4%
재배지 162
 
1.6%
주요작물 150
 
1.5%
토양검정 150
 
1.5%
2012 149
 
1.5%
위한 129
 
1.3%
이용한 109
 
1.1%
기술 96
 
0.9%
Other values (3345) 7991
78.1%
2023-12-12T15:03:11.040106image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
8808
 
20.6%
발 900
 
2.1%
기 821
 
1.9%
개 744
 
1.7%
및 615
 
1.4%
물 607
 
1.4%
구 571
 
1.3%
지 569
 
1.3%
용 495
 
1.2%
생 485
 
1.1%
Other values (607) 28219
65.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 31371
73.2%
Space Separator 8808
 
20.6%
Decimal Number 763
 
1.8%
Lowercase Letter 638
 
1.5%
Uppercase Letter 551
 
1.3%
Open Punctuation 224
 
0.5%
Close Punctuation 223
 
0.5%
Other Punctuation 194
 
0.5%
Dash Punctuation 47
 
0.1%
Initial Punctuation 5
 
< 0.1%
Other values (2) 10
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
발 900
 
2.9%
기 821
 
2.6%
개 744
 
2.4%
및 615
 
2.0%
물 607
 
1.9%
구 571
 
1.8%
지 569
 
1.8%
용 495
 
1.6%
생 485
 
1.5%
의 479
 
1.5%
Other values (533) 25085
80.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 81
12.7%
i 74
11.6%
o 61
9.6%
t 48
 
7.5%
l 45
 
7.1%
n 44
 
6.9%
a 42
 
6.6%
r 41
 
6.4%
c 34
 
5.3%
s 28
 
4.4%
Other values (15) 140
21.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 49
 
8.9%
P 47
 
8.5%
M 41
 
7.4%
D 40
 
7.3%
I 40
 
7.3%
S 38
 
6.9%
A 37
 
6.7%
G 35
 
6.4%
R 34
 
6.2%
B 32
 
5.8%
Other values (14) 158
28.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 357
46.8%
1 209
27.4%
0 163
21.4%
4 10
 
1.3%
5 8
 
1.0%
3 7
 
0.9%
8 6
 
0.8%
7 2
 
0.3%
6 1
 
0.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 96
49.5%
· 40
20.6%
. 26
 
13.4%
/ 24
 
12.4%
: 2
 
1.0%
& 2
 
1.0%
？ 2
 
1.0%
; 1
 
0.5%
# 1
 
0.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
8808
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 224
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 223
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 47
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 5
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 5
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 5
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 31366
73.2%
Common 10274
 
24.0%
Latin 1189
 
2.8%
Han 5
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
발 900
 
2.9%
기 821
 
2.6%
개 744
 
2.4%
및 615
 
2.0%
물 607
 
1.9%
구 571
 
1.8%
지 569
 
1.8%
용 495
 
1.6%
생 485
 
1.5%
의 479
 
1.5%
Other values (530) 25080
80.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 81
 
6.8%
i 74
 
6.2%
o 61
 
5.1%
C 49
 
4.1%
t 48
 
4.0%
P 47
 
4.0%
l 45
 
3.8%
n 44
 
3.7%
a 42
 
3.5%
M 41
 
3.4%
Other values (39) 657
55.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
8808
85.7%
2 357
 
3.5%
( 224
 
2.2%
) 223
 
2.2%
1 209
 
2.0%
0 163
 
1.6%
, 96
 
0.9%
- 47
 
0.5%
· 40
 
0.4%
. 26
 
0.3%
Other values (15) 81
 
0.8%
Han
ValueCountFrequency (%)
肥 2
40.0%
灌 2
40.0%
新 1
20.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 31362
73.2%
ASCII 11411
 
26.6%
None 42
 
0.1%
Punctuation 10
 
< 0.1%
CJK 5
 
< 0.1%
Compat Jamo 4
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
8808
77.2%
2 357
 
3.1%
( 224
 
2.0%
) 223
 
2.0%
1 209
 
1.8%
0 163
 
1.4%
, 96
 
0.8%
e 81
 
0.7%
i 74
 
0.6%
o 61
 
0.5%
Other values (60) 1115
 
9.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
발 900
 
2.9%
기 821
 
2.6%
개 744
 
2.4%
및 615
 
2.0%
물 607
 
1.9%
구 571
 
1.8%
지 569
 
1.8%
용 495
 
1.6%
생 485
 
1.5%
의 479
 
1.5%
Other values (529) 25076
80.0%
None
ValueCountFrequency (%)
· 40
95.2%
？ 2
 
4.8%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 5
50.0%
’ 5
50.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 4
100.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
肥 2
40.0%
灌 2
40.0%
新 1
20.0%

Unnamed: 2
Text

Distinct374
Distinct (%)25.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size11.4 KiB
2023-12-12T15:03:11.308896image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length32
Median length24
Mean length7.9965446
Min length2

Characters and Unicode

Total characters11571
Distinct characters295
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique253 ?
Unique (%)17.5%

Sample

1st row주관기관명
2nd row(주)이파리넷
3rd row강원대학교 산학협력단
4th row(주)에프앤피
5th row명품한우컨설팅
ValueCountFrequency (%)
농촌진흥청 551
27.7%
본청 355
17.8%
산학협력단 82
 
4.1%
서울대학교 49
 
2.5%
경상대학교 33
 
1.7%
국립수의과학검역원 28
 
1.4%
전라남도농업기술원 23
 
1.2%
전북대학교 22
 
1.1%
강원대학교 21
 
1.1%
주식회사 19
 
1.0%
Other values (372) 808
40.6%
2023-12-12T15:03:11.721578image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
청 940
 
8.1%
농 904
 
7.8%
촌 588
 
5.1%
학 587
 
5.1%
진 560
 
4.8%
흥 555
 
4.8%
544
 
4.7%
대 401
 
3.5%
교 387
 
3.3%
본 357
 
3.1%
Other values (285) 5748
49.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 10710
92.6%
Space Separator 544
 
4.7%
Lowercase Letter 100
 
0.9%
Close Punctuation 95
 
0.8%
Open Punctuation 95
 
0.8%
Uppercase Letter 23
 
0.2%
Decimal Number 2
 
< 0.1%
Other Punctuation 1
 
< 0.1%
Other Symbol 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
청 940
 
8.8%
농 904
 
8.4%
촌 588
 
5.5%
학 587
 
5.5%
진 560
 
5.2%
흥 555
 
5.2%
대 401
 
3.7%
교 387
 
3.6%
본 357
 
3.3%
기 338
 
3.2%
Other values (258) 5093
47.6%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
i 15
15.0%
l 10
10.0%
o 10
10.0%
e 10
10.0%
t 10
10.0%
n 10
10.0%
a 10
10.0%
u 5
 
5.0%
r 5
 
5.0%
v 5
 
5.0%
Other values (2) 10
10.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 6
26.1%
N 6
26.1%
U 5
21.7%
K 2
 
8.7%
M 1
 
4.3%
F 1
 
4.3%
O 1
 
4.3%
B 1
 
4.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 1
50.0%
2 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
544
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 95
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 95
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 1
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㈜ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 10711
92.6%
Common 737
 
6.4%
Latin 123
 
1.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
청 940
 
8.8%
농 904
 
8.4%
촌 588
 
5.5%
학 587
 
5.5%
진 560
 
5.2%
흥 555
 
5.2%
대 401
 
3.7%
교 387
 
3.6%
본 357
 
3.3%
기 338
 
3.2%
Other values (259) 5094
47.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
i 15
12.2%
l 10
 
8.1%
o 10
 
8.1%
e 10
 
8.1%
t 10
 
8.1%
n 10
 
8.1%
a 10
 
8.1%
S 6
 
4.9%
N 6
 
4.9%
u 5
 
4.1%
Other values (10) 31
25.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
544
73.8%
) 95
 
12.9%
( 95
 
12.9%
, 1
 
0.1%
1 1
 
0.1%
2 1
 
0.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 10710
92.6%
ASCII 860
 
7.4%
None 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
청 940
 
8.8%
농 904
 
8.4%
촌 588
 
5.5%
학 587
 
5.5%
진 560
 
5.2%
흥 555
 
5.2%
대 401
 
3.7%
교 387
 
3.6%
본 357
 
3.3%
기 338
 
3.2%
Other values (258) 5093
47.6%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
544
63.3%
) 95
 
11.0%
( 95
 
11.0%
i 15
 
1.7%
l 10
 
1.2%
o 10
 
1.2%
e 10
 
1.2%
t 10
 
1.2%
n 10
 
1.2%
a 10
 
1.2%
Other values (16) 51
 
5.9%
None
ValueCountFrequency (%)
㈜ 1
100.0%

Unnamed: 3
Unsupported

REJECTED  UNSUPPORTED 

Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size11.4 KiB

Unnamed: 4
Unsupported

REJECTED  UNSUPPORTED 

Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size11.4 KiB

Unnamed: 5
Unsupported

REJECTED  UNSUPPORTED 

Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size11.4 KiB

Unnamed: 6
Text

Distinct1300
Distinct (%)90.2%
Missing5
Missing (%)0.3%
Memory size11.4 KiB
2023-12-12T15:03:12.093195image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length1024
Median length659
Mean length344.37171
Min length6

Characters and Unicode

Total characters496584
Distinct characters1028
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

Unique1219 ?
Unique (%)84.5%

Sample

1st row연구내용요약
2nd row(세부) CCGIS를 이용한 기후변화 대응 전국 시군별 채소류 취약성 평가 가. 기후변화 취약 채소류(마늘, 양파)의 전시포 구축, 운영 및 관리 나. 채소류의 기후변화 취약성 평가지표 개발 다. 채소류의 기후변화 영향 및 취약성 평가 라. 기후변화 대응 채소류 재배지 예측 모델 개발 마. 기후변화 대응 적정 영농 작부체계 모형 개발
3rd row본 연구는 세포의 성장능력과 항산화효과 및 돼지의 성장과 번식능력 및 면역력을 증강시키기 위하여 자석의 중심가우스(gauss)가 6000인 자기활성수 장치를 개발하여 가축산업에 활용하고자 다음과 같이 수행하고자 한다. 1차년도에는 기본적으로 돼지의 정자, 난자 및 자궁상피세포에서 자기활성수에 의한 수정, 성장 및 항산화능력을 규명하기 위하여 자기활성화된 세포배양액의 영향에 대하여 분석하고자 한다. 기본적인 세포에서의 검증실험을 바탕으로 2차년도에서는 임신기간 중 자기활성수의 급여유무에 의한 질병발생분석, 분만 시 자돈의 체중 변화 및 면역능력을 분석하고자 한다. 또한 모돈의 수태능력 향상을 위한 자기활성수의 영향과 면역학적 관계를 규명하기 위하여 임신 전 자기활성수의 급여가 수태능력과 임신기간동안 자기활성수 급여 및 비급여에 의해 태어난 자돈의 능력을 검토하고 포유기간동안 자기활성수 급여 및 비급여에 의한 모유내의 면역능력분석을 비교분석을 하고자 한다. 한편 3차년도에서는 자돈의 성장기간동안 자기활성수의 급여 및 비급여가 면역력 및 성장능력에 미치는 영향 분석하고자 한다. 또한 비육돈의 사료효율, 출하시기의 비교분석을 통하여 농가에서의 사료비 절감과 육질분석을 통한 고품질 돈육생산에 이바지하고자 한다. 본 연구에서는 정자의 세포막 안정도, 난자의 수정능력, 수정란 및 세포의 성장능력, 세포막 안정도, 활성산소, 항산화효소 및 apoptosis인자들을 분석하여 세포수준에서의 기초적인 연구를 확립할 것이다. 또한 In vitro 결과를 바탕으로 직접 자기활성수를 돼지에게 급여하여 성장능력에 관련된 사양성적 분석과 혈액분석을 통해 면역인자(IgG, IFN-γ, IL-2)측정, 항산화효과를 위한 혈청 내 SOD, CAT 및 GSH 조직분석을 통한 육량, 등급 및 육질 등을 분석하여 돼지에서의 자기활성수의 능력을 검증할 계획이다.
4th row1. 초도고 내건성 비식용 GM유채(이벤트 번호 2802)의 인체 위해성 평가 완료 - GM 유채의 일반 영양 분석 및 지방산분석(의뢰) - 유채에서 외래 단백질발현 및 분리 정제 - 외래 단백질 발현 단백질의 정맥 투여 방법을 통한 독성 평가(의뢰) - 외래 단백질 유래 알레르기 유무 평가 (의뢰) 2. 사막화 진행지역 재배 가능한 GM 유채 2802와 조숙 춘파 일반계통을 이용한 GM　2세대 춘파형 조숙 다수확 2 품종 개발 - 2802와 우량 품종 춘파형 4종과 교배하여 현지 적응성이 높은 계통 선발 - 2802의 GM 선발 마커를 이용한 여교배 집단의 초기 선발 - 각 여교배 집단 1차 선발 후 지방산 함량 측정하여 2차 선발 - 각 세대별 현지 생육 특성 검정 (목표 및 농업형질 분석) - 내건, 조숙 및 고올레인산 함유 이벤트 선발 - 지방산 함량에 다른 공업용(바이오디젤) 2개 이벤트 선발 3. 사막화 진행지역 재배 가능한 GM 유채 2802와 내한성 추파 일반계통을 이용한 GM　2세대 추파형 다수확 1 품종 개발 - 2802와 우량 추파형 2 품종과 교배하여 현지 적응성이 높은 계통 선발 - 2802의 GM 선발 마커를 이용한 여교배 집단의 초기 선발 - 각 여교배 집단 1차 선발 후 지방산 함량 측정하여 2차 선발 - 각 세대별 현지 생육 특성 검정(목표 및 농업형질 분석) - 내건, 내한 및 만생으로 고올레인산 함유 이벤트 선발 - 지방산 함량 올레인산 60% 이상인 공업용 1개 이벤트 선발 4. 제 2세대 GM 유채의 상용화 - 제 2세대 유채의 대규모 재배를 위한 시험 재배 분석 - 현지 재배 농가를 통한 재배법 개발 및 활용
5th row- 번식장애 한우와 정상번식 한우로부터 자궁 내 미생물 채취 및 분석- 한우의 자궁 내 미생물의 분리 및 동정- 한우의 수태율과 관련된 자궁 내 인자의 발현 분석- 한우 발정개시 후 일자별 자궁미생물 환경 분석- 한우 자궁 내 수태율 관련 면역 세포 분포 조성 분석- 한우 자궁 내 면역 관련 싸이토카인 생성율 분석- 자궁 미생물 억제를 위한 천연후보물질 선발- 자궁 미생물억제제에 대한 번식생리학적 효과 검증- 자궁 미생물억제제에 대한 미생물학적 효과 검증- 최적의 자궁 미생물억제제 제안- 자궁 미생물억제제를 농가에서 사용한 후 수태율 변화 검증- 자궁 미생물억제제를 이용한 인공수정과 수정란이식 시 수태율 향상 효과 분석
ValueCountFrequency (%)
5240
 
4.7%
및 4679
 
4.2%
○ 2075
 
1.9%
개발 1141
 
1.0%
분석 970
 
0.9%
조사 904
 
0.8%
□ 835
 
0.8%
등 799
 
0.7%
위한 731
 
0.7%
따른 571
 
0.5%
Other values (23958) 92692
83.8%
2023-12-12T15:03:12.656650image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
137595
27.7%
, 6732
 
1.4%
0 5216
 
1.1%
의 5156
 
1.0%
기 5150
 
1.0%
및 4683
 
0.9%
발 4645
 
0.9%
성 4420
 
0.9%
사 4340
 
0.9%
시 4086
 
0.8%
Other values (1018) 314561
63.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 288810
58.2%
Space Separator 137606
27.7%
Lowercase Letter 16900
 
3.4%
Other Punctuation 13355
 
2.7%
Decimal Number 13116
 
2.6%
Uppercase Letter 8436
 
1.7%
Other Symbol 4209
 
0.8%
Dash Punctuation 3398
 
0.7%
Close Punctuation 3188
 
0.6%
Open Punctuation 2759
 
0.6%
Other values (8) 4807
 
1.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
의 5156
 
1.8%
기 5150
 
1.8%
및 4683
 
1.6%
발 4645
 
1.6%
성 4420
 
1.5%
사 4340
 
1.5%
시 4086
 
1.4%
생 3971
 
1.4%
한 3825
 
1.3%
이 3736
 
1.3%
Other values (867) 244798
84.8%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 1611
 
9.5%
i 1423
 
8.4%
a 1390
 
8.2%
o 1355
 
8.0%
t 1165
 
6.9%
x 1144
 
6.8%
r 1100
 
6.5%
s 1026
 
6.1%
n 1002
 
5.9%
l 883
 
5.2%
Other values (21) 4801
28.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
D 1705
20.2%
C 712
 
8.4%
B 582
 
6.9%
S 543
 
6.4%
P 532
 
6.3%
R 451
 
5.3%
A 429
 
5.1%
M 411
 
4.9%
N 387
 
4.6%
O 317
 
3.8%
Other values (16) 2367
28.1%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
○ 3007
71.4%
□ 989
 
23.5%
℃ 71
 
1.7%
● 71
 
1.7%
▶ 21
 
0.5%
■ 15
 
0.4%
▣ 8
 
0.2%
㎝ 4
 
0.1%
㎡ 4
 
0.1%
◇ 3
 
0.1%
Other values (9) 16
 
0.4%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 6732
50.4%
: 3235
24.2%
. 1682
 
12.6%
· 538
 
4.0%
/ 460
 
3.4%
& 215
 
1.6%
# 209
 
1.6%
% 97
 
0.7%
？ 60
 
0.4%
* 53
 
0.4%
Other values (5) 74
 
0.6%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
> 134
19.8%
+ 119
17.6%
< 110
16.3%
~ 80
11.8%
～ 59
8.7%
∼ 46
 
6.8%
→ 36
 
5.3%
× 26
 
3.8%
± 20
 
3.0%
= 19
 
2.8%
Other values (5) 27
 
4.0%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
① 16
24.2%
② 15
22.7%
③ 13
19.7%
④ 9
13.6%
⑥ 3
 
4.5%
⑤ 3
 
4.5%
⑦ 3
 
4.5%
⑪ 1
 
1.5%
⑩ 1
 
1.5%
⑨ 1
 
1.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 5216
39.8%
1 2066
 
15.8%
2 1994
 
15.2%
3 915
 
7.0%
5 882
 
6.7%
4 644
 
4.9%
8 534
 
4.1%
6 338
 
2.6%
7 300
 
2.3%
9 227
 
1.7%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 3144
98.6%
] 21
 
0.7%
〉 13
 
0.4%
】 6
 
0.2%
』 3
 
0.1%
」 1
 
< 0.1%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2719
98.6%
[ 21
 
0.8%
〈 10
 
0.4%
【 6
 
0.2%
『 3
 
0.1%
Letter Number
ValueCountFrequency (%)
Ⅰ 9
42.9%
Ⅱ 8
38.1%
Ⅲ 4
19.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
137595
> 99.9%
　 11
 
< 0.1%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
“ 166
70.3%
‘ 70
29.7%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
” 165
57.5%
’ 122
42.5%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 3398
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 2112
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
1396
100.0%
Format
ValueCountFrequency (%)
­ 13
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 288790
58.2%
Common 182422
36.7%
Latin 25339
 
5.1%
Han 20
 
< 0.1%
Greek 13
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
의 5156
 
1.8%
기 5150
 
1.8%
및 4683
 
1.6%
발 4645
 
1.6%
성 4420
 
1.5%
사 4340
 
1.5%
시 4086
 
1.4%
생 3971
 
1.4%
한 3825
 
1.3%
이 3736
 
1.3%
Other values (857) 244778
84.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
137595
75.4%
, 6732
 
3.7%
0 5216
 
2.9%
- 3398
 
1.9%
: 3235
 
1.8%
) 3144
 
1.7%
○ 3007
 
1.6%
( 2719
 
1.5%
_ 2112
 
1.2%
1 2066
 
1.1%
Other values (82) 13198
 
7.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
D 1705
 
6.7%
e 1611
 
6.4%
i 1423
 
5.6%
a 1390
 
5.5%
o 1355
 
5.3%
t 1165
 
4.6%
x 1144
 
4.5%
r 1100
 
4.3%
s 1026
 
4.0%
n 1002
 
4.0%
Other values (45) 12418
49.0%
Han
ValueCountFrequency (%)
生 4
20.0%
群 3
15.0%
高 3
15.0%
産 3
15.0%
無 2
10.0%
植 1
 
5.0%
根 1
 
5.0%
圈 1
 
5.0%
樹 1
 
5.0%
上 1
 
5.0%
Greek
ValueCountFrequency (%)
μ 5
38.5%
γ 3
23.1%
λ 3
23.1%
δ 2
 
15.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 288571
58.1%
ASCII 202041
40.7%
Geometric Shapes 4122
 
0.8%
None 785
 
0.2%
Punctuation 541
 
0.1%
Compat Jamo 219
 
< 0.1%
Letterlike Symbols 76
 
< 0.1%
Enclosed Alphanum 66
 
< 0.1%
Arrows 51
 
< 0.1%
Math Operators 49
 
< 0.1%
Other values (4) 63
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
137595
68.1%
, 6732
 
3.3%
0 5216
 
2.6%
- 3398
 
1.7%
: 3235
 
1.6%
) 3144
 
1.6%
( 2719
 
1.3%
_ 2112
 
1.0%
1 2066
 
1.0%
2 1994
 
1.0%
Other values (77) 33830
 
16.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
의 5156
 
1.8%
기 5150
 
1.8%
및 4683
 
1.6%
발 4645
 
1.6%
성 4420
 
1.5%
사 4340
 
1.5%
시 4086
 
1.4%
생 3971
 
1.4%
한 3825
 
1.3%
이 3736
 
1.3%
Other values (852) 244559
84.7%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
○ 3007
73.0%
□ 989
 
24.0%
● 71
 
1.7%
▶ 21
 
0.5%
■ 15
 
0.4%
▣ 8
 
0.2%
▷ 7
 
0.2%
◇ 3
 
0.1%
△ 1
 
< 0.1%
None
ValueCountFrequency (%)
· 538
68.5%
？ 60
 
7.6%
～ 59
 
7.5%
× 26
 
3.3%
± 20
 
2.5%
­ 13
 
1.7%
〉 13
 
1.7%
　 11
 
1.4%
〈 10
 
1.3%
】 6
 
0.8%
Other values (10) 29
 
3.7%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
“ 166
30.7%
” 165
30.5%
’ 122
22.6%
‘ 70
12.9%
※ 18
 
3.3%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅇ 128
58.4%
ㆍ 88
40.2%
ㄴ 1
 
0.5%
ㄹ 1
 
0.5%
ㅂ 1
 
0.5%
Letterlike Symbols
ValueCountFrequency (%)
℃ 71
93.4%
ℓ 5
 
6.6%
Math Operators
ValueCountFrequency (%)
∼ 46
93.9%
⊙ 2
 
4.1%
∑ 1
 
2.0%
Arrows
ValueCountFrequency (%)
→ 36
70.6%
⇒ 15
29.4%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
① 16
24.2%
② 15
22.7%
③ 13
19.7%
④ 9
13.6%
⑥ 3
 
4.5%
⑤ 3
 
4.5%
⑦ 3
 
4.5%
⑪ 1
 
1.5%
⑩ 1
 
1.5%
⑨ 1
 
1.5%
Number Forms
ValueCountFrequency (%)
Ⅰ 9
42.9%
Ⅱ 8
38.1%
Ⅲ 4
19.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
生 4
20.0%
群 3
15.0%
高 3
15.0%
産 3
15.0%
無 2
10.0%
植 1
 
5.0%
根 1
 
5.0%
圈 1
 
5.0%
樹 1
 
5.0%
上 1
 
5.0%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
㎝ 4
20.0%
㎡ 4
20.0%
㎖ 2
10.0%
㏊ 2
10.0%
㎞ 2
10.0%
㎏ 2
10.0%
㎍ 2
10.0%
㎜ 2
10.0%
Misc Symbols
ValueCountFrequency (%)
☞ 2
100.0%

Unnamed: 7
Text

Distinct55
Distinct (%)3.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size11.4 KiB
2023-12-12T15:03:12.867725image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length25
Median length6
Mean length7.8196268
Min length3

Characters and Unicode

Total characters11315
Distinct characters129
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique11 ?
Unique (%)0.8%

Sample

1st row사업명
2nd row생명산업기술개발
3rd row생명산업기술개발
4th row생명산업기술개발
5th row생명산업기술개발
ValueCountFrequency (%)
국책기술개발 559
37.3%
농업현장실용화기술개발 126
 
8.4%
작물시험연구 82
 
5.5%
생명산업기술개발 81
 
5.4%
원예특작시험연구 75
 
5.0%
차세대바이오그린21 61
 
4.1%
농업환경연구 55
 
3.7%
임업기술연구개발사업 46
 
3.1%
농업생물연구 44
 
2.9%
농림기술개발 35
 
2.3%
Other values (47) 336
22.4%
2023-12-12T15:03:13.174246image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
발 1006
 
8.9%
개 1006
 
8.9%
기 995
 
8.8%
술 995
 
8.8%
책 579
 
5.1%
국 559
 
4.9%
업 481
 
4.3%
연 469
 
4.1%
구 465
 
4.1%
농 343
 
3.0%
Other values (119) 4417
39.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 10867
96.0%
Decimal Number 134
 
1.2%
Uppercase Letter 124
 
1.1%
Other Punctuation 54
 
0.5%
Space Separator 53
 
0.5%
Close Punctuation 40
 
0.4%
Open Punctuation 40
 
0.4%
Math Symbol 3
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
발 1006
 
9.3%
개 1006
 
9.3%
기 995
 
9.2%
술 995
 
9.2%
책 579
 
5.3%
국 559
 
5.1%
업 481
 
4.4%
연 469
 
4.3%
구 465
 
4.3%
농 343
 
3.2%
Other values (101) 3969
36.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 28
22.6%
F 28
22.6%
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Hangul
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발 1006
 
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술 995
 
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책 579
 
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국 559
 
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A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T15:03:08.951508image/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

*2014년 데이터는 (2015년 12월 현재) NTIS 검증중으로 성과확정이후 게시예정임Unnamed: 1Unnamed: 2Unnamed: 3Unnamed: 4Unnamed: 5Unnamed: 6Unnamed: 7
0순번과제명주관기관명총연구기간_시작일총연구기간_종료일총연구비(백만원)연구내용요약사업명
11CCGIS를 이용한 기후변화 대응 채소류의 취약성 평가, 재배지 예측 및 생리생태적 변이(주)이파리넷2012-12-212016-12-2070(세부) CCGIS를 이용한 기후변화 대응 전국 시군별 채소류 취약성 평가 가. 기후변화 취약 채소류(마늘, 양파)의 전시포 구축, 운영 및 관리 나. 채소류의 기후변화 취약성 평가지표 개발 다. 채소류의 기후변화 영향 및 취약성 평가 라. 기후변화 대응 채소류 재배지 예측 모델 개발 마. 기후변화 대응 적정 영농 작부체계 모형 개발생명산업기술개발
22돼지의 성장과 면역 및 번식능력 평가에 의한 항생제 대체 자기활성수 시스템 개발강원대학교 산학협력단2012-12-212015-12-2080본 연구는 세포의 성장능력과 항산화효과 및 돼지의 성장과 번식능력 및 면역력을 증강시키기 위하여 자석의 중심가우스(gauss)가 6000인 자기활성수 장치를 개발하여 가축산업에 활용하고자 다음과 같이 수행하고자 한다. 1차년도에는 기본적으로 돼지의 정자, 난자 및 자궁상피세포에서 자기활성수에 의한 수정, 성장 및 항산화능력을 규명하기 위하여 자기활성화된 세포배양액의 영향에 대하여 분석하고자 한다. 기본적인 세포에서의 검증실험을 바탕으로 2차년도에서는 임신기간 중 자기활성수의 급여유무에 의한 질병발생분석, 분만 시 자돈의 체중 변화 및 면역능력을 분석하고자 한다. 또한 모돈의 수태능력 향상을 위한 자기활성수의 영향과 면역학적 관계를 규명하기 위하여 임신 전 자기활성수의 급여가 수태능력과 임신기간동안 자기활성수 급여 및 비급여에 의해 태어난 자돈의 능력을 검토하고 포유기간동안 자기활성수 급여 및 비급여에 의한 모유내의 면역능력분석을 비교분석을 하고자 한다. 한편 3차년도에서는 자돈의 성장기간동안 자기활성수의 급여 및 비급여가 면역력 및 성장능력에 미치는 영향 분석하고자 한다. 또한 비육돈의 사료효율, 출하시기의 비교분석을 통하여 농가에서의 사료비 절감과 육질분석을 통한 고품질 돈육생산에 이바지하고자 한다. 본 연구에서는 정자의 세포막 안정도, 난자의 수정능력, 수정란 및 세포의 성장능력, 세포막 안정도, 활성산소, 항산화효소 및 apoptosis인자들을 분석하여 세포수준에서의 기초적인 연구를 확립할 것이다. 또한 In vitro 결과를 바탕으로 직접 자기활성수를 돼지에게 급여하여 성장능력에 관련된 사양성적 분석과 혈액분석을 통해 면역인자(IgG, IFN-γ, IL-2)측정, 항산화효과를 위한 혈청 내 SOD, CAT 및 GSH 조직분석을 통한 육량, 등급 및 육질 등을 분석하여 돼지에서의 자기활성수의 능력을 검증할 계획이다.생명산업기술개발
33사막화 지역에 재배 가능한 수출용 AtBG1 유전자 도입 2세대 유채 품종 육성 및 상용화(주)에프앤피2012-12-212017-12-202801. 초도고 내건성 비식용 GM유채(이벤트 번호 2802)의 인체 위해성 평가 완료 - GM 유채의 일반 영양 분석 및 지방산분석(의뢰) - 유채에서 외래 단백질발현 및 분리 정제 - 외래 단백질 발현 단백질의 정맥 투여 방법을 통한 독성 평가(의뢰) - 외래 단백질 유래 알레르기 유무 평가 (의뢰) 2. 사막화 진행지역 재배 가능한 GM 유채 2802와 조숙 춘파 일반계통을 이용한 GM　2세대 춘파형 조숙 다수확 2 품종 개발 - 2802와 우량 품종 춘파형 4종과 교배하여 현지 적응성이 높은 계통 선발 - 2802의 GM 선발 마커를 이용한 여교배 집단의 초기 선발 - 각 여교배 집단 1차 선발 후 지방산 함량 측정하여 2차 선발 - 각 세대별 현지 생육 특성 검정 (목표 및 농업형질 분석) - 내건, 조숙 및 고올레인산 함유 이벤트 선발 - 지방산 함량에 다른 공업용(바이오디젤) 2개 이벤트 선발 3. 사막화 진행지역 재배 가능한 GM 유채 2802와 내한성 추파 일반계통을 이용한 GM　2세대 추파형 다수확 1 품종 개발 - 2802와 우량 추파형 2 품종과 교배하여 현지 적응성이 높은 계통 선발 - 2802의 GM 선발 마커를 이용한 여교배 집단의 초기 선발 - 각 여교배 집단 1차 선발 후 지방산 함량 측정하여 2차 선발 - 각 세대별 현지 생육 특성 검정(목표 및 농업형질 분석) - 내건, 내한 및 만생으로 고올레인산 함유 이벤트 선발 - 지방산 함량 올레인산 60% 이상인 공업용 1개 이벤트 선발 4. 제 2세대 GM 유채의 상용화 - 제 2세대 유채의 대규모 재배를 위한 시험 재배 분석 - 현지 재배 농가를 통한 재배법 개발 및 활용생명산업기술개발
44천연물질을 이용한 한우 수태율 향상기술 개발명품한우컨설팅2012-12-212015-12-20220- 번식장애 한우와 정상번식 한우로부터 자궁 내 미생물 채취 및 분석- 한우의 자궁 내 미생물의 분리 및 동정- 한우의 수태율과 관련된 자궁 내 인자의 발현 분석- 한우 발정개시 후 일자별 자궁미생물 환경 분석- 한우 자궁 내 수태율 관련 면역 세포 분포 조성 분석- 한우 자궁 내 면역 관련 싸이토카인 생성율 분석- 자궁 미생물 억제를 위한 천연후보물질 선발- 자궁 미생물억제제에 대한 번식생리학적 효과 검증- 자궁 미생물억제제에 대한 미생물학적 효과 검증- 최적의 자궁 미생물억제제 제안- 자궁 미생물억제제를 농가에서 사용한 후 수태율 변화 검증- 자궁 미생물억제제를 이용한 인공수정과 수정란이식 시 수태율 향상 효과 분석생명산업기술개발
55농촌용수의 효율적 이용을 위한 SMART PIPELINE SYSTEM 개발한국농어촌공사 농어촌연구원2012-12-182015-12-17400○ 저류지 이용 관수로 시스템 조직 모델 개발 - 범용용수공급시스템 개발○ 저압형 논관개 시스템 조직 모델 개발○ 신재생에너지 활용 밭관개 시스템 조직 모델 개발○ 강체수주이론 검토 및 이론 적용 후보지 조사 ○ 파이프라인 제어시설(펌프, 밸브, 팜폰드) 기능 분석○ 파이프라인 제어시설 알고리즘 개발○ 강체수주 이론 적용 파이프라인 시뮬레이션 알고리즘 및 소프트웨어 개발○ 스마트 파이프라인 시스템 파일럿 플랜트 기본구상 - 파일럿 플랜트 및 테스트 베드 기본 구상(작물생육에 필수적인 관리인자 고려) - 스마트 관망 조직 및 요소기술 설계 - ICT 기반 운영관리시스템 기번 구상 및 설치(1단계 시스템)○ 스마트 파이프라인시스템 Test-Bed 선정 운영 - 농업용 관수로 Test-Bed 추보지 선정○ 농업용 관수로 최적화 알고리즘 선정○ 농업용수 양수시설 현황 및 특성 분석○ 국내외 양수시설 최적운영기술 조사○ 국내외 관거 최적 설계/기술 조사○ 농업용 관수로 최적설계를 위한 범용 프로그램 /매뉴얼 개발첨단기술개발사업
66지능형 관개/배수 관리 시스템 개발한국농어촌공사 농어촌연구원2012-12-182015-12-17400○ 시험지구 선정 및 관개/배수 요소기술 개발 - 모형적용을 위한 시험지구 선정·운영 및 현장조사분석 - 지능형 관개/배수 모형 적용 요소기술 개발 및 적용·평가 - 지능형 관개/배수 시스템 설계, 시공, 유지관리 지침○ 농업용수 관개/배수 의사결정 지원시스템 요소기술 개발 - 농업용수 물관리 의사결정 체계 조사분석 - 농업용수 물관리 의사결정 요소 기술 개발 - 농업용수 물관리 의사결정 요소 기술 적용 및 평가○ 지능형 관개/배수 시뮬레이션 시스템 개발 - GIS를 활용한 용배수조직 네트워크 모델링 기술 개발 - 관개/배수 시뮬레이션 프로그램 개발 - 모형 적용 위한 전·후처리 프로그램 개발○ 농업용수 관개/배수 의사결정 지원시스템 개발 - 관개 의사결정 및 농경지 침수 관리 의사결정 지원시스템 개발 - 관개/배수 모의 결과 및 의사결정 지원 모바일 시스템 개발 - 용수구역 현장 모니터링 자료관리 플랫폼(MMI) 개발 및 연계수출전략기술개발사업
77농림수산식품 기후변화 영향 분석 및 영향평가 모델 구축한국농촌경제연구원2012-11-262014-11-25500<NA>생명산업기술개발
88농업 시설물의 지붕을 활용한 태양열이용시스템 개발경북대학교 산학협력단2012-11-262015-11-25590○ 농업시설물의 비활용공간(지붕 등)을 활용한 태양에너지 이용시스템 개발 (무창돈사 1개소, 기타 농업시설 1개소 이상 선정) - 태양광 발전효율, 태양열 집열 효율 분석 및 축사의 배분규모 설계 - 태양광 발전 및 태양열 집열 시스템 설계 및 설비 구축 - 태양광 발전 및 태양열 집열 컨트롤 시스템 구축 - 태양광 발전 및 태양열 집열 시스템 실증운전 및 특성분석 - 농업시설 규모별 태양광 발전 및 태양열 집열 시스템 최적 운용방안제시첨단기술개발사업
99도시농업 확산을 위한 농자재 표준화 및 활용기술 개발고려바이오주식회사2012-11-262015-11-25180도시농업용 농자재 개발 및 상품화 연구 ○ 도시농업용 농자재 활용 기술 개발 - 도시 농업용 친환경 방제제 개발 (살균제, 살충제) - 도시 농업용 맞춤형 비료 개발 ○ 수요자별 맞춤형 범용 원예자재 및 도구 개발 - 도시 농업용 원예도구 5종 개발 - 수요자별 농자재 처리 도구의 개발 ○ 도시 농업용 친환경 방제제 개발 - 작물별 사용시기/처리간격 등 효율적 처리법 개발 - 주요병해에 대한 농가 현장 적용 평가 - 개발 농자재의 경시적 안정성 확인 ○ 상품화 추진 - 농자재 등록: 미생물비료, 4종 복합비료 등 - 원료물질 대량 수급선 확보 및 - 친환경 방제제(범용방제제 1종) - 3종, 4종 복비 개발첨단기술개발사업
*2014년 데이터는 (2015년 12월 현재) NTIS 검증중으로 성과확정이후 게시예정임Unnamed: 1Unnamed: 2Unnamed: 3Unnamed: 4Unnamed: 5Unnamed: 6Unnamed: 7
14371437식물 바이러스병 매개 가루이류 예찰진단 및 방제기술 개발경북대학교 산학협력단2011-12-26 00:00:002016-12-25 00:00:004001세부: 가루이류의 바이러스 매개기작 구명 및 방제기술 개발 ○ 가루이의 바이러스 매개관련 상호작용 인자 발굴 및 작용기작 분석 ○ RNAi기법을 이용한 가루이의 바이러스매개기능 제어기술 개발 ○ 곤충병원성 선충의 공생균 독소의 가루이 살충기작 구명 [7협동(공생균 대량생산 및 공급), 8협동(현장시험)] ○ 가루이 살충식물을 이용한 친환경적 방제제 개발 [5협동 (대량재배), 7협동(산업화), 8협동(현장적용)]생명산업기술개발
14381438복합내병성의 단절간 애호박 및 쥬키니호박 계통의 개발, 조합작성, 성능검정 및 품종개발홍익바이오2011-12-26 00:00:002016-12-25 00:00:001401. 단절간으로 수량성이 높고 품질이 우수한 애호박 및 쥬키니호박 품종개발 1) 기 확보된 계통을 이용한 30개의 우수계통 선발 2) 30개 이상의 교배조합작성 및 우수조합에 대한 농가성능검정 3) 교배친화성 및 종자생산능력 검정 2. 농가, 유통채널, 소비자 설문조사를 통한 고객요구사항 파악 및 적용 3. 인도네시아 연구농장을 활용한 세대단축 (년간 국내 1세대 --> 인도네시아 3세대) 4. 지역적응성 농가시험재배(국내 및 인도네시아); 최소 8개 조합선발 5. 애호박형 1품종과 쥬키니형 1품종 품종보호등록 6. 시교종자 및 시판용 종자생산 7. 종자건열처리 및 프라이밍 처리 8. 등록된 품종의 농가보급 1) 지역별 농가시험재배 및 평가회; 최소 5곳 5회 이상생명산업기술개발
14391439마늘 흑색썩음균핵병 방제를 위한 생물농약 개발 및 상품화한국삼공주식회사2011-09-23 00:00:002014-09-22 00:00:00140제품의 경시적 안정성 확인 상품화 추진(생물농약등록준비2년차) 마늘 흑색썩음균핵병 발생 모니터링 길항미생물의 방제효과 실증 미생물제제의 적용확대 제품의 등록을 위한 안전성 평가생명산업기술개발
14401440박테리오파아지를 이용한 친환경적 갈반병 방제방법 개발충북대학교 산학협력단2011-09-23 00:00:002014-09-22 00:00:00110박테리오파아지를 이용한 갈반병 원인균 제거 및 갈반병 억제방안 개발을 위하여 다음의 연 구내용을 수행한다. ？선행연구를 통하여 병 발생 농가에서 수집한 갈반병 원인균 150여종중 병원성이 강한 47종을 분석한 결과, 대부분의 병발생 균은 Pseudomonas속의 6종으로 분류되었고, 소수의 병발생 원인 균이 Ewingella 등 기타 6종으로 밝혀졌다. -갈반병 병징에서 분리한 균주의 병원성 및 세포독성 검정 -16S rRNA 유전자 염기서열에 상동성 비교에 따른 분류 -파아지의 숙주역에 따른 병원균의 분류 ？독성 박테리오 파아지의 분리 및 특성연구 -갈반병 원인균 종류에 따른 특이성 높은 독성박테리오파아지의 분리 -숙주 특이성, 혈청학적 특성, 유전자 분석, 전자현미경 사진에 따른 분류학적 특성분석 -숙주균의 용균특성, 숙주균 특이성 등 미생물학적 특성분석 ？갈반병 병원균을 사멸할 수 있는 독성파아지의 효율적 처리방법 개발 -병원균을 숙주로 하는 독성파아지의 숙주균 사멸 특성연구 -파아지 혼합에 의한 여러 종류 병원균의 동시 사멸조건 확립 ？파아지 대량생산을 위한 비병원성 돌연변이 균주개발 -돌연변이체의 병원성 검정 -비병원성 균주의 파아지 기주범위 분석 -비병원선 균주의 파아지 증식효율 분석 ？파아지 처리방법 및 생태 지속성 관측 -파아지 처리에 따른 균상 및 재배사 주변의 갈반병 병원균의 분포 및 밀도연구 ？시제품 개발 및 효과적인 파아지의 재배균상 처리방법의 개발 -모든 종류의 독성파아지를 혼합한 시제품 개발 -시제품의 병원균 사멸효과 현장 검증 -균상처리 효율 최적화 실험으로 인력 경감이 가능한 처리방안 개발 -시제품의 유통중 안정성 실험생명산업기술개발
14411441식물 역병 방제물질 및 친환경적 방제법 개발한양대학교 산학협력단2011-09-23 00:00:002014-09-22 00:00:00110: 고추역병은 토양 내에서 병원균이 오랫동안 살아남기 때문에 한번 발생하면 100% 방제는 매우 어려움으로 화학적 방제나 비기주작물의 윤작에 의한 효과 적음. : 고추역병 방제용 농약은 많이 있지만 친환경농산물에 대한 관심이 높아지면서 화학농약을 대체할 수 있는 무독성의 새로운 작물보호 및 치료제의 개발이 필수적임. 따라서 고추역병의 방제는 장마철 이전에 존재하는 고추 역병균 초기 전염원 농도를 줄이는 방제가 이루어져야 함. : 또한 장마가 시작되면서 약제가 희석되어 약제의 지속성에 문제가 발생하여 방제효과가 낮아짐으로 이를 위해 본 연구진은 장마철 이전 및 시작 후에 사용가능한 고추역병의 역병주 치료제 및 보호제 개발 통한 역병 방제를 하고자 함. ⊙ Phage display를 이용한 펩타이드의 스크리닝 및 이들의 농작물과 역병주의 결합저해 및 균주 생장억제 활성 검정 - 장마철 이전에 초기 전염원 농도를 줄이는 방제를 위한 역병주 미소관 (microtuble) 형성억제 펩타이드 (anti-peptide) 발굴 - 장마가 시작된 후 역병균의 급격한 농도 증가로 부터 약제의 지속성을 위해 역병주 균주의 신개념 친환경적 역병 치료제 개발 - 고추 역병 균사 생장 억제 및 방제효과 기내 검정을 통한 친환경적 항역병물질 개발 및 이를 이용한 방제법 개발을 위한 시제품 개발 연구생명산업기술개발
14421442하수처리수의 농업용수 간접재이용시스템개발과 적용서울대학교 산학협력단2011-09-23 00:00:002014-09-22 00:00:00270(1) 하수처리수의 간접 재이용 유형 구분 및 적정 수질기준의 정립 (2) 청정지역의 작물생육과 수질, 토양환경 모니터링 (3) 간접재이용 사례지구의 선정과 작물생육, 수질, 토양 환경 영향 및 인체 위해성 평가 (4) 미처리하수의 농경지 유입에 따른 작물생육과 환경영향 모니터링 및 문제점의 해결대책 제시 (5) 간접 재이용을 위한 저비용, 고효율 수처리 공정 및 현장적용 방안개발 - 농업용수 간접 하수재이용 유형별 적정 재처리 공정 개발 및 Test-bed의 설치와 운영 - 수처리 시스템의 처리효율 평가 및 최적화 (6) 간접 재이용시스템의 현장적용 및 결과 조사 분석생명산업기술개발
14431443Cyclic lipopetide의 생산능이 증진된 길항 미생물 Bacillus의 개발 및 산업화한국생명공학연구원2011-09-23 00:00:002014-09-22 00:00:00130○ Iturin 高生産 길항 미생물의 확보와 B. subtilis 돌연변이주의 생합성 유전자 분석을 통해 iturin 생산이 증진된 B. subtilis 균주의 개량 - 변이된 iturin 생합성 유전자를 토대로 site-directed mutagenesis를 통해 iturin 생산능이 증대된 B. subtilis 균주의 개량과 식물병원균에 대한 in vitro 활성 검정 - Ituirn고생산 자외선 돌연변이주의 안정성 조사 - Iturin 高生産 균주가 생산하는 cyclic lipopeptide 활성물질의 분석 - Ituirn 고생산 B. subtilis 균주에 대한 지적재산권 확보생명산업기술개발
14441444농림 폐자원을 이용한 친환경 생초 미생물 혼합액비 산업화자연과사람주식회사2011-08-19 00:00:002014-08-18 00:00:00170(1) 소규모 현장 규모로 최적화된 공정으로 제조된 생초미생물 혼합액비 항균활성 조사을 통한 산업화 가능성 평가 (2) 한지형 잔디포장에서 생초미생물혼합액비 시용에 따른 생육조사 및 회복시험 (3)제품의 작물별(고추,토마토) 사용매뉴얼 개발과 제품개발생명산업기술개발
14451445기후변화 대응 농업생산기반시스템의 통합안정성 관리기술 개발서울대학교 산학협력단2011-08-19 00:00:002014-08-18 00:00:00300(1) 4대강 농업생산기반시설 현황조사 - 농업생산기반시설 안정성 분석을 위한 관리현황 자료수집 및 DB 구축 (2) 기후변화에 따른 농업생산기반시설 안정성 분석기술 개발 - 개별 시설물의 안정성분석 및 네트워크 이론을 통한 시스템 취약성 분석 - 기후변화에 따른 개별 시설물의 안정성 평가기법 개발 (3) 농업생산기반시설 통합안정성 관리지표 개발 - 시스템안정성 분석기술 개발 및 분석 시뮬레이션툴 개발 - 농업생산기반시스템 간 안정성 비교를 위한 안정성지수 개발 (4) 4대강의 농업생산기반시설 통합안정성 관리시스템 개발 - 설치시기가 다른 농업생산기반시설의 안정성 표준화방안 도출 - 최적화기법을 적용한 농업생산기반시설 통합 안정성 관리기술 및 관리시스템 개발첨단생산기술개발
14461446뿌리혹선충 방제제 개발 및 방제 매뉴얼 활용전남대학교 산학협력단2011-08-19 00:00:002014-08-18 00:00:00350？ 참여 연구자들이 보유한 난방제성 토양병해, 진딧물, 선충 방제용 미생물과 기술을 곡성 생물방제센터가 보유한 발효와 제형화 시설을 이용하여 방제 능력이 최적으로 발현되는 조건에서 멸균, 무균 배양에 의해 시제품을 제작하고, 이들 미생물의 DNA와 metabolite 마커를 이용하여 모든 제형이 quality control이 되는 제품을 개발 ？ 개발된 제품은 생물농약 제품 뿐만 아니라, 친환경 유기 농자재로 등록하고 실내, 온실, 소면적, 포장 검정을 통해 이들 시제품의 효능을 검증. ？ 다양한 포장 검증을 통해 수요자인 유기농과 무농약 생산자가 손쉽게 사용할 수 있는 방제 매뉴얼을 개발하여 실증하고, 개발된 제품을 활용하는 종합적인 방제 대책을 수립생명산업기술개발