Overview

Dataset statistics

Number of variables11
Number of observations60
Missing cells3
Missing cells (%)0.5%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory5.4 KiB
Average record size in memory92.2 B

Variable types

Numeric2
Categorical2
Text5
DateTime2

Dataset

Description기술거래를 목표로 한국환경산업기술원 에코플러스 시스템에 등록된 최근 5년치의 기술요약 정보 제공(기술명, 등록번호 등)
Author한국환경산업기술원
URLhttps://www.data.go.kr/data/15087592/fileData.do

Alerts

순번 is highly overall correlated with 사업명High correlation
성과년도 is highly overall correlated with 사업명High correlation
사업명 is highly overall correlated with 순번 and 1 other fieldsHigh correlation
등록번호 has 3 (5.0%) missing valuesMissing
순번 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 08:01:27.256462
Analysis finished2023-12-12 08:01:29.218614
Duration1.96 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

순번
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct60
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean30.5
Minimum1
Maximum60
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size672.0 B
2023-12-12T17:01:29.297109image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile3.95
Q115.75
median30.5
Q345.25
95-th percentile57.05
Maximum60
Range59
Interquartile range (IQR)29.5

Descriptive statistics

Standard deviation17.464249
Coefficient of variation (CV)0.57259833
Kurtosis-1.2
Mean30.5
Median Absolute Deviation (MAD)15
Skewness0
Sum1830
Variance305
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-12T17:01:29.469575image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
1.7%
32 1
 
1.7%
34 1
 
1.7%
35 1
 
1.7%
36 1
 
1.7%
37 1
 
1.7%
38 1
 
1.7%
39 1
 
1.7%
40 1
 
1.7%
41 1
 
1.7%
Other values (50) 50
83.3%
ValueCountFrequency (%)
1 1
1.7%
2 1
1.7%
3 1
1.7%
4 1
1.7%
5 1
1.7%
6 1
1.7%
7 1
1.7%
8 1
1.7%
9 1
1.7%
10 1
1.7%
ValueCountFrequency (%)
60 1
1.7%
59 1
1.7%
58 1
1.7%
57 1
1.7%
56 1
1.7%
55 1
1.7%
54 1
1.7%
53 1
1.7%
52 1
1.7%
51 1
1.7%

사업명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct16
Distinct (%)26.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size612.0 B
글로벌탑환경기술개발사업
14 
환경산업선진화기술개발사업
11 
생활폐기물 재활용 기술개발사업
6 
ICT기반 환경영향평가 의사결정지원
4 
녹색혁신기업 성장지원 프로그램
4 
Other values (11)
21 

Length

Max length28
Median length21
Mean length15.183333
Min length8

Unique

Unique5 ?
Unique (%)8.3%

Sample

1st rowICT기반 환경영향평가 의사결정지원
2nd rowICT기반 환경영향평가 의사결정지원
3rd rowICT기반 환경영향평가 의사결정지원
4th rowICT기반 환경영향평가 의사결정지원
5th row글로벌탑환경기술개발사업

Common Values

ValueCountFrequency (%)
글로벌탑환경기술개발사업 14
23.3%
환경산업선진화기술개발사업 11
18.3%
생활폐기물 재활용 기술개발사업 6
10.0%
ICT기반 환경영향평가 의사결정지원 4
 
6.7%
녹색혁신기업 성장지원 프로그램 4
 
6.7%
생태모방 기반 환경오염관리 기술개발사업 4
 
6.7%
환경기술수요발굴성과활용 4
 
6.7%
미래유망 녹색환경기술산업화촉진사업 2
 
3.3%
생물다양성 위협 외래생물 관리 기술개발사업 2
 
3.3%
재활용저해제품 순환이용성 개선 기술 2
 
3.3%
Other values (6) 7
11.7%

Length

2023-12-12T17:01:29.651747image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
글로벌탑환경기술개발사업 14
 
11.0%
기술개발사업 14
 
11.0%
환경산업선진화기술개발사업 11
 
8.7%
생활폐기물 6
 
4.7%
재활용 6
 
4.7%
생태모방 4
 
3.1%
환경기술수요발굴성과활용 4
 
3.1%
환경오염관리 4
 
3.1%
기반 4
 
3.1%
프로그램 4
 
3.1%
Other values (29) 56
44.1%

연구과제명
Text

Distinct35
Distinct (%)58.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size612.0 B
2023-12-12T17:01:30.060987image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length70
Median length44
Mean length37.516667
Min length17

Characters and Unicode

Total characters2251
Distinct characters261
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

Unique20 ?
Unique (%)33.3%

Sample

1st row인공지능 기반 환경영향평가 통합 의사결정 지원모델 개발
2nd row환경영향평가 검토 의사결정 지원 알고리즘 개발/검증용 툴 개발
3rd row환경영향평가 검토 의사결정 지원 알고리즘 개발/검증용 툴 개발
4th row환경영향평가 검토 의사결정 지원 알고리즘 개발/검증용 툴 개발
5th rowNon-CO2 온실가스의 저감효과 탄소거래시장 진입기술 개발
ValueCountFrequency (%)
개발 40
 
7.8%
위한 15
 
2.9%
시스템 13
 
2.5%
및 13
 
2.5%
기반 10
 
1.9%
기술 8
 
1.6%
재활용 7
 
1.4%
연구 6
 
1.2%
활용한 6
 
1.2%
지원 6
 
1.2%
Other values (217) 392
76.0%
2023-12-12T17:01:30.694834image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
463
 
20.6%
기 59
 
2.6%
발 57
 
2.5%
개 56
 
2.5%
스 41
 
1.8%
시 37
 
1.6%
용 35
 
1.6%
한 29
 
1.3%
지 29
 
1.3%
수 24
 
1.1%
Other values (251) 1421
63.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1606
71.3%
Space Separator 463
 
20.6%
Lowercase Letter 68
 
3.0%
Uppercase Letter 67
 
3.0%
Other Punctuation 13
 
0.6%
Close Punctuation 9
 
0.4%
Open Punctuation 9
 
0.4%
Decimal Number 9
 
0.4%
Dash Punctuation 7
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
기 59
 
3.7%
발 57
 
3.5%
개 56
 
3.5%
스 41
 
2.6%
시 37
 
2.3%
용 35
 
2.2%
한 29
 
1.8%
지 29
 
1.8%
수 24
 
1.5%
의 24
 
1.5%
Other values (214) 1215
75.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
T 12
17.9%
I 10
14.9%
C 9
13.4%
O 7
10.4%
N 7
10.4%
P 6
9.0%
V 5
7.5%
B 3
 
4.5%
E 2
 
3.0%
L 1
 
1.5%
Other values (5) 5
7.5%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 15
22.1%
n 9
13.2%
t 6
 
8.8%
i 6
 
8.8%
l 5
 
7.4%
e 5
 
7.4%
y 4
 
5.9%
s 4
 
5.9%
a 3
 
4.4%
r 3
 
4.4%
Other values (4) 8
11.8%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
· 9
69.2%
/ 4
30.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 6
66.7%
3 3
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
463
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 9
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 9
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 7
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1606
71.3%
Common 510
 
22.7%
Latin 135
 
6.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 59
 
3.7%
발 57
 
3.5%
개 56
 
3.5%
스 41
 
2.6%
시 37
 
2.3%
용 35
 
2.2%
한 29
 
1.8%
지 29
 
1.8%
수 24
 
1.5%
의 24
 
1.5%
Other values (214) 1215
75.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
o 15
 
11.1%
T 12
 
8.9%
I 10
 
7.4%
n 9
 
6.7%
C 9
 
6.7%
O 7
 
5.2%
N 7
 
5.2%
P 6
 
4.4%
t 6
 
4.4%
i 6
 
4.4%
Other values (19) 48
35.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
463
90.8%
) 9
 
1.8%
( 9
 
1.8%
· 9
 
1.8%
- 7
 
1.4%
2 6
 
1.2%
/ 4
 
0.8%
3 3
 
0.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1606
71.3%
ASCII 636
 
28.3%
None 9
 
0.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
463
72.8%
o 15
 
2.4%
T 12
 
1.9%
I 10
 
1.6%
n 9
 
1.4%
) 9
 
1.4%
C 9
 
1.4%
( 9
 
1.4%
- 7
 
1.1%
O 7
 
1.1%
Other values (26) 86
 
13.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 59
 
3.7%
발 57
 
3.5%
개 56
 
3.5%
스 41
 
2.6%
시 37
 
2.3%
용 35
 
2.2%
한 29
 
1.8%
지 29
 
1.8%
수 24
 
1.5%
의 24
 
1.5%
Other values (214) 1215
75.7%
None
ValueCountFrequency (%)
· 9
100.0%

연구기관
Text

Distinct34
Distinct (%)56.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size612.0 B
2023-12-12T17:01:30.957144image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length14
Median length12
Mean length9.2166667
Min length3

Characters and Unicode

Total characters553
Distinct characters104
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique19 ?
Unique (%)31.7%

Sample

1st row주식회사 마음에이아이
2nd row망고시스템
3rd row망고시스템
4th row망고시스템
5th row(재)한국화학융합시험연구원
ValueCountFrequency (%)
주식회사 13
 
14.9%
산학협력단 11
 
12.6%
재)한국화학융합시험연구원 5
 
5.7%
드웰링 4
 
4.6%
한양대학교 3
 
3.4%
경기대학교 3
 
3.4%
주)알티자동화 3
 
3.4%
동민산업협동조합 3
 
3.4%
주 3
 
3.4%
아모그린텍 3
 
3.4%
Other values (27) 36
41.4%
2023-12-12T17:01:31.376643image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
주 34
 
6.1%
학 27
 
4.9%
27
 
4.9%
( 26
 
4.7%
) 26
 
4.7%
이 17
 
3.1%
산 15
 
2.7%
협 14
 
2.5%
사 13
 
2.4%
회 13
 
2.4%
Other values (94) 341
61.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 474
85.7%
Space Separator 27
 
4.9%
Open Punctuation 26
 
4.7%
Close Punctuation 26
 
4.7%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
주 34
 
7.2%
학 27
 
5.7%
이 17
 
3.6%
산 15
 
3.2%
협 14
 
3.0%
사 13
 
2.7%
회 13
 
2.7%
식 13
 
2.7%
대 12
 
2.5%
력 11
 
2.3%
Other values (91) 305
64.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
27
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 26
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 26
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 474
85.7%
Common 79
 
14.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 34
 
7.2%
학 27
 
5.7%
이 17
 
3.6%
산 15
 
3.2%
협 14
 
3.0%
사 13
 
2.7%
회 13
 
2.7%
식 13
 
2.7%
대 12
 
2.5%
력 11
 
2.3%
Other values (91) 305
64.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
27
34.2%
( 26
32.9%
) 26
32.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 474
85.7%
ASCII 79
 
14.3%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 34
 
7.2%
학 27
 
5.7%
이 17
 
3.6%
산 15
 
3.2%
협 14
 
3.0%
사 13
 
2.7%
회 13
 
2.7%
식 13
 
2.7%
대 12
 
2.5%
력 11
 
2.3%
Other values (91) 305
64.3%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
27
34.2%
( 26
32.9%
) 26
32.9%

연구기관유형
Categorical

Distinct6
Distinct (%)10.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size612.0 B
중소기업
30 
벤처기업
11 
대학
11 
기타
5 
중소기업부설연구소
 
2

Length

Max length9
Median length4
Mean length3.7
Min length2

Unique

Unique1 ?
Unique (%)1.7%

Sample

1st row벤처기업
2nd row중소기업
3rd row중소기업
4th row중소기업
5th row기타

Common Values

ValueCountFrequency (%)
중소기업 30
50.0%
벤처기업 11
 
18.3%
대학 11
 
18.3%
기타 5
 
8.3%
중소기업부설연구소 2
 
3.3%
정부출연연구기관 1
 
1.7%

Length

2023-12-12T17:01:31.543582image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T17:01:31.713769image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
중소기업 30
50.0%
벤처기업 11
 
18.3%
대학 11
 
18.3%
기타 5
 
8.3%
중소기업부설연구소 2
 
3.3%
정부출연연구기관 1
 
1.7%

연구책임자
Text

Distinct35
Distinct (%)58.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size612.0 B
2023-12-12T17:01:31.973169image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length12
Median length3
Mean length3.1
Min length2

Characters and Unicode

Total characters186
Distinct characters67
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

Unique20 ?
Unique (%)33.3%

Sample

1st row임성모
2nd row이민파
3rd row이민파
4th row이민파
5th row정규홍
ValueCountFrequency (%)
정규홍 5
 
8.3%
홍성해 4
 
6.7%
김지태 3
 
5.0%
황윤형 3
 
5.0%
강원철 3
 
5.0%
이진 3
 
5.0%
이민파 3
 
5.0%
손원근 2
 
3.3%
김영모 2
 
3.3%
강완모 2
 
3.3%
Other values (25) 30
50.0%
2023-12-12T17:01:32.342782image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
김 13
 
7.0%
이 13
 
7.0%
홍 11
 
5.9%
정 7
 
3.8%
성 7
 
3.8%
원 6
 
3.2%
강 6
 
3.2%
형 5
 
2.7%
모 5
 
2.7%
규 5
 
2.7%
Other values (57) 108
58.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 174
93.5%
Uppercase Letter 12
 
6.5%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
김 13
 
7.5%
이 13
 
7.5%
홍 11
 
6.3%
정 7
 
4.0%
성 7
 
4.0%
원 6
 
3.4%
강 6
 
3.4%
형 5
 
2.9%
모 5
 
2.9%
규 5
 
2.9%
Other values (48) 96
55.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
R 2
16.7%
A 2
16.7%
P 2
16.7%
N 1
8.3%
O 1
8.3%
W 1
8.3%
L 1
8.3%
U 1
8.3%
K 1
8.3%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 174
93.5%
Latin 12
 
6.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
김 13
 
7.5%
이 13
 
7.5%
홍 11
 
6.3%
정 7
 
4.0%
성 7
 
4.0%
원 6
 
3.4%
강 6
 
3.4%
형 5
 
2.9%
모 5
 
2.9%
규 5
 
2.9%
Other values (48) 96
55.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
R 2
16.7%
A 2
16.7%
P 2
16.7%
N 1
8.3%
O 1
8.3%
W 1
8.3%
L 1
8.3%
U 1
8.3%
K 1
8.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 174
93.5%
ASCII 12
 
6.5%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
김 13
 
7.5%
이 13
 
7.5%
홍 11
 
6.3%
정 7
 
4.0%
성 7
 
4.0%
원 6
 
3.4%
강 6
 
3.4%
형 5
 
2.9%
모 5
 
2.9%
규 5
 
2.9%
Other values (48) 96
55.2%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
R 2
16.7%
A 2
16.7%
P 2
16.7%
N 1
8.3%
O 1
8.3%
W 1
8.3%
L 1
8.3%
U 1
8.3%
K 1
8.3%

과제시작일
Date

Distinct20
Distinct (%)33.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size612.0 B
Minimum2016-05-01 00:00:00
Maximum2022-04-01 00:00:00
2023-12-12T17:01:32.458927image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T17:01:32.606622image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=20)

과제종료일
Date

Distinct17
Distinct (%)28.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size612.0 B
Minimum2017-11-30 00:00:00
Maximum2024-12-31 00:00:00
2023-12-12T17:01:32.785223image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T17:01:32.893104image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=17)

성과년도
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct8
Distinct (%)13.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2019.6667
Minimum2016
Maximum2023
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size672.0 B
2023-12-12T17:01:32.981451image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2016
5-th percentile2017
Q12018
median2020
Q32021
95-th percentile2022
Maximum2023
Range7
Interquartile range (IQR)3

Descriptive statistics

Standard deviation1.8288337
Coefficient of variation (CV)0.00090551265
Kurtosis-0.97300032
Mean2019.6667
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness-0.24205813
Sum121180
Variance3.3446328
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T17:01:33.088101image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=8)
ValueCountFrequency (%)
2021 15
25.0%
2020 12
20.0%
2018 11
18.3%
2022 7
11.7%
2017 7
11.7%
2019 4
 
6.7%
2016 2
 
3.3%
2023 2
 
3.3%
ValueCountFrequency (%)
2016 2
 
3.3%
2017 7
11.7%
2018 11
18.3%
2019 4
 
6.7%
2020 12
20.0%
2021 15
25.0%
2022 7
11.7%
2023 2
 
3.3%
ValueCountFrequency (%)
2023 2
 
3.3%
2022 7
11.7%
2021 15
25.0%
2020 12
20.0%
2019 4
 
6.7%
2018 11
18.3%
2017 7
11.7%
2016 2
 
3.3%

기술명
Text

Distinct57
Distinct (%)95.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size612.0 B
2023-12-12T17:01:33.383285image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length75
Median length38.5
Mean length32.616667
Min length9

Characters and Unicode

Total characters1957
Distinct characters300
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique55 ?
Unique (%)91.7%

Sample

1st row문장, 문서 특징값 및 문장 가중치 간의 상관관계를 학습한 인공 신경망에 의해 생성된 설명이 부가된 문서 분류 방법
2nd row환경영향평가 검토 의사결정 지원 알고리즘 개발/검증용 툴 개발
3rd row환경영향평가 검토 의사결정 지원 알고리즘 개발/검증용 툴 개발 - 3차
4th row환경영향평가 검토 의사결정 지원 알고리즘 개발/검증용 툴 개발 - 2차
5th row전자산업 상세 인벤토리 구축 및 배출량 분석
ValueCountFrequency (%)
및 13
 
2.9%
이용한 13
 
2.9%
시스템 13
 
2.9%
개발 13
 
2.9%
위한 8
 
1.8%
기반 6
 
1.3%
구축 5
 
1.1%
기술 5
 
1.1%
4
 
0.9%
수목 4
 
0.9%
Other values (277) 363
81.2%
2023-12-12T17:01:33.892811image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
391
 
20.0%
기 48
 
2.5%
스 37
 
1.9%
용 33
 
1.7%
이 31
 
1.6%
한 28
 
1.4%
시 26
 
1.3%
지 26
 
1.3%
리 24
 
1.2%
정 24
 
1.2%
Other values (290) 1289
65.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1340
68.5%
Space Separator 391
 
20.0%
Lowercase Letter 111
 
5.7%
Decimal Number 38
 
1.9%
Uppercase Letter 33
 
1.7%
Other Punctuation 19
 
1.0%
Close Punctuation 10
 
0.5%
Open Punctuation 10
 
0.5%
Dash Punctuation 3
 
0.2%
Math Symbol 2
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
기 48
 
3.6%
스 37
 
2.8%
용 33
 
2.5%
이 31
 
2.3%
한 28
 
2.1%
시 26
 
1.9%
지 26
 
1.9%
리 24
 
1.8%
정 24
 
1.8%
발 23
 
1.7%
Other values (236) 1040
77.6%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 17
15.3%
e 10
9.0%
l 9
8.1%
a 9
8.1%
n 9
8.1%
i 9
8.1%
s 8
 
7.2%
t 8
 
7.2%
f 5
 
4.5%
r 5
 
4.5%
Other values (8) 22
19.8%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
T 5
15.2%
F 4
12.1%
P 3
9.1%
I 3
9.1%
O 2
 
6.1%
B 2
 
6.1%
N 2
 
6.1%
C 2
 
6.1%
S 2
 
6.1%
M 1
 
3.0%
Other values (7) 7
21.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 11
28.9%
2 8
21.1%
3 6
15.8%
0 4
 
10.5%
6 4
 
10.5%
7 2
 
5.3%
5 2
 
5.3%
4 1
 
2.6%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 8
42.1%
, 5
26.3%
/ 5
26.3%
· 1
 
5.3%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 7
70.0%
] 3
30.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 7
70.0%
[ 3
30.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
391
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 3
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1340
68.5%
Common 473
 
24.2%
Latin 144
 
7.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 48
 
3.6%
스 37
 
2.8%
용 33
 
2.5%
이 31
 
2.3%
한 28
 
2.1%
시 26
 
1.9%
지 26
 
1.9%
리 24
 
1.8%
정 24
 
1.8%
발 23
 
1.7%
Other values (236) 1040
77.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
o 17
 
11.8%
e 10
 
6.9%
l 9
 
6.2%
a 9
 
6.2%
n 9
 
6.2%
i 9
 
6.2%
s 8
 
5.6%
t 8
 
5.6%
f 5
 
3.5%
r 5
 
3.5%
Other values (25) 55
38.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
391
82.7%
1 11
 
2.3%
2 8
 
1.7%
. 8
 
1.7%
) 7
 
1.5%
( 7
 
1.5%
3 6
 
1.3%
, 5
 
1.1%
/ 5
 
1.1%
0 4
 
0.8%
Other values (9) 21
 
4.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1340
68.5%
ASCII 616
31.5%
None 1
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
391
63.5%
o 17
 
2.8%
1 11
 
1.8%
e 10
 
1.6%
l 9
 
1.5%
a 9
 
1.5%
n 9
 
1.5%
i 9
 
1.5%
2 8
 
1.3%
s 8
 
1.3%
Other values (43) 135
 
21.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 48
 
3.6%
스 37
 
2.8%
용 33
 
2.5%
이 31
 
2.3%
한 28
 
2.1%
시 26
 
1.9%
지 26
 
1.9%
리 24
 
1.8%
정 24
 
1.8%
발 23
 
1.7%
Other values (236) 1040
77.6%
None
ValueCountFrequency (%)
· 1
100.0%

등록번호
Text

MISSING 

Distinct55
Distinct (%)96.5%
Missing3
Missing (%)5.0%
Memory size612.0 B
2023-12-12T17:01:34.183965image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length15
Median length11
Mean length10.964912
Min length2

Characters and Unicode

Total characters625
Distinct characters27
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

Unique54 ?
Unique (%)94.7%

Sample

1st rowS2020010563
2nd rowS2020009729
3rd rowS2022020663
4th row S2021014554
5th rowKTR-2018-001
ValueCountFrequency (%)
2016001990004 3
 
5.2%
s2020007101 1
 
1.7%
s2020004001 1
 
1.7%
s2020010563 1
 
1.7%
s2021006595 1
 
1.7%
s2021017876 1
 
1.7%
s2021000789 1
 
1.7%
s2021017878 1
 
1.7%
s2021000792 1
 
1.7%
s2021010547 1
 
1.7%
Other values (46) 46
79.3%
2023-12-12T17:01:34.592898image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 178
28.5%
2 107
17.1%
1 87
13.9%
S 39
 
6.2%
6 28
 
4.5%
7 27
 
4.3%
9 26
 
4.2%
3 25
 
4.0%
8 25
 
4.0%
5 25
 
4.0%
Other values (17) 58
 
9.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 550
88.0%
Uppercase Letter 46
 
7.4%
Dash Punctuation 14
 
2.2%
Other Letter 7
 
1.1%
Space Separator 5
 
0.8%
Control 1
 
0.2%
Open Punctuation 1
 
0.2%
Close Punctuation 1
 
0.2%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 178
32.4%
2 107
19.5%
1 87
15.8%
6 28
 
5.1%
7 27
 
4.9%
9 26
 
4.7%
3 25
 
4.5%
8 25
 
4.5%
5 25
 
4.5%
4 22
 
4.0%
Other Letter
ValueCountFrequency (%)
기 1
14.3%
술 1
14.3%
보 1
14.3%
고 1
14.3%
서 1
14.3%
형 1
14.3%
태 1
14.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 39
84.8%
R 3
 
6.5%
E 2
 
4.3%
K 1
 
2.2%
T 1
 
2.2%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 14
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
5
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 572
91.5%
Latin 46
 
7.4%
Hangul 7
 
1.1%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
0 178
31.1%
2 107
18.7%
1 87
15.2%
6 28
 
4.9%
7 27
 
4.7%
9 26
 
4.5%
3 25
 
4.4%
8 25
 
4.4%
5 25
 
4.4%
4 22
 
3.8%
Other values (5) 22
 
3.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 1
14.3%
술 1
14.3%
보 1
14.3%
고 1
14.3%
서 1
14.3%
형 1
14.3%
태 1
14.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
S 39
84.8%
R 3
 
6.5%
E 2
 
4.3%
K 1
 
2.2%
T 1
 
2.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 618
98.9%
Hangul 7
 
1.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 178
28.8%
2 107
17.3%
1 87
14.1%
S 39
 
6.3%
6 28
 
4.5%
7 27
 
4.4%
9 26
 
4.2%
3 25
 
4.0%
8 25
 
4.0%
5 25
 
4.0%
Other values (10) 51
 
8.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 1
14.3%
술 1
14.3%
보 1
14.3%
고 1
14.3%
서 1
14.3%
형 1
14.3%
태 1
14.3%

Interactions

2023-12-12T17:01:28.703740image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T17:01:28.449623image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T17:01:28.811941image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T17:01:28.579951image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-12T17:01:34.739352image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
순번사업명연구과제명연구기관연구기관유형연구책임자과제시작일과제종료일성과년도기술명등록번호
순번1.0000.9220.9800.9720.5360.9800.9680.8760.6381.0001.000
사업명0.9221.0001.0000.9950.5681.0000.9900.9000.9041.0001.000
연구과제명0.9801.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0000.9831.0001.000
연구기관0.9720.9951.0001.0001.0001.0000.9971.0000.9811.0001.000
연구기관유형0.5360.5681.0001.0001.0001.0000.7400.7680.4411.0001.000
연구책임자0.9801.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0000.9831.0001.000
과제시작일0.9680.9901.0000.9970.7401.0001.0000.9570.9021.0001.000
과제종료일0.8760.9001.0001.0000.7681.0000.9571.0000.8961.0001.000
성과년도0.6380.9040.9830.9810.4410.9830.9020.8961.0000.9411.000
기술명1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0000.9411.0000.975
등록번호1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0000.9751.000
2023-12-12T17:01:34.862904image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
사업명연구기관유형
사업명1.0000.277
연구기관유형0.2771.000
2023-12-12T17:01:34.944444image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
순번성과년도사업명연구기관유형
순번1.000-0.1090.6550.302
성과년도-0.1091.0000.5950.248
사업명0.6550.5951.0000.277
연구기관유형0.3020.2480.2771.000

Missing values

2023-12-12T17:01:28.956262image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T17:01:29.145071image/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

순번사업명연구과제명연구기관연구기관유형연구책임자과제시작일과제종료일성과년도기술명등록번호
01ICT기반 환경영향평가 의사결정지원인공지능 기반 환경영향평가 통합 의사결정 지원모델 개발주식회사 마음에이아이벤처기업임성모2020-05-152024-12-312020문장, 문서 특징값 및 문장 가중치 간의 상관관계를 학습한 인공 신경망에 의해 생성된 설명이 부가된 문서 분류 방법S2020010563
12ICT기반 환경영향평가 의사결정지원환경영향평가 검토 의사결정 지원 알고리즘 개발/검증용 툴 개발망고시스템중소기업이민파2020-05-152024-12-312020환경영향평가 검토 의사결정 지원 알고리즘 개발/검증용 툴 개발S2020009729
23ICT기반 환경영향평가 의사결정지원환경영향평가 검토 의사결정 지원 알고리즘 개발/검증용 툴 개발망고시스템중소기업이민파2020-05-152024-12-312022환경영향평가 검토 의사결정 지원 알고리즘 개발/검증용 툴 개발 - 3차S2022020663
34ICT기반 환경영향평가 의사결정지원환경영향평가 검토 의사결정 지원 알고리즘 개발/검증용 툴 개발망고시스템중소기업이민파2020-05-152024-12-312021환경영향평가 검토 의사결정 지원 알고리즘 개발/검증용 툴 개발 - 2차S2021014554
45글로벌탑환경기술개발사업Non-CO2 온실가스의 저감효과 탄소거래시장 진입기술 개발(재)한국화학융합시험연구원기타정규홍2017-09-012020-12-312018전자산업 상세 인벤토리 구축 및 배출량 분석KTR-2018-001
56글로벌탑환경기술개발사업Non-CO2 온실가스의 저감효과 탄소거래시장 진입기술 개발(재)한국화학융합시험연구원기타정규홍2017-09-012020-12-312020국소고온열원과 시멘트 킬른을 이용한 SF6 및 HFCs 분해 사업S2020009765
67글로벌탑환경기술개발사업Non-CO2 온실가스의 저감효과 탄소거래시장 진입기술 개발(재)한국화학융합시험연구원기타정규홍2017-09-012020-12-312020매립가스 가스엔진 발전 시스템S2020009769
78글로벌탑환경기술개발사업Non-CO2 온실가스의 저감효과 탄소거래시장 진입기술 개발(재)한국화학융합시험연구원기타정규홍2017-09-012020-12-312020스마트저장조 활용 가축분뇨 수거 관리 기술 (메탄 발생 억제)S2020009764
89글로벌탑환경기술개발사업Non-CO2 온실가스의 저감효과 탄소거래시장 진입기술 개발(재)한국화학융합시험연구원기타정규홍2017-09-012020-12-312020냉장 및 냉방, 발포제 부문에 적용가능한 온실가스 저감 기술S2020009766
910글로벌탑환경기술개발사업하폐수 고도처리 기술개발의 국내외 사업화 지원 방안 연구경기대학교 산학협력단대학김지태2016-05-012018-02-282017하폐수처리기술 종합 정보망 자료 등록 현황 (2017.5.1 ~ 2017.12.31)33
순번사업명연구과제명연구기관연구기관유형연구책임자과제시작일과제종료일성과년도기술명등록번호
5051환경산업선진화기술개발사업사물인터넷(IoT) 실내공기질 센서 기반 다중이용시설 생활환경 개선 기술 개발주식회사 드웰링벤처기업홍성해2017-06-192018-12-312018IoT 실내공기질 센서 기반 공기청정정화살균기18-074066-01-1
5152환경산업선진화기술개발사업사물인터넷(IoT) 실내공기질 센서 기반 다중이용시설 생활환경 개선 기술 개발주식회사 드웰링벤처기업홍성해2017-06-192018-12-312018IoT 공기질 센서 기반 미세먼지 정화차량(다중이용시설 이동형 특수정화차량)<NA>
5253환경산업선진화기술개발사업사물인터넷(IoT) 실내공기질 센서 기반 다중이용시설 생활환경 개선 기술 개발주식회사 드웰링벤처기업홍성해2017-06-192018-12-312018IoT 실내공기질 센서 기반 스마트클린에어 버스쉘터<NA>
5354환경산업선진화기술개발사업사물인터넷(IoT) 실내공기질 센서 기반 다중이용시설 생활환경 개선 기술 개발주식회사 드웰링벤처기업홍성해2017-06-192018-12-312018실내공기질측정기 및 1등급실외공기질측정기18-011396-01-1
5455환경산업선진화기술개발사업초미세먼지·유해물질 제거 기능 다기능성 마스크 및 공기정화시스템 개발켐트리벤처기업이승호2018-06-252019-12-312018저온 프라즈마를 이용한 공기청정기10-2018-0111340
5556환경산업선진화기술개발사업초미세먼지·유해물질 제거 기능 다기능성 마스크 및 공기정화시스템 개발켐트리벤처기업이승호2018-06-252019-12-312018전기방사를 이용한 필터제작2018000120007
5657환경산업선진화기술개발사업버스 정류장 공간분리형 미세먼지 저감 시스템 개발한국철도기술연구원정부출연연구기관박덕신2018-06-252021-06-302021버스 정류장 공간분리형 미세먼지 저감 시스템 개발S2021010538
5758환경시설 재난재해 대응기술개발사업지진 및 침수 대비 상·하수 관망/관로의 기능 유지를 위한 취약점 분석기법 개발한양대학교 산학협력단대학김종오2019-04-232021-12-312021내진 및 내침하성을 갖는 오수 받이 시스템S2021018627
5859환경정책기반공공기술개발사업생활계 폐합성수지 등을 활용한 재활용 성형 시스템 개발어스그린코리아(주)중소기업김종현2018-11-152019-12-312019수목 지중 지지대243796
5960환경정책기반공공기술개발사업생활계 폐합성수지 등을 활용한 재활용 성형 시스템 개발어스그린코리아(주)중소기업김종현2018-11-152019-12-312019수목 지지대의 지중 지지 못과 그 지지 못을 이용한 수목 이식방법243787