Overview

Dataset statistics

Number of variables10
Number of observations104
Missing cells80
Missing cells (%)7.7%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory8.6 KiB
Average record size in memory84.3 B

Variable types

Numeric3
Categorical5
Text2

Dataset

Description2017년 종료 농림식품 융복합 연구개발사업 특허의(과제번호, 사업명, 과제명, 연구책임자, 특허명, 출원기관/인, 등록년도, 출원국가)
Author농림식품기술기획평가원
URLhttps://data.mafra.go.kr/opendata/data/indexOpenDataDetail.do?data_id=20191014000000001350

Alerts

분류 has constant value ""Constant
과제명 is highly overall correlated with 번호 and 3 other fieldsHigh correlation
연구책임자 is highly overall correlated with 번호 and 3 other fieldsHigh correlation
번호 is highly overall correlated with 과제번호 and 2 other fieldsHigh correlation
과제번호 is highly overall correlated with 번호 and 3 other fieldsHigh correlation
사업명 is highly overall correlated with 과제번호 and 2 other fieldsHigh correlation
출원국가 is highly imbalanced (86.4%)Imbalance
출원기관/인 has 80 (76.9%) missing valuesMissing
번호 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-11 03:14:28.685086
Analysis finished2023-12-11 03:14:30.240193
Duration1.56 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

번호
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct104
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean52.5
Minimum1
Maximum104
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-11T12:14:30.313532image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile6.15
Q126.75
median52.5
Q378.25
95-th percentile98.85
Maximum104
Range103
Interquartile range (IQR)51.5

Descriptive statistics

Standard deviation30.166206
Coefficient of variation (CV)0.5745944
Kurtosis-1.2
Mean52.5
Median Absolute Deviation (MAD)26
Skewness0
Sum5460
Variance910
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-11T12:14:30.686898image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
1.0%
54 1
 
1.0%
78 1
 
1.0%
77 1
 
1.0%
76 1
 
1.0%
75 1
 
1.0%
74 1
 
1.0%
73 1
 
1.0%
72 1
 
1.0%
71 1
 
1.0%
Other values (94) 94
90.4%
ValueCountFrequency (%)
1 1
1.0%
2 1
1.0%
3 1
1.0%
4 1
1.0%
5 1
1.0%
6 1
1.0%
7 1
1.0%
8 1
1.0%
9 1
1.0%
10 1
1.0%
ValueCountFrequency (%)
104 1
1.0%
103 1
1.0%
102 1
1.0%
101 1
1.0%
100 1
1.0%
99 1
1.0%
98 1
1.0%
97 1
1.0%
96 1
1.0%
95 1
1.0%

분류
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size964.0 B
농림식품 융복합
104 

Length

Max length8
Median length8
Mean length8
Min length8

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
농림식품 융복합 104
100.0%

Length

2023-12-11T12:14:30.848573image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T12:14:30.938527image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
농림식품 104
50.0%
융복합 104
50.0%

과제번호
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct24
Distinct (%)23.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2468728.1
Minimum1120085
Maximum8160131
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-11T12:14:31.027995image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1120085
5-th percentile1120085
Q11140713
median1150732
Q33140823
95-th percentile8140053
Maximum8160131
Range7040046
Interquartile range (IQR)2000110

Descriptive statistics

Standard deviation2380579.4
Coefficient of variation (CV)0.96429388
Kurtosis1.6459785
Mean2468728.1
Median Absolute Deviation (MAD)10739
Skewness1.7652833
Sum2.5674772 × 108
Variance5.6671582 × 1012
MonotonicityIncreasing
2023-12-11T12:14:31.166228image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=24)
ValueCountFrequency (%)
3140823 18
17.3%
1120085 15
14.4%
8140053 9
 
8.7%
1140713 7
 
6.7%
1150732 7
 
6.7%
8160131 5
 
4.8%
1141453 5
 
4.8%
1150722 4
 
3.8%
1150922 4
 
3.8%
1140933 4
 
3.8%
Other values (14) 26
25.0%
ValueCountFrequency (%)
1120085 15
14.4%
1140273 2
 
1.9%
1140703 4
 
3.8%
1140713 7
6.7%
1140743 2
 
1.9%
1140933 4
 
3.8%
1141443 2
 
1.9%
1141453 5
 
4.8%
1150122 1
 
1.0%
1150632 2
 
1.9%
ValueCountFrequency (%)
8160131 5
 
4.8%
8140053 9
8.7%
3140823 18
17.3%
3120195 2
 
1.9%
1161521 2
 
1.9%
1161491 1
 
1.0%
1161451 3
 
2.9%
1160542 1
 
1.0%
1150982 1
 
1.0%
1150972 1
 
1.0%

사업명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct6
Distinct (%)5.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size964.0 B
농생명산업기술개발사업
49 
기술사업화지원
39 
수출전략기술개발
8 
고부가가치식품기술개발
 
3
첨단생산기술개발
 
3

Length

Max length11
Median length10
Mean length9.1442308
Min length7

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
농생명산업기술개발사업 49
47.1%
기술사업화지원 39
37.5%
수출전략기술개발 8
 
7.7%
고부가가치식품기술개발 3
 
2.9%
첨단생산기술개발 3
 
2.9%
수산실용화기술개발 2
 
1.9%

Length

2023-12-11T12:14:31.318989image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T12:14:31.471175image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
농생명산업기술개발사업 49
47.1%
기술사업화지원 39
37.5%
수출전략기술개발 8
 
7.7%
고부가가치식품기술개발 3
 
2.9%
첨단생산기술개발 3
 
2.9%
수산실용화기술개발 2
 
1.9%

과제명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct25
Distinct (%)24.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size964.0 B
농산물 소재를 활용한 고부가가치 제품 개발 지원을 위한 CRO 구축
18 
돼지줄기세포 유래 분화세포와 생체지지체 개발 및 상용화
15 
오리발 유래 콜라겐을 활용한 생체재료 개발 및 상용화
9 
국내산 농산자원 라이브러리를 활용한 미백 및 항염효능을 지닌 기능성화장품 개발
7 
국내 토착 미생물 유래 신규 비전분성 탄수화물 분해효소 개발 및 응용
7 
Other values (20)
48 

Length

Max length70
Median length47.5
Mean length37.067308
Min length23

Unique

Unique5 ?
Unique (%)4.8%

Sample

1st row돼지줄기세포 유래 분화세포와 생체지지체 개발 및 상용화
2nd row돼지줄기세포 유래 분화세포와 생체지지체 개발 및 상용화
3rd row돼지줄기세포 유래 분화세포와 생체지지체 개발 및 상용화
4th row돼지줄기세포 유래 분화세포와 생체지지체 개발 및 상용화
5th row돼지줄기세포 유래 분화세포와 생체지지체 개발 및 상용화

Common Values

ValueCountFrequency (%)
농산물 소재를 활용한 고부가가치 제품 개발 지원을 위한 CRO 구축 18
17.3%
돼지줄기세포 유래 분화세포와 생체지지체 개발 및 상용화 15
14.4%
오리발 유래 콜라겐을 활용한 생체재료 개발 및 상용화 9
 
8.7%
국내산 농산자원 라이브러리를 활용한 미백 및 항염효능을 지닌 기능성화장품 개발 7
 
6.7%
국내 토착 미생물 유래 신규 비전분성 탄수화물 분해효소 개발 및 응용 7
 
6.7%
뇌질환성 운동장애 예방 및 개선을 위한 건강기능식품 소재 개발 5
 
4.8%
할랄식품 수출을 위한 항균 및 항곰팡이 기능을 부여한 산화 생분해 필름 개발 4
 
3.8%
페놀성 리그닌 고분자를 활용한 바이오 흡착제 제조 및 활용기술 개발 4
 
3.8%
농식품 수출확대를 위한 해외시장 정보시스템 및 서비스 관리체계 개선 - 크라우드소싱 기반의 농식품 해외시장 정보시스템 개발 - 4
 
3.8%
봉독을 이용한 탈모방지 및 양모촉진 헤어케어제품 개발 4
 
3.8%
Other values (15) 27
26.0%

Length

2023-12-11T12:14:31.607297image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
개발 97
 
9.9%
및 77
 
7.8%
활용한 44
 
4.5%
위한 32
 
3.3%
유래 31
 
3.2%
상용화 24
 
2.4%
제품 23
 
2.3%
이용한 21
 
2.1%
농산물 20
 
2.0%
소재를 20
 
2.0%
Other values (149) 595
60.5%

연구책임자
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct25
Distinct (%)24.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size964.0 B
이삼빈
18 
양세란
15 
서동삼
9 
이상국
7 
유진철
7 
Other values (20)
48 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique5 ?
Unique (%)4.8%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
이삼빈 18
17.3%
양세란 15
14.4%
서동삼 9
 
8.7%
이상국 7
 
6.7%
유진철 7
 
6.7%
김원곤 5
 
4.8%
심준호 4
 
3.8%
이기훈 4
 
3.8%
배원길 4
 
3.8%
임영희 4
 
3.8%
Other values (15) 27
26.0%

Length

2023-12-11T12:14:31.720165image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
이삼빈 18
17.3%
양세란 15
14.4%
서동삼 9
 
8.7%
이상국 7
 
6.7%
유진철 7
 
6.7%
김원곤 5
 
4.8%
심준호 4
 
3.8%
이기훈 4
 
3.8%
배원길 4
 
3.8%
임영희 4
 
3.8%
Other values (15) 27
26.0%

특허명
Text

Distinct98
Distinct (%)94.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size964.0 B
2023-12-11T12:14:31.923468image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length85
Median length48
Mean length37.394231
Min length7

Characters and Unicode

Total characters3889
Distinct characters366
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique92 ?
Unique (%)88.5%

Sample

1st rowASGR1 또는 자칼린을 이용한 간섬유화 또는 간경화 치료용 조성물
2nd row약물 스크리닝을 위한 불멸화된 돼지 간세포주 및 그 제조방법
3rd row심폐동시 이식용 바이오스캐폴드의 제조방법
4th row바이오 스캐폴드에서 발명의 명칭 이종 면역원 및 레트로바이러스를 제거하는 방법
5th row미산성 전해수를 유효성분으로 포함하는 바이오 스캐폴드 살균용 조성물 및 이를 이용한 바이오 스캐폴드의 살균방법
ValueCountFrequency (%)
및 49
 
5.2%
조성물 36
 
3.8%
제조방법 30
 
3.2%
또는 24
 
2.5%
포함하는 20
 
2.1%
이용한 17
 
1.8%
방법 15
 
1.6%
치료용 14
 
1.5%
추출물을 13
 
1.4%
예방 13
 
1.4%
Other values (404) 715
75.6%
2023-12-11T12:14:32.292239image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
845
 
21.7%
이 91
 
2.3%
성 90
 
2.3%
조 89
 
2.3%
물 85
 
2.2%
용 77
 
2.0%
방 70
 
1.8%
는 70
 
1.8%
의 62
 
1.6%
제 56
 
1.4%
Other values (356) 2354
60.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2856
73.4%
Space Separator 845
 
21.7%
Uppercase Letter 111
 
2.9%
Lowercase Letter 33
 
0.8%
Other Punctuation 20
 
0.5%
Decimal Number 13
 
0.3%
Dash Punctuation 5
 
0.1%
Close Punctuation 3
 
0.1%
Open Punctuation 3
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 91
 
3.2%
성 90
 
3.2%
조 89
 
3.1%
물 85
 
3.0%
용 77
 
2.7%
방 70
 
2.5%
는 70
 
2.5%
의 62
 
2.2%
제 56
 
2.0%
법 52
 
1.8%
Other values (306) 2114
74.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 16
14.4%
I 12
10.8%
C 10
 
9.0%
N 9
 
8.1%
A 7
 
6.3%
O 6
 
5.4%
R 6
 
5.4%
E 6
 
5.4%
T 5
 
4.5%
B 5
 
4.5%
Other values (12) 29
26.1%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
l 6
18.2%
a 5
15.2%
p 2
 
6.1%
r 2
 
6.1%
e 2
 
6.1%
u 2
 
6.1%
s 2
 
6.1%
c 2
 
6.1%
t 2
 
6.1%
b 2
 
6.1%
Other values (6) 6
18.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 5
38.5%
4 3
23.1%
0 2
 
15.4%
2 2
 
15.4%
3 1
 
7.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 15
75.0%
. 4
 
20.0%
/ 1
 
5.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
845
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 5
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 3
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2856
73.4%
Common 889
 
22.9%
Latin 144
 
3.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 91
 
3.2%
성 90
 
3.2%
조 89
 
3.1%
물 85
 
3.0%
용 77
 
2.7%
방 70
 
2.5%
는 70
 
2.5%
의 62
 
2.2%
제 56
 
2.0%
법 52
 
1.8%
Other values (306) 2114
74.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
S 16
 
11.1%
I 12
 
8.3%
C 10
 
6.9%
N 9
 
6.2%
A 7
 
4.9%
O 6
 
4.2%
R 6
 
4.2%
E 6
 
4.2%
l 6
 
4.2%
T 5
 
3.5%
Other values (28) 61
42.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
845
95.1%
, 15
 
1.7%
- 5
 
0.6%
1 5
 
0.6%
. 4
 
0.4%
4 3
 
0.3%
) 3
 
0.3%
( 3
 
0.3%
0 2
 
0.2%
2 2
 
0.2%
Other values (2) 2
 
0.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2856
73.4%
ASCII 1033
 
26.6%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
845
81.8%
S 16
 
1.5%
, 15
 
1.5%
I 12
 
1.2%
C 10
 
1.0%
N 9
 
0.9%
A 7
 
0.7%
O 6
 
0.6%
R 6
 
0.6%
E 6
 
0.6%
Other values (40) 101
 
9.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 91
 
3.2%
성 90
 
3.2%
조 89
 
3.1%
물 85
 
3.0%
용 77
 
2.7%
방 70
 
2.5%
는 70
 
2.5%
의 62
 
2.2%
제 56
 
2.0%
법 52
 
1.8%
Other values (306) 2114
74.0%

출원기관/인
Text

MISSING 

Distinct19
Distinct (%)79.2%
Missing80
Missing (%)76.9%
Memory size964.0 B
2023-12-11T12:14:32.488524image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length26
Median length20
Mean length13.958333
Min length7

Characters and Unicode

Total characters335
Distinct characters78
Distinct categories4 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique15 ?
Unique (%)62.5%

Sample

1st row양정원, 김은정, 박성민, 양세란
2nd row김은정, 박정란, 양세란
3rd row강원대학교 산학협럭단
4th row우흥명,박성민,안철,박경미
5th row우흥명;박경미;후세인카말엘딘하니
ValueCountFrequency (%)
산학협력단 7
 
14.6%
강원대학교산학협력단 3
 
6.2%
양세란 3
 
6.2%
박정란 2
 
4.2%
박성민 2
 
4.2%
계명대학교 2
 
4.2%
김은정 2
 
4.2%
서울시립대학교 2
 
4.2%
정원교;천충길 2
 
4.2%
산학협럭단 1
 
2.1%
Other values (22) 22
45.8%
2023-12-11T12:14:32.855992image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
24
 
7.2%
학 24
 
7.2%
, 16
 
4.8%
교 14
 
4.2%
; 14
 
4.2%
단 12
 
3.6%
박 12
 
3.6%
협 12
 
3.6%
산 12
 
3.6%
대 12
 
3.6%
Other values (68) 183
54.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 278
83.0%
Other Punctuation 30
 
9.0%
Space Separator 24
 
7.2%
Uppercase Letter 3
 
0.9%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
학 24
 
8.6%
교 14
 
5.0%
단 12
 
4.3%
박 12
 
4.3%
협 12
 
4.3%
산 12
 
4.3%
대 12
 
4.3%
력 11
 
4.0%
명 9
 
3.2%
우 8
 
2.9%
Other values (63) 152
54.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 16
53.3%
; 14
46.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 2
66.7%
D 1
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
24
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 278
83.0%
Common 54
 
16.1%
Latin 3
 
0.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
학 24
 
8.6%
교 14
 
5.0%
단 12
 
4.3%
박 12
 
4.3%
협 12
 
4.3%
산 12
 
4.3%
대 12
 
4.3%
력 11
 
4.0%
명 9
 
3.2%
우 8
 
2.9%
Other values (63) 152
54.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
24
44.4%
, 16
29.6%
; 14
25.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
S 2
66.7%
D 1
33.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 278
83.0%
ASCII 57
 
17.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
24
42.1%
, 16
28.1%
; 14
24.6%
S 2
 
3.5%
D 1
 
1.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
학 24
 
8.6%
교 14
 
5.0%
단 12
 
4.3%
박 12
 
4.3%
협 12
 
4.3%
산 12
 
4.3%
대 12
 
4.3%
력 11
 
4.0%
명 9
 
3.2%
우 8
 
2.9%
Other values (63) 152
54.7%

등록년도
Real number (ℝ)

Distinct6
Distinct (%)5.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2015.9231
Minimum2013
Maximum2018
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-11T12:14:32.979309image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2013
5-th percentile2013
Q12015
median2016
Q32017
95-th percentile2017
Maximum2018
Range5
Interquartile range (IQR)2

Descriptive statistics

Standard deviation1.2123339
Coefficient of variation (CV)0.00060137906
Kurtosis0.27401208
Mean2015.9231
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness-0.95010228
Sum209656
Variance1.4697535
MonotonicityNot monotonic
2023-12-11T12:14:33.101973image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=6)
ValueCountFrequency (%)
2017 38
36.5%
2016 35
33.7%
2015 15
 
14.4%
2014 7
 
6.7%
2013 7
 
6.7%
2018 2
 
1.9%
ValueCountFrequency (%)
2013 7
 
6.7%
2014 7
 
6.7%
2015 15
 
14.4%
2016 35
33.7%
2017 38
36.5%
2018 2
 
1.9%
ValueCountFrequency (%)
2018 2
 
1.9%
2017 38
36.5%
2016 35
33.7%
2015 15
 
14.4%
2014 7
 
6.7%
2013 7
 
6.7%

출원국가
Categorical

IMBALANCE 

Distinct3
Distinct (%)2.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size964.0 B
대한민국
101 
베트남
 
2
미국
 
1

Length

Max length4
Median length4
Mean length3.9615385
Min length2

Unique

Unique1 ?
Unique (%)1.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
대한민국 101
97.1%
베트남 2
 
1.9%
미국 1
 
1.0%

Length

2023-12-11T12:14:33.248502image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T12:14:33.365648image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
대한민국 101
97.1%
베트남 2
 
1.9%
미국 1
 
1.0%

Interactions

2023-12-11T12:14:29.699762image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:14:29.276968image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:14:29.488092image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:14:29.776878image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:14:29.344275image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:14:29.553002image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:14:29.859953image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:14:29.418397image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:14:29.629641image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-11T12:14:33.440557image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
번호과제번호사업명과제명연구책임자특허명출원기관/인등록년도출원국가
번호1.0000.9910.7150.9710.9710.9790.4870.8270.319
과제번호0.9911.0000.8811.0001.0001.0001.0000.0000.000
사업명0.7150.8811.0001.0001.0001.0001.0000.4910.000
과제명0.9711.0001.0001.0001.0001.0001.0000.8280.718
연구책임자0.9711.0001.0001.0001.0001.0001.0000.8280.718
특허명0.9791.0001.0001.0001.0001.0001.0000.0001.000
출원기관/인0.4871.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000NaN
등록년도0.8270.0000.4910.8280.8280.0001.0001.0000.000
출원국가0.3190.0000.0000.7180.7181.000NaN0.0001.000
2023-12-11T12:14:33.571717image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
출원국가과제명연구책임자사업명
출원국가1.0000.4440.4440.000
과제명0.4441.0001.0000.898
연구책임자0.4441.0001.0000.898
사업명0.0000.8980.8981.000
2023-12-11T12:14:33.681135image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
번호과제번호등록년도사업명과제명연구책임자출원국가
번호1.0000.9950.4070.4700.7420.7420.193
과제번호0.9951.0000.4190.5950.8840.8840.000
등록년도0.4070.4191.0000.2840.4770.4770.000
사업명0.4700.5950.2841.0000.8980.8980.000
과제명0.7420.8840.4770.8981.0001.0000.444
연구책임자0.7420.8840.4770.8981.0001.0000.444
출원국가0.1930.0000.0000.0000.4440.4441.000

Missing values

2023-12-11T12:14:30.007562image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-11T12:14:30.188333image/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

번호분류과제번호사업명과제명연구책임자특허명출원기관/인등록년도출원국가
01농림식품 융복합1120085농생명산업기술개발사업돼지줄기세포 유래 분화세포와 생체지지체 개발 및 상용화양세란ASGR1 또는 자칼린을 이용한 간섬유화 또는 간경화 치료용 조성물양정원, 김은정, 박성민, 양세란2014대한민국
12농림식품 융복합1120085농생명산업기술개발사업돼지줄기세포 유래 분화세포와 생체지지체 개발 및 상용화양세란약물 스크리닝을 위한 불멸화된 돼지 간세포주 및 그 제조방법김은정, 박정란, 양세란2015대한민국
23농림식품 융복합1120085농생명산업기술개발사업돼지줄기세포 유래 분화세포와 생체지지체 개발 및 상용화양세란심폐동시 이식용 바이오스캐폴드의 제조방법강원대학교 산학협럭단2014대한민국
34농림식품 융복합1120085농생명산업기술개발사업돼지줄기세포 유래 분화세포와 생체지지체 개발 및 상용화양세란바이오 스캐폴드에서 발명의 명칭 이종 면역원 및 레트로바이러스를 제거하는 방법우흥명,박성민,안철,박경미2014대한민국
45농림식품 융복합1120085농생명산업기술개발사업돼지줄기세포 유래 분화세포와 생체지지체 개발 및 상용화양세란미산성 전해수를 유효성분으로 포함하는 바이오 스캐폴드 살균용 조성물 및 이를 이용한 바이오 스캐폴드의 살균방법우흥명;박경미;후세인카말엘딘하니2014대한민국
56농림식품 융복합1120085농생명산업기술개발사업돼지줄기세포 유래 분화세포와 생체지지체 개발 및 상용화양세란이종면역원 및 인수공통바이러스 병원체가 제거된 바이오 스캐폴드의 제조방법우흥명;박성민;박경미;안철2013대한민국
67농림식품 융복합1120085농생명산업기술개발사업돼지줄기세포 유래 분화세포와 생체지지체 개발 및 상용화양세란IRF1을 이용한 급셩폐손상 진단용 마커박정란, 김우진, 양세란2014대한민국
78농림식품 융복합1120085농생명산업기술개발사업돼지줄기세포 유래 분화세포와 생체지지체 개발 및 상용화양세란Bglap 유전자를 이용한 지방유래 중간엽 줄기세포를 골아세포로 분화시키는 방법강원대학교산학협력단2015대한민국
89농림식품 융복합1120085농생명산업기술개발사업돼지줄기세포 유래 분화세포와 생체지지체 개발 및 상용화양세란유두 발명의 명칭 요관방광 문합방법을 이용한 이종장기 동물모델우흥명,곽호현,남현숙2014대한민국
910농림식품 융복합1120085농생명산업기술개발사업돼지줄기세포 유래 분화세포와 생체지지체 개발 및 상용화양세란약산성 전해수를 이용한 바이오 스캐폴드의 살균 방법박성민;우흥명;카말엘딘하니후세인;안철;오덕환2013대한민국
번호분류과제번호사업명과제명연구책임자특허명출원기관/인등록년도출원국가
9495농림식품 융복합8140053기술사업화지원오리발 유래 콜라겐을 활용한 생체재료 개발 및 상용화서동삼자외선을 이용한 콜라겐 필름의 제조방법, 이를 이용하여 제조된 콜라겐 필름 및 콜라겐 필름<NA>2017대한민국
9596농림식품 융복합8140053기술사업화지원오리발 유래 콜라겐을 활용한 생체재료 개발 및 상용화서동삼고막재생용 콜라겐 패치의 제조방법 및 그 방법에 의해 제조된 고막 재생용 콜라겐 패치<NA>2017대한민국
9697농림식품 융복합8140053기술사업화지원오리발 유래 콜라겐을 활용한 생체재료 개발 및 상용화서동삼진피 대체용 지지체의 제조방법 및 그 방법에 따라 제조된 진피 대체용 지지체<NA>2016대한민국
9798농림식품 융복합8140053기술사업화지원오리발 유래 콜라겐을 활용한 생체재료 개발 및 상용화서동삼지혈용 다공성 스펀지 및 그 제조방법<NA>2017대한민국
9899농림식품 융복합8140053기술사업화지원오리발 유래 콜라겐을 활용한 생체재료 개발 및 상용화서동삼오리발 유래 콜라겐이 함유된 하이브리드 골 이식재와 그 제조방법<NA>2016대한민국
99100농림식품 융복합8160131기술사업화지원농산자원으로부터 인지기능 개선 기능성소재를 이용한 고령친화형 제품개발 및 사업화기획허수학흑메밀 추출물을 포함하는 항비만용 조성물<NA>2016대한민국
100101농림식품 융복합8160131기술사업화지원농산자원으로부터 인지기능 개선 기능성소재를 이용한 고령친화형 제품개발 및 사업화기획허수학은행종자 추출물을 포함하는 혈행개선용 조성물<NA>2016대한민국
101102농림식품 융복합8160131기술사업화지원농산자원으로부터 인지기능 개선 기능성소재를 이용한 고령친화형 제품개발 및 사업화기획허수학흑메밀 추출물을 포함하는 항산화 및 염증성 신경퇴행성 질환 예방 또는 치료용 조성물<NA>2016대한민국
102103농림식품 융복합8160131기술사업화지원사물인터넷 및 영상처리 기술을 활용한 소 발정/분만 검출 시스템김춘수소의 승가 행위 판독 시스템<NA>2017대한민국
103104농림식품 융복합8160131기술사업화지원사물인터넷 및 영상처리 기술을 활용한 소 발정/분만 검출 시스템김춘수소의 승가 행위 판독 시스템<NA>2018대한민국