Overview

Dataset statistics

Number of variables9
Number of observations102
Missing cells6
Missing cells (%)0.7%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory7.6 KiB
Average record size in memory76.3 B

Variable types

Numeric3
Categorical4
Text2

Dataset

Description농림식품 수의학 R&D 특허정보의(과제번호, 과제명, 연구책임자, 특허명, 출연기관/인, 등록년도, 출원국가)
Author농림식품기술기획평가원
URLhttps://data.mafra.go.kr/opendata/data/indexOpenDataDetail.do?data_id=20191014000000001341

Alerts

분류 has constant value ""Constant
과제명 is highly overall correlated with 번호 and 2 other fieldsHigh correlation
연구책임자 is highly overall correlated with 번호 and 2 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
출원국가 is highly overall correlated with 과제번호High correlation
출원국가 is highly imbalanced (62.3%)Imbalance
출원기관/인 has 6 (5.9%) missing valuesMissing
번호 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-11 03:30:23.223700
Analysis finished2023-12-11 03:30:27.027849
Duration3.8 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

번호
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct102
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean51.5
Minimum1
Maximum102
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-11T12:30:27.122434image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile6.05
Q126.25
median51.5
Q376.75
95-th percentile96.95
Maximum102
Range101
Interquartile range (IQR)50.5

Descriptive statistics

Standard deviation29.588849
Coefficient of variation (CV)0.57454076
Kurtosis-1.2
Mean51.5
Median Absolute Deviation (MAD)25.5
Skewness0
Sum5253
Variance875.5
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-11T12:30:27.301841image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
1.0%
66 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%
70 1
 
1.0%
69 1
 
1.0%
Other values (92) 92
90.2%
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 (%)
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%
94 1
1.0%
93 1
1.0%

분류
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size948.0 B
수의
102 

Length

Max length2
Median length2
Mean length2
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
수의 102
100.0%

Length

2023-12-11T12:30:27.446279image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T12:30:27.555282image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
수의 102
100.0%

과제번호
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct9
Distinct (%)8.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2532168
Minimum1121314
Maximum3130603
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-11T12:30:27.658831image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1121314
5-th percentile1121314
Q11121314
median3110075
Q33130113
95-th percentile3130603
Maximum3130603
Range2009289
Interquartile range (IQR)2008799

Descriptive statistics

Standard deviation914602.12
Coefficient of variation (CV)0.3611933
Kurtosis-1.1822347
Mean2532168
Median Absolute Deviation (MAD)20068
Skewness-0.91698487
Sum2.5828114 × 108
Variance8.3649704 × 1011
MonotonicityIncreasing
2023-12-11T12:30:27.821015image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=9)
ValueCountFrequency (%)
1121314 29
28.4%
3110075 27
26.5%
3110115 11
 
10.8%
3130603 10
 
9.8%
3130053 8
 
7.8%
3130143 7
 
6.9%
3130153 5
 
4.9%
3130133 4
 
3.9%
1150991 1
 
1.0%
ValueCountFrequency (%)
1121314 29
28.4%
1150991 1
 
1.0%
3110075 27
26.5%
3110115 11
 
10.8%
3130053 8
 
7.8%
3130133 4
 
3.9%
3130143 7
 
6.9%
3130153 5
 
4.9%
3130603 10
 
9.8%
ValueCountFrequency (%)
3130603 10
 
9.8%
3130153 5
 
4.9%
3130143 7
 
6.9%
3130133 4
 
3.9%
3130053 8
 
7.8%
3110115 11
 
10.8%
3110075 27
26.5%
1150991 1
 
1.0%
1121314 29
28.4%

과제명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct9
Distinct (%)8.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size948.0 B
병원체 특이 박테리오파지를 이용한 돼지 세균성 병원체 제어제 개발
29 
가축전염병 제어용 신소재를 이용한 백신기능 면역복합제제 개발
27 
인체질병 적용 실험동물 모델 개발
11 
다축종 (산업동물 및 반려동물 포함) 적용 가능한 신속, 정확한 인플루엔자 검출 기법 개발 및 상용화
10 
돼지생식기호흡기증후군(PRRS) 발생위험도평가프로그램개발 및 바이러스 단백질 기능저해제개발
8 
Other values (4)
17 

Length

Max length57
Median length50
Mean length35.980392
Min length18

Unique

Unique1 ?
Unique (%)1.0%

Sample

1st row병원체 특이 박테리오파지를 이용한 돼지 세균성 병원체 제어제 개발
2nd row병원체 특이 박테리오파지를 이용한 돼지 세균성 병원체 제어제 개발
3rd row병원체 특이 박테리오파지를 이용한 돼지 세균성 병원체 제어제 개발
4th row병원체 특이 박테리오파지를 이용한 돼지 세균성 병원체 제어제 개발
5th row병원체 특이 박테리오파지를 이용한 돼지 세균성 병원체 제어제 개발

Common Values

ValueCountFrequency (%)
병원체 특이 박테리오파지를 이용한 돼지 세균성 병원체 제어제 개발 29
28.4%
가축전염병 제어용 신소재를 이용한 백신기능 면역복합제제 개발 27
26.5%
인체질병 적용 실험동물 모델 개발 11
 
10.8%
다축종 (산업동물 및 반려동물 포함) 적용 가능한 신속, 정확한 인플루엔자 검출 기법 개발 및 상용화 10
 
9.8%
돼지생식기호흡기증후군(PRRS) 발생위험도평가프로그램개발 및 바이러스 단백질 기능저해제개발 8
 
7.8%
고효율 미생물 발현시스템을 이용한 효과적인 가축점막면역백신의 개발 7
 
6.9%
구제역바이러스 비구조단백질을 표적으로 하는 항바이러스제 개발 5
 
4.9%
오리의 고병원성 조류인플루엔자 및 살모넬라 백신 개발 4
 
3.9%
축종(오리,육계,토종닭 등) 최적 소독 및 방역관리 모델 개발 1
 
1.0%

Length

2023-12-11T12:30:27.997011image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T12:30:28.155558image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
개발 94
 
11.5%
이용한 63
 
7.7%
병원체 58
 
7.1%
및 33
 
4.0%
박테리오파지를 29
 
3.5%
돼지 29
 
3.5%
세균성 29
 
3.5%
제어제 29
 
3.5%
특이 29
 
3.5%
면역복합제제 27
 
3.3%
Other values (44) 398
48.7%

연구책임자
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct8
Distinct (%)7.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size948.0 B
김원일
37 
박최규
27 
이병천
11 
박현규
10 
최윤재
7 
Other values (3)
10 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique1 ?
Unique (%)1.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
김원일 37
36.3%
박최규 27
26.5%
이병천 11
 
10.8%
박현규 10
 
9.8%
최윤재 7
 
6.9%
정귀완 5
 
4.9%
송창선 4
 
3.9%
조창호 1
 
1.0%

Length

2023-12-11T12:30:28.367848image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T12:30:28.484610image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
김원일 37
36.3%
박최규 27
26.5%
이병천 11
 
10.8%
박현규 10
 
9.8%
최윤재 7
 
6.9%
정귀완 5
 
4.9%
송창선 4
 
3.9%
조창호 1
 
1.0%

특허명
Text

Distinct80
Distinct (%)78.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size948.0 B
2023-12-11T12:30:28.762529image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length148
Median length65
Mean length47.970588
Min length8

Characters and Unicode

Total characters4893
Distinct characters321
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

Unique62 ?
Unique (%)60.8%

Sample

1st row신규한 파스튜렐라 멀토시다 박테리오파지 Pas-MUP-1 및 이의 파스튜렐라 멀토시다 균 증식 억제 용도
2nd rowNovel Pasteurella multocida bacteriophage Pas-MUP-1 and its use for preventing proliferation of Pasteurella multocida
3rd rowNovel enteroinvasive Escherichia coli bacteriophage Esc-COP-4 and its use for preventing proliferation of enteroinvasive Escherichia coli
4th rowNovel Shigatoxin-producing Escherichia coli type F18 bacteriophage Esc-COP-1 and its use for preventing proliferation of Shigatoxin-producing E.coli
5th rowNovel enteropathogenic Escherichia coli bacteriophage Esc-CHP-2 and its use for preventing proliferation of enteropathogenic Escherichia coli
ValueCountFrequency (%)
및 56
 
5.7%
이의 27
 
2.7%
조성물 21
 
2.1%
용도 19
 
1.9%
신규한 19
 
1.9%
대장균 17
 
1.7%
coli 16
 
1.6%
for 15
 
1.5%
escherichia 15
 
1.5%
방법 14
 
1.4%
Other values (300) 772
77.9%
2023-12-11T12:30:29.293793image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
889
 
18.2%
e 160
 
3.3%
i 152
 
3.1%
o 127
 
2.6%
r 118
 
2.4%
t 115
 
2.4%
a 112
 
2.3%
n 104
 
2.1%
c 92
 
1.9%
이 85
 
1.7%
Other values (311) 2939
60.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2204
45.0%
Lowercase Letter 1444
29.5%
Space Separator 889
18.2%
Uppercase Letter 221
 
4.5%
Decimal Number 66
 
1.3%
Dash Punctuation 37
 
0.8%
Close Punctuation 14
 
0.3%
Open Punctuation 14
 
0.3%
Connector Punctuation 2
 
< 0.1%
Other Punctuation 2
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 85
 
3.9%
용 69
 
3.1%
성 64
 
2.9%
스 58
 
2.6%
및 56
 
2.5%
는 48
 
2.2%
조 45
 
2.0%
지 44
 
2.0%
방 43
 
2.0%
장 43
 
2.0%
Other values (240) 1649
74.8%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 160
11.1%
i 152
10.5%
o 127
 
8.8%
r 118
 
8.2%
t 115
 
8.0%
a 112
 
7.8%
n 104
 
7.2%
c 92
 
6.4%
h 66
 
4.6%
s 65
 
4.5%
Other values (16) 333
23.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
P 36
16.3%
E 29
13.1%
C 24
10.9%
N 23
10.4%
R 14
 
6.3%
M 12
 
5.4%
A 12
 
5.4%
K 11
 
5.0%
H 9
 
4.1%
D 8
 
3.6%
Other values (14) 43
19.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 23
34.8%
9 13
19.7%
3 5
 
7.6%
0 5
 
7.6%
8 5
 
7.6%
2 4
 
6.1%
5 4
 
6.1%
4 3
 
4.5%
7 1
 
1.5%
９ 1
 
1.5%
Other values (2) 2
 
3.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 10
71.4%
] 4
 
28.6%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 10
71.4%
[ 4
 
28.6%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 1
50.0%
. 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
889
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 37
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2204
45.0%
Latin 1665
34.0%
Common 1024
20.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 85
 
3.9%
용 69
 
3.1%
성 64
 
2.9%
스 58
 
2.6%
및 56
 
2.5%
는 48
 
2.2%
조 45
 
2.0%
지 44
 
2.0%
방 43
 
2.0%
장 43
 
2.0%
Other values (240) 1649
74.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 160
 
9.6%
i 152
 
9.1%
o 127
 
7.6%
r 118
 
7.1%
t 115
 
6.9%
a 112
 
6.7%
n 104
 
6.2%
c 92
 
5.5%
h 66
 
4.0%
s 65
 
3.9%
Other values (40) 554
33.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
889
86.8%
- 37
 
3.6%
1 23
 
2.2%
9 13
 
1.3%
) 10
 
1.0%
( 10
 
1.0%
3 5
 
0.5%
0 5
 
0.5%
8 5
 
0.5%
2 4
 
0.4%
Other values (11) 23
 
2.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 2672
54.6%
Hangul 2204
45.0%
None 17
 
0.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
889
33.3%
e 160
 
6.0%
i 152
 
5.7%
o 127
 
4.8%
r 118
 
4.4%
t 115
 
4.3%
a 112
 
4.2%
n 104
 
3.9%
c 92
 
3.4%
h 66
 
2.5%
Other values (51) 737
27.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 85
 
3.9%
용 69
 
3.1%
성 64
 
2.9%
스 58
 
2.6%
및 56
 
2.5%
는 48
 
2.2%
조 45
 
2.0%
지 44
 
2.0%
방 43
 
2.0%
장 43
 
2.0%
Other values (240) 1649
74.8%
None
ValueCountFrequency (%)
ｌ 3
17.6%
ｙ 3
17.6%
ｘ 3
17.6%
Ｆ 2
11.8%
９ 1
 
5.9%
Ａ 1
 
5.9%
２ 1
 
5.9%
０ 1
 
5.9%
Ｙ 1
 
5.9%
Ｓ 1
 
5.9%

출원기관/인
Text

MISSING 

Distinct68
Distinct (%)70.8%
Missing6
Missing (%)5.9%
Memory size948.0 B
2023-12-11T12:30:29.568754image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length69
Median length41
Mean length24.28125
Min length3

Characters and Unicode

Total characters2331
Distinct characters168
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

Unique51 ?
Unique (%)53.1%

Sample

1st row주식회사 인트론 바이오테크놀로지,강상현,강동민,손지수,백형록,전수연,윤성준
2nd row주식회사 인트론 바이오테크놀로지,강상현,강동민,손지수,백형록,전수연,윤성준
3rd row신희정,김병국,손지수,백형록,전수연,강상현,윤성준,주식회사 인트론 바이오테크놀로지,강동민
4th row윤성준,김병국,박석황,손지수,백형록,전수연,강상현,인트론 바이오 테크놀로지
5th row주식회사 인트론 바이오테크놀로지,신희정,김병국,손지수,백형록,전수연,강상현,윤성준
ValueCountFrequency (%)
산학협력단 11
 
5.0%
주식회사 11
 
5.0%
인트론 7
 
3.2%
서울대학교산학협력단 6
 
2.7%
서울대학교 5
 
2.3%
biotechnology 5
 
2.3%
신재호,경북대학교 5
 
2.3%
신재호 4
 
1.8%
intron 4
 
1.8%
inc 4
 
1.8%
Other values (110) 158
71.8%
2023-12-11T12:30:29.954474image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
, 267
 
11.5%
124
 
5.3%
학 96
 
4.1%
이 60
 
2.6%
산 49
 
2.1%
단 49
 
2.1%
대 48
 
2.1%
교 45
 
1.9%
협 45
 
1.9%
력 45
 
1.9%
Other values (158) 1503
64.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1760
75.5%
Other Punctuation 286
 
12.3%
Space Separator 124
 
5.3%
Lowercase Letter 80
 
3.4%
Uppercase Letter 30
 
1.3%
Decimal Number 26
 
1.1%
Close Punctuation 12
 
0.5%
Open Punctuation 12
 
0.5%
Other Symbol 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
학 96
 
5.5%
이 60
 
3.4%
산 49
 
2.8%
단 49
 
2.8%
대 48
 
2.7%
교 45
 
2.6%
협 45
 
2.6%
력 45
 
2.6%
수 45
 
2.6%
지 42
 
2.4%
Other values (129) 1236
70.2%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 15
18.8%
c 10
12.5%
i 10
12.5%
t 10
12.5%
n 10
12.5%
h 5
 
6.2%
y 5
 
6.2%
g 5
 
6.2%
l 5
 
6.2%
e 5
 
6.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 8
30.8%
1 4
15.4%
4 4
15.4%
2 4
15.4%
7 2
 
7.7%
3 2
 
7.7%
8 2
 
7.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
N 10
33.3%
I 5
16.7%
R 5
16.7%
O 5
16.7%
B 5
16.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 267
93.4%
; 14
 
4.9%
. 5
 
1.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
124
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 12
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 12
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㈜ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1761
75.5%
Common 460
 
19.7%
Latin 110
 
4.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
학 96
 
5.5%
이 60
 
3.4%
산 49
 
2.8%
단 49
 
2.8%
대 48
 
2.7%
교 45
 
2.6%
협 45
 
2.6%
력 45
 
2.6%
수 45
 
2.6%
지 42
 
2.4%
Other values (130) 1237
70.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
o 15
13.6%
c 10
 
9.1%
i 10
 
9.1%
N 10
 
9.1%
t 10
 
9.1%
n 10
 
9.1%
h 5
 
4.5%
I 5
 
4.5%
y 5
 
4.5%
R 5
 
4.5%
Other values (5) 25
22.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
, 267
58.0%
124
27.0%
; 14
 
3.0%
) 12
 
2.6%
( 12
 
2.6%
0 8
 
1.7%
. 5
 
1.1%
1 4
 
0.9%
4 4
 
0.9%
2 4
 
0.9%
Other values (3) 6
 
1.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1760
75.5%
ASCII 570
 
24.5%
None 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
, 267
46.8%
124
21.8%
o 15
 
2.6%
; 14
 
2.5%
) 12
 
2.1%
( 12
 
2.1%
c 10
 
1.8%
i 10
 
1.8%
N 10
 
1.8%
t 10
 
1.8%
Other values (18) 86
 
15.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
학 96
 
5.5%
이 60
 
3.4%
산 49
 
2.8%
단 49
 
2.8%
대 48
 
2.7%
교 45
 
2.6%
협 45
 
2.6%
력 45
 
2.6%
수 45
 
2.6%
지 42
 
2.4%
Other values (129) 1236
70.2%
None
ValueCountFrequency (%)
㈜ 1
100.0%

등록년도
Real number (ℝ)

Distinct6
Distinct (%)5.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2014.8235
Minimum2012
Maximum2017
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-11T12:30:30.068814image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2012
5-th percentile2012.05
Q12014
median2015
Q32016
95-th percentile2016
Maximum2017
Range5
Interquartile range (IQR)2

Descriptive statistics

Standard deviation1.2138782
Coefficient of variation (CV)0.00060247371
Kurtosis-0.18714034
Mean2014.8235
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness-0.70379723
Sum205512
Variance1.4735003
MonotonicityNot monotonic
2023-12-11T12:30:30.190716image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=6)
ValueCountFrequency (%)
2016 34
33.3%
2015 31
30.4%
2014 20
19.6%
2013 9
 
8.8%
2012 6
 
5.9%
2017 2
 
2.0%
ValueCountFrequency (%)
2012 6
 
5.9%
2013 9
 
8.8%
2014 20
19.6%
2015 31
30.4%
2016 34
33.3%
2017 2
 
2.0%
ValueCountFrequency (%)
2017 2
 
2.0%
2016 34
33.3%
2015 31
30.4%
2014 20
19.6%
2013 9
 
8.8%
2012 6
 
5.9%

출원국가
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct4
Distinct (%)3.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size948.0 B
대한민국
88 
국제
 
7
미국
 
6
중국
 
1

Length

Max length4
Median length4
Mean length3.7254902
Min length2

Unique

Unique1 ?
Unique (%)1.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
대한민국 88
86.3%
국제 7
 
6.9%
미국 6
 
5.9%
중국 1
 
1.0%

Length

2023-12-11T12:30:30.318730image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T12:30:30.441466image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
대한민국 88
86.3%
국제 7
 
6.9%
미국 6
 
5.9%
중국 1
 
1.0%

Interactions

2023-12-11T12:30:26.467180image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:30:25.730747image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:30:26.111609image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:30:26.552169image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:30:25.885345image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:30:26.223435image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:30:26.656587image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:30:26.009398image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:30:26.364549image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-11T12:30:30.534793image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
번호과제번호과제명연구책임자특허명출원기관/인등록년도출원국가
번호1.0000.8430.8920.8790.9560.9730.4630.611
과제번호0.8431.0001.0001.0001.0001.0000.000NaN
과제명0.8921.0001.0001.0001.0000.9880.0000.370
연구책임자0.8791.0001.0001.0001.0000.9890.1350.350
특허명0.9561.0001.0001.0001.0000.9870.0000.656
출원기관/인0.9731.0000.9880.9890.9871.0000.8330.969
등록년도0.4630.0000.0000.1350.0000.8331.0000.000
출원국가0.611NaN0.3700.3500.6560.9690.0001.000
2023-12-11T12:30:30.700543image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
출원국가과제명연구책임자
출원국가1.0000.2370.157
과제명0.2371.0000.995
연구책임자0.1570.9951.000
2023-12-11T12:30:30.797057image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
번호과제번호등록년도과제명연구책임자출원국가
번호1.0000.9770.0620.6800.6730.400
과제번호0.9771.0000.1270.9640.8010.596
등록년도0.0620.1271.0000.1400.1700.000
과제명0.6800.9640.1401.0000.9950.237
연구책임자0.6730.8010.1700.9951.0000.157
출원국가0.4000.5960.0000.2370.1571.000

Missing values

2023-12-11T12:30:26.795473image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-11T12:30:26.951078image/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

번호분류과제번호과제명연구책임자특허명출원기관/인등록년도출원국가
01수의1121314병원체 특이 박테리오파지를 이용한 돼지 세균성 병원체 제어제 개발김원일신규한 파스튜렐라 멀토시다 박테리오파지 Pas-MUP-1 및 이의 파스튜렐라 멀토시다 균 증식 억제 용도주식회사 인트론 바이오테크놀로지,강상현,강동민,손지수,백형록,전수연,윤성준2015대한민국
12수의1121314병원체 특이 박테리오파지를 이용한 돼지 세균성 병원체 제어제 개발김원일Novel Pasteurella multocida bacteriophage Pas-MUP-1 and its use for preventing proliferation of Pasteurella multocida주식회사 인트론 바이오테크놀로지,강상현,강동민,손지수,백형록,전수연,윤성준2016국제
23수의1121314병원체 특이 박테리오파지를 이용한 돼지 세균성 병원체 제어제 개발김원일Novel enteroinvasive Escherichia coli bacteriophage Esc-COP-4 and its use for preventing proliferation of enteroinvasive Escherichia coli신희정,김병국,손지수,백형록,전수연,강상현,윤성준,주식회사 인트론 바이오테크놀로지,강동민2015국제
34수의1121314병원체 특이 박테리오파지를 이용한 돼지 세균성 병원체 제어제 개발김원일Novel Shigatoxin-producing Escherichia coli type F18 bacteriophage Esc-COP-1 and its use for preventing proliferation of Shigatoxin-producing E.coli윤성준,김병국,박석황,손지수,백형록,전수연,강상현,인트론 바이오 테크놀로지2015국제
45수의1121314병원체 특이 박테리오파지를 이용한 돼지 세균성 병원체 제어제 개발김원일Novel enteropathogenic Escherichia coli bacteriophage Esc-CHP-2 and its use for preventing proliferation of enteropathogenic Escherichia coli주식회사 인트론 바이오테크놀로지,신희정,김병국,손지수,백형록,전수연,강상현,윤성준2015국제
56수의1121314병원체 특이 박테리오파지를 이용한 돼지 세균성 병원체 제어제 개발김원일Novel enterohemorrhage Escherchia coli bacteriophage Esc-CHP-1 and its use for preventing proliferation of enterohemorrhage Escherichia coli주식회사 인트론 바이오테크놀로지,신희정,김병국,손지수,백형록,전수연,강상현,윤성준2015국제
67수의1121314병원체 특이 박테리오파지를 이용한 돼지 세균성 병원체 제어제 개발김원일Novel Clostridium perfringens bacteriophage Clo-PEB-1 and its use for preventing proliferation of Clostridium perffringens윤성준,박석황,백형록,손지수,전수연,강상현,주식회사 인트론 바이오테크놀로지2015국제
78수의1121314병원체 특이 박테리오파지를 이용한 돼지 세균성 병원체 제어제 개발김원일신규한 보데텔라 브론치셉티카 박테리오파지 Bor-BRP-1 및 이의 보데텔라 브론치셉티카 균 증식 억제 용도주식회사 인트론 바이오테크놀로지,강상현,김병국,박석황,손지수,백형록,전수연,윤성준2016대한민국
89수의1121314병원체 특이 박테리오파지를 이용한 돼지 세균성 병원체 제어제 개발김원일Method for preventing and treating Salmonella Typhimurium infection주식회사 인트론바이오테크놀로지,강상현,김동환,백형록,전수연,윤성준2016미국
910수의1121314병원체 특이 박테리오파지를 이용한 돼지 세균성 병원체 제어제 개발김원일신규한 시가독소생산 F18형 대장균 박테리오파지 Esc-COP-1 및 이의 시가독소생산 F18형 대장균 증식 억제 용도<NA>2016대한민국
번호분류과제번호과제명연구책임자특허명출원기관/인등록년도출원국가
9293수의3130603다축종 (산업동물 및 반려동물 포함) 적용 가능한 신속, 정확한 인플루엔자 검출 기법 개발 및 상용화박현규유전자 진단 장치조원창2015대한민국
9394수의3130603다축종 (산업동물 및 반려동물 포함) 적용 가능한 신속, 정확한 인플루엔자 검출 기법 개발 및 상용화박현규돼지인플루엔자바이러스 검출용 조성물 및 이를 이용한 돼지인플루엔자바이러스 검출 방법경북대학교 산학협력단2015대한민국
9495수의3130603다축종 (산업동물 및 반려동물 포함) 적용 가능한 신속, 정확한 인플루엔자 검출 기법 개발 및 상용화박현규DNA 분석 장비용 온도 조절 장치미코바이오메드,미코바이오메드,농림축산검역본부2017대한민국
9596수의3130603다축종 (산업동물 및 반려동물 포함) 적용 가능한 신속, 정확한 인플루엔자 검출 기법 개발 및 상용화박현규DNA 분석 장비용 온도 조절 장치미코바이오메드2015대한민국
9697수의3130603다축종 (산업동물 및 반려동물 포함) 적용 가능한 신속, 정확한 인플루엔자 검출 기법 개발 및 상용화박현규PCR 장치(PCR reactor)이진우,유금표2013대한민국
9798수의3130603다축종 (산업동물 및 반려동물 포함) 적용 가능한 신속, 정확한 인플루엔자 검출 기법 개발 및 상용화박현규휴대용 실시간 DNA 분석 장치_PCT미코바이오메드,농림축산검역본부2016대한민국
9899수의3130603다축종 (산업동물 및 반려동물 포함) 적용 가능한 신속, 정확한 인플루엔자 검출 기법 개발 및 상용화박현규DNA 분석 장비용 온도 조절 장치_PCT미코바이오메드,농림축산검역본부2016대한민국
99100수의3130603다축종 (산업동물 및 반려동물 포함) 적용 가능한 신속, 정확한 인플루엔자 검출 기법 개발 및 상용화박현규휴대용 실시간 DNA 분석 장치미코바이오메드2015대한민국
100101수의3130603다축종 (산업동물 및 반려동물 포함) 적용 가능한 신속, 정확한 인플루엔자 검출 기법 개발 및 상용화박현규PCR 칩(PCR chip)이진우,유금표2013대한민국
101102수의3130603다축종 (산업동물 및 반려동물 포함) 적용 가능한 신속, 정확한 인플루엔자 검출 기법 개발 및 상용화박현규PCR 장치(PCR device)이진우,유금표2013대한민국