Overview

Dataset statistics

Number of variables9
Number of observations143
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory10.3 KiB
Average record size in memory73.9 B

Variable types

Numeric1
Categorical4
Text3
DateTime1

Dataset

Description농림식품RnD 관련 연구성과로 창출된 데이터를 제공합니다. 우리 기관이 보유하고 있는 농림식품R&D 중분류 중 2020년 융복합 R&D 국내 및 국제학술발표정보 공개
Author농림식품기술기획평가원
URLhttps://www.data.go.kr/data/15075498/fileData.do

Alerts

분류 has constant value ""Constant
과제명 is highly overall correlated with 번호 and 2 other fieldsHigh correlation
과제관리번호 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 과제관리번호 and 2 other fieldsHigh correlation
번호 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 04:01:59.944644
Analysis finished2023-12-12 04:02:01.754941
Duration1.81 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

번호
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct143
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean72
Minimum1
Maximum143
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.4 KiB
2023-12-12T13:02:01.845143image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile8.1
Q136.5
median72
Q3107.5
95-th percentile135.9
Maximum143
Range142
Interquartile range (IQR)71

Descriptive statistics

Standard deviation41.42463
Coefficient of variation (CV)0.57534209
Kurtosis-1.2
Mean72
Median Absolute Deviation (MAD)36
Skewness0
Sum10296
Variance1716
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-12T13:02:02.065787image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
0.7%
2 1
 
0.7%
93 1
 
0.7%
94 1
 
0.7%
95 1
 
0.7%
96 1
 
0.7%
97 1
 
0.7%
98 1
 
0.7%
99 1
 
0.7%
100 1
 
0.7%
Other values (133) 133
93.0%
ValueCountFrequency (%)
1 1
0.7%
2 1
0.7%
3 1
0.7%
4 1
0.7%
5 1
0.7%
6 1
0.7%
7 1
0.7%
8 1
0.7%
9 1
0.7%
10 1
0.7%
ValueCountFrequency (%)
143 1
0.7%
142 1
0.7%
141 1
0.7%
140 1
0.7%
139 1
0.7%
138 1
0.7%
137 1
0.7%
136 1
0.7%
135 1
0.7%
134 1
0.7%

분류
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.2 KiB
농림식품 융복합
143 

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 143
100.0%

Length

2023-12-12T13:02:02.244013image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T13:02:02.390406image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
농림식품 143
50.0%
융복합 143
50.0%

과제관리번호
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct38
Distinct (%)26.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.2 KiB
918012-4
40 
319089-3
11 
617071-5
10 
918011-4
10 
918010-4
9 
Other values (33)
63 

Length

Max length8
Median length8
Mean length8
Min length8

Unique

Unique18 ?
Unique (%)12.6%

Sample

1st row116077-3
2nd row116111-3
3rd row116111-3
4th row116111-3
5th row116113-2

Common Values

ValueCountFrequency (%)
918012-4 40
28.0%
319089-3 11
 
7.7%
617071-5 10
 
7.0%
918011-4 10
 
7.0%
918010-4 9
 
6.3%
118034-2 7
 
4.9%
119023-3 6
 
4.2%
918013-4 4
 
2.8%
818011-2 4
 
2.8%
116111-3 3
 
2.1%
Other values (28) 39
27.3%

Length

2023-12-12T13:02:02.533299image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
918012-4 40
28.0%
319089-3 11
 
7.7%
617071-5 10
 
7.0%
918011-4 10
 
7.0%
918010-4 9
 
6.3%
118034-2 7
 
4.9%
119023-3 6
 
4.2%
918013-4 4
 
2.8%
818011-2 4
 
2.8%
116111-3 3
 
2.1%
Other values (28) 39
27.3%

과제명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct38
Distinct (%)26.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.2 KiB
농식품 유용 미생물의 다중오믹스 기반 유용 유전자원 발굴 및 가치제고화 기술 개발
40 
유자제품 수출확대 원료생산 안정화 및 제품 고급다양화 비즈니스 모델 개발
11 
지능형 스마트팜 플랫폼 수출연구사업단
10 
농식품 소재 미생물 군집, 메타유전체 및 메타대사체 정보 분석
10 
농식품 미생물 참조유전체 해독 및 비교유전체 분석
9 
Other values (33)
63 

Length

Max length50
Median length46
Mean length36.496503
Min length18

Unique

Unique18 ?
Unique (%)12.6%

Sample

1st row부잠사를 이용한 인공피부개발용 실크기반 3D 프린팅 바이오잉크의 개발
2nd row양자점을 이용한 넓은 적색 스팩트럼을 갖는 고 식물생장용 100W급 LED조명 개발
3rd row양자점을 이용한 넓은 적색 스팩트럼을 갖는 고 식물생장용 100W급 LED조명 개발
4th row양자점을 이용한 넓은 적색 스팩트럼을 갖는 고 식물생장용 100W급 LED조명 개발
5th row시설농업용 ICT 융복합기술기반 CO2 시비 및 에너지통합시스템 개발

Common Values

ValueCountFrequency (%)
농식품 유용 미생물의 다중오믹스 기반 유용 유전자원 발굴 및 가치제고화 기술 개발 40
28.0%
유자제품 수출확대 원료생산 안정화 및 제품 고급다양화 비즈니스 모델 개발 11
 
7.7%
지능형 스마트팜 플랫폼 수출연구사업단 10
 
7.0%
농식품 소재 미생물 군집, 메타유전체 및 메타대사체 정보 분석 10
 
7.0%
농식품 미생물 참조유전체 해독 및 비교유전체 분석 9
 
6.3%
젓산균을 활용한 식용곤충 발효소스(액젓) 제조 기술 개발 7
 
4.9%
자근 복합 추출물을 이용한 천연 보존료 개발 6
 
4.2%
농림축산식품 분야를 위한 메타유전체의 통합 분석을 위한 데이터베이스 및 소프트웨어 개발 4
 
2.8%
김치유산균 Weissella 활용 꽃벵이 엑기스의 기능성 향상 기술 개발 4
 
2.8%
양자점을 이용한 넓은 적색 스팩트럼을 갖는 고 식물생장용 100W급 LED조명 개발 3
 
2.1%
Other values (28) 39
27.3%

Length

2023-12-12T13:02:02.704593image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
개발 97
 
7.4%
및 91
 
6.9%
유용 80
 
6.1%
농식품 59
 
4.5%
기술 55
 
4.2%
기반 44
 
3.3%
발굴 41
 
3.1%
미생물의 40
 
3.0%
다중오믹스 40
 
3.0%
유전자원 40
 
3.0%
Other values (222) 731
55.5%

연구책임자
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct36
Distinct (%)25.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.2 KiB
반용선
40 
박정철
11 
김덕현
11 
배진우
10 
김영화
10 
Other values (31)
61 

Length

Max length11
Median length3
Mean length3.0909091
Min length2

Unique

Unique17 ?
Unique (%)11.9%

Sample

1st row조창열
2nd row고영욱
3rd row고영욱
4th row고영욱
5th row조원준

Common Values

ValueCountFrequency (%)
반용선 40
28.0%
박정철 11
 
7.7%
김덕현 11
 
7.7%
배진우 10
 
7.0%
김영화 10
 
7.0%
신재호 9
 
6.3%
고성권 6
 
4.2%
천종식 4
 
2.8%
엄기철 3
 
2.1%
정용준 3
 
2.1%
Other values (26) 36
25.2%

Length

2023-12-12T13:02:02.850725image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
반용선 40
28.0%
김덕현 11
 
7.7%
박정철 11
 
7.7%
배진우 10
 
7.0%
김영화 10
 
7.0%
신재호 9
 
6.3%
고성권 6
 
4.2%
천종식 4
 
2.8%
엄기철 3
 
2.1%
정용준 3
 
2.1%
Other values (26) 36
25.2%

학술회의명
Text

Distinct73
Distinct (%)51.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.2 KiB
2023-12-12T13:02:03.148358image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length87
Median length37
Mean length22.111888
Min length4

Characters and Unicode

Total characters3162
Distinct characters160
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

Unique47 ?
Unique (%)32.9%

Sample

1st row한국공업화학회
2nd row2020년 한국생물환경조절학회 추계학술발표회
3rd row2020년 한국생물환경조절학회 추계학술발표회
4th row2020 조명전기설비학회
5th row2020년도 한국가스학회 통합 학술대회
ValueCountFrequency (%)
2020 34
 
7.1%
of 25
 
5.2%
meeting 18
 
3.8%
the 17
 
3.6%
annual 15
 
3.1%
2020년 14
 
2.9%
microbiological 11
 
2.3%
society 11
 
2.3%
korea 11
 
2.3%
conference 10
 
2.1%
Other values (116) 312
65.3%
2023-12-12T13:02:03.682169image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
335
 
10.6%
e 151
 
4.8%
회 147
 
4.6%
2 139
 
4.4%
n 135
 
4.3%
학 134
 
4.2%
o 133
 
4.2%
0 129
 
4.1%
i 97
 
3.1%
국 83
 
2.6%
Other values (150) 1679
53.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1164
36.8%
Lowercase Letter 1094
34.6%
Space Separator 335
 
10.6%
Decimal Number 310
 
9.8%
Uppercase Letter 221
 
7.0%
Open Punctuation 13
 
0.4%
Close Punctuation 13
 
0.4%
Other Punctuation 11
 
0.3%
Dash Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
회 147
 
12.6%
학 134
 
11.5%
국 83
 
7.1%
한 82
 
7.0%
술 46
 
4.0%
생 46
 
4.0%
물 42
 
3.6%
계 36
 
3.1%
공 31
 
2.7%
대 28
 
2.4%
Other values (95) 489
42.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 151
13.8%
n 135
12.3%
o 133
12.2%
i 97
8.9%
t 81
 
7.4%
a 75
 
6.9%
c 63
 
5.8%
l 60
 
5.5%
r 52
 
4.8%
g 42
 
3.8%
Other values (10) 205
18.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
M 39
17.6%
S 38
17.2%
K 31
14.0%
A 25
11.3%
B 15
 
6.8%
C 15
 
6.8%
F 12
 
5.4%
G 11
 
5.0%
I 8
 
3.6%
E 7
 
3.2%
Other values (8) 20
9.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 139
44.8%
0 129
41.6%
1 15
 
4.8%
3 10
 
3.2%
5 10
 
3.2%
7 2
 
0.6%
6 2
 
0.6%
4 2
 
0.6%
9 1
 
0.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
· 6
54.5%
& 3
27.3%
, 1
 
9.1%
. 1
 
9.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
335
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 13
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 13
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 1315
41.6%
Hangul 1164
36.8%
Common 683
21.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
회 147
 
12.6%
학 134
 
11.5%
국 83
 
7.1%
한 82
 
7.0%
술 46
 
4.0%
생 46
 
4.0%
물 42
 
3.6%
계 36
 
3.1%
공 31
 
2.7%
대 28
 
2.4%
Other values (95) 489
42.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 151
 
11.5%
n 135
 
10.3%
o 133
 
10.1%
i 97
 
7.4%
t 81
 
6.2%
a 75
 
5.7%
c 63
 
4.8%
l 60
 
4.6%
r 52
 
4.0%
g 42
 
3.2%
Other values (28) 426
32.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
335
49.0%
2 139
20.4%
0 129
 
18.9%
1 15
 
2.2%
( 13
 
1.9%
) 13
 
1.9%
3 10
 
1.5%
5 10
 
1.5%
· 6
 
0.9%
& 3
 
0.4%
Other values (7) 10
 
1.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1992
63.0%
Hangul 1164
36.8%
None 6
 
0.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
335
16.8%
e 151
 
7.6%
2 139
 
7.0%
n 135
 
6.8%
o 133
 
6.7%
0 129
 
6.5%
i 97
 
4.9%
t 81
 
4.1%
a 75
 
3.8%
c 63
 
3.2%
Other values (44) 654
32.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
회 147
 
12.6%
학 134
 
11.5%
국 83
 
7.1%
한 82
 
7.0%
술 46
 
4.0%
생 46
 
4.0%
물 42
 
3.6%
계 36
 
3.1%
공 31
 
2.7%
대 28
 
2.4%
Other values (95) 489
42.0%
None
ValueCountFrequency (%)
· 6
100.0%

학술발표제목
Text

Distinct139
Distinct (%)97.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.2 KiB
2023-12-12T13:02:04.395232image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length150
Median length108
Mean length82.937063
Min length10

Characters and Unicode

Total characters11860
Distinct characters302
Distinct categories10 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique135 ?
Unique (%)94.4%

Sample

1st rowGeneric platform for colorimetric assay of melanocyte laden 3D hydrogel
2nd row다양한 광원을 이용한 군락내 보광이 방울토마토의 수량과 품질에 미치는 영향
3rd row다양한 광원을 이용한 보광이 방울토마토의 수량과 품질에 미치는 영향
4th row고생장 퀀텀닷 식물조명의 새싹삼 생육
5th row우리나라 천연가스 수입구조의 위험도 분석
ValueCountFrequency (%)
of 124
 
7.5%
the 72
 
4.3%
in 44
 
2.6%
and 44
 
2.6%
cryptococcus 24
 
1.4%
neoformans 23
 
1.4%
for 23
 
1.4%
fungal 18
 
1.1%
from 16
 
1.0%
a 15
 
0.9%
Other values (734) 1261
75.8%
2023-12-12T13:02:04.944476image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1521
 
12.8%
o 822
 
6.9%
e 803
 
6.8%
i 755
 
6.4%
n 720
 
6.1%
a 713
 
6.0%
t 712
 
6.0%
r 530
 
4.5%
s 482
 
4.1%
c 416
 
3.5%
Other values (292) 4386
37.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 8452
71.3%
Space Separator 1521
 
12.8%
Other Letter 839
 
7.1%
Uppercase Letter 835
 
7.0%
Decimal Number 74
 
0.6%
Dash Punctuation 66
 
0.6%
Other Punctuation 54
 
0.5%
Close Punctuation 8
 
0.1%
Open Punctuation 8
 
0.1%
Final Punctuation 3
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
의 29
 
3.5%
한 25
 
3.0%
이 20
 
2.4%
스 18
 
2.1%
구 17
 
2.0%
유 15
 
1.8%
마 15
 
1.8%
국 14
 
1.7%
자 14
 
1.7%
리 14
 
1.7%
Other values (218) 658
78.4%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 822
 
9.7%
e 803
 
9.5%
i 755
 
8.9%
n 720
 
8.5%
a 713
 
8.4%
t 712
 
8.4%
r 530
 
6.3%
s 482
 
5.7%
c 416
 
4.9%
l 395
 
4.7%
Other values (17) 2104
24.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 98
11.7%
P 94
 
11.3%
A 71
 
8.5%
S 62
 
7.4%
M 51
 
6.1%
F 49
 
5.9%
I 47
 
5.6%
R 43
 
5.1%
D 41
 
4.9%
T 39
 
4.7%
Other values (15) 240
28.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 29
39.2%
2 11
 
14.9%
5 7
 
9.5%
4 6
 
8.1%
6 6
 
8.1%
0 5
 
6.8%
3 5
 
6.8%
9 2
 
2.7%
8 2
 
2.7%
7 1
 
1.4%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 36
66.7%
. 7
 
13.0%
: 4
 
7.4%
/ 3
 
5.6%
" 2
 
3.7%
; 1
 
1.9%
% 1
 
1.9%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1521
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 66
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 8
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 8
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 9286
78.3%
Common 1734
 
14.6%
Hangul 839
 
7.1%
Greek 1
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
의 29
 
3.5%
한 25
 
3.0%
이 20
 
2.4%
스 18
 
2.1%
구 17
 
2.0%
유 15
 
1.8%
마 15
 
1.8%
국 14
 
1.7%
자 14
 
1.7%
리 14
 
1.7%
Other values (218) 658
78.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
o 822
 
8.9%
e 803
 
8.6%
i 755
 
8.1%
n 720
 
7.8%
a 713
 
7.7%
t 712
 
7.7%
r 530
 
5.7%
s 482
 
5.2%
c 416
 
4.5%
l 395
 
4.3%
Other values (41) 2938
31.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
1521
87.7%
- 66
 
3.8%
, 36
 
2.1%
1 29
 
1.7%
2 11
 
0.6%
) 8
 
0.5%
( 8
 
0.5%
5 7
 
0.4%
. 7
 
0.4%
4 6
 
0.3%
Other values (12) 35
 
2.0%
Greek
ValueCountFrequency (%)
β 1
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 11017
92.9%
Hangul 839
 
7.1%
Punctuation 3
 
< 0.1%
None 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1521
13.8%
o 822
 
7.5%
e 803
 
7.3%
i 755
 
6.9%
n 720
 
6.5%
a 713
 
6.5%
t 712
 
6.5%
r 530
 
4.8%
s 482
 
4.4%
c 416
 
3.8%
Other values (62) 3543
32.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
의 29
 
3.5%
한 25
 
3.0%
이 20
 
2.4%
스 18
 
2.1%
구 17
 
2.0%
유 15
 
1.8%
마 15
 
1.8%
국 14
 
1.7%
자 14
 
1.7%
리 14
 
1.7%
Other values (218) 658
78.4%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 3
100.0%
None
ValueCountFrequency (%)
β 1
100.0%

학술발표자
Text

Distinct95
Distinct (%)66.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.2 KiB
2023-12-12T13:02:05.216780image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length37
Median length3
Mean length7.972028
Min length2

Characters and Unicode

Total characters1140
Distinct characters153
Distinct categories6 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique68 ?
Unique (%)47.6%

Sample

1st row곽호정
2nd row강호민 외 9명
3rd row최인이 외 9명
4th row김민하 외 6명
5th row유혜진, 조원준
ValueCountFrequency (%)
jo 14
 
5.9%
hong 10
 
4.2%
sunmee 10
 
4.2%
hyunsol 7
 
3.0%
장유병 5
 
2.1%
juyoung 5
 
2.1%
choi 4
 
1.7%
진재형 4
 
1.7%
김진영 4
 
1.7%
youlrae 4
 
1.7%
Other values (126) 170
71.7%
2023-12-12T13:02:05.700564image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
94
 
8.2%
, 84
 
7.4%
o 51
 
4.5%
n 41
 
3.6%
u 39
 
3.4%
김 32
 
2.8%
e 28
 
2.5%
진 26
 
2.3%
이 25
 
2.2%
S 22
 
1.9%
Other values (143) 698
61.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 620
54.4%
Lowercase Letter 240
 
21.1%
Uppercase Letter 98
 
8.6%
Space Separator 94
 
8.2%
Other Punctuation 85
 
7.5%
Decimal Number 3
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
김 32
 
5.2%
진 26
 
4.2%
이 25
 
4.0%
영 19
 
3.1%
민 17
 
2.7%
정 17
 
2.7%
현 16
 
2.6%
성 15
 
2.4%
지 13
 
2.1%
유 13
 
2.1%
Other values (114) 427
68.9%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 51
21.2%
n 41
17.1%
u 39
16.2%
e 28
11.7%
g 19
 
7.9%
l 14
 
5.8%
y 11
 
4.6%
i 10
 
4.2%
m 10
 
4.2%
h 8
 
3.3%
Other values (3) 9
 
3.8%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 22
22.4%
J 22
22.4%
H 20
20.4%
Y 9
9.2%
C 6
 
6.1%
M 6
 
6.1%
R 5
 
5.1%
K 4
 
4.1%
A 2
 
2.0%
D 1
 
1.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 84
98.8%
. 1
 
1.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
9 2
66.7%
6 1
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
94
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 620
54.4%
Latin 338
29.6%
Common 182
 
16.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
김 32
 
5.2%
진 26
 
4.2%
이 25
 
4.0%
영 19
 
3.1%
민 17
 
2.7%
정 17
 
2.7%
현 16
 
2.6%
성 15
 
2.4%
지 13
 
2.1%
유 13
 
2.1%
Other values (114) 427
68.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
o 51
15.1%
n 41
12.1%
u 39
11.5%
e 28
 
8.3%
S 22
 
6.5%
J 22
 
6.5%
H 20
 
5.9%
g 19
 
5.6%
l 14
 
4.1%
y 11
 
3.3%
Other values (14) 71
21.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
94
51.6%
, 84
46.2%
9 2
 
1.1%
6 1
 
0.5%
. 1
 
0.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 620
54.4%
ASCII 520
45.6%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
94
18.1%
, 84
16.2%
o 51
9.8%
n 41
7.9%
u 39
 
7.5%
e 28
 
5.4%
S 22
 
4.2%
J 22
 
4.2%
H 20
 
3.8%
g 19
 
3.7%
Other values (19) 100
19.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
김 32
 
5.2%
진 26
 
4.2%
이 25
 
4.0%
영 19
 
3.1%
민 17
 
2.7%
정 17
 
2.7%
현 16
 
2.6%
성 15
 
2.4%
지 13
 
2.1%
유 13
 
2.1%
Other values (114) 427
68.9%

학술발표일자
Date

Distinct52
Distinct (%)36.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.2 KiB
Minimum2020-01-03 00:00:00
Maximum2020-12-11 00:00:00
2023-12-12T13:02:05.891556image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T13:02:06.079988image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

Interactions

2023-12-12T13:02:01.328080image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-12T13:02:06.256477image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
번호과제관리번호과제명연구책임자학술회의명학술발표자학술발표일자
번호1.0000.9650.9650.9570.9460.9390.855
과제관리번호0.9651.0001.0001.0000.9980.9990.985
과제명0.9651.0001.0001.0000.9980.9990.985
연구책임자0.9571.0001.0001.0000.9991.0000.987
학술회의명0.9460.9980.9980.9991.0000.9870.999
학술발표자0.9390.9990.9991.0000.9871.0000.978
학술발표일자0.8550.9850.9850.9870.9990.9781.000
2023-12-12T13:02:06.403819image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
과제명과제관리번호연구책임자
과제명1.0001.0000.991
과제관리번호1.0001.0000.991
연구책임자0.9910.9911.000
2023-12-12T13:02:06.534035image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
번호과제관리번호과제명연구책임자
번호1.0000.7090.7090.688
과제관리번호0.7091.0001.0000.991
과제명0.7091.0001.0000.991
연구책임자0.6880.9910.9911.000

Missing values

2023-12-12T13:02:01.475736image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T13:02:01.682211image/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

번호분류과제관리번호과제명연구책임자학술회의명학술발표제목학술발표자학술발표일자
01농림식품 융복합116077-3부잠사를 이용한 인공피부개발용 실크기반 3D 프린팅 바이오잉크의 개발조창열한국공업화학회Generic platform for colorimetric assay of melanocyte laden 3D hydrogel곽호정2020-10-30
12농림식품 융복합116111-3양자점을 이용한 넓은 적색 스팩트럼을 갖는 고 식물생장용 100W급 LED조명 개발고영욱2020년 한국생물환경조절학회 추계학술발표회다양한 광원을 이용한 군락내 보광이 방울토마토의 수량과 품질에 미치는 영향강호민 외 9명2020-10-22
23농림식품 융복합116111-3양자점을 이용한 넓은 적색 스팩트럼을 갖는 고 식물생장용 100W급 LED조명 개발고영욱2020년 한국생물환경조절학회 추계학술발표회다양한 광원을 이용한 보광이 방울토마토의 수량과 품질에 미치는 영향최인이 외 9명2020-10-22
34농림식품 융복합116111-3양자점을 이용한 넓은 적색 스팩트럼을 갖는 고 식물생장용 100W급 LED조명 개발고영욱2020 조명전기설비학회고생장 퀀텀닷 식물조명의 새싹삼 생육김민하 외 6명2020-07-02
45농림식품 융복합116113-2시설농업용 ICT 융복합기술기반 CO2 시비 및 에너지통합시스템 개발조원준2020년도 한국가스학회 통합 학술대회우리나라 천연가스 수입구조의 위험도 분석유혜진, 조원준2020-10-29
56농림식품 융복합116136-3개자, 선복화, 연교의 발효물을 이용한 사료 첨가제 및 방제용 소독제의 개발백현동ASM Microbe 2019Synergy Effect of Three Medicinal Herbs against Avian Pathogenic Salmonella Induced by Cellular Damage and Membrane Permeabilit천민정2020-07-19
67농림식품 융복합116171-3감국, 감초 등을 이용한 미세먼지 대응 기관지 건강개선 건강기능식품 연구개발박성선2020 한국자원식물학회 춘계학술대회Anti-inflammatory Action of Herbal Medicine Comprised of Scutellaria baicalensis and Chrysanthemum morifoliumMin Geun Suh2020-08-14
78농림식품 융복합116171-3감국, 감초 등을 이용한 미세먼지 대응 기관지 건강개선 건강기능식품 연구개발박성선2020 한국자원식물학회 춘계학술대회Improvement of Bronchial Immune Hypersensitivity Reaction by Extracts from Chrysanthemum morifolium and Scutellaria baicalensisKyoung won Cho2020-08-14
89농림식품 융복합117010-1갱년기 열성홍조 개선 건강기능식품 개발을 위한 구기자 함유 복합한약추출물의 지표 성분 연구장대식제51회 한국생약학회 정기총회 및 학술대회Isolation and Elucidation of a New Phenolic Glycoside from the fruits of Morus albaRanhee Kim, Dae Sik Jang2020-11-09
910농림식품 융복합117050-3병풀로부터 눈 및 간건강 개별인정형 건강기능식품 개발정용준2020 KSABCA randomized, double-blind, placebo-controlled, parallel study to evaluate the comparative efficacy and safety of Centella asiatica extract (CA-HE50)정용준2020-08-20
번호분류과제관리번호과제명연구책임자학술회의명학술발표제목학술발표자학술발표일자
133134농림식품 융복합918012-4농식품 유용 미생물의 다중오믹스 기반 유용 유전자원 발굴 및 가치제고화 기술 개발반용선2020 Annual Meeting of the Microbiological Society of KoreaFungal Kinases and Transcription Factors Regulating Brain Infection in Cryptococcus neoformans이경태2020-10-07
134135농림식품 융복합918012-4농식품 유용 미생물의 다중오믹스 기반 유용 유전자원 발굴 및 가치제고화 기술 개발반용선2020 Annual Meeting of the Microbiological Society of KoreaGenome-wide Functional Analysis of Phosphatases in the Pathogenic Fungus Cryptococcus neoformans진재형2020-10-07
135136농림식품 융복합918012-4농식품 유용 미생물의 다중오믹스 기반 유용 유전자원 발굴 및 가치제고화 기술 개발반용선2020 Annual Meeting of the Microbiological Society of KoreaThe Unraveling of Complex Signaling Networks Involved in the Developmental Process of Cryptococcus neoformans김진영2020-10-07
136137농림식품 융복합918012-4농식품 유용 미생물의 다중오믹스 기반 유용 유전자원 발굴 및 가치제고화 기술 개발반용선2020 Annual Meeting of the Microbiological Society of KoreaSystematic Analysis of Host-derived Cues for the Regulation of Pathogenicity-related Transcription Factors in Cryptococcus neoformans유성룡2020-10-07
137138농림식품 융복합918013-4농림축산식품 분야를 위한 메타유전체의 통합 분석을 위한 데이터베이스 및 소프트웨어 개발천종식ACKSS2020Microbiome천종식2020-11-05
138139농림식품 융복합918013-4농림축산식품 분야를 위한 메타유전체의 통합 분석을 위한 데이터베이스 및 소프트웨어 개발천종식Pacific Symposium on BiocomputingANOMIGAN: GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS FOR ANONYMIZING PRIVATE MEDICAL DATA배호2020-01-03
139140농림식품 융복합918013-4농림축산식품 분야를 위한 메타유전체의 통합 분석을 위한 데이터베이스 및 소프트웨어 개발천종식한국미생물 생명공학회Introducing Murine Microbiome Database (MMDB): A Curated Database with Taxonomic Profiling of the Healthy Mouse Gastrointestinal Microbiome양준원2020-01-13
140141농림식품 융복합918013-4농림축산식품 분야를 위한 메타유전체의 통합 분석을 위한 데이터베이스 및 소프트웨어 개발천종식KDDW2020Recent trend in the analysis method of microbiome: Beyond 16s rRNA천종식2020-11-20
141142농림식품 융복합918021-4장내 마이크로바이옴 기반 식품 기능성 평가 시스템 개발unnotatsuya2020 International Symposium and Annual Meeting of the KSABCEffect of Chunggukjang(fermented Soybean) on the Changes of Gut Microbial ecology through In-vitro Gastrointestinal Digestion System전다빈2020-08-20
142143농림식품 융복합918021-4장내 마이크로바이옴 기반 식품 기능성 평가 시스템 개발unnotatsuya2020 International Symposium and Annual Meeting of the KSABCEffect of Cheonggukjang fermented with Bacillus belezensis(SCGB1, SCGB574, SCDB291) predicted through the analysis of human gut microbiome and Whole g김지연2020-08-20