Overview

Dataset statistics

Number of variables14
Number of observations36
Missing cells1
Missing cells (%)0.2%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory4.2 KiB
Average record size in memory119.7 B

Variable types

Numeric4
Categorical2
Text4
DateTime4

Dataset

Description농림식품 경제사회 연구개발사업의(사업명, 과제번호, 과제명, 주관연구기관, 연구시작년도, 연구종료년도, 연구비, 연구내용)
Author농림식품기술기획평가원
URLhttps://data.mafra.go.kr/opendata/data/indexOpenDataDetail.do?data_id=20191014000000001295

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분류 has constant value ""Constant
번호 is highly overall correlated with 총괄과제번호 and 2 other fieldsHigh correlation
총괄과제번호 is highly overall correlated with 번호 and 2 other fieldsHigh correlation
세부과제번호 is highly overall correlated with 번호 and 2 other fieldsHigh correlation
사업명 is highly overall correlated with 번호 and 2 other fieldsHigh correlation
연구내용요약 has 1 (2.8%) missing valuesMissing
번호 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-11 03:32:04.544616
Analysis finished2023-12-11 03:32:07.401950
Duration2.86 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

번호
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct36
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean18.5
Minimum1
Maximum36
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size456.0 B
2023-12-11T12:32:07.480664image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile2.75
Q19.75
median18.5
Q327.25
95-th percentile34.25
Maximum36
Range35
Interquartile range (IQR)17.5

Descriptive statistics

Standard deviation10.535654
Coefficient of variation (CV)0.5694948
Kurtosis-1.2
Mean18.5
Median Absolute Deviation (MAD)9
Skewness0
Sum666
Variance111
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-11T12:32:07.616882image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=36)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
2.8%
20 1
 
2.8%
22 1
 
2.8%
23 1
 
2.8%
24 1
 
2.8%
25 1
 
2.8%
26 1
 
2.8%
27 1
 
2.8%
28 1
 
2.8%
29 1
 
2.8%
Other values (26) 26
72.2%
ValueCountFrequency (%)
1 1
2.8%
2 1
2.8%
3 1
2.8%
4 1
2.8%
5 1
2.8%
6 1
2.8%
7 1
2.8%
8 1
2.8%
9 1
2.8%
10 1
2.8%
ValueCountFrequency (%)
36 1
2.8%
35 1
2.8%
34 1
2.8%
33 1
2.8%
32 1
2.8%
31 1
2.8%
30 1
2.8%
29 1
2.8%
28 1
2.8%
27 1
2.8%

분류
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)2.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size420.0 B
농림식품 경제사회
36 

Length

Max length9
Median length9
Mean length9
Min length9

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
농림식품 경제사회 36
100.0%

Length

2023-12-11T12:32:07.764165image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T12:32:07.933254image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
농림식품 36
50.0%
경제사회 36
50.0%

사업명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct5
Distinct (%)13.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size420.0 B
수출전략기술개발
22 
첨단생산기술개발
9 
기술사업화지원
3 
가축질병대응기술개발
 
1
농식품연구성과후속지원
 
1

Length

Max length11
Median length8
Mean length8.0555556
Min length7

Unique

Unique2 ?
Unique (%)5.6%

Sample

1st row첨단생산기술개발
2nd row수출전략기술개발
3rd row수출전략기술개발
4th row첨단생산기술개발
5th row첨단생산기술개발

Common Values

ValueCountFrequency (%)
수출전략기술개발 22
61.1%
첨단생산기술개발 9
25.0%
기술사업화지원 3
 
8.3%
가축질병대응기술개발 1
 
2.8%
농식품연구성과후속지원 1
 
2.8%

Length

2023-12-11T12:32:08.054240image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T12:32:08.204139image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
수출전략기술개발 22
61.1%
첨단생산기술개발 9
25.0%
기술사업화지원 3
 
8.3%
가축질병대응기술개발 1
 
2.8%
농식품연구성과후속지원 1
 
2.8%

총괄과제번호
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct20
Distinct (%)55.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean467356.92
Minimum116123
Maximum818010
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size456.0 B
2023-12-11T12:32:08.346275image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum116123
5-th percentile117040
Q1318010.75
median617067.5
Q3617073.25
95-th percentile816267.5
Maximum818010
Range701887
Interquartile range (IQR)299062.5

Descriptive statistics

Standard deviation233275.14
Coefficient of variation (CV)0.49913703
Kurtosis-1.2474731
Mean467356.92
Median Absolute Deviation (MAD)199462.5
Skewness-0.25133182
Sum16824849
Variance5.4417292 × 1010
MonotonicityIncreasing
2023-12-11T12:32:08.488358image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=20)
ValueCountFrequency (%)
617073 7
19.4%
118013 3
 
8.3%
617074 3
 
8.3%
318010 2
 
5.6%
318011 2
 
5.6%
816005 2
 
5.6%
617078 2
 
5.6%
117040 2
 
5.6%
617067 2
 
5.6%
116123 1
 
2.8%
Other values (10) 10
27.8%
ValueCountFrequency (%)
116123 1
 
2.8%
117040 2
5.6%
118013 3
8.3%
118070 1
 
2.8%
318010 2
5.6%
318011 2
5.6%
318034 1
 
2.8%
318054 1
 
2.8%
318056 1
 
2.8%
318057 1
 
2.8%
ValueCountFrequency (%)
818010 1
 
2.8%
817055 1
 
2.8%
816005 2
 
5.6%
617078 2
 
5.6%
617074 3
8.3%
617073 7
19.4%
617070 1
 
2.8%
617068 1
 
2.8%
617067 2
 
5.6%
318058 1
 
2.8%

세부과제번호
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct20
Distinct (%)55.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean4.6735695 × 108
Minimum1.1612302 × 108
Maximum8.1801002 × 108
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size456.0 B
2023-12-11T12:32:08.634229image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1.1612302 × 108
5-th percentile1.1704003 × 108
Q13.1801078 × 108
median6.1706755 × 108
Q36.170733 × 108
95-th percentile8.1626753 × 108
Maximum8.1801002 × 108
Range7.01887 × 108
Interquartile range (IQR)2.9906252 × 108

Descriptive statistics

Standard deviation2.3327515 × 108
Coefficient of variation (CV)0.49913701
Kurtosis-1.2474733
Mean4.6735695 × 108
Median Absolute Deviation (MAD)1.9946247 × 108
Skewness-0.25133188
Sum1.682485 × 1010
Variance5.4417296 × 1016
MonotonicityIncreasing
2023-12-11T12:32:08.803707image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=20)
ValueCountFrequency (%)
617073051 7
19.4%
118013021 3
 
8.3%
617074051 3
 
8.3%
318010021 2
 
5.6%
318011031 2
 
5.6%
816005032 2
 
5.6%
617078061 2
 
5.6%
117040032 2
 
5.6%
617067051 2
 
5.6%
116123022 1
 
2.8%
Other values (10) 10
27.8%
ValueCountFrequency (%)
116123022 1
 
2.8%
117040032 2
5.6%
118013021 3
8.3%
118070011 1
 
2.8%
318010021 2
5.6%
318011031 2
5.6%
318034031 1
 
2.8%
318054011 1
 
2.8%
318056011 1
 
2.8%
318057011 1
 
2.8%
ValueCountFrequency (%)
818010021 1
 
2.8%
817055011 1
 
2.8%
816005032 2
 
5.6%
617078061 2
 
5.6%
617074051 3
8.3%
617073051 7
19.4%
617070051 1
 
2.8%
617068051 1
 
2.8%
617067051 2
 
5.6%
318058011 1
 
2.8%

과제명
Text

Distinct34
Distinct (%)94.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size420.0 B
2023-12-11T12:32:09.191454image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length64
Median length39
Mean length30.25
Min length14

Characters and Unicode

Total characters1089
Distinct characters209
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique32 ?
Unique (%)88.9%

Sample

1st rowIoT 기술을 활용한 도농 연계 영농 플랫폼 개발
2nd row농산물 수출 증진을 위한 생분해성 플라스틱 단위 포장재 생산 및 상용화
3rd row농산물 수출 증진을 위한 생분해성 플라스틱 단위 포장재 개발
4th row블록체인 기술을 활용한 농축산물의 생산·유통·소비 관리기술 개발
5th row블록체인 기술을 활용한 농축산물의 생산·유통·소비 관리기술 개발
ValueCountFrequency (%)
및 12
 
4.5%
수출 9
 
3.4%
개발 9
 
3.4%
구축 7
 
2.6%
기술을 5
 
1.9%
위한 5
 
1.9%
플랫폼 5
 
1.9%
활용한 4
 
1.5%
ict 4
 
1.5%
농산물 4
 
1.5%
Other values (154) 201
75.8%
2023-12-11T12:32:09.787947image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
230
 
21.1%
수 29
 
2.7%
출 26
 
2.4%
구 20
 
1.8%
기 19
 
1.7%
개 17
 
1.6%
한 16
 
1.5%
산 14
 
1.3%
발 14
 
1.3%
을 14
 
1.3%
Other values (199) 690
63.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 811
74.5%
Space Separator 230
 
21.1%
Uppercase Letter 23
 
2.1%
Other Punctuation 12
 
1.1%
Open Punctuation 5
 
0.5%
Close Punctuation 5
 
0.5%
Decimal Number 2
 
0.2%
Lowercase Letter 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
수 29
 
3.6%
출 26
 
3.2%
구 20
 
2.5%
기 19
 
2.3%
개 17
 
2.1%
한 16
 
2.0%
산 14
 
1.7%
발 14
 
1.7%
을 14
 
1.7%
사 13
 
1.6%
Other values (183) 629
77.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
I 5
21.7%
T 5
21.7%
C 4
17.4%
F 2
 
8.7%
B 2
 
8.7%
R 2
 
8.7%
P 1
 
4.3%
E 1
 
4.3%
V 1
 
4.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
· 8
66.7%
, 4
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
230
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 5
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 5
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 2
100.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 811
74.5%
Common 254
 
23.3%
Latin 24
 
2.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
수 29
 
3.6%
출 26
 
3.2%
구 20
 
2.5%
기 19
 
2.3%
개 17
 
2.1%
한 16
 
2.0%
산 14
 
1.7%
발 14
 
1.7%
을 14
 
1.7%
사 13
 
1.6%
Other values (183) 629
77.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
I 5
20.8%
T 5
20.8%
C 4
16.7%
F 2
 
8.3%
B 2
 
8.3%
R 2
 
8.3%
o 1
 
4.2%
P 1
 
4.2%
E 1
 
4.2%
V 1
 
4.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
230
90.6%
· 8
 
3.1%
( 5
 
2.0%
) 5
 
2.0%
, 4
 
1.6%
2 2
 
0.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 811
74.5%
ASCII 270
 
24.8%
None 8
 
0.7%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
230
85.2%
I 5
 
1.9%
T 5
 
1.9%
( 5
 
1.9%
) 5
 
1.9%
, 4
 
1.5%
C 4
 
1.5%
2 2
 
0.7%
F 2
 
0.7%
B 2
 
0.7%
Other values (5) 6
 
2.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
수 29
 
3.6%
출 26
 
3.2%
구 20
 
2.5%
기 19
 
2.3%
개 17
 
2.1%
한 16
 
2.0%
산 14
 
1.7%
발 14
 
1.7%
을 14
 
1.7%
사 13
 
1.6%
Other values (183) 629
77.6%
None
ValueCountFrequency (%)
· 8
100.0%

연구수행기관
Text

Distinct35
Distinct (%)97.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size420.0 B
2023-12-11T12:32:10.026078image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length17
Median length14
Mean length10.972222
Min length5

Characters and Unicode

Total characters395
Distinct characters116
Distinct categories6 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique34 ?
Unique (%)94.4%

Sample

1st row강남대학교 산학협력단
2nd row(주)에이치피엠글로벌
3rd row연세대학교 원주산학협력단
4th row농업회사법인 주식회사 본프레쉬
5th row주식회사 엠케이
ValueCountFrequency (%)
산학협력단 8
 
13.3%
주식회사 4
 
6.7%
사단)한국 2
 
3.3%
미래 2
 
3.3%
연구원 2
 
3.3%
농식품 2
 
3.3%
농업회사법인 2
 
3.3%
에버민트파트너즈 1
 
1.7%
건국대학교 1
 
1.7%
에코비젼연구소 1
 
1.7%
Other values (35) 35
58.3%
2023-12-11T12:32:10.390924image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
24
 
6.1%
학 19
 
4.8%
( 18
 
4.6%
주 18
 
4.6%
) 18
 
4.6%
단 14
 
3.5%
사 13
 
3.3%
대 11
 
2.8%
산 10
 
2.5%
원 10
 
2.5%
Other values (106) 240
60.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 333
84.3%
Space Separator 24
 
6.1%
Open Punctuation 18
 
4.6%
Close Punctuation 18
 
4.6%
Other Symbol 1
 
0.3%
Dash Punctuation 1
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
학 19
 
5.7%
주 18
 
5.4%
단 14
 
4.2%
사 13
 
3.9%
대 11
 
3.3%
산 10
 
3.0%
원 10
 
3.0%
이 9
 
2.7%
연 9
 
2.7%
력 9
 
2.7%
Other values (101) 211
63.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
24
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 18
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 18
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㈜ 1
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 334
84.6%
Common 61
 
15.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
학 19
 
5.7%
주 18
 
5.4%
단 14
 
4.2%
사 13
 
3.9%
대 11
 
3.3%
산 10
 
3.0%
원 10
 
3.0%
이 9
 
2.7%
연 9
 
2.7%
력 9
 
2.7%
Other values (102) 212
63.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
24
39.3%
( 18
29.5%
) 18
29.5%
- 1
 
1.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 333
84.3%
ASCII 61
 
15.4%
None 1
 
0.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
24
39.3%
( 18
29.5%
) 18
29.5%
- 1
 
1.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
학 19
 
5.7%
주 18
 
5.4%
단 14
 
4.2%
사 13
 
3.9%
대 11
 
3.3%
산 10
 
3.0%
원 10
 
3.0%
이 9
 
2.7%
연 9
 
2.7%
력 9
 
2.7%
Other values (101) 211
63.4%
None
ValueCountFrequency (%)
㈜ 1
100.0%

주관기관
Text

Distinct19
Distinct (%)52.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size420.0 B
2023-12-11T12:32:10.601124image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length17
Median length13
Mean length10.638889
Min length6

Characters and Unicode

Total characters383
Distinct characters82
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

Unique9 ?
Unique (%)25.0%

Sample

1st row강남대학교 산학협력단
2nd row연세대학교 원주산학협력단
3rd row연세대학교 원주산학협력단
4th row(주)이지팜
5th row(주)이지팜
ValueCountFrequency (%)
에코비젼연구소 7
 
11.9%
산학협력단 6
 
10.2%
농식품 3
 
5.1%
미래 3
 
5.1%
연구원 3
 
5.1%
주)이지팜 3
 
5.1%
사단)한국 3
 
5.1%
국립원예특작과학원 2
 
3.4%
주)파머스페이스 2
 
3.4%
농어촌연구원 2
 
3.4%
Other values (17) 25
42.4%
2023-12-11T12:32:10.909437image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
23
 
6.0%
연 19
 
5.0%
학 18
 
4.7%
원 16
 
4.2%
구 15
 
3.9%
( 13
 
3.4%
) 13
 
3.4%
사 11
 
2.9%
단 11
 
2.9%
농 11
 
2.9%
Other values (72) 233
60.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 334
87.2%
Space Separator 23
 
6.0%
Open Punctuation 13
 
3.4%
Close Punctuation 13
 
3.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
연 19
 
5.7%
학 18
 
5.4%
원 16
 
4.8%
구 15
 
4.5%
사 11
 
3.3%
단 11
 
3.3%
농 11
 
3.3%
주 11
 
3.3%
산 9
 
2.7%
교 8
 
2.4%
Other values (69) 205
61.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
23
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 13
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 13
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 334
87.2%
Common 49
 
12.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
연 19
 
5.7%
학 18
 
5.4%
원 16
 
4.8%
구 15
 
4.5%
사 11
 
3.3%
단 11
 
3.3%
농 11
 
3.3%
주 11
 
3.3%
산 9
 
2.7%
교 8
 
2.4%
Other values (69) 205
61.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
23
46.9%
( 13
26.5%
) 13
26.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 334
87.2%
ASCII 49
 
12.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
23
46.9%
( 13
26.5%
) 13
26.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
연 19
 
5.7%
학 18
 
5.4%
원 16
 
4.8%
구 15
 
4.5%
사 11
 
3.3%
단 11
 
3.3%
농 11
 
3.3%
주 11
 
3.3%
산 9
 
2.7%
교 8
 
2.4%
Other values (69) 205
61.4%

총연구기간 시작일
Date

Distinct9
Distinct (%)25.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size420.0 B
Minimum2016-08-25 00:00:00
Maximum2018-04-30 00:00:00
2023-12-11T12:32:11.022312image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:32:11.117258image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=9)

총연구기간 종료일
Date

Distinct9
Distinct (%)25.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size420.0 B
Minimum2018-04-14 00:00:00
Maximum2022-12-31 00:00:00
2023-12-11T12:32:11.205419image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:32:11.306214image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=9)

당해년도연구시작일
Date

Distinct9
Distinct (%)25.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size420.0 B
Minimum2017-08-25 00:00:00
Maximum2018-04-30 00:00:00
2023-12-11T12:32:11.428657image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:32:11.548605image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=9)

당해년도연구종료일
Date

Distinct6
Distinct (%)16.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size420.0 B
Minimum2018-04-14 00:00:00
Maximum2018-12-31 00:00:00
2023-12-11T12:32:11.679340image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:32:11.847086image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=6)

총연구비
Real number (ℝ)

Distinct28
Distinct (%)77.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean96710611
Minimum17400000
Maximum4.28 × 108
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size456.0 B
2023-12-11T12:32:11.978452image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum17400000
5-th percentile17400000
Q140000000
median77500000
Q31.30625 × 108
95-th percentile2.37175 × 108
Maximum4.28 × 108
Range4.106 × 108
Interquartile range (IQR)90625000

Descriptive statistics

Standard deviation84470504
Coefficient of variation (CV)0.87343574
Kurtosis5.6740713
Mean96710611
Median Absolute Deviation (MAD)41050000
Skewness2.0141904
Sum3.481582 × 109
Variance7.135266 × 1015
MonotonicityNot monotonic
2023-12-11T12:32:12.136557image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=28)
ValueCountFrequency (%)
17400000 4
 
11.1%
140000000 2
 
5.6%
53300000 2
 
5.6%
40000000 2
 
5.6%
100000000 2
 
5.6%
20000000 2
 
5.6%
75000000 1
 
2.8%
87000000 1
 
2.8%
92444000 1
 
2.8%
184889000 1
 
2.8%
Other values (18) 18
50.0%
ValueCountFrequency (%)
17400000 4
11.1%
20000000 2
5.6%
29120000 1
 
2.8%
37900000 1
 
2.8%
40000000 2
5.6%
40100000 1
 
2.8%
44900000 1
 
2.8%
48800000 1
 
2.8%
50000000 1
 
2.8%
53300000 2
5.6%
ValueCountFrequency (%)
428000000 1
2.8%
246700000 1
2.8%
234000000 1
2.8%
200000000 1
2.8%
184889000 1
2.8%
165000000 1
2.8%
140000000 2
5.6%
134000000 1
2.8%
129500000 1
2.8%
120000000 1
2.8%

연구내용요약
Text

MISSING 

Distinct32
Distinct (%)91.4%
Missing1
Missing (%)2.8%
Memory size420.0 B
2023-12-11T12:32:12.529306image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length992
Median length274
Mean length333.34286
Min length26

Characters and Unicode

Total characters11667
Distinct characters481
Distinct categories13 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks8 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique29 ?
Unique (%)82.9%

Sample

1st row본 "IoT 기술을 이용한 도농협력영농(직접/공동/계약재배) 플랫폼 개발" 제안 과제의 최종개발내용은 CCTV, 인터넷, 관리서버시스템 및 스마트폰 등 IoT 기술과 빅테이타 분석 기술을 활용하여 농가와 도시 가구간 인터넷을 통한 연결이 가능하게 할 뿐만 아니라 실시간으로 언제, 어디서나 자신이 운영(농가의 관리 지원을 받으며)하는 텃밭의 상태를 확인하고, 본인 텃밭의 생산물을 직접 수확할 뿐 아니라 웹 및 스마트폰을 통해 경작현황/수확/배송주문 등을 실시간으로 가능하게 하는 것이다
2nd row○ 가스투과도 조절이 가능한 농산물용 생분해성 소포장재 개발- 가스투과도 2종(1,500cc/day/m2, 15,000cc/day/m2) 생분해 재질 개발- 가스투과도 생분해 소포장재 생산 라인 구축 및 상용화○ 농산물용 가격 경쟁력을 갖춘 생분해성 포장재 개발- 생분해성 필러를 적용하여 단가를 내리고 강도 저하를 개선하는 재질 개발- 개발된 재질을 적용한 양산체제 구축 및 상용화○ 생분해 소포장재에 대한 LCA(전과정평가)- 환경영향평가를 통하여 기존 제품 대비 환경에 대한 영향을 조사- 조사된 결과를 마케팅에 활용
3rd row○ 가스투과도 조절이 가능한 농산물용 생분해성 소포장재 개발- 가스투과도 2종(1,500cc/day/m2, 15,000cc/day/m2) 생분해 재질 개발- 가스투과도 생분해 소포장재 생산 라인 구축 및 상용화○ 농산물용 가격 경쟁력을 갖춘 생분해성 포장재 개발- 생분해성 필러를 적용하여 단가를 내리고 강도 저하를 개선하는 재질 개발- 개발된 재질을 적용한 양산체제 구축 및 상용화○ 생분해 소포장재에 대한 LCA(전과정평가)- 환경영향평가를 통하여 기존 제품 대비 환경에 대한 영향을 조사- 조사된 결과를 마케팅에 활용
4th row농축산물 이력관리시스템을 위한 블록체인 기술개발
5th row블록체인을 적용한 농축산물 이력관리시스템 개발을 위해 다음과 같은 기술을 개발 - 농축산물 이력관리시스템을 위한 블록체인 기술개발 - 수수료체계와 보상이 가능한 자체 토큰 순환시스템 구현 - Hash와 No-Sql DB를 활용한 이력데이터 관리체계 개발 - 생산자/소비자용 분산어플리케이션 개발 및 연동 개발 - 실시간 농축산물 품질관리를 위한 IoT디바이스, IoT사이트게이트웨이 개발
ValueCountFrequency (%)
및 110
 
4.0%
시스템 65
 
2.3%
59
 
2.1%
개발 59
 
2.1%
위한 41
 
1.5%
수출 40
 
1.4%
○ 29
 
1.0%
관리 21
 
0.8%
농산물 20
 
0.7%
통한 18
 
0.6%
Other values (1192) 2317
83.4%
2023-12-11T12:32:13.105394image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
2808
 
24.1%
수 190
 
1.6%
시 181
 
1.6%
, 151
 
1.3%
출 147
 
1.3%
- 142
 
1.2%
한 137
 
1.2%
을 123
 
1.1%
개 120
 
1.0%
가 115
 
1.0%
Other values (471) 7553
64.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 7843
67.2%
Space Separator 2810
 
24.1%
Other Punctuation 296
 
2.5%
Uppercase Letter 170
 
1.5%
Dash Punctuation 142
 
1.2%
Lowercase Letter 111
 
1.0%
Decimal Number 99
 
0.8%
Other Symbol 72
 
0.6%
Open Punctuation 49
 
0.4%
Close Punctuation 49
 
0.4%
Other values (3) 26
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
수 190
 
2.4%
시 181
 
2.3%
출 147
 
1.9%
한 137
 
1.7%
을 123
 
1.6%
개 120
 
1.5%
가 115
 
1.5%
발 110
 
1.4%
및 110
 
1.4%
기 109
 
1.4%
Other values (396) 6501
82.9%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
c 16
14.4%
o 13
11.7%
a 13
11.7%
e 9
 
8.1%
i 7
 
6.3%
y 7
 
6.3%
d 7
 
6.3%
n 6
 
5.4%
m 5
 
4.5%
t 4
 
3.6%
Other values (13) 24
21.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
I 23
13.5%
C 21
12.4%
T 17
 
10.0%
E 11
 
6.5%
A 10
 
5.9%
B 10
 
5.9%
U 10
 
5.9%
R 9
 
5.3%
P 8
 
4.7%
S 8
 
4.7%
Other values (12) 43
25.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 151
51.0%
. 69
23.3%
/ 29
 
9.8%
? 26
 
8.8%
: 16
 
5.4%
" 2
 
0.7%
· 2
 
0.7%
* 1
 
0.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 30
30.3%
2 24
24.2%
0 20
20.2%
5 8
 
8.1%
3 8
 
8.1%
4 6
 
6.1%
8 2
 
2.0%
6 1
 
1.0%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
① 2
33.3%
② 2
33.3%
③ 2
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
2808
99.9%
　 2
 
0.1%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
○ 68
94.4%
● 4
 
5.6%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 9
90.0%
“ 1
 
10.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 9
90.0%
” 1
 
10.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 142
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 49
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 49
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 7841
67.2%
Common 3543
30.4%
Latin 281
 
2.4%
Han 2
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
수 190
 
2.4%
시 181
 
2.3%
출 147
 
1.9%
한 137
 
1.7%
을 123
 
1.6%
개 120
 
1.5%
가 115
 
1.5%
발 110
 
1.4%
및 110
 
1.4%
기 109
 
1.4%
Other values (395) 6499
82.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
I 23
 
8.2%
C 21
 
7.5%
T 17
 
6.0%
c 16
 
5.7%
o 13
 
4.6%
a 13
 
4.6%
E 11
 
3.9%
A 10
 
3.6%
B 10
 
3.6%
U 10
 
3.6%
Other values (35) 137
48.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
2808
79.3%
, 151
 
4.3%
- 142
 
4.0%
. 69
 
1.9%
○ 68
 
1.9%
( 49
 
1.4%
) 49
 
1.4%
1 30
 
0.8%
/ 29
 
0.8%
? 26
 
0.7%
Other values (20) 122
 
3.4%
Han
ValueCountFrequency (%)
新 2
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 7837
67.2%
ASCII 3722
31.9%
Geometric Shapes 72
 
0.6%
Punctuation 20
 
0.2%
Enclosed Alphanum 6
 
0.1%
None 4
 
< 0.1%
Compat Jamo 4
 
< 0.1%
CJK 2
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
2808
75.4%
, 151
 
4.1%
- 142
 
3.8%
. 69
 
1.9%
( 49
 
1.3%
) 49
 
1.3%
1 30
 
0.8%
/ 29
 
0.8%
? 26
 
0.7%
2 24
 
0.6%
Other values (54) 345
 
9.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
수 190
 
2.4%
시 181
 
2.3%
출 147
 
1.9%
한 137
 
1.7%
을 123
 
1.6%
개 120
 
1.5%
가 115
 
1.5%
발 110
 
1.4%
및 110
 
1.4%
기 109
 
1.4%
Other values (393) 6495
82.9%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
○ 68
94.4%
● 4
 
5.6%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 9
45.0%
’ 9
45.0%
” 1
 
5.0%
“ 1
 
5.0%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
① 2
33.3%
② 2
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③ 2
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None
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　 2
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· 2
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Compat Jamo
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ㅇ 2
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ㅊ 2
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CJK
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新 2
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Interactions

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Correlations

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번호사업명총괄과제번호세부과제번호과제명연구수행기관주관기관총연구기간 시작일총연구기간 종료일당해년도연구시작일당해년도연구종료일총연구비연구내용요약
번호1.0000.9160.9940.9940.9620.9260.9320.7770.7540.7360.7650.0001.000
사업명0.9161.0000.7220.7221.0001.0000.9840.8120.8000.8120.7300.0001.000
총괄과제번호0.9940.7221.0001.0001.0001.0000.9790.9750.9860.9750.8130.3071.000
세부과제번호0.9940.7221.0001.0001.0001.0000.9790.9750.9860.9750.8130.3071.000
과제명0.9621.0001.0001.0001.0000.9791.0001.0001.0001.0001.0000.8571.000
연구수행기관0.9261.0001.0001.0000.9791.0000.9781.0001.0001.0001.0000.9390.987
주관기관0.9320.9840.9790.9791.0000.9781.0000.9870.9740.9520.9710.0001.000
총연구기간 시작일0.7770.8120.9750.9751.0001.0000.9871.0000.9830.9980.9980.5161.000
총연구기간 종료일0.7540.8000.9860.9861.0001.0000.9740.9831.0000.9781.0000.1871.000
당해년도연구시작일0.7360.8120.9750.9751.0001.0000.9520.9980.9781.0000.9980.6710.000
당해년도연구종료일0.7650.7300.8130.8131.0001.0000.9710.9981.0000.9981.0000.0001.000
총연구비0.0000.0000.3070.3070.8570.9390.0000.5160.1870.6710.0001.0000.000
연구내용요약1.0001.0001.0001.0001.0000.9871.0001.0001.0000.0001.0000.0001.000
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번호총괄과제번호세부과제번호총연구비사업명
번호1.0000.9950.995-0.0430.539
총괄과제번호0.9951.0001.000-0.0280.661
세부과제번호0.9951.0001.000-0.0280.661
총연구비-0.043-0.028-0.0281.0000.000
사업명0.5390.6610.6610.0001.000

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Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.

Sample

번호분류사업명총괄과제번호세부과제번호과제명연구수행기관주관기관총연구기간 시작일총연구기간 종료일당해년도연구시작일당해년도연구종료일총연구비연구내용요약
01농림식품 경제사회첨단생산기술개발116123116123022IoT 기술을 활용한 도농 연계 영농 플랫폼 개발강남대학교 산학협력단강남대학교 산학협력단2016-12-052018-12-042017-12-052018-12-0429120000본 "IoT 기술을 이용한 도농협력영농(직접/공동/계약재배) 플랫폼 개발" 제안 과제의 최종개발내용은 CCTV, 인터넷, 관리서버시스템 및 스마트폰 등 IoT 기술과 빅테이타 분석 기술을 활용하여 농가와 도시 가구간 인터넷을 통한 연결이 가능하게 할 뿐만 아니라 실시간으로 언제, 어디서나 자신이 운영(농가의 관리 지원을 받으며)하는 텃밭의 상태를 확인하고, 본인 텃밭의 생산물을 직접 수확할 뿐 아니라 웹 및 스마트폰을 통해 경작현황/수확/배송주문 등을 실시간으로 가능하게 하는 것이다
12농림식품 경제사회수출전략기술개발117040117040032농산물 수출 증진을 위한 생분해성 플라스틱 단위 포장재 생산 및 상용화(주)에이치피엠글로벌연세대학교 원주산학협력단2017-04-212019-12-312018-01-012018-12-31165000000○ 가스투과도 조절이 가능한 농산물용 생분해성 소포장재 개발- 가스투과도 2종(1,500cc/day/m2, 15,000cc/day/m2) 생분해 재질 개발- 가스투과도 생분해 소포장재 생산 라인 구축 및 상용화○ 농산물용 가격 경쟁력을 갖춘 생분해성 포장재 개발- 생분해성 필러를 적용하여 단가를 내리고 강도 저하를 개선하는 재질 개발- 개발된 재질을 적용한 양산체제 구축 및 상용화○ 생분해 소포장재에 대한 LCA(전과정평가)- 환경영향평가를 통하여 기존 제품 대비 환경에 대한 영향을 조사- 조사된 결과를 마케팅에 활용
23농림식품 경제사회수출전략기술개발117040117040032농산물 수출 증진을 위한 생분해성 플라스틱 단위 포장재 개발연세대학교 원주산학협력단연세대학교 원주산학협력단2017-04-212019-12-312018-04-212018-12-31134000000○ 가스투과도 조절이 가능한 농산물용 생분해성 소포장재 개발- 가스투과도 2종(1,500cc/day/m2, 15,000cc/day/m2) 생분해 재질 개발- 가스투과도 생분해 소포장재 생산 라인 구축 및 상용화○ 농산물용 가격 경쟁력을 갖춘 생분해성 포장재 개발- 생분해성 필러를 적용하여 단가를 내리고 강도 저하를 개선하는 재질 개발- 개발된 재질을 적용한 양산체제 구축 및 상용화○ 생분해 소포장재에 대한 LCA(전과정평가)- 환경영향평가를 통하여 기존 제품 대비 환경에 대한 영향을 조사- 조사된 결과를 마케팅에 활용
34농림식품 경제사회첨단생산기술개발118013118013021블록체인 기술을 활용한 농축산물의 생산·유통·소비 관리기술 개발농업회사법인 주식회사 본프레쉬(주)이지팜2018-04-262019-12-312018-04-262018-12-3153300000농축산물 이력관리시스템을 위한 블록체인 기술개발
45농림식품 경제사회첨단생산기술개발118013118013021블록체인 기술을 활용한 농축산물의 생산·유통·소비 관리기술 개발주식회사 엠케이(주)이지팜2018-04-262019-12-312018-04-262018-12-3140000000<NA>
56농림식품 경제사회첨단생산기술개발118013118013021블록체인 기술을 활용한 농축산물의 생산·유통·소비·관리기술 개발(주)이지팜(주)이지팜2018-04-262019-12-312018-04-262018-12-31246700000블록체인을 적용한 농축산물 이력관리시스템 개발을 위해 다음과 같은 기술을 개발 - 농축산물 이력관리시스템을 위한 블록체인 기술개발 - 수수료체계와 보상이 가능한 자체 토큰 순환시스템 구현 - Hash와 No-Sql DB를 활용한 이력데이터 관리체계 개발 - 생산자/소비자용 분산어플리케이션 개발 및 연동 개발 - 실시간 농축산물 품질관리를 위한 IoT디바이스, IoT사이트게이트웨이 개발
67농림식품 경제사회첨단생산기술개발118070118070011못난이(잉여)농산물 F2B 플랫폼 연구개발(주)파머스페이스(주)파머스페이스2018-04-262018-12-312018-04-262018-12-31129500000-F2B플랫폼 테스트 버전 -F2B플랫폼 시장화 버전 도입 -한정적 제품 및 식품가공업체 DB정리 -농가/식품가공업체 DB확대 -연계 플랫폼 확대(농자재/물류창고/금융/시설/설비) -유통 플랫폼 확대(식자재/수출입)
78농림식품 경제사회첨단생산기술개발318010318010021농촌지역 제로에너지 공공생활시설(경로당, 마을회관) 신축 및 리모델링 표준 모델개발(주)건축사사무소 티오피한국농어촌공사 농어촌연구원2018-04-262019-12-312018-04-262018-12-31111629000ㅇ 농촌형 제로에너지 공공생활시설(경로당, 마을회관) 신ㅊ굼 치 리모델링 표준 모델개발 - (신축) 제로에너지 공공생활시설을 위한 설게 가이드라인 제시 - (신축) 중부, 남부권역별 각각 경로당, 마을회관, 구조별 (RC, 목구조)표준모델 작성 - (신축) 경제성 분석 및 성능 검증 방안 제시 - (그린리모델링) 정량적 성능 지표선정 및 적용공법 제시 - (그린리모델링) 중부, 남부권역별 마을회관, 경로당 각각 1개소식 표준모델 작성
89농림식품 경제사회첨단생산기술개발318010318010021농촌형 제로에너지 공공생활시설(경로당, 마을회관) 에너지 성능 진단 및 ICT 기반 건물에너지 모니터링시스템 구축사단법인 한국건물에너지기술원한국농어촌공사 농어촌연구원2018-04-262019-12-312018-04-262018-12-3140000000ㅇ 농촌형 제로에너지 공공생활시설(경로당, 마을회관) 에너지 성능 진단 미 ㅊICT기반 건물에너지 관리시스템 구축 - 농촌형 제로에너지 공공생활시설 성능진단 가이드라인 도출 - 표준모델 대상 IoT 기술 기방 실내환경 및 에너지 모니터링시스템 구축 - 건축물 에너지효율등급 인증과 동일한 방법 절차를 통해 표준모델 성능 평가
910농림식품 경제사회첨단생산기술개발318011318011031신체 활동 동작 데이터 획득 및 치매 예방 훈련을 위한 VR 콘텐츠 제작 기술 개발동신대학교 산학협력단(주)투케이시스템2018-04-262020-12-312018-04-262018-12-31100000000○ 신체활동 측정을 위한 동작 분석 시스템 및 치매예방 VR 콘텐츠 제공을 위한 서비스 시스템 개발○ 고령 농업인의 농작업 신체 활동 측정을 통한 건강 상태 분석 및 맞춤형 건강관리 시스템 개발○ 치매 예방을 위한 고령 농업인 맞춤형 VR 콘텐츠 개발
번호분류사업명총괄과제번호세부과제번호과제명연구수행기관주관기관총연구기간 시작일총연구기간 종료일당해년도연구시작일당해년도연구종료일총연구비연구내용요약
2627농림식품 경제사회수출전략기술개발617073617073051프로바이오틱스 수출지역 확대 및 수출 향상우진비앤지 주식회사에코비젼연구소2017-10-182021-12-312017-10-182018-06-3048800000○기 수출제품의 수출 경쟁력 강화(국내 임상실험) - 생균제 독성 실험 진행-세포, 경구, 안점막, 피부자극, 유전자 분석 - 생균제 항생제 감수성 실험 ○기 수출제품의 수출 경쟁력 강화(국외 임상실험) - 타켓 동물의 사료효율 및 증체, 면역 강화 사양실험 진행○프로바이오틱스(생균제) 제품 수출 현재 애로사항 해결을 통한 수출 확대방안 모색- 기존 등록 제품의 애로사항 해결을 통한 수출 확대 및 신규 제품의 시장 진입을 통한 수출국의 다변화 확대○ 신규시장의 개척- EU 기준 안전성 검사를 통한 애로사항 해결- 수출 대상국 임상시험 진행 및 등록 추진, 수출 계약- 수출사업단과 마케팅 전력 수립(테스트 베드를 확보)
2728농림식품 경제사회수출전략기술개발617074617074051삼계탕 수출시장 조사 및 마케팅 전략 수립(사단)한국 농식품 미래 연구원(사단)한국 농식품 미래 연구원2017-10-182021-12-312017-10-182018-06-3080000000? 삼계탕 해외시장 조사? 수출타깃 국가 선정? 타깃국가별 애로사항 및 개선점 도출? 타깃국가별 마케팅 전략 도출? 직접적인 수출활성화를 위한 해외홍보
2829농림식품 경제사회수출전략기술개발617074617074051신규 검역협상 기준 표준화건국대학교 산학협력단(사단)한국 농식품 미래 연구원2017-10-182021-12-312017-10-182018-06-3020000000○ 캐나다 삼계탕 수출신규검역협상기준마련○ EU삼계탕 수출신규검역협상기준마련○ 캐나다 검역사절단파견 기초조사○ EU 검역사절단파견 기초조사○ 캐나다 및 EU수출개시 및 보완사항 검토
2930농림식품 경제사회수출전략기술개발617074617074051삼계탕 현지화 전략상품개발(주)선봉식품(사단)한국 농식품 미래 연구원2017-10-182021-12-312017-10-182018-06-3053400000보성과 하동녹차를 유기농으로 재배한 제품으로 개발
3031농림식품 경제사회수출전략기술개발617078617078061수출연구사업단 지원을 위한 공통기술 연구재단법인 차세대융합기술연구원(사)농식품신유통연구원2017-10-302022-12-312017-10-302018-06-30100000000○ 개별 사업단의 수출식품에 적합하도록 수출 국가 제도 개선 방안 연구 - 개별 사업단에서 현재 수출의 애로사항 수집 - 제도 관점에서 해결방안 연구 - WTO, FTA 등 제도개선을 위한 접근 방안 연구 ○ 현지인에 적합한 기호품질을 확보하기 위한 관능 및 마케팅 관점에서의 검사방법 개발 및 현장 적용 매뉴얼 연구- 전문가가 농축산물과 가공식품의 특성을 고려하여 각각 관능평가지 개발- 재한 유학생 네트워크를 활용하여 1차로 소비자 관능 평가를 진행한 후 이를 바탕으로 현장형 매뉴얼 개발 - 가공식품의 경우 기기분석 결과를 기반으로 보다 명확하게 가공공정 개선 연구 - 관능평가에 대한 데이터 확보와 홍보 목 수출국가 현지에서 해외마케팅 진행 지원
3132농림식품 경제사회수출전략기술개발617078617078061수출연구사업단의 전략적·효율적 운영관리를 위한 총괄사업단 운영(사)농식품신유통연구원(사)농식품신유통연구원2017-10-302022-12-312017-10-302018-06-30428000000○ ‘총괄사업단’은 10개 수출연구사업단의 전략적·효율적 성과관리를 수행하고 협업연구 발굴, 유사중복 연구 조정을 통해 연구의 효율성을 높이고 범용으로 적용 가능한 유통·가공기술 개발 등을 수행함.○ 총괄사업단은 수출연구사업단의 기획, 지원 및 관리 업무를 수행하며, 업무 수행을 위해 사무국, 기획단, 연구단, 정책협의회, 전문가 자문단 등을 구성하여 사업을 추진함.○ 총괄사업단 내 사무국은 기관간 연계업무와 수출연구사업단 관리업무의 실행 을 맡고, 수출연구사업단 지원업무는 기획단, 연구단, 전문가 자문단 등에서 수행함.
3233농림식품 경제사회기술사업화지원816005816005032ICT 도입으로 농산물 유통효율 개선이 가능한 온라인 직경매 시스템 사업화농업회사법인 주식회사 자연속으로농업회사법인 주식회사 자연속으로2016-08-252019-08-242017-08-252018-06-24184889000① 1단계:　농산물 전용 온라인 직경매 시스템 개발?실시간 경매 서버 시스템 개발.- 1차 실증시험 결과를 기반으로 한 시스템 고도화- 빅데이터 기반 시스템 구축을 위한 서버 시스템 개발.- 농산물 전용 운송 시스템 개발을 위한 서버 시스템 구축.?실시간 경매 참여자 시스템 개발.- 농업인 시스템: 1차 실증시험 결과를 기반으로 한 시스템 고도화.- 소상공인 시스템: 1차 실증시험 결과를 기반으로 한 시스템 고도화.- 사이버 중도매인 시스템: 1차 실증시험 결과를 기반으로 한 시스템 고도화.?농산물 전용 결제 시스템 개발- 결제 관련 각종 통계, 농업인 매출관리, 소상공인 결제관리, 영수증 관리, 세금 계산서관리, 각종 전표 관리 등의 시스템 개발.- 구매카드 관리, 매출 관리, 구매 관리, 통계 관리.?농산물 전용 운송 시스템 개발- 배차 관리, 배송정보 관리, 배송 추적, 배송단계 관리. ?빅데이터 시스템 개발- 농산물 수급, 공급, 단가 예측 및 유통 물류 예측 시스템 개발을 위한 기반 시스템 구축?외부 연동 시스템 개발- 1차 실증시험 결과를 기반으로 한 시세 정보 시스템 고도.② 2단계: 농산물 실질 유통서비스 검증을 위한 실증시험 - 2차 실증시험: 농산물 전용 온라인 직경매 시스템 고도화 개발 완료 후 농업인 100여 곳과 소상공인 50곳이 40여개 품목에 대하여 실증시험에 참여. - 1차 실증시험을 바탕으로 시스템 고도화. - 농산물 전용 운송 및 결제 시스템 개발.③ 3단계: 산지에서 소상공인까지의 농산물 유통단계 축소가 가능한 전국단위의 新 ICT 유통서비스 개시- 국내 유통 농산물 전품목 대상.- 전국의 농업인과 소상공인 참여 가능.- 지자체 및 유관기관과 공동으로 농업인과 소상공인 대상의 농산물 전용 온라인 직경매 시스템의 교육과 홍보 추진.- 온라인 직경매를 통해 축적된 데이터를 바탕으로 한 농산물 수급 예측 빅데이터 분석 및 활용
3334농림식품 경제사회기술사업화지원816005816005032ICT 도입으로 농산물 유통효율 개선이 가능한 온라인 직경매 시스템 사업화(주)어반아이디어농업회사법인 주식회사 자연속으로2016-08-252019-08-242017-08-252018-06-2492444000① 1단계:　농산물 전용 온라인 직경매 시스템 개발?실시간 경매 서버 시스템 개발.- 1차 실증시험 결과를 기반으로 한 시스템 고도화- 빅데이터 기반 시스템 구축을 위한 서버 시스템 개발.- 농산물 전용 운송 시스템 개발을 위한 서버 시스템 구축.?실시간 경매 참여자 시스템 개발.- 농업인 시스템: 1차 실증시험 결과를 기반으로 한 시스템 고도화.- 소상공인 시스템: 1차 실증시험 결과를 기반으로 한 시스템 고도화.- 사이버 중도매인 시스템: 1차 실증시험 결과를 기반으로 한 시스템 고도화.?농산물 전용 결제 시스템 개발- 결제 관련 각종 통계, 농업인 매출관리, 소상공인 결제관리, 영수증 관리, 세금 계산서관리, 각종 전표 관리 등의 시스템 개발.- 구매카드 관리, 매출 관리, 구매 관리, 통계 관리.?농산물 전용 운송 시스템 개발- 배차 관리, 배송정보 관리, 배송 추적, 배송단계 관리. ?빅데이터 시스템 개발- 농산물 수급, 공급, 단가 예측 및 유통 물류 예측 시스템 개발을 위한 기반 시스템 구축?외부 연동 시스템 개발- 1차 실증시험 결과를 기반으로 한 시세 정보 시스템 고도.② 2단계: 농산물 실질 유통서비스 검증을 위한 실증시험 - 2차 실증시험: 농산물 전용 온라인 직경매 시스템 고도화 개발 완료 후 농업인 100여 곳과 소상공인 50곳이 40여개 품목에 대하여 실증시험에 참여. - 1차 실증시험을 바탕으로 시스템 고도화. - 농산물 전용 운송 및 결제 시스템 개발.③ 3단계: 산지에서 소상공인까지의 농산물 유통단계 축소가 가능한 전국단위의 新 ICT 유통서비스 개시- 국내 유통 농산물 전품목 대상.- 전국의 농업인과 소상공인 참여 가능.- 지자체 및 유관기관과 공동으로 농업인과 소상공인 대상의 농산물 전용 온라인 직경매 시스템의 교육과 홍보 추진.- 온라인 직경매를 통해 축적된 데이터를 바탕으로 한 농산물 수급 예측 빅데이터 분석 및 활용
3435농림식품 경제사회기술사업화지원817055817055011못난이(잉여)농산물 F2B 플랫폼 구축 기획연구㈜파머스페이스(주)파머스페이스2017-12-152018-04-142017-12-152018-04-1420000000* 사업화 목표 못난이/잉여농산물 시장조사 및 국내 식품가공업체 품목별 시장 조사를 통해 F2B 플랫폼화를 도모한다. 이를 통해 매년 발생되는 못난이/잉여농산물과 가공업체 매칭을 통해 농가 소득증대 및 가공업체 원재료비 절감으로 일자리 창출을 도모한다. 또한 빅데이터 구축을 통해 농업관련 사업의 다각화를 진행한다.
3536농림식품 경제사회농식품연구성과후속지원818010818010021오크통을 이용한 프리미엄 수제 쌀맥주 개발서울벤처대학원대학교 산학협력단더테이블브루잉컴퍼니2018-04-302019-12-312018-04-302018-12-3187000000○ 담금조건 및 배합비 최적 조건 설정 연구○ 맥주타입에 따른 효모 선발 연구○ 쌀 투입비율에 따른 쌀맥주 품질변화 연구○ 오크통 숙성 기간에 따른 쌀맥주의 이화학적, 물리적 변화 연구○ 프리미엄급 수제 쌀맥주 상품화 및 공정도 확립 연구○ 오크통사용 연한 시험 연구