Overview

Dataset statistics

Number of variables20
Number of observations1340
Missing cells4140
Missing cells (%)15.4%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory220.0 KiB
Average record size in memory168.1 B

Variable types

Text7
Numeric4
Categorical9

Dataset

Description장단,기능분류,악곡id,가사,음조(토리),재생시간,문학등급,음악등급,녹음등급,가창등급,녹음상태,실연자,율격,가창방식,곡명,마을정보,등록일자,등록자명,작업일자,작업자명
Author서울특별시
URLhttps://data.seoul.go.kr/dataList/OA-21076/S/1/datasetView.do

Alerts

장단 has constant value ""Constant
가창등급 has constant value ""Constant
음악등급 is highly overall correlated with 기능분류 and 2 other fieldsHigh correlation
녹음상태 is highly overall correlated with 기능분류 and 6 other fieldsHigh correlation
작업자명 is highly overall correlated with 악곡id and 5 other fieldsHigh correlation
녹음등급 is highly overall correlated with 등록일자 and 5 other fieldsHigh correlation
문학등급 is highly overall correlated with 녹음상태 and 1 other fieldsHigh correlation
가창방식 is highly overall correlated with 녹음등급High correlation
율격 is highly overall correlated with 기능분류 and 4 other fieldsHigh correlation
등록자명 is highly overall correlated with 악곡id and 4 other fieldsHigh correlation
기능분류 is highly overall correlated with 음악등급 and 2 other fieldsHigh correlation
악곡id is highly overall correlated with 등록일자 and 3 other fieldsHigh correlation
등록일자 is highly overall correlated with 악곡id and 4 other fieldsHigh correlation
작업일자 is highly overall correlated with 악곡id and 4 other fieldsHigh correlation
녹음등급 is highly imbalanced (99.1%)Imbalance
율격 is highly imbalanced (93.9%)Imbalance
가창방식 is highly imbalanced (51.5%)Imbalance
장단 has 1339 (99.9%) missing valuesMissing
음조(토리) has 1336 (99.7%) missing valuesMissing
재생시간 has 525 (39.2%) missing valuesMissing
마을정보 has 940 (70.1%) missing valuesMissing
악곡id has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2024-04-29 20:55:47.531178
Analysis finished2024-04-29 20:55:52.806174
Duration5.27 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

장단
Text

CONSTANT  MISSING 

Distinct1
Distinct (%)100.0%
Missing1339
Missing (%)99.9%
Memory size10.6 KiB
2024-04-30T05:55:52.868379image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length5
Median length5
Mean length5
Min length5

Characters and Unicode

Total characters5
Distinct characters5
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row굿거리장단
ValueCountFrequency (%)
굿거리장단 1
100.0%
2024-04-30T05:55:53.063441image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
굿 1
20.0%
거 1
20.0%
리 1
20.0%
장 1
20.0%
단 1
20.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 5
100.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
굿 1
20.0%
거 1
20.0%
리 1
20.0%
장 1
20.0%
단 1
20.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 5
100.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
굿 1
20.0%
거 1
20.0%
리 1
20.0%
장 1
20.0%
단 1
20.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 5
100.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
굿 1
20.0%
거 1
20.0%
리 1
20.0%
장 1
20.0%
단 1
20.0%

기능분류
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct82
Distinct (%)6.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean43.574627
Minimum1
Maximum92
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size11.9 KiB
2024-04-30T05:55:53.180355image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile16
Q130
median31
Q360
95-th percentile88
Maximum92
Range91
Interquartile range (IQR)30

Descriptive statistics

Standard deviation23.114831
Coefficient of variation (CV)0.53046537
Kurtosis-0.59762573
Mean43.574627
Median Absolute Deviation (MAD)8
Skewness0.68430699
Sum58390
Variance534.2954
MonotonicityNot monotonic
2024-04-30T05:55:53.345129image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
30 336
25.1%
31 91
 
6.8%
55 64
 
4.8%
33 57
 
4.3%
23 55
 
4.1%
89 45
 
3.4%
24 45
 
3.4%
86 42
 
3.1%
60 40
 
3.0%
61 40
 
3.0%
Other values (72) 525
39.2%
ValueCountFrequency (%)
1 17
1.3%
3 2
 
0.1%
4 1
 
0.1%
5 1
 
0.1%
7 18
1.3%
8 16
1.2%
10 3
 
0.2%
11 1
 
0.1%
12 1
 
0.1%
13 2
 
0.1%
ValueCountFrequency (%)
92 2
 
0.1%
91 2
 
0.1%
90 7
 
0.5%
89 45
3.4%
88 20
1.5%
87 36
2.7%
86 42
3.1%
85 16
 
1.2%
84 6
 
0.4%
82 1
 
0.1%

악곡id
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct1340
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean778.71194
Minimum1
Maximum1562
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size11.9 KiB
2024-04-30T05:55:53.501327image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile88.95
Q1394.75
median730.5
Q31180.25
95-th percentile1495.05
Maximum1562
Range1561
Interquartile range (IQR)785.5

Descriptive statistics

Standard deviation457.44647
Coefficient of variation (CV)0.58743991
Kurtosis-1.243
Mean778.71194
Median Absolute Deviation (MAD)408
Skewness0.033833952
Sum1043474
Variance209257.27
MonotonicityNot monotonic
2024-04-30T05:55:53.628556image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
22 1
 
0.1%
1431 1
 
0.1%
1057 1
 
0.1%
1056 1
 
0.1%
1055 1
 
0.1%
1054 1
 
0.1%
1053 1
 
0.1%
1052 1
 
0.1%
1051 1
 
0.1%
1050 1
 
0.1%
Other values (1330) 1330
99.3%
ValueCountFrequency (%)
1 1
0.1%
2 1
0.1%
3 1
0.1%
4 1
0.1%
5 1
0.1%
6 1
0.1%
7 1
0.1%
9 1
0.1%
10 1
0.1%
11 1
0.1%
ValueCountFrequency (%)
1562 1
0.1%
1561 1
0.1%
1560 1
0.1%
1559 1
0.1%
1558 1
0.1%
1557 1
0.1%
1556 1
0.1%
1555 1
0.1%
1554 1
0.1%
1553 1
0.1%

가사
Text

Distinct1263
Distinct (%)94.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size10.6 KiB
2024-04-30T05:55:53.937526image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length1024
Median length645
Mean length404.7709
Min length1

Characters and Unicode

Total characters542393
Distinct characters2191
Distinct categories14 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks9 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1218 ?
Unique (%)90.9%

Sample

1st row통나무를 끌어내리면서 하는 소리. 벌목장인 노루오름에서 마을까지 오는 동안 지나가는 지명이 여럿 나열된다.
2nd row재미있는 얘기를 단순한 가락에 담아 부르는 노래. 가난한 살림이지만 화내지 말고 살자는 교훈이 담겨 있다.
3rd row담배의 연원과 흡연 효과를 표현하는 노래.
4th row대도둠은 상두꾼들이 밤샘을 하면서 하는 의식 겸 놀이다. 장례일 전날 밤 11시경에 상두꾼들이 빈 상여를 메고 요령잡이(앞소리꾼)가 위에 올라가 소리를 한다. 대부분 호상일 경우에 하며, 밤새 서너 번 한다.
5th row아이를 재우면서 하는 소리. 제주도에서 아기를 눕히는 '구덕'을 흔들며 불렀다.
ValueCountFrequency (%)
5538
 
4.1%
이 1025
 
0.8%
한 806
 
0.6%
다 693
 
0.5%
우리 592
 
0.4%
하는 563
 
0.4%
◆ 557
 
0.4%
한다 538
 
0.4%
저 480
 
0.4%
잘 439
 
0.3%
Other values (41895) 124036
91.7%
2024-04-30T05:55:54.570630image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
141875
26.2%
이 12138
 
2.2%
어 10328
 
1.9%
- 10302
 
1.9%
다 8660
 
1.6%
에 8352
 
1.5%
가 7482
 
1.4%
) 7289
 
1.3%
리 7281
 
1.3%
고 7056
 
1.3%
Other values (2181) 321630
59.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 352399
65.0%
Space Separator 141875
26.2%
Other Punctuation 15816
 
2.9%
Dash Punctuation 10302
 
1.9%
Decimal Number 8995
 
1.7%
Close Punctuation 7296
 
1.3%
Open Punctuation 1882
 
0.3%
Other Symbol 1191
 
0.2%
Math Symbol 1009
 
0.2%
Initial Punctuation 848
 
0.2%
Other values (4) 780
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 12138
 
3.4%
어 10328
 
2.9%
다 8660
 
2.5%
에 8352
 
2.4%
가 7482
 
2.1%
리 7281
 
2.1%
고 7056
 
2.0%
는 6634
 
1.9%
나 6274
 
1.8%
아 5396
 
1.5%
Other values (2114) 272798
77.4%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 5310
33.6%
/ 4029
25.5%
: 2709
17.1%
, 1139
 
7.2%
' 1120
 
7.1%
! 537
 
3.4%
@ 464
 
2.9%
? 408
 
2.6%
… 80
 
0.5%
： 16
 
0.1%
Other values (3) 4
 
< 0.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 2499
27.8%
2 1402
15.6%
3 1083
12.0%
9 920
 
10.2%
4 805
 
8.9%
5 653
 
7.3%
6 565
 
6.3%
7 434
 
4.8%
8 335
 
3.7%
0 299
 
3.3%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
p 2
16.7%
c 2
16.7%
h 1
8.3%
t 1
8.3%
i 1
8.3%
m 1
8.3%
g 1
8.3%
b 1
8.3%
a 1
8.3%
j 1
8.3%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
> 381
37.8%
< 377
37.4%
→ 214
21.2%
~ 22
 
2.2%
= 8
 
0.8%
+ 3
 
0.3%
× 2
 
0.2%
← 2
 
0.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 24
34.3%
D 22
31.4%
B 8
 
11.4%
M 7
 
10.0%
P 6
 
8.6%
Y 1
 
1.4%
G 1
 
1.4%
R 1
 
1.4%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1874
99.6%
[ 6
 
0.3%
{ 1
 
0.1%
『 1
 
0.1%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
◆ 617
51.8%
♬ 363
30.5%
◇ 206
 
17.3%
◎ 5
 
0.4%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 7289
99.9%
] 6
 
0.1%
』 1
 
< 0.1%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 530
62.5%
“ 318
37.5%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 462
66.4%
” 234
33.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
141875
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 10302
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
` 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 350831
64.7%
Common 189912
35.0%
Han 1568
 
0.3%
Latin 82
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 12138
 
3.5%
어 10328
 
2.9%
다 8660
 
2.5%
에 8352
 
2.4%
가 7482
 
2.1%
리 7281
 
2.1%
고 7056
 
2.0%
는 6634
 
1.9%
나 6274
 
1.8%
아 5396
 
1.5%
Other values (1499) 271230
77.3%
Han
ValueCountFrequency (%)
山 46
 
2.9%
子 17
 
1.1%
秋 17
 
1.1%
春 17
 
1.1%
年 15
 
1.0%
時 13
 
0.8%
東 13
 
0.8%
月 13
 
0.8%
落 13
 
0.8%
五 12
 
0.8%
Other values (605) 1392
88.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
141875
74.7%
- 10302
 
5.4%
) 7289
 
3.8%
. 5310
 
2.8%
/ 4029
 
2.1%
: 2709
 
1.4%
1 2499
 
1.3%
( 1874
 
1.0%
2 1402
 
0.7%
, 1139
 
0.6%
Other values (39) 11484
 
6.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
C 24
29.3%
D 22
26.8%
B 8
 
9.8%
M 7
 
8.5%
P 6
 
7.3%
p 2
 
2.4%
c 2
 
2.4%
Y 1
 
1.2%
G 1
 
1.2%
h 1
 
1.2%
Other values (8) 8
 
9.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 350830
64.7%
ASCII 186942
34.5%
Punctuation 1624
 
0.3%
CJK 1568
 
0.3%
Geometric Shapes 828
 
0.2%
Misc Symbols 363
 
0.1%
Arrows 216
 
< 0.1%
None 21
 
< 0.1%
Compat Jamo 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
141875
75.9%
- 10302
 
5.5%
) 7289
 
3.9%
. 5310
 
2.8%
/ 4029
 
2.2%
: 2709
 
1.4%
1 2499
 
1.3%
( 1874
 
1.0%
2 1402
 
0.7%
, 1139
 
0.6%
Other values (41) 8514
 
4.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 12138
 
3.5%
어 10328
 
2.9%
다 8660
 
2.5%
에 8352
 
2.4%
가 7482
 
2.1%
리 7281
 
2.1%
고 7056
 
2.0%
는 6634
 
1.9%
나 6274
 
1.8%
아 5396
 
1.5%
Other values (1498) 271229
77.3%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
◆ 617
74.5%
◇ 206
 
24.9%
◎ 5
 
0.6%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 530
32.6%
’ 462
28.4%
“ 318
19.6%
” 234
14.4%
… 80
 
4.9%
Misc Symbols
ValueCountFrequency (%)
♬ 363
100.0%
Arrows
ValueCountFrequency (%)
→ 214
99.1%
← 2
 
0.9%
CJK
ValueCountFrequency (%)
山 46
 
2.9%
子 17
 
1.1%
秋 17
 
1.1%
春 17
 
1.1%
年 15
 
1.0%
時 13
 
0.8%
東 13
 
0.8%
月 13
 
0.8%
落 13
 
0.8%
五 12
 
0.8%
Other values (605) 1392
88.8%
None
ValueCountFrequency (%)
： 16
76.2%
× 2
 
9.5%
§ 1
 
4.8%
』 1
 
4.8%
『 1
 
4.8%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅁ 1
100.0%

음조(토리)
Text

MISSING 

Distinct2
Distinct (%)50.0%
Missing1336
Missing (%)99.7%
Memory size10.6 KiB
2024-04-30T05:55:54.672889image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length5
Median length3
Mean length3.5
Min length3

Characters and Unicode

Total characters14
Distinct characters8
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)25.0%

Sample

1st row경토리
2nd row경토리
3rd row경토리
4th row육자배기조
ValueCountFrequency (%)
경토리 3
75.0%
육자배기조 1
 
25.0%
2024-04-30T05:55:54.893372image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
경 3
21.4%
토 3
21.4%
리 3
21.4%
육 1
 
7.1%
자 1
 
7.1%
배 1
 
7.1%
기 1
 
7.1%
조 1
 
7.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 14
100.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
경 3
21.4%
토 3
21.4%
리 3
21.4%
육 1
 
7.1%
자 1
 
7.1%
배 1
 
7.1%
기 1
 
7.1%
조 1
 
7.1%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 14
100.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
경 3
21.4%
토 3
21.4%
리 3
21.4%
육 1
 
7.1%
자 1
 
7.1%
배 1
 
7.1%
기 1
 
7.1%
조 1
 
7.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 14
100.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
경 3
21.4%
토 3
21.4%
리 3
21.4%
육 1
 
7.1%
자 1
 
7.1%
배 1
 
7.1%
기 1
 
7.1%
조 1
 
7.1%

재생시간
Text

MISSING 

Distinct458
Distinct (%)56.2%
Missing525
Missing (%)39.2%
Memory size10.6 KiB
2024-04-30T05:55:55.229006image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length5
Median length4
Mean length4.0527607
Min length3

Characters and Unicode

Total characters3303
Distinct characters13
Distinct categories2 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique254 ?
Unique (%)31.2%

Sample

1st row7:05
2nd row1:14
3rd row3:22
4th row6:05
5th row1:32
ValueCountFrequency (%)
0'19 9
 
1.1%
1'22 8
 
1.0%
3'36 7
 
0.9%
3'33 6
 
0.7%
3'57 6
 
0.7%
2'51 5
 
0.6%
2'32 5
 
0.6%
4'05 5
 
0.6%
0'48 5
 
0.6%
3'28 5
 
0.6%
Other values (448) 754
92.5%
2024-04-30T05:55:55.681194image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
' 660
20.0%
3 381
11.5%
1 378
11.4%
2 377
11.4%
0 363
11.0%
4 319
9.7%
5 267
8.1%
: 151
 
4.6%
7 108
 
3.3%
6 106
 
3.2%
Other values (3) 193
 
5.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 2488
75.3%
Other Punctuation 815
 
24.7%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
3 381
15.3%
1 378
15.2%
2 377
15.2%
0 363
14.6%
4 319
12.8%
5 267
10.7%
7 108
 
4.3%
6 106
 
4.3%
9 96
 
3.9%
8 93
 
3.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
' 660
81.0%
: 151
 
18.5%
; 4
 
0.5%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 3303
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
' 660
20.0%
3 381
11.5%
1 378
11.4%
2 377
11.4%
0 363
11.0%
4 319
9.7%
5 267
8.1%
: 151
 
4.6%
7 108
 
3.3%
6 106
 
3.2%
Other values (3) 193
 
5.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 3303
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
' 660
20.0%
3 381
11.5%
1 378
11.4%
2 377
11.4%
0 363
11.0%
4 319
9.7%
5 267
8.1%
: 151
 
4.6%
7 108
 
3.3%
6 106
 
3.2%
Other values (3) 193
 
5.8%

문학등급
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct3
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size10.6 KiB
1
840 
<NA>
429 
2
 
71

Length

Max length4
Median length1
Mean length1.9604478
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row1
2nd row1
3rd row1
4th row1
5th row1

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1 840
62.7%
<NA> 429
32.0%
2 71
 
5.3%

Length

2024-04-30T05:55:55.814075image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-04-30T05:55:55.910793image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1 840
62.7%
na 429
32.0%
2 71
 
5.3%

음악등급
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct3
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size10.6 KiB
1
884 
<NA>
427 
2
 
29

Length

Max length4
Median length1
Mean length1.9559701
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row1
2nd row1
3rd row1
4th row1
5th row1

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1 884
66.0%
<NA> 427
31.9%
2 29
 
2.2%

Length

2024-04-30T05:55:56.013755image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-04-30T05:55:56.112379image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1 884
66.0%
na 427
31.9%
2 29
 
2.2%

녹음등급
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size10.6 KiB
1
1339 
2
 
1

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.1%

Sample

1st row1
2nd row1
3rd row1
4th row1
5th row1

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1 1339
99.9%
2 1
 
0.1%

Length

2024-04-30T05:55:56.223274image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-04-30T05:55:56.304380image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1 1339
99.9%
2 1
 
0.1%

가창등급
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size10.6 KiB
1
1340 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row1
2nd row1
3rd row1
4th row1
5th row1

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1 1340
100.0%

Length

2024-04-30T05:55:56.384811image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-04-30T05:55:56.461927image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1 1340
100.0%

녹음상태
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct3
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size10.6 KiB
<NA>
978 
매우좋음
328 
매우 좋음
 
34

Length

Max length5
Median length4
Mean length4.0253731
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row<NA>
2nd row<NA>
3rd row<NA>
4th row<NA>
5th row<NA>

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 978
73.0%
매우좋음 328
 
24.5%
매우 좋음 34
 
2.5%

Length

2024-04-30T05:55:56.539076image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-04-30T05:55:56.621427image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
na 978
71.2%
매우좋음 328
 
23.9%
매우 34
 
2.5%
좋음 34
 
2.5%

실연자
Text

Distinct730
Distinct (%)54.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size10.6 KiB
2024-04-30T05:55:56.805194image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length43
Median length42
Mean length10.758209
Min length3

Characters and Unicode

Total characters14416
Distinct characters234
Distinct categories6 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique366 ?
Unique (%)27.3%

Sample

1st row강태화(창자) 외
2nd row진성효(창자)
3rd row류태준(창자)
4th row이기정(창자), 이상문(창자)
5th row강정숙(창자)
ValueCountFrequency (%)
외 162
 
8.6%
여럿 19
 
1.0%
뒤 10
 
0.5%
앞 10
 
0.5%
최광순(1926 9
 
0.5%
이광영(1922 8
 
0.4%
황수성(1921 8
 
0.4%
현갑봉(창자 8
 
0.4%
김영순(창자 8
 
0.4%
이정옥(1929 8
 
0.4%
Other values (855) 1642
86.8%
2024-04-30T05:55:57.136698image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
( 1621
 
11.2%
) 1620
 
11.2%
1 1117
 
7.7%
9 968
 
6.7%
자 780
 
5.4%
창 776
 
5.4%
552
 
3.8%
2 478
 
3.3%
김 353
 
2.4%
, 329
 
2.3%
Other values (224) 5822
40.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 6781
47.0%
Decimal Number 3463
24.0%
Open Punctuation 1621
 
11.2%
Close Punctuation 1620
 
11.2%
Space Separator 552
 
3.8%
Other Punctuation 379
 
2.6%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
자 780
 
11.5%
창 776
 
11.4%
김 353
 
5.2%
이 241
 
3.6%
순 167
 
2.5%
외 165
 
2.4%
정 160
 
2.4%
영 138
 
2.0%
박 136
 
2.0%
최 121
 
1.8%
Other values (207) 3744
55.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 1117
32.3%
9 968
28.0%
2 478
13.8%
3 284
 
8.2%
6 142
 
4.1%
0 117
 
3.4%
7 101
 
2.9%
5 99
 
2.9%
4 94
 
2.7%
8 63
 
1.8%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 329
86.8%
: 34
 
9.0%
. 14
 
3.7%
/ 2
 
0.5%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1621
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1620
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
552
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 7635
53.0%
Hangul 6781
47.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
자 780
 
11.5%
창 776
 
11.4%
김 353
 
5.2%
이 241
 
3.6%
순 167
 
2.5%
외 165
 
2.4%
정 160
 
2.4%
영 138
 
2.0%
박 136
 
2.0%
최 121
 
1.8%
Other values (207) 3744
55.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
( 1621
21.2%
) 1620
21.2%
1 1117
14.6%
9 968
12.7%
552
 
7.2%
2 478
 
6.3%
, 329
 
4.3%
3 284
 
3.7%
6 142
 
1.9%
0 117
 
1.5%
Other values (7) 407
 
5.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 7635
53.0%
Hangul 6781
47.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
( 1621
21.2%
) 1620
21.2%
1 1117
14.6%
9 968
12.7%
552
 
7.2%
2 478
 
6.3%
, 329
 
4.3%
3 284
 
3.7%
6 142
 
1.9%
0 117
 
1.5%
Other values (7) 407
 
5.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
자 780
 
11.5%
창 776
 
11.4%
김 353
 
5.2%
이 241
 
3.6%
순 167
 
2.5%
외 165
 
2.4%
정 160
 
2.4%
영 138
 
2.0%
박 136
 
2.0%
최 121
 
1.8%
Other values (207) 3744
55.2%

율격
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct3
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size10.6 KiB
<NA>
1324 
4-4조
 
15
충청남도 논산군 노성면 하도리
 
1

Length

Max length16
Median length4
Mean length4.0089552
Min length4

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.1%

Sample

1st row<NA>
2nd row<NA>
3rd row<NA>
4th row<NA>
5th row<NA>

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 1324
98.8%
4-4조 15
 
1.1%
충청남도 논산군 노성면 하도리 1
 
0.1%

Length

2024-04-30T05:55:57.254578image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-04-30T05:55:57.340222image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
na 1324
98.6%
4-4조 15
 
1.1%
충청남도 1
 
0.1%
논산군 1
 
0.1%
노성면 1
 
0.1%
하도리 1
 
0.1%

가창방식
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct21
Distinct (%)1.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size10.6 KiB
독창
443 
<NA>
403 
선후창
363 
교창
68 
제창
 
23
Other values (16)
 
40

Length

Max length7
Median length6
Mean length2.9350746
Min length2

Unique

Unique10 ?
Unique (%)0.7%

Sample

1st row선후창
2nd row독창
3rd row독창
4th row선후창
5th row독창

Common Values

ValueCountFrequency (%)
독창 443
33.1%
<NA> 403
30.1%
선후창 363
27.1%
교창 68
 
5.1%
제창 23
 
1.7%
두패교창 8
 
0.6%
교환창 8
 
0.6%
반복창 6
 
0.4%
제창, 선후창 4
 
0.3%
선후장 2
 
0.1%
Other values (11) 12
 
0.9%

Length

2024-04-30T05:55:57.433110image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
독창 443
33.0%
na 403
30.0%
선후창 367
27.3%
교창 68
 
5.1%
제창 27
 
2.0%
두패교창 8
 
0.6%
교환창 8
 
0.6%
반복창 6
 
0.4%
선후장 2
 
0.1%
독창+제창 2
 
0.1%
Other values (10) 10
 
0.7%

곡명
Text

Distinct668
Distinct (%)49.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size10.6 KiB
2024-04-30T05:55:57.636438image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length33
Median length28
Mean length8.5462687
Min length3

Characters and Unicode

Total characters11452
Distinct characters423
Distinct categories9 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique463 ?
Unique (%)34.6%

Sample

1st row통나무끌어내리는소리
2nd row옛날 뒷날
3rd row담바구타령
4th row대도둠소리
5th row자장가
ValueCountFrequency (%)
155
 
6.5%
논매는소리 95
 
4.0%
모심는소리 63
 
2.6%
경북 55
 
2.3%
전남 47
 
2.0%
강원 38
 
1.6%
모찌는소리 37
 
1.6%
상여소리 36
 
1.5%
2 30
 
1.3%
자장가 29
 
1.2%
Other values (685) 1794
75.4%
2024-04-30T05:55:57.995078image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
리 1068
 
9.3%
1039
 
9.1%
소 922
 
8.1%
는 653
 
5.7%
군 223
 
1.9%
- 204
 
1.8%
타 186
 
1.6%
래 186
 
1.6%
령 175
 
1.5%
매 174
 
1.5%
Other values (413) 6622
57.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 9226
80.6%
Space Separator 1039
 
9.1%
Other Punctuation 415
 
3.6%
Decimal Number 381
 
3.3%
Dash Punctuation 204
 
1.8%
Close Punctuation 88
 
0.8%
Open Punctuation 88
 
0.8%
Connector Punctuation 10
 
0.1%
Math Symbol 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
리 1068
 
11.6%
소 922
 
10.0%
는 653
 
7.1%
군 223
 
2.4%
타 186
 
2.0%
래 186
 
2.0%
령 175
 
1.9%
매 174
 
1.9%
노 155
 
1.7%
논 149
 
1.6%
Other values (391) 5335
57.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 113
29.7%
0 72
18.9%
2 69
18.1%
3 35
 
9.2%
4 22
 
5.8%
5 19
 
5.0%
6 17
 
4.5%
7 14
 
3.7%
8 11
 
2.9%
9 9
 
2.4%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 160
38.6%
. 126
30.4%
' 118
28.4%
, 11
 
2.7%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 84
95.5%
] 4
 
4.5%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 84
95.5%
[ 4
 
4.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1039
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 204
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 10
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
+ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 9226
80.6%
Common 2226
 
19.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
리 1068
 
11.6%
소 922
 
10.0%
는 653
 
7.1%
군 223
 
2.4%
타 186
 
2.0%
래 186
 
2.0%
령 175
 
1.9%
매 174
 
1.9%
노 155
 
1.7%
논 149
 
1.6%
Other values (391) 5335
57.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
1039
46.7%
- 204
 
9.2%
/ 160
 
7.2%
. 126
 
5.7%
' 118
 
5.3%
1 113
 
5.1%
) 84
 
3.8%
( 84
 
3.8%
0 72
 
3.2%
2 69
 
3.1%
Other values (12) 157
 
7.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 9226
80.6%
ASCII 2226
 
19.4%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
리 1068
 
11.6%
소 922
 
10.0%
는 653
 
7.1%
군 223
 
2.4%
타 186
 
2.0%
래 186
 
2.0%
령 175
 
1.9%
매 174
 
1.9%
노 155
 
1.7%
논 149
 
1.6%
Other values (391) 5335
57.8%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
1039
46.7%
- 204
 
9.2%
/ 160
 
7.2%
. 126
 
5.7%
' 118
 
5.3%
1 113
 
5.1%
) 84
 
3.8%
( 84
 
3.8%
0 72
 
3.2%
2 69
 
3.1%
Other values (12) 157
 
7.1%

마을정보
Text

MISSING 

Distinct118
Distinct (%)29.5%
Missing940
Missing (%)70.1%
Memory size10.6 KiB
2024-04-30T05:55:58.306607image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length24
Median length21
Mean length16.6625
Min length4

Characters and Unicode

Total characters6665
Distinct characters213
Distinct categories5 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique33 ?
Unique (%)8.2%

Sample

1st row강원 강릉시 유천동
2nd row강원 강릉시 유천동
3rd row강원 강릉시 유천동
4th row강원 강릉시 유천동
5th row강원 강릉시 포남동
ValueCountFrequency (%)
충청남도 122
 
7.0%
강원 69
 
4.0%
전라남도 66
 
3.8%
고성군 51
 
2.9%
충청북도 46
 
2.6%
고흥군 36
 
2.1%
간성읍 27
 
1.6%
도양읍 21
 
1.2%
연기군 20
 
1.1%
진안군 18
 
1.0%
Other values (302) 1265
72.7%
2024-04-30T05:55:58.754164image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1341
20.1%
리 411
 
6.2%
군 347
 
5.2%
도 314
 
4.7%
면 292
 
4.4%
남 233
 
3.5%
청 198
 
3.0%
충 168
 
2.5%
성 156
 
2.3%
동 109
 
1.6%
Other values (203) 3096
46.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 5290
79.4%
Space Separator 1341
 
20.1%
Decimal Number 24
 
0.4%
Other Punctuation 9
 
0.1%
Dash Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
리 411
 
7.8%
군 347
 
6.6%
도 314
 
5.9%
면 292
 
5.5%
남 233
 
4.4%
청 198
 
3.7%
충 168
 
3.2%
성 156
 
2.9%
동 109
 
2.1%
원 107
 
2.0%
Other values (196) 2955
55.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
4 10
41.7%
1 5
20.8%
3 5
20.8%
2 4
 
16.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1341
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 9
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 5290
79.4%
Common 1375
 
20.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
리 411
 
7.8%
군 347
 
6.6%
도 314
 
5.9%
면 292
 
5.5%
남 233
 
4.4%
청 198
 
3.7%
충 168
 
3.2%
성 156
 
2.9%
동 109
 
2.1%
원 107
 
2.0%
Other values (196) 2955
55.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
1341
97.5%
4 10
 
0.7%
, 9
 
0.7%
1 5
 
0.4%
3 5
 
0.4%
2 4
 
0.3%
- 1
 
0.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 5290
79.4%
ASCII 1375
 
20.6%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1341
97.5%
4 10
 
0.7%
, 9
 
0.7%
1 5
 
0.4%
3 5
 
0.4%
2 4
 
0.3%
- 1
 
0.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
리 411
 
7.8%
군 347
 
6.6%
도 314
 
5.9%
면 292
 
5.5%
남 233
 
4.4%
청 198
 
3.7%
충 168
 
3.2%
성 156
 
2.9%
동 109
 
2.1%
원 107
 
2.0%
Other values (196) 2955
55.9%

등록일자
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct620
Distinct (%)46.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2.0210335 × 1013
Minimum2.0210111 × 1013
Maximum2.0210511 × 1013
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size11.9 KiB
2024-04-30T05:55:58.887193image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2.0210111 × 1013
5-th percentile2.0210114 × 1013
Q12.0210308 × 1013
median2.0210323 × 1013
Q32.0210419 × 1013
95-th percentile2.0210511 × 1013
Maximum2.0210511 × 1013
Range4.0000361 × 108
Interquartile range (IQR)1.1114068 × 108

Descriptive statistics

Standard deviation1.363501 × 108
Coefficient of variation (CV)6.746553 × 10-6
Kurtosis-0.92322018
Mean2.0210335 × 1013
Median Absolute Deviation (MAD)93010327
Skewness-0.45732663
Sum2.7081849 × 1016
Variance1.8591349 × 1016
MonotonicityNot monotonic
2024-04-30T05:55:59.019303image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
20210511111353 55
 
4.1%
20210511125323 31
 
2.3%
20210416102444 27
 
2.0%
20210416131548 27
 
2.0%
20210405102235 27
 
2.0%
20210323092117 25
 
1.9%
20210412152725 23
 
1.7%
20210506111355 23
 
1.7%
20210511111153 23
 
1.7%
20210316161157 23
 
1.7%
Other values (610) 1056
78.8%
ValueCountFrequency (%)
20210111172208 1
0.1%
20210111172430 1
0.1%
20210111173057 1
0.1%
20210113193508 1
0.1%
20210113194541 1
0.1%
20210114103540 1
0.1%
20210114103731 1
0.1%
20210114103931 1
0.1%
20210114104037 1
0.1%
20210114104223 1
0.1%
ValueCountFrequency (%)
20210511175817 17
 
1.3%
20210511145917 1
 
0.1%
20210511125323 31
2.3%
20210511111353 55
4.1%
20210511111153 23
1.7%
20210511111120 11
 
0.8%
20210510180437 7
 
0.5%
20210510180418 10
 
0.7%
20210510180333 19
 
1.4%
20210510180308 18
 
1.3%

등록자명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct6
Distinct (%)0.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size10.6 KiB
테스터
580 
최상일
327 
임광섭
324 
박재형
 
48
정기주
 
34

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
테스터 580
43.3%
최상일 327
24.4%
임광섭 324
24.2%
박재형 48
 
3.6%
정기주 34
 
2.5%
김성미 27
 
2.0%

Length

2024-04-30T05:55:59.146445image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-04-30T05:55:59.250405image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
테스터 580
43.3%
최상일 327
24.4%
임광섭 324
24.2%
박재형 48
 
3.6%
정기주 34
 
2.5%
김성미 27
 
2.0%

작업일자
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct1338
Distinct (%)99.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2.0210359 × 1013
Minimum2.0210111 × 1013
Maximum2.0210707 × 1013
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size11.9 KiB
2024-04-30T05:55:59.350346image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2.0210111 × 1013
5-th percentile2.0210115 × 1013
Q12.0210308 × 1013
median2.0210325 × 1013
Q32.0210419 × 1013
95-th percentile2.0210511 × 1013
Maximum2.0210707 × 1013
Range5.959826 × 108
Interquartile range (IQR)1.110983 × 108

Descriptive statistics

Standard deviation1.2341014 × 108
Coefficient of variation (CV)6.1062812 × 10-6
Kurtosis0.30726428
Mean2.0210359 × 1013
Median Absolute Deviation (MAD)88039152
Skewness-0.28529251
Sum2.7081881 × 1016
Variance1.5230062 × 1016
MonotonicityNot monotonic
2024-04-30T05:55:59.466804image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
20210316161157 3
 
0.2%
20210317084543 1
 
0.1%
20210413143017 1
 
0.1%
20210413094800 1
 
0.1%
20210413094725 1
 
0.1%
20210413094654 1
 
0.1%
20210413094632 1
 
0.1%
20210413094611 1
 
0.1%
20210413094554 1
 
0.1%
20210413143100 1
 
0.1%
Other values (1328) 1328
99.1%
ValueCountFrequency (%)
20210111172456 1
0.1%
20210111172502 1
0.1%
20210111173057 1
0.1%
20210114154625 1
0.1%
20210114154902 1
0.1%
20210114155131 1
0.1%
20210114155308 1
0.1%
20210114163700 1
0.1%
20210114164003 1
0.1%
20210114164445 1
0.1%
ValueCountFrequency (%)
20210707155059 1
0.1%
20210707155045 1
0.1%
20210707155030 1
0.1%
20210707155010 1
0.1%
20210707154932 1
0.1%
20210707154912 1
0.1%
20210707154851 1
0.1%
20210707154816 1
0.1%
20210707154755 1
0.1%
20210707154606 1
0.1%

작업자명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct7
Distinct (%)0.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size10.6 KiB
테스터
453 
임광섭
446 
최상일
331 
박재형
48 
정기주
 
34
Other values (2)
 
28

Length

Max length4
Median length3
Mean length3.0007463
Min length3

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.1%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
테스터 453
33.8%
임광섭 446
33.3%
최상일 331
24.7%
박재형 48
 
3.6%
정기주 34
 
2.5%
김성미 27
 
2.0%
업로드용 1
 
0.1%

Length

2024-04-30T05:55:59.581350image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-04-30T05:55:59.683875image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
테스터 453
33.8%
임광섭 446
33.3%
최상일 331
24.7%
박재형 48
 
3.6%
정기주 34
 
2.5%
김성미 27
 
2.0%
업로드용 1
 
0.1%

Interactions

2024-04-30T05:55:51.923524image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-30T05:55:50.840314image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-30T05:55:51.198354image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-30T05:55:51.570775image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-30T05:55:52.002009image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-30T05:55:50.959810image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-30T05:55:51.277248image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-30T05:55:51.648679image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-30T05:55:52.088083image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-30T05:55:51.037799image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-30T05:55:51.366250image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-30T05:55:51.741040image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-30T05:55:52.172505image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-30T05:55:51.122442image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-30T05:55:51.477622image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-30T05:55:51.833605image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2024-04-30T05:55:59.778390image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
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Missing values

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A simple visualization of nullity by column.
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Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.
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The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

장단기능분류악곡id가사음조(토리)재생시간문학등급음악등급녹음등급가창등급녹음상태실연자율격가창방식곡명마을정보등록일자등록자명작업일자작업자명
0<NA>4122통나무를 끌어내리면서 하는 소리. 벌목장인 노루오름에서 마을까지 오는 동안 지나가는 지명이 여럿 나열된다.<NA>7:051111<NA>강태화(창자) 외<NA>선후창통나무끌어내리는소리<NA>20210114110424테스터20210317084543임광섭
1<NA>8823재미있는 얘기를 단순한 가락에 담아 부르는 노래. 가난한 살림이지만 화내지 말고 살자는 교훈이 담겨 있다.<NA>1:141111<NA>진성효(창자)<NA>독창옛날 뒷날<NA>20210114110526테스터20210317084554임광섭
2<NA>9024담배의 연원과 흡연 효과를 표현하는 노래.<NA>3:221111<NA>류태준(창자)<NA>독창담바구타령<NA>20210114110713테스터20210317084621임광섭
3<NA>5927대도둠은 상두꾼들이 밤샘을 하면서 하는 의식 겸 놀이다. 장례일 전날 밤 11시경에 상두꾼들이 빈 상여를 메고 요령잡이(앞소리꾼)가 위에 올라가 소리를 한다. 대부분 호상일 경우에 하며, 밤새 서너 번 한다.<NA>6:051111<NA>이기정(창자), 이상문(창자)<NA>선후창대도둠소리<NA>20210114122309테스터20210317084647임광섭
4<NA>5529아이를 재우면서 하는 소리. 제주도에서 아기를 눕히는 '구덕'을 흔들며 불렀다.<NA>1:321111<NA>강정숙(창자)<NA>독창자장가<NA>20210114122700테스터20210317093817임광섭
5<NA>3134퇴비를 장만하기 위해 풀을 베어다 작두에 썰면서 하는 소리. 손작두로 직접 풀을 썰면서 노래했다. 원래는 발작두로 하던 일이며, 작두를 딛는 사람에게 가늘고 굵은 풀의 종류를 알려주어 힘을 조절할 수 있도록 하는 노래다.<NA>5:011111<NA>이상중(창자), 강사원(창자)<NA>독창풀써는소리<NA>20210114123850테스터20210317094213임광섭
6<NA>30665얼러디여 하더니 또 한 춤을 묶었네 철러덩 하더니 또 한 춤 얼릉 한 춤을 찌었네 흠척흠척 하더니 또 한 춤을 묶어라 얼러디여 하더니 나도 또 한 춤을 묶어라 얼찐 하더니 또 한 춤이라 얼른 거두 미처 한 춤이라 어어 하더니 또 한 춤을 묶어라 얼러디야 하더라 또 한 춤이야 얼찐 하더니 또 한 춤이라 얼른 나도 한 춤을 찌여 거두미처야 하더니 또 한 춤을 묶어라 니가 한 춤이면 나도 또 한 춤쪘네 걸찐 하더니 또 한 춤이라 얼른 한 춤을 찌였네 어어 하더니야 또 한 춤을 묶어라 빨리 찌고 아침을 먹세 철러덩 하더니 또 한 춤 얼릉 한 춤을 찌였네 해가 돋아 온다 빨리 빨리 찌자 ◆김진석(남,1923): 강릉시 지변동에 거주. 농사만 짓고 살아온 토박이로 ‘강릉농요보존회’의 주요 소리꾼이다. ◆모내기를 하기 위해 모판에서 한 뼘쯤 자란 모를 뽑아 묶어내면서 하는 소리. 사람들이 각자 모를 뽑다가 한 춤이 되면 묶어내면서 소리를 한다. 한 춤을 묶어내는 시간이 사람마다 달라 소리의 길이도 일정하지 않고, 다른 사람의 소리가 끝나기를 기다리지 않고 소리를 시작하여 소리가 서로 맞물린다. 소리로서 개개인의 작업 속도가 드러나면서 경쟁이 유발되는 효과가 있다. 강원도에서 모찌는소리는 삼척을 제외한 영동지방과 그 주변 지역인 평창, 정선의 일부 지역에서 나타나고 영서지방에서는 거의 나타나지 않는다. 일제시대에 줄모를 심기 이전에도 이런 소리를 했다고 한다.<NA><NA><NA><NA>11<NA>김진석(1923) 외<NA><NA>01. 모찌는소리강원 강릉시 유천동20210316161157최상일20210316161302최상일
7<NA>30666남문을 열고 파대를1) 치니 (여럿) 계명 산천2) 밝아 밝아오네 여주여천3) 돌배야 나무4), 배 (여럿) 배꽃이 펴어서 만발해 했네 해는 지고 저문 날에 (여럿) 어린 선비 울고 울고 가 양근 지평을5) 썩 나서니, 경 (여럿) 경기 바람이 완연하네 (어이쿵!) “어이! 잘 맨다 김 잘 맨다!” 노다가 가거라 잠자다 가게 (여럿) 저 달이 지도록 노다(어리꿍!) 노다가 가게 해 넘어가네 해 넘어가네, 용 (여럿) 용선 말게6) 해 넘어 여어에(어이꿍!) 1)파대→파루(罷漏): 조선 때, 서울에서 오경(五更) 삼 점에 종을 쳐서 야간 통행금지를 해제하는 일. 2)鷄鳴山川. 새벽닭이 울면 산천이 밝아 온다는 뜻. 3)여주 여천: 경기도 여주와 이천. 4)돌배나무: 산이나 들에 저절로 나서 자란 배나무. 5)양근 지평: 경기도의 지명. 6)용선 말게: 용소골 마루에. 용소골은 명주군 사천면에 있는 골짜기로 강릉에서 보면 해가 지는 쪽이다. ◆이 지역은 무른 논이었기 때문에 김을 세벌 모두 손으로 맸다. 소리는 새참을 먹고 오전 10시 쯤에 시작했는데, 오독떼기를 먼저 하다가 힘들면 잡가, 자진아라리, 아라리 등을 섞어서 했다. 한 사람이 앞의 반절을 부르면 여럿이 나머지 반절을 부르는 독특한 가창방식이다. 도중에 ‘어-리꿍’ 하는 부분은 소리를 길게 뽑는 ‘진고비’에 소리를 받쳐주는 것이다. 싸대소리 끝에 김매기가 모두 끝나면 함성을 외치고 한 사람이 주인한테 달려가 흙 묻은 손을 등에 찍어 ‘일을 모두 끝냈으니 술을 한 잔 내라’는 뜻으로 장난을 하기도 했다. 오독떼기는 강릉, 양양 지역과 평창, 동해시 일부 지역에 분포한다.<NA><NA><NA><NA>11<NA>김진석(1923), 이진기(1922) 외<NA><NA>02. 논매는소리-오독떼기강원 강릉시 유천동20210316161157최상일20210316161315최상일
8<NA>30667얼른 하더니 나도 또 한 단을 묶었네 얼른 하더니 또 한 단이라 얼른 한 단을 묶었네 니가 묶으면 나도 또 한 단을 묶고 묶고 또 묶었네 얼른 하더니 묶었네 얼른 거뒤미처 내가 한 단 니 미쳐야 어어 하더니야 또 한 단을 묶어라 얼라디여 어어 하더라 또 한 단이여 얼른 하더니 묶었네 얼른 한 단을 묶었네 에헤 어어이 하더니 또 한 단이라 니가 한 단 묶으면 나두 또 한 단이라 얼른 하더니 묶었네 ◆낫으로 벼를 베어 묶으면서 하는 소리. 벼를 벨 때는 보통 낫질 한 번에 네 포기를 베는데, 세 번 낫질하여 열두 포기면 한 웅큼이 되어 땅에 내려놓고 이렇게 세 웅큼을 베어 묶으면 한 단이 된다. 모찌는소리와 마찬가지로 경쟁적으로 벼를 베어내는 ‘단내기’를 하면서 부른다고 하여 이 소리를 ‘단불림’이라고도 한다.<NA><NA><NA><NA>11<NA>정만영(1915)이진기(1922)김진석(1923)최돈의(1925)<NA><NA>03. 벼베는소리강원 강릉시 유천동20210316161157최상일20210316161326최상일
9<NA>554비가 그치기를 바라면서 부르던 아이들 노래.<NA>00:161111<NA>심영란(창자)<NA>독창비야 비야<NA>20210114154504테스터20210318171454임광섭
장단기능분류악곡id가사음조(토리)재생시간문학등급음악등급녹음등급가창등급녹음상태실연자율격가창방식곡명마을정보등록일자등록자명작업일자작업자명
1330<NA>521529실잣는소리(물레질소리) (경북 문경군 영순면 율곡리 / 윤경임(76세) / 1993) 아릇목에 군사들아 얼른 잣고 안 갈랑가 얼른 잣고 우 안가여1) 일고 여덟 니살물레2) 살구여덟 살가락에 대추나무 양고래기3) 빙이 났네4) 빙이 났네 기 어데서 빙이 났노 참깨눈물5) 똑 띠끼만6) 연새겉이7) 돌어가네 ------------------- 1)우 안 가여: 왜 안 가요. 2)니살물레: 물레살이 네 개인 물레. 3)양고래기: 물레기둥을 이르는 듯. 4)빙이 났네→병이 났네: 삐걱이는소리가 난다는 뜻. 5)참깨 눈물: 참기름. 6)띠끼만: 떨구면. 7)연새: 연 날리는 자새? ◇목화솜을 물레로 자아 실을 뽑아내면서 하는 소리. 물레질도 부녀자들의 일로서 삼삼는 일처럼 밤낮으로 가족이나 이웃간의 품앗이로 작업이 이루어졌기 때문에 심심풀이 겸 신세타령으로 이런 노래를 할 기회가 많았다.<NA>0'452111매우좋음윤경임(1917)<NA>독창실잣는소리(물레질소리) / 경북 문경군<NA>20210511125323최상일20210511130618최상일
1331<NA>521530실잣는소리(물레질소리)-잠노래 (전남 완도군 금일읍 척치리 / 권저방례(85세) / 1990) 잠이 온다 잠이 온다 요내 눈에가 잠이 온다 초롱같은 이내 눈에 왕개같은1) 잠이 온다 잠 사가오 잠 사가오 이내 눈에서 잠 사가오 건네 할머니 잠 사가오 닷냥에 닷돈만 주고 잠 사가오 ----------------- 1)왕개같은: 왕대같은. 왕대는 굵은 참대. 떨치기 어려운 잠이 온다는 뜻. ◇실 잣는 일은 흔히 집안일이 모두 끝난 저녁에 하게 마련이라 노곤한 몸에 쏟아지는 잠을 참는 일이 가장 어려운 일이었다고 한다. 위의 '잠노래'는 그러한 배경에서 나온 노래다.<NA>1'051111매우좋음권저방례(1905)<NA>독창실잣는소리(물레질소리)-잠노래 / 전남 완도군<NA>20210511125323최상일20210511130641최상일
1332<NA>521531실잣는소리(물레질소리) (경남 고성군 고성읍 우산리 / 조덕남(66세) / 1992) 울어마니 날 셍길세나1) 씨어마니가 날 셍길세나 셍기 주소 셍기 주소 딸캉같이만 셍기 주소 청청물이 술같으믄 씨아바니로 셍길 긴데2) 청청물이 술 아닐라 씨아바니로 몬 셍기소 가랑잎이 떡겉으먼 씨어마니로 셍길 긴데 가랑잎이 떡 아닐라 씨어마니로 몬 셍기소 쪼각돌이 엿겉으먼 씨누애기로 셍길 긴데 쪼각돌이 엿 아닐라 씨누애기로 몬 셍기소 가랫대가3) 붓대더먼 씨아재로 셍길 긴데 가랫대가 붓 아닐라 씨아재로 몬 셍기소 비오다가 윾나는 날 울어마니로 본 듯하네 윾나다가 비오는 날 씨어마니로 본 듯하요 ------------------- 1)셍길세나: 섬길 적에나. ‘섬긴다‘는 ‘웃사람을 모셔 받든다‘는 뜻과 ‘남을 아낀다‘는 뜻이 있다. 2)청청물이?셀길 긴데: 시냇물이 술이라면 (그것을 퍼다가) 시아버님을 섬길텐데. 3)가랫대: 농기구인 ‘가래‘의 자루. ◇물레질을 하면서는 하는 소리. 시집살이의 괴로움을 노래하고 있다.<NA>3'261111매우좋음조덕남(1926)<NA>독창실잣는소리(물레질소리) / 경남 고성군<NA>20210511125323최상일20210511130728최상일
1333<NA>511532양태겯는소리 (제주도 북제주군 애월읍 동귀리 / 고이화(68세) / 1989) 졸앙 졸앙 졸앙 졸앙 모자 졸아사1) 우리집의 식귀덜은 한한허곡2) 애기덜이영 멕영 살리젠 허난 눈이 빠지게 허당 보아도 살 길은 막연하고 졸앙 졸앙 모자 졸앙 혼저 졸아사 우리집 식귀덜 술먹는 서방도 술값도 주곡 허여사 헐로구나 아기덜도 저레 가만이 ?아시라 한코나 걸려사 모자 졸앙 생활허느녜 졸앙 졸앙 혼저 졸앙 요 모재 졸아사 우리집 살 길이 솟아난다 아이고 어느 제랑3) 우리도 부재로 살앙 요 놈의 모자 아니 졸아도 살아질 것고4) 모자 졸앙 졸앙 어서 좃자 꼴막 꼴막 꼴막 꼴막 모자 좃는 소린 꼴막 꼴막 아이고 요 모자야 혼저 넙으라3) 넙지도 아니허곡 붓지도 아니허곡 언제나민 요 모재 졸앙 우리집 생활이 넉넉허리 ------------------- 1)졸아사: 양태를 결어야. 짜야. 2)한한허곡: 많고. 3)어느 제랑: 언제나. 4)살아질 것고: 살 수 있을 것인가. 5)넙으라: 넓어져라. ◇가느다란 대오리로 갓의 넓은 부분인 양태를 결으면서 혼자 흥얼거리는 소리. 제주 동귀리의 부녀자들은 옛날부터 갓 만드는 일을 부업으로 많이 했다. 일정한 곡조 없이 적당한 곡조로 흥얼거린다.<NA>1'511111매우좋음고이화(1921)<NA>독창양태겯는소리 / 제주 북제주군<NA>20210511125323최상일20210511130755최상일
1334<NA>551533자장가 (강원도 양양군 양양읍 감곡리 / 노덕신(81세) / 1994) 자장 자장 워리 자장 우리 애기 잘도 잔다 머레 잠도 낼오너라 눈썹 잠도 낼오너라 귀에 잠도 돌어오너라 코에 잠도 올러오너라 입에 잠도 올러오너라 위리 자장 자장 자장 우리 애기 잘도 잔다 우리 애기 잘도 잔다 ------------------ ◇아이를 재우면서 하는 자장가. 잠이 모두 눈으로 몰려서 잠이 들기를 바라는 노랫말이 재미있다. 가창자는 슬하에 여섯 남매를 잃고 일곱 번째 아이를 낳아 키우느라 복숭아나무 가지를 지니고 다니며 귀신을 쫓기도 했다고 한다.<NA>0'511111매우좋음노덕신(1913)<NA>독창자장가 / 강원 양양군<NA>20210511125323최상일20210511130822최상일
1335<NA>551534자장가 (전남 장흥군 장흥읍 신흥리 / 김정심(73세) / 1989) 자장 자장 자장 자장 우리 애기 잘도 잔다 눈이 커서 잊어분 것은 잘 찾겄다 자장 자장 귀가 커서 말소리는 잘 듣겄다 자장 자장 코가 커서 냄새는 잘 맡겄다 자장 자장 입이 커서 상추쌈은 잘 하겄다 자장 자장 손이 커서 주는 것은 잘 받겄다 자장 자장 발이 커서 넘어지든 안 하겄다 자장 자장 우리 애기 잘도 잔다 어디 갔다가 인자 왔는가 맹경1) 갔다가 인자 왔는가 순달네 콩밭에 갔다가 인자 왔는가 어허둥둥 내 손지야 제절2) 밑에 엎질 놈아 봉제사3) 지낼 놈아 생에4) 뒤에 딸릴 놈아 금을 준들 너를 사랴 옥을 준들 너를 사랴 어허둥둥 내 손지야 -------------------- 1)맹경→만경(萬頃): 전북 김제군 만경면. 들이 넓기로 유명한 곳이다. 2)제절(祭절:石+切): 산소 앞에 절을 할 수 있게 널직이 닦아 놓은 부분. 3)봉제사(奉祭祀) 4)생에→상여(喪輿) ◇할머니가 손자를 업고 재우면서 하는 자장가. 아이의 신체를 모두 열거하면서 칭찬하는 내용이 재미있다.<NA>1'281111매우좋음김정심(1916)<NA>독창자장가 / 전남 장흥군<NA>20210511125323최상일20210511130914최상일
1336<NA>611418무덤가래질소리 (제주 북제주군 조천읍 신촌리 / 앞: 강대흥(61세) / 1989) 어야 / 어야 @에 아아호 어 허어어어어 에 오 오오야 솔기로구나 노세 놀아 젊아 놀아 늙어지면 못 노리라 에 어으어 어허야 솔기로구나 한로산아 잘 있거라 부모 동생 이별?고 에 오으오 어호야 솔기로구나 인생 한 번 죽어지면 세상만사가 허사로구나 에 어으어 어허야 솔기로구나 인생이라 허는 것은 토란잎에 이슬이로구나 에 어으어 어허야 솔기로구나 오널날은 일기도 좋고 동넷 어른덜도 수고가 많습니다 에 어으어 어허야 솔기로구나 아이고 지고 통곡을 말어 어허어허 어으어 어허야 솔기로구나 노세 놀아 젊아 놀자 늙어지면 못 노리라 에헤 어으어 어허야 솔기로구나 칠성판을1) 등에 지고 혼백상을2) 머리에 ?어 어허어허 어으어 어허야 솔기로구나 ------------------ 1)칠성판: 관 속에 시신 아래 까는 널빤지. 북두칠성을 본떠서 일곱구멍을 뚫음. 2)혼백상(魂帛箱): 신주를 만들기 전에 초상 때 쓰려고 명주를 접어서 만드는 임시 신위(神位). ◇봉분을 쌓기 위해 가래질로 흙을 퍼내면서 하는 소리. 이 흙을 '진토'라 하고 진토 파는 구덩이를 '진토굿'이라 하여 소리의 현지 명칭은 '진토굿 파는 소리'다. 보통 근처 풀밭에서 흙을 판다. 후렴이 길게 '홍?'으로 나오는 '홍애기'류의 노래다.<NA>6'161111매우좋음강대흥(1928) 외<NA>선후창무덤가래질소리 / 제주 북제주군<NA>20210510180437최상일20210511144532최상일
1337<NA>611419무덤다지는소리 (경기도 파주군 탄현면 금산리 / 앞: 추교옥(53세) / 1993) (긴달고소리) @에에 어이달고오 헤에 에에에 에이리달고오 여 보아라 소년들아 이 내 말쌈 들어보소 어제 청춘 오늘 백발 어찌 아니 가련한가 (방아소리) @에헤헤 어허이 어허야 에헤 에허리 오호호호야 헤헤에 헤헤이 어허야 에헤 에허리 오호호호야 에헤헤 허허이 어허야 세월아 네월아 왔다 가지를 마라 에헤헤 허허이 어허야 아까운 청춘이 다 늙어만 가누나 헤헤헤 헤허이 어허야 천증세월은 인증수요1) 헤헤헤 헤허이 허허야 춘만에 건곤이 복만가로구나2) (자진달고소리) @에이여라 달고오 에이여라 달고 부춘산의 엄자릉이가3) 가내대부를4) 마자하고 나부산에 갔건마는 천하역사 항적이 범아부를 마자하고 독행천리를 하였건마는5) 그 뉘라서 나를 찾나 상산사호6) 옛 노인이 바둑을 두자고 나를 찾나 조선 문장 김삿갓이가 글을 짓자고 나를 찾나 나 찾을 사람 없건마는 그 뉘라서 나를 찾나 (새졓는소리) @우후 야라 훨훨 우후 야라 훨훨 우야 소리에 새 모여든다 웃녘새도 나려를 오고 아랫녘새도 올라를 오니 새야 새야 파랑새야 녹두밭에 앉지를 마라 녹두꽃이 떨어를 지면 청푸장수 울면 가네 우여! / 우야아! ------------------ 1)천증세월인증수(天增歲月人增壽): 하늘은 세월을 더하고 사람은 수명을 더한다. 2)춘만건곤복만가(春滿乾坤福滿家): 천지에 봄이 가득하고 집에는 복이 가득하다. 3)부춘산의 엄자룡→부춘산(富春山)의 엄자릉(嚴子陵): 엄자릉은 중국 후한(後漢) 사람으로 부춘산에 숨어 살면서 광무제의 부름에도 응하지 않았다고 함. 4)천하역사 ? 하였건마는: 항적(項籍), 곧 항우(項羽)가 그의 모사인 범아부(范亞父)가 유방을 죽이라고 하는 말을 듣지 않았음을 말함. 5)상산사호(商山四皓): 중국 진시황 때 세상의 어지러움을 피하여 상산에 들어가 숨은 네 사람. ◇하관을 한 후 무덤을 다지면서 하는 소리. 무덤이 평평해질 때까지 보통 3켜 정도 다지는데 두 켜까지는 횟가루를 섞어넣고 다지고 나머지는<NA>9'491111매우좋음추교옥(1940) 외<NA>선후창무덤다지는소리 / 경기 파주군<NA>20210510180437최상일20210511144609최상일
1338<NA>611420무덤다지는소리 (강원도 횡성군 우천면 정금리 / 앞: 양중환(59세) / 1994) 에호리 달회야 / “에 이번 소리는 산신님께 고했습니다. 예!” 에호리 달회야 / “에 이번 소리는 외곽손님께 고했습니다. 예!“ 여보시오 지원님들1) / “에 이번 소리는 광중에2) 육신령께 고했습니다. 예!” @에호리 달회야 이내 소리를 받아를 주오 먼데 손님은 듣기가 좋게 굼실굼실 다져를 주오 상모맥이를3) 굽어를 주오 차례차례 연차례로 일심협력 다져를 주오 @에이허라 달호 에이허라 달호 / 에이허라 달호 한 번은 상으로 쓸고 / 또 한 번은 하로 뽑아 두무치4) 장단에 발 맞추어 / 추근 추근이 다져를 보자 여보시오 계원님들 / 무슨 노래를 불러를 볼까 회심곡을 아뢰어 볼까 / 초한가를 불러를 볼까 시중잡가를 불러를 볼까 / 시중잡가를 불러를 보자 이 세상에 나온 사람 / 뉘덕으로 태어를 났나 석가여래 제자가 되여 / 삼태성에 복을 타고 칠성님전 명을 빌어 / 아버님전 뼈를 타고 어머님전 살을 ?어 / 이 세상에 탄생을 했네 한두 살엔 철을 몰라 / 부모님 은혜를 모르다가 사오십이 지난 뒤에 / 부모님 생각이 간절쿠나 어제까지 검든 머리 / 오늘날에 백발이 되고 눈 어둡고 귀 먹으니 / 망령이라 일삼는데 구석 구석 웃는 소래 / 일천간장이 다 녹는다 둘씩 둘씩 마주 서서 / 세발치기를 다져를 보자 만승천자6) 진시황이 / 육국을 통일후에 아방궁을 높이 짓고 / 만리장성을 쌓은 연후에 동남동녀 오백인을 / 삼신산에 보내여다 불사약을 구하여서 / 장생불사를 하렸으나 / 여사래 무덤이요 천하일색 양귀비도 / 매호간에 묻혔으며 글 잘하는 이태백과 / 시 잘 짓는 도연명도 일생일사가 분명하여 / 무주고혼이 되었구나 에이허라 달호 / 에이허라 달호 ------------------- 1)지원님네→계원님네. 2)광중: 무덤의 관이 들어갈 자리. 3)상모맥이: 광중의 왼편 위쪽의 모서리. 4)두무치→두마치. 두박자. 5)만승천자(萬乘天子). ◇하관을 한 후 흙에 횟가루를 섞어 넣고 다지면서 하는 소리. 앞소리꾼은<NA>9'191111매우좋음양중환(1935) 외<NA>선후창무덤다지는소리리 / 강원 횡성군<NA>20210510180437최상일20210511144627최상일
1339<NA>721422강강술래 (전남 해남군 문내면 우수영 / 앞: 김길임(62세), 박양애(55세) / 1990) @강강술래 강강술래 술래 술래 강강술래 술래소리 어디 갔다 때만 찾어 잘도 온다 먼데 사람 듣기 좋고 ?에 사람 보기 좋게 허리 늘찐 둘러서서 윽신 윽신 뛰어보세 강강술래 @강강 수울래 강강수울래 재 너메다 임을 두고 낮이로는 놀러가고 밤이로는 자러 가고 밀화밀창1) 대복방에2) 수제제봄 굴린 소리3) 본처 간장 다 녹인다 @강강술래 강강술래 양에 양에 양님이는 시집 가든 삼일만에 바느질을 하락 하여 기와 지름4) 불을 키고 섶 누비고 짓 뉘비고 소매 반동 다 뉘빈께 건넛 강에 닭이 울고 아랫강에 개가 짓어 잠이 올와 잠잤더니 시아버니 호령소리 시어머니 기걸소리5) 에라 이것 못 살겄네 공과낙수6) 들쳐미고 비네재를 넘어가서 졸복 한나 낚아다가 짚불에다 구워먹고 잠든 듯이 죽어지세 강강술래 서울 가서 베 떠다가 강안도 가서 다듬아서 전주 가서 물을 디레 올올이 가세질에 성제 성제 바느질에 이실 이실 이실아처 대루미에 빰을 맞춰7) 입자니는 고부지고 개자니는 고부져서 횃대 끝에 걸어 놓고 들멩 보고 날멩 본데 여시같은 씨누애기 때깔칼을8) 품에 품고 올올이 다 찢는다 찢기사라 찢네마는 줍기 좋게 찢어주게 들어보고 들어보소 서당선배 들어보소 기걸하게 기걸하게 느그 동숭9) 기걸하게 기걸해서 안 듣거든 날 베르게10) 날 베르게 활등같이 굽은 질로 활 쏘데기 나는 가네 @강강술래 강강술래 뛰어보세 뛰어보세 윽신 악신 뛰어나 보세 나주영산 진 골목에 은또가리11) 팔에 걸고 지추12) 캐는 저 큰아가 니야 집이 너 어데냐 내야 집을 찾을라먼 거멍 구름 방골 속에 열두칸 지와집에 아홉칸 대복방에 화초벵풍 들러치고 너 귀에다 핑경13) 달고 흥그랑 짱그랑 그 소리 듣고 날만 찾아오게 강강술래 천장만장 달파머리14) 쑤시비단15) 꼿이 피어 그 꽃 한쌍 껑꺼다가 임으 보신 볼을 걸어16) 임을 보고 보신 보니 임 줄 생각 전이 없네 임으 동숭 씨아재야 너나 신고 공부 가세 강강술래 @남생아 놀아라 절<NA>23'421111매우좋음김길임(1928), 박양애(1935) 외<NA>선후창강강술래 / 전남 해남군<NA>20210510180437최상일20210511144713최상일