Overview

Dataset statistics

Number of variables19
Number of observations94
Missing cells177
Missing cells (%)9.9%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory14.4 KiB
Average record size in memory156.4 B

Variable types

Categorical12
Text6
Numeric1

Dataset

Description전라남도 곡성군의 곡성군사 데이터(시대, 특징, 사건, 대표인물, 곡성군사 페이지번호, 곡성군사 페이지수, 곡성군사 다운로드 주소, 곡성군사 발행년도, 데이터 기준일자)
URLhttps://www.data.go.kr/data/15098535/fileData.do

Alerts

곡성군사구분 has constant value ""Constant
데이터기준일자 has constant value ""Constant
분류2 is highly overall correlated with 페이지번호 and 9 other fieldsHigh correlation
관리기관주소 is highly overall correlated with 분류2 and 6 other fieldsHigh correlation
관리기관전화번호 is highly overall correlated with 분류2 and 6 other fieldsHigh correlation
발행연도 is highly overall correlated with 페이지번호 and 9 other fieldsHigh correlation
시기 is highly overall correlated with 페이지번호 and 5 other fieldsHigh correlation
다운로드주소 is highly overall correlated with 분류2 and 6 other fieldsHigh correlation
관리기관명 is highly overall correlated with 페이지번호 and 9 other fieldsHigh correlation
관리기관팩스 is highly overall correlated with 분류2 and 6 other fieldsHigh correlation
분류1 is highly overall correlated with 페이지번호 and 5 other fieldsHigh correlation
페이지수 is highly overall correlated with 페이지번호 and 9 other fieldsHigh correlation
페이지번호 is highly overall correlated with 분류1 and 5 other fieldsHigh correlation
페이지수 is highly imbalanced (79.6%)Imbalance
발행연도 is highly imbalanced (79.6%)Imbalance
다운로드주소 is highly imbalanced (71.0%)Imbalance
관리기관명 is highly imbalanced (79.6%)Imbalance
관리기관주소 is highly imbalanced (71.0%)Imbalance
관리기관전화번호 is highly imbalanced (71.0%)Imbalance
관리기관팩스 is highly imbalanced (71.0%)Imbalance
분류3 has 26 (27.7%) missing valuesMissing
분류4 has 61 (64.9%) missing valuesMissing
특징 has 1 (1.1%) missing valuesMissing
사건 has 32 (34.0%) missing valuesMissing
대표인물 has 57 (60.6%) missing valuesMissing
제목 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 07:24:40.775004
Analysis finished2023-12-12 07:24:43.536273
Duration2.76 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

곡성군사구분
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size884.0 B
역사
94 

Length

Max length2
Median length2
Mean length2
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
역사 94
100.0%

Length

2023-12-12T16:24:43.639468image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T16:24:43.746077image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
역사 94
100.0%

분류1
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct9
Distinct (%)9.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size884.0 B
조선시대
23 
선사시대
21 
일제강점기
17 
고려시대
12 
현재의 곡성
7 
Other values (4)
14 

Length

Max length11
Median length4
Mean length4.606383
Min length2

Unique

Unique1 ?
Unique (%)1.1%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
조선시대 23
24.5%
선사시대 21
22.3%
일제강점기 17
18.1%
고려시대 12
12.8%
현재의 곡성 7
 
7.4%
개관 6
 
6.4%
삼국시대와 남북국시대 4
 
4.3%
대한민국 시대 3
 
3.2%
곡성 연표 1
 
1.1%

Length

2023-12-12T16:24:43.870449image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T16:24:44.012405image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
조선시대 23
21.1%
선사시대 21
19.3%
일제강점기 17
15.6%
고려시대 12
11.0%
곡성 8
 
7.3%
현재의 7
 
6.4%
개관 6
 
5.5%
삼국시대와 4
 
3.7%
남북국시대 4
 
3.7%
대한민국 3
 
2.8%
Other values (2) 4
 
3.7%

분류2
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct43
Distinct (%)45.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size884.0 B
청동기시대의 곡성
12 
지배와 저항
8 
지방제도의 개편
6 
경제기반의 변화
 
5
양란과 의병활동
 
4
Other values (38)
59 

Length

Max length22
Median length17
Mean length10.255319
Min length3

Unique

Unique26 ?
Unique (%)27.7%

Sample

1st row선사시대
2nd row고대시대
3rd row고려시대
4th row조선시대
5th row개항기

Common Values

ValueCountFrequency (%)
청동기시대의 곡성 12
 
12.8%
지배와 저항 8
 
8.5%
지방제도의 개편 6
 
6.4%
경제기반의 변화 5
 
5.3%
양란과 의병활동 4
 
4.3%
구석기시대의 곡성 4
 
4.3%
무인정권기 조통의 활동 4
 
4.3%
고려건국기 신숭겸의 활동 4
 
4.3%
한말 곡성지역의 의병항쟁 3
 
3.2%
곡성지역의 동학농민혁명 3
 
3.2%
Other values (33) 41
43.6%

Length

2023-12-12T16:24:44.172128image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
곡성 19
 
8.3%
청동기시대의 12
 
5.2%
활동 8
 
3.5%
지배와 8
 
3.5%
저항 8
 
3.5%
변화 7
 
3.1%
지방제도의 6
 
2.6%
개편 6
 
2.6%
곡성의 6
 
2.6%
곡성지역의 6
 
2.6%
Other values (92) 143
62.4%

분류3
Text

MISSING 

Distinct45
Distinct (%)66.2%
Missing26
Missing (%)27.7%
Memory size884.0 B
2023-12-12T16:24:44.488410image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length21
Median length18
Mean length11.264706
Min length4

Characters and Unicode

Total characters766
Distinct characters147
Distinct categories5 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique36 ?
Unique (%)52.9%

Sample

1st row곡성에서 조사된 구석기 유적
2nd row곡성에서 조사된 구석기 유적
3rd row곡성에서 조사된 구석기 유적
4th row곡성 구석기문화의 특징
5th row곡성에서 조사된 신석기 유적
ValueCountFrequency (%)
곡성의 15
 
7.9%
유적 15
 
7.9%
청동기시대 11
 
5.8%
무덤 8
 
4.2%
곡성에서 8
 
4.2%
조사된 7
 
3.7%
향안 5
 
2.6%
곡성 4
 
2.1%
조통의 4
 
2.1%
면리제의 3
 
1.6%
Other values (86) 111
58.1%
2023-12-12T16:24:44.990068image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
124
 
16.2%
의 54
 
7.0%
성 32
 
4.2%
곡 30
 
3.9%
기 23
 
3.0%
동 21
 
2.7%
유 16
 
2.1%
적 16
 
2.1%
대 16
 
2.1%
과 14
 
1.8%
Other values (137) 420
54.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 612
79.9%
Space Separator 124
 
16.2%
Decimal Number 24
 
3.1%
Close Punctuation 3
 
0.4%
Open Punctuation 3
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
의 54
 
8.8%
성 32
 
5.2%
곡 30
 
4.9%
기 23
 
3.8%
동 21
 
3.4%
유 16
 
2.6%
적 16
 
2.6%
대 16
 
2.6%
과 14
 
2.3%
시 14
 
2.3%
Other values (126) 376
61.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 7
29.2%
9 6
25.0%
3 3
12.5%
0 3
12.5%
6 2
 
8.3%
7 1
 
4.2%
8 1
 
4.2%
2 1
 
4.2%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
124
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
』 3
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
『 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 612
79.9%
Common 154
 
20.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
의 54
 
8.8%
성 32
 
5.2%
곡 30
 
4.9%
기 23
 
3.8%
동 21
 
3.4%
유 16
 
2.6%
적 16
 
2.6%
대 16
 
2.6%
과 14
 
2.3%
시 14
 
2.3%
Other values (126) 376
61.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
124
80.5%
1 7
 
4.5%
9 6
 
3.9%
』 3
 
1.9%
3 3
 
1.9%
0 3
 
1.9%
『 3
 
1.9%
6 2
 
1.3%
7 1
 
0.6%
8 1
 
0.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 612
79.9%
ASCII 148
 
19.3%
None 6
 
0.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
124
83.8%
1 7
 
4.7%
9 6
 
4.1%
3 3
 
2.0%
0 3
 
2.0%
6 2
 
1.4%
7 1
 
0.7%
8 1
 
0.7%
2 1
 
0.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
의 54
 
8.8%
성 32
 
5.2%
곡 30
 
4.9%
기 23
 
3.8%
동 21
 
3.4%
유 16
 
2.6%
적 16
 
2.6%
대 16
 
2.6%
과 14
 
2.3%
시 14
 
2.3%
Other values (126) 376
61.4%
None
ValueCountFrequency (%)
』 3
50.0%
『 3
50.0%

분류4
Text

MISSING 

Distinct33
Distinct (%)100.0%
Missing61
Missing (%)64.9%
Memory size884.0 B
2023-12-12T16:24:45.244330image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length22
Median length20
Mean length9.1515152
Min length4

Characters and Unicode

Total characters302
Distinct characters126
Distinct categories4 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique33 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row 옥과면주산리구석기유적
2nd row입면송전리구석기유적
3rd row오곡면 오지리 구석기 유적
4th row움집과폐기장이발견된석곡면유정리유적
5th row움집이무리를이룬오곡면오지리유적
ValueCountFrequency (%)
대형바둑판식석곡면연반리고인돌 1
 
2.8%
군현제도의정비 1
 
2.8%
방위면에서 1
 
2.8%
누정과옥과양반 1
 
2.8%
양반과누정 1
 
2.8%
사회적활동 1
 
2.8%
소수가문 1
 
2.8%
주도가문 1
 
2.8%
작성과정 1
 
2.8%
옥과면주산리구석기유적 1
 
2.8%
Other values (26) 26
72.2%
2023-12-12T16:24:45.599161image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
리 16
 
5.3%
면 15
 
5.0%
과 11
 
3.6%
정 9
 
3.0%
돌 8
 
2.6%
적 8
 
2.6%
유 8
 
2.6%
곡 8
 
2.6%
오 6
 
2.0%
인 6
 
2.0%
Other values (116) 207
68.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 296
98.0%
Space Separator 4
 
1.3%
Close Punctuation 1
 
0.3%
Open Punctuation 1
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
리 16
 
5.4%
면 15
 
5.1%
과 11
 
3.7%
정 9
 
3.0%
돌 8
 
2.7%
적 8
 
2.7%
유 8
 
2.7%
곡 8
 
2.7%
오 6
 
2.0%
인 6
 
2.0%
Other values (113) 201
67.9%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
4
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 294
97.4%
Common 6
 
2.0%
Han 2
 
0.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
리 16
 
5.4%
면 15
 
5.1%
과 11
 
3.7%
정 9
 
3.1%
돌 8
 
2.7%
적 8
 
2.7%
유 8
 
2.7%
곡 8
 
2.7%
오 6
 
2.0%
인 6
 
2.0%
Other values (111) 199
67.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
4
66.7%
) 1
 
16.7%
( 1
 
16.7%
Han
ValueCountFrequency (%)
棺 1
50.0%
甕 1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 294
97.4%
ASCII 6
 
2.0%
CJK 2
 
0.7%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
리 16
 
5.4%
면 15
 
5.1%
과 11
 
3.7%
정 9
 
3.1%
돌 8
 
2.7%
적 8
 
2.7%
유 8
 
2.7%
곡 8
 
2.7%
오 6
 
2.0%
인 6
 
2.0%
Other values (111) 199
67.7%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
4
66.7%
) 1
 
16.7%
( 1
 
16.7%
CJK
ValueCountFrequency (%)
棺 1
50.0%
甕 1
50.0%

제목
Text

UNIQUE 

Distinct94
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size884.0 B
2023-12-12T16:24:45.915369image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length22
Median length17
Mean length11.180851
Min length2

Characters and Unicode

Total characters1051
Distinct characters232
Distinct categories7 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique94 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row선사시대
2nd row고대시대
3rd row고려시대
4th row조선시대
5th row개항기
ValueCountFrequency (%)
곡성 5
 
2.4%
특징 4
 
1.9%
조통의 4
 
1.9%
곡성의 4
 
1.9%
의병항쟁 3
 
1.4%
신숭겸의 3
 
1.4%
방향 2
 
1.0%
변화 2
 
1.0%
삼국시대의 2
 
1.0%
현황 2
 
1.0%
Other values (176) 179
85.2%
2023-12-12T16:24:46.411820image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
119
 
11.3%
의 49
 
4.7%
과 33
 
3.1%
곡 27
 
2.6%
성 27
 
2.6%
대 20
 
1.9%
기 20
 
1.9%
동 17
 
1.6%
리 16
 
1.5%
정 16
 
1.5%
Other values (222) 707
67.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 881
83.8%
Space Separator 119
 
11.3%
Decimal Number 35
 
3.3%
Open Punctuation 5
 
0.5%
Close Punctuation 5
 
0.5%
Dash Punctuation 4
 
0.4%
Other Punctuation 2
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
의 49
 
5.6%
과 33
 
3.7%
곡 27
 
3.1%
성 27
 
3.1%
대 20
 
2.3%
기 20
 
2.3%
동 17
 
1.9%
리 16
 
1.8%
정 16
 
1.8%
면 15
 
1.7%
Other values (205) 641
72.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 9
25.7%
9 7
20.0%
3 4
11.4%
0 4
11.4%
2 3
 
8.6%
6 3
 
8.6%
5 2
 
5.7%
7 1
 
2.9%
8 1
 
2.9%
4 1
 
2.9%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
『 3
60.0%
( 2
40.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
』 3
60.0%
) 2
40.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
119
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 4
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 876
83.3%
Common 170
 
16.2%
Han 5
 
0.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
의 49
 
5.6%
과 33
 
3.8%
곡 27
 
3.1%
성 27
 
3.1%
대 20
 
2.3%
기 20
 
2.3%
동 17
 
1.9%
리 16
 
1.8%
정 16
 
1.8%
면 15
 
1.7%
Other values (200) 636
72.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
119
70.0%
1 9
 
5.3%
9 7
 
4.1%
- 4
 
2.4%
3 4
 
2.4%
0 4
 
2.4%
『 3
 
1.8%
』 3
 
1.8%
2 3
 
1.8%
6 3
 
1.8%
Other values (7) 11
 
6.5%
Han
ValueCountFrequency (%)
檀 1
20.0%
君 1
20.0%
殿 1
20.0%
甕 1
20.0%
棺 1
20.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 876
83.3%
ASCII 164
 
15.6%
None 6
 
0.6%
CJK 5
 
0.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
119
72.6%
1 9
 
5.5%
9 7
 
4.3%
- 4
 
2.4%
3 4
 
2.4%
0 4
 
2.4%
2 3
 
1.8%
6 3
 
1.8%
. 2
 
1.2%
) 2
 
1.2%
Other values (5) 7
 
4.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
의 49
 
5.6%
과 33
 
3.8%
곡 27
 
3.1%
성 27
 
3.1%
대 20
 
2.3%
기 20
 
2.3%
동 17
 
1.9%
리 16
 
1.8%
정 16
 
1.8%
면 15
 
1.7%
Other values (200) 636
72.6%
None
ValueCountFrequency (%)
『 3
50.0%
』 3
50.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
檀 1
20.0%
君 1
20.0%
殿 1
20.0%
甕 1
20.0%
棺 1
20.0%

시기
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct15
Distinct (%)16.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size884.0 B
조선시대
24 
일제강점기
18 
고려시대
13 
청동기시대
12 
현재의 곡성
7 
Other values (10)
20 

Length

Max length11
Median length7
Mean length4.9148936
Min length3

Unique

Unique5 ?
Unique (%)5.3%

Sample

1st row선사시대
2nd row고대시대
3rd row고려시대
4th row조선시대
5th row개항기

Common Values

ValueCountFrequency (%)
조선시대 24
25.5%
일제강점기 18
19.1%
고려시대 13
13.8%
청동기시대 12
12.8%
현재의 곡성 7
 
7.4%
구석기시대 4
 
4.3%
삼국시대와 남북국시대 4
 
4.3%
대한민국 시대 3
 
3.2%
선사시대 2
 
2.1%
신석기시대 2
 
2.1%
Other values (5) 5
 
5.3%

Length

2023-12-12T16:24:46.583220image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
조선시대 24
22.2%
일제강점기 18
16.7%
고려시대 13
12.0%
청동기시대 12
11.1%
현재의 7
 
6.5%
곡성 7
 
6.5%
구석기시대 4
 
3.7%
삼국시대와 4
 
3.7%
남북국시대 4
 
3.7%
시대 3
 
2.8%
Other values (8) 12
11.1%

특징
Text

MISSING 

Distinct93
Distinct (%)100.0%
Missing1
Missing (%)1.1%
Memory size884.0 B
2023-12-12T16:24:46.989490image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length1024
Median length207
Mean length259.33333
Min length25

Characters and Unicode

Total characters24118
Distinct characters893
Distinct categories13 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks7 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique93 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row 옥과면주산리, 입면송전리, 오곡면 오지리 등지에서 후기 구석기 유적이 발견되었는데, 그곳에서 뗀석기(긁개, 찍개, 새기개, 뚜르개, 홈날), 몸돌, 격지, 조각품 등의 유물이 출토되었다. 신석기시대에는 농경의 시작과 함께 인류는 정착생활을 하면서 움집을 지어 생활하였다. 섬진강과 보성강의 강변이나 천변 가까운 곳에서 간석기를 사용하며 움집을 짓고 살았을 곡성 사람들의 신석기 유적이 추가 발견될 가능성은 높다고 볼 수 있다. 청동기 시대의 주된 생업은 농업이었으며, 사냥과 어로 외에 가축사육도 함께 이루어졌다고인돌은 청동기시대의 무덤으로 주로 사용되었다.
2nd row백제 지방통치체제를 개편, 신라는 지방 제도 개편하였다.
3rd row고려 지방제도의 가장 큰 특징은 주현 속현 제도의 존재1018년에 마련된 고려의 지방제도는 이후 속군이나 속현에 지방관이 새로이 파견 되면서 약간의 변화를 맞았다. 1172년(명종2)에 유민을 방지하고 중앙 지배력을 강화하기 위해 곡성군과 옥과현에 감무라는 지방관이 파견되었다.고려는 국가의 명령과 공문서의 전달, 변방의 긴급한 군사정보의 전달, 외국 사신의 왕래, 그리고 공공물자의 운송 등을 위해 전국적인 교통망을 갖추어 교통의 요지에 역을 두었다
4th row조선은 지방 행정구역을 5도 양계에서 8도로 개편하였다. 조선 초기 지방제도의 개편과 관련하여 군현의 병합도 단행되었다.곡성과 옥과는 고려때 그대로 병합이나 분리 없이 존치 되었다. 한편 곡성은 고려때에 군에서 조선에서는 현으로 강등되었다향교는 지방 교육의 중심지로 고려 전기부터 설립되기 시작했는데, 일정한 틀을 형성한 시기는 조선왕조에 들어와서다. 향교가 들어선 마을을 교촌이라고 하였다. 군현의 하부 단위인 면리가 등장한때는 고려말 이지만, 그것이 우리 역사에 본격적으로 적용된 시기는 조선초였다. 조선시대의 주요한 경제기반은 토지와 호구였다. 전통시대는신분제사회이다.
5th row국민들이 나라를 되찾으려고 의병 활동을 하는 등 했으나 결국 일본에 합병되어서 나라가 망하였다.
ValueCountFrequency (%)
있다 38
 
0.8%
수 34
 
0.7%
등 20
 
0.4%
것이다 18
 
0.4%
이 17
 
0.3%
이후 15
 
0.3%
곡성 12
 
0.2%
가운데 10
 
0.2%
위해 9
 
0.2%
대한 9
 
0.2%
Other values (3746) 4763
96.3%
2023-12-12T16:24:47.567264image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
4886
 
20.3%
이 566
 
2.3%
다 469
 
1.9%
에 401
 
1.7%
. 401
 
1.7%
의 387
 
1.6%
, 344
 
1.4%
을 334
 
1.4%
하 315
 
1.3%
는 308
 
1.3%
Other values (883) 15707
65.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 16976
70.4%
Space Separator 4886
 
20.3%
Decimal Number 919
 
3.8%
Other Punctuation 755
 
3.1%
Open Punctuation 223
 
0.9%
Close Punctuation 220
 
0.9%
Final Punctuation 45
 
0.2%
Initial Punctuation 45
 
0.2%
Dash Punctuation 24
 
0.1%
Math Symbol 10
 
< 0.1%
Other values (3) 15
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 566
 
3.3%
다 469
 
2.8%
에 401
 
2.4%
의 387
 
2.3%
을 334
 
2.0%
하 315
 
1.9%
는 308
 
1.8%
기 253
 
1.5%
로 247
 
1.5%
지 247
 
1.5%
Other values (848) 13449
79.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 220
23.9%
0 147
16.0%
9 108
11.8%
2 106
11.5%
3 64
 
7.0%
5 62
 
6.7%
4 59
 
6.4%
8 55
 
6.0%
6 51
 
5.5%
7 47
 
5.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
P 2
25.0%
B 2
25.0%
A 1
12.5%
T 1
12.5%
F 1
12.5%
X 1
12.5%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 401
53.1%
, 344
45.6%
% 10
 
1.3%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 193
86.5%
『 21
 
9.4%
「 9
 
4.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 190
86.4%
』 21
 
9.5%
」 9
 
4.1%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 38
84.4%
” 7
 
15.6%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 38
84.4%
“ 7
 
15.6%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
m 3
75.0%
c 1
 
25.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
4886
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 24
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 10
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㎡ 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 16590
68.8%
Common 7130
29.6%
Han 386
 
1.6%
Latin 12
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 566
 
3.4%
다 469
 
2.8%
에 401
 
2.4%
의 387
 
2.3%
을 334
 
2.0%
하 315
 
1.9%
는 308
 
1.9%
기 253
 
1.5%
로 247
 
1.5%
지 247
 
1.5%
Other values (585) 13063
78.7%
Han
ValueCountFrequency (%)
縣 6
 
1.6%
石 6
 
1.6%
金 6
 
1.6%
官 6
 
1.6%
趙 6
 
1.6%
敎 6
 
1.6%
使 5
 
1.3%
邑 5
 
1.3%
廳 5
 
1.3%
文 5
 
1.3%
Other values (253) 330
85.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
4886
68.5%
. 401
 
5.6%
, 344
 
4.8%
1 220
 
3.1%
( 193
 
2.7%
) 190
 
2.7%
0 147
 
2.1%
9 108
 
1.5%
2 106
 
1.5%
3 64
 
0.9%
Other values (17) 471
 
6.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
m 3
25.0%
P 2
16.7%
B 2
16.7%
A 1
 
8.3%
T 1
 
8.3%
F 1
 
8.3%
X 1
 
8.3%
c 1
 
8.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 16590
68.8%
ASCII 6989
29.0%
CJK 372
 
1.5%
Punctuation 90
 
0.4%
None 60
 
0.2%
CJK Compat Ideographs 14
 
0.1%
CJK Compat 3
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
4886
69.9%
. 401
 
5.7%
, 344
 
4.9%
1 220
 
3.1%
( 193
 
2.8%
) 190
 
2.7%
0 147
 
2.1%
9 108
 
1.5%
2 106
 
1.5%
3 64
 
0.9%
Other values (16) 330
 
4.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 566
 
3.4%
다 469
 
2.8%
에 401
 
2.4%
의 387
 
2.3%
을 334
 
2.0%
하 315
 
1.9%
는 308
 
1.9%
기 253
 
1.5%
로 247
 
1.5%
지 247
 
1.5%
Other values (585) 13063
78.7%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 38
42.2%
‘ 38
42.2%
” 7
 
7.8%
“ 7
 
7.8%
None
ValueCountFrequency (%)
『 21
35.0%
』 21
35.0%
「 9
15.0%
」 9
15.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
縣 6
 
1.6%
石 6
 
1.6%
金 6
 
1.6%
官 6
 
1.6%
趙 6
 
1.6%
敎 6
 
1.6%
使 5
 
1.3%
邑 5
 
1.3%
廳 5
 
1.3%
文 5
 
1.3%
Other values (245) 316
84.9%
CJK Compat Ideographs
ValueCountFrequency (%)
柳 3
21.4%
李 3
21.4%
立 2
14.3%
量 2
14.3%
菱 1
 
7.1%
老 1
 
7.1%
力 1
 
7.1%
勒 1
 
7.1%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
㎡ 3
100.0%

사건
Text

MISSING 

Distinct62
Distinct (%)100.0%
Missing32
Missing (%)34.0%
Memory size884.0 B
2023-12-12T16:24:48.254058image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length487
Median length124.5
Mean length85.806452
Min length4

Characters and Unicode

Total characters5320
Distinct characters540
Distinct categories11 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks6 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique62 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row농경의 시작
2nd row신라 말기에는 왕권이 약화되고 농민이 반란을 일으켰다. 이때 불교사상계도변화의 바람이 일어 교종 대신 선종이 유행하였다
3rd row 본관제를 시행
4th row조선은 지방 행정구역을 5도 양계에서 8도로 개편조선 초기 지방제도의 개편과 관련하여 군현의 병합도 단행향교 설립임진왜란초기전라도연합의병을주도했던인물은유팽로이다. 청나라가침략해온병자호란이일어나자옥과현감으로있던 이흥발이 의병을 일으켰다.
5th row동학은 1860년에 경주 출신 최제우에 의해 창시되었다.동학농민운동 때에 전봉준의 주력군으로 활약 하였을 것 같다. 전주화약이 체결되자, 농민군은 각자의 고향으로 돌아갔다. 새로이 관찰사에 부임한 김학진은 전봉준과 협의하여 마침내 각 군마다 집강소를 설치하기로 합의하였다동학 농민 운동이 종식될 무렵, 일제의 침략이 가중되면서 한말의 병항쟁이 격렬하게 전개되었다. 전라도 최초 의병은 1895년 후반 일제가 자행한 명성황후 시해사건과 단발령의 충격이 발단이었다. 1905년에 을사조약이 체결되자, 전국 각지에서 의병이 봉기하였다1907년에 들어서자, 고종황제를 강제 퇴위시키고 군대를 강제 해산하는 등 일제의 침탈은 갈수록 거세어졌다. 이에 전국 도처에서 의병항쟁이 일어났다.1910년 8월 대한제국이 멸망
ValueCountFrequency (%)
있다 7
 
0.6%
그 5
 
0.5%
이 5
 
0.5%
모두 5
 
0.5%
등 5
 
0.5%
석기는 4
 
0.4%
반대투쟁 4
 
0.4%
인해 4
 
0.4%
있었다 4
 
0.4%
또한 4
 
0.4%
Other values (958) 1061
95.8%
2023-12-12T16:24:48.728550image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1056
 
19.8%
이 123
 
2.3%
다 109
 
2.0%
에 102
 
1.9%
. 87
 
1.6%
, 85
 
1.6%
의 80
 
1.5%
1 76
 
1.4%
기 68
 
1.3%
을 61
 
1.1%
Other values (530) 3473
65.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3717
69.9%
Space Separator 1056
 
19.8%
Decimal Number 237
 
4.5%
Other Punctuation 172
 
3.2%
Close Punctuation 57
 
1.1%
Open Punctuation 57
 
1.1%
Math Symbol 6
 
0.1%
Uppercase Letter 6
 
0.1%
Final Punctuation 5
 
0.1%
Initial Punctuation 5
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 123
 
3.3%
다 109
 
2.9%
에 102
 
2.7%
의 80
 
2.2%
기 68
 
1.8%
을 61
 
1.6%
로 59
 
1.6%
는 58
 
1.6%
고 50
 
1.3%
하 48
 
1.3%
Other values (500) 2959
79.6%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 76
32.1%
9 29
 
12.2%
0 27
 
11.4%
5 23
 
9.7%
3 17
 
7.2%
7 16
 
6.8%
2 15
 
6.3%
4 13
 
5.5%
8 12
 
5.1%
6 9
 
3.8%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
T 2
33.3%
F 1
16.7%
W 1
16.7%
O 1
16.7%
A 1
16.7%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 54
94.7%
〕 1
 
1.8%
』 1
 
1.8%
」 1
 
1.8%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 54
94.7%
〔 1
 
1.8%
『 1
 
1.8%
「 1
 
1.8%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 87
50.6%
, 85
49.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1056
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 6
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 5
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 5
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3613
67.9%
Common 1597
30.0%
Han 104
 
2.0%
Latin 6
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 123
 
3.4%
다 109
 
3.0%
에 102
 
2.8%
의 80
 
2.2%
기 68
 
1.9%
을 61
 
1.7%
로 59
 
1.6%
는 58
 
1.6%
고 50
 
1.4%
하 48
 
1.3%
Other values (413) 2855
79.0%
Han
ValueCountFrequency (%)
亭 4
 
3.8%
邑 4
 
3.8%
大 3
 
2.9%
窯 2
 
1.9%
法 2
 
1.9%
奇 2
 
1.9%
山 2
 
1.9%
州 2
 
1.9%
廷 2
 
1.9%
小 2
 
1.9%
Other values (77) 79
76.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
1056
66.1%
. 87
 
5.4%
, 85
 
5.3%
1 76
 
4.8%
) 54
 
3.4%
( 54
 
3.4%
9 29
 
1.8%
0 27
 
1.7%
5 23
 
1.4%
3 17
 
1.1%
Other values (15) 89
 
5.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
T 2
33.3%
F 1
16.7%
W 1
16.7%
O 1
16.7%
A 1
16.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3613
67.9%
ASCII 1587
29.8%
CJK 99
 
1.9%
Punctuation 10
 
0.2%
None 6
 
0.1%
CJK Compat Ideographs 5
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1056
66.5%
. 87
 
5.5%
, 85
 
5.4%
1 76
 
4.8%
) 54
 
3.4%
( 54
 
3.4%
9 29
 
1.8%
0 27
 
1.7%
5 23
 
1.4%
3 17
 
1.1%
Other values (12) 79
 
5.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 123
 
3.4%
다 109
 
3.0%
에 102
 
2.8%
의 80
 
2.2%
기 68
 
1.9%
을 61
 
1.7%
로 59
 
1.6%
는 58
 
1.6%
고 50
 
1.4%
하 48
 
1.3%
Other values (413) 2855
79.0%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 5
50.0%
‘ 5
50.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
亭 4
 
4.0%
邑 4
 
4.0%
大 3
 
3.0%
窯 2
 
2.0%
法 2
 
2.0%
奇 2
 
2.0%
山 2
 
2.0%
州 2
 
2.0%
廷 2
 
2.0%
小 2
 
2.0%
Other values (72) 74
74.7%
CJK Compat Ideographs
ValueCountFrequency (%)
蘆 1
20.0%
龍 1
20.0%
沈 1
20.0%
柳 1
20.0%
露 1
20.0%
None
ValueCountFrequency (%)
〔 1
16.7%
〕 1
16.7%
『 1
16.7%
』 1
16.7%
「 1
16.7%
」 1
16.7%

대표인물
Text

MISSING 

Distinct28
Distinct (%)75.7%
Missing57
Missing (%)60.6%
Memory size884.0 B
2023-12-12T16:24:48.965226image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length111
Median length27
Mean length9.4864865
Min length2

Characters and Unicode

Total characters351
Distinct characters116
Distinct categories6 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique25 ?
Unique (%)67.6%

Sample

1st row혜철
2nd row태조, 신숭겸, 왕건
3rd row유팽로, 이흥발
4th row정봉준, 최익현,조우식
5th row신태윤
ValueCountFrequency (%)
신숭겸 6
 
7.1%
조통 4
 
4.7%
신태윤 3
 
3.5%
기우만 2
 
2.4%
유팽로 2
 
2.4%
이흥발 2
 
2.4%
혜철 2
 
2.4%
의사들은 2
 
2.4%
심민각이 1
 
1.2%
노인선신정우소광순 1
 
1.2%
Other values (60) 60
70.6%
2023-12-12T16:24:49.357283image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
49
 
14.0%
, 36
 
10.3%
정 13
 
3.7%
신 12
 
3.4%
조 9
 
2.6%
현 6
 
1.7%
겸 6
 
1.7%
숭 6
 
1.7%
태 6
 
1.7%
우 6
 
1.7%
Other values (106) 202
57.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 261
74.4%
Space Separator 49
 
14.0%
Other Punctuation 37
 
10.5%
Decimal Number 2
 
0.6%
Close Punctuation 1
 
0.3%
Open Punctuation 1
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
정 13
 
5.0%
신 12
 
4.6%
조 9
 
3.4%
현 6
 
2.3%
겸 6
 
2.3%
숭 6
 
2.3%
태 6
 
2.3%
우 6
 
2.3%
이 6
 
2.3%
최 5
 
1.9%
Other values (100) 186
71.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 36
97.3%
. 1
 
2.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
49
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 2
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 259
73.8%
Common 90
 
25.6%
Han 2
 
0.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
정 13
 
5.0%
신 12
 
4.6%
조 9
 
3.5%
현 6
 
2.3%
겸 6
 
2.3%
숭 6
 
2.3%
태 6
 
2.3%
우 6
 
2.3%
이 6
 
2.3%
최 5
 
1.9%
Other values (98) 184
71.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
49
54.4%
, 36
40.0%
1 2
 
2.2%
. 1
 
1.1%
) 1
 
1.1%
( 1
 
1.1%
Han
ValueCountFrequency (%)
羅 1
50.0%
世 1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 259
73.8%
ASCII 90
 
25.6%
CJK Compat Ideographs 1
 
0.3%
CJK 1
 
0.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
49
54.4%
, 36
40.0%
1 2
 
2.2%
. 1
 
1.1%
) 1
 
1.1%
( 1
 
1.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
정 13
 
5.0%
신 12
 
4.6%
조 9
 
3.5%
현 6
 
2.3%
겸 6
 
2.3%
숭 6
 
2.3%
태 6
 
2.3%
우 6
 
2.3%
이 6
 
2.3%
최 5
 
1.9%
Other values (98) 184
71.0%
CJK Compat Ideographs
ValueCountFrequency (%)
羅 1
100.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
世 1
100.0%

페이지번호
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct89
Distinct (%)94.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean178.41489
Minimum23
Maximum427
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size978.0 B
2023-12-12T16:24:49.486151image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum23
5-th percentile40.6
Q172
median154
Q3259.5
95-th percentile393.4
Maximum427
Range404
Interquartile range (IQR)187.5

Descriptive statistics

Standard deviation114.29056
Coefficient of variation (CV)0.64058866
Kurtosis-0.81267176
Mean178.41489
Median Absolute Deviation (MAD)86
Skewness0.58628647
Sum16771
Variance13062.331
MonotonicityIncreasing
2023-12-12T16:24:49.632393image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
131 2
 
2.1%
72 2
 
2.1%
69 2
 
2.1%
65 2
 
2.1%
57 2
 
2.1%
223 1
 
1.1%
271 1
 
1.1%
260 1
 
1.1%
258 1
 
1.1%
252 1
 
1.1%
Other values (79) 79
84.0%
ValueCountFrequency (%)
23 1
1.1%
26 1
1.1%
29 1
1.1%
32 1
1.1%
38 1
1.1%
42 1
1.1%
47 1
1.1%
51 1
1.1%
52 1
1.1%
53 1
1.1%
ValueCountFrequency (%)
427 1
1.1%
413 1
1.1%
407 1
1.1%
404 1
1.1%
396 1
1.1%
392 1
1.1%
384 1
1.1%
381 1
1.1%
370 1
1.1%
356 1
1.1%

페이지수
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)2.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size884.0 B
456
91 
<NA>
 
3

Length

Max length4
Median length3
Mean length3.0319149
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row456
2nd row456
3rd row456
4th row456
5th row456

Common Values

ValueCountFrequency (%)
456 91
96.8%
<NA> 3
 
3.2%

Length

2023-12-12T16:24:49.801613image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T16:24:49.917229image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
456 91
96.8%
na 3
 
3.2%

발행연도
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)2.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size884.0 B
2018
91 
<NA>
 
3

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row2018
2nd row2018
3rd row2018
4th row2018
5th row2018

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2018 91
96.8%
<NA> 3
 
3.2%

Length

2023-12-12T16:24:50.003961image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T16:24:50.098654image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2018 91
96.8%
na 3
 
3.2%

다운로드주소
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct12
Distinct (%)12.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size884.0 B
https://www.gokseong.go.kr/main/pid=647
81 
<NA>
 
3
https://www.gokseong.go.kr/main/pid=648
 
1
https://www.gokseong.go.kr/main/pid=649
 
1
https://www.gokseong.go.kr/main/pid=650
 
1
Other values (7)
 
7

Length

Max length39
Median length39
Mean length37.882979
Min length4

Unique

Unique10 ?
Unique (%)10.6%

Sample

1st rowhttps://www.gokseong.go.kr/main/pid=647
2nd rowhttps://www.gokseong.go.kr/main/pid=647
3rd rowhttps://www.gokseong.go.kr/main/pid=647
4th rowhttps://www.gokseong.go.kr/main/pid=647
5th rowhttps://www.gokseong.go.kr/main/pid=647

Common Values

ValueCountFrequency (%)
https://www.gokseong.go.kr/main/pid=647 81
86.2%
<NA> 3
 
3.2%
https://www.gokseong.go.kr/main/pid=648 1
 
1.1%
https://www.gokseong.go.kr/main/pid=649 1
 
1.1%
https://www.gokseong.go.kr/main/pid=650 1
 
1.1%
https://www.gokseong.go.kr/main/pid=651 1
 
1.1%
https://www.gokseong.go.kr/main/pid=652 1
 
1.1%
https://www.gokseong.go.kr/main/pid=653 1
 
1.1%
https://www.gokseong.go.kr/main/pid=654 1
 
1.1%
https://www.gokseong.go.kr/main/pid=655 1
 
1.1%
Other values (2) 2
 
2.1%

Length

2023-12-12T16:24:50.205375image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
https://www.gokseong.go.kr/main/pid=647 81
86.2%
na 3
 
3.2%
https://www.gokseong.go.kr/main/pid=648 1
 
1.1%
https://www.gokseong.go.kr/main/pid=649 1
 
1.1%
https://www.gokseong.go.kr/main/pid=650 1
 
1.1%
https://www.gokseong.go.kr/main/pid=651 1
 
1.1%
https://www.gokseong.go.kr/main/pid=652 1
 
1.1%
https://www.gokseong.go.kr/main/pid=653 1
 
1.1%
https://www.gokseong.go.kr/main/pid=654 1
 
1.1%
https://www.gokseong.go.kr/main/pid=655 1
 
1.1%
Other values (2) 2
 
2.1%

관리기관명
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)2.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size884.0 B
곡성군청
91 
<NA>
 
3

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
곡성군청 91
96.8%
<NA> 3
 
3.2%

Length

2023-12-12T16:24:50.316024image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T16:24:50.418369image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
곡성군청 91
96.8%
na 3
 
3.2%

관리기관주소
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct12
Distinct (%)12.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size884.0 B
전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 50
81 
<NA>
 
3
전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 51
 
1
전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 52
 
1
전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 53
 
1
Other values (7)
 
7

Length

Max length19
Median length19
Mean length18.521277
Min length4

Unique

Unique10 ?
Unique (%)10.6%

Sample

1st row전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 50
2nd row전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 50
3rd row전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 50
4th row전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 50
5th row전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 50

Common Values

ValueCountFrequency (%)
전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 50 81
86.2%
<NA> 3
 
3.2%
전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 51 1
 
1.1%
전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 52 1
 
1.1%
전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 53 1
 
1.1%
전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 54 1
 
1.1%
전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 55 1
 
1.1%
전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 56 1
 
1.1%
전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 57 1
 
1.1%
전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 58 1
 
1.1%
Other values (2) 2
 
2.1%

Length

2023-12-12T16:24:50.533051image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
전라남도 91
19.9%
곡성군 91
19.9%
곡성읍 91
19.9%
군청로 91
19.9%
50 81
17.7%
na 3
 
0.7%
51 1
 
0.2%
52 1
 
0.2%
53 1
 
0.2%
54 1
 
0.2%
Other values (6) 6
 
1.3%

관리기관전화번호
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct12
Distinct (%)12.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size884.0 B
061-360-8363
81 
<NA>
 
3
061-360-8364
 
1
061-360-8365
 
1
061-360-8366
 
1
Other values (7)
 
7

Length

Max length12
Median length12
Mean length11.744681
Min length4

Unique

Unique10 ?
Unique (%)10.6%

Sample

1st row061-360-8363
2nd row061-360-8363
3rd row061-360-8363
4th row061-360-8363
5th row061-360-8363

Common Values

ValueCountFrequency (%)
061-360-8363 81
86.2%
<NA> 3
 
3.2%
061-360-8364 1
 
1.1%
061-360-8365 1
 
1.1%
061-360-8366 1
 
1.1%
061-360-8367 1
 
1.1%
061-360-8368 1
 
1.1%
061-360-8369 1
 
1.1%
061-360-8370 1
 
1.1%
061-360-8371 1
 
1.1%
Other values (2) 2
 
2.1%

Length

2023-12-12T16:24:50.654712image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
061-360-8363 81
86.2%
na 3
 
3.2%
061-360-8364 1
 
1.1%
061-360-8365 1
 
1.1%
061-360-8366 1
 
1.1%
061-360-8367 1
 
1.1%
061-360-8368 1
 
1.1%
061-360-8369 1
 
1.1%
061-360-8370 1
 
1.1%
061-360-8371 1
 
1.1%
Other values (2) 2
 
2.1%

관리기관팩스
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct12
Distinct (%)12.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size884.0 B
061-360-8587
81 
<NA>
 
3
061-360-8588
 
1
061-360-8589
 
1
061-360-8590
 
1
Other values (7)
 
7

Length

Max length12
Median length12
Mean length11.744681
Min length4

Unique

Unique10 ?
Unique (%)10.6%

Sample

1st row061-360-8587
2nd row061-360-8587
3rd row061-360-8587
4th row061-360-8587
5th row061-360-8587

Common Values

ValueCountFrequency (%)
061-360-8587 81
86.2%
<NA> 3
 
3.2%
061-360-8588 1
 
1.1%
061-360-8589 1
 
1.1%
061-360-8590 1
 
1.1%
061-360-8591 1
 
1.1%
061-360-8592 1
 
1.1%
061-360-8593 1
 
1.1%
061-360-8594 1
 
1.1%
061-360-8595 1
 
1.1%
Other values (2) 2
 
2.1%

Length

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Interactions

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Correlations

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분류2관리기관주소관리기관전화번호발행연도시기다운로드주소관리기관명관리기관팩스분류1페이지수
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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

곡성군사구분분류1분류2분류3분류4제목시기특징사건대표인물페이지번호페이지수발행연도다운로드주소관리기관명관리기관주소관리기관전화번호관리기관팩스데이터기준일자
0역사개관선사시대<NA><NA>선사시대선사시대옥과면주산리, 입면송전리, 오곡면 오지리 등지에서 후기 구석기 유적이 발견되었는데, 그곳에서 뗀석기(긁개, 찍개, 새기개, 뚜르개, 홈날), 몸돌, 격지, 조각품 등의 유물이 출토되었다. 신석기시대에는 농경의 시작과 함께 인류는 정착생활을 하면서 움집을 지어 생활하였다. 섬진강과 보성강의 강변이나 천변 가까운 곳에서 간석기를 사용하며 움집을 짓고 살았을 곡성 사람들의 신석기 유적이 추가 발견될 가능성은 높다고 볼 수 있다. 청동기 시대의 주된 생업은 농업이었으며, 사냥과 어로 외에 가축사육도 함께 이루어졌다고인돌은 청동기시대의 무덤으로 주로 사용되었다.농경의 시작<NA>234562018https://www.gokseong.go.kr/main/pid=647곡성군청전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 50061-360-8363061-360-85872023-08-22
1역사개관고대시대<NA><NA>고대시대고대시대백제 지방통치체제를 개편, 신라는 지방 제도 개편하였다.신라 말기에는 왕권이 약화되고 농민이 반란을 일으켰다. 이때 불교사상계도변화의 바람이 일어 교종 대신 선종이 유행하였다혜철264562018https://www.gokseong.go.kr/main/pid=647곡성군청전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 50061-360-8363061-360-85872023-08-22
2역사개관고려시대<NA><NA>고려시대고려시대고려 지방제도의 가장 큰 특징은 주현 속현 제도의 존재1018년에 마련된 고려의 지방제도는 이후 속군이나 속현에 지방관이 새로이 파견 되면서 약간의 변화를 맞았다. 1172년(명종2)에 유민을 방지하고 중앙 지배력을 강화하기 위해 곡성군과 옥과현에 감무라는 지방관이 파견되었다.고려는 국가의 명령과 공문서의 전달, 변방의 긴급한 군사정보의 전달, 외국 사신의 왕래, 그리고 공공물자의 운송 등을 위해 전국적인 교통망을 갖추어 교통의 요지에 역을 두었다본관제를 시행태조, 신숭겸, 왕건294562018https://www.gokseong.go.kr/main/pid=647곡성군청전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 50061-360-8363061-360-85872023-08-22
3역사개관조선시대<NA><NA>조선시대조선시대조선은 지방 행정구역을 5도 양계에서 8도로 개편하였다. 조선 초기 지방제도의 개편과 관련하여 군현의 병합도 단행되었다.곡성과 옥과는 고려때 그대로 병합이나 분리 없이 존치 되었다. 한편 곡성은 고려때에 군에서 조선에서는 현으로 강등되었다향교는 지방 교육의 중심지로 고려 전기부터 설립되기 시작했는데, 일정한 틀을 형성한 시기는 조선왕조에 들어와서다. 향교가 들어선 마을을 교촌이라고 하였다. 군현의 하부 단위인 면리가 등장한때는 고려말 이지만, 그것이 우리 역사에 본격적으로 적용된 시기는 조선초였다. 조선시대의 주요한 경제기반은 토지와 호구였다. 전통시대는신분제사회이다.조선은 지방 행정구역을 5도 양계에서 8도로 개편조선 초기 지방제도의 개편과 관련하여 군현의 병합도 단행향교 설립임진왜란초기전라도연합의병을주도했던인물은유팽로이다. 청나라가침략해온병자호란이일어나자옥과현감으로있던 이흥발이 의병을 일으켰다.유팽로, 이흥발324562018https://www.gokseong.go.kr/main/pid=647곡성군청전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 50061-360-8363061-360-85872023-08-22
4역사개관개항기<NA><NA>개항기개항기국민들이 나라를 되찾으려고 의병 활동을 하는 등 했으나 결국 일본에 합병되어서 나라가 망하였다.동학은 1860년에 경주 출신 최제우에 의해 창시되었다.동학농민운동 때에 전봉준의 주력군으로 활약 하였을 것 같다. 전주화약이 체결되자, 농민군은 각자의 고향으로 돌아갔다. 새로이 관찰사에 부임한 김학진은 전봉준과 협의하여 마침내 각 군마다 집강소를 설치하기로 합의하였다동학 농민 운동이 종식될 무렵, 일제의 침략이 가중되면서 한말의 병항쟁이 격렬하게 전개되었다. 전라도 최초 의병은 1895년 후반 일제가 자행한 명성황후 시해사건과 단발령의 충격이 발단이었다. 1905년에 을사조약이 체결되자, 전국 각지에서 의병이 봉기하였다1907년에 들어서자, 고종황제를 강제 퇴위시키고 군대를 강제 해산하는 등 일제의 침탈은 갈수록 거세어졌다. 이에 전국 도처에서 의병항쟁이 일어났다.1910년 8월 대한제국이 멸망정봉준, 최익현,조우식384562018https://www.gokseong.go.kr/main/pid=647곡성군청전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 50061-360-8363061-360-85872023-08-22
5역사개관일제강점기<NA><NA>일제강점기일제강점기1876년에 개항을 한 후 신문물이 들어왔다. 갑오개혁과 광무개혁을 거치면서 많은 변화가 뒤따랐다. 그리고 마침내 1910년에 주권을 일제에 빼앗기고 말았다. 일제는 식민 지배를 위해 지배체제를 대대적으로 개편하였다.1914년에 곡성과 옥과를 합쳐서 곡성군으로 만들고 군청을 옛곡성 군치소에 두었다.통합 곡성 최초 읍지가 1918년에 『곡성군지』라는 이름으로 발간되었다. 이 군지는 한국인의 출판활동이 어려웠던 무단통치시기에 나왔다는 점에서도 의미가 있다.행정 체제의 변화와 함께 일상생활에서도 큰 변화가 뒤따랐다. 1910~1930년대에 곡성과 옥과에 우편소가 설치 되었고, 전기가 들어와 전등이 가설 되었고, 전화가 개통 되었다. 또한 근대 학교가 곳곳에 들어섰다. 이어서 보통학교 설립이 뒤따랐고, 아동 교육을 위해 유치원이 설치되었다일제는 국권 강탈이후 무단통치를 실시하였다. 이에 맞서 우리 민족은 1919년에 31 운동을 일으켰다. 곡성 보통학교 훈도였던 신태윤은 3월 초 전국의 만세 시위 소식을 듣고 곡성에서 시위를 계획 했다신태윤은 1931년에 곡성읍 봉황대에 단군전을 건립하였다.이후 1920년대에 곡성에서 비밀 결사 조직인 대동단과 공정회에서 활동한 사람이 있었다.신태윤424562018https://www.gokseong.go.kr/main/pid=647곡성군청전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 50061-360-8363061-360-85872023-08-22
6역사선사시대곡성의 고고학적 환경과 조사 현황<NA><NA>곡성의 고고학적 환경과 조사 현황선사시대산에서의 사냥과 채집활동, 강과 하천에서의 물고기잡이, 평지에서의 작물을 재배하는 농사 활동 등에 매우 유리한 자연환경을 갖추고 있다고 할 수 있다. 이런 환경은 선사인에게 식량자원을 확보할 수 있는 필수적인 생계수단의 배경이기 때문이다.곡성지역의 고고학적 조사연구는 1965년 국립박물관에서 전국 고인돌(支石墓) 조사의 일환으로 실시된 곡성 목사동면 공북리 고인돌 발굴이 최초이다. 조사에서 간돌검(磨製石劍)간돌화살촉(磨製石鏃)민무늬토기(無文土器) 등 청동기시대 유물의 존재도 확인되었다.1980년대까지 곡성지역에 대한 고고학적 조사는 간헐적으로 이루어져 다른 지역에 비해 매우 미미했으며, 1990년대 초까지는 이렇다 할 조사가 없었다고 해도 과언이 아니다.2000년대 이후에는 매장문화재에 관한 법이 강화되고, 일정 면적에 대해 지표조사나 발굴조사가 의무적으로 규정되어 전국적으로 고고학 발굴이 활발하게 이루어지게 되었다.<NA><NA>474562018https://www.gokseong.go.kr/main/pid=647곡성군청전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 50061-360-8363061-360-85872023-08-22
7역사선사시대구석기시대의 곡성곡성에서 조사된 구석기 유적옥과면주산리구석기유적옥과면주산리구석기유적구석기시대석기는 주암댐 수몰지구 내의 여러 유적에서 사용된 응회암제 석재로 주로 제작되었다. 특히 이 유적에서 확인된 각주형과 부정형의 세형몸돌의 기술적 특징은 동북아시아의 후기 구석기 최말기에 나타나는 석기 제작 전통을 보여주는 표본 증거가 된다.발견된 석기는 모두 177점으로 소형석기 4점, 격지 49점, 몸돌 3점, 부정형 조각 121점이다. 출토된 석기들은 각주형 몸돌편을 비롯한 몸돌들, 돌날상에 잔손질한 끝날 긁개, 격지상에 잔손질한 톱날석기 등이다.<NA>514562018https://www.gokseong.go.kr/main/pid=647곡성군청전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 50061-360-8363061-360-85872023-08-22
8역사선사시대구석기시대의 곡성곡성에서 조사된 구석기 유적입면송전리구석기유적입면송전리구석기유적구석기시대유적은 석재의 선택으로부터 석기 조합상 주산리를 비롯한 보성강섬진강 유역의 여러 후기구석기 유적들과 유사한 문화적 성격을 갖고 있다. 격지상 세형몸돌, 부정형의 쐐기형 몸돌은 후기 구석기 말기의 기술적 특징을 보여 주는 자료가 된다. 석기는 주로 격지상에 잔손질을 베풀어 만든 것이 대부분이며, 몸 돌석기인 찍개류들이 발견되어 주목된다. 이 유적들은 후기구석기 최말기에 나타나 는 특성과 상통하는 것으로 보이며 따라서 연대는 그 상한을 15,000 BP로 설정하고, 대략 13,000년 전을 전후한 시기에 형성된 유적으로 볼 수 있다.석기는 모두 214점으로 몸돌 3점, 대형석기 2점, 소형석기 3점, 가공 혹은 사용된 석기 2점, 격지 90점, 돌날 13점, 부정형 조각 101점이다. 석기들은 몸돌석기인 찍개류와 응회암제의 격지, 세형몸돌 및 스키형 기술격지, 옆날긁개, 끝날긁개, 톱니날석기 등이 발견되었다.<NA>52<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>2023-08-22
9역사선사시대구석기시대의 곡성곡성에서 조사된 구석기 유적오곡면 오지리 구석기 유적오곡면 오지리 구석기 유적구석기시대석기는 격지와 돌날이 대부분을 차지하며, 손질된 석기류는 일부분에 속하고 다양하지 않고 한정된 석기만 출토되었으며, 석기로 보면 후기 구석기시대 돌날 석기 문화의 기술적 특징을 보여주고 있다.발견된 석기는 모두 945점으로 전형적인 후기 구석기시대 돌날석기의 특징을 보이며, 이 중 접합석기도 있다. 몸돌 11점, 격지류 452점, 손질된 석기 31점, 부스러기 451점이다. 손질된 석기는 긁개, 새기개, 뚜르개, 홈날 등이다.<NA>53<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>2023-08-22
곡성군사구분분류1분류2분류3분류4제목시기특징사건대표인물페이지번호페이지수발행연도다운로드주소관리기관명관리기관주소관리기관전화번호관리기관팩스데이터기준일자
84역사대한민국 시대여순사건과 6.25전쟁<NA><NA>여순사건과 6.25전쟁대한민국 시대여순사건의 특징은 첫째, 피해발생 지역이 전라남도전라북도경상남도 일부 지역 등 광범위하게 분포되어 있다는 것이다. 둘째, 반란군이 점령을 하는 과정과 이후 군경의 진압과 토벌 과정에서 양측에 의해 다수의 민간인이 희생되었다는 것이다. 셋째, 사건의 가해 집단과 희생 집단이 지역사회 내에서 명확히 구분하기 어려울 정도로 섞여 있다는 점이다.여순사건을 계기로 이승만 정권은 국회에 국가보안법 제정을 요청하였고, 이에 따라 국가보안법이 제정되었다. 또한 숙군사업을 전개하여 군대 내 좌익세력을 척결하였다. 즉 여순사건을 계기로 남한은 반공국가로서의 틀을 갖추게 되었던 것이다. 이러한 반공국가는 결국 남과 북의 대립을 초래하였다. 남과 북이 서로 다른 체제 내에서 공존의 길을 모색하는 것이 아니라, 남한의 국가보안법 체제에서는 북한은 인정할 수 없는 적대세력이었고, 무찔러야 할 대상이었다. 이러한 냉전의 심화는 결국 625전쟁이라는 동족상잔의 비극을 초래하였다.625전쟁으로 인한 피해는 엄청났지만, 휴전협정을 체결하여 마무리되었다. 남과 북은 여전히 대립했고, 전쟁이 끝난 지 63년이 지난 지금도 여전히 남과 북의 대치는 계속되었다. 남한에서 전쟁은 극우반공체제를 강화시켰고, 이는 지금도 여전히 유효하다.여순사건, 6.25전쟁이승만3564562018https://www.gokseong.go.kr/main/pid=648곡성군청전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 51061-360-8364061-360-85882023-08-22
85역사대한민국 시대새마을운동과 이촌향도로 인한 농촌의 변화<NA><NA>새마을운동과 이촌향도로 인한 농촌의 변화대한민국 시대새마을운동에 대하여 정리를 하면 다음과 같다. 첫째, 곡성에서의 새마을사업은 1976년이 되면 모든 마을이 참여하였다. 둘째, 새마을사업의 내용은 마을 안길 확장, 소교량, 하수구, 마을 소하천 정비, 지붕개량, 간선도로 정비, 서류지, 보 설치, 도수로 및 집수암거 등 용수개발과 쌀 생산량 증대였다. 셋째, 새마을 사업에 동원된 주민들은 무료 노동력 제공과 마을길과 농로 확장 등에 자신의 땅을 무보상으로 제공하였다. 이는 대중동원에 강제성이 부여되었음을 의미한다.1965년 이후 10년에 걸쳐서 1만 명의 인구가 감소하였는데, 인구의 이촌향도를 볼 수 있다.새마을운동이 성과에도 불구하고 도농 간의 격차는 확대되었고, 이촌향도의 물결은 더욱 거세어졌다. 그리하여 전체 인구에서 농촌 인구가 차지하는 비중이 1960년 72%에서 1970년 58.9%, 1975년 51.6%로 줄어들었다.새마을운동박정희3704562018https://www.gokseong.go.kr/main/pid=649곡성군청전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 52061-360-8365061-360-85892023-08-22
86역사현재의 곡성도시화산업화의 진행과 대응<NA><NA>도시화산업화의 진행과 대응현재의 곡성도시화산업화 과정 속에서 농민들은 자구책을 찾아 나섰는데 하나는 농민운동이었으며, 다른 하나는 지방자치제도의 부활에 따른 민정군수 체제하의 발전 전략이었다.우루과이라운드, 자유무역협정<NA>3814562018https://www.gokseong.go.kr/main/pid=650곡성군청전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 53061-360-8366061-360-85902023-08-22
87역사현재의 곡성농민운동 전개와 흐름<NA><NA>농민운동 전개와 흐름현재의 곡성한국사회 농민운동의 시발점을 이룬 것은 1972년에 출범한 한국가톨릭농민회이다. 당시 곡성군에서는 원달지역에서 가농조직의 건설과 활동에 적극적으로 동참하였다.이후 1980년 518 광주민주화운동을 거치면서 더욱 자주적인 농민운동이 전개되기 시작하였다. 특히 전두환 정권의 쌀값 동결과 수매축소, 쌀 수입, 소 값 폭락 등 반농민적 정책에 분노한 농민들의 투쟁이 날로 격화되어갔다.1980년대 이후 농민운동 목표는 반독재, 반독점, 반외세, 민족통일이라는 정치적 성격을 내포하게 되었다. 이는 당시 농산물 수입개방 압력과 맞물려 반외세 투쟁을 가장 격렬하게 전개한 데에서 알 수 있다. 1990년 4월 24일 마침내 ‘전국농민회총연맹’(전농)이 건설되었다.전농은 4대강령을 내걸고 농민운동을 전개하였다. 전농의 창립은 농민운동의 단일성과 지도성을 확보하고, 민족민주운동에 농민운동이 힘 있게 결합했으며, 사회변혁운동에서 제 역할을 할 수 있게 되었다는 점에서 중요한 의미를 갖는다. 1990년대 이후 우루과이라운드와 자유무역협상(FTA) 체제에 맞서 농업의 중요성을 강조하고, 농민의 생활 안정과 농촌공동체 문화의 보존과 계승을 위한 농민운동이 다양한 측면에서 전개되었다 곡성군 죽곡농민도서관에서는 2010년부터 “10년 인문학 농사의 씨앗을 뿌립니다”라는 목표 아래, 농한기를 이용하여 농민 인문학 강좌를 개최하고 있다. 면 소재지 농촌마을의 작은 도서관에 농업인문학의 기틀을 다지고 있다는 점에서 큰 의미가 있다고 하겠다.곡성군 농민회에서는 2013년 11월 ‘곡성 좋은 예산 연구모임’을 발족하였다. 이외 곡성군 통일축전과 곡성군농민대회를 개최하는 등 다양한 농민운동을 전개하고 있다.그리고 최근 2014년 9월 곡성군 농민회는 곡성장에서 곡성군 농민회 투쟁선포식’을 열고 죽곡, 석곡, 옥과를 들러서 투쟁 결의를 다지기도 하였다.2015년 11월 5일에는 곡성군청 앞에서 ‘주권을 포기하고 식량주권을 외세에 내준 현 정부에 보내는 곡성군 농민회 메시지’를 전달하기 위해 ‘나락 야적 투쟁’을 전개하기도 했다. 그리고 11월우루과이라운드 반대투쟁, 농축산물 가격 보장투쟁, 농가부채 해결투쟁, WTO, 한-칠레 자유무혁협정 반대투쟁, 쌀개방화 반대투쟁, 한미FTA 반대투쟁 등<NA>3844562018https://www.gokseong.go.kr/main/pid=651곡성군청전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 54061-360-8367061-360-85912023-08-22
88역사현재의 곡성새로운 비전 설정과 추진 방향<NA><NA>새로운 비전 설정과 추진 방향현재의 곡성곡성군의 미래지향적 비전은 친환경 명품 농림업 육성으로 고른 소득 증대, 자연과 문화가 숨 쉬는 생태관광 개발로 지역경제 활성화, 사랑과 관심으로 함께하는 소외 없는 나눔 복지 실현, 존중과 사랑으로 인정이 넘치는 일치단결 화합 곡성, 군민 눈높이에 맞는 열린 행정으로 투명 군정 실현 등 5대 역점 시책에 담겨 있다. 위와 같은 비전의 실현 프로세스로는 ‘친환경 가족도시 곡성’이라는 지역마케팅비전, ‘친환경 산업에 기초하여 가족을 고객으로 하는 도시’라는 경제적 가치 구현, ‘자연친화적인 환경에서 가족을 살게 하고 싶은 도시’라는 사회문화적 가치 등을 강조하고 있다.보다 구체적인 실천 전략으로서 중점 추진 전략은 ‘교육도시 곡성’과 ‘실버도시 곡성’이다. ‘교육도시 곡성’을 위해서 교육관광산업 개발과 육성을 전제로 좋은 학교 만들기, 심청기차마을사업을 중심으로 한 섬진강권 문화관광벨트 구축, 가족 교육문화 복합공간 조성, 어린이 가족 산업 특화단지 조성 등의 목표를 설정하였다. 그리고 ‘실버도시 곡성’을 위해서 건강장수 산업기반 구축을 토대로 건강장수마을 조성, 장수 및 노화 전문연구소 설립, 노인건강 교육문화시설 확충 등을 추진하고 있다.<NA><NA>3924562018https://www.gokseong.go.kr/main/pid=652곡성군청전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 55061-360-8368061-360-85922023-08-22
89역사현재의 곡성인구의 변화 추세와 특징<NA><NA>인구의 변화 추세와 특징현재의 곡성곡성군의 지난 14년 동안의 인구 변화 추세를 보면 통상적인 농촌 인구상황과 비교하여 크게 다르지 않은 수치 변화를 알 수 있다. 특히 지난 3년간 인구추이를 보면 2012년 30,878명, 2013년 31,009명이었고, 2014년은 30,732명으로 나타났다. 인구추이를 보면, 최근의 인구수가 계속 감소하고 있다. 인구 피라미드를 보더라도 출생률이 계속 낮아지고 있으므로 인구감소는 향후에도 지속될 것이다. 세대수는 소강상태인 가운데 2005년 이후 조금씩 증가하고 있다. 현재 곡성군의 인구수는 곡성읍이 가장 많고, 그다음 옥과면-입면-석곡면-죽곡면-오곡면 순이다. 세대수는 곡성읍-옥과면-석곡면-입면-죽곡면-오곡면 순이다. 여성 인구의 비율이 남성 인구에 비해 더 높은 것은 65세 이상 고령 인구 중 여성이 차지하는 비율이 더 높은 사실과 연관된 듯하다. 성별 인구구성을 보면 겸면(104.7)오산면(10.1)을 제외한 나머지 읍면지역에서 모두 여초현상(女超現象)이 나타난다. 다문화 세대와 국제결혼 자녀의 현황을 시와 군으로 나누어 살펴보면, 다문화 세대수는 시지역이 3,900세대 41.6%이며, 군지역이 5,455세대 58.4%이다. 국제결혼가정 자녀에서는 시지역이 2,708명 36%이며, 군지역은 4,745명 63.7%로 시지역은 세대수에 비해 자녀의 수가 상대적으로 적은 편이며, 군지역은 세대수에 비해 자녀수가 상대적으로 많은 특징을 보인다. 영암의 경우 1인 가구 외국인 근로자 수가 많아 세대수가 높게 나타난 것도 특징이다.<NA><NA>3964562018https://www.gokseong.go.kr/main/pid=653곡성군청전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 56061-360-8369061-360-85932023-08-22
90역사현재의 곡성살림 규모와 재정의 운영 방향<NA><NA>살림 규모와 재정의 운영 방향현재의 곡성곡성군의 재정규모는 2014년 기준으로 최종 예산 2,998억 3,600만 원((일반회계 2,284억 3,800만 원(94.2%), 특별회계 173억 9,800만 원(5.8%))으로 집계되었다.예산의 주요 운영 방향은 군민 소득증대, 일자리 창출, 서민생활 안정, 투자유치 및 지역경제 활성화에 우선순위를 두고 편성하였다.<NA><NA>4044562018https://www.gokseong.go.kr/main/pid=654곡성군청전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 57061-360-8370061-360-85942023-08-22
91역사현재의 곡성미래전략 토대로서의 산업기반 현황<NA><NA>미래전략 토대로서의 산업기반 현황현재의 곡성전남의 간선도로망(일반국도)은 지역 간 주요 도시를 연결하는데, 전남은 지역간 통과교통 위주의 도로 기능을 담당하고 있는 간선 도로망을 중심으로 도로망체계를 구축하고 있다. 간선도로망은 크게 남북 5개축동서 4개축순환 1개축 등 총 10개축으로 구분된다. 남북측은 일반국도 113호선 등과 29호선이며, 동서축은 일반국도 213호선 일부 등이고, 순환축은 전남 외곽을 순환하는 77호선이다. 축별 주요 경유지로는 남북 1축이 영광-나주-장흥, 2축이 장성-함평-목포 등이며, 동서 1축이 영광-광주-순천, 2축이 신안-함평-담양이며, 순환축이 영광-신안-해남-완도-고흥-여수이다전라남도의 자동차 등록현황을 살펴보면, 2012년 현재 76만 6,704대로, 2004년 56만 9,016대에서 19만 7,688대가 증가하였다. 차종별로는 승용차가 2012년 51만 2,127대로 2004년 대비 17만 4,024대가 증가하면서 전체 증가량의 약 88%를 차지하고, 연도별로도 지속적인 증가 추세를 보이고 있다. 화물차는 2만 4,394대, 특수차는 1,334대가 늘어나면서 증가 추세를 나타내고 있으나, 승합차는 5,658대가 줄어들어 감소 추세를 보이고 있다.전통시장 활성화를 위해 곡성석곡옥과지역으로 구분하여 전통시장 및 상점가 활성화 방안을 마련하고, 2009년 이설신축된 곡성기차마을전통시장과 섬진강기차마을 등 주변 관광지를 연계하여 상권 활성화를 도모하고 있다.석곡옥과 전통시장에서는 설추석 명절과 김장철을 맞이하여 시장 활성화를 위한 판매촉진 행사를 개최하여 고객에게 흥밋거리를 제공하고 시장 활력을 위한 분위기 조성에 노력하였다.전남에는 28개의 지정 관광지(법정)가 있는데, 곡성에서는 도림사 관광지가 1990년에 지정승인되었다.<NA><NA>4074562018https://www.gokseong.go.kr/main/pid=655곡성군청전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 58061-360-8371061-360-85952023-08-22
92역사현재의 곡성축제를 통한 지역정체성의 재구성<NA><NA>축제를 통한 지역정체성의 재구성현재의 곡성곡성군의 축제를 통한 지역정체성의 재구성은 2001년에 개최되어 2015년 제15회를 맞이한 곡성심청축제를 통해 이루어지고 있다. 곡성심청축제를 통해 곡성군은 ‘심청골’, ‘효자마을’, ‘장수마을’ 등의 이미지를 제고시키고 있기 때문이다.<NA><NA>4134562018https://www.gokseong.go.kr/main/pid=656곡성군청전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 59061-360-8372061-360-85962023-08-22
93역사곡성 연표<NA><NA><NA>연표<NA><NA><NA><NA>4274562018https://www.gokseong.go.kr/main/pid=657곡성군청전라남도 곡성군 곡성읍 군청로 60061-360-8373061-360-85972023-08-22