Overview

Dataset statistics

Number of variables8
Number of observations243
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory15.6 KiB
Average record size in memory65.5 B

Variable types

Numeric1
Categorical5
Text2

Dataset

Description전라남도 진도군 사업장폐기물배출자 신고현황(상호, 폐기물종류, 배출량 등) 정보 제공 (단기로 발생하는 공사현장 등 자료는 제외함)
URLhttps://www.data.go.kr/data/15060347/fileData.do

Alerts

처리방법 is highly overall correlated with 폐기물구분 and 3 other fieldsHigh correlation
폐기물종류 is highly overall correlated with 폐기물구분 and 3 other fieldsHigh correlation
폐기물구분 is highly overall correlated with 구분 and 4 other fieldsHigh correlation
처리업소명 is highly overall correlated with 폐기물구분 and 3 other fieldsHigh correlation
운반자명 is highly overall correlated with 폐기물구분 and 3 other fieldsHigh correlation
구분 is highly overall correlated with 폐기물구분High correlation
처리방법 is highly imbalanced (77.6%)Imbalance
구분 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 08:01:09.164461
Analysis finished2023-12-12 08:01:10.397934
Duration1.23 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

구분
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct243
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean122
Minimum1
Maximum243
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size2.3 KiB
2023-12-12T17:01:10.505097image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile13.1
Q161.5
median122
Q3182.5
95-th percentile230.9
Maximum243
Range242
Interquartile range (IQR)121

Descriptive statistics

Standard deviation70.292247
Coefficient of variation (CV)0.57616596
Kurtosis-1.2
Mean122
Median Absolute Deviation (MAD)61
Skewness0
Sum29646
Variance4941
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-12T17:01:10.709906image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
0.4%
154 1
 
0.4%
156 1
 
0.4%
157 1
 
0.4%
158 1
 
0.4%
159 1
 
0.4%
160 1
 
0.4%
161 1
 
0.4%
162 1
 
0.4%
163 1
 
0.4%
Other values (233) 233
95.9%
ValueCountFrequency (%)
1 1
0.4%
2 1
0.4%
3 1
0.4%
4 1
0.4%
5 1
0.4%
6 1
0.4%
7 1
0.4%
8 1
0.4%
9 1
0.4%
10 1
0.4%
ValueCountFrequency (%)
243 1
0.4%
242 1
0.4%
241 1
0.4%
240 1
0.4%
239 1
0.4%
238 1
0.4%
237 1
0.4%
236 1
0.4%
235 1
0.4%
234 1
0.4%

폐기물구분
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct2
Distinct (%)0.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.0 KiB
지정폐기물(의료)
213 
사업장일반폐기물(배출시설계)
30 

Length

Max length15
Median length9
Mean length9.7407407
Min length9

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row사업장일반폐기물(배출시설계)
2nd row사업장일반폐기물(배출시설계)
3rd row사업장일반폐기물(배출시설계)
4th row사업장일반폐기물(배출시설계)
5th row사업장일반폐기물(배출시설계)

Common Values

ValueCountFrequency (%)
지정폐기물(의료) 213
87.7%
사업장일반폐기물(배출시설계) 30
 
12.3%

Length

2023-12-12T17:01:10.904514image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T17:01:11.033739image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
지정폐기물(의료 213
87.7%
사업장일반폐기물(배출시설계 30
 
12.3%

상호명
Text

Distinct81
Distinct (%)33.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.0 KiB
2023-12-12T17:01:11.301504image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length18
Median length16
Mean length7.1851852
Min length3

Characters and Unicode

Total characters1746
Distinct characters146
Distinct categories5 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique17 ?
Unique (%)7.0%

Sample

1st row한국수자원공사(진도수도지사)
2nd row의료법인 남우의료제단 진도전남병원
3rd row진도군노인전문요양병원
4th row삼해수지
5th row(주)소노호텔앤리조트 진도지점
ValueCountFrequency (%)
진도한국병원 13
 
4.7%
진도군보건소 11
 
4.0%
의료법인 7
 
2.5%
진도군노인요양병원 6
 
2.2%
남우의료재단 6
 
2.2%
진도지원 5
 
1.8%
진도군청(진도개축산과 5
 
1.8%
진도지점 5
 
1.8%
주)소노호텔앤리조트 5
 
1.8%
전라남도해양수산기술원 5
 
1.8%
Other values (80) 208
75.4%
2023-12-12T17:01:11.930559image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
진 141
 
8.1%
도 115
 
6.6%
원 109
 
6.2%
소 91
 
5.2%
의 90
 
5.2%
보 74
 
4.2%
건 74
 
4.2%
료 59
 
3.4%
과 47
 
2.7%
지 45
 
2.6%
Other values (136) 901
51.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1678
96.1%
Space Separator 33
 
1.9%
Close Punctuation 16
 
0.9%
Open Punctuation 16
 
0.9%
Uppercase Letter 3
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
진 141
 
8.4%
도 115
 
6.9%
원 109
 
6.5%
소 91
 
5.4%
의 90
 
5.4%
보 74
 
4.4%
건 74
 
4.4%
료 59
 
3.5%
과 47
 
2.8%
지 45
 
2.7%
Other values (130) 833
49.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
R 1
33.3%
P 1
33.3%
F 1
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
33
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 16
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 16
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1678
96.1%
Common 65
 
3.7%
Latin 3
 
0.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
진 141
 
8.4%
도 115
 
6.9%
원 109
 
6.5%
소 91
 
5.4%
의 90
 
5.4%
보 74
 
4.4%
건 74
 
4.4%
료 59
 
3.5%
과 47
 
2.8%
지 45
 
2.7%
Other values (130) 833
49.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
33
50.8%
) 16
24.6%
( 16
24.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
R 1
33.3%
P 1
33.3%
F 1
33.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1678
96.1%
ASCII 68
 
3.9%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
진 141
 
8.4%
도 115
 
6.9%
원 109
 
6.5%
소 91
 
5.4%
의 90
 
5.4%
보 74
 
4.4%
건 74
 
4.4%
료 59
 
3.5%
과 47
 
2.8%
지 45
 
2.7%
Other values (130) 833
49.6%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
33
48.5%
) 16
23.5%
( 16
23.5%
R 1
 
1.5%
P 1
 
1.5%
F 1
 
1.5%

폐기물종류
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct25
Distinct (%)10.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.0 KiB
일반의료폐기물
65 
손상성폐기물
61 
생물ㆍ화학폐기물
48 
조직물류폐기물(태반을 재활용하는 경우는 제외한다)
22 
병리계폐기물
10 
Other values (20)
37 

Length

Max length40
Median length34
Mean length9.1646091
Min length3

Unique

Unique13 ?
Unique (%)5.3%

Sample

1st row정수처리오니
2nd row그 밖의 폐섬유
3rd row그 밖의 폐섬유
4th row그 밖의 무기성오니
5th row폐지류(종이팩을 포함한다)

Common Values

ValueCountFrequency (%)
일반의료폐기물 65
26.7%
손상성폐기물 61
25.1%
생물ㆍ화학폐기물 48
19.8%
조직물류폐기물(태반을 재활용하는 경우는 제외한다) 22
 
9.1%
병리계폐기물 10
 
4.1%
주정박 6
 
2.5%
격리의료폐기물 4
 
1.6%
하수처리오니 4
 
1.6%
폐전주(폐애자_ 폐근가 및 폐합성수지제 커버류 등을 포함한다) 3
 
1.2%
혈액오염폐기물 3
 
1.2%
Other values (15) 17
 
7.0%

Length

2023-12-12T17:01:12.107720image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
일반의료폐기물 65
18.8%
손상성폐기물 61
17.6%
생물ㆍ화학폐기물 48
13.9%
제외한다 23
 
6.6%
조직물류폐기물(태반을 22
 
6.4%
재활용하는 22
 
6.4%
경우는 22
 
6.4%
병리계폐기물 10
 
2.9%
주정박 6
 
1.7%
및 4
 
1.2%
Other values (36) 63
18.2%

운반자명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct24
Distinct (%)9.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.0 KiB
금호환경
82 
서해환경
47 
에코메디
35 
(유)금호메디
33 
(주)나이스
 
7
Other values (19)
39 

Length

Max length14
Median length4
Mean length4.9711934
Min length2

Unique

Unique10 ?
Unique (%)4.1%

Sample

1st row(유)바다환경
2nd row(주)백양실업
3rd row(주)백양실업
4th row(주)빛고을환경
5th row진도군

Common Values

ValueCountFrequency (%)
금호환경 82
33.7%
서해환경 47
19.3%
에코메디 35
14.4%
(유)금호메디 33
13.6%
(주)나이스 7
 
2.9%
주식회사 나이스 6
 
2.5%
진도군 4
 
1.6%
(사)홍주연합회 4
 
1.6%
(주)빛고을환경 3
 
1.2%
(유)에코메디 3
 
1.2%
Other values (14) 19
 
7.8%

Length

2023-12-12T17:01:12.292080image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
금호환경 82
32.8%
서해환경 47
18.8%
에코메디 35
14.0%
유)금호메디 33
13.2%
주)나이스 7
 
2.8%
주식회사 6
 
2.4%
나이스 6
 
2.4%
진도군 4
 
1.6%
사)홍주연합회 4
 
1.6%
주)빛고을환경 3
 
1.2%
Other values (16) 23
 
9.2%

처리업소명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct22
Distinct (%)9.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.0 KiB
(주)아림환경
115 
(주)이에스지광주
51 
㈜이에스지광주
20 
(주)이에스지 광주
14 
주식회사e-메디원
 
6
Other values (17)
37 

Length

Max length14
Median length7
Mean length7.6213992
Min length3

Unique

Unique9 ?
Unique (%)3.7%

Sample

1st row(유)바다환경
2nd row(주)엔아이티
3rd row(주)엔아이티
4th row(주)와이엔텍
5th row진도군

Common Values

ValueCountFrequency (%)
(주)아림환경 115
47.3%
(주)이에스지광주 51
21.0%
㈜이에스지광주 20
 
8.2%
(주)이에스지 광주 14
 
5.8%
주식회사e-메디원 6
 
2.5%
축산농가 6
 
2.5%
(주)이메디원 5
 
2.1%
(주)와이엔텍 4
 
1.6%
진도군 4
 
1.6%
동광전업(주) 3
 
1.2%
Other values (12) 15
 
6.2%

Length

2023-12-12T17:01:12.437427image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
주)아림환경 115
44.6%
주)이에스지광주 51
19.8%
㈜이에스지광주 20
 
7.8%
주)이에스지 14
 
5.4%
광주 14
 
5.4%
주식회사e-메디원 6
 
2.3%
축산농가 6
 
2.3%
주)이메디원 5
 
1.9%
주)와이엔텍 4
 
1.6%
진도군 4
 
1.6%
Other values (14) 19
 
7.4%

처리방법
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct10
Distinct (%)4.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.0 KiB
중간처분(일반소각)
219 
재활용(사료화)
 
6
재활용(중간가공폐기물 제조)
 
5
매립(민간관리형매립시설)
 
4
재활용(직접 제품제조)
 
3
Other values (5)
 
6

Length

Max length15
Median length10
Mean length10.17284
Min length8

Unique

Unique4 ?
Unique (%)1.6%

Sample

1st row재활용(중간가공폐기물 제조)
2nd row중간처분(일반소각)
3rd row중간처분(일반소각)
4th row매립(민간관리형매립시설)
5th row재활용(중간가공폐기물 제조)

Common Values

ValueCountFrequency (%)
중간처분(일반소각) 219
90.1%
재활용(사료화) 6
 
2.5%
재활용(중간가공폐기물 제조) 5
 
2.1%
매립(민간관리형매립시설) 4
 
1.6%
재활용(직접 제품제조) 3
 
1.2%
매립(관리형매립시설) 2
 
0.8%
재활용(농업생산활동에 사용) 1
 
0.4%
중간처분(파쇄.분쇄) 1
 
0.4%
재활용(파쇄.분쇄) 1
 
0.4%
재활용(토질개선에 사용) 1
 
0.4%

Length

2023-12-12T17:01:12.955690image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T17:01:13.143287image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
중간처분(일반소각 219
86.6%
재활용(사료화 6
 
2.4%
재활용(중간가공폐기물 5
 
2.0%
제조 5
 
2.0%
매립(민간관리형매립시설 4
 
1.6%
재활용(직접 3
 
1.2%
제품제조 3
 
1.2%
매립(관리형매립시설 2
 
0.8%
사용 2
 
0.8%
재활용(농업생산활동에 1
 
0.4%
Other values (3) 3
 
1.2%

사업장도로명주소
Text

Distinct74
Distinct (%)30.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.0 KiB
2023-12-12T17:01:13.519163image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length32
Median length26
Mean length21.337449
Min length18

Characters and Unicode

Total characters5185
Distinct characters110
Distinct categories7 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique13 ?
Unique (%)5.3%

Sample

1st row전라남도 진도군 고군면 금계리 469_회동정수장
2nd row전라남도 진도군 진도읍 남문길 12-11
3rd row전라남도 진도군 의신면 운림산방로 31
4th row전라남도 진도군 고군면 진도대로 17
5th row전라남도 진도군 의신면 송군길 30-40
ValueCountFrequency (%)
전라남도 243
19.6%
진도군 243
19.6%
진도읍 120
 
9.7%
남문길 68
 
5.5%
의신면 31
 
2.5%
조도면 29
 
2.3%
임회면 27
 
2.2%
남동1길 23
 
1.9%
진도대로 17
 
1.4%
48 16
 
1.3%
Other values (115) 422
34.1%
2023-12-12T17:01:13.952075image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
996
19.2%
도 680
13.1%
진 386
 
7.4%
남 339
 
6.5%
군 270
 
5.2%
전 248
 
4.8%
라 243
 
4.7%
길 197
 
3.8%
1 141
 
2.7%
면 123
 
2.4%
Other values (100) 1562
30.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3400
65.6%
Space Separator 996
 
19.2%
Decimal Number 677
 
13.1%
Dash Punctuation 84
 
1.6%
Connector Punctuation 22
 
0.4%
Close Punctuation 3
 
0.1%
Open Punctuation 3
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
도 680
20.0%
진 386
11.4%
남 339
10.0%
군 270
 
7.9%
전 248
 
7.3%
라 243
 
7.1%
길 197
 
5.8%
면 123
 
3.6%
읍 120
 
3.5%
문 68
 
2.0%
Other values (85) 726
21.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 141
20.8%
2 100
14.8%
3 88
13.0%
4 80
11.8%
5 62
9.2%
0 51
 
7.5%
8 48
 
7.1%
7 46
 
6.8%
9 34
 
5.0%
6 27
 
4.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
996
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 84
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 22
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 3
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3400
65.6%
Common 1785
34.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
도 680
20.0%
진 386
11.4%
남 339
10.0%
군 270
 
7.9%
전 248
 
7.3%
라 243
 
7.1%
길 197
 
5.8%
면 123
 
3.6%
읍 120
 
3.5%
문 68
 
2.0%
Other values (85) 726
21.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
996
55.8%
1 141
 
7.9%
2 100
 
5.6%
3 88
 
4.9%
- 84
 
4.7%
4 80
 
4.5%
5 62
 
3.5%
0 51
 
2.9%
8 48
 
2.7%
7 46
 
2.6%
Other values (5) 89
 
5.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3400
65.6%
ASCII 1785
34.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
996
55.8%
1 141
 
7.9%
2 100
 
5.6%
3 88
 
4.9%
- 84
 
4.7%
4 80
 
4.5%
5 62
 
3.5%
0 51
 
2.9%
8 48
 
2.7%
7 46
 
2.6%
Other values (5) 89
 
5.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
도 680
20.0%
진 386
11.4%
남 339
10.0%
군 270
 
7.9%
전 248
 
7.3%
라 243
 
7.1%
길 197
 
5.8%
면 123
 
3.6%
읍 120
 
3.5%
문 68
 
2.0%
Other values (85) 726
21.4%

Interactions

2023-12-12T17:01:09.990046image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-12T17:01:14.052563image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
구분폐기물구분상호명폐기물종류운반자명처리업소명처리방법사업장도로명주소
구분1.0000.9910.9970.5300.7970.7580.6260.992
폐기물구분0.9911.0001.0001.0001.0001.0000.9800.995
상호명0.9971.0001.0000.9590.9930.9930.9651.000
폐기물종류0.5301.0000.9591.0000.9740.9740.9940.951
운반자명0.7971.0000.9930.9741.0000.9950.9990.993
처리업소명0.7581.0000.9930.9740.9951.0000.9930.991
처리방법0.6260.9800.9650.9940.9990.9931.0000.974
사업장도로명주소0.9920.9951.0000.9510.9930.9910.9741.000
2023-12-12T17:01:14.175462image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
처리방법폐기물종류폐기물구분처리업소명운반자명
처리방법1.0000.8970.8630.9310.960
폐기물종류0.8971.0000.9510.7360.726
폐기물구분0.8630.9511.0000.9580.953
처리업소명0.9310.7360.9581.0000.928
운반자명0.9600.7260.9530.9281.000
2023-12-12T17:01:14.289315image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
구분폐기물구분폐기물종류운반자명처리업소명처리방법
구분1.0000.9030.2100.4290.3910.236
폐기물구분0.9031.0000.9510.9530.9580.863
폐기물종류0.2100.9511.0000.7260.7360.897
운반자명0.4290.9530.7261.0000.9280.960
처리업소명0.3910.9580.7360.9281.0000.931
처리방법0.2360.8630.8970.9600.9311.000

Missing values

2023-12-12T17:01:10.169066image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T17:01:10.341844image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.

Sample

구분폐기물구분상호명폐기물종류운반자명처리업소명처리방법사업장도로명주소
01사업장일반폐기물(배출시설계)한국수자원공사(진도수도지사)정수처리오니(유)바다환경(유)바다환경재활용(중간가공폐기물 제조)전라남도 진도군 고군면 금계리 469_회동정수장
12사업장일반폐기물(배출시설계)의료법인 남우의료제단 진도전남병원그 밖의 폐섬유(주)백양실업(주)엔아이티중간처분(일반소각)전라남도 진도군 진도읍 남문길 12-11
23사업장일반폐기물(배출시설계)진도군노인전문요양병원그 밖의 폐섬유(주)백양실업(주)엔아이티중간처분(일반소각)전라남도 진도군 의신면 운림산방로 31
34사업장일반폐기물(배출시설계)삼해수지그 밖의 무기성오니(주)빛고을환경(주)와이엔텍매립(민간관리형매립시설)전라남도 진도군 고군면 진도대로 17
45사업장일반폐기물(배출시설계)(주)소노호텔앤리조트 진도지점폐지류(종이팩을 포함한다)진도군진도군재활용(중간가공폐기물 제조)전라남도 진도군 의신면 송군길 30-40
56사업장일반폐기물(배출시설계)(주)소노호텔앤리조트 진도지점종량제봉투 배출 폐기물(합성수지 종량제 봉투에 배출되는 폐기물을 말한다)진도군진도군중간처분(일반소각)전라남도 진도군 의신면 송군길 30-40
67사업장일반폐기물(배출시설계)(주)소노호텔앤리조트 진도지점고철 및 금속캔류진도군진도군재활용(중간가공폐기물 제조)전라남도 진도군 의신면 송군길 30-40
78사업장일반폐기물(배출시설계)(주)소노호텔앤리조트 진도지점폐유리진도군진도군재활용(중간가공폐기물 제조)전라남도 진도군 의신면 송군길 30-40
89사업장일반폐기물(배출시설계)(주)소노호텔앤리조트 진도지점음식물류폐기물(유)국보자원(주)성주환경재활용(농업생산활동에 사용)전라남도 진도군 의신면 송군길 30-40
910사업장일반폐기물(배출시설계)대신기업(주)폐아스팔트콘크리트(주)대원환경산업(주)대원환경산업중간처분(파쇄.분쇄)전라남도 진도군 진도읍 쉬미항로 322-129
구분폐기물구분상호명폐기물종류운반자명처리업소명처리방법사업장도로명주소
233234지정폐기물(의료)의신보건지소생물ㆍ화학폐기물금호환경(주)아림환경중간처분(일반소각)전라남도 진도군 의신면 돈지1길 67-12
234235지정폐기물(의료)의신보건지소손상성폐기물금호환경(주)아림환경중간처분(일반소각)전라남도 진도군 의신면 돈지1길 67-12
235236지정폐기물(의료)지산보건지소조직물류폐기물(태반을 재활용하는 경우는 제외한다)금호환경(주)아림환경중간처분(일반소각)전라남도 진도군 지산면 인지인천길 2
236237지정폐기물(의료)지산보건지소일반의료폐기물금호환경(주)아림환경중간처분(일반소각)전라남도 진도군 지산면 인지인천길 2
237238지정폐기물(의료)지산보건지소생물ㆍ화학폐기물금호환경(주)아림환경중간처분(일반소각)전라남도 진도군 지산면 인지인천길 2
238239지정폐기물(의료)지산보건지소손상성폐기물금호환경(주)아림환경중간처분(일반소각)전라남도 진도군 지산면 인지인천길 2
239240지정폐기물(의료)군내보건지소일반의료폐기물금호환경(주)아림환경중간처분(일반소각)전라남도 진도군 군내면 금골길 30
240241지정폐기물(의료)군내보건지소조직물류폐기물(태반을 재활용하는 경우는 제외한다)금호환경(주)아림환경중간처분(일반소각)전라남도 진도군 군내면 금골길 30
241242지정폐기물(의료)군내보건지소손상성폐기물금호환경(주)아림환경중간처분(일반소각)전라남도 진도군 군내면 금골길 30
242243지정폐기물(의료)군내보건지소생물ㆍ화학폐기물금호환경(주)아림환경중간처분(일반소각)전라남도 진도군 군내면 금골길 30