Overview

Dataset statistics

Number of variables7
Number of observations33
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory2.0 KiB
Average record size in memory61.0 B

Variable types

Numeric1
Text4
Categorical2

Dataset

Description강원도 강릉시의 초등학교주변의 옐로카펫설치현황에 대한 데이터로 행정동, 시설명, 주소, 세부위치, 도로부속물설치현황, 데이터기준일자 등의 정보를 제공합니다.
Author강원도 강릉시
URLhttps://www.data.go.kr/data/15093410/fileData.do

Alerts

데이터기준일자 has constant value ""Constant
연번 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 03:35:40.964915
Analysis finished2023-12-12 03:35:41.751804
Duration0.79 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

연번
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct33
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean17
Minimum1
Maximum33
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size429.0 B
2023-12-12T12:35:41.830614image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile2.6
Q19
median17
Q325
95-th percentile31.4
Maximum33
Range32
Interquartile range (IQR)16

Descriptive statistics

Standard deviation9.6695398
Coefficient of variation (CV)0.56879646
Kurtosis-1.2
Mean17
Median Absolute Deviation (MAD)8
Skewness0
Sum561
Variance93.5
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-12T12:35:41.977165image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=33)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
3.0%
26 1
 
3.0%
20 1
 
3.0%
21 1
 
3.0%
22 1
 
3.0%
23 1
 
3.0%
24 1
 
3.0%
25 1
 
3.0%
27 1
 
3.0%
2 1
 
3.0%
Other values (23) 23
69.7%
ValueCountFrequency (%)
1 1
3.0%
2 1
3.0%
3 1
3.0%
4 1
3.0%
5 1
3.0%
6 1
3.0%
7 1
3.0%
8 1
3.0%
9 1
3.0%
10 1
3.0%
ValueCountFrequency (%)
33 1
3.0%
32 1
3.0%
31 1
3.0%
30 1
3.0%
29 1
3.0%
28 1
3.0%
27 1
3.0%
26 1
3.0%
25 1
3.0%
24 1
3.0%

행정동
Text

Distinct18
Distinct (%)54.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size396.0 B
2023-12-12T12:35:42.181204image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length4
Median length3
Mean length3.2121212
Min length3

Characters and Unicode

Total characters106
Distinct characters30
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique8 ?
Unique (%)24.2%

Sample

1st row교1동
2nd row교1동
3rd row포남1동
4th row강동면
5th row구정면
ValueCountFrequency (%)
교1동 4
12.1%
주문진읍 4
12.1%
강동면 3
 
9.1%
옥계면 2
 
6.1%
강남동 2
 
6.1%
포남2동 2
 
6.1%
구정면 2
 
6.1%
교2동 2
 
6.1%
홍제동 2
 
6.1%
성덕동 2
 
6.1%
Other values (8) 8
24.2%
2023-12-12T12:35:42.553157image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
동 22
20.8%
면 10
 
9.4%
교 6
 
5.7%
강 5
 
4.7%
남 5
 
4.7%
1 5
 
4.7%
포 4
 
3.8%
주 4
 
3.8%
문 4
 
3.8%
진 4
 
3.8%
Other values (20) 37
34.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 97
91.5%
Decimal Number 9
 
8.5%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
동 22
22.7%
면 10
 
10.3%
교 6
 
6.2%
강 5
 
5.2%
남 5
 
5.2%
포 4
 
4.1%
주 4
 
4.1%
문 4
 
4.1%
진 4
 
4.1%
읍 4
 
4.1%
Other values (18) 29
29.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 5
55.6%
2 4
44.4%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 97
91.5%
Common 9
 
8.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 22
22.7%
면 10
 
10.3%
교 6
 
6.2%
강 5
 
5.2%
남 5
 
5.2%
포 4
 
4.1%
주 4
 
4.1%
문 4
 
4.1%
진 4
 
4.1%
읍 4
 
4.1%
Other values (18) 29
29.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
1 5
55.6%
2 4
44.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 97
91.5%
ASCII 9
 
8.5%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 22
22.7%
면 10
 
10.3%
교 6
 
6.2%
강 5
 
5.2%
남 5
 
5.2%
포 4
 
4.1%
주 4
 
4.1%
문 4
 
4.1%
진 4
 
4.1%
읍 4
 
4.1%
Other values (18) 29
29.9%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
1 5
55.6%
2 4
44.4%

시설명
Text

Distinct29
Distinct (%)87.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size396.0 B
2023-12-12T12:35:42.848525image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length20
Median length15
Mean length12.484848
Min length5

Characters and Unicode

Total characters412
Distinct characters49
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique25 ?
Unique (%)75.8%

Sample

1st row영동초등학교(병설유치원포함)
2nd row영동초등학교(병설유치원포함)
3rd row남강초등학교
4th row강동초등학교(병설유치원포함)
5th row구정초등학교(병설유치원포함)
ValueCountFrequency (%)
영동초등학교(병설유치원포함 2
 
6.1%
강릉초등학교(병설유치원포함 2
 
6.1%
주문진초등학교(병설유치원포함 2
 
6.1%
교동초등학교(병설유치원포함 2
 
6.1%
옥계초등학교(병설유치원포함 1
 
3.0%
주영초등학교(병설유치원포함 1
 
3.0%
옥계초등학교금진분교장(병설유치원포함 1
 
3.0%
금광초등학교(병설유치원포함 1
 
3.0%
경포대초등학교(병설유치원포함 1
 
3.0%
연곡초등학교(병설유치원포함 1
 
3.0%
Other values (19) 19
57.6%
2023-12-12T12:35:43.315154image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
교 35
 
8.5%
초 33
 
8.0%
등 32
 
7.8%
학 32
 
7.8%
포 27
 
6.6%
유 24
 
5.8%
치 24
 
5.8%
원 24
 
5.8%
함 23
 
5.6%
( 23
 
5.6%
Other values (39) 135
32.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 366
88.8%
Open Punctuation 23
 
5.6%
Close Punctuation 23
 
5.6%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
교 35
 
9.6%
초 33
 
9.0%
등 32
 
8.7%
학 32
 
8.7%
포 27
 
7.4%
유 24
 
6.6%
치 24
 
6.6%
원 24
 
6.6%
함 23
 
6.3%
병 23
 
6.3%
Other values (37) 89
24.3%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 23
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 23
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 366
88.8%
Common 46
 
11.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
교 35
 
9.6%
초 33
 
9.0%
등 32
 
8.7%
학 32
 
8.7%
포 27
 
7.4%
유 24
 
6.6%
치 24
 
6.6%
원 24
 
6.6%
함 23
 
6.3%
병 23
 
6.3%
Other values (37) 89
24.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
( 23
50.0%
) 23
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 366
88.8%
ASCII 46
 
11.2%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
교 35
 
9.6%
초 33
 
9.0%
등 32
 
8.7%
학 32
 
8.7%
포 27
 
7.4%
유 24
 
6.6%
치 24
 
6.6%
원 24
 
6.6%
함 23
 
6.3%
병 23
 
6.3%
Other values (37) 89
24.3%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
( 23
50.0%
) 23
50.0%

주소
Text

Distinct28
Distinct (%)84.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size396.0 B
2023-12-12T12:35:43.571233image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length28
Median length23
Mean length21.242424
Min length18

Characters and Unicode

Total characters701
Distinct characters81
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

Unique23 ?
Unique (%)69.7%

Sample

1st row강원도 강릉시 화부산로 28 (교동)
2nd row강원도 강릉시 화부산로 28 (교동)
3rd row강원도 강릉시 경강로2310번길 7 (포남동)
4th row강원도 강릉시 강동면 단경로 20
5th row강원도 강릉시 구정면 범일로 266-14
ValueCountFrequency (%)
강원도 33
20.0%
강릉시 33
20.0%
교동 6
 
3.6%
주문진읍 4
 
2.4%
강동면 3
 
1.8%
포남동 3
 
1.8%
28 2
 
1.2%
구정면 2
 
1.2%
20 2
 
1.2%
입암동 2
 
1.2%
Other values (64) 75
45.5%
2023-12-12T12:35:44.033727image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
132
18.8%
강 71
 
10.1%
도 33
 
4.7%
릉 33
 
4.7%
시 33
 
4.7%
원 33
 
4.7%
로 25
 
3.6%
동 23
 
3.3%
2 21
 
3.0%
( 19
 
2.7%
Other values (71) 278
39.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 416
59.3%
Space Separator 132
 
18.8%
Decimal Number 110
 
15.7%
Open Punctuation 19
 
2.7%
Close Punctuation 19
 
2.7%
Dash Punctuation 5
 
0.7%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
강 71
17.1%
도 33
 
7.9%
릉 33
 
7.9%
시 33
 
7.9%
원 33
 
7.9%
로 25
 
6.0%
동 23
 
5.5%
길 14
 
3.4%
면 10
 
2.4%
교 7
 
1.7%
Other values (57) 134
32.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 21
19.1%
1 18
16.4%
0 14
12.7%
5 11
10.0%
6 10
9.1%
3 10
9.1%
7 7
 
6.4%
8 7
 
6.4%
4 7
 
6.4%
9 5
 
4.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
132
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 19
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 19
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 5
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 416
59.3%
Common 285
40.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
강 71
17.1%
도 33
 
7.9%
릉 33
 
7.9%
시 33
 
7.9%
원 33
 
7.9%
로 25
 
6.0%
동 23
 
5.5%
길 14
 
3.4%
면 10
 
2.4%
교 7
 
1.7%
Other values (57) 134
32.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
132
46.3%
2 21
 
7.4%
( 19
 
6.7%
) 19
 
6.7%
1 18
 
6.3%
0 14
 
4.9%
5 11
 
3.9%
6 10
 
3.5%
3 10
 
3.5%
7 7
 
2.5%
Other values (4) 24
 
8.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 416
59.3%
ASCII 285
40.7%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
132
46.3%
2 21
 
7.4%
( 19
 
6.7%
) 19
 
6.7%
1 18
 
6.3%
0 14
 
4.9%
5 11
 
3.9%
6 10
 
3.5%
3 10
 
3.5%
7 7
 
2.5%
Other values (4) 24
 
8.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
강 71
17.1%
도 33
 
7.9%
릉 33
 
7.9%
시 33
 
7.9%
원 33
 
7.9%
로 25
 
6.0%
동 23
 
5.5%
길 14
 
3.4%
면 10
 
2.4%
교 7
 
1.7%
Other values (57) 134
32.2%

옐로카펫세부위치
Text

Distinct17
Distinct (%)51.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size396.0 B
2023-12-12T12:35:44.236380image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length24
Median length23
Mean length12.939394
Min length9

Characters and Unicode

Total characters427
Distinct characters57
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique12 ?
Unique (%)36.4%

Sample

1st row정문 앞 횡단보도
2nd row후문 앞 횡단보도
3rd row정문 앞 경강로 일원 횡단보도
4th row정문 앞 도로 및 후문 앞 도로
5th row정문 입구 오거리 횡단보도 일원
ValueCountFrequency (%)
횡단보도 32
24.6%
정문 24
18.5%
앞 22
16.9%
일원 11
 
8.5%
주변 8
 
6.2%
후문 6
 
4.6%
학교 2
 
1.5%
도로 2
 
1.5%
입구 2
 
1.5%
경강로 2
 
1.5%
Other values (18) 19
14.6%
2023-12-12T12:35:45.086560image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
98
23.0%
도 34
 
8.0%
횡 32
 
7.5%
단 32
 
7.5%
보 32
 
7.5%
문 32
 
7.5%
정 24
 
5.6%
앞 22
 
5.2%
원 12
 
2.8%
로 11
 
2.6%
Other values (47) 98
23.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 319
74.7%
Space Separator 98
 
23.0%
Decimal Number 10
 
2.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
도 34
10.7%
횡 32
10.0%
단 32
10.0%
보 32
10.0%
문 32
10.0%
정 24
 
7.5%
앞 22
 
6.9%
원 12
 
3.8%
로 11
 
3.4%
일 11
 
3.4%
Other values (38) 77
24.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 3
30.0%
3 1
 
10.0%
6 1
 
10.0%
4 1
 
10.0%
5 1
 
10.0%
1 1
 
10.0%
8 1
 
10.0%
7 1
 
10.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
98
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 319
74.7%
Common 108
 
25.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
도 34
10.7%
횡 32
10.0%
단 32
10.0%
보 32
10.0%
문 32
10.0%
정 24
 
7.5%
앞 22
 
6.9%
원 12
 
3.8%
로 11
 
3.4%
일 11
 
3.4%
Other values (38) 77
24.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
98
90.7%
2 3
 
2.8%
3 1
 
0.9%
6 1
 
0.9%
4 1
 
0.9%
5 1
 
0.9%
1 1
 
0.9%
8 1
 
0.9%
7 1
 
0.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 319
74.7%
ASCII 108
 
25.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
98
90.7%
2 3
 
2.8%
3 1
 
0.9%
6 1
 
0.9%
4 1
 
0.9%
5 1
 
0.9%
1 1
 
0.9%
8 1
 
0.9%
7 1
 
0.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
도 34
10.7%
횡 32
10.0%
단 32
10.0%
보 32
10.0%
문 32
10.0%
정 24
 
7.5%
앞 22
 
6.9%
원 12
 
3.8%
로 11
 
3.4%
일 11
 
3.4%
Other values (38) 77
24.1%

도로부속물설치현황
Categorical

Distinct7
Distinct (%)21.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size396.0 B
과속방지턱(일반형)+과속방지턱(이미지형)+도로반사경+방호울타리
15 
과속방지턱(일반형)+도로반사경+방호울타리
6 
과속방지턱(이미지형)+도로반사경+방호울타리
5 
과속방지턱(일반형)+방호울타리
2 
도로반사경+방호울타리
2 
Other values (2)
3 

Length

Max length34
Median length23
Mean length25.757576
Min length5

Unique

Unique1 ?
Unique (%)3.0%

Sample

1st row과속방지턱(일반형)+과속방지턱(이미지형)+도로반사경+방호울타리
2nd row과속방지턱(일반형)+과속방지턱(이미지형)+도로반사경+방호울타리
3rd row과속방지턱(일반형)+과속방지턱(이미지형)+도로반사경+방호울타리
4th row과속방지턱(일반형)+과속방지턱(이미지형)+도로반사경+방호울타리
5th row과속방지턱(이미지형)+도로반사경+방호울타리

Common Values

ValueCountFrequency (%)
과속방지턱(일반형)+과속방지턱(이미지형)+도로반사경+방호울타리 15
45.5%
과속방지턱(일반형)+도로반사경+방호울타리 6
 
18.2%
과속방지턱(이미지형)+도로반사경+방호울타리 5
 
15.2%
과속방지턱(일반형)+방호울타리 2
 
6.1%
도로반사경+방호울타리 2
 
6.1%
과속방지턱(이미지형)+방호울타리 2
 
6.1%
도로반사경 1
 
3.0%

Length

2023-12-12T12:35:45.319032image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T12:35:45.528981image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
과속방지턱(일반형)+과속방지턱(이미지형)+도로반사경+방호울타리 15
45.5%
과속방지턱(일반형)+도로반사경+방호울타리 6
 
18.2%
과속방지턱(이미지형)+도로반사경+방호울타리 5
 
15.2%
과속방지턱(일반형)+방호울타리 2
 
6.1%
도로반사경+방호울타리 2
 
6.1%
과속방지턱(이미지형)+방호울타리 2
 
6.1%
도로반사경 1
 
3.0%

데이터기준일자
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)3.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size396.0 B
2022-12-19
33 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row2022-12-19
2nd row2022-12-19
3rd row2022-12-19
4th row2022-12-19
5th row2022-12-19

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2022-12-19 33
100.0%

Length

2023-12-12T12:35:45.742166image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T12:35:45.893958image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2022-12-19 33
100.0%

Interactions

2023-12-12T12:35:41.365407image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-12T12:35:45.978184image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연번행정동시설명주소옐로카펫세부위치도로부속물설치현황
연번1.0000.7010.9490.9610.3590.511
행정동0.7011.0001.0001.0000.6160.679
시설명0.9491.0001.0001.0000.9671.000
주소0.9611.0001.0001.0000.9471.000
옐로카펫세부위치0.3590.6160.9670.9471.0000.765
도로부속물설치현황0.5110.6791.0001.0000.7651.000
2023-12-12T12:35:46.127254image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연번도로부속물설치현황
연번1.0000.252
도로부속물설치현황0.2521.000

Missing values

2023-12-12T12:35:41.518194image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T12:35:41.685313image/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

연번행정동시설명주소옐로카펫세부위치도로부속물설치현황데이터기준일자
01교1동영동초등학교(병설유치원포함)강원도 강릉시 화부산로 28 (교동)정문 앞 횡단보도과속방지턱(일반형)+과속방지턱(이미지형)+도로반사경+방호울타리2022-12-19
12교1동영동초등학교(병설유치원포함)강원도 강릉시 화부산로 28 (교동)후문 앞 횡단보도과속방지턱(일반형)+과속방지턱(이미지형)+도로반사경+방호울타리2022-12-19
23포남1동남강초등학교강원도 강릉시 경강로2310번길 7 (포남동)정문 앞 경강로 일원 횡단보도과속방지턱(일반형)+과속방지턱(이미지형)+도로반사경+방호울타리2022-12-19
34강동면강동초등학교(병설유치원포함)강원도 강릉시 강동면 단경로 20정문 앞 도로 및 후문 앞 도로과속방지턱(일반형)+과속방지턱(이미지형)+도로반사경+방호울타리2022-12-19
45구정면구정초등학교(병설유치원포함)강원도 강릉시 구정면 범일로 266-14정문 입구 오거리 횡단보도 일원과속방지턱(이미지형)+도로반사경+방호울타리2022-12-19
56강남동모산초등학교(병설유치원포함)강원도 강릉시 모산로224번길 3 (장현동)정문 주변 횡단보도과속방지턱(일반형)+과속방지턱(이미지형)+도로반사경+방호울타리2022-12-19
67포남2동한솔초등학교강원도 강릉시 하평2길 45 (포남동)정문 주변 횡단보도과속방지턱(일반형)+과속방지턱(이미지형)+도로반사경+방호울타리2022-12-19
78주문진읍주문진초등학교(병설유치원포함)강원도 강릉시 주문진읍 주문로 26정문 주변 횡단보도과속방지턱(일반형)+과속방지턱(이미지형)+도로반사경+방호울타리2022-12-19
89주문진읍주문진초등학교(병설유치원포함)강원도 강릉시 주문진읍 주문로 26후문 주변 횡단보도과속방지턱(일반형)+과속방지턱(이미지형)+도로반사경+방호울타리2022-12-19
910주문진읍신영초등학교(병설유치원포함)강원도 강릉시 주문진읍 해안로 2063정문 앞 횡단보도과속방지턱(일반형)+도로반사경+방호울타리2022-12-19
연번행정동시설명주소옐로카펫세부위치도로부속물설치현황데이터기준일자
2324강동면정동초등학교(병설유치원포함)강원도 강릉시 강동면 헌화로 1055후문 앞 횡단보도과속방지턱(이미지형)+도로반사경+방호울타리2022-12-19
2425교1동경포초등학교강원도 강릉시 솔올로 90 (교동)정문 앞 횡단보도과속방지턱(이미지형)+방호울타리2022-12-19
2526교1동경포유치원강원도 강릉시 솔올로 90 (교동)유치원 사거리 횡단보도과속방지턱(이미지형)+방호울타리2022-12-19
2627성덕동중앙초등학교강원도 강릉시 성덕포남로 18 (입암동)정문 앞 사거리 횡단보도과속방지턱(일반형)+도로반사경+방호울타리2022-12-19
2728사천면사천초등학교(병설유치원포함)강원도 강릉시 사천면 미노길 52정문 앞 횡단보도도로반사경+방호울타리2022-12-19
2829연곡면연곡초등학교(병설유치원포함)강원도 강릉시 연곡면 진고개로 2656정문 앞 횡단보도과속방지턱(일반형)+과속방지턱(이미지형)+도로반사경+방호울타리2022-12-19
2930경포동경포대초등학교(병설유치원포함)강원도 강릉시 경포로475번길 23-11 (안현동)정문 앞 경포로 463번길 일원 횡단보도과속방지턱(일반형)+도로반사경+방호울타리2022-12-19
3031구정면금광초등학교(병설유치원포함)강원도 강릉시 구정면 금평로 575정문 앞 횡단보도과속방지턱(일반형)+도로반사경+방호울타리2022-12-19
3132옥계면옥계초등학교금진분교장(병설유치원포함)강원도 강릉시 옥계면 금진안길 2학교 앞 헌화로 일원 횡단보도도로반사경2022-12-19
3233강동면임곡초등학교강원도 강릉시 강동면 임곡로 890-14학교 앞 임곡로 일원 횡단보도과속방지턱(일반형)+방호울타리2022-12-19