Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations756
Missing cells1
Missing cells (%)< 0.1%
Duplicate rows6
Duplicate rows (%)0.8%
Total size in memory29.7 KiB
Average record size in memory40.2 B

Variable types

Text4
Categorical1

Dataset

Description인천광역시 부평구 개인정보파일 보유 현황 데이터입니다.(부서명,업무분야,개인정보파일의 명칭,개인정보파일의 운영 근거,개인정보파일의 운영 목적)ex) 갈산1동,노후복지지원,노인일자리대상자 명단,노인복지법,노인일자리 사업관리
Author인천광역시 부평구
URLhttps://www.data.go.kr/data/15089240/fileData.do

Alerts

Dataset has 6 (0.8%) duplicate rowsDuplicates

Reproduction

Analysis started2023-12-12 09:24:56.900527
Analysis finished2023-12-12 09:24:57.884829
Duration0.98 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

부서명
Text

Distinct59
Distinct (%)7.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size6.0 KiB
2023-12-12T18:24:58.076115image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length7
Median length4
Mean length4.3042328
Min length3

Characters and Unicode

Total characters3254
Distinct characters96
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

Unique1 ?
Unique (%)0.1%

Sample

1st row갈산1동
2nd row갈산1동
3rd row갈산1동
4th row갈산1동
5th row갈산1동
ValueCountFrequency (%)
산곡4동 44
 
5.8%
산곡2동 32
 
4.2%
부평4동 32
 
4.2%
십정1동 29
 
3.8%
부평3동 27
 
3.6%
부개1동 26
 
3.4%
삼산1동 26
 
3.4%
갈산1동 25
 
3.3%
부평5동 24
 
3.2%
세무1과 23
 
3.0%
Other values (49) 468
61.9%
2023-12-12T18:24:58.524666image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
동 453
 
13.9%
과 295
 
9.1%
산 197
 
6.1%
1 176
 
5.4%
부 158
 
4.9%
2 131
 
4.0%
평 126
 
3.9%
곡 115
 
3.5%
정 90
 
2.8%
4 76
 
2.3%
Other values (86) 1437
44.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2787
85.6%
Decimal Number 467
 
14.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
동 453
 
16.3%
과 295
 
10.6%
산 197
 
7.1%
부 158
 
5.7%
평 126
 
4.5%
곡 115
 
4.1%
정 90
 
3.2%
보 60
 
2.2%
지 52
 
1.9%
십 47
 
1.7%
Other values (80) 1194
42.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 176
37.7%
2 131
28.1%
4 76
16.3%
3 57
 
12.2%
5 24
 
5.1%
6 3
 
0.6%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2787
85.6%
Common 467
 
14.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 453
 
16.3%
과 295
 
10.6%
산 197
 
7.1%
부 158
 
5.7%
평 126
 
4.5%
곡 115
 
4.1%
정 90
 
3.2%
보 60
 
2.2%
지 52
 
1.9%
십 47
 
1.7%
Other values (80) 1194
42.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
1 176
37.7%
2 131
28.1%
4 76
16.3%
3 57
 
12.2%
5 24
 
5.1%
6 3
 
0.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2787
85.6%
ASCII 467
 
14.4%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 453
 
16.3%
과 295
 
10.6%
산 197
 
7.1%
부 158
 
5.7%
평 126
 
4.5%
곡 115
 
4.1%
정 90
 
3.2%
보 60
 
2.2%
지 52
 
1.9%
십 47
 
1.7%
Other values (80) 1194
42.8%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
1 176
37.7%
2 131
28.1%
4 76
16.3%
3 57
 
12.2%
5 24
 
5.1%
6 3
 
0.6%

업무분야
Categorical

Distinct49
Distinct (%)6.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size6.0 KiB
주민등록
106 
복지여성
77 
민방위
72 
자치행정
60 
기타복지지원
47 
Other values (44)
394 

Length

Max length6
Median length5
Mean length3.4206349
Min length2

Unique

Unique7 ?
Unique (%)0.9%

Sample

1st row노후복지지원
2nd row기타복지지원
3rd row민방위
4th row민방위
5th row민방위

Common Values

ValueCountFrequency (%)
주민등록 106
14.0%
복지여성 77
 
10.2%
민방위 72
 
9.5%
자치행정 60
 
7.9%
기타복지지원 47
 
6.2%
기타 44
 
5.8%
민원　 35
 
4.6%
세입 34
 
4.5%
환경 27
 
3.6%
보건 24
 
3.2%
Other values (39) 230
30.4%

Length

2023-12-12T18:24:59.037715image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
주민등록 106
14.0%
복지여성 77
 
10.2%
민방위 72
 
9.5%
자치행정 60
 
7.9%
기타복지지원 47
 
6.2%
기타 44
 
5.8%
민원 35
 
4.6%
세입 34
 
4.5%
환경 27
 
3.6%
보건 24
 
3.2%
Other values (39) 230
30.4%

개인정보파일의 명칭
Text

Distinct520
Distinct (%)68.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size6.0 KiB
2023-12-12T18:24:59.278570image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length28
Median length23
Mean length9.8664021
Min length4

Characters and Unicode

Total characters7459
Distinct characters320
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique427 ?
Unique (%)56.5%

Sample

1st row노인일자리대상자 명단
2nd row동지역사회보장협의체 위원 명단
3rd row민방위 동원 관리
4th row민방위 자원 관리
5th row민방위 훈련관리
ValueCountFrequency (%)
관리 75
 
6.1%
명단 38
 
3.1%
및 31
 
2.5%
장애인 21
 
1.7%
명부 21
 
1.7%
주민등록번호부여대장 14
 
1.1%
주민등록표 11
 
0.9%
파일 11
 
0.9%
인감변경대장 10
 
0.8%
인감증명발급대장 10
 
0.8%
Other values (633) 987
80.3%
2023-12-12T18:24:59.746347image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
473
 
6.3%
관 323
 
4.3%
리 317
 
4.2%
대 238
 
3.2%
장 221
 
3.0%
자 193
 
2.6%
민 183
 
2.5%
지 165
 
2.2%
부 164
 
2.2%
명 149
 
2.0%
Other values (310) 5033
67.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 6854
91.9%
Space Separator 473
 
6.3%
Connector Punctuation 43
 
0.6%
Other Punctuation 29
 
0.4%
Open Punctuation 22
 
0.3%
Close Punctuation 22
 
0.3%
Decimal Number 7
 
0.1%
Lowercase Letter 4
 
0.1%
Dash Punctuation 3
 
< 0.1%
Uppercase Letter 2
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
관 323
 
4.7%
리 317
 
4.6%
대 238
 
3.5%
장 221
 
3.2%
자 193
 
2.8%
민 183
 
2.7%
지 165
 
2.4%
부 164
 
2.4%
명 149
 
2.2%
주 147
 
2.1%
Other values (292) 4754
69.4%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 14
48.3%
/ 9
31.0%
· 5
 
17.2%
. 1
 
3.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 3
42.9%
0 2
28.6%
4 1
 
14.3%
1 1
 
14.3%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 2
50.0%
m 1
25.0%
o 1
25.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
M 1
50.0%
I 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
473
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 43
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 22
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 22
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 6854
91.9%
Common 599
 
8.0%
Latin 6
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
관 323
 
4.7%
리 317
 
4.6%
대 238
 
3.5%
장 221
 
3.2%
자 193
 
2.8%
민 183
 
2.7%
지 165
 
2.4%
부 164
 
2.4%
명 149
 
2.2%
주 147
 
2.1%
Other values (292) 4754
69.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
473
79.0%
_ 43
 
7.2%
( 22
 
3.7%
) 22
 
3.7%
, 14
 
2.3%
/ 9
 
1.5%
· 5
 
0.8%
2 3
 
0.5%
- 3
 
0.5%
0 2
 
0.3%
Other values (3) 3
 
0.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 2
33.3%
m 1
16.7%
o 1
16.7%
M 1
16.7%
I 1
16.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 6854
91.9%
ASCII 600
 
8.0%
None 5
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
473
78.8%
_ 43
 
7.2%
( 22
 
3.7%
) 22
 
3.7%
, 14
 
2.3%
/ 9
 
1.5%
2 3
 
0.5%
- 3
 
0.5%
e 2
 
0.3%
0 2
 
0.3%
Other values (7) 7
 
1.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
관 323
 
4.7%
리 317
 
4.6%
대 238
 
3.5%
장 221
 
3.2%
자 193
 
2.8%
민 183
 
2.7%
지 165
 
2.4%
부 164
 
2.4%
명 149
 
2.2%
주 147
 
2.1%
Other values (292) 4754
69.4%
None
ValueCountFrequency (%)
· 5
100.0%

개인정보파일의 운영 근거
Text

Distinct450
Distinct (%)59.6%
Missing1
Missing (%)0.1%
Memory size6.0 KiB
2023-12-12T18:25:00.050382image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length232
Median length73
Mean length21.172185
Min length5

Characters and Unicode

Total characters15985
Distinct characters319
Distinct categories9 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique348 ?
Unique (%)46.1%

Sample

1st row노인복지법
2nd row인천광역시 부평구 지역사회복지협의체 운영조례
3rd row민방위 기본법
4th row민방위 기본법
5th row민방위교육법
ValueCountFrequency (%)
및 156
 
6.5%
관한 95
 
3.9%
조례 66
 
2.7%
시행령 60
 
2.5%
주민등록법 59
 
2.4%
인천광역시부평구 54
 
2.2%
민방위기본법 37
 
1.5%
설치 34
 
1.4%
시행규칙 33
 
1.4%
등 31
 
1.3%
Other values (769) 1785
74.1%
2023-12-12T18:25:00.535883image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1671
 
10.5%
조 763
 
4.8%
법 748
 
4.7%
제 667
 
4.2%
시 359
 
2.2%
의 327
 
2.0%
1 306
 
1.9%
민 300
 
1.9%
인 295
 
1.8%
지 277
 
1.7%
Other values (309) 10272
64.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 12276
76.8%
Space Separator 1671
 
10.5%
Decimal Number 1254
 
7.8%
Other Punctuation 266
 
1.7%
Open Punctuation 247
 
1.5%
Close Punctuation 246
 
1.5%
Math Symbol 18
 
0.1%
Dash Punctuation 6
 
< 0.1%
Other Number 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
조 763
 
6.2%
법 748
 
6.1%
제 667
 
5.4%
시 359
 
2.9%
의 327
 
2.7%
민 300
 
2.4%
인 295
 
2.4%
지 277
 
2.3%
등 274
 
2.2%
관 245
 
2.0%
Other values (281) 8021
65.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 306
24.4%
3 178
14.2%
2 168
13.4%
4 121
 
9.6%
6 95
 
7.6%
5 88
 
7.0%
7 85
 
6.8%
9 79
 
6.3%
0 74
 
5.9%
8 60
 
4.8%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 230
86.5%
· 17
 
6.4%
. 14
 
5.3%
? 3
 
1.1%
: 1
 
0.4%
/ 1
 
0.4%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 235
95.1%
「 9
 
3.6%
『 2
 
0.8%
[ 1
 
0.4%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 234
95.1%
」 9
 
3.7%
』 2
 
0.8%
] 1
 
0.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1671
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 18
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 6
100.0%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
⑪ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 12276
76.8%
Common 3709
 
23.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
조 763
 
6.2%
법 748
 
6.1%
제 667
 
5.4%
시 359
 
2.9%
의 327
 
2.7%
민 300
 
2.4%
인 295
 
2.4%
지 277
 
2.3%
등 274
 
2.2%
관 245
 
2.0%
Other values (281) 8021
65.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
1671
45.1%
1 306
 
8.3%
( 235
 
6.3%
) 234
 
6.3%
, 230
 
6.2%
3 178
 
4.8%
2 168
 
4.5%
4 121
 
3.3%
6 95
 
2.6%
5 88
 
2.4%
Other values (18) 383
 
10.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 12265
76.7%
ASCII 3669
 
23.0%
None 39
 
0.2%
Compat Jamo 11
 
0.1%
Enclosed Alphanum 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1671
45.5%
1 306
 
8.3%
( 235
 
6.4%
) 234
 
6.4%
, 230
 
6.3%
3 178
 
4.9%
2 168
 
4.6%
4 121
 
3.3%
6 95
 
2.6%
5 88
 
2.4%
Other values (12) 343
 
9.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
조 763
 
6.2%
법 748
 
6.1%
제 667
 
5.4%
시 359
 
2.9%
의 327
 
2.7%
민 300
 
2.4%
인 295
 
2.4%
지 277
 
2.3%
등 274
 
2.2%
관 245
 
2.0%
Other values (277) 8010
65.3%
None
ValueCountFrequency (%)
· 17
43.6%
「 9
23.1%
」 9
23.1%
』 2
 
5.1%
『 2
 
5.1%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 8
72.7%
ㄱ 1
 
9.1%
ㅐ 1
 
9.1%
ㅗ 1
 
9.1%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
⑪ 1
100.0%

개인정보파일의 운영 목적
Text

Distinct514
Distinct (%)68.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size6.0 KiB
2023-12-12T18:25:00.931168image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length97
Median length44
Mean length14.070106
Min length4

Characters and Unicode

Total characters10637
Distinct characters319
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique410 ?
Unique (%)54.2%

Sample

1st row노인일자리 사업관리
2nd row지역사회보장협의체(위원회) 운영 및 관리
3rd row민방위대상자 동원 관리
4th row민방위대 자원관리 및 인력자원 관리
5th row민방위 훈련 대상자 관리
ValueCountFrequency (%)
관리 286
 
12.4%
및 164
 
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신상정보관리 76
 
3.3%
대상자 32
 
1.4%
신상정보 30
 
1.3%
위한 24
 
1.0%
운영 24
 
1.0%
제고 20
 
0.9%
대민서비스 20
 
0.9%
현황관리 18
 
0.8%
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Most occurring characters

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1548
 
14.6%
관 667
 
6.3%
리 637
 
6.0%
자 350
 
3.3%
상 269
 
2.5%
정 262
 
2.5%
보 224
 
2.1%
지 217
 
2.0%
민 208
 
2.0%
대 208
 
2.0%
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Most occurring categories

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14.6%
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0.3%
Open Punctuation 26
 
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0.1%
Dash Punctuation 2
 
< 0.1%
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< 0.1%
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< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
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민 208
 
2.3%
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2.3%
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Other Punctuation
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, 64
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5.4%
· 4
 
5.4%
: 1
 
1.4%
' 1
 
1.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
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37.5%
0 2
25.0%
2 2
25.0%
1 1
 
12.5%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 25
92.6%
」 2
 
7.4%
Open Punctuation
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( 25
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「 1
 
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Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1548
100.0%
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- 2
100.0%
Lowercase Letter
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100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
` 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 8950
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Common 1686
 
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Latin 1
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
관 667
 
7.5%
리 637
 
7.1%
자 350
 
3.9%
상 269
 
3.0%
정 262
 
2.9%
보 224
 
2.5%
지 217
 
2.4%
민 208
 
2.3%
대 208
 
2.3%
신 203
 
2.3%
Other values (292) 5705
63.7%
Common
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1548
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, 64
 
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1.5%
( 25
 
1.5%
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0.2%
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0 2
 
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Latin
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e 1
100.0%

Most occurring blocks

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Most frequent character per block

ASCII
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3.8%
) 25
 
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0.1%
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Hangul
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관 667
 
7.5%
리 637
 
7.1%
자 350
 
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상 269
 
3.0%
정 262
 
2.9%
보 224
 
2.5%
지 217
 
2.4%
민 208
 
2.3%
대 208
 
2.3%
신 203
 
2.3%
Other values (292) 5705
63.7%
None
ValueCountFrequency (%)
· 4
57.1%
」 2
28.6%
「 1
 
14.3%

Correlations

2023-12-12T18:25:01.629508image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
부서명업무분야
부서명1.0000.978
업무분야0.9781.000

Missing values

2023-12-12T18:24:57.707028image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T18:24:57.826926image/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

부서명업무분야개인정보파일의 명칭개인정보파일의 운영 근거개인정보파일의 운영 목적
0갈산1동노후복지지원노인일자리대상자 명단노인복지법노인일자리 사업관리
1갈산1동기타복지지원동지역사회보장협의체 위원 명단인천광역시 부평구 지역사회복지협의체 운영조례지역사회보장협의체(위원회) 운영 및 관리
2갈산1동민방위민방위 동원 관리민방위 기본법민방위대상자 동원 관리
3갈산1동민방위민방위 자원 관리민방위 기본법민방위대 자원관리 및 인력자원 관리
4갈산1동민방위민방위 훈련관리민방위교육법민방위 훈련 대상자 관리
5갈산1동복지여성바우처신청관리사회서비스 이용 및 이용권관리에과한 법률바우처대상자 관리
6갈산1동자치행정새마을부녀회명부정보주체동의단체원 현황관리
7갈산1동기타복지지원수급자쓰레기봉투 지급 명부국민기초생활보장법수급자쓰레기봉투 지급 관리
8갈산1동복지여성아동급식관리아동복지법아동급식대상자 관리
9갈산1동의료지원의료급여증관리대장의료급여법의료급여대상자 급여내역관리
부서명업무분야개인정보파일의 명칭개인정보파일의 운영 근거개인정보파일의 운영 목적
746환경보전과환경시설물 환경개선부담금관리환경개선비용부담법제9조시설물 환경개선부담금 부과 및 징수
747환경보전과환경신고포상금 관리인천광역시 부평구 환경오염행위 신고포상금 지급 조례신고자 포상 및 현황 파악
748환경보전과환경유해야생동물포획신고관리야생동·식물보호법시행규칙(제30조제1항[별지32])유해야생동물포획 신청 및 허가자 정보관리
749환경보전과환경이륜자동차 정기검사 대상자 관리대기환경보전법 제62조(이륜자동차 정기검사) 및 제94조(과태료)이륜자동차 정기검사 대상자 관리 및 과태료 부과
750환경보전과환경자동차 환경개선부담금 부과 및 징수환경개선비용부담법 제9조자동차 환경개선부담금 부과 및 징수
751환경보전과환경자동차 환경개선부담금관리환경개선비용부담법제9조자동차 환경개선부담금 부과 및 징수
752환경보전과환경저수조청소업 관리수도법 제34조저수조청소업 관리
753환경보전과환경특정토양오염관리대상시설관리토양환경보전법 제12조신고현황관리, 지도점검
754환경보전과환경폐수배출시설관리물환경보전법 제33조신고현황관리, 지도점검
755환경보전과환경휘발성유기화합물질배출시설관리대기환경보전법 제44조신고현황 관리, 지도점검

Duplicate rows

Most frequently occurring

부서명업무분야개인정보파일의 명칭개인정보파일의 운영 근거개인정보파일의 운영 목적# duplicates
0기후변화대응과교통친환경자동차법 민원환경친화적 자동차의 개발 및 보급 촉진에 관한 법률 제16조(과태료), 환경친화적 자동차의 개발 및 보급 촉진에 관한 법률 시행령 제21조(과태료 부과기준)친환경자동차법 위반자 관리2
1노인장애인과기타복지지원장애인재활보조기구 교부관리장애인 복지법 제66조, 장애인 복지사업안내장애인복지대상자 신상정보관리2
2안전총괄과민방위부평안전체험관 예약신청정보정보주체동의부평안전체험관 홈페이지내 예약신청확인2
3안전총괄과민방위부평안전체험관 홈페이지 내 묻고답하기정보주체동의체험관 관련 문의확인2
4체육진흥과기타동력수상레저기구 등록현황수상레저안전법동력수상레저기구 등록 및 현황관리2
5체육진흥과체육체육시설업신고관리체육시설의 설치.이용에 관한 법률현황관리2