Overview

Dataset statistics

Number of variables6
Number of observations95
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory4.7 KiB
Average record size in memory50.3 B

Variable types

Numeric1
Categorical2
Text3

Dataset

Description인천광역시 부평구 비상대피시설 데이터입니다.(연번,시도,시군구,읍면동,시설종류,건물 주용도(공공용만),민방위 주민대피시설 명,소재지 도로명 주소,소재지 지번주소)ex) 1,인천,부평구,갈산2동,공공용,아파트 지하주차장,팬더아파트,인천광역시 부평구 갈월동로 34 (갈산동),인천광역시 부평구 갈산동 369번지
Author인천광역시 부평구
URLhttps://www.data.go.kr/data/15089255/fileData.do

Alerts

연번 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2024-04-20 16:02:34.697761
Analysis finished2024-04-20 16:02:37.082273
Duration2.38 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

연번
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct95
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean48
Minimum1
Maximum95
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size983.0 B
2024-04-21T01:02:37.295033image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile5.7
Q124.5
median48
Q371.5
95-th percentile90.3
Maximum95
Range94
Interquartile range (IQR)47

Descriptive statistics

Standard deviation27.568098
Coefficient of variation (CV)0.57433536
Kurtosis-1.2
Mean48
Median Absolute Deviation (MAD)24
Skewness0
Sum4560
Variance760
MonotonicityStrictly increasing
2024-04-21T01:02:37.713813image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
1.1%
2 1
 
1.1%
71 1
 
1.1%
70 1
 
1.1%
69 1
 
1.1%
68 1
 
1.1%
67 1
 
1.1%
66 1
 
1.1%
65 1
 
1.1%
64 1
 
1.1%
Other values (85) 85
89.5%
ValueCountFrequency (%)
1 1
1.1%
2 1
1.1%
3 1
1.1%
4 1
1.1%
5 1
1.1%
6 1
1.1%
7 1
1.1%
8 1
1.1%
9 1
1.1%
10 1
1.1%
ValueCountFrequency (%)
95 1
1.1%
94 1
1.1%
93 1
1.1%
92 1
1.1%
91 1
1.1%
90 1
1.1%
89 1
1.1%
88 1
1.1%
87 1
1.1%
86 1
1.1%

동명
Categorical

Distinct22
Distinct (%)23.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size888.0 B
갈산2동
10 
부평5동
7 
산곡1동
 
6
삼산1동
 
6
갈산1동
 
6
Other values (17)
60 

Length

Max length4
Median length4
Mean length3.9684211
Min length3

Unique

Unique1 ?
Unique (%)1.1%

Sample

1st row갈산2동
2nd row갈산2동
3rd row갈산2동
4th row갈산2동
5th row갈산2동

Common Values

ValueCountFrequency (%)
갈산2동 10
 
10.5%
부평5동 7
 
7.4%
산곡1동 6
 
6.3%
삼산1동 6
 
6.3%
갈산1동 6
 
6.3%
십정1동 5
 
5.3%
부개3동 5
 
5.3%
산곡4동 5
 
5.3%
청천2동 5
 
5.3%
부개2동 5
 
5.3%
Other values (12) 35
36.8%

Length

2024-04-21T01:02:38.116363image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
갈산2동 10
 
10.5%
부평5동 7
 
7.4%
산곡1동 6
 
6.3%
삼산1동 6
 
6.3%
갈산1동 6
 
6.3%
십정1동 5
 
5.3%
부개3동 5
 
5.3%
산곡4동 5
 
5.3%
청천2동 5
 
5.3%
부개2동 5
 
5.3%
Other values (12) 35
36.8%

건물 주용도
Categorical

Distinct3
Distinct (%)3.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size888.0 B
아파트 지하주차장
70 
기타
16 
지하철
9 

Length

Max length9
Median length9
Mean length7.2526316
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row아파트 지하주차장
2nd row아파트 지하주차장
3rd row아파트 지하주차장
4th row아파트 지하주차장
5th row아파트 지하주차장

Common Values

ValueCountFrequency (%)
아파트 지하주차장 70
73.7%
기타 16
 
16.8%
지하철 9
 
9.5%

Length

2024-04-21T01:02:38.542583image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-04-21T01:02:38.875320image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
아파트 70
42.4%
지하주차장 70
42.4%
기타 16
 
9.7%
지하철 9
 
5.5%

민방위 주민대피시설 명
Text

Distinct93
Distinct (%)97.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size888.0 B
2024-04-21T01:02:39.768213image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length28
Median length16
Mean length7.9052632
Min length3

Characters and Unicode

Total characters751
Distinct characters163
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique91 ?
Unique (%)95.8%

Sample

1st row팬더아파트
2nd row한국아파트
3rd row두산아파트
4th row아주아파트
5th row하나아파트
ValueCountFrequency (%)
한국아파트 3
 
2.7%
지하철역 2
 
1.8%
태화아파트 2
 
1.8%
부평역 2
 
1.8%
지하1~3층 2
 
1.8%
지하주차장 2
 
1.8%
지하주차장1~2층 2
 
1.8%
우성아파트 2
 
1.8%
현대아파트1차 1
 
0.9%
산곡2차현대아파트 1
 
0.9%
Other values (94) 94
83.2%
2024-04-21T01:02:41.061001image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
파 65
 
8.7%
아 64
 
8.5%
트 64
 
8.5%
지 30
 
4.0%
차 19
 
2.5%
하 19
 
2.5%
19
 
2.5%
1 18
 
2.4%
주 16
 
2.1%
부 16
 
2.1%
Other values (153) 421
56.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 668
88.9%
Decimal Number 44
 
5.9%
Space Separator 19
 
2.5%
Uppercase Letter 8
 
1.1%
Math Symbol 5
 
0.7%
Lowercase Letter 5
 
0.7%
Close Punctuation 1
 
0.1%
Open Punctuation 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
파 65
 
9.7%
아 64
 
9.6%
트 64
 
9.6%
지 30
 
4.5%
차 19
 
2.8%
하 19
 
2.8%
주 16
 
2.4%
부 16
 
2.4%
동 14
 
2.1%
대 13
 
1.9%
Other values (131) 348
52.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 18
40.9%
2 8
18.2%
3 6
 
13.6%
0 4
 
9.1%
4 3
 
6.8%
5 2
 
4.5%
9 1
 
2.3%
7 1
 
2.3%
6 1
 
2.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
E 1
12.5%
W 1
12.5%
I 1
12.5%
L 1
12.5%
H 1
12.5%
S 1
12.5%
K 1
12.5%
V 1
12.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
19
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 5
100.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 5
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 668
88.9%
Common 70
 
9.3%
Latin 13
 
1.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
파 65
 
9.7%
아 64
 
9.6%
트 64
 
9.6%
지 30
 
4.5%
차 19
 
2.8%
하 19
 
2.8%
주 16
 
2.4%
부 16
 
2.4%
동 14
 
2.1%
대 13
 
1.9%
Other values (131) 348
52.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
19
27.1%
1 18
25.7%
2 8
11.4%
3 6
 
8.6%
~ 5
 
7.1%
0 4
 
5.7%
4 3
 
4.3%
5 2
 
2.9%
9 1
 
1.4%
7 1
 
1.4%
Other values (3) 3
 
4.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
a 5
38.5%
E 1
 
7.7%
W 1
 
7.7%
I 1
 
7.7%
L 1
 
7.7%
H 1
 
7.7%
S 1
 
7.7%
K 1
 
7.7%
V 1
 
7.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 668
88.9%
ASCII 83
 
11.1%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
파 65
 
9.7%
아 64
 
9.6%
트 64
 
9.6%
지 30
 
4.5%
차 19
 
2.8%
하 19
 
2.8%
주 16
 
2.4%
부 16
 
2.4%
동 14
 
2.1%
대 13
 
1.9%
Other values (131) 348
52.1%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
19
22.9%
1 18
21.7%
2 8
9.6%
3 6
 
7.2%
~ 5
 
6.0%
a 5
 
6.0%
0 4
 
4.8%
4 3
 
3.6%
5 2
 
2.4%
9 1
 
1.2%
Other values (12) 12
14.5%

소재지 도로명 주소
Text

Distinct94
Distinct (%)98.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size888.0 B
2024-04-21T01:02:41.895830image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length40
Median length34
Mean length27.873684
Min length17

Characters and Unicode

Total characters2648
Distinct characters140
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique93 ?
Unique (%)97.9%

Sample

1st row인천광역시 부평구 갈월동로 34 (갈산동)
2nd row인천광역시 부평구 갈월동로 40 (갈산동)
3rd row인천광역시 부평구 갈월동로 45 (갈산동)
4th row인천광역시 부평구 갈월서로 26 (갈산동)
5th row인천광역시 부평구 갈월서로 45 (갈산동)
ValueCountFrequency (%)
인천광역시 93
 
18.1%
부평구 93
 
18.1%
부평동 18
 
3.5%
산곡동 16
 
3.1%
갈산동 14
 
2.7%
부개동 13
 
2.5%
삼산동 9
 
1.8%
지하 9
 
1.8%
십정동 8
 
1.6%
청천동 7
 
1.4%
Other values (166) 233
45.4%
2024-04-21T01:02:43.128898image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
418
 
15.8%
부 165
 
6.2%
평 141
 
5.3%
천 109
 
4.1%
동 106
 
4.0%
역 102
 
3.9%
광 101
 
3.8%
인 100
 
3.8%
구 98
 
3.7%
로 97
 
3.7%
Other values (130) 1211
45.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1697
64.1%
Space Separator 418
 
15.8%
Decimal Number 294
 
11.1%
Close Punctuation 94
 
3.5%
Open Punctuation 94
 
3.5%
Other Punctuation 42
 
1.6%
Uppercase Letter 8
 
0.3%
Dash Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
부 165
 
9.7%
평 141
 
8.3%
천 109
 
6.4%
동 106
 
6.2%
역 102
 
6.0%
광 101
 
6.0%
인 100
 
5.9%
구 98
 
5.8%
로 97
 
5.7%
시 97
 
5.7%
Other values (107) 581
34.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 59
20.1%
2 45
15.3%
4 29
9.9%
0 29
9.9%
3 27
9.2%
6 26
8.8%
5 23
 
7.8%
7 22
 
7.5%
8 18
 
6.1%
9 16
 
5.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 1
12.5%
H 1
12.5%
K 1
12.5%
L 1
12.5%
V 1
12.5%
I 1
12.5%
E 1
12.5%
W 1
12.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
418
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 94
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 94
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 42
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1697
64.1%
Common 943
35.6%
Latin 8
 
0.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 165
 
9.7%
평 141
 
8.3%
천 109
 
6.4%
동 106
 
6.2%
역 102
 
6.0%
광 101
 
6.0%
인 100
 
5.9%
구 98
 
5.8%
로 97
 
5.7%
시 97
 
5.7%
Other values (107) 581
34.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
418
44.3%
) 94
 
10.0%
( 94
 
10.0%
1 59
 
6.3%
2 45
 
4.8%
, 42
 
4.5%
4 29
 
3.1%
0 29
 
3.1%
3 27
 
2.9%
6 26
 
2.8%
Other values (5) 80
 
8.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
S 1
12.5%
H 1
12.5%
K 1
12.5%
L 1
12.5%
V 1
12.5%
I 1
12.5%
E 1
12.5%
W 1
12.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1697
64.1%
ASCII 951
35.9%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
418
44.0%
) 94
 
9.9%
( 94
 
9.9%
1 59
 
6.2%
2 45
 
4.7%
, 42
 
4.4%
4 29
 
3.0%
0 29
 
3.0%
3 27
 
2.8%
6 26
 
2.7%
Other values (13) 88
 
9.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 165
 
9.7%
평 141
 
8.3%
천 109
 
6.4%
동 106
 
6.2%
역 102
 
6.0%
광 101
 
6.0%
인 100
 
5.9%
구 98
 
5.8%
로 97
 
5.7%
시 97
 
5.7%
Other values (107) 581
34.2%

소재지 지번주소
Text

Distinct90
Distinct (%)94.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size888.0 B
2024-04-21T01:02:44.231000image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length24
Median length23
Mean length20.821053
Min length17

Characters and Unicode

Total characters1978
Distinct characters34
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique88 ?
Unique (%)92.6%

Sample

1st row인천광역시 부평구 갈산동 369번지
2nd row인천광역시 부평구 갈산동 369번지
3rd row인천광역시 부평구 갈산동 368번지
4th row인천광역시 부평구 갈산동 374번지
5th row인천광역시 부평구 갈산동 362번지
ValueCountFrequency (%)
인천광역시 95
21.9%
부평구 95
21.9%
부평동 20
 
4.6%
산곡동 19
 
4.4%
부개동 14
 
3.2%
갈산동 14
 
3.2%
1호 13
 
3.0%
십정동 9
 
2.1%
삼산동 9
 
2.1%
청천동 7
 
1.6%
Other values (106) 139
32.0%
2024-04-21T01:02:45.483110image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
340
17.2%
부 129
 
6.5%
평 115
 
5.8%
천 102
 
5.2%
구 97
 
4.9%
인 95
 
4.8%
광 95
 
4.8%
역 95
 
4.8%
시 95
 
4.8%
동 95
 
4.8%
Other values (24) 720
36.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1275
64.5%
Decimal Number 359
 
18.1%
Space Separator 340
 
17.2%
Dash Punctuation 4
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
부 129
10.1%
평 115
9.0%
천 102
 
8.0%
구 97
 
7.6%
인 95
 
7.5%
광 95
 
7.5%
역 95
 
7.5%
시 95
 
7.5%
동 95
 
7.5%
번 88
 
6.9%
Other values (12) 269
21.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 59
16.4%
2 49
13.6%
3 38
10.6%
4 38
10.6%
6 35
9.7%
9 35
9.7%
5 33
9.2%
7 28
7.8%
0 25
7.0%
8 19
 
5.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
340
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 4
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1275
64.5%
Common 703
35.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 129
10.1%
평 115
9.0%
천 102
 
8.0%
구 97
 
7.6%
인 95
 
7.5%
광 95
 
7.5%
역 95
 
7.5%
시 95
 
7.5%
동 95
 
7.5%
번 88
 
6.9%
Other values (12) 269
21.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
340
48.4%
1 59
 
8.4%
2 49
 
7.0%
3 38
 
5.4%
4 38
 
5.4%
6 35
 
5.0%
9 35
 
5.0%
5 33
 
4.7%
7 28
 
4.0%
0 25
 
3.6%
Other values (2) 23
 
3.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1275
64.5%
ASCII 703
35.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
340
48.4%
1 59
 
8.4%
2 49
 
7.0%
3 38
 
5.4%
4 38
 
5.4%
6 35
 
5.0%
9 35
 
5.0%
5 33
 
4.7%
7 28
 
4.0%
0 25
 
3.6%
Other values (2) 23
 
3.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 129
10.1%
평 115
9.0%
천 102
 
8.0%
구 97
 
7.6%
인 95
 
7.5%
광 95
 
7.5%
역 95
 
7.5%
시 95
 
7.5%
동 95
 
7.5%
번 88
 
6.9%
Other values (12) 269
21.1%

Interactions

2024-04-21T01:02:36.287636image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2024-04-21T01:02:45.646034image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연번동명건물 주용도민방위 주민대피시설 명소재지 도로명 주소소재지 지번주소
연번1.0000.7620.4620.8881.0000.895
동명0.7621.0000.6440.9871.0000.974
건물 주용도0.4620.6441.0001.0001.0000.000
민방위 주민대피시설 명0.8880.9871.0001.0000.9970.995
소재지 도로명 주소1.0001.0001.0000.9971.0000.996
소재지 지번주소0.8950.9740.0000.9950.9961.000
2024-04-21T01:02:45.851984image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
건물 주용도동명
건물 주용도1.0000.382
동명0.3821.000
2024-04-21T01:02:46.109583image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연번동명건물 주용도
연번1.0000.3740.299
동명0.3741.0000.382
건물 주용도0.2990.3821.000

Missing values

2024-04-21T01:02:36.599137image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-04-21T01:02:36.946717image/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

연번동명건물 주용도민방위 주민대피시설 명소재지 도로명 주소소재지 지번주소
01갈산2동아파트 지하주차장팬더아파트인천광역시 부평구 갈월동로 34 (갈산동)인천광역시 부평구 갈산동 369번지
12갈산2동아파트 지하주차장한국아파트인천광역시 부평구 갈월동로 40 (갈산동)인천광역시 부평구 갈산동 369번지
23갈산2동아파트 지하주차장두산아파트인천광역시 부평구 갈월동로 45 (갈산동)인천광역시 부평구 갈산동 368번지
34갈산2동아파트 지하주차장아주아파트인천광역시 부평구 갈월서로 26 (갈산동)인천광역시 부평구 갈산동 374번지
45갈산2동아파트 지하주차장하나아파트인천광역시 부평구 갈월서로 45 (갈산동)인천광역시 부평구 갈산동 362번지
56갈산2동아파트 지하주차장태화아파트인천광역시 부평구 갈월서로 46 (갈산동)인천광역시 부평구 갈산동 363번지
67산곡3동아파트 지하주차장현대1차101동외 15개동인천광역시 부평구 경원대로 1269 (산곡동, 현대아파트)인천광역시 부평구 산곡동 307번지
78십정1동아파트 지하주차장백영아파트인천광역시 부평구 경원대로1090번길 10 (십정동)인천광역시 부평구 십정동 216번지
89십정1동아파트 지하주차장부평금호어울림아파트인천광역시 부평구 경원대로1110번길 20 (십정동)인천광역시 부평구 십정동 609번지
910부개1동아파트 지하주차장그린힐주상복합아파트인천광역시 부평구 경인로 1038 (부개동)인천광역시 부평구 부개동 270번지
연번동명건물 주용도민방위 주민대피시설 명소재지 도로명 주소소재지 지번주소
8586삼산1동아파트 지하주차장삼보아파트인천광역시 부평구 후정동로47번길 4 (삼산동)인천광역시 부평구 삼산동 56번지 3호
8687삼산1동아파트 지하주차장엠코타운아파트인천광역시 부평구 후정로 7 (삼산동)인천광역시 부평구 삼산동 494번지
8788십정2동아파트 지하주차장목동휘버스아파트인천광역시 부평구 경인로701번길 49(십정동)인천광역시 부평구 십정동 487번지 2호
8889산곡1동지하철산곡역인천광역시 부평구 길주로 379(산곡동)인천광역시 부평구 산곡동 100-38
8990부평6동아파트 지하주차장화성파크드림아파트 지하주차장1~2층인천광역시 부평구 동수로 80, 화성파크드림 (부평동)인천광역시 부평구 부평동 995
9091부평6동아파트 지하주차장LH2단지아파트인천광역시 부평구 동수로120번길 43, LH2단지아파트(부평동)인천광역시 부평구 부평동 938
9192부평5동아파트 지하주차장SK VIEW해모로아파트 109~110동 지하주차장인천광역시 부평구 동수천로 71 (부평동,부평SKVIEW해모로아파트)인천광역시 부평구 부평동 955-172
9293산곡1동아파트 지하주차장신일해피트리더루츠 지하1~3층인천광역시 부평구 산곡로31 (산곡동,부평신일해피트리더루츠)인천광역시 부평구 산곡동 79-49
9394산곡1동아파트 지하주차장부평두산위브더파크 지하1~3층인천광역시부평구 마곡로14(산곡동,부평두산위브더파크)인천광역시 부평구 산곡동 52-11
9495부개2동아파트 지하주차장부개역코오롱하늘채 지하주차장1~2층인천광역시부평구 부평문화로216 (부개동,부개역코오롱하늘채)인천광역시 부평구 부개동 525