Overview

Dataset statistics

Number of variables15
Number of observations2967
Missing cells16036
Missing cells (%)36.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory356.5 KiB
Average record size in memory123.0 B

Variable types

Categorical1
Numeric3
Text9
DateTime2

Dataset

Description독립기념관 국내 사적지배움터의 제목, 내용, 분류 등의 상세정보 자료입니다.
Author독립기념관
URLhttps://www.data.go.kr/data/15068263/fileData.do

Alerts

사적지배움터아이디 is highly overall correlated with 고유번호High correlation
고유번호 is highly overall correlated with 사적지배움터아이디High correlation
내용 has 405 (13.7%) missing valuesMissing
수정일시 has 655 (22.1%) missing valuesMissing
노드4 has 2712 (91.4%) missing valuesMissing
이미지파일 has 1786 (60.2%) missing valuesMissing
이미지캡션 has 2624 (88.4%) missing valuesMissing
노드1 has 1139 (38.4%) missing valuesMissing
노드3 has 2208 (74.4%) missing valuesMissing
노드2 has 1620 (54.6%) missing valuesMissing
노드5 has 2886 (97.3%) missing valuesMissing
고유번호 has unique valuesUnique
순서 has 105 (3.5%) zerosZeros

Reproduction

Analysis started2023-12-12 03:35:18.723375
Analysis finished2023-12-12 03:35:25.934048
Duration7.21 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

분류
Categorical

Distinct8
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size23.3 KiB
reading
903 
activity
663 
visual
542 
overview
240 
historical_background
231 
Other values (3)
388 

Length

Max length21
Median length8
Mean length7.8129424
Min length3

Unique

Unique1 ?
Unique (%)< 0.1%

Sample

1st rowoverview
2nd rowquest
3rd rowhistorical_background
4th rowmap
5th rowreading

Common Values

ValueCountFrequency (%)
reading 903
30.4%
activity 663
22.3%
visual 542
18.3%
overview 240
 
8.1%
historical_background 231
 
7.8%
map 203
 
6.8%
quest 184
 
6.2%
<NA> 1
 
< 0.1%

Length

2023-12-12T12:35:26.046240image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T12:35:26.265019image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
reading 903
30.4%
activity 663
22.3%
visual 542
18.3%
overview 240
 
8.1%
historical_background 231
 
7.8%
map 203
 
6.8%
quest 184
 
6.2%
na 1
 
< 0.1%

순서
Real number (ℝ)

ZEROS 

Distinct11
Distinct (%)0.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1.9534884
Minimum0
Maximum10
Zeros105
Zeros (%)3.5%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size26.2 KiB
2023-12-12T12:35:26.467243image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile1
Q11
median1
Q33
95-th percentile5
Maximum10
Range10
Interquartile range (IQR)2

Descriptive statistics

Standard deviation1.4283968
Coefficient of variation (CV)0.73120312
Kurtosis3.9819644
Mean1.9534884
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness1.7640999
Sum5796
Variance2.0403174
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T12:35:26.643246image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=11)
ValueCountFrequency (%)
1 1413
47.6%
2 673
22.7%
3 416
 
14.0%
4 193
 
6.5%
0 105
 
3.5%
5 72
 
2.4%
6 41
 
1.4%
7 30
 
1.0%
8 16
 
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9 7
 
0.2%
ValueCountFrequency (%)
0 105
 
3.5%
1 1413
47.6%
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22.7%
3 416
 
14.0%
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6.5%
5 72
 
2.4%
6 41
 
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7 30
 
1.0%
8 16
 
0.5%
9 7
 
0.2%
ValueCountFrequency (%)
10 1
 
< 0.1%
9 7
 
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8 16
 
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7 30
 
1.0%
6 41
 
1.4%
5 72
 
2.4%
4 193
 
6.5%
3 416
 
14.0%
2 673
22.7%
1 1413
47.6%

제목
Text

Distinct566
Distinct (%)19.1%
Missing1
Missing (%)< 0.1%
Memory size23.3 KiB
2023-12-12T12:35:26.983015image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length146
Median length45
Mean length6.6217127
Min length1

Characters and Unicode

Total characters19640
Distinct characters537
Distinct categories12 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks8 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique529 ?
Unique (%)17.8%

Sample

1st row도입테스트
2nd row폐허가 된 모습
3rd row역사적 배경
4th row화성지역 3.1만세
5th row우정·장안지역의 3·1운동
ValueCountFrequency (%)
1 1582
22.8%
819
 
11.8%
5 418
 
6.0%
읽기 379
 
5.5%
2 288
 
4.2%
7 257
 
3.7%
3 245
 
3.5%
모둠활동 242
 
3.5%
6 225
 
3.2%
시각자료 202
 
2.9%
Other values (1248) 2282
32.9%
2023-12-12T12:35:27.533538image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
4345
22.1%
1 1642
 
8.4%
. 1102
 
5.6%
) 854
 
4.3%
- 831
 
4.2%
동 448
 
2.3%
5 429
 
2.2%
의 419
 
2.1%
기 417
 
2.1%
읽 379
 
1.9%
Other values (527) 8774
44.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 9030
46.0%
Space Separator 4345
22.1%
Decimal Number 3324
 
16.9%
Other Punctuation 1156
 
5.9%
Close Punctuation 869
 
4.4%
Dash Punctuation 831
 
4.2%
Open Punctuation 53
 
0.3%
Lowercase Letter 12
 
0.1%
Initial Punctuation 6
 
< 0.1%
Final Punctuation 6
 
< 0.1%
Other values (2) 8
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
동 448
 
5.0%
의 419
 
4.6%
기 417
 
4.6%
읽 379
 
4.2%
활 298
 
3.3%
시 255
 
2.8%
모 247
 
2.7%
둠 242
 
2.7%
자 234
 
2.6%
각 206
 
2.3%
Other values (485) 5885
65.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 1642
49.4%
5 429
 
12.9%
2 302
 
9.1%
3 279
 
8.4%
7 261
 
7.9%
6 240
 
7.2%
4 128
 
3.9%
9 16
 
0.5%
0 15
 
0.5%
8 12
 
0.4%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
l 2
16.7%
t 2
16.7%
e 1
8.3%
r 1
8.3%
h 1
8.3%
u 1
8.3%
k 1
8.3%
b 1
8.3%
a 1
8.3%
s 1
8.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 1102
95.3%
· 28
 
2.4%
, 24
 
2.1%
! 1
 
0.1%
; 1
 
0.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 2
33.3%
N 1
16.7%
V 1
16.7%
S 1
16.7%
U 1
16.7%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 854
98.3%
』 9
 
1.0%
」 6
 
0.7%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 38
71.7%
『 9
 
17.0%
「 6
 
11.3%
Letter Number
ValueCountFrequency (%)
Ⅰ 1
50.0%
Ⅱ 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
4345
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 831
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 6
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 6
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 10590
53.9%
Hangul 8947
45.6%
Han 83
 
0.4%
Latin 20
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 448
 
5.0%
의 419
 
4.7%
기 417
 
4.7%
읽 379
 
4.2%
활 298
 
3.3%
시 255
 
2.9%
모 247
 
2.8%
둠 242
 
2.7%
자 234
 
2.6%
각 206
 
2.3%
Other values (416) 5802
64.8%
Han
ValueCountFrequency (%)
疏 5
 
6.0%
會 2
 
2.4%
白 2
 
2.4%
丙 2
 
2.4%
請 2
 
2.4%
勞 2
 
2.4%
動 2
 
2.4%
討 2
 
2.4%
黨 2
 
2.4%
同 2
 
2.4%
Other values (59) 60
72.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
4345
41.0%
1 1642
 
15.5%
. 1102
 
10.4%
) 854
 
8.1%
- 831
 
7.8%
5 429
 
4.1%
2 302
 
2.9%
3 279
 
2.6%
7 261
 
2.5%
6 240
 
2.3%
Other values (15) 305
 
2.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 2
 
10.0%
l 2
 
10.0%
t 2
 
10.0%
e 1
 
5.0%
Ⅰ 1
 
5.0%
Ⅱ 1
 
5.0%
N 1
 
5.0%
V 1
 
5.0%
S 1
 
5.0%
U 1
 
5.0%
Other values (7) 7
35.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 10538
53.7%
Hangul 8946
45.5%
CJK 82
 
0.4%
None 58
 
0.3%
Punctuation 12
 
0.1%
Number Forms 2
 
< 0.1%
Compat Jamo 1
 
< 0.1%
CJK Compat Ideographs 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
4345
41.2%
1 1642
 
15.6%
. 1102
 
10.5%
) 854
 
8.1%
- 831
 
7.9%
5 429
 
4.1%
2 302
 
2.9%
3 279
 
2.6%
7 261
 
2.5%
6 240
 
2.3%
Other values (23) 253
 
2.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 448
 
5.0%
의 419
 
4.7%
기 417
 
4.7%
읽 379
 
4.2%
활 298
 
3.3%
시 255
 
2.9%
모 247
 
2.8%
둠 242
 
2.7%
자 234
 
2.6%
각 206
 
2.3%
Other values (415) 5801
64.8%
None
ValueCountFrequency (%)
· 28
48.3%
『 9
 
15.5%
』 9
 
15.5%
」 6
 
10.3%
「 6
 
10.3%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 6
50.0%
’ 6
50.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
疏 5
 
6.1%
會 2
 
2.4%
白 2
 
2.4%
丙 2
 
2.4%
請 2
 
2.4%
勞 2
 
2.4%
動 2
 
2.4%
討 2
 
2.4%
黨 2
 
2.4%
同 2
 
2.4%
Other values (58) 59
72.0%
Number Forms
ValueCountFrequency (%)
Ⅰ 1
50.0%
Ⅱ 1
50.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㄱ 1
100.0%
CJK Compat Ideographs
ValueCountFrequency (%)
復 1
100.0%

내용
Text

MISSING 

Distinct2532
Distinct (%)98.8%
Missing405
Missing (%)13.7%
Memory size23.3 KiB
2023-12-12T12:35:28.022877image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length1024
Median length934
Mean length485.94614
Min length3

Characters and Unicode

Total characters1244994
Distinct characters2863
Distinct categories16 ?
Distinct scripts6 ?
Distinct blocks14 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique2508 ?
Unique (%)97.9%

Sample

1st row1919년 4월 15일 경기도 수원군 향남면 발안리(현재 경기도 화성시 향남읍 발안리) 발안주재소(파출소) 일제 경찰들과 함께 아리타[有田俊夫] 중위가 헌병 1개 소대를 이끌고 제암리에 들어왔다. 일제 경찰과 헌병들은 15세 이상의 남자들을 예배당으로 불러들인 후 예배당 문에 나무를 대어 못질을 하고 석유를 뿌려 불을 질렀다. 불을 보고 달려 부인들이 잔인하게 죽임을 당했고, 교회 안에서 한 사람이 아이를 창밖으로 내밀며 아이만은 살려달라고 애원하자 창문으로 내어진 아이에게까지 칼질을 해 죽였다. 일본군은 예배당 옆집부터 불을 질러나갔다. 33채의 초가집은 외딴집 하나를 남기고 모조리 불타고, 사람들이 불에 타는 냄새는 멀리 오산에서도 맡을 수 있었다. 이곳 제암리교회는 장안·우정면 지역과 발안 장터 3·1운동 만세 시위에 대한 보복으로 1919년 4월 15일 일본군과 경찰이 향남면 제암리 주민을 학살한 곳이다. 3·1운동의 진압 과정에서 일제경찰은 잔혹한 행위를 서슴지 않았는데 3·1운동이 가장 격렬하였던 화성지역에서는 가장 참혹한 보복이 이루어졌다. 제암리교회가 있던 자리에는 1983년에 세워진 제암리 3·1운동 순국기념탑이 세워졌고 2001년에 들어서 기념관을 짓는 등 성역화되었다.
2nd row경기도 지역의 3·1운동은 서울의 시위운동에 호응하여 일어났다. 가장 빨리 운동이 전파된 곳은 3월 3일의 개성이었다. 7일 시흥, 9일 인천, 10일 양평, 11일 안성·양성, 14일 양주 등지에서 시위가 일어났다. 3월 초순에 일어난 이들 시위는 대개 보통학교 학생들이 학교에서 독립 만세를 부르는 경우가 많았다. 3월 18일 강화 읍내에서는 전국에서 가장 규모가 큰 2만 명의 주민이 군청에 몰려가 붙잡힌 사람들을 탈출시켰다. 이날 양주 마석우리에서도 1,000명의 시위대가 헌병주재소를 습격하였다. 이처럼 3월 중순을 기점으로 시위의 규모가 대형화되고, 시위 형태가 공격적이고 폭력적으로 변해가고 있었다. 3월 하순에는 면(面)과 면이 서로 연결하여 일본 식민지 지방통치에 전면적으로 도전하는 본격적인 ‘독립전쟁’과도 같은 모습이 곳곳에서 나타났다. 시위대는 무력으로 탄압하는 일제 관리를 추적.처단하거나, 관공서에 몰려가 건물을 파괴 또는 방화하였다. 3월 26일의 고양군(현재는 서울시) 뚝섬(纛島)에서 2,000명의 농민이 면사무소를 습격하였으며, 3월 28일 수원 동남쪽 사강반도에서는 시위대에 발포한 노구치[野口] 순사가 맞아죽었다. 안성군에서는 3월 31일 읍내에서 3,000명이 군청과 면사무소를 습격하는가 하면, 원곡면 주민 1,000명이 3월 31일 밤 양성면 소재지로 가서 시위하며 양성 경찰관주재소와 원곡면사무소를 불태우고, 양성면 면사무소와 우편소(우체국)를 파괴하였다. 3월 말에는 시위 규모 또한 2,000~4,000명으로 대형화되었다. 용인군에서는 3월 30일 읍내에서 2,000명의 시위가 있었고, 3월 31일 외사면에서 4,000명이 모여 면사무소와 헌병주재소를 파괴하였다. 이후 3월 23일 김포군 양곡, 3월 27일 강화 읍내, 파주 교하, 28일 파주 봉일천, 광주 읍내, 3월 30일 파주 광탄면, 3월 31일 양평 용문면 광탄리, 포천 신북면, 송우리, 4월 1일 여주 이포, 장연 진동면 및 강상면, 3일 양평 읍내, 4일 양평 곡수, 5일 양평 석곡 등 시위가 줄을 이어 경기도
3rd row 3·1운동이 일어나자 서울의 만세 시위에 참여하고 돌아온 주민들은 비밀리에 만세 시위 준비를 하였다. 천도교 남양교구 순회전교사 백낙열은 관내 각 전교실(傳敎室)에, 김흥렬은 천도교 전교사 안종환과 안정옥·안종후, 팔탄면 가재리의 한학자 이정근과 연락하였다. 만세 시위 계획이 구체화됨에 따라 장안·우정면 지역에서는 산상횃불시위를 준비해나갔다. 4월 1일 밤 7시 수촌리 개죽산의 봉화를 신호로 조암리 쌍봉산, 팔탄면 천덕산, 향남면 가재리 당재봉, 장안면 석포리 무봉산, 어은리 남산, 우정면 이화리 보금산, 장자터 봉화산, 운평리 성신재, 매향리 망원대 등 각 산봉우리에서 일제히 봉화가 치솟았다. 만세 시위는 4월 3일 전개되었다. 이날 아침 일찍부터 장안면 사무소를 향하여 시간 차이를 두고 동리별로 집결이 이루어졌다. 우정면 주곡리 주민은 장안면 석포리로 와서 이곳 주민과 합류하여 장안면사무소로 향했다. 수촌리 주민의 집결지는 수촌리의 밀양산이었다. 처음에 한 50명쯤 모였다가 점점 인원이 불어서 100여 명이 되자 독립 만세를 외치면서 장안면사무소로 갔다. 면사무소가 위치한 장안리에서도 모든 주민이 참여하였다. 오전 10시 반경 장안면사무소에 모인 시위 군중은 면사무소 안으로 들어가 장안면장 김현묵에게 시위에 참여할 것을 촉구하였다. 면장이 만세를 외치자 시위는 크게 활기를 띠었다. 한편, 시위대는 면사무소의 서류와 집기를 부수고 불태워버렸다. 이어 시위 군중은 쌍봉산으로 이동하여 만세를 부른 후 우정면으로 향하였다. 시위 군중은 1,500명으로 늘어났다. 시위대가 우정면사무소에 도착했을 즈음 이곳 면장과 서기들은 이미 도망치고 없었다. 이에 군중이 면사무소를 돌과 몽둥이로 부수고 들어가 안에 있는 책상과 의자, 서류상자는 물론 그곳에 있는 서류 전부를 태웠다. 이어 시위 군중은 화수주재소로 이동하였다. 시위 군중은 태극기와 머리띠를 두른 20~30명의 ‘결사대’를 앞세우고 그 뒤를 따랐다. 주재소에 이르자 시위 군중은 일제히 돌을 던지며 공격했다. 주재소 헌병들은 총을 쏘며 대응함으로써 사상자가
4th row 만세 시위에서 일본인 순사가 살해되자 일제는 보복을 시작하였다. 4월 4일 새벽 일본군 제20사단 39여단 78연대 소속 아리타 중위가 이끄는 1개 소대 병력이 발안에서 이동하여, 화수리를 완전히 포위하였다. 화수리·굴원리 주민은 일본 경찰의 보복을 예상하고 노인들만 남기고 원안리와 호곡리 바다 쪽으로 가족들을 이끌고 피신했다. 일본군은 동네에 사람 그림자가 보이지 않자 집집마다 불을 놓았으며, 남아 있던 주민들을 닥치는 대로 잡아다가 몽둥이질을 하였다. 이 과정에서 화수리 구장이었던 송찬호는 72군데나 난도질을 당했다. 체포와 고문이 동리마다 이어졌다. 한각리·마산동 주민은 초주검이 되도록 매질을 당하였고 조암리에서는 주민들이 보이지 않자 마을에 불을 질렀다. 4월 5일 새벽 아리타 중위가 이끄는 30명의 일본군은 수촌리를 포위하고 집집마다 불을 놓고 불길을 피해 집을 뛰쳐나오는 주민들에게 총을 쏘았다. 이날 방화로 민가 24채가 불탔다. 또한, 일본군은 이날 저녁 70여 명의 주민을 밧줄로 묶어 발안주재소로 끌고 가서 악랄한 고문을 하였다. 이어서 발안주재소장 사사카[佐板]는 아리타 부대의 모든 병력을 동원, 수촌리 주변 마을 주민 130여 명을 발안주재소로 끌고 가 갖은 고문을 하였다. 마지막으로 4월 8일 수촌리에 불타지 않고 남아 있던 집들을 다시 불태웠다. 그리하여 마을 가옥(집) 총 42채 가운데 38채가 잿더미가 되었다. 이와 같은 탄압은 이웃 마을로 이어졌다. 4월 9일에는 쓰무라[津村] 헌병특무조장을 책임자로 3개 반을 편성, 오산과 장안 우정면이 있는 화수반도 일대에서 조금이라도 의심 간다고 생각되는 주민들을 모조리 잡아들였다. 특히 4월 10일과 11일 이틀간 화수리를 중심으로 부근 장안·우정면의 25개 마을에서 200명을 잡아들였다.
5th row 아리타 중위는 화성지역 3·1운동의 근원이 제암리의 천도교도와 기독교도라는 말을 들었다. 아리타 중위는 제암리 주민을 잡아들이고 겁을 줄 목적으로 헌병 11명을 이끌고 4월 15일 제암리를 포위하였다. 아리타 부대는 제암리 주민들 가운데 성인 남자(15세 이상)들을 이 마을 감리교 교회 건물로 모이게 하였다. 사람들이 모두 모이지 않자 미리 명단을 파악한 듯 오지 않은 사람은 찾아가 불러왔다. 주민들이 예배당에 모두 모이자 일본 헌병대는 교회를 완전히 포위하고 출입구와 창문을 모두 큰 못으로 박아 도망가지 못하게 막은 다음 교회에 불을 지르고 일제히 집중 사격을 하였다. 교회 예배당 안에 갇힌 사람들은 대부분 불에 타 숨졌으며, 교회에서 필사적으로 탈출하려던 사람들도 수비대의 총탄에 맞아 쓰러지고 말았다. 천도교 전교사 안종환은 어린 아들을 안고 예배당으로 들어갔다가 죽게 되자 어린 아들을 창밖으로 내보내며 “나는 죽어도 좋으니 이 어린 것만은 제발 살려 달라.”고 애원하였으나 수비대들은 어린아이를 칼로 내리쳐서 죽였다. 이런 끔찍한 일이 벌어지는 가운데 오직 노경태만이 구사일생으로 탈출에 성공하여 목숨을 건질 수 있었을 뿐 모두 23명의 주민이 예배당 안에 있다가 희생당하였다. 이어서 일본군은 교회뿐만 아니라 온 마을을 다 불 질렀다. 제암리 33채의 가옥 가운데 외딴 집 2채만 남고 31채가 모두 불탔다. 마을 전체를 태운 연기와 재는 시체를 태우는 악취와 함께 30여 리 밖 오산까지 퍼져갔다. 또한, 아리타 부대는 창자가 나오도록 시체를 총검으로 일일이 찌르며 다녔다. 제암리에서 벌어진 끔찍한 일은, 일제에 의해 불타버린 수촌교회의 사정을 살피기 위해 이 지역을 찾아온 언더우드(H.H. Underwood) 선교사 일행에 의해 외부로 알려졌다. 이들 선교사들은 현장증언을 담은 보고서를 작성하여 미국 교회에 사실을 알렸다. 또한, 외교적인 노력을 통해 제암리에서 벌어진 야만스런 행동에 대해 조선총독부에 항의하고, 대책 마련을 요구하였다. 이 사건으로 한국 내 선교사뿐 아니라 외국에서까지 일본에 대한
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Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
□ 28
48.3%
○ 23
39.7%
△ 4
 
6.9%
◇ 3
 
5.2%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
㎞ 27
62.8%
㎜ 9
 
20.9%
㎡ 5
 
11.6%
㎢ 1
 
2.3%
㎝ 1
 
2.3%
Math Operators
ValueCountFrequency (%)
∼ 26
100.0%
Arrows
ValueCountFrequency (%)
→ 13
100.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㄱ 5
55.6%
ㆍ 2
 
22.2%
ㄴ 1
 
11.1%
ㄷ 1
 
11.1%
Hiragana
ValueCountFrequency (%)
ん 1
12.5%
み 1
12.5%
ぶ 1
12.5%
ら 1
12.5%
く 1
12.5%
い 1
12.5%
あ 1
12.5%
ま 1
12.5%
Katakana
ValueCountFrequency (%)
ロ 1
50.0%
コ 1
50.0%

등록일시
Date

Distinct1161
Distinct (%)39.1%
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Missing (%)0.0%
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Histogram with fixed size bins (bins=50)

수정일시
Date

MISSING 

Distinct752
Distinct (%)32.5%
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Missing (%)22.1%
Memory size23.3 KiB
Minimum2012-06-17 22:14:00
Maximum2015-12-15 12:38:00
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2023-12-12T12:35:29.741233image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

노드4
Text

MISSING 

Distinct251
Distinct (%)98.4%
Missing2712
Missing (%)91.4%
Memory size23.3 KiB
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Length

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Characters and Unicode

Total characters11166
Distinct characters554
Distinct categories13 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks6 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique247 ?
Unique (%)96.9%

Sample

1st row그림 정면 오른쪽에 독립선언서를 들고 있는, 삭발한 것처럼 보이는 분은 누구일까요
2nd row회고담을 읽어보고 남장로회와 수피아여학교 학생들간의 학교 폐쇄에 대한 입장 차이와 그 이유를 써 봅시다.
3rd row황현이 망국의 원인으로 규정한 정치 세력은 어떤 세력인가요
4th row황현의 민란(농민봉기)에 대한 인식과 그의 한계에 대하여 정리하여 봅시다.
5th row「조선혁명선언」에서 주장하는 독립운동의 방법은 무엇인가요
ValueCountFrequency (%)
봅시다 63
 
2.4%
써봅시다 47
 
1.8%
무엇인가요 44
 
1.7%
어떤 40
 
1.5%
말해 23
 
0.9%
써 21
 
0.8%
이유는 20
 
0.8%
어떻게 18
 
0.7%
이 15
 
0.6%
된 15
 
0.6%
Other values (1730) 2287
88.2%
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Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
2352
 
21.1%
이 271
 
2.4%
의 228
 
2.0%
시 202
 
1.8%
을 178
 
1.6%
는 169
 
1.5%
가 169
 
1.5%
. 160
 
1.4%
에 159
 
1.4%
다 159
 
1.4%
Other values (544) 7119
63.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 8264
74.0%
Space Separator 2352
 
21.1%
Other Punctuation 227
 
2.0%
Decimal Number 226
 
2.0%
Close Punctuation 22
 
0.2%
Final Punctuation 21
 
0.2%
Initial Punctuation 21
 
0.2%
Open Punctuation 18
 
0.2%
Uppercase Letter 8
 
0.1%
Other Symbol 2
 
< 0.1%
Other values (3) 5
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 271
 
3.3%
의 228
 
2.8%
시 202
 
2.4%
을 178
 
2.2%
는 169
 
2.0%
가 169
 
2.0%
에 159
 
1.9%
다 159
 
1.9%
지 140
 
1.7%
해 133
 
1.6%
Other values (506) 6456
78.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 60
26.5%
2 31
13.7%
9 28
12.4%
0 23
 
10.2%
3 19
 
8.4%
6 18
 
8.0%
4 17
 
7.5%
5 15
 
6.6%
7 8
 
3.5%
8 7
 
3.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 3
37.5%
D 1
 
12.5%
M 1
 
12.5%
Z 1
 
12.5%
B 1
 
12.5%
C 1
 
12.5%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 160
70.5%
, 46
 
20.3%
· 20
 
8.8%
: 1
 
0.4%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 11
50.0%
』 7
31.8%
」 2
 
9.1%
] 2
 
9.1%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
『 7
38.9%
( 7
38.9%
「 2
 
11.1%
[ 2
 
11.1%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
☞ 1
50.0%
㉠ 1
50.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
< 1
50.0%
> 1
50.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
k 1
50.0%
m 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
2352
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 21
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 21
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 8241
73.8%
Common 2891
 
25.9%
Han 24
 
0.2%
Latin 10
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 271
 
3.3%
의 228
 
2.8%
시 202
 
2.5%
을 178
 
2.2%
는 169
 
2.1%
가 169
 
2.1%
에 159
 
1.9%
다 159
 
1.9%
지 140
 
1.7%
해 133
 
1.6%
Other values (483) 6433
78.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
2352
81.4%
. 160
 
5.5%
1 60
 
2.1%
, 46
 
1.6%
2 31
 
1.1%
9 28
 
1.0%
0 23
 
0.8%
’ 21
 
0.7%
‘ 21
 
0.7%
· 20
 
0.7%
Other values (19) 129
 
4.5%
Han
ValueCountFrequency (%)
三 1
 
4.2%
年 1
 
4.2%
八 1
 
4.2%
正 1
 
4.2%
大 1
 
4.2%
一 1
 
4.2%
運 1
 
4.2%
動 1
 
4.2%
策 1
 
4.2%
源 1
 
4.2%
Other values (14) 14
58.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 3
30.0%
D 1
 
10.0%
M 1
 
10.0%
Z 1
 
10.0%
B 1
 
10.0%
C 1
 
10.0%
k 1
 
10.0%
m 1
 
10.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 8240
73.8%
ASCII 2820
 
25.3%
Punctuation 42
 
0.4%
None 39
 
0.3%
CJK 24
 
0.2%
Misc Symbols 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
2352
83.4%
. 160
 
5.7%
1 60
 
2.1%
, 46
 
1.6%
2 31
 
1.1%
9 28
 
1.0%
0 23
 
0.8%
3 19
 
0.7%
6 18
 
0.6%
4 17
 
0.6%
Other values (19) 66
 
2.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 271
 
3.3%
의 228
 
2.8%
시 202
 
2.5%
을 178
 
2.2%
는 169
 
2.1%
가 169
 
2.1%
에 159
 
1.9%
다 159
 
1.9%
지 140
 
1.7%
해 133
 
1.6%
Other values (482) 6432
78.1%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 21
50.0%
‘ 21
50.0%
None
ValueCountFrequency (%)
· 20
51.3%
『 7
 
17.9%
』 7
 
17.9%
「 2
 
5.1%
」 2
 
5.1%
㉠ 1
 
2.6%
CJK
ValueCountFrequency (%)
三 1
 
4.2%
年 1
 
4.2%
八 1
 
4.2%
正 1
 
4.2%
大 1
 
4.2%
一 1
 
4.2%
運 1
 
4.2%
動 1
 
4.2%
策 1
 
4.2%
源 1
 
4.2%
Other values (14) 14
58.3%
Misc Symbols
ValueCountFrequency (%)
☞ 1
100.0%

이미지파일
Text

MISSING 

Distinct1177
Distinct (%)99.7%
Missing1786
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Length

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Characters and Unicode

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

Unique

Unique1173 ?
Unique (%)99.3%

Sample

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2nd rowcontent/2012/7Svp0Ky4gn.jpg
3rd rowcontent/2012/72GkZfYcK6.jpg
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5th rowcontent/2012/NadEorKXYI.jpg
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0.2%
정훈국 2
 
0.2%
국방부 2
 
0.2%
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0.2%
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0.2%
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0.2%
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0.1%
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0.1%
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0.1%
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0.1%
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98.7%
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Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
n 2746
 
7.3%
t 2498
 
6.7%
/ 2362
 
6.3%
2 2164
 
5.8%
0 2153
 
5.7%
1 1999
 
5.3%
e 1833
 
4.9%
c 1813
 
4.8%
o 1321
 
3.5%
p 1277
 
3.4%
Other values (94) 17381
46.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 18239
48.6%
Decimal Number 12008
32.0%
Other Punctuation 3548
 
9.4%
Uppercase Letter 3405
 
9.1%
Connector Punctuation 149
 
0.4%
Dash Punctuation 138
 
0.4%
Other Letter 44
 
0.1%
Space Separator 11
 
< 0.1%
Open Punctuation 3
 
< 0.1%
Close Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
국 5
 
11.4%
옛 3
 
6.8%
훈 2
 
4.5%
사 2
 
4.5%
거 2
 
4.5%
부 2
 
4.5%
정 2
 
4.5%
방 2
 
4.5%
기 1
 
2.3%
념 1
 
2.3%
Other values (22) 22
50.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
n 2746
15.1%
t 2498
13.7%
e 1833
10.0%
c 1813
9.9%
o 1321
7.2%
p 1277
7.0%
g 1272
7.0%
j 1110
 
6.1%
a 664
 
3.6%
b 655
 
3.6%
Other values (16) 3050
16.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
I 235
 
6.9%
N 173
 
5.1%
H 150
 
4.4%
P 146
 
4.3%
O 142
 
4.2%
U 137
 
4.0%
R 137
 
4.0%
J 136
 
4.0%
G 136
 
4.0%
A 132
 
3.9%
Other values (16) 1881
55.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 2164
18.0%
0 2153
17.9%
1 1999
16.6%
3 1134
9.4%
4 1125
9.4%
5 742
 
6.2%
6 725
 
6.0%
7 664
 
5.5%
8 662
 
5.5%
9 640
 
5.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 2362
66.6%
. 1182
33.3%
# 4
 
0.1%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2
66.7%
[ 1
33.3%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 149
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 138
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
11
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
^ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 21644
57.6%
Common 15859
42.2%
Hangul 44
 
0.1%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
n 2746
12.7%
t 2498
 
11.5%
e 1833
 
8.5%
c 1813
 
8.4%
o 1321
 
6.1%
p 1277
 
5.9%
g 1272
 
5.9%
j 1110
 
5.1%
a 664
 
3.1%
b 655
 
3.0%
Other values (42) 6455
29.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
국 5
 
11.4%
옛 3
 
6.8%
훈 2
 
4.5%
사 2
 
4.5%
거 2
 
4.5%
부 2
 
4.5%
정 2
 
4.5%
방 2
 
4.5%
기 1
 
2.3%
념 1
 
2.3%
Other values (22) 22
50.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
/ 2362
14.9%
2 2164
13.6%
0 2153
13.6%
1 1999
12.6%
. 1182
7.5%
3 1134
7.2%
4 1125
7.1%
5 742
 
4.7%
6 725
 
4.6%
7 664
 
4.2%
Other values (10) 1609
10.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 37503
99.9%
Hangul 44
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
n 2746
 
7.3%
t 2498
 
6.7%
/ 2362
 
6.3%
2 2164
 
5.8%
0 2153
 
5.7%
1 1999
 
5.3%
e 1833
 
4.9%
c 1813
 
4.8%
o 1321
 
3.5%
p 1277
 
3.4%
Other values (62) 17337
46.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
국 5
 
11.4%
옛 3
 
6.8%
훈 2
 
4.5%
사 2
 
4.5%
거 2
 
4.5%
부 2
 
4.5%
정 2
 
4.5%
방 2
 
4.5%
기 1
 
2.3%
념 1
 
2.3%
Other values (22) 22
50.0%

이미지캡션
Text

MISSING 

Distinct333
Distinct (%)97.1%
Missing2624
Missing (%)88.4%
Memory size23.3 KiB
2023-12-12T12:35:32.235450image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length774
Median length217
Mean length63.346939
Min length1

Characters and Unicode

Total characters21728
Distinct characters817
Distinct categories15 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks8 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique324 ?
Unique (%)94.5%

Sample

1st row사진은 일제의 탄압으로 폐허가 된 제암리교회의 모습이다.
2nd row지도는 화성지역에서 3.1만세운동이 있었던 곳을 표시한 지도이다.
3rd row지도는 일제강점기 경성부(현재 서울) 시가지를 표시한 지도의 일부이다.
4th row지도는 철종 때 조선후기 지리학자 김정호가 제작한 ‘동여도’의 서울 주변지역 부분이다.
5th row지도에 표시된 세 도시에는 실제적인 조직과 기반을 갖춘 임시정부가 위치하였으며, 후일 정부통합의 대상이 되었다.
ValueCountFrequency (%)
97
 
2.2%
당시 29
 
0.7%
지도이다 27
 
0.6%
표시한 27
 
0.6%
이 24
 
0.5%
있다 22
 
0.5%
있는 20
 
0.5%
6·25전쟁 19
 
0.4%
터 19
 
0.4%
국내독립운동·국가수호사적지 18
 
0.4%
Other values (3057) 4133
93.2%
2023-12-12T12:35:32.944190image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
4117
 
18.9%
이 516
 
2.4%
. 396
 
1.8%
의 359
 
1.7%
사 278
 
1.3%
다 271
 
1.2%
지 271
 
1.2%
에 235
 
1.1%
1 214
 
1.0%
을 202
 
0.9%
Other values (807) 14869
68.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 14025
64.5%
Space Separator 4117
 
18.9%
Lowercase Letter 1127
 
5.2%
Decimal Number 916
 
4.2%
Other Punctuation 890
 
4.1%
Open Punctuation 196
 
0.9%
Close Punctuation 196
 
0.9%
Dash Punctuation 58
 
0.3%
Math Symbol 56
 
0.3%
Uppercase Letter 56
 
0.3%
Other values (5) 91
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 516
 
3.7%
의 359
 
2.6%
사 278
 
2.0%
다 271
 
1.9%
지 271
 
1.9%
에 235
 
1.7%
을 202
 
1.4%
는 197
 
1.4%
하 191
 
1.4%
가 187
 
1.3%
Other values (725) 11318
80.7%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 112
 
9.9%
t 105
 
9.3%
r 101
 
9.0%
e 98
 
8.7%
p 78
 
6.9%
i 74
 
6.6%
a 70
 
6.2%
h 62
 
5.5%
k 59
 
5.2%
s 59
 
5.2%
Other values (14) 309
27.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
N 9
16.1%
D 9
16.1%
C 6
10.7%
I 6
10.7%
T 5
8.9%
A 4
7.1%
V 4
7.1%
B 3
 
5.4%
M 2
 
3.6%
L 2
 
3.6%
Other values (5) 6
10.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 396
44.5%
/ 139
 
15.6%
, 120
 
13.5%
: 84
 
9.4%
· 78
 
8.8%
& 37
 
4.2%
… 16
 
1.8%
" 8
 
0.9%
! 7
 
0.8%
' 4
 
0.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 214
23.4%
9 116
12.7%
0 115
12.6%
2 109
11.9%
5 87
9.5%
8 73
 
8.0%
6 60
 
6.6%
3 55
 
6.0%
4 48
 
5.2%
7 39
 
4.3%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
= 47
83.9%
→ 4
 
7.1%
~ 3
 
5.4%
< 1
 
1.8%
> 1
 
1.8%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 167
85.2%
『 21
 
10.7%
[ 6
 
3.1%
「 2
 
1.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 167
85.2%
』 21
 
10.7%
] 6
 
3.1%
」 2
 
1.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 24
80.0%
” 6
 
20.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 24
82.8%
“ 5
 
17.2%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
4117
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 58
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 21
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
9
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
○ 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 13869
63.8%
Common 6520
30.0%
Latin 1183
 
5.4%
Han 156
 
0.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 516
 
3.7%
의 359
 
2.6%
사 278
 
2.0%
다 271
 
2.0%
지 271
 
2.0%
에 235
 
1.7%
을 202
 
1.5%
는 197
 
1.4%
하 191
 
1.4%
가 187
 
1.3%
Other values (601) 11162
80.5%
Han
ValueCountFrequency (%)
戒 5
 
3.2%
國 4
 
2.6%
史 4
 
2.6%
家 3
 
1.9%
八 2
 
1.3%
四 2
 
1.3%
七 2
 
1.3%
母 2
 
1.3%
倉 2
 
1.3%
三 2
 
1.3%
Other values (114) 128
82.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
4117
63.1%
. 396
 
6.1%
1 214
 
3.3%
( 167
 
2.6%
) 167
 
2.6%
/ 139
 
2.1%
, 120
 
1.8%
9 116
 
1.8%
0 115
 
1.8%
2 109
 
1.7%
Other values (33) 860
 
13.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
o 112
 
9.5%
t 105
 
8.9%
r 101
 
8.5%
e 98
 
8.3%
p 78
 
6.6%
i 74
 
6.3%
a 70
 
5.9%
h 62
 
5.2%
k 59
 
5.0%
s 59
 
5.0%
Other values (29) 365
30.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 13869
63.8%
ASCII 7498
34.5%
CJK 155
 
0.7%
None 124
 
0.6%
Punctuation 75
 
0.3%
Arrows 4
 
< 0.1%
Geometric Shapes 2
 
< 0.1%
CJK Compat Ideographs 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
4117
54.9%
. 396
 
5.3%
1 214
 
2.9%
( 167
 
2.2%
) 167
 
2.2%
/ 139
 
1.9%
, 120
 
1.6%
9 116
 
1.5%
0 115
 
1.5%
o 112
 
1.5%
Other values (60) 1835
24.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 516
 
3.7%
의 359
 
2.6%
사 278
 
2.0%
다 271
 
2.0%
지 271
 
2.0%
에 235
 
1.7%
을 202
 
1.5%
는 197
 
1.4%
하 191
 
1.4%
가 187
 
1.3%
Other values (601) 11162
80.5%
None
ValueCountFrequency (%)
· 78
62.9%
『 21
 
16.9%
』 21
 
16.9%
「 2
 
1.6%
」 2
 
1.6%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 24
32.0%
‘ 24
32.0%
… 16
21.3%
” 6
 
8.0%
“ 5
 
6.7%
CJK
ValueCountFrequency (%)
戒 5
 
3.2%
國 4
 
2.6%
史 4
 
2.6%
家 3
 
1.9%
八 2
 
1.3%
四 2
 
1.3%
七 2
 
1.3%
母 2
 
1.3%
倉 2
 
1.3%
三 2
 
1.3%
Other values (113) 127
81.9%
Arrows
ValueCountFrequency (%)
→ 4
100.0%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
○ 2
100.0%
CJK Compat Ideographs
ValueCountFrequency (%)
六 1
100.0%

사적지배움터아이디
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct239
Distinct (%)8.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean120.50185
Minimum0
Maximum2705
Zeros1
Zeros (%)< 0.1%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size26.2 KiB
2023-12-12T12:35:33.176637image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile12
Q158
median113
Q3176
95-th percentile229
Maximum2705
Range2705
Interquartile range (IQR)118

Descriptive statistics

Standard deviation115.44979
Coefficient of variation (CV)0.9580748
Kurtosis304.39518
Mean120.50185
Median Absolute Deviation (MAD)59
Skewness14.032736
Sum357529
Variance13328.654
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T12:35:33.395006image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
78 22
 
0.7%
76 21
 
0.7%
71 20
 
0.7%
56 19
 
0.6%
137 19
 
0.6%
139 19
 
0.6%
51 19
 
0.6%
48 18
 
0.6%
217 18
 
0.6%
69 18
 
0.6%
Other values (229) 2774
93.5%
ValueCountFrequency (%)
0 1
 
< 0.1%
1 13
0.4%
2 12
0.4%
3 13
0.4%
4 12
0.4%
5 13
0.4%
6 13
0.4%
7 13
0.4%
8 11
0.4%
9 13
0.4%
ValueCountFrequency (%)
2705 1
 
< 0.1%
2619 3
 
0.1%
242 10
0.3%
241 12
0.4%
240 12
0.4%
239 11
0.4%
238 13
0.4%
237 7
0.2%
236 11
0.4%
235 10
0.3%

노드1
Text

MISSING 

Distinct1801
Distinct (%)98.5%
Missing1139
Missing (%)38.4%
Memory size23.3 KiB
2023-12-12T12:35:33.856398image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length711
Median length336
Mean length54.296499
Min length1

Characters and Unicode

Total characters99254
Distinct characters1133
Distinct categories15 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks9 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1774 ?
Unique (%)97.0%

Sample

1st row제암리교회는 어느 곳에 있던 교회일까요
2nd row지도에서 빨간색 글자로 표시된 지역은 어떤 항일운동이 일어난 곳을 표시한 것일까요
3rd row주민들이 만세 시위를 하면서 공격한 기관은 어느 기관들이었나요
4th row아리타 중위가 이끄는 일본 헌병들이 장안·우정면 주민들에게 여러 차례에 걸쳐 보복한 이유는 무엇일까요
5th row아리타 중위가 화성지역 3·1운동의 중심 세력으로 지목한 이들의 종교는 무엇이었나요
ValueCountFrequency (%)
봅시다 498
 
2.2%
써봅시다 269
 
1.2%
무엇인가요 248
 
1.1%
어떤 217
 
0.9%
이유는 200
 
0.9%
써 157
 
0.7%
있는 145
 
0.6%
이 123
 
0.5%
이유를 105
 
0.5%
된 92
 
0.4%
Other values (10111) 20825
91.0%
2023-12-12T12:35:34.557344image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
21272
 
21.4%
이 2652
 
2.7%
의 2024
 
2.0%
을 1793
 
1.8%
다 1759
 
1.8%
시 1657
 
1.7%
. 1620
 
1.6%
에 1478
 
1.5%
는 1399
 
1.4%
가 1288
 
1.3%
Other values (1123) 62312
62.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 72851
73.4%
Space Separator 21272
 
21.4%
Other Punctuation 2240
 
2.3%
Decimal Number 1774
 
1.8%
Close Punctuation 315
 
0.3%
Open Punctuation 286
 
0.3%
Final Punctuation 170
 
0.2%
Initial Punctuation 170
 
0.2%
Other Symbol 44
 
< 0.1%
Connector Punctuation 32
 
< 0.1%
Other values (5) 100
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 2652
 
3.6%
의 2024
 
2.8%
을 1793
 
2.5%
다 1759
 
2.4%
시 1657
 
2.3%
에 1478
 
2.0%
는 1399
 
1.9%
가 1288
 
1.8%
지 1139
 
1.6%
하 1080
 
1.5%
Other values (1051) 56582
77.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 1620
72.3%
, 394
 
17.6%
· 129
 
5.8%
" 35
 
1.6%
… 22
 
1.0%
: 15
 
0.7%
* 6
 
0.3%
/ 6
 
0.3%
' 6
 
0.3%
! 6
 
0.3%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
l 5
17.9%
m 4
14.3%
e 4
14.3%
o 3
10.7%
s 2
 
7.1%
b 2
 
7.1%
g 2
 
7.1%
n 2
 
7.1%
i 2
 
7.1%
y 1
 
3.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 3
16.7%
A 3
16.7%
Y 2
11.1%
M 2
11.1%
P 2
11.1%
N 1
 
5.6%
U 1
 
5.6%
E 1
 
5.6%
S 1
 
5.6%
Q 1
 
5.6%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 528
29.8%
9 263
14.8%
0 183
 
10.3%
2 180
 
10.1%
3 164
 
9.2%
5 122
 
6.9%
6 101
 
5.7%
4 84
 
4.7%
8 84
 
4.7%
7 65
 
3.7%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
○ 26
59.1%
㉠ 12
27.3%
㉢ 2
 
4.5%
△ 1
 
2.3%
㉯ 1
 
2.3%
㉮ 1
 
2.3%
㎢ 1
 
2.3%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 219
69.5%
』 62
 
19.7%
」 20
 
6.3%
】 11
 
3.5%
] 3
 
1.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 190
66.4%
『 62
 
21.7%
「 20
 
7.0%
【 11
 
3.8%
[ 3
 
1.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 8
34.8%
> 7
30.4%
< 7
30.4%
～ 1
 
4.3%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 133
78.2%
” 37
 
21.8%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 131
77.1%
“ 39
 
22.9%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
21272
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 32
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 30
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 72490
73.0%
Common 26341
 
26.5%
Han 377
 
0.4%
Latin 46
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 2652
 
3.7%
의 2024
 
2.8%
을 1793
 
2.5%
다 1759
 
2.4%
시 1657
 
2.3%
에 1478
 
2.0%
는 1399
 
1.9%
가 1288
 
1.8%
지 1139
 
1.6%
하 1080
 
1.5%
Other values (794) 56221
77.6%
Han
ValueCountFrequency (%)
戰 7
 
1.9%
一 6
 
1.6%
爲 5
 
1.3%
碑 5
 
1.3%
立 5
 
1.3%
大 5
 
1.3%
國 4
 
1.1%
韓 4
 
1.1%
道 4
 
1.1%
人 4
 
1.1%
Other values (251) 328
87.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
21272
80.8%
. 1620
 
6.2%
1 528
 
2.0%
, 394
 
1.5%
9 263
 
1.0%
) 219
 
0.8%
( 190
 
0.7%
0 183
 
0.7%
2 180
 
0.7%
3 164
 
0.6%
Other values (36) 1328
 
5.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
l 5
 
10.9%
m 4
 
8.7%
e 4
 
8.7%
C 3
 
6.5%
o 3
 
6.5%
A 3
 
6.5%
s 2
 
4.3%
b 2
 
4.3%
Y 2
 
4.3%
M 2
 
4.3%
Other values (12) 16
34.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 72472
73.0%
ASCII 25681
 
25.9%
Punctuation 362
 
0.4%
CJK 362
 
0.4%
None 332
 
0.3%
Geometric Shapes 27
 
< 0.1%
CJK Compat Ideographs 15
 
< 0.1%
Compat Jamo 2
 
< 0.1%
CJK Compat 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
21272
82.8%
. 1620
 
6.3%
1 528
 
2.1%
, 394
 
1.5%
9 263
 
1.0%
) 219
 
0.9%
( 190
 
0.7%
0 183
 
0.7%
2 180
 
0.7%
3 164
 
0.6%
Other values (42) 668
 
2.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 2652
 
3.7%
의 2024
 
2.8%
을 1793
 
2.5%
다 1759
 
2.4%
시 1657
 
2.3%
에 1478
 
2.0%
는 1399
 
1.9%
가 1288
 
1.8%
지 1139
 
1.6%
하 1080
 
1.5%
Other values (789) 56203
77.6%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 133
36.7%
‘ 131
36.2%
“ 39
 
10.8%
” 37
 
10.2%
… 22
 
6.1%
None
ValueCountFrequency (%)
· 129
38.9%
『 62
18.7%
』 62
18.7%
」 20
 
6.0%
「 20
 
6.0%
㉠ 12
 
3.6%
】 11
 
3.3%
【 11
 
3.3%
㉢ 2
 
0.6%
㉯ 1
 
0.3%
Other values (2) 2
 
0.6%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
○ 26
96.3%
△ 1
 
3.7%
CJK
ValueCountFrequency (%)
戰 7
 
1.9%
一 6
 
1.7%
爲 5
 
1.4%
碑 5
 
1.4%
大 5
 
1.4%
國 4
 
1.1%
韓 4
 
1.1%
道 4
 
1.1%
人 4
 
1.1%
詩 4
 
1.1%
Other values (241) 314
86.7%
CJK Compat Ideographs
ValueCountFrequency (%)
立 5
33.3%
烈 2
 
13.3%
李 1
 
6.7%
流 1
 
6.7%
臨 1
 
6.7%
良 1
 
6.7%
金 1
 
6.7%
老 1
 
6.7%
女 1
 
6.7%
六 1
 
6.7%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㄱ 2
100.0%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
㎢ 1
100.0%

노드3
Text

MISSING 

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Characters and Unicode

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The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique733 ?
Unique (%)96.6%

Sample

1st row일제 헌병이 이곳 주민들을 학살하고 교회와 마을을 불태운 이유는 무엇일까요
2nd row제암리 학살사건은 미국인 선교사에 의해 국제적으로 알려졌다. 제암리에서의 학살이 알려지면서 국·내외에서는 어떻게 반응하였으며, 어떤 결과가 있었나요
3rd row아리타 중위와 재판하는 세력이 같은 세력임에도 불구하고 재판이 이루어졌는데, 원래는 재판할 의도마저 없었다. 왜 원하지도 않는 재판을 굳이 하게 되었을까요
4th row책상 위에 놓여 있거나 손에 쥐어져 있는 여러 장의 기다란 종이는 무엇일까요
5th row1927년 창립된 신간회에서 주도적 역할을 담당하였던 한용운이 맡았던 지위는 무엇 무엇인가요
ValueCountFrequency (%)
봅시다 186
 
2.1%
써봅시다 174
 
1.9%
무엇인가요 145
 
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1.1%
이유는 74
 
0.8%
이 54
 
0.6%
말해 52
 
0.6%
써 51
 
0.6%
있는 42
 
0.5%
이유를 40
 
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Most occurring characters

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8292
 
21.3%
이 1064
 
2.7%
의 746
 
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는 611
 
1.6%
. 600
 
1.5%
을 598
 
1.5%
에 586
 
1.5%
가 546
 
1.4%
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63.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 28637
73.7%
Space Separator 8292
 
21.3%
Other Punctuation 853
 
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Decimal Number 733
 
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0.1%
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0.1%
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< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 1064
 
3.7%
의 746
 
2.6%
시 642
 
2.2%
다 634
 
2.2%
는 611
 
2.1%
을 598
 
2.1%
에 586
 
2.0%
가 546
 
1.9%
지 522
 
1.8%
한 438
 
1.5%
Other values (680) 22250
77.7%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 5
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r 4
13.3%
n 3
10.0%
a 3
10.0%
i 3
10.0%
m 3
10.0%
o 2
 
6.7%
v 1
 
3.3%
c 1
 
3.3%
p 1
 
3.3%
Other values (4) 4
13.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 177
24.1%
2 106
14.5%
3 85
11.6%
9 83
11.3%
5 74
10.1%
0 69
 
9.4%
6 55
 
7.5%
4 37
 
5.0%
8 30
 
4.1%
7 17
 
2.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 4
19.0%
S 4
19.0%
N 4
19.0%
K 2
9.5%
U 2
9.5%
T 1
 
4.8%
M 1
 
4.8%
B 1
 
4.8%
O 1
 
4.8%
D 1
 
4.8%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 600
70.3%
, 170
 
19.9%
· 61
 
7.2%
/ 12
 
1.4%
" 8
 
0.9%
: 1
 
0.1%
' 1
 
0.1%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 53
63.1%
」 14
 
16.7%
』 14
 
16.7%
] 2
 
2.4%
】 1
 
1.2%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 38
55.1%
「 14
 
20.3%
『 14
 
20.3%
[ 2
 
2.9%
【 1
 
1.4%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
○ 4
57.1%
☞ 1
 
14.3%
㉠ 1
 
14.3%
㉡ 1
 
14.3%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
④ 1
25.0%
① 1
25.0%
② 1
25.0%
③ 1
25.0%
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ValueCountFrequency (%)
’ 53
94.6%
” 3
 
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Initial Punctuation
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94.5%
“ 3
 
5.5%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
< 1
50.0%
> 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
8292
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 4
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 28577
73.6%
Common 10157
 
26.1%
Han 62
 
0.2%
Latin 51
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 1064
 
3.7%
의 746
 
2.6%
시 642
 
2.2%
다 634
 
2.2%
는 611
 
2.1%
을 598
 
2.1%
에 586
 
2.1%
가 546
 
1.9%
지 522
 
1.8%
한 438
 
1.5%
Other values (634) 22190
77.6%
Han
ValueCountFrequency (%)
一 4
 
6.5%
淸 2
 
3.2%
之 2
 
3.2%
兵 2
 
3.2%
臨 2
 
3.2%
家 2
 
3.2%
運 2
 
3.2%
碑 2
 
3.2%
動 2
 
3.2%
三 2
 
3.2%
Other values (38) 40
64.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
8292
81.6%
. 600
 
5.9%
1 177
 
1.7%
, 170
 
1.7%
2 106
 
1.0%
3 85
 
0.8%
9 83
 
0.8%
5 74
 
0.7%
0 69
 
0.7%
· 61
 
0.6%
Other values (31) 440
 
4.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 5
 
9.8%
C 4
 
7.8%
r 4
 
7.8%
S 4
 
7.8%
N 4
 
7.8%
n 3
 
5.9%
a 3
 
5.9%
i 3
 
5.9%
m 3
 
5.9%
o 2
 
3.9%
Other values (14) 16
31.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 28575
73.6%
ASCII 9969
 
25.7%
None 121
 
0.3%
Punctuation 111
 
0.3%
CJK 59
 
0.2%
Geometric Shapes 4
 
< 0.1%
Enclosed Alphanum 4
 
< 0.1%
CJK Compat Ideographs 3
 
< 0.1%
Misc Symbols 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
8292
83.2%
. 600
 
6.0%
1 177
 
1.8%
, 170
 
1.7%
2 106
 
1.1%
3 85
 
0.9%
9 83
 
0.8%
5 74
 
0.7%
0 69
 
0.7%
6 55
 
0.6%
Other values (38) 258
 
2.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 1064
 
3.7%
의 746
 
2.6%
시 642
 
2.2%
다 634
 
2.2%
는 611
 
2.1%
을 598
 
2.1%
에 586
 
2.1%
가 546
 
1.9%
지 522
 
1.8%
한 438
 
1.5%
Other values (632) 22188
77.6%
None
ValueCountFrequency (%)
· 61
50.4%
」 14
 
11.6%
「 14
 
11.6%
『 14
 
11.6%
』 14
 
11.6%
【 1
 
0.8%
】 1
 
0.8%
㉠ 1
 
0.8%
㉡ 1
 
0.8%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 53
47.7%
‘ 52
46.8%
“ 3
 
2.7%
” 3
 
2.7%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
○ 4
100.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
一 4
 
6.8%
淸 2
 
3.4%
之 2
 
3.4%
兵 2
 
3.4%
家 2
 
3.4%
運 2
 
3.4%
碑 2
 
3.4%
動 2
 
3.4%
三 2
 
3.4%
源 2
 
3.4%
Other values (36) 37
62.7%
CJK Compat Ideographs
ValueCountFrequency (%)
臨 2
66.7%
金 1
33.3%
Misc Symbols
ValueCountFrequency (%)
☞ 1
100.0%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
④ 1
25.0%
① 1
25.0%
② 1
25.0%
③ 1
25.0%

노드2
Text

MISSING 

Distinct1327
Distinct (%)98.5%
Missing1620
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Characters and Unicode

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Distinct categories14 ?
Distinct scripts5 ?
Distinct blocks10 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1307 ?
Unique (%)97.0%

Sample

1st row사진에서와 같이 제암리교회는 완전한 폐허가 되었다. 어떤 식으로 파괴하였기에 이처럼 완전한 폐허가 되었을까요
2nd row일제 헌병이 주민들을 교회에 모아 불을 질러 죽이고 마을을 완전히 폐허로 만든 곳은 어디인지 지도에 표시해 봅시다.
3rd row장안·우정면 주민들은 왜 이들 기관을 공격했을까요
4th row아리타 중위가 이끄는 일본 헌병들이 수촌리 주민들에게 어떻게 보복하였나요
5th row1919년 4월 15일 제암리교회를 중심으로 일어난 학살사건은 어떤 사람들에 의해 어떻게 국제사회에 알려졌나요
ValueCountFrequency (%)
봅시다 372
 
2.4%
써봅시다 241
 
1.6%
어떤 183
 
1.2%
무엇인가요 182
 
1.2%
써 122
 
0.8%
이유는 118
 
0.8%
이 99
 
0.6%
이유를 87
 
0.6%
있는 82
 
0.5%
어느 63
 
0.4%
Other values (7272) 13804
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2023-12-12T12:35:36.614440image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
14132
 
21.4%
이 1709
 
2.6%
을 1257
 
1.9%
의 1183
 
1.8%
시 1158
 
1.8%
다 1097
 
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. 1005
 
1.5%
에 993
 
1.5%
는 939
 
1.4%
가 889
 
1.3%
Other values (987) 41730
63.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 48439
73.3%
Space Separator 14132
 
21.4%
Other Punctuation 1450
 
2.2%
Decimal Number 1286
 
1.9%
Close Punctuation 170
 
0.3%
Open Punctuation 151
 
0.2%
Final Punctuation 120
 
0.2%
Initial Punctuation 117
 
0.2%
Lowercase Letter 90
 
0.1%
Uppercase Letter 87
 
0.1%
Other values (4) 50
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 1709
 
3.5%
을 1257
 
2.6%
의 1183
 
2.4%
시 1158
 
2.4%
다 1097
 
2.3%
에 993
 
2.1%
는 939
 
1.9%
가 889
 
1.8%
지 877
 
1.8%
봅 730
 
1.5%
Other values (896) 37607
77.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 8
 
9.2%
A 8
 
9.2%
B 8
 
9.2%
I 7
 
8.0%
E 6
 
6.9%
G 6
 
6.9%
L 6
 
6.9%
S 6
 
6.9%
R 5
 
5.7%
N 4
 
4.6%
Other values (13) 23
26.4%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 18
20.0%
a 10
11.1%
n 8
 
8.9%
c 6
 
6.7%
r 6
 
6.7%
l 5
 
5.6%
i 5
 
5.6%
h 5
 
5.6%
o 4
 
4.4%
y 3
 
3.3%
Other values (12) 20
22.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 343
26.7%
2 186
14.5%
9 172
13.4%
3 130
 
10.1%
0 101
 
7.9%
6 87
 
6.8%
5 84
 
6.5%
8 74
 
5.8%
4 69
 
5.4%
7 40
 
3.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 1005
69.3%
, 336
 
23.2%
· 81
 
5.6%
" 18
 
1.2%
: 4
 
0.3%
; 3
 
0.2%
! 1
 
0.1%
% 1
 
0.1%
/ 1
 
0.1%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 111
65.3%
』 32
 
18.8%
」 13
 
7.6%
】 11
 
6.5%
] 3
 
1.8%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 92
60.9%
『 32
 
21.2%
「 13
 
8.6%
【 11
 
7.3%
[ 3
 
2.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
○ 22
84.6%
㉡ 2
 
7.7%
㉠ 1
 
3.8%
㉮ 1
 
3.8%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
① 1
25.0%
② 1
25.0%
③ 1
25.0%
④ 1
25.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 4
50.0%
> 2
25.0%
< 2
25.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 97
80.8%
” 23
 
19.2%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 94
80.3%
“ 23
 
19.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
14132
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 12
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 48219
73.0%
Common 17472
 
26.4%
Han 221
 
0.3%
Latin 177
 
0.3%
Hiragana 3
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 1709
 
3.5%
을 1257
 
2.6%
의 1183
 
2.5%
시 1158
 
2.4%
다 1097
 
2.3%
에 993
 
2.1%
는 939
 
1.9%
가 889
 
1.8%
지 877
 
1.8%
봅 730
 
1.5%
Other values (740) 37387
77.5%
Han
ValueCountFrequency (%)
一 5
 
2.3%
戰 4
 
1.8%
十 4
 
1.8%
大 4
 
1.8%
堂 3
 
1.4%
警 3
 
1.4%
日 3
 
1.4%
察 3
 
1.4%
七 3
 
1.4%
全 3
 
1.4%
Other values (146) 186
84.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 18
 
10.2%
a 10
 
5.6%
n 8
 
4.5%
C 8
 
4.5%
A 8
 
4.5%
B 8
 
4.5%
I 7
 
4.0%
E 6
 
3.4%
G 6
 
3.4%
c 6
 
3.4%
Other values (35) 92
52.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
14132
80.9%
. 1005
 
5.8%
1 343
 
2.0%
, 336
 
1.9%
2 186
 
1.1%
9 172
 
1.0%
3 130
 
0.7%
) 111
 
0.6%
0 101
 
0.6%
’ 97
 
0.6%
Other values (33) 859
 
4.9%
Hiragana
ValueCountFrequency (%)
し 1
33.3%
ら 1
33.3%
ち 1
33.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 48211
72.9%
ASCII 17193
 
26.0%
Punctuation 237
 
0.4%
CJK 218
 
0.3%
None 197
 
0.3%
Geometric Shapes 22
 
< 0.1%
Compat Jamo 4
 
< 0.1%
Enclosed Alphanum 4
 
< 0.1%
CJK Compat Ideographs 3
 
< 0.1%
Hiragana 3
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
14132
82.2%
. 1005
 
5.8%
1 343
 
2.0%
, 336
 
2.0%
2 186
 
1.1%
9 172
 
1.0%
3 130
 
0.8%
) 111
 
0.6%
0 101
 
0.6%
( 92
 
0.5%
Other values (62) 585
 
3.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 1709
 
3.5%
을 1257
 
2.6%
의 1183
 
2.5%
시 1158
 
2.4%
다 1097
 
2.3%
에 993
 
2.1%
는 939
 
1.9%
가 889
 
1.8%
지 877
 
1.8%
봅 730
 
1.5%
Other values (733) 37379
77.5%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 97
40.9%
‘ 94
39.7%
” 23
 
9.7%
“ 23
 
9.7%
None
ValueCountFrequency (%)
· 81
41.1%
『 32
 
16.2%
』 32
 
16.2%
」 13
 
6.6%
「 13
 
6.6%
【 11
 
5.6%
】 11
 
5.6%
㉡ 2
 
1.0%
㉠ 1
 
0.5%
㉮ 1
 
0.5%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
○ 22
100.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
一 5
 
2.3%
戰 4
 
1.8%
十 4
 
1.8%
大 4
 
1.8%
堂 3
 
1.4%
警 3
 
1.4%
日 3
 
1.4%
察 3
 
1.4%
七 3
 
1.4%
全 3
 
1.4%
Other values (144) 183
83.9%
CJK Compat Ideographs
ValueCountFrequency (%)
六 2
66.7%
年 1
33.3%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅁ 1
25.0%
ㄴ 1
25.0%
ㄷ 1
25.0%
ㄱ 1
25.0%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
① 1
25.0%
② 1
25.0%
③ 1
25.0%
④ 1
25.0%
Hiragana
ValueCountFrequency (%)
し 1
33.3%
ら 1
33.3%
ち 1
33.3%

노드5
Text

MISSING 

Distinct78
Distinct (%)96.3%
Missing2886
Missing (%)97.3%
Memory size23.3 KiB
2023-12-12T12:35:37.072142image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length122
Median length54
Mean length41.444444
Min length1

Characters and Unicode

Total characters3357
Distinct characters400
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique75 ?
Unique (%)92.6%

Sample

1st row의열단이 체계적인 군사교육과 간부 훈련을 위해 난징에 세운 학교 이름을 써봅시다.
2nd row조선인과 일본인이 경계를 뚜렷이 하면서 서로에 대한 감정이 어떻게 나타났는지 써봅시다.
3rd row을사늑약이 국제법상 무효인 이유를 써 봅시다.
4th row의열단이 체계적인 군사교육과 간부 훈련을 위해 난징에 세운 학교 이름을 써봅시다.
5th row독립활동에 매진하였던 박차정의 삶의 목표는 무엇이었나요
ValueCountFrequency (%)
무엇인가요 21
 
2.7%
봅시다 16
 
2.0%
써봅시다 11
 
1.4%
써 8
 
1.0%
이유는 7
 
0.9%
어떤 7
 
0.9%
말해 7
 
0.9%
위해 6
 
0.8%
이유를 6
 
0.8%
수 6
 
0.8%
Other values (581) 692
87.9%
2023-12-12T12:35:37.744138image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
709
 
21.1%
이 86
 
2.6%
의 79
 
2.4%
을 64
 
1.9%
인 56
 
1.7%
시 54
 
1.6%
는 52
 
1.5%
가 48
 
1.4%
요 45
 
1.3%
에 44
 
1.3%
Other values (390) 2120
63.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2494
74.3%
Space Separator 709
 
21.1%
Decimal Number 74
 
2.2%
Other Punctuation 54
 
1.6%
Close Punctuation 6
 
0.2%
Initial Punctuation 6
 
0.2%
Final Punctuation 6
 
0.2%
Open Punctuation 5
 
0.1%
Dash Punctuation 2
 
0.1%
Other Symbol 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 86
 
3.4%
의 79
 
3.2%
을 64
 
2.6%
인 56
 
2.2%
시 54
 
2.2%
는 52
 
2.1%
가 48
 
1.9%
요 45
 
1.8%
에 44
 
1.8%
다 44
 
1.8%
Other values (369) 1922
77.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 20
27.0%
2 10
13.5%
9 10
13.5%
3 10
13.5%
0 7
 
9.5%
4 7
 
9.5%
8 4
 
5.4%
6 4
 
5.4%
5 2
 
2.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 40
74.1%
, 12
 
22.2%
· 2
 
3.7%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 5
83.3%
“ 1
 
16.7%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 5
83.3%
” 1
 
16.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
709
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 6
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 5
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 2
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㉡ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2467
73.5%
Common 862
 
25.7%
Han 28
 
0.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 86
 
3.5%
의 79
 
3.2%
을 64
 
2.6%
인 56
 
2.3%
시 54
 
2.2%
는 52
 
2.1%
가 48
 
1.9%
요 45
 
1.8%
에 44
 
1.8%
다 44
 
1.8%
Other values (343) 1895
76.8%
Han
ValueCountFrequency (%)
團 2
 
7.1%
立 1
 
3.6%
獨 1
 
3.6%
人 1
 
3.6%
乞 1
 
3.6%
視 1
 
3.6%
賤 1
 
3.6%
別 1
 
3.6%
萬 1
 
3.6%
全 1
 
3.6%
Other values (17) 17
60.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
709
82.3%
. 40
 
4.6%
1 20
 
2.3%
, 12
 
1.4%
2 10
 
1.2%
9 10
 
1.2%
3 10
 
1.2%
0 7
 
0.8%
4 7
 
0.8%
) 6
 
0.7%
Other values (10) 31
 
3.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2466
73.5%
ASCII 848
 
25.3%
CJK 28
 
0.8%
Punctuation 12
 
0.4%
None 3
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
709
83.6%
. 40
 
4.7%
1 20
 
2.4%
, 12
 
1.4%
2 10
 
1.2%
9 10
 
1.2%
3 10
 
1.2%
0 7
 
0.8%
4 7
 
0.8%
) 6
 
0.7%
Other values (5) 17
 
2.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 86
 
3.5%
의 79
 
3.2%
을 64
 
2.6%
인 56
 
2.3%
시 54
 
2.2%
는 52
 
2.1%
가 48
 
1.9%
요 45
 
1.8%
에 44
 
1.8%
다 44
 
1.8%
Other values (342) 1894
76.8%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 5
41.7%
’ 5
41.7%
“ 1
 
8.3%
” 1
 
8.3%
CJK
ValueCountFrequency (%)
團 2
 
7.1%
立 1
 
3.6%
獨 1
 
3.6%
人 1
 
3.6%
乞 1
 
3.6%
視 1
 
3.6%
賤 1
 
3.6%
別 1
 
3.6%
萬 1
 
3.6%
全 1
 
3.6%
Other values (17) 17
60.7%
None
ValueCountFrequency (%)
· 2
66.7%
㉡ 1
33.3%

고유번호
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct2967
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1612.7893
Minimum1
Maximum3205
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size26.2 KiB
2023-12-12T12:35:37.977898image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile164.6
Q1792.5
median1627
Q32421.5
95-th percentile3052.7
Maximum3205
Range3204
Interquartile range (IQR)1629

Descriptive statistics

Standard deviation932.77598
Coefficient of variation (CV)0.57836194
Kurtosis-1.2253394
Mean1612.7893
Median Absolute Deviation (MAD)814
Skewness-0.01903036
Sum4785146
Variance870071.04
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-12T12:35:38.189471image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
< 0.1%
2176 1
 
< 0.1%
2167 1
 
< 0.1%
2168 1
 
< 0.1%
2169 1
 
< 0.1%
2170 1
 
< 0.1%
2171 1
 
< 0.1%
2172 1
 
< 0.1%
2173 1
 
< 0.1%
2174 1
 
< 0.1%
Other values (2957) 2957
99.7%
ValueCountFrequency (%)
1 1
< 0.1%
2 1
< 0.1%
3 1
< 0.1%
4 1
< 0.1%
5 1
< 0.1%
6 1
< 0.1%
7 1
< 0.1%
8 1
< 0.1%
9 1
< 0.1%
10 1
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
3205 1
< 0.1%
3204 1
< 0.1%
3203 1
< 0.1%
3202 1
< 0.1%
3201 1
< 0.1%
3200 1
< 0.1%
3199 1
< 0.1%
3198 1
< 0.1%
3197 1
< 0.1%
3196 1
< 0.1%

Interactions

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2023-12-12T12:35:23.903961image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
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Correlations

2023-12-12T12:35:38.319889image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
분류순서사적지배움터아이디노드5고유번호
분류1.0000.5000.0001.0000.255
순서0.5001.0000.0000.9730.425
사적지배움터아이디0.0000.0001.0000.0000.127
노드51.0000.9730.0001.0001.000
고유번호0.2550.4250.1271.0001.000
2023-12-12T12:35:38.479068image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
순서사적지배움터아이디고유번호분류
순서1.0000.0760.0800.268
사적지배움터아이디0.0761.0000.9910.000
고유번호0.0800.9911.0000.131
분류0.2680.0000.1311.000

Missing values

2023-12-12T12:35:25.167335image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T12:35:25.482628image/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.
2023-12-12T12:35:25.756708image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

분류순서제목내용등록일시수정일시노드4이미지파일이미지캡션사적지배움터아이디노드1노드3노드2노드5고유번호
0overview1도입테스트1919년 4월 15일 경기도 수원군 향남면 발안리(현재 경기도 화성시 향남읍 발안리) 발안주재소(파출소) 일제 경찰들과 함께 아리타[有田俊夫] 중위가 헌병 1개 소대를 이끌고 제암리에 들어왔다. 일제 경찰과 헌병들은 15세 이상의 남자들을 예배당으로 불러들인 후 예배당 문에 나무를 대어 못질을 하고 석유를 뿌려 불을 질렀다. 불을 보고 달려 부인들이 잔인하게 죽임을 당했고, 교회 안에서 한 사람이 아이를 창밖으로 내밀며 아이만은 살려달라고 애원하자 창문으로 내어진 아이에게까지 칼질을 해 죽였다. 일본군은 예배당 옆집부터 불을 질러나갔다. 33채의 초가집은 외딴집 하나를 남기고 모조리 불타고, 사람들이 불에 타는 냄새는 멀리 오산에서도 맡을 수 있었다. 이곳 제암리교회는 장안·우정면 지역과 발안 장터 3·1운동 만세 시위에 대한 보복으로 1919년 4월 15일 일본군과 경찰이 향남면 제암리 주민을 학살한 곳이다. 3·1운동의 진압 과정에서 일제경찰은 잔혹한 행위를 서슴지 않았는데 3·1운동이 가장 격렬하였던 화성지역에서는 가장 참혹한 보복이 이루어졌다. 제암리교회가 있던 자리에는 1983년에 세워진 제암리 3·1운동 순국기념탑이 세워졌고 2001년에 들어서 기념관을 짓는 등 성역화되었다.2012-06-12 14:342012-07-31 17:32<NA>content/2012/qWs8gy5rM4.jpg<NA>1<NA><NA><NA><NA>1
1quest1폐허가 된 모습<NA>2012-06-12 16:192012-07-31 17:32<NA>content/2012/7Svp0Ky4gn.jpg사진은 일제의 탄압으로 폐허가 된 제암리교회의 모습이다.1제암리교회는 어느 곳에 있던 교회일까요일제 헌병이 이곳 주민들을 학살하고 교회와 마을을 불태운 이유는 무엇일까요사진에서와 같이 제암리교회는 완전한 폐허가 되었다. 어떤 식으로 파괴하였기에 이처럼 완전한 폐허가 되었을까요<NA>2
2historical_background1역사적 배경경기도 지역의 3·1운동은 서울의 시위운동에 호응하여 일어났다. 가장 빨리 운동이 전파된 곳은 3월 3일의 개성이었다. 7일 시흥, 9일 인천, 10일 양평, 11일 안성·양성, 14일 양주 등지에서 시위가 일어났다. 3월 초순에 일어난 이들 시위는 대개 보통학교 학생들이 학교에서 독립 만세를 부르는 경우가 많았다. 3월 18일 강화 읍내에서는 전국에서 가장 규모가 큰 2만 명의 주민이 군청에 몰려가 붙잡힌 사람들을 탈출시켰다. 이날 양주 마석우리에서도 1,000명의 시위대가 헌병주재소를 습격하였다. 이처럼 3월 중순을 기점으로 시위의 규모가 대형화되고, 시위 형태가 공격적이고 폭력적으로 변해가고 있었다. 3월 하순에는 면(面)과 면이 서로 연결하여 일본 식민지 지방통치에 전면적으로 도전하는 본격적인 ‘독립전쟁’과도 같은 모습이 곳곳에서 나타났다. 시위대는 무력으로 탄압하는 일제 관리를 추적.처단하거나, 관공서에 몰려가 건물을 파괴 또는 방화하였다. 3월 26일의 고양군(현재는 서울시) 뚝섬(纛島)에서 2,000명의 농민이 면사무소를 습격하였으며, 3월 28일 수원 동남쪽 사강반도에서는 시위대에 발포한 노구치[野口] 순사가 맞아죽었다. 안성군에서는 3월 31일 읍내에서 3,000명이 군청과 면사무소를 습격하는가 하면, 원곡면 주민 1,000명이 3월 31일 밤 양성면 소재지로 가서 시위하며 양성 경찰관주재소와 원곡면사무소를 불태우고, 양성면 면사무소와 우편소(우체국)를 파괴하였다. 3월 말에는 시위 규모 또한 2,000~4,000명으로 대형화되었다. 용인군에서는 3월 30일 읍내에서 2,000명의 시위가 있었고, 3월 31일 외사면에서 4,000명이 모여 면사무소와 헌병주재소를 파괴하였다. 이후 3월 23일 김포군 양곡, 3월 27일 강화 읍내, 파주 교하, 28일 파주 봉일천, 광주 읍내, 3월 30일 파주 광탄면, 3월 31일 양평 용문면 광탄리, 포천 신북면, 송우리, 4월 1일 여주 이포, 장연 진동면 및 강상면, 3일 양평 읍내, 4일 양평 곡수, 5일 양평 석곡 등 시위가 줄을 이어 경기도2012-06-12 16:192012-07-31 17:32<NA><NA><NA>1<NA><NA><NA><NA>3
3map1화성지역 3.1만세<NA>2012-06-12 16:192012-07-31 17:32<NA>content/2012/72GkZfYcK6.jpg지도는 화성지역에서 3.1만세운동이 있었던 곳을 표시한 지도이다.1지도에서 빨간색 글자로 표시된 지역은 어떤 항일운동이 일어난 곳을 표시한 것일까요<NA>일제 헌병이 주민들을 교회에 모아 불을 질러 죽이고 마을을 완전히 폐허로 만든 곳은 어디인지 지도에 표시해 봅시다.<NA>4
4reading1우정·장안지역의 3·1운동3·1운동이 일어나자 서울의 만세 시위에 참여하고 돌아온 주민들은 비밀리에 만세 시위 준비를 하였다. 천도교 남양교구 순회전교사 백낙열은 관내 각 전교실(傳敎室)에, 김흥렬은 천도교 전교사 안종환과 안정옥·안종후, 팔탄면 가재리의 한학자 이정근과 연락하였다. 만세 시위 계획이 구체화됨에 따라 장안·우정면 지역에서는 산상횃불시위를 준비해나갔다. 4월 1일 밤 7시 수촌리 개죽산의 봉화를 신호로 조암리 쌍봉산, 팔탄면 천덕산, 향남면 가재리 당재봉, 장안면 석포리 무봉산, 어은리 남산, 우정면 이화리 보금산, 장자터 봉화산, 운평리 성신재, 매향리 망원대 등 각 산봉우리에서 일제히 봉화가 치솟았다. 만세 시위는 4월 3일 전개되었다. 이날 아침 일찍부터 장안면 사무소를 향하여 시간 차이를 두고 동리별로 집결이 이루어졌다. 우정면 주곡리 주민은 장안면 석포리로 와서 이곳 주민과 합류하여 장안면사무소로 향했다. 수촌리 주민의 집결지는 수촌리의 밀양산이었다. 처음에 한 50명쯤 모였다가 점점 인원이 불어서 100여 명이 되자 독립 만세를 외치면서 장안면사무소로 갔다. 면사무소가 위치한 장안리에서도 모든 주민이 참여하였다. 오전 10시 반경 장안면사무소에 모인 시위 군중은 면사무소 안으로 들어가 장안면장 김현묵에게 시위에 참여할 것을 촉구하였다. 면장이 만세를 외치자 시위는 크게 활기를 띠었다. 한편, 시위대는 면사무소의 서류와 집기를 부수고 불태워버렸다. 이어 시위 군중은 쌍봉산으로 이동하여 만세를 부른 후 우정면으로 향하였다. 시위 군중은 1,500명으로 늘어났다. 시위대가 우정면사무소에 도착했을 즈음 이곳 면장과 서기들은 이미 도망치고 없었다. 이에 군중이 면사무소를 돌과 몽둥이로 부수고 들어가 안에 있는 책상과 의자, 서류상자는 물론 그곳에 있는 서류 전부를 태웠다. 이어 시위 군중은 화수주재소로 이동하였다. 시위 군중은 태극기와 머리띠를 두른 20~30명의 ‘결사대’를 앞세우고 그 뒤를 따랐다. 주재소에 이르자 시위 군중은 일제히 돌을 던지며 공격했다. 주재소 헌병들은 총을 쏘며 대응함으로써 사상자가2012-06-12 16:192012-07-31 17:32<NA><NA><NA>1주민들이 만세 시위를 하면서 공격한 기관은 어느 기관들이었나요<NA>장안·우정면 주민들은 왜 이들 기관을 공격했을까요<NA>5
5reading2일제의 보복만세 시위에서 일본인 순사가 살해되자 일제는 보복을 시작하였다. 4월 4일 새벽 일본군 제20사단 39여단 78연대 소속 아리타 중위가 이끄는 1개 소대 병력이 발안에서 이동하여, 화수리를 완전히 포위하였다. 화수리·굴원리 주민은 일본 경찰의 보복을 예상하고 노인들만 남기고 원안리와 호곡리 바다 쪽으로 가족들을 이끌고 피신했다. 일본군은 동네에 사람 그림자가 보이지 않자 집집마다 불을 놓았으며, 남아 있던 주민들을 닥치는 대로 잡아다가 몽둥이질을 하였다. 이 과정에서 화수리 구장이었던 송찬호는 72군데나 난도질을 당했다. 체포와 고문이 동리마다 이어졌다. 한각리·마산동 주민은 초주검이 되도록 매질을 당하였고 조암리에서는 주민들이 보이지 않자 마을에 불을 질렀다. 4월 5일 새벽 아리타 중위가 이끄는 30명의 일본군은 수촌리를 포위하고 집집마다 불을 놓고 불길을 피해 집을 뛰쳐나오는 주민들에게 총을 쏘았다. 이날 방화로 민가 24채가 불탔다. 또한, 일본군은 이날 저녁 70여 명의 주민을 밧줄로 묶어 발안주재소로 끌고 가서 악랄한 고문을 하였다. 이어서 발안주재소장 사사카[佐板]는 아리타 부대의 모든 병력을 동원, 수촌리 주변 마을 주민 130여 명을 발안주재소로 끌고 가 갖은 고문을 하였다. 마지막으로 4월 8일 수촌리에 불타지 않고 남아 있던 집들을 다시 불태웠다. 그리하여 마을 가옥(집) 총 42채 가운데 38채가 잿더미가 되었다. 이와 같은 탄압은 이웃 마을로 이어졌다. 4월 9일에는 쓰무라[津村] 헌병특무조장을 책임자로 3개 반을 편성, 오산과 장안 우정면이 있는 화수반도 일대에서 조금이라도 의심 간다고 생각되는 주민들을 모조리 잡아들였다. 특히 4월 10일과 11일 이틀간 화수리를 중심으로 부근 장안·우정면의 25개 마을에서 200명을 잡아들였다.2012-06-12 16:192012-07-31 17:32<NA><NA><NA>1아리타 중위가 이끄는 일본 헌병들이 장안·우정면 주민들에게 여러 차례에 걸쳐 보복한 이유는 무엇일까요<NA>아리타 중위가 이끄는 일본 헌병들이 수촌리 주민들에게 어떻게 보복하였나요<NA>6
6reading3제암리 학살사건아리타 중위는 화성지역 3·1운동의 근원이 제암리의 천도교도와 기독교도라는 말을 들었다. 아리타 중위는 제암리 주민을 잡아들이고 겁을 줄 목적으로 헌병 11명을 이끌고 4월 15일 제암리를 포위하였다. 아리타 부대는 제암리 주민들 가운데 성인 남자(15세 이상)들을 이 마을 감리교 교회 건물로 모이게 하였다. 사람들이 모두 모이지 않자 미리 명단을 파악한 듯 오지 않은 사람은 찾아가 불러왔다. 주민들이 예배당에 모두 모이자 일본 헌병대는 교회를 완전히 포위하고 출입구와 창문을 모두 큰 못으로 박아 도망가지 못하게 막은 다음 교회에 불을 지르고 일제히 집중 사격을 하였다. 교회 예배당 안에 갇힌 사람들은 대부분 불에 타 숨졌으며, 교회에서 필사적으로 탈출하려던 사람들도 수비대의 총탄에 맞아 쓰러지고 말았다. 천도교 전교사 안종환은 어린 아들을 안고 예배당으로 들어갔다가 죽게 되자 어린 아들을 창밖으로 내보내며 “나는 죽어도 좋으니 이 어린 것만은 제발 살려 달라.”고 애원하였으나 수비대들은 어린아이를 칼로 내리쳐서 죽였다. 이런 끔찍한 일이 벌어지는 가운데 오직 노경태만이 구사일생으로 탈출에 성공하여 목숨을 건질 수 있었을 뿐 모두 23명의 주민이 예배당 안에 있다가 희생당하였다. 이어서 일본군은 교회뿐만 아니라 온 마을을 다 불 질렀다. 제암리 33채의 가옥 가운데 외딴 집 2채만 남고 31채가 모두 불탔다. 마을 전체를 태운 연기와 재는 시체를 태우는 악취와 함께 30여 리 밖 오산까지 퍼져갔다. 또한, 아리타 부대는 창자가 나오도록 시체를 총검으로 일일이 찌르며 다녔다. 제암리에서 벌어진 끔찍한 일은, 일제에 의해 불타버린 수촌교회의 사정을 살피기 위해 이 지역을 찾아온 언더우드(H.H. Underwood) 선교사 일행에 의해 외부로 알려졌다. 이들 선교사들은 현장증언을 담은 보고서를 작성하여 미국 교회에 사실을 알렸다. 또한, 외교적인 노력을 통해 제암리에서 벌어진 야만스런 행동에 대해 조선총독부에 항의하고, 대책 마련을 요구하였다. 이 사건으로 한국 내 선교사뿐 아니라 외국에서까지 일본에 대한2012-06-12 16:192012-07-31 17:32<NA><NA><NA>1아리타 중위가 화성지역 3·1운동의 중심 세력으로 지목한 이들의 종교는 무엇이었나요<NA>1919년 4월 15일 제암리교회를 중심으로 일어난 학살사건은 어떤 사람들에 의해 어떻게 국제사회에 알려졌나요<NA>7
7visual1미국선교사가 찍은 제암리사진은 제암리에서 벌어진 학살(1919년 4월 15일) 사건과 관련하여 미국인 선교사가 찍은 것이다.2012-06-12 16:192012-07-31 17:32<NA>content/2012/wR5lP0mbD8.jpg<NA>1사진에 보이는 사람들의 표정이나 모습이 어떻다고 느껴지나요제암리 학살사건은 미국인 선교사에 의해 국제적으로 알려졌다. 제암리에서의 학살이 알려지면서 국·내외에서는 어떻게 반응하였으며, 어떤 결과가 있었나요어째서 이들은 망연자실(茫然自失; 멍하니 정신을 잃음)하게 주저앉아 있을까요<NA>8
8visual2아리타 군법사진은 제암리 학살사건과 관련된 아리타 중위에 대한 군법회의 결정을 기록한 문서이다.2012-06-12 16:192012-07-31 17:32<NA>content/2012/NadEorKXYI.jpg<NA>1아리타 중위는 제암리 학살에서 어떤 역할을 하였기에 군사재판을 받게 되었을까요아리타 중위와 재판하는 세력이 같은 세력임에도 불구하고 재판이 이루어졌는데, 원래는 재판할 의도마저 없었다. 왜 원하지도 않는 재판을 굳이 하게 되었을까요문서에 따르면, 제암리 학살사건의 주범인 아리타 중위는 “제멋대로 학살한 의도가 없다.”는 판결로 무죄 석방되었다. 어떤 세력이 재판하였기에 이런 결과가 나왔을까요<NA>9
9activity1학습1제암리에서의 학살은 남겨진 사람들에게 큰 충격으로 다가왔다. 몇 개의 모둠으로 나누어 당시 가족들이 받았을 아픔에 대해 이야기를 나누어 보고, 만약 자신의 가족들이 이러한 학살을 당하였다면 어떻게 행동할지 발표해 봅시다.2012-06-12 16:192012-07-31 17:32<NA><NA><NA>1<NA><NA><NA><NA>10
분류순서제목내용등록일시수정일시노드4이미지파일이미지캡션사적지배움터아이디노드1노드3노드2노드5고유번호
2957reading15. 읽기 - 1)『황성신문』 창간 당시의 정치적·사회적 상황1896년 2월 아관 파천 이후 계기로 선포된 대한 제국이 근대적인 개혁인 광무개혁을 추진해 나갔다. 대한 제국은 이 개혁을 통해 대외적으로 자주 독립을 표방하고 황제권을 강화해 나갔다. 하지만 격화된 제국주의의 침략에 효과적으로 대응하지 못하였는데, 아관 파천 시기 러시아에게 빼앗긴 이후 광범위하게 이루어진 외세의 경제 침탈 등에 대해 무기력하게 대응하였다. 1896년 7월에 설립된 독립 협회는 1898년 12월 해산당할 때까지 열강에게 국권을 침탈당하고 지배층에게 민권 유린을 당하는 상황 속에서, 민족주의와 민주주의를 바탕으로 자주 국권·자유 민권·자강 개혁을 추구하는 근대화 운동을 전개하였다.독립 협회는 대중 집회인 만민 공동회에 관료와 민중을 참여시킨 관민 공동회를 1898년 10월 개최하였다. 정부 대표로 박정양, 민영환 등 개혁파 관료가 참여하고 민간에서 독립 협회를 비롯한 여러 사회단체와 일반 시민, 학생 등이 참여하여 함께 국정을 논의하였다. 그 결과 관민 공동회는 정치 개혁의 기본 방향을 제시한 헌의 6조(獻議六條)를 가결하여 발표하였다. 박정양 등의 관료가 황제를 설득하여 재가를 얻었는데, 헌의 6조를 실시하기 위해 중추원을 의회식으로 개편한다는 중추원 관제도 공포하였다. 중추원 관제는 의원을 관선과 민선 각 25명씩으로 구성하되, 민선 의원은 독립 협회에서 선출하도록 하였다. 그러나 조병식, 민종묵 등은 독립 협회가 황제권 탈취를 도모한다는 소문을 퍼트리고 황국 협회를 동원하여 만민 공동회를 공격하였으며, 정부도 독립 협회 간부를 체포하였다.2015-12-14 12:08<NA>대한 제국이 독립 협회를 해산할 때 동원했던 단체는 무엇인가요<NA><NA>212아관 파천 이후 성립된 대한 제국이 추진한 개혁 내용은 무엇이었는지 조사해 봅시다.독립 협회의 활동 방향 세 가지를 써봅시다.광무개혁의 성과와 한계를 조사해 봅시다.<NA>3196
2958reading25. 읽기 - 2)『황성신문』의 출발 『경성신문』 「황성신문」은 이미 있었던 『경성신문(京城新聞)』을 인수하는 방식으로 창간되었다. 「경성신문」은 1898년 3월 2일에 창간하였다. 『경성신문』의 사장은 독립 협회 전회장인 윤치호의 명의로 되어 있고, 그 사옥도 윤치호의 집으로 되어 있었다. 윤치호의 4촌 동생인 윤치소가 실질적인 경영을 하였으며 매주 수요일과 토요일에 발간되었다. 『경성신문』의 발간 목적은 상업의 중요성을 깨우치고 양반, 지식층에 존재하는 미개화의 요소를 해소하여 국가의 부강과 자주 독립을 이루는데 이바지하는 것이었다. 『경성신문』은 1989년 4월 6일 『대한황셩신문』으로 제목을 바꾸고 『경성신문』의 발행 호수를 이어받아 11호로 발행되었다. 신문의 제목을 ‘경성’에서 ‘대한황셩’으로 바꾼 이유는 자주 독립 국가로서 신문 발행을 널리 알리기 위한 것으로 보인다. 『대한황셩신문』은 일본에서 도입된 인쇄 시설 준비로 며칠 휴간한 뒤, 편집 방향을 검토하였다. 다른 신문과 비교하여 차별성을 갖고 양반 유생을 독자로 유도하고자 제목도 『황성신문』으로 바꾸고 국한문 혼용체를 채택하게 되었다. 『대한황셩신문』이라는 이름을 5개월 동안 사용하고, 다시 『황성신문』으로 변경하였으나 발행 호수는 제1호로 시작되었다. 1910년 국권을 빼앗은 일제는 ‘대한(大韓)’, ‘제국(帝國)’, ‘황성(皇城)’ 등 독립을 상징하는 단어를 사용하지 못하게 하였다. 이에 따라 『황성신문』도 『한성신문(漢城新聞)』으로 바뀌었다. 『한성신문』은 1910년 8월 30일부터 9월 14일까지 『황성신문』의 발행 호수를 이어받아 발행하였으나 국권 피탈 직후 발행되어 신문의 제대로 된 역할은 찾아보기 힘들다. 『황성신문』은 『경성신문』으로 시작하여 『한성신문』으로 끝날 때까지 12년 6개월 간 존속했던 신문이었다.2015-12-14 12:08<NA><NA><NA><NA>212『황성신문』의 출발은 어떤 신문인가요『대한황셩신문』의 제목을 다시『황성신문』으로 바꾼 목적을 써봅시다.『경성신문』의 제목을 『대한황셩신문』으로 바꾼 이유는 무엇인가요<NA>3197
2959reading35. 읽기 - 3)『황성신문』의 창간 취지 『황성신문』은 전통적 지식인을 위해 한문을 주로 사용하고, 고전 발간을 소개하는 내용 및 논설을 많이 싣고 있다. 논설 중 유학자들에게 사대 정신을 없애고 조선의 정신을 심어주기 위한 내용이 많았는데, 이 과정에서 한국사를 바탕으로 조상의 업적과 위인, 발해 등 고대의 영역을 다루었다. 이와 함께 한국의 토지 제도, 화폐 제도에 관한 논설도 실었다. 이 신문은 전통적인 유학과 서양의 근대 문물과 학문의 조화를 주장하며 그 실마리를 실학에서 찾았다. 그리하여 정약용과 같은 실학자와 실학사상을 소개하여 서구 문물을 수용하는 바탕으로 삼고자 하였다. 또한 을사늑약에 반대하는 논설을 통해 반일 의식을 고취하였으며, 국채보상운동을 적극적으로 지원하였다. 일제가 신문지법을 제정하자 언론의 자유를 탄압한다며 반대하는 글을 썼다. 아울러 국민들이 깨칠 수 있도록 서적과 문자에 대한 비중의 중요성을 일깨우고, 자주 독립의 기틀을 다지는 교육을 강조하였다. 그러나 『황성신문』은 의병 운동에 대해서는 정세에 어둡고 동족을 자멸하게 하는 오류라고 비판하면서 먼저 실력을 양성한 후 국권 회복을 이루어야 한다고 주장하였다. 『매일신문』과 『뎨국신문』은 일반 사람들이 쉽게 읽을 수 있도록 한글을 채택하였으나, 『황성신문』은 한글과 한문을 함께 쓰는 국한문 혼용체를 채택하여 지식층인 양반과 유생을 대상으로 신문을 발행했음을 알 수 있다.2015-12-14 12:09<NA>『황성신문』이 국한문 혼용체를 채택한 이유는 무엇인가요<NA><NA>212『황성신문』이 실학자와 실학 사상을 소개한 이유는 무엇인가요『황성신문』이 의병 운동에 대하여 부정적인 견해를 가진 이유는 무엇인가요『황성신문』이 일제의 침략에 반대하여 어떤 활동을 했는지 써봅시다.<NA>3198
2960reading45. 읽기 - 4)『황성신문』의 정치적 개혁 방향 『황성신문』이 구상한 정치 체제는 입헌 군주제였다. 『황성신문』 논설진이 개신 유학자나 온건 개화파라는 점을 생각하면 급진적인 정치 체제를 구상하기는 어려웠을 것이다. 물론 당시 입헌 군주제 역시 진보적인 권력 구상이었다. 『황성신문』은 세계 각 나라들이 국가 이익과 국민 복지를 위하여 법에 근거한 상원과 하원을 두고 있음을 소개하고, 의회 제도가 완비된 나라만이 높은 문화 수준과 경제력을 가질 수 있기 때문에 의회 제도를 도입해야 한다고 주장하였다. 그리고 국민과 정부를 동등하게 파악하는 근대적인 주권재민을 주장하였다. 또한 신체와 재산의 자유와 평등권은 모든 사람이 균등하게 부여받은 것이기 때문에 정부가 보장해야 한다고 하였다. 다만 상하 관계를 기본 축으로 하는 지배 질서를 전제하였다는 점에서 인민 주권론이 아니라 군주 주권론에 가까웠다고 볼 수 있다. 『황성신문』은 문명개화와 부국강병을 당장 해결해야 할 과제로 보고 국민의 정치적 참여보다 애국심 배양을 통한 국가 구성원의 결속을 중요하게 여겼다. 당시 전국적인 규모의 농민 봉기를 관리들의 부정부패 때문에 일어난 것으로 보고 농민들을 유교적인 인의(仁義)로 설득하여 국가 단결을 굳게 해야 한다고 주장하였다. 『황성신문』은 근대 민주주의의 중요한 바탕인 의회 제도를 언급했지만 국민을 위하기보다 입헌 군주제를 통해 왕조 체제를 지키고자 하였다. 이처럼 『황성신문』은 근대화된 왕조 국가를 지향하는 대한 제국을 의회 제도와 입헌 군주제를 골자로 하는 사회로 개혁하고자 하였지만, 유교적인 봉건 의식과 그릇된 국민에 대한 관점 등의 한계를 지니고 있었다.2015-12-14 12:10<NA>『황성신문』의 지향한 정치 제체의 한계점을 써봅시다.<NA><NA>212『황성신문』이 지향한 정치 체제는 무엇인가요『황성신문』이 인식한 국가의 당면 과제는 무엇인가요『황성신문』이 의회 제도의 도입을 주장한 이유를 써봅시다.<NA>3199
2961reading55. 읽기 - 5)『황성신문』의 경제적 개혁 방향 『황성신문』은 부국강병의 방법으로 수출 강화와 민족 산업의 육성을 강조하였다. 우선 지주제를 바탕으로 상업농을 강화시켜 외화를 획득해야 한다면서 쌀 수출의 중요성을 강조하였다. 지주의 농업 경영을 장려하고자 새 농법과 농기구 개량을 소개하는 등 농업 생산성을 높이기 위한 다양한 방법을 제시하였다.아울러 국민이 가난에서 벗어나기 위해서 민족 산업을 육성해야 한다고도 주장하였다. 외국 상품의 수입으로 인한 국내 수공업자의 몰락을 극복하기 위한 방안으로 기술 개발과 상업의 진흥을 제시하였다.또한 세계 각국의 문명 발달과 경제 발전이 기계 발명과 제조업 발달에 기반하고 있기 때문에 국가 경제와 민족의 생존에 제일 시급한 것은 공업의 장려라고 하였다.시장을 개방하면 국내의 상업이 발전하기 때문에 적극적으로 외국과의 무역에 힘써야 한다고 주장하였다. 『황성신문』은 조세의 부과와 징수가 지방 관료의 책임으로 이루어지는 현 조세제도를 정비해야 한다고 주장하였다. 중앙 정부가 조세 업무를 담당하여 세금을 공정하게 부과하고 세출의 내역을 공개해야 한다고 하였다. 그리고 보조 화폐인 백동화 주조로 인한 물가 폭등, 국민 생활의 피폐, 무역의 침체 등을 비판하면서 화폐 제도 개혁을 주장하였다. 당시 백동화는 요금만 납부하면 주조가 허가되었기 때문에 위조 사례가 많아서 화폐 제도가 문란해져 있었다. 이를 해결하기 위한 대책으로, 중앙은행을 설치하고 금본위제를 실시할 것을 촉구하였다. 국가 예산은 정부에서 먼저 예산안을 만든 후 확정 여부를 결정하도록 하여 국가 재정의 효율적인 운영을 주장하였다.2015-12-14 12:10<NA>『황성신문』은 화폐 제도의 문란을 막기 위해서 어떤 방향으로 개혁해야 한다고 주장했나요<NA><NA>212『황성신문』은 지주제에 대해 어떤 입장을 가졌나요『황성신문』은 외국과의 무역에 대해 어떤 입장을 가졌나요『황성신문』은 민족 산업을 육성하기 위한 목적을 무엇이라고 했나요<NA>3200
2962reading65. 읽기 - 6)『황성신문』의 사회적 개혁 방향 『황성신문』은 봉건적인 신분 질서의 개혁을 통해 문벌과 계급에 관계없이 능력에 따라 인재를 등용해야 한다고 주장하였다. 교육을 통하여 여성의 권리 신장과 여성의 사회적 진출을 도모하고 남녀 평등이 이루어져야 한다고 하였다. 『황성신문』은 근대 교육을 국민의 계몽과 인재 양성, 주권을 확립하는 지름길로 보았다. 그리고 국가의 경제 발전을 위해서는 국민 모두가 신분의 구분 없이 직업 교육을 통하여 직업을 가져야 한다고 주장하였다. 『황성신문』이 지향하는 교육은 결과적으로 부국강병을 위한 인재 양성, 근대적 교육 기관 증설, 실업 교육 강조, 선진전인 서구 기술 문명 수용이라고 볼 수 있다.2015-12-14 12:11<NA><NA><NA><NA>212『황성신문』은 여성에 대하여 어떤 입장을 가졌나요<NA>『황성신문』이 직업 교육을 강조한 이유는 무엇인가요<NA>3201
2963reading75. 읽기 - 7)‘시일야 방성대곡(是日也放聲大哭)’지난날 이등 후작(이토 히로부미)이 한국에 오자 어리석은 우리 국민이 …… 크게 환영하였더니, 천만 뜻밖에 5조약이 어찌하여 제출되었는가 이 조약은 우리 한국뿐만 아니라 동양 3국의 분열을 빚어낼 조짐인즉, 그렇다면 이등 후작의 본뜻은 어디에 있었던가 우리 대황제 폐하의 성의(聖意)가 강경하여 거절하였으니 조약이 성립되지 않은 것인 줄 이등 후작 스스로도 잘 알았을 것이다. 그러나 슬프도다. 저 개돼지만도 못한 소위 우리 정부의 대신이란 자들은 자기 일신의 영달과 이익이나 바라면서 위협에 겁먹어 머뭇대거나 벌벌 떨며 나라를 팔아먹는 도적이 되기를 감수했던 것이다. 아, 4천년의 강토와 5백년의 사직을 남에게 갖다 바치고, 2천만 국민들을 남의 노예가 되게 하였으니, …… 아! 원통한지고, 아! 분한지고. 우리 2천만 타국인의 노예가 된 동포여! 살았는가, 죽었는가 단군 기자 이래 4천년 국민정신이 하룻밤 사이에 갑자기 망하고 말 것인가. 원통하고 원통하다. 동포여! 동포여!2015-12-14 12:11<NA><NA><NA><NA>212이 논설과 관련이 깊은 역사적 사건은 무엇인가요<NA>밑줄 그은 ‘개돼지만도 못한 소위 우리 정부의 대신’을 흔히 “을사○○”이라고 부르는지 써봅시다.<NA>3202
2964reading15. 읽기 - 1)군산과 옥구 지역에 속속 건설된 일본인 농장군산과 옥구 지역의 농장은 1903년 미야사키[[宮崎]], 구마모토[[熊本]], 시마타니[[島谷]], 오오쿠라[[大倉]] 등의 일본인들에 의해 설치되기 시작하였으며, 1910년 이전에 이미 10개의 일본인 대농장이 형성되었다. 그 후 1920년대에 이르러 50 정보 이상을 소유한 일본인 농장이 14개소, 30 정보 이상을 소유한 일본인 농장이 10여 개 소 등 총 20개가 넘는 일본인 농장이 세워졌다. 특히 1,000 정보가 넘는 거대한 농장이 전라북도에만 8개가 있어 전국 1위였다. 그 중 2개가 군산과 옥구 지역에 위치한 구마모토 농장과 이엽사 농장이었다. 이 중 구마모토 농장을 만들었던 구마모토에 대해 알아보자. 구마모토는 일본에서도 국제무역이 활발하게 이뤄지던 나가사키 출신이다. 그는게이오 대학 이재학과(지금 경제학과에 해당)에 다니던 중 1894년 청일전쟁에서 일본이 승리하면서 해외 진출을 권장하던 시기에 조선에 건너왔다. 그는 전국을 여행하다가 우연히 군산의 넓은 농토와 만경강의 풍부한 수자원을 보고 대규모 농장 건설의 꿈을 키우게 되었다. 1903년 10월 일본 재계의 자금을 지원받아 500 정보의 논을 매입하여 시작한 농장은 1932년에는 농장 소유의 논만 3천 5백 정보로 여의도 면적의 10배가 넘는 규모로 확대되었다. 구마모토가 이렇게 대규모의 농장을 마련할 수 있었던 배경에는 조선의 토지 가격이 일본보다 싸기 때문에 가능한 일이었다. 당시 군산의 농지 가격은 일본의 10분의 1에 불과한 헐값이어서 농장을 운영할 경우 일본보다 4배가 넘는 토지 수익을 거둘 수 있었다. 또 한 가지 이유는 구마모토가 일본 재계의 자금을 지원받아 토지를 살 돈을 마련할 수 있었기 때문이었다. 그는 친구의 소개로 미쓰이 은행 오오사카 지점장을 비롯한 일본 자본의 지원을 받아 토지를 쉽게 마련할 수 있었다. 게다가 일본인들이 군산의 토지를 쉽게 살 수 있도록 보증을 해 주는 ‘군산농사조합’의 임원으로 활동하면서 농민들의 토지를 더욱 쉽게 자신의 것으로 만들 수 있었2015-12-14 12:15<NA>일본인이 한국에 와서 토지를 싸게 사서 농장을 만들어 경영한 것을 ‘수탈’이라고 표현하는 이유를 토지 매입 과정과 농장 경영면에서 말해 봅시다.<NA><NA>213군산에서 대농장을 경영한 대표적인 일본인 지주는 누구인가요농장에서 일하는 소작농민들의 생활이 어려운 이유를 두 가지 이야기 해 봅시다.위의 일본인 지주가 대농장을 경영할 수 있었던 배경을 세 가지로 정리해 봅시다.조선총독부의 기관으로서, 1910년대 토지 조사 사업으로 수탈한 전라북도의 토지를 가장 많이 소유하고 있었던 기관은 무엇이었을까요3203
2965reading25. 읽기 - 2)일제 쌀 수탈의 전진 기지, 군산항조선시대의 군산은 전국 최고의 곡창 지대인 호남평야에서 생산된 쌀을 세금으로 거두어 모은 세곡이 모이는 군산창과 이를 보호하기 위한 군산진이 설치되어 호남 지역의 요충지였다. 1899년 5월 1일 군산항이 외국에 개항하면서 해안 일대에 외국 상인들을 위한 조계지를 설치하고, 개항장의 상업 행위를 감독하는 옥구 관리소를 두었다. 대한제국은 군산의 조계지가 일본에 독점되지 않도록 각국의 공동 조계지로 정하였으나, 일본 제국주의의 침략이 노골적으로 진행되면서 왜곡된 성장을 겪었다. 특히 1905년 을사늑약 이후 본격적으로 일제의 침략이 진행되면서 일본인 지주들이 군산과 주변 농토를 빼앗은 후 한국인 소작농을 착취하여 번영을 누렸다. 1905년 대한제국이 당시에는 거금인 8만 6천원을 도입하여 군산항의 제1차 축항공사를 시행하였는데 자금의 사용과 관리는 일본인이 도맡았다. 그 이유는 조선에서의 쌀 수탈이 목표였던 일제가 축항 공사를 진행하였기 때문이다. 제2차 축항공사는 1909년~1915년까지 32,900원의 예산으로 진행되었다. 이때 공사의 내용은 군산 부도에 자동 전화소를 설치하고 1912년 군산역까지 놓인 철도를 내항까지 연장하고 고정 잔교(사람과 짐이 오르내리기 쉽게 부두와 배의 옆 부분을 연결하는 다리 시설) 3기를 건설하는 것이었다. 이로써 전라도와 충청도에서 수확한 쌀을 철도를 통해 군산항까지 나르고 일본 수출선에 바로 옮겨 실을 수 있었다. 이 시기는 군산의 무역량이 하루가 다르게 증가하던 때로, 개항 연도인 1899년을 기준으로 했을 때 1903년에는 4배, 1909년에는 10배, 1926년에는 70배의 무역 증가율을 보였다. 제3차 축항 공사는 군산이 최고의 무역 호황을 누리던 1926년~1933년까지 7년간 285만원의 공사비를 투입하여 진행되었다. 이때 내항의 화물을 쌓아두던 곳을 넓게 만들고, 항만에는 부잔교(뜬다리 부두) 3기를 설치하여 3천 톤 급 배 3척이 동시에 항구에 배를 댈 수 있었으며 육상에는 창고 3 동을 건설하여 쌀 25만 가마를 동시2015-12-14 12:16<NA><NA><NA><NA>213총 4 차례의 축항 공사 중 가장 큰 공사가 진행된 시기와 그 이유를 설명해 봅시다.군산항이 해방 이후 쇠퇴했던 원인을 세 가지로 정리하여 말해 봅시다.조선 총독인 사이토가 찾아 축항 공사의 기공식에 와서 “아! 쌀의 군산”이라고 탄성을 지른 이유를 설명하시오.<NA>3204
2966visual36. 시각자료 - 3)서울 중앙고등학교 교정에 세워져 있는 ‘3·1운동 책원비’의 비문 내용이다.2015-12-14 12:372015-12-14 13:05비문에서 1919년 3·1운동의 모든 계획을 짜서 이것을 지휘 명령한 곳이 어디라고 밝히고 있는지 우리말로 써봅시다.content/2014/bbd200bc6d3d486f017608e60c5b13ac.jpg<NA>228비문의 내용을 큰소리로 한 번 읽어 봅시다.비문에서 1919년 3·1운동의 산파역을 맡아 하신 세 분의 이름을 찾아 우리말로 써봅시다.비문에 나오는 1910년 8월 29일은 어떤 날인지 대답해 봅시다.<NA>3205