Overview

Dataset statistics

Number of variables6
Number of observations155
Missing cells24
Missing cells (%)2.6%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory7.5 KiB
Average record size in memory49.9 B

Variable types

Text2
DateTime2
Boolean1
Numeric1

Dataset

Description단어,내용,입력날짜,수정날짜,사용여부,게시물번호(pk)
Author서울특별시
URLhttps://data.seoul.go.kr/dataList/OA-17395/S/1/datasetView.do

Alerts

입력날짜 has constant value ""Constant
사용여부 has constant value ""Constant
수정날짜 has 24 (15.5%) missing valuesMissing
게시물번호(pk) has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2024-05-11 08:34:20.852857
Analysis finished2024-05-11 08:34:23.432575
Duration2.58 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

단어
Text

Distinct152
Distinct (%)98.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.3 KiB
2024-05-11T08:34:23.956809image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length45
Median length40
Mean length8.6451613
Min length1

Characters and Unicode

Total characters1340
Distinct characters286
Distinct categories9 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique149 ?
Unique (%)96.1%

Sample

1st row생화학적 산소요구량
2nd row소결(燒結)
3rd row소독
4th row수도권매립지
5th row수트블로어
ValueCountFrequency (%)
폐기물 4
 
1.8%
폐수 4
 
1.8%
용존산소(do 2
 
0.9%
하수 2
 
0.9%
gas 2
 
0.9%
분해 2
 
0.9%
쓰레기 2
 
0.9%
공해 2
 
0.9%
스모그 2
 
0.9%
ppm(parts 2
 
0.9%
Other values (197) 202
89.4%
2024-05-11T08:34:25.158067image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
72
 
5.4%
( 41
 
3.1%
) 41
 
3.1%
e 36
 
2.7%
i 34
 
2.5%
t 34
 
2.5%
기 33
 
2.5%
a 29
 
2.2%
o 28
 
2.1%
n 27
 
2.0%
Other values (276) 965
72.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 701
52.3%
Lowercase Letter 366
27.3%
Uppercase Letter 104
 
7.8%
Space Separator 72
 
5.4%
Open Punctuation 42
 
3.1%
Close Punctuation 42
 
3.1%
Other Punctuation 9
 
0.7%
Dash Punctuation 2
 
0.1%
Decimal Number 2
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
기 33
 
4.7%
수 17
 
2.4%
성 16
 
2.3%
소 16
 
2.3%
물 16
 
2.3%
지 15
 
2.1%
폐 13
 
1.9%
스 12
 
1.7%
화 11
 
1.6%
리 11
 
1.6%
Other values (218) 541
77.2%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 36
 
9.8%
i 34
 
9.3%
t 34
 
9.3%
a 29
 
7.9%
o 28
 
7.7%
n 27
 
7.4%
r 23
 
6.3%
l 21
 
5.7%
s 20
 
5.5%
u 17
 
4.6%
Other values (16) 97
26.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 14
13.5%
S 11
10.6%
O 9
 
8.7%
D 8
 
7.7%
E 7
 
6.7%
R 7
 
6.7%
T 6
 
5.8%
A 5
 
4.8%
B 5
 
4.8%
G 5
 
4.8%
Other values (12) 27
26.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 41
97.6%
[ 1
 
2.4%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 41
97.6%
] 1
 
2.4%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 7
77.8%
/ 2
 
22.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 1
50.0%
2 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
72
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 685
51.1%
Latin 469
35.0%
Common 170
 
12.7%
Han 16
 
1.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 33
 
4.8%
수 17
 
2.5%
성 16
 
2.3%
소 16
 
2.3%
물 16
 
2.3%
지 15
 
2.2%
폐 13
 
1.9%
스 12
 
1.8%
화 11
 
1.6%
리 11
 
1.6%
Other values (203) 525
76.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 36
 
7.7%
i 34
 
7.2%
t 34
 
7.2%
a 29
 
6.2%
o 28
 
6.0%
n 27
 
5.8%
r 23
 
4.9%
l 21
 
4.5%
s 20
 
4.3%
u 17
 
3.6%
Other values (37) 200
42.6%
Han
ValueCountFrequency (%)
物 2
 
12.5%
害 1
 
6.2%
有 1
 
6.2%
廢 1
 
6.2%
棄 1
 
6.2%
求 1
 
6.2%
量 1
 
6.2%
要 1
 
6.2%
素 1
 
6.2%
酸 1
 
6.2%
Other values (5) 5
31.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
72
42.4%
( 41
24.1%
) 41
24.1%
, 7
 
4.1%
/ 2
 
1.2%
- 2
 
1.2%
ℓ 1
 
0.6%
0 1
 
0.6%
2 1
 
0.6%
] 1
 
0.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 685
51.1%
ASCII 638
47.6%
CJK 16
 
1.2%
Letterlike Symbols 1
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
72
 
11.3%
( 41
 
6.4%
) 41
 
6.4%
e 36
 
5.6%
i 34
 
5.3%
t 34
 
5.3%
a 29
 
4.5%
o 28
 
4.4%
n 27
 
4.2%
r 23
 
3.6%
Other values (47) 273
42.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 33
 
4.8%
수 17
 
2.5%
성 16
 
2.3%
소 16
 
2.3%
물 16
 
2.3%
지 15
 
2.2%
폐 13
 
1.9%
스 12
 
1.8%
화 11
 
1.6%
리 11
 
1.6%
Other values (203) 525
76.6%
CJK
ValueCountFrequency (%)
物 2
 
12.5%
害 1
 
6.2%
有 1
 
6.2%
廢 1
 
6.2%
棄 1
 
6.2%
求 1
 
6.2%
量 1
 
6.2%
要 1
 
6.2%
素 1
 
6.2%
酸 1
 
6.2%
Other values (5) 5
31.2%
Letterlike Symbols
ValueCountFrequency (%)
ℓ 1
100.0%

내용
Text

Distinct154
Distinct (%)99.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.3 KiB
2024-05-11T08:34:26.038811image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length481
Median length181
Mean length148.02581
Min length17

Characters and Unicode

Total characters22944
Distinct characters684
Distinct categories12 ?
Distinct scripts5 ?
Distinct blocks9 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique153 ?
Unique (%)98.7%

Sample

1st row수중에 포함되어 있는 유기물이 미생물에 의해서 호기성 분해될 때 필요로 하는 산소량을 mg/ℓ 또는 ppm 단위로 나타낸 것으로서, 수중의 용존산소에 의해서 유기물의 양을 간접적으로 나타내는 척도가 되고, 하천이나 하수?공장페수 등의 오염농도를 나타내는 지표가 되고 있습니다. 분해과정은 주로 유기물의 산화가 끝날 때까지 소비되는 산소량을 나타내는 제1단계의 탄소계 산소요구량과 질소화합물의 산화가 끝날때까지 소비되는 산소량을 나타내는 제2단계의 질소계 산소요구량으로 구분됩니다. 일반적으로는 20℃에서 5일간에 소비되는 산소량이 사용되며, BOD5로 표시됩니다.
2nd row물질의 용융온도보다 낮은 온도에서 장시간 열을 가하여 물리/화학적으로 물질간에 결합하여 큰 결정체를 형성하는 과정을 말합니다.
3rd row병원균을 죽이는 처리를 일컫습니다. 모든 미생물을 다 죽이는 처리를 멸균이라고 하는데 반하여 소독은 오?폐수 또는 정수과정에서 병원성미생물을 치사하게 하는 것을 의미합니다. 우리 나라의 정수처리장, 하수처리장 등에서는 주로 염소소독을 실시하고 있습니다.
4th row인천광역시 서구 검단동 및 검암동에 위치하고 있으며, 면적은 1,990만m2(약602만평)입니다. 수도권매립지 관리공사에서 운영하고 있으며, 생활폐기물, 건설폐기물, 사업장폐기물이 매립되고 있습니다.
5th row보일러의 튜브 표면에 부착된 비산재를 증기를 사용하여 전열면의 청소를 하는 장치입니다.
ValueCountFrequency (%)
있습니다 74
 
1.5%
말합니다 42
 
0.9%
및 37
 
0.8%
또는 35
 
0.7%
있는 31
 
0.6%
합니다 26
 
0.5%
그 24
 
0.5%
등의 23
 
0.5%
수 21
 
0.4%
따라 17
 
0.4%
Other values (3157) 4461
93.1%
2024-05-11T08:34:27.465698image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
4640
 
20.2%
다 409
 
1.8%
는 409
 
1.8%
이 407
 
1.8%
하 401
 
1.7%
의 388
 
1.7%
에 386
 
1.7%
기 378
 
1.6%
. 377
 
1.6%
니 368
 
1.6%
Other values (674) 14781
64.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 16313
71.1%
Space Separator 4640
 
20.2%
Other Punctuation 865
 
3.8%
Lowercase Letter 448
 
2.0%
Decimal Number 288
 
1.3%
Uppercase Letter 173
 
0.8%
Close Punctuation 78
 
0.3%
Open Punctuation 78
 
0.3%
Other Symbol 30
 
0.1%
Math Symbol 16
 
0.1%
Other values (2) 15
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
다 409
 
2.5%
는 409
 
2.5%
이 407
 
2.5%
하 401
 
2.5%
의 388
 
2.4%
에 386
 
2.4%
기 378
 
2.3%
니 368
 
2.3%
물 329
 
2.0%
로 268
 
1.6%
Other values (581) 12570
77.1%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
p 47
 
10.5%
m 41
 
9.2%
i 36
 
8.0%
a 32
 
7.1%
o 32
 
7.1%
e 32
 
7.1%
l 30
 
6.7%
n 28
 
6.2%
g 22
 
4.9%
r 22
 
4.9%
Other values (16) 126
28.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
O 31
17.9%
C 24
13.9%
B 18
10.4%
D 18
10.4%
N 16
9.2%
H 12
 
6.9%
P 12
 
6.9%
S 10
 
5.8%
R 6
 
3.5%
F 5
 
2.9%
Other values (10) 21
12.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 87
30.2%
1 62
21.5%
2 44
15.3%
3 23
 
8.0%
5 21
 
7.3%
6 14
 
4.9%
9 11
 
3.8%
4 9
 
3.1%
7 9
 
3.1%
8 8
 
2.8%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㎞ 7
23.3%
㎛ 6
20.0%
℃ 6
20.0%
㎥ 3
10.0%
㏈ 3
10.0%
㎎ 2
 
6.7%
㎍ 1
 
3.3%
㎜ 1
 
3.3%
㎡ 1
 
3.3%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 5
31.2%
＋ 4
25.0%
> 1
 
6.2%
< 1
 
6.2%
＜ 1
 
6.2%
＞ 1
 
6.2%
= 1
 
6.2%
+ 1
 
6.2%
→ 1
 
6.2%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 377
43.6%
, 354
40.9%
? 87
 
10.1%
' 19
 
2.2%
/ 17
 
2.0%
% 6
 
0.7%
: 5
 
0.6%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
₂ 3
33.3%
₁ 2
22.2%
② 1
 
11.1%
③ 1
 
11.1%
④ 1
 
11.1%
① 1
 
11.1%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 76
97.4%
」 2
 
2.6%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 76
97.4%
「 2
 
2.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
4640
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 6
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 16278
70.9%
Common 6017
 
26.2%
Latin 611
 
2.7%
Han 35
 
0.2%
Greek 3
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
다 409
 
2.5%
는 409
 
2.5%
이 407
 
2.5%
하 401
 
2.5%
의 388
 
2.4%
에 386
 
2.4%
기 378
 
2.3%
니 368
 
2.3%
물 329
 
2.0%
로 268
 
1.6%
Other values (555) 12535
77.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
4640
77.1%
. 377
 
6.3%
, 354
 
5.9%
0 87
 
1.4%
? 87
 
1.4%
) 76
 
1.3%
( 76
 
1.3%
1 62
 
1.0%
2 44
 
0.7%
3 23
 
0.4%
Other values (38) 191
 
3.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
p 47
 
7.7%
m 41
 
6.7%
i 36
 
5.9%
a 32
 
5.2%
o 32
 
5.2%
e 32
 
5.2%
O 31
 
5.1%
l 30
 
4.9%
n 28
 
4.6%
C 24
 
3.9%
Other values (34) 278
45.5%
Han
ValueCountFrequency (%)
氣 3
 
8.6%
廢 2
 
5.7%
好 2
 
5.7%
性 2
 
5.7%
紙 2
 
5.7%
酸 2
 
5.7%
濾 2
 
5.7%
多 2
 
5.7%
過 1
 
2.9%
河 1
 
2.9%
Other values (16) 16
45.7%
Greek
ValueCountFrequency (%)
μ 3
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 16278
70.9%
ASCII 6571
28.6%
CJK 33
 
0.1%
CJK Compat 24
 
0.1%
None 18
 
0.1%
Letterlike Symbols 13
 
0.1%
Enclosed Alphanum 4
 
< 0.1%
CJK Compat Ideographs 2
 
< 0.1%
Arrows 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
4640
70.6%
. 377
 
5.7%
, 354
 
5.4%
0 87
 
1.3%
? 87
 
1.3%
) 76
 
1.2%
( 76
 
1.2%
1 62
 
0.9%
p 47
 
0.7%
2 44
 
0.7%
Other values (60) 721
 
11.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
다 409
 
2.5%
는 409
 
2.5%
이 407
 
2.5%
하 401
 
2.5%
의 388
 
2.4%
에 386
 
2.4%
기 378
 
2.3%
니 368
 
2.3%
물 329
 
2.0%
로 268
 
1.6%
Other values (555) 12535
77.0%
Letterlike Symbols
ValueCountFrequency (%)
ℓ 7
53.8%
℃ 6
46.2%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
㎞ 7
29.2%
㎛ 6
25.0%
㎥ 3
12.5%
㏈ 3
12.5%
㎎ 2
 
8.3%
㎍ 1
 
4.2%
㎜ 1
 
4.2%
㎡ 1
 
4.2%
None
ValueCountFrequency (%)
＋ 4
22.2%
μ 3
16.7%
₂ 3
16.7%
₁ 2
11.1%
」 2
11.1%
「 2
11.1%
＜ 1
 
5.6%
＞ 1
 
5.6%
CJK
ValueCountFrequency (%)
氣 3
 
9.1%
廢 2
 
6.1%
好 2
 
6.1%
性 2
 
6.1%
紙 2
 
6.1%
酸 2
 
6.1%
多 2
 
6.1%
過 1
 
3.0%
河 1
 
3.0%
黃 1
 
3.0%
Other values (15) 15
45.5%
CJK Compat Ideographs
ValueCountFrequency (%)
濾 2
100.0%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
② 1
25.0%
③ 1
25.0%
④ 1
25.0%
① 1
25.0%
Arrows
ValueCountFrequency (%)
→ 1
100.0%

입력날짜
Date

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.3 KiB
Minimum2006-02-01 18:50:13
Maximum2006-02-01 18:50:13
2024-05-11T08:34:28.018490image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-05-11T08:34:28.417587image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=1)

수정날짜
Date

MISSING 

Distinct131
Distinct (%)100.0%
Missing24
Missing (%)15.5%
Memory size1.3 KiB
Minimum2006-02-15 14:44:36
Maximum2023-10-06 16:42:00
2024-05-11T08:34:28.934773image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-05-11T08:34:29.800514image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

사용여부
Boolean

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size287.0 B
True
155 
ValueCountFrequency (%)
True 155
100.0%
2024-05-11T08:34:30.410676image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

게시물번호(pk)
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct155
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean86.464516
Minimum1
Maximum173
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
2024-05-11T08:34:30.923143image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile9.7
Q143.5
median87
Q3127.5
95-th percentile165.3
Maximum173
Range172
Interquartile range (IQR)84

Descriptive statistics

Standard deviation50.018215
Coefficient of variation (CV)0.57848256
Kurtosis-1.1696733
Mean86.464516
Median Absolute Deviation (MAD)42
Skewness0.02267914
Sum13402
Variance2501.8218
MonotonicityNot monotonic
2024-05-11T08:34:31.454699image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
74 1
 
0.6%
43 1
 
0.6%
34 1
 
0.6%
35 1
 
0.6%
37 1
 
0.6%
38 1
 
0.6%
39 1
 
0.6%
40 1
 
0.6%
42 1
 
0.6%
44 1
 
0.6%
Other values (145) 145
93.5%
ValueCountFrequency (%)
1 1
0.6%
2 1
0.6%
3 1
0.6%
5 1
0.6%
6 1
0.6%
7 1
0.6%
8 1
0.6%
9 1
0.6%
10 1
0.6%
11 1
0.6%
ValueCountFrequency (%)
173 1
0.6%
172 1
0.6%
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0.6%
170 1
0.6%
169 1
0.6%
168 1
0.6%
167 1
0.6%
166 1
0.6%
165 1
0.6%
163 1
0.6%

Interactions

2024-05-11T08:34:22.210030image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Missing values

2024-05-11T08:34:22.742553image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-05-11T08:34:23.217161image/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

단어내용입력날짜수정날짜사용여부게시물번호(pk)
0생화학적 산소요구량수중에 포함되어 있는 유기물이 미생물에 의해서 호기성 분해될 때 필요로 하는 산소량을 mg/ℓ 또는 ppm 단위로 나타낸 것으로서, 수중의 용존산소에 의해서 유기물의 양을 간접적으로 나타내는 척도가 되고, 하천이나 하수?공장페수 등의 오염농도를 나타내는 지표가 되고 있습니다. 분해과정은 주로 유기물의 산화가 끝날 때까지 소비되는 산소량을 나타내는 제1단계의 탄소계 산소요구량과 질소화합물의 산화가 끝날때까지 소비되는 산소량을 나타내는 제2단계의 질소계 산소요구량으로 구분됩니다. 일반적으로는 20℃에서 5일간에 소비되는 산소량이 사용되며, BOD5로 표시됩니다.2006-02-01 18:50:13.02006-02-20 11:59:32.0Y74
1소결(燒結)물질의 용융온도보다 낮은 온도에서 장시간 열을 가하여 물리/화학적으로 물질간에 결합하여 큰 결정체를 형성하는 과정을 말합니다.2006-02-01 18:50:13.0<NA>Y75
2소독병원균을 죽이는 처리를 일컫습니다. 모든 미생물을 다 죽이는 처리를 멸균이라고 하는데 반하여 소독은 오?폐수 또는 정수과정에서 병원성미생물을 치사하게 하는 것을 의미합니다. 우리 나라의 정수처리장, 하수처리장 등에서는 주로 염소소독을 실시하고 있습니다.2006-02-01 18:50:13.02006-02-20 13:14:31.0Y76
3수도권매립지인천광역시 서구 검단동 및 검암동에 위치하고 있으며, 면적은 1,990만m2(약602만평)입니다. 수도권매립지 관리공사에서 운영하고 있으며, 생활폐기물, 건설폐기물, 사업장폐기물이 매립되고 있습니다.2006-02-01 18:50:13.02006-02-20 13:14:16.0Y77
4수트블로어보일러의 튜브 표면에 부착된 비산재를 증기를 사용하여 전열면의 청소를 하는 장치입니다.2006-02-01 18:50:13.02006-02-20 13:14:07.0Y78
5순수처리설비보일러 용수의 원수(수도물)가 여러가지 불순물을 함유하고 있어 보일러 장애의 원인이 되기 때문에 원수를 처리하여 보일러 보급수로서 적합한 물을 생산하는 설비입니다. 원수처리법은 약품처리법, 증류법, 이온교환수지법등이 있으며 일반적으로 이온교환수지법을 채택하고 있습니다.2006-02-01 18:50:13.02006-02-20 13:13:57.0Y79
6스모그Smoke(연기)와 Fog(안개)의 합성어입니다. 즉, 매연과 안개에 의한 대기오염을 가리킵니다. 공장과 자동차의 배기가스가 주요 원인입니다. 자동차의 배기 가스가 주요 원인인 로스엔젤레스형 스모그가 있고, 석탄 연소에 의한 배기가스가 주요 원인인 런던형 스모그가 있습니다.2006-02-01 18:50:13.02006-02-20 13:13:42.0Y80
7슬러리(현탁액)고농도의 현탁물질(입경 2mm이하의 물에 용해되지 않는 물질)을 함유한 유동성이 적은 액상상태를 말하며, 하수도에서는 농축슬러지, 소화슬러지, 액상소각재 등이 이에 해당됩니다.2006-02-01 18:50:13.0<NA>Y81
8쓰레기 종량제쓰레기 없는 깨끗한 환경을 만들기 위하여 주택의 크기, 재산세액에 따라 차등적으로 수수료를 적용하던 기존의 제도와 달리, 쓰레기의 실제 배출량에 따라 수수료를 차등 부과하는 제도로써 스스로 쓰레기를 줄이고 재활용품도 최대한 분리배출하도록 만들어진 제도입니다.2006-02-01 18:50:13.02006-02-15 14:44:36.0Y82
9안정지산화지 또는 라군이라고도 합니다. 생물학적 폐수처리법의 하나입니다.2006-02-01 18:50:13.02006-02-20 13:12:22.0Y84
단어내용입력날짜수정날짜사용여부게시물번호(pk)
145ppm(parts per million)100만 분의 1(parts per million)을 나타내는 농도의 단위입니다. 즉, 전체 중에서 어떤 오염물질이 차지하는 농도를 나타내는 것으로서 예를 들면, 사과 100만개 중에 1개가 썩은 경우 썩은 사과의 농도가 1ppm에 해당됩니다. mg/ℓ와 같은 단위입니다.2006-02-01 18:50:13.02006-02-20 12:02:10.0Y165
146ppm(parts per million)parts per million. 기체나 액체?고체 중에 함유되어 있는 어떤 물질의 비율을 나타내는 단위로서, 1ppm은 100만분의 1이다. 대기 중의 아황산가스?일산화탄소 등의 양을 표시하는데 이용됩니다.2006-02-01 18:50:13.02006-02-20 12:01:45.0Y166
147SCR배출가스중 NOx물질을 선택적인 촉매탑(백금, 티타늄, 바나듐 등)를 이용하여 저감시키는 원리로 설치된 장치입니다.2006-02-01 18:50:13.0<NA>Y167
148SCR(Selective Catalytic Reduction,선택적 촉매 환원법)암모니아나 요소와 같은 환원제와 배출가스중의 질소산화물이 촉매반응기에서 반응하여 질소 및 산소로 환원되는 공정입니다.2006-02-01 18:50:13.02006-02-20 12:01:33.0Y168
149SNCR배출가스중 NOx물질을 선택적인 비촉매(요소수)를 사용하여 저감시키는 원리로 설치된 장치입니다.2006-02-01 18:50:13.0<NA>Y169
150SOx일반적으로 SO, SO2, SO3의 황산화물의 총칭을 말합니다.2006-02-01 18:50:13.0<NA>Y170
151TEQ(Toxic Equivalents)다이옥신 독성등가환산농도이며 단위는 TEQ ng/㎥입니다. 1ng(나노그램)은 10억분의1그램입니다. 법적기준은 0.1 ng/㎥입니다2006-02-01 18:50:13.02006-02-20 12:01:19.0Y171
152TMS(TELE-MONITORING-SYSTEM)굴뚝 배출가스 자동측정기대기, 수질등 환경오염물질 배출농도를 자동측정기로 상시 측정하고 이를 관제센타의 주컴퓨터와 온라인으로 연결하여 오염물질 배출 상황울 24시간 상시 감시하는 시스템입니다. 대기환경보전법 15조 및 동법시행령 13조, 환경부 고시 제2001-201호 법적기준 명기하여야 합니다.2006-02-01 18:50:13.02006-02-20 12:01:06.0Y172
153폐기물처리시설설치촉진및주변지역지원등에관한법률제20조 (주민편익시설의 설치)폐기물처리시설설치기관은 대통령령이 정하는 바에 따라 당해 폐기물처리시설의 부지 또는 그 인근에 지원협의체와 협의하여 체육시설등 지역주민을 위한 편익시설을 설치하여야 합니다. 다만, 지원협의체가 그 편익시설의 전부 또는 일부의 설치를 원하지 아니하는 경우에는 시설의 설치비용에 상당하는 금액을 제21조의 규정에 의한 주민지원기금에 출연할 수 있습니다. <개정 97?8?28>2006-02-01 18:50:13.02006-02-20 12:00:48.0Y173
154부영양화질소, 인 등 식물에게 좋은 영양물질이 물에 지나치게 많이 있는 상태를 말합니다. 주로 호수와 같이 잘 흐르지 않는 물에 분뇨 같은 것들이 많이 들어갔을 때 일어납니다. 부영양화 상태가 되면 호소에서는 녹조류(Algae)가 지나치게 번식하여 물 속에 산소와 햇빛 공급이 차단하게 되어 수중생물이 위태로운 환경을 만들며, 해역에서는 특히 적조 플랑크톤이 많이 발생하여 적색을 띄므로 이를 적조현상이라고 합니다.2006-02-01 18:50:13.02023-10-06 16:42:00.0Y62