Overview

Dataset statistics

Number of variables22
Number of observations796
Missing cells3552
Missing cells (%)20.3%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory140.1 KiB
Average record size in memory180.2 B

Variable types

Text13
Numeric2
Unsupported1
Categorical5
DateTime1

Dataset

Description관리번호,명칭,관련항목,연계자원,경도정보(127.XX),위도정보(36.XXX),이명칭,지역,지번주소,도로명주소,개요,역사정보,시대분류,주제분류,시작일(발생일),인물,제공기관,언어유형,제작일,유형,형식,등록일
Author중구
URLhttps://data.seoul.go.kr/dataList/OA-13373/S/1/datasetView.do

Alerts

제공기관 has constant value ""Constant
언어유형 has constant value ""Constant
제작일 has constant value ""Constant
유형 has constant value ""Constant
형식 has constant value ""Constant
관련항목 has 424 (53.3%) missing valuesMissing
연계자원 has 711 (89.3%) missing valuesMissing
경도정보(127.XX) has 72 (9.0%) missing valuesMissing
위도정보(36.XXX) has 72 (9.0%) missing valuesMissing
이명칭 has 634 (79.6%) missing valuesMissing
지번주소 has 796 (100.0%) missing valuesMissing
역사정보 has 44 (5.5%) missing valuesMissing
시작일(발생일) has 8 (1.0%) missing valuesMissing
인물 has 790 (99.2%) missing valuesMissing
경도정보(127.XX) is highly skewed (γ1 = -26.90650144)Skewed
위도정보(36.XXX) is highly skewed (γ1 = 26.90715382)Skewed
관리번호 has unique valuesUnique
지번주소 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysisUnsupported

Reproduction

Analysis started2023-12-11 09:06:40.923996
Analysis finished2023-12-11 09:06:43.823117
Duration2.9 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

관리번호
Text

UNIQUE 

Distinct796
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size6.3 KiB
2023-12-11T18:06:44.076082image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Characters and Unicode

Total characters7960
Distinct characters14
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique796 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st rowJGH_000078
2nd rowJGH_000082
3rd rowJGH_000084
4th rowJGH_000089
5th rowJGH_000040
ValueCountFrequency (%)
jgh_000078 1
 
0.1%
jgh_000859 1
 
0.1%
jgh_000455 1
 
0.1%
jgh_000625 1
 
0.1%
jgh_000072 1
 
0.1%
jgh_000129 1
 
0.1%
jgh_000284 1
 
0.1%
jgh_000131 1
 
0.1%
jgh_000462 1
 
0.1%
jgh_000645 1
 
0.1%
Other values (786) 786
98.7%
2023-12-11T18:06:44.841252image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 2619
32.9%
J 796
 
10.0%
G 796
 
10.0%
H 796
 
10.0%
_ 796
 
10.0%
1 268
 
3.4%
5 257
 
3.2%
7 255
 
3.2%
6 254
 
3.2%
4 250
 
3.1%
Other values (4) 873
 
11.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 4776
60.0%
Uppercase Letter 2388
30.0%
Connector Punctuation 796
 
10.0%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 2619
54.8%
1 268
 
5.6%
5 257
 
5.4%
7 255
 
5.3%
6 254
 
5.3%
4 250
 
5.2%
3 240
 
5.0%
8 233
 
4.9%
2 229
 
4.8%
9 171
 
3.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
J 796
33.3%
G 796
33.3%
H 796
33.3%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 796
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 5572
70.0%
Latin 2388
30.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
0 2619
47.0%
_ 796
 
14.3%
1 268
 
4.8%
5 257
 
4.6%
7 255
 
4.6%
6 254
 
4.6%
4 250
 
4.5%
3 240
 
4.3%
8 233
 
4.2%
2 229
 
4.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
J 796
33.3%
G 796
33.3%
H 796
33.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 7960
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 2619
32.9%
J 796
 
10.0%
G 796
 
10.0%
H 796
 
10.0%
_ 796
 
10.0%
1 268
 
3.4%
5 257
 
3.2%
7 255
 
3.2%
6 254
 
3.2%
4 250
 
3.1%
Other values (4) 873
 
11.0%

명칭
Text

Distinct795
Distinct (%)99.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size6.3 KiB
2023-12-11T18:06:45.088479image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length30
Median length24
Mean length8.2424623
Min length2

Characters and Unicode

Total characters6561
Distinct characters831
Distinct categories9 ?
Distinct scripts6 ?
Distinct blocks7 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique794 ?
Unique (%)99.7%

Sample

1st row芸場洞のケヤキ(西2-6)
2nd row乃木神社址
3rd row?字洞川?字洞橋址
4th row?字所址
5th row自由センタ?
ValueCountFrequency (%)
大方??華 8
 
0.9%
忠洞2街 7
 
0.8%
周本 5
 
0.6%
忠武路 3
 
0.4%
東?大 2
 
0.2%
正祖筆 2
 
0.2%
平和市場 2
 
0.2%
三?史記 2
 
0.2%
白凡?場 2
 
0.2%
梨花?堂 2
 
0.2%
Other values (811) 813
95.9%
2023-12-11T18:06:45.530175image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
? 785
 
12.0%
ン 191
 
2.9%
址 147
 
2.2%
ル 121
 
1.8%
洞 99
 
1.5%
（ 94
 
1.4%
） 94
 
1.4%
館 92
 
1.4%
大 76
 
1.2%
ウ 65
 
1.0%
Other values (821) 4797
73.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 5177
78.9%
Other Punctuation 818
 
12.5%
Decimal Number 144
 
2.2%
Open Punctuation 137
 
2.1%
Close Punctuation 137
 
2.1%
Uppercase Letter 55
 
0.8%
Space Separator 54
 
0.8%
Dash Punctuation 22
 
0.3%
Lowercase Letter 17
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
ン 191
 
3.7%
址 147
 
2.8%
ル 121
 
2.3%
洞 99
 
1.9%
館 92
 
1.8%
大 76
 
1.5%
ウ 65
 
1.3%
南 61
 
1.2%
ョ 56
 
1.1%
ソ 55
 
1.1%
Other values (766) 4214
81.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
M 7
12.7%
T 6
10.9%
P 5
 
9.1%
C 5
 
9.1%
E 4
 
7.3%
A 4
 
7.3%
B 4
 
7.3%
N 3
 
5.5%
W 2
 
3.6%
D 2
 
3.6%
Other values (9) 13
23.6%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 40
27.8%
1 31
21.5%
3 14
 
9.7%
8 12
 
8.3%
6 10
 
6.9%
9 10
 
6.9%
4 8
 
5.6%
7 8
 
5.6%
0 5
 
3.5%
5 5
 
3.5%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 3
17.6%
l 3
17.6%
n 3
17.6%
a 2
11.8%
d 1
 
5.9%
w 1
 
5.9%
e 1
 
5.9%
i 1
 
5.9%
h 1
 
5.9%
s 1
 
5.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
? 785
96.0%
· 26
 
3.2%
、 4
 
0.5%
, 1
 
0.1%
！ 1
 
0.1%
＆ 1
 
0.1%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
（ 94
68.6%
( 42
30.7%
[ 1
 
0.7%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
） 94
68.6%
) 42
30.7%
] 1
 
0.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
45
83.3%
　 9
 
16.7%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 22
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Han 3616
55.1%
Katakana 1463
22.3%
Common 1312
 
20.0%
Hiragana 85
 
1.3%
Latin 72
 
1.1%
Hangul 13
 
0.2%

Most frequent character per script

Han
ValueCountFrequency (%)
址 147
 
4.1%
洞 99
 
2.7%
館 92
 
2.5%
大 76
 
2.1%
南 61
 
1.7%
橋 53
 
1.5%
門 51
 
1.4%
川 51
 
1.4%
場 49
 
1.4%
山 49
 
1.4%
Other values (664) 2888
79.9%
Katakana
ValueCountFrequency (%)
ン 191
 
13.1%
ル 121
 
8.3%
ウ 65
 
4.4%
ョ 56
 
3.8%
ソ 55
 
3.8%
ト 44
 
3.0%
タ 44
 
3.0%
ス 37
 
2.5%
ク 35
 
2.4%
ア 34
 
2.3%
Other values (67) 781
53.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
M 7
 
9.7%
T 6
 
8.3%
P 5
 
6.9%
C 5
 
6.9%
E 4
 
5.6%
A 4
 
5.6%
B 4
 
5.6%
o 3
 
4.2%
N 3
 
4.2%
l 3
 
4.2%
Other values (19) 28
38.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
? 785
59.8%
（ 94
 
7.2%
） 94
 
7.2%
45
 
3.4%
) 42
 
3.2%
( 42
 
3.2%
2 40
 
3.0%
1 31
 
2.4%
· 26
 
2.0%
- 22
 
1.7%
Other values (16) 91
 
6.9%
Hiragana
ValueCountFrequency (%)
の 39
45.9%
り 22
25.9%
っ 3
 
3.5%
た 3
 
3.5%
に 2
 
2.4%
び 2
 
2.4%
ぶ 1
 
1.2%
つ 1
 
1.2%
て 1
 
1.2%
さ 1
 
1.2%
Other values (10) 10
 
11.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
씮 5
38.5%
옠 5
38.5%
얎 1
 
7.7%
쒛 1
 
7.7%
쑿 1
 
7.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
CJK 3608
55.0%
Katakana 1463
22.3%
ASCII 1154
 
17.6%
None 230
 
3.5%
Hiragana 85
 
1.3%
Hangul 13
 
0.2%
CJK Compat Ideographs 8
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
? 785
68.0%
45
 
3.9%
) 42
 
3.6%
( 42
 
3.6%
2 40
 
3.5%
1 31
 
2.7%
- 22
 
1.9%
3 14
 
1.2%
8 12
 
1.0%
6 10
 
0.9%
Other values (37) 111
 
9.6%
Katakana
ValueCountFrequency (%)
ン 191
 
13.1%
ル 121
 
8.3%
ウ 65
 
4.4%
ョ 56
 
3.8%
ソ 55
 
3.8%
ト 44
 
3.0%
タ 44
 
3.0%
ス 37
 
2.5%
ク 35
 
2.4%
ア 34
 
2.3%
Other values (67) 781
53.4%
CJK
ValueCountFrequency (%)
址 147
 
4.1%
洞 99
 
2.7%
館 92
 
2.5%
大 76
 
2.1%
南 61
 
1.7%
橋 53
 
1.5%
門 51
 
1.4%
川 51
 
1.4%
場 49
 
1.4%
山 49
 
1.4%
Other values (658) 2880
79.8%
None
ValueCountFrequency (%)
（ 94
40.9%
） 94
40.9%
· 26
 
11.3%
　 9
 
3.9%
、 4
 
1.7%
！ 1
 
0.4%
＆ 1
 
0.4%
２ 1
 
0.4%
Hiragana
ValueCountFrequency (%)
の 39
45.9%
り 22
25.9%
っ 3
 
3.5%
た 3
 
3.5%
に 2
 
2.4%
び 2
 
2.4%
ぶ 1
 
1.2%
つ 1
 
1.2%
て 1
 
1.2%
さ 1
 
1.2%
Other values (10) 10
 
11.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
씮 5
38.5%
옠 5
38.5%
얎 1
 
7.7%
쒛 1
 
7.7%
쑿 1
 
7.7%
CJK Compat Ideographs
ValueCountFrequency (%)
金 2
25.0%
李 2
25.0%
柳 1
12.5%
羅 1
12.5%
梁 1
12.5%
女 1
12.5%

관련항목
Text

MISSING 

Distinct282
Distinct (%)75.8%
Missing424
Missing (%)53.3%
Memory size6.3 KiB
2023-12-11T18:06:45.768964image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length164
Median length10
Mean length19.897849
Min length10

Characters and Unicode

Total characters7402
Distinct characters16
Distinct categories5 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique254 ?
Unique (%)68.3%

Sample

1st rowJGH_000074,JGH_000079,JGH_000457,JGH_000458
2nd rowJGH_000089,JGH_000899
3rd rowJGH_000084,JGH_000899
4th rowJGH_000056,JGH_000754,JGH_000758
5th rowJGH_000063,JGH_000065
ValueCountFrequency (%)
jgh_000444 21
 
5.6%
jgh_001181 19
 
5.1%
jgh_000370 13
 
3.5%
jgh_000010 7
 
1.9%
jgh_000447 6
 
1.6%
jgh_000727 4
 
1.1%
jgh_000400 4
 
1.1%
jgh_000131 3
 
0.8%
jgh_000456 3
 
0.8%
jgh_000023,jgh_000444 2
 
0.5%
Other values (272) 290
78.0%
2023-12-11T18:06:46.162054image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 2423
32.7%
J 706
 
9.5%
G 706
 
9.5%
H 706
 
9.5%
_ 706
 
9.5%
, 335
 
4.5%
4 322
 
4.4%
1 246
 
3.3%
8 230
 
3.1%
7 226
 
3.1%
Other values (6) 796
 
10.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 4242
57.3%
Uppercase Letter 2118
28.6%
Connector Punctuation 706
 
9.5%
Other Punctuation 335
 
4.5%
Close Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 2423
57.1%
4 322
 
7.6%
1 246
 
5.8%
8 230
 
5.4%
7 226
 
5.3%
3 203
 
4.8%
6 192
 
4.5%
5 153
 
3.6%
2 128
 
3.0%
9 119
 
2.8%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
J 706
33.3%
G 706
33.3%
H 706
33.3%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 706
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 335
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 5284
71.4%
Latin 2118
28.6%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
0 2423
45.9%
_ 706
 
13.4%
, 335
 
6.3%
4 322
 
6.1%
1 246
 
4.7%
8 230
 
4.4%
7 226
 
4.3%
3 203
 
3.8%
6 192
 
3.6%
5 153
 
2.9%
Other values (3) 248
 
4.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
J 706
33.3%
G 706
33.3%
H 706
33.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 7402
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 2423
32.7%
J 706
 
9.5%
G 706
 
9.5%
H 706
 
9.5%
_ 706
 
9.5%
, 335
 
4.5%
4 322
 
4.4%
1 246
 
3.3%
8 230
 
3.1%
7 226
 
3.1%
Other values (6) 796
 
10.8%

연계자원
Text

MISSING 

Distinct85
Distinct (%)100.0%
Missing711
Missing (%)89.3%
Memory size6.3 KiB
2023-12-11T18:06:46.478516image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Characters and Unicode

Total characters850
Distinct characters14
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique85 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st rowJGS_000045
2nd rowJGS_000002
3rd rowJGS_000063
4th rowJGS_000055
5th rowJGS_000016
ValueCountFrequency (%)
jgs_000003 1
 
1.2%
jgs_000084 1
 
1.2%
jgs_000036 1
 
1.2%
jgs_000060 1
 
1.2%
jgs_000047 1
 
1.2%
jgs_000099 1
 
1.2%
jgs_000023 1
 
1.2%
jgs_000057 1
 
1.2%
jgs_000041 1
 
1.2%
jgs_000070 1
 
1.2%
Other values (75) 75
88.2%
2023-12-11T18:06:46.890893image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 357
42.0%
J 85
 
10.0%
G 85
 
10.0%
S 85
 
10.0%
_ 85
 
10.0%
1 19
 
2.2%
4 19
 
2.2%
2 19
 
2.2%
6 18
 
2.1%
5 18
 
2.1%
Other values (4) 60
 
7.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 510
60.0%
Uppercase Letter 255
30.0%
Connector Punctuation 85
 
10.0%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 357
70.0%
1 19
 
3.7%
4 19
 
3.7%
2 19
 
3.7%
6 18
 
3.5%
5 18
 
3.5%
7 18
 
3.5%
3 17
 
3.3%
8 14
 
2.7%
9 11
 
2.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
J 85
33.3%
G 85
33.3%
S 85
33.3%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 85
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 595
70.0%
Latin 255
30.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
0 357
60.0%
_ 85
 
14.3%
1 19
 
3.2%
4 19
 
3.2%
2 19
 
3.2%
6 18
 
3.0%
5 18
 
3.0%
7 18
 
3.0%
3 17
 
2.9%
8 14
 
2.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
J 85
33.3%
G 85
33.3%
S 85
33.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 850
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 357
42.0%
J 85
 
10.0%
G 85
 
10.0%
S 85
 
10.0%
_ 85
 
10.0%
1 19
 
2.2%
4 19
 
2.2%
2 19
 
2.2%
6 18
 
2.1%
5 18
 
2.1%
Other values (4) 60
 
7.1%

경도정보(127.XX)
Real number (ℝ)

MISSING  SKEWED 

Distinct519
Distinct (%)71.7%
Missing72
Missing (%)9.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean126.8658
Minimum37.55317
Maximum127.025
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size7.1 KiB
2023-12-11T18:06:47.079763image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum37.55317
5-th percentile126.96902
Q1126.9766
median126.9876
Q3127.00086
95-th percentile127.01322
Maximum127.025
Range89.471834
Interquartile range (IQR)0.0242592

Descriptive statistics

Standard deviation3.3238993
Coefficient of variation (CV)0.026200122
Kurtosis723.97318
Mean126.8658
Median Absolute Deviation (MAD)0.01157995
Skewness-26.906501
Sum91850.837
Variance11.048307
MonotonicityNot monotonic
2023-12-11T18:06:47.263459image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
126.9760655 21
 
2.6%
126.9990619 17
 
2.1%
126.993561 12
 
1.5%
127.0001869 10
 
1.3%
126.9902669 9
 
1.1%
126.9663687 7
 
0.9%
127.0097934 5
 
0.6%
126.988092 5
 
0.6%
126.9817309 5
 
0.6%
126.9805213 5
 
0.6%
Other values (509) 628
78.9%
(Missing) 72
 
9.0%
ValueCountFrequency (%)
37.5531696 1
 
0.1%
126.9618745 1
 
0.1%
126.9628 1
 
0.1%
126.963323 1
 
0.1%
126.9641106 1
 
0.1%
126.9641308 1
 
0.1%
126.966205 2
 
0.3%
126.9662871 1
 
0.1%
126.9663687 7
0.9%
126.9669871 3
0.4%
ValueCountFrequency (%)
127.0250041 1
0.1%
127.0233836 1
0.1%
127.022704 1
0.1%
127.0218852 1
0.1%
127.0218074 1
0.1%
127.0217663 1
0.1%
127.0212812 1
0.1%
127.0210984 1
0.1%
127.0204904 1
0.1%
127.020038 1
0.1%

위도정보(36.XXX)
Real number (ℝ)

MISSING  SKEWED 

Distinct520
Distinct (%)71.8%
Missing72
Missing (%)9.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean37.68558
Minimum37.54712
Maximum127.0062
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size7.1 KiB
2023-12-11T18:06:47.439871image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum37.54712
5-th percentile37.552697
Q137.558319
median37.562313
Q337.566464
95-th percentile37.568884
Maximum127.0062
Range89.459085
Interquartile range (IQR)0.008145475

Descriptive statistics

Standard deviation3.3241701
Coefficient of variation (CV)0.088208014
Kurtosis723.99661
Mean37.68558
Median Absolute Deviation (MAD)0.0040486
Skewness26.907154
Sum27284.36
Variance11.050107
MonotonicityNot monotonic
2023-12-11T18:06:47.565295image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
37.5676649 21
 
2.6%
37.5579682 17
 
2.1%
37.5584554 12
 
1.5%
37.5582582 10
 
1.3%
37.5591077 9
 
1.1%
37.5569261 7
 
0.9%
37.5647524 5
 
0.6%
37.5656187 5
 
0.6%
37.5620607 5
 
0.6%
37.5519464 5
 
0.6%
Other values (510) 628
78.9%
(Missing) 72
 
9.0%
ValueCountFrequency (%)
37.54712 1
0.1%
37.5479206 1
0.1%
37.5481408 1
0.1%
37.548707 1
0.1%
37.549492 1
0.1%
37.5496721 1
0.1%
37.5500121 2
0.3%
37.550071 2
0.3%
37.5501776 1
0.1%
37.5510742 1
0.1%
ValueCountFrequency (%)
127.0062047 1
0.1%
37.5783108 1
0.1%
37.5717155 1
0.1%
37.5713556 1
0.1%
37.5710754 1
0.1%
37.5709405 1
0.1%
37.5698371 1
0.1%
37.569775 1
0.1%
37.5697667 1
0.1%
37.5697285 1
0.1%

이명칭
Text

MISSING 

Distinct150
Distinct (%)92.6%
Missing634
Missing (%)79.6%
Memory size6.3 KiB
2023-12-11T18:06:47.735841image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length39
Median length25
Mean length8.9506173
Min length2

Characters and Unicode

Total characters1450
Distinct characters388
Distinct categories8 ?
Distinct scripts6 ?
Distinct blocks6 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique146 ?
Unique (%)90.1%

Sample

1st row韓?自由?連盟
2nd row禁衛?火?庫址
3rd row筆洞バプテスト??
4th row東岳先生詩壇岩文字
5th row??洞 李進承家屋、駙馬都尉朴泳孝家屋
ValueCountFrequency (%)
忠洞2街 6
 
3.4%
文化住宅 6
 
3.4%
大?頂首楞??、楞 5
 
2.8%
金剛 3
 
1.7%
東岳先生詩壇岩文字 2
 
1.1%
慶運堂 1
 
0.6%
宮禁川橋 1
 
0.6%
徐?峯址 1
 
0.6%
統一商店街 1
 
0.6%
光熙ファッションモ?ル 1
 
0.6%
Other values (150) 150
84.7%
2023-12-11T18:06:48.049814image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
? 180
 
12.4%
、 43
 
3.0%
ン 39
 
2.7%
ル 35
 
2.4%
洞 26
 
1.8%
橋 23
 
1.6%
ト 19
 
1.3%
南 19
 
1.3%
址 19
 
1.3%
街 16
 
1.1%
Other values (378) 1031
71.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1145
79.0%
Other Punctuation 229
 
15.8%
Decimal Number 17
 
1.2%
Close Punctuation 16
 
1.1%
Open Punctuation 16
 
1.1%
Space Separator 15
 
1.0%
Uppercase Letter 10
 
0.7%
Dash Punctuation 2
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
ン 39
 
3.4%
ル 35
 
3.1%
洞 26
 
2.3%
橋 23
 
2.0%
ト 19
 
1.7%
南 19
 
1.7%
址 19
 
1.7%
街 16
 
1.4%
大 16
 
1.4%
ア 15
 
1.3%
Other values (354) 918
80.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
O 2
20.0%
P 2
20.0%
D 1
10.0%
C 1
10.0%
B 1
10.0%
T 1
10.0%
A 1
10.0%
J 1
10.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
? 180
78.6%
、 43
 
18.8%
· 3
 
1.3%
/ 2
 
0.9%
, 1
 
0.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 10
58.8%
1 5
29.4%
4 1
 
5.9%
２ 1
 
5.9%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 14
87.5%
） 2
 
12.5%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 13
81.2%
（ 3
 
18.8%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
　 9
60.0%
6
40.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Han 790
54.5%
Katakana 345
23.8%
Common 295
 
20.3%
Latin 10
 
0.7%
Hiragana 6
 
0.4%
Hangul 4
 
0.3%

Most frequent character per script

Han
ValueCountFrequency (%)
洞 26
 
3.3%
橋 23
 
2.9%
南 19
 
2.4%
址 19
 
2.4%
街 16
 
2.0%
大 16
 
2.0%
館 14
 
1.8%
山 14
 
1.8%
堂 13
 
1.6%
文 12
 
1.5%
Other values (282) 618
78.2%
Katakana
ValueCountFrequency (%)
ン 39
 
11.3%
ル 35
 
10.1%
ト 19
 
5.5%
ア 15
 
4.3%
ウ 15
 
4.3%
ソ 14
 
4.1%
リ 13
 
3.8%
タ 11
 
3.2%
ッ 10
 
2.9%
ホ 10
 
2.9%
Other values (56) 164
47.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
? 180
61.0%
、 43
 
14.6%
) 14
 
4.7%
( 13
 
4.4%
2 10
 
3.4%
　 9
 
3.1%
6
 
2.0%
1 5
 
1.7%
（ 3
 
1.0%
· 3
 
1.0%
Other values (6) 9
 
3.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
O 2
20.0%
P 2
20.0%
D 1
10.0%
C 1
10.0%
B 1
10.0%
T 1
10.0%
A 1
10.0%
J 1
10.0%
Hiragana
ValueCountFrequency (%)
の 3
50.0%
が 1
 
16.7%
っ 1
 
16.7%
た 1
 
16.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
옠 3
75.0%
싢 1
 
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
CJK 790
54.5%
Katakana 345
23.8%
ASCII 244
 
16.8%
None 61
 
4.2%
Hiragana 6
 
0.4%
Hangul 4
 
0.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
? 180
73.8%
) 14
 
5.7%
( 13
 
5.3%
2 10
 
4.1%
6
 
2.5%
1 5
 
2.0%
/ 2
 
0.8%
- 2
 
0.8%
O 2
 
0.8%
P 2
 
0.8%
Other values (8) 8
 
3.3%
None
ValueCountFrequency (%)
、 43
70.5%
　 9
 
14.8%
（ 3
 
4.9%
· 3
 
4.9%
） 2
 
3.3%
２ 1
 
1.6%
Katakana
ValueCountFrequency (%)
ン 39
 
11.3%
ル 35
 
10.1%
ト 19
 
5.5%
ア 15
 
4.3%
ウ 15
 
4.3%
ソ 14
 
4.1%
リ 13
 
3.8%
タ 11
 
3.2%
ッ 10
 
2.9%
ホ 10
 
2.9%
Other values (56) 164
47.5%
CJK
ValueCountFrequency (%)
洞 26
 
3.3%
橋 23
 
2.9%
南 19
 
2.4%
址 19
 
2.4%
街 16
 
2.0%
大 16
 
2.0%
館 14
 
1.8%
山 14
 
1.8%
堂 13
 
1.6%
文 12
 
1.5%
Other values (282) 618
78.2%
Hiragana
ValueCountFrequency (%)
の 3
50.0%
が 1
 
16.7%
っ 1
 
16.7%
た 1
 
16.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
옠 3
75.0%
싢 1
 
25.0%

지역
Text

Distinct143
Distinct (%)18.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size6.3 KiB
2023-12-11T18:06:48.312800image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length26
Median length23
Mean length11.557789
Min length8

Characters and Unicode

Total characters9200
Distinct characters134
Distinct categories7 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks6 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique57 ?
Unique (%)7.2%

Sample

1st rowソウル特別市中?退溪路
2nd rowソウル特別市中?芸場洞
3rd rowソウル特別市中?忠武路3街
4th rowソウル特別市中?忠武路3街
5th rowソウル特別市中??忠洞2街
ValueCountFrequency (%)
ソウル特別市中?退溪路 50
 
6.3%
ソウル特別市中 45
 
5.6%
ソウル特別市中??忠洞2街 44
 
5.5%
ソウル特別市中?貞洞 32
 
4.0%
ソウル特別市中?世宗大路 31
 
3.9%
ソウル特別市中?乙支路 27
 
3.4%
ソウル特別市東湖路 24
 
3.0%
ソウル特別市中?新堂洞 22
 
2.8%
ソウル特別市中?小波路 22
 
2.8%
ソウル特別市中?小公洞 20
 
2.5%
Other values (134) 482
60.3%
2023-12-11T18:06:48.707322image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
? 897
9.8%
ル 837
9.1%
市 797
8.7%
ソ 796
8.7%
ウ 796
8.7%
別 796
8.7%
特 796
8.7%
中 763
 
8.3%
路 415
 
4.5%
洞 357
 
3.9%
Other values (124) 1950
21.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 8051
87.5%
Other Punctuation 899
 
9.8%
Decimal Number 239
 
2.6%
Close Punctuation 3
 
< 0.1%
Dash Punctuation 3
 
< 0.1%
Space Separator 3
 
< 0.1%
Open Punctuation 2
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
ル 837
10.4%
市 797
9.9%
ソ 796
9.9%
ウ 796
9.9%
別 796
9.9%
特 796
9.9%
中 763
9.5%
路 415
 
5.2%
洞 357
 
4.4%
街 222
 
2.8%
Other values (109) 1476
18.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 100
41.8%
1 67
28.0%
5 22
 
9.2%
3 22
 
9.2%
6 13
 
5.4%
4 11
 
4.6%
0 2
 
0.8%
7 1
 
0.4%
8 1
 
0.4%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
? 897
99.8%
、 2
 
0.2%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 3
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 3
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
3
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Han 5561
60.4%
Katakana 2488
27.0%
Common 1149
 
12.5%
Hangul 2
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Han
ValueCountFrequency (%)
市 797
14.3%
別 796
14.3%
特 796
14.3%
中 763
13.7%
路 415
 
7.5%
洞 357
 
6.4%
街 222
 
4.0%
忠 96
 
1.7%
大 75
 
1.3%
南 67
 
1.2%
Other values (100) 1177
21.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
? 897
78.1%
2 100
 
8.7%
1 67
 
5.8%
5 22
 
1.9%
3 22
 
1.9%
6 13
 
1.1%
4 11
 
1.0%
) 3
 
0.3%
- 3
 
0.3%
3
 
0.3%
Other values (5) 8
 
0.7%
Katakana
ValueCountFrequency (%)
ル 837
33.6%
ソ 796
32.0%
ウ 796
32.0%
キ 32
 
1.3%
ン 9
 
0.4%
ネ 9
 
0.4%
マ 9
 
0.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 1
50.0%
방 1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
CJK 5556
60.4%
Katakana 2488
27.0%
ASCII 1147
 
12.5%
CJK Compat Ideographs 5
 
0.1%
None 2
 
< 0.1%
Hangul 2
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
? 897
78.2%
2 100
 
8.7%
1 67
 
5.8%
5 22
 
1.9%
3 22
 
1.9%
6 13
 
1.1%
4 11
 
1.0%
) 3
 
0.3%
- 3
 
0.3%
3
 
0.3%
Other values (4) 6
 
0.5%
Katakana
ValueCountFrequency (%)
ル 837
33.6%
ソ 796
32.0%
ウ 796
32.0%
キ 32
 
1.3%
ン 9
 
0.4%
ネ 9
 
0.4%
マ 9
 
0.4%
CJK
ValueCountFrequency (%)
市 797
14.3%
別 796
14.3%
特 796
14.3%
中 763
13.7%
路 415
 
7.5%
洞 357
 
6.4%
街 222
 
4.0%
忠 96
 
1.7%
大 75
 
1.3%
南 67
 
1.2%
Other values (98) 1172
21.1%
CJK Compat Ideographs
ValueCountFrequency (%)
笠 3
60.0%
蘭 2
40.0%
None
ValueCountFrequency (%)
、 2
100.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 1
50.0%
방 1
50.0%

지번주소
Unsupported

MISSING  REJECTED  UNSUPPORTED 

Missing796
Missing (%)100.0%
Memory size7.1 KiB

도로명주소
Text

Distinct628
Distinct (%)79.0%
Missing1
Missing (%)0.1%
Memory size6.3 KiB
2023-12-11T18:06:48.969971image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length49
Median length40
Mean length24.758491
Min length8

Characters and Unicode

Total characters19683
Distinct characters283
Distinct categories11 ?
Distinct scripts6 ?
Distinct blocks8 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique554 ?
Unique (%)69.7%

Sample

1st rowソウル特別市中?退溪路26キル6(芸場洞2街2-1)
2nd rowソウル特別市中?小波路2キル31(芸場洞8-6)
3rd rowソウル特別市中?退溪路27キル39(忠武路3街24-7)
4th rowソウル特別市中?退溪路173(忠武路3街60-1)の一?
5th rowソウル特別市中??忠洞路72（?忠洞2街201-6）
ValueCountFrequency (%)
ソウル特別市中 18
 
2.1%
ソウル特別市中?世宗大路21道22（太平路1街 12
 
1.4%
ソウル特別市中?世宗大路99(貞洞5-1 12
 
1.4%
60-17）誠庵古書博物館 11
 
1.3%
ソウル特別市中?退溪路34キル28(筆洞2街84-1 11
 
1.3%
ソウル特別市中?筆洞路1キル30(?忠洞2街山192-155)東?大?校?書館 10
 
1.2%
ソウル特別市中?筆洞路1道30（?忠洞2街 9
 
1.0%
ソウル特別市中?世宗大路21キル22(太平路1街60-17)誠庵古書博物館 8
 
0.9%
ソウル特別市中?南山公園キル125-54(芸場洞山5-6 6
 
0.7%
山192-155）東?大??書館 6
 
0.7%
Other values (657) 765
88.1%
2023-12-11T18:06:49.419229image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
? 1291
 
6.6%
1 1145
 
5.8%
ル 1075
 
5.5%
2 885
 
4.5%
市 804
 
4.1%
ウ 803
 
4.1%
ソ 801
 
4.1%
別 796
 
4.0%
特 795
 
4.0%
中 779
 
4.0%
Other values (273) 10509
53.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 11680
59.3%
Decimal Number 4701
23.9%
Other Punctuation 1302
 
6.6%
Close Punctuation 657
 
3.3%
Open Punctuation 655
 
3.3%
Dash Punctuation 598
 
3.0%
Space Separator 77
 
0.4%
Uppercase Letter 9
 
< 0.1%
Lowercase Letter 2
 
< 0.1%
Math Symbol 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
ル 1075
 
9.2%
市 804
 
6.9%
ウ 803
 
6.9%
ソ 801
 
6.9%
別 796
 
6.8%
特 795
 
6.8%
中 779
 
6.7%
路 775
 
6.6%
洞 677
 
5.8%
街 443
 
3.8%
Other values (237) 3932
33.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 1145
24.4%
2 885
18.8%
3 424
 
9.0%
5 384
 
8.2%
4 353
 
7.5%
6 347
 
7.4%
0 345
 
7.3%
7 272
 
5.8%
9 267
 
5.7%
8 260
 
5.5%
Other values (3) 19
 
0.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
M 2
22.2%
A 2
22.2%
Y 1
11.1%
W 1
11.1%
C 1
11.1%
S 1
11.1%
E 1
11.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
? 1291
99.2%
, 6
 
0.5%
、 3
 
0.2%
· 2
 
0.2%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 535
81.4%
） 120
 
18.3%
] 2
 
0.3%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 597
99.8%
― 1
 
0.2%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 535
81.7%
（ 120
 
18.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
73
94.8%
　 4
 
5.2%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
m 2
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 1
100.0%
Format
ValueCountFrequency (%)
­ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Han 8465
43.0%
Common 7992
40.6%
Katakana 3112
 
15.8%
Hiragana 90
 
0.5%
Hangul 13
 
0.1%
Latin 11
 
0.1%

Most frequent character per script

Han
ValueCountFrequency (%)
市 804
 
9.5%
別 796
 
9.4%
特 795
 
9.4%
中 779
 
9.2%
路 775
 
9.2%
洞 677
 
8.0%
街 443
 
5.2%
忠 187
 
2.2%
大 183
 
2.2%
山 139
 
1.6%
Other values (169) 2887
34.1%
Katakana
ValueCountFrequency (%)
ル 1075
34.5%
ウ 803
25.8%
ソ 801
25.7%
キ 226
 
7.3%
ン 29
 
0.9%
ギ 24
 
0.8%
マ 13
 
0.4%
ネ 13
 
0.4%
ビ 10
 
0.3%
ガ 8
 
0.3%
Other values (43) 110
 
3.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
? 1291
16.2%
1 1145
14.3%
2 885
11.1%
- 597
 
7.5%
( 535
 
6.7%
) 535
 
6.7%
3 424
 
5.3%
5 384
 
4.8%
4 353
 
4.4%
6 347
 
4.3%
Other values (18) 1496
18.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
로 3
23.1%
나 2
15.4%
어 1
 
7.7%
태 1
 
7.7%
층 1
 
7.7%
평 1
 
7.7%
길 1
 
7.7%
대 1
 
7.7%
종 1
 
7.7%
세 1
 
7.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
M 2
18.2%
A 2
18.2%
m 2
18.2%
Y 1
9.1%
W 1
9.1%
C 1
9.1%
S 1
9.1%
E 1
9.1%
Hiragana
ValueCountFrequency (%)
の 85
94.4%
さ 2
 
2.2%
り 1
 
1.1%
た 1
 
1.1%
あ 1
 
1.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
CJK 8459
43.0%
ASCII 7733
39.3%
Katakana 3112
 
15.8%
None 269
 
1.4%
Hiragana 90
 
0.5%
Hangul 13
 
0.1%
CJK Compat Ideographs 6
 
< 0.1%
Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
? 1291
16.7%
1 1145
14.8%
2 885
11.4%
- 597
7.7%
( 535
6.9%
) 535
6.9%
3 424
 
5.5%
5 384
 
5.0%
4 353
 
4.6%
6 347
 
4.5%
Other values (16) 1237
16.0%
Katakana
ValueCountFrequency (%)
ル 1075
34.5%
ウ 803
25.8%
ソ 801
25.7%
キ 226
 
7.3%
ン 29
 
0.9%
ギ 24
 
0.8%
マ 13
 
0.4%
ネ 13
 
0.4%
ビ 10
 
0.3%
ガ 8
 
0.3%
Other values (43) 110
 
3.5%
CJK
ValueCountFrequency (%)
市 804
 
9.5%
別 796
 
9.4%
特 795
 
9.4%
中 779
 
9.2%
路 775
 
9.2%
洞 677
 
8.0%
街 443
 
5.2%
忠 187
 
2.2%
大 183
 
2.2%
山 139
 
1.6%
Other values (166) 2881
34.1%
None
ValueCountFrequency (%)
） 120
44.6%
（ 120
44.6%
１ 16
 
5.9%
　 4
 
1.5%
、 3
 
1.1%
· 2
 
0.7%
２ 2
 
0.7%
­ 1
 
0.4%
８ 1
 
0.4%
Hiragana
ValueCountFrequency (%)
の 85
94.4%
さ 2
 
2.2%
り 1
 
1.1%
た 1
 
1.1%
あ 1
 
1.1%
CJK Compat Ideographs
ValueCountFrequency (%)
笠 3
50.0%
蘭 2
33.3%
女 1
 
16.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
로 3
23.1%
나 2
15.4%
어 1
 
7.7%
태 1
 
7.7%
층 1
 
7.7%
평 1
 
7.7%
길 1
 
7.7%
대 1
 
7.7%
종 1
 
7.7%
세 1
 
7.7%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
― 1
100.0%

개요
Text

Distinct795
Distinct (%)99.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size6.3 KiB
2023-12-11T18:06:49.784244image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length874
Median length185
Mean length132.3995
Min length28

Characters and Unicode

Total characters105390
Distinct characters1750
Distinct categories12 ?
Distinct scripts6 ?
Distinct blocks10 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique794 ?
Unique (%)99.7%

Sample

1st row芸場洞のケヤキ(西2-6)は、1996年8月16日、ソウル特別市が保護樹に指定したケヤキで、指定?時の樹?は約450年だった。高さは23m、周?6.37mで、南山の北山麓の退?路26街キルのソウルユ?スホステルへの入口に位置する。この場所は、日帝?占期に朝鮮?督の官邸があり、大韓民?政府樹立後には中央情報部と?家安全企?部があった場所でもある。芸場洞のケヤキ(西2- 6)は、樹勢が旺盛で生育?態が良い風致木であり、ソウル市が所有する公共財産だ。
2nd row乃木神社は、?日??と露日??に??し、陸軍中?に台??督を務めた日本軍の?軍乃木希典を奉る神社だ。乃木神社は、1934年4月に地?祭を行い、1934年9月13日に竣工した。乃木神社址は、乃木神社があった場所で、現在はリラ小?校と社?福祉施設南山園が位置している。光復後神社は撤去され、現在社?福祉法人南山園?に神社?連の遺構がいくつか?っている。
3rd row?字洞川は、南山のふもとから?源し、??川に合流する河川で、?字洞橋は?字洞川の上に架けられた橋だ。?字洞川?字洞橋址は、?字洞橋があった場所で、今は覆蓋されて痕跡を見つけるのは難しい。?字洞橋は、朝鮮時代に活字を作る官?の?字所の前にあったことから、?字コル橋と呼ばれ、近くに南部部?があったためプッドン橋とも呼ばれた。
4th row?字所は、朝鮮時代に活字を?造して本の出版を????していた官?で、1403年(太宗3)王命によって設置された?家機?だ。?字所址は?字所があった場所で、現在のソウル特別市中?退?路173にあたる。?字所は、承政院所?で癸未字をはじめ丁酉字·韓構字·整理字·壬辰字などの??な銅活字を?造した。
5th row自由センタ?は我が?の近代建築を代表する金?根（キム·スグン、1931∼1986）の初期作の一つで、1962年に着工して1964年に完成した露出コンクリ?トの建築物である。自由センタ?は1960年代の冷?イデオロギ?を建築的に象앬する建物であり、韓?反共連盟が本部の建物として使うために建てた。今は韓?反共連盟の後身である韓?自由?連盟所有の建物で、?智院（イェジウォン）·統一安保中央協議?等が入居している。
ValueCountFrequency (%)
この?典は誠庵古書博物館で管理している《大方??華??》の周本6?だ。木版寺刹本で、1冊1軸だ。 2
 
0.2%
club＆spa 2
 
0.2%
henry 2
 
0.2%
忠武路 2
 
0.2%
seoul 2
 
0.2%
fletcher 2
 
0.2%
柳成龍(1542?1607)家跡は壬辰倭?の時、領議政として?難を勝利に導いた名宰相·柳成龍が住んでいた家跡だ。柳成龍は、壬辰倭?で??した痛切な後悔と?訓を後代に?えるめ、『懲毖?、??132?』を著述した。 1
 
0.1%
1898年に完成した明洞聖堂は、カトリックソウル大??の司?座聖堂で韓?初の本堂であり、韓?カトリックの象앬的建物だ。元の名?は鐘峴聖堂だったが、光復後明洞大聖堂に?わった。ラテン十字型三廊式からなるゴシック?式の代表的な建築物で、史跡第258?に指定されている。 1
 
0.1%
黃鶴洞の?房·家具通りは1980年代から?鶴洞の中央市場の裏にでき始めた?房器具·家具の特化通りだ。約450店余りの店?が密集しており、業務用·家庭用の?房器具用品を始め、??な家具を見て購入できる所だ。 1
 
0.1%
ソウル特別市中?南山白凡?場にあるモクゲンジ。1972年10月12日の保護樹指定?時の樹?は約80年で、指定番?は西2-8?だ。 1
 
0.1%
Other values (995) 995
98.4%
2023-12-11T18:06:50.290859image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
? 7730
 
7.3%
の 3280
 
3.1%
、 2985
 
2.8%
に 2665
 
2.5%
た 2173
 
2.1%
。 2014
 
1.9%
1 1876
 
1.8%
し 1777
 
1.7%
る 1721
 
1.6%
は 1656
 
1.6%
Other values (1740) 77513
73.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 81941
77.8%
Other Punctuation 13283
 
12.6%
Decimal Number 7429
 
7.0%
Lowercase Letter 854
 
0.8%
Close Punctuation 573
 
0.5%
Open Punctuation 573
 
0.5%
Uppercase Letter 394
 
0.4%
Space Separator 219
 
0.2%
Dash Punctuation 62
 
0.1%
Other Symbol 37
 
< 0.1%
Other values (2) 25
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
の 3280
 
4.0%
に 2665
 
3.3%
た 2173
 
2.7%
し 1777
 
2.2%
る 1721
 
2.1%
は 1656
 
2.0%
て 1643
 
2.0%
で 1508
 
1.8%
と 1305
 
1.6%
を 1252
 
1.5%
Other values (1643) 62961
76.8%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 99
11.6%
m 98
11.5%
n 87
10.2%
o 77
9.0%
a 76
8.9%
r 58
 
6.8%
l 54
 
6.3%
i 48
 
5.6%
t 44
 
5.2%
s 33
 
3.9%
Other values (16) 180
21.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 44
 
11.2%
S 42
 
10.7%
A 36
 
9.1%
M 29
 
7.4%
N 21
 
5.3%
B 21
 
5.3%
H 20
 
5.1%
D 19
 
4.8%
P 19
 
4.8%
E 19
 
4.8%
Other values (15) 124
31.5%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
? 7730
58.2%
、 2985
 
22.5%
。 2014
 
15.2%
· 426
 
3.2%
. 65
 
0.5%
, 49
 
0.4%
＆ 6
 
< 0.1%
？ 4
 
< 0.1%
/ 1
 
< 0.1%
！ 1
 
< 0.1%
Other values (2) 2
 
< 0.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 1876
25.3%
9 1190
16.0%
0 920
12.4%
2 779
10.5%
6 505
 
6.8%
8 477
 
6.4%
5 459
 
6.2%
3 433
 
5.8%
7 404
 
5.4%
4 382
 
5.1%
Other values (2) 4
 
0.1%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 255
44.5%
） 153
26.7%
」 118
20.6%
》 35
 
6.1%
』 12
 
2.1%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 253
44.2%
（ 154
26.9%
「 118
20.6%
《 35
 
6.1%
『 13
 
2.3%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
∼ 15
62.5%
> 3
 
12.5%
< 3
 
12.5%
~ 2
 
8.3%
+ 1
 
4.2%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㎢ 14
37.8%
㎞ 13
35.1%
㎡ 10
27.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
176
80.4%
　 43
 
19.6%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 62
100.0%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
⅓ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Han 42535
40.4%
Hiragana 30978
29.4%
Common 22201
21.1%
Katakana 8346
 
7.9%
Latin 1248
 
1.2%
Hangul 82
 
0.1%

Most frequent character per script

Han
ValueCountFrequency (%)
年 1188
 
2.8%
中 622
 
1.5%
場 566
 
1.3%
建 547
 
1.3%
市 510
 
1.2%
大 508
 
1.2%
洞 499
 
1.2%
館 457
 
1.1%
路 454
 
1.1%
所 430
 
1.0%
Other values (1485) 36754
86.4%
Katakana
ValueCountFrequency (%)
ル 1074
 
12.9%
ン 722
 
8.7%
ウ 675
 
8.1%
ソ 610
 
7.3%
ス 311
 
3.7%
ト 251
 
3.0%
ッ 216
 
2.6%
リ 196
 
2.3%
ア 174
 
2.1%
テ 168
 
2.0%
Other values (69) 3949
47.3%
Hiragana
ValueCountFrequency (%)
の 3280
 
10.6%
に 2665
 
8.6%
た 2173
 
7.0%
し 1777
 
5.7%
る 1721
 
5.6%
は 1656
 
5.3%
て 1643
 
5.3%
で 1508
 
4.9%
と 1305
 
4.2%
を 1252
 
4.0%
Other values (55) 11998
38.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 99
 
7.9%
m 98
 
7.9%
n 87
 
7.0%
o 77
 
6.2%
a 76
 
6.1%
r 58
 
4.6%
l 54
 
4.3%
i 48
 
3.8%
t 44
 
3.5%
C 44
 
3.5%
Other values (41) 563
45.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
? 7730
34.8%
、 2985
 
13.4%
。 2014
 
9.1%
1 1876
 
8.5%
9 1190
 
5.4%
0 920
 
4.1%
2 779
 
3.5%
6 505
 
2.3%
8 477
 
2.1%
5 459
 
2.1%
Other values (36) 3266
14.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
씉 21
25.6%
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19.5%
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19.5%
옠 12
14.6%
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3.7%
얎 3
 
3.7%
쑿 3
 
3.7%
쒛 2
 
2.4%
싽 1
 
1.2%
방 1
 
1.2%
Other values (4) 4
 
4.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
CJK 42520
40.3%
Hiragana 30978
29.4%
ASCII 17274
16.4%
Katakana 8346
 
7.9%
None 6122
 
5.8%
Hangul 82
 
0.1%
CJK Compat 37
 
< 0.1%
Math Operators 15
 
< 0.1%
CJK Compat Ideographs 15
 
< 0.1%
Number Forms 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
? 7730
44.7%
1 1876
 
10.9%
9 1190
 
6.9%
0 920
 
5.3%
2 779
 
4.5%
6 505
 
2.9%
8 477
 
2.8%
5 459
 
2.7%
3 433
 
2.5%
7 404
 
2.3%
Other values (64) 2501
 
14.5%
Hiragana
ValueCountFrequency (%)
の 3280
 
10.6%
に 2665
 
8.6%
た 2173
 
7.0%
し 1777
 
5.7%
る 1721
 
5.6%
は 1656
 
5.3%
て 1643
 
5.3%
で 1508
 
4.9%
と 1305
 
4.2%
を 1252
 
4.0%
Other values (55) 11998
38.7%
None
ValueCountFrequency (%)
、 2985
48.8%
。 2014
32.9%
· 426
 
7.0%
（ 154
 
2.5%
） 153
 
2.5%
「 118
 
1.9%
」 118
 
1.9%
　 43
 
0.7%
》 35
 
0.6%
《 35
 
0.6%
Other values (8) 41
 
0.7%
CJK
ValueCountFrequency (%)
年 1188
 
2.8%
中 622
 
1.5%
場 566
 
1.3%
建 547
 
1.3%
市 510
 
1.2%
大 508
 
1.2%
洞 499
 
1.2%
館 457
 
1.1%
路 454
 
1.1%
所 430
 
1.0%
Other values (1478) 36739
86.4%
Katakana
ValueCountFrequency (%)
ル 1074
 
12.9%
ン 722
 
8.7%
ウ 675
 
8.1%
ソ 610
 
7.3%
ス 311
 
3.7%
ト 251
 
3.0%
ッ 216
 
2.6%
リ 196
 
2.3%
ア 174
 
2.1%
テ 168
 
2.0%
Other values (69) 3949
47.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
씉 21
25.6%
앬 16
19.5%
씮 16
19.5%
옠 12
14.6%
싢 3
 
3.7%
얎 3
 
3.7%
쑿 3
 
3.7%
쒛 2
 
2.4%
싽 1
 
1.2%
방 1
 
1.2%
Other values (4) 4
 
4.9%
Math Operators
ValueCountFrequency (%)
∼ 15
100.0%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
㎢ 14
37.8%
㎞ 13
35.1%
㎡ 10
27.0%
CJK Compat Ideographs
ValueCountFrequency (%)
柳 4
26.7%
羅 3
20.0%
梁 3
20.0%
領 2
13.3%
女 1
 
6.7%
金 1
 
6.7%
蓮 1
 
6.7%
Number Forms
ValueCountFrequency (%)
⅓ 1
100.0%

역사정보
Text

MISSING 

Distinct735
Distinct (%)97.7%
Missing44
Missing (%)5.5%
Memory size6.3 KiB
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Length

Max length532
Median length221
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Min length7

Characters and Unicode

Total characters68850
Distinct characters1603
Distinct categories14 ?
Distinct scripts6 ?
Distinct blocks11 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique728 ?
Unique (%)96.8%

Sample

1st row1996 保護樹西2-6?に指定(ソウル特別市)
2nd row1932　朝鮮乃木?の乃木希典の式年祭を開催 1934　竣工 1979　建物の中で３軒が?失 1993　倉庫を撤去
3rd row1403　?字所を設置 1435　景福宮?に移? 1460　校書館に合? 1794　監印所に活字業務がまた分離 1796　監印所を?字所に改?
4th row1962 起工式 1964 開館（韓?反共連盟） 1989 韓?反共連盟が韓?自由?連盟に改編
5th row1682　禁衛?設置 1895　禁衛??止
ValueCountFrequency (%)
2005 67
 
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2009 62
 
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0.8%
1946 50
 
0.8%
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2012 43
 
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0.6%
2010 42
 
0.6%
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2023-12-11T18:06:51.299166image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
? 5800
 
8.4%
3516
 
5.1%
1 3482
 
5.1%
9 2808
 
4.1%
　 2442
 
3.5%
0 1974
 
2.9%
2 1339
 
1.9%
に 1274
 
1.9%
の 1257
 
1.8%
を 1210
 
1.8%
Other values (1593) 43748
63.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 40866
59.4%
Decimal Number 14038
 
20.4%
Other Punctuation 6472
 
9.4%
Space Separator 5958
 
8.7%
Close Punctuation 422
 
0.6%
Open Punctuation 419
 
0.6%
Uppercase Letter 308
 
0.4%
Lowercase Letter 266
 
0.4%
Math Symbol 54
 
0.1%
Dash Punctuation 38
 
0.1%
Other values (4) 9
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
に 1274
 
3.1%
の 1257
 
3.1%
を 1210
 
3.0%
ル 564
 
1.4%
館 538
 
1.3%
校 484
 
1.2%
と 464
 
1.1%
開 435
 
1.1%
立 424
 
1.0%
が 409
 
1.0%
Other values (1489) 33807
82.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
M 38
 
12.3%
C 30
 
9.7%
B 26
 
8.4%
D 22
 
7.1%
T 21
 
6.8%
E 17
 
5.5%
A 17
 
5.5%
W 14
 
4.5%
S 14
 
4.5%
F 11
 
3.6%
Other values (17) 98
31.8%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
s 36
13.5%
e 32
12.0%
o 24
9.0%
t 22
 
8.3%
l 19
 
7.1%
n 16
 
6.0%
i 16
 
6.0%
b 16
 
6.0%
a 15
 
5.6%
r 12
 
4.5%
Other values (15) 58
21.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 3482
24.8%
9 2808
20.0%
0 1974
14.1%
2 1339
 
9.5%
8 896
 
6.4%
6 816
 
5.8%
5 759
 
5.4%
4 723
 
5.2%
7 674
 
4.8%
3 559
 
4.0%
Other values (5) 8
 
0.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
? 5800
89.6%
、 477
 
7.4%
· 79
 
1.2%
, 48
 
0.7%
。 28
 
0.4%
. 22
 
0.3%
： 5
 
0.1%
& 3
 
< 0.1%
！ 3
 
< 0.1%
/ 3
 
< 0.1%
Other values (3) 4
 
0.1%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 157
37.2%
」 133
31.5%
） 95
22.5%
』 29
 
6.9%
》 6
 
1.4%
] 2
 
0.5%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 24
44.4%
> 9
 
16.7%
< 9
 
16.7%
∼ 9
 
16.7%
→ 2
 
3.7%
+ 1
 
1.9%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 162
38.7%
「 131
31.3%
（ 91
21.7%
『 29
 
6.9%
《 6
 
1.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
3516
59.0%
　 2442
41.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 38
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 3
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 3
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㎡ 2
100.0%
Format
ValueCountFrequency (%)
­ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Han 28500
41.4%
Common 27410
39.8%
Hiragana 7599
 
11.0%
Katakana 4677
 
6.8%
Latin 574
 
0.8%
Hangul 90
 
0.1%

Most frequent character per script

Han
ValueCountFrequency (%)
館 538
 
1.9%
校 484
 
1.7%
開 435
 
1.5%
立 424
 
1.5%
設 401
 
1.4%
大 391
 
1.4%
建 371
 
1.3%
工 302
 
1.1%
韓 300
 
1.1%
場 280
 
1.0%
Other values (1321) 24574
86.2%
Katakana
ValueCountFrequency (%)
ル 564
 
12.1%
ン 379
 
8.1%
ウ 318
 
6.8%
ソ 302
 
6.5%
ス 165
 
3.5%
ト 157
 
3.4%
リ 148
 
3.2%
ッ 125
 
2.7%
テ 112
 
2.4%
ア 109
 
2.3%
Other values (69) 2298
49.1%
Hiragana
ValueCountFrequency (%)
に 1274
16.8%
の 1257
16.5%
を 1210
15.9%
と 464
 
6.1%
が 409
 
5.4%
て 367
 
4.8%
し 347
 
4.6%
で 296
 
3.9%
る 221
 
2.9%
よ 165
 
2.2%
Other values (49) 1589
20.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
? 5800
21.2%
3516
12.8%
1 3482
12.7%
9 2808
10.2%
　 2442
8.9%
0 1974
 
7.2%
2 1339
 
4.9%
8 896
 
3.3%
6 816
 
3.0%
5 759
 
2.8%
Other values (42) 3578
13.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
M 38
 
6.6%
s 36
 
6.3%
e 32
 
5.6%
C 30
 
5.2%
B 26
 
4.5%
o 24
 
4.2%
t 22
 
3.8%
D 22
 
3.8%
T 21
 
3.7%
l 19
 
3.3%
Other values (42) 304
53.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
옠 28
31.1%
씉 15
16.7%
싢 8
 
8.9%
씮 7
 
7.8%
회 3
 
3.3%
도 2
 
2.2%
한 2
 
2.2%
대 2
 
2.2%
싲 2
 
2.2%
정 1
 
1.1%
Other values (20) 20
22.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
CJK 28475
41.4%
ASCII 24398
35.4%
Hiragana 7599
 
11.0%
Katakana 4677
 
6.8%
None 3567
 
5.2%
Hangul 90
 
0.1%
CJK Compat Ideographs 25
 
< 0.1%
Math Operators 9
 
< 0.1%
Punctuation 6
 
< 0.1%
CJK Compat 2
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
? 5800
23.8%
3516
14.4%
1 3482
14.3%
9 2808
11.5%
0 1974
 
8.1%
2 1339
 
5.5%
8 896
 
3.7%
6 816
 
3.3%
5 759
 
3.1%
4 723
 
3.0%
Other values (65) 2285
 
9.4%
None
ValueCountFrequency (%)
　 2442
68.5%
、 477
 
13.4%
」 133
 
3.7%
「 131
 
3.7%
） 95
 
2.7%
（ 91
 
2.6%
· 79
 
2.2%
』 29
 
0.8%
『 29
 
0.8%
。 28
 
0.8%
Other values (14) 33
 
0.9%
Hiragana
ValueCountFrequency (%)
に 1274
16.8%
の 1257
16.5%
を 1210
15.9%
と 464
 
6.1%
が 409
 
5.4%
て 367
 
4.8%
し 347
 
4.6%
で 296
 
3.9%
る 221
 
2.9%
よ 165
 
2.2%
Other values (49) 1589
20.9%
Katakana
ValueCountFrequency (%)
ル 564
 
12.1%
ン 379
 
8.1%
ウ 318
 
6.8%
ソ 302
 
6.5%
ス 165
 
3.5%
ト 157
 
3.4%
リ 148
 
3.2%
ッ 125
 
2.7%
テ 112
 
2.4%
ア 109
 
2.3%
Other values (69) 2298
49.1%
CJK
ValueCountFrequency (%)
館 538
 
1.9%
校 484
 
1.7%
開 435
 
1.5%
立 424
 
1.5%
設 401
 
1.4%
大 391
 
1.4%
建 371
 
1.3%
工 302
 
1.1%
韓 300
 
1.1%
場 280
 
1.0%
Other values (1311) 24549
86.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
옠 28
31.1%
씉 15
16.7%
싢 8
 
8.9%
씮 7
 
7.8%
회 3
 
3.3%
도 2
 
2.2%
한 2
 
2.2%
대 2
 
2.2%
싲 2
 
2.2%
정 1
 
1.1%
Other values (20) 20
22.2%
Math Operators
ValueCountFrequency (%)
∼ 9
100.0%
CJK Compat Ideographs
ValueCountFrequency (%)
李 8
32.0%
羅 5
20.0%
金 3
 
12.0%
柳 2
 
8.0%
里 2
 
8.0%
聯 1
 
4.0%
六 1
 
4.0%
識 1
 
4.0%
勒 1
 
4.0%
樂 1
 
4.0%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 3
50.0%
’ 3
50.0%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
㎡ 2
100.0%
Arrows
ValueCountFrequency (%)
→ 2
100.0%

시대분류
Text

Distinct309
Distinct (%)38.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size6.3 KiB
2023-12-11T18:06:51.609417image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length32
Median length7
Mean length8.3190955
Min length2

Characters and Unicode

Total characters6622
Distinct characters130
Distinct categories7 ?
Distinct scripts5 ?
Distinct blocks6 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique170 ?
Unique (%)21.4%

Sample

1st row現代/1996(保護樹指定)
2nd row日帝?占期/1934
3rd row朝鮮/不詳
4th row朝鮮/1403
5th row現代/1962年
ValueCountFrequency (%)
朝鮮/不詳 54
 
6.8%
現代/2005 26
 
3.2%
現代/2000 20
 
2.5%
現代/2009 14
 
1.8%
現代/1970 11
 
1.4%
現代/1968 11
 
1.4%
現代/1971 9
 
1.1%
現代/1962 9
 
1.1%
現代/1946 9
 
1.1%
現代/不詳 9
 
1.1%
Other values (301) 628
78.5%
2023-12-11T18:06:52.081319image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
/ 809
 
12.2%
1 705
 
10.6%
9 592
 
8.9%
代 520
 
7.9%
現 447
 
6.8%
0 443
 
6.7%
2 217
 
3.3%
6 203
 
3.1%
朝 194
 
2.9%
鮮 194
 
2.9%
Other values (120) 2298
34.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 2903
43.8%
Other Letter 2554
38.6%
Other Punctuation 963
 
14.5%
Open Punctuation 94
 
1.4%
Close Punctuation 94
 
1.4%
Math Symbol 8
 
0.1%
Space Separator 6
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
代 520
20.4%
現 447
17.5%
朝 194
 
7.6%
鮮 194
 
7.6%
帝 126
 
4.9%
詳 99
 
3.9%
日 89
 
3.5%
年 85
 
3.3%
不 77
 
3.0%
期 76
 
3.0%
Other values (99) 647
25.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 705
24.3%
9 592
20.4%
0 443
15.3%
2 217
 
7.5%
6 203
 
7.0%
8 178
 
6.1%
7 166
 
5.7%
5 153
 
5.3%
4 132
 
4.5%
3 114
 
3.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 809
84.0%
? 135
 
14.0%
, 11
 
1.1%
、 8
 
0.8%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 68
72.3%
（ 26
 
27.7%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 66
70.2%
） 28
29.8%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
4
66.7%
　 2
33.3%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 8
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 4068
61.4%
Han 2541
38.4%
Hangul 6
 
0.1%
Hiragana 4
 
0.1%
Katakana 3
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Han
ValueCountFrequency (%)
代 520
20.5%
現 447
17.6%
朝 194
 
7.6%
鮮 194
 
7.6%
帝 126
 
5.0%
詳 99
 
3.9%
日 89
 
3.5%
年 85
 
3.3%
不 77
 
3.0%
期 76
 
3.0%
Other values (87) 634
25.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
/ 809
19.9%
1 705
17.3%
9 592
14.6%
0 443
10.9%
2 217
 
5.3%
6 203
 
5.0%
8 178
 
4.4%
7 166
 
4.1%
5 153
 
3.8%
? 135
 
3.3%
Other values (11) 467
11.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
작 1
16.7%
명 1
16.7%
통 1
16.7%
일 1
16.7%
신 1
16.7%
라 1
16.7%
Hiragana
ValueCountFrequency (%)
の 2
50.0%
し 1
25.0%
い 1
25.0%
Katakana
ValueCountFrequency (%)
ホ 1
33.3%
テ 1
33.3%
ル 1
33.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 4004
60.5%
CJK 2541
38.4%
None 64
 
1.0%
Hangul 6
 
0.1%
Hiragana 4
 
0.1%
Katakana 3
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
/ 809
20.2%
1 705
17.6%
9 592
14.8%
0 443
11.1%
2 217
 
5.4%
6 203
 
5.1%
8 178
 
4.4%
7 166
 
4.1%
5 153
 
3.8%
? 135
 
3.4%
Other values (7) 403
10.1%
CJK
ValueCountFrequency (%)
代 520
20.5%
現 447
17.6%
朝 194
 
7.6%
鮮 194
 
7.6%
帝 126
 
5.0%
詳 99
 
3.9%
日 89
 
3.5%
年 85
 
3.3%
不 77
 
3.0%
期 76
 
3.0%
Other values (87) 634
25.0%
None
ValueCountFrequency (%)
） 28
43.8%
（ 26
40.6%
、 8
 
12.5%
　 2
 
3.1%
Hiragana
ValueCountFrequency (%)
の 2
50.0%
し 1
25.0%
い 1
25.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
작 1
16.7%
명 1
16.7%
통 1
16.7%
일 1
16.7%
신 1
16.7%
라 1
16.7%
Katakana
ValueCountFrequency (%)
ホ 1
33.3%
テ 1
33.3%
ル 1
33.3%

주제분류
Text

Distinct83
Distinct (%)10.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size6.3 KiB
2023-12-11T18:06:52.435104image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length44
Median length36
Mean length18.437186
Min length8

Characters and Unicode

Total characters14676
Distinct characters222
Distinct categories4 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique25 ?
Unique (%)3.1%

Sample

1st row自然及び生態環境/動植物(天然記念物中心に)/老巨樹
2nd row文化/遺跡地、史跡地/寺址、殿址、遺址、原址
3rd row文化/遺跡地、史跡地/寺址、殿址、遺址、原址
4th row文化/遺跡地、史跡地/寺址、殿址、遺址、原址
5th row場所及び施設/その他の付?施設/その他
ValueCountFrequency (%)
文化/遺跡地、史跡地/寺址、殿址、遺址、原址 148
18.6%
場所及び施設/その他の付?施設/その他 123
 
15.5%
場所及び施設/交通/その他 41
 
5.2%
文化/築造物/その他 32
 
4.0%
場所及び施設/ショッピング/その他 28
 
3.5%
場所及び施設/公園/都市公園(都市自然公園、市民公園、?童公園など 27
 
3.4%
文化/活字、磁器、機器類/木活字本 25
 
3.1%
場所及び施設/展示、??施設/公演場、小劇場 22
 
2.8%
場所及び施設/ショッピング/市場(在?、?令市場など 18
 
2.3%
文化/人物/生家(址 18
 
2.3%
Other values (73) 314
39.4%
2023-12-11T18:06:52.955323image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
/ 1594
 
10.9%
、 964
 
6.6%
設 620
 
4.2%
施 620
 
4.2%
址 615
 
4.2%
? 599
 
4.1%
の 562
 
3.8%
場 485
 
3.3%
び 428
 
2.9%
及 428
 
2.9%
Other values (212) 7761
52.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 11248
76.6%
Other Punctuation 3158
 
21.5%
Close Punctuation 135
 
0.9%
Open Punctuation 135
 
0.9%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
設 620
 
5.5%
施 620
 
5.5%
址 615
 
5.5%
の 562
 
5.0%
場 485
 
4.3%
び 428
 
3.8%
及 428
 
3.8%
他 409
 
3.6%
そ 409
 
3.6%
文 408
 
3.6%
Other values (206) 6264
55.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 1594
50.5%
、 964
30.5%
? 599
 
19.0%
· 1
 
< 0.1%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 135
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 135
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Han 9243
63.0%
Common 3428
 
23.4%
Hiragana 1563
 
10.7%
Katakana 442
 
3.0%

Most frequent character per script

Han
ValueCountFrequency (%)
設 620
 
6.7%
施 620
 
6.7%
址 615
 
6.7%
場 485
 
5.2%
及 428
 
4.6%
他 409
 
4.4%
文 408
 
4.4%
化 403
 
4.4%
所 398
 
4.3%
地 384
 
4.2%
Other values (157) 4473
48.4%
Katakana
ValueCountFrequency (%)
ッ 56
12.7%
ン 55
12.4%
ョ 54
12.2%
ピ 54
12.2%
シ 54
12.2%
グ 54
12.2%
ル 15
 
3.4%
テ 14
 
3.2%
ホ 12
 
2.7%
ス 10
 
2.3%
Other values (24) 64
14.5%
Hiragana
ValueCountFrequency (%)
の 562
36.0%
び 428
27.4%
そ 409
26.2%
ど 49
 
3.1%
な 49
 
3.1%
に 17
 
1.1%
り 13
 
0.8%
を 9
 
0.6%
た 7
 
0.4%
く 7
 
0.4%
Other values (5) 13
 
0.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
/ 1594
46.5%
、 964
28.1%
? 599
 
17.5%
) 135
 
3.9%
( 135
 
3.9%
· 1
 
< 0.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
CJK 9243
63.0%
ASCII 2463
 
16.8%
Hiragana 1563
 
10.7%
None 965
 
6.6%
Katakana 442
 
3.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
/ 1594
64.7%
? 599
 
24.3%
) 135
 
5.5%
( 135
 
5.5%
None
ValueCountFrequency (%)
、 964
99.9%
· 1
 
0.1%
CJK
ValueCountFrequency (%)
設 620
 
6.7%
施 620
 
6.7%
址 615
 
6.7%
場 485
 
5.2%
及 428
 
4.6%
他 409
 
4.4%
文 408
 
4.4%
化 403
 
4.4%
所 398
 
4.3%
地 384
 
4.2%
Other values (157) 4473
48.4%
Hiragana
ValueCountFrequency (%)
の 562
36.0%
び 428
27.4%
そ 409
26.2%
ど 49
 
3.1%
な 49
 
3.1%
に 17
 
1.1%
り 13
 
0.8%
を 9
 
0.6%
た 7
 
0.4%
く 7
 
0.4%
Other values (5) 13
 
0.8%
Katakana
ValueCountFrequency (%)
ッ 56
12.7%
ン 55
12.4%
ョ 54
12.2%
ピ 54
12.2%
シ 54
12.2%
グ 54
12.2%
ル 15
 
3.4%
テ 14
 
3.2%
ホ 12
 
2.7%
ス 10
 
2.3%
Other values (24) 64
14.5%

시작일(발생일)
Text

MISSING 

Distinct258
Distinct (%)32.7%
Missing8
Missing (%)1.0%
Memory size6.3 KiB
2023-12-11T18:06:53.284725image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length27
Median length5
Mean length5.2398477
Min length2

Characters and Unicode

Total characters4129
Distinct characters86
Distinct categories7 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique130 ?
Unique (%)16.5%

Sample

1st row1996年
2nd row1934年
3rd row不詳
4th row1403年
5th row1962年
ValueCountFrequency (%)
不詳 74
 
9.4%
2005年 26
 
3.3%
2000年 20
 
2.5%
未詳 18
 
2.3%
2009年 14
 
1.8%
1970年 11
 
1.4%
1968年 11
 
1.4%
1962年 11
 
1.4%
1930年代 10
 
1.3%
1946年 9
 
1.1%
Other values (250) 586
74.2%
2023-12-11T18:06:53.805801image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
年 701
17.0%
1 682
16.5%
9 586
14.2%
0 441
10.7%
2 214
 
5.2%
6 196
 
4.7%
8 173
 
4.2%
7 159
 
3.9%
5 145
 
3.5%
4 126
 
3.1%
Other values (76) 706
17.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 2834
68.6%
Other Letter 1155
28.0%
Open Punctuation 59
 
1.4%
Close Punctuation 59
 
1.4%
Other Punctuation 19
 
0.5%
Space Separator 2
 
< 0.1%
Math Symbol 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
年 701
60.7%
詳 92
 
8.0%
不 74
 
6.4%
代 57
 
4.9%
定 27
 
2.3%
後 23
 
2.0%
制 18
 
1.6%
未 18
 
1.6%
以 12
 
1.0%
名 9
 
0.8%
Other values (55) 124
 
10.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 682
24.1%
9 586
20.7%
0 441
15.6%
2 214
 
7.6%
6 196
 
6.9%
8 173
 
6.1%
7 159
 
5.6%
5 145
 
5.1%
4 126
 
4.4%
3 112
 
4.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
、 7
36.8%
, 5
26.3%
? 3
15.8%
. 3
15.8%
/ 1
 
5.3%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 34
57.6%
（ 25
42.4%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 34
57.6%
） 25
42.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
2
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 2974
72.0%
Han 1152
 
27.9%
Hiragana 3
 
0.1%

Most frequent character per script

Han
ValueCountFrequency (%)
年 701
60.9%
詳 92
 
8.0%
不 74
 
6.4%
代 57
 
4.9%
定 27
 
2.3%
後 23
 
2.0%
制 18
 
1.6%
未 18
 
1.6%
以 12
 
1.0%
名 9
 
0.8%
Other values (52) 121
 
10.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
1 682
22.9%
9 586
19.7%
0 441
14.8%
2 214
 
7.2%
6 196
 
6.6%
8 173
 
5.8%
7 159
 
5.3%
5 145
 
4.9%
4 126
 
4.2%
3 112
 
3.8%
Other values (11) 140
 
4.7%
Hiragana
ValueCountFrequency (%)
の 1
33.3%
し 1
33.3%
い 1
33.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 2917
70.6%
CJK 1152
 
27.9%
None 57
 
1.4%
Hiragana 3
 
0.1%

Most frequent character per block

CJK
ValueCountFrequency (%)
年 701
60.9%
詳 92
 
8.0%
不 74
 
6.4%
代 57
 
4.9%
定 27
 
2.3%
後 23
 
2.0%
制 18
 
1.6%
未 18
 
1.6%
以 12
 
1.0%
名 9
 
0.8%
Other values (52) 121
 
10.5%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
1 682
23.4%
9 586
20.1%
0 441
15.1%
2 214
 
7.3%
6 196
 
6.7%
8 173
 
5.9%
7 159
 
5.5%
5 145
 
5.0%
4 126
 
4.3%
3 112
 
3.8%
Other values (8) 83
 
2.8%
None
ValueCountFrequency (%)
（ 25
43.9%
） 25
43.9%
、 7
 
12.3%
Hiragana
ValueCountFrequency (%)
の 1
33.3%
し 1
33.3%
い 1
33.3%

인물
Text

MISSING 

Distinct6
Distinct (%)100.0%
Missing790
Missing (%)99.2%
Memory size6.3 KiB
2023-12-11T18:06:54.026645image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length11
Median length11
Mean length10.333333
Min length7

Characters and Unicode

Total characters62
Distinct characters13
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

Unique6 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row?~1786年
2nd row1417年~1456年
3rd row1561年~1637年
4th row1570年~1652年
5th row1713年~1791年
ValueCountFrequency (%)
1786年 1
16.7%
1417年~1456年 1
16.7%
1561年~1637年 1
16.7%
1570年~1652年 1
16.7%
1713年~1791年 1
16.7%
1416年~1465年 1
16.7%
2023-12-11T18:06:54.405384image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1 16
25.8%
年 11
17.7%
6 7
11.3%
~ 6
 
9.7%
7 6
 
9.7%
5 5
 
8.1%
4 4
 
6.5%
3 2
 
3.2%
? 1
 
1.6%
8 1
 
1.6%
Other values (3) 3
 
4.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 44
71.0%
Other Letter 11
 
17.7%
Math Symbol 6
 
9.7%
Other Punctuation 1
 
1.6%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 16
36.4%
6 7
15.9%
7 6
 
13.6%
5 5
 
11.4%
4 4
 
9.1%
3 2
 
4.5%
8 1
 
2.3%
0 1
 
2.3%
2 1
 
2.3%
9 1
 
2.3%
Other Letter
ValueCountFrequency (%)
年 11
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 6
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
? 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 51
82.3%
Han 11
 
17.7%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
1 16
31.4%
6 7
13.7%
~ 6
 
11.8%
7 6
 
11.8%
5 5
 
9.8%
4 4
 
7.8%
3 2
 
3.9%
? 1
 
2.0%
8 1
 
2.0%
0 1
 
2.0%
Other values (2) 2
 
3.9%
Han
ValueCountFrequency (%)
年 11
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 51
82.3%
CJK 11
 
17.7%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1 16
31.4%
6 7
13.7%
~ 6
 
11.8%
7 6
 
11.8%
5 5
 
9.8%
4 4
 
7.8%
3 2
 
3.9%
? 1
 
2.0%
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2.0%
0 1
 
2.0%
Other values (2) 2
 
3.9%
CJK
ValueCountFrequency (%)
年 11
100.0%

제공기관
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size6.3 KiB
ソウル中??
796 

Length

Max length6
Median length6
Mean length6
Min length6

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowソウル中??
2nd rowソウル中??
3rd rowソウル中??
4th rowソウル中??
5th rowソウル中??

Common Values

ValueCountFrequency (%)
ソウル中?? 796
100.0%

Length

2023-12-11T18:06:54.544462image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T18:06:54.655156image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
ソウル中 796
100.0%

언어유형
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size6.3 KiB
JPN
796 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
JPN 796
100.0%

Length

2023-12-11T18:06:54.778485image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T18:06:54.890178image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
jpn 796
100.0%

제작일
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size6.3 KiB
4
796 

Length

Max length1
Median length1
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Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row4
2nd row4
3rd row4
4th row4
5th row4

Common Values

ValueCountFrequency (%)
4 796
100.0%

Length

2023-12-11T18:06:55.005512image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T18:06:55.128614image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
4 796
100.0%

유형
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size6.3 KiB
DATA
796 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
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Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
DATA 796
100.0%

Length

2023-12-11T18:06:55.241115image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T18:06:55.345450image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
data 796
100.0%

형식
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size6.3 KiB
HTML
796 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
HTML 796
100.0%

Length

2023-12-11T18:06:55.439457image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T18:06:55.530094image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
html 796
100.0%

등록일
Date

Distinct3
Distinct (%)0.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size6.3 KiB
Minimum2016-02-03 15:41:25
Maximum2016-02-03 15:41:27
2023-12-11T18:06:55.629615image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T18:06:55.768485image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=3)

Sample

관리번호명칭관련항목연계자원경도정보(127.XX)위도정보(36.XXX)이명칭지역지번주소도로명주소개요역사정보시대분류주제분류시작일(발생일)인물제공기관언어유형제작일유형형식등록일
0JGH_000078芸場洞のケヤキ(西2-6)JGH_000074,JGH_000079,JGH_000457,JGH_000458<NA>126.99026737.559108<NA>ソウル特別市中?退溪路<NA>ソウル特別市中?退溪路26キル6(芸場洞2街2-1)芸場洞のケヤキ(西2-6)は、1996年8月16日、ソウル特別市が保護樹に指定したケヤキで、指定?時の樹?は約450年だった。高さは23m、周?6.37mで、南山の北山麓の退?路26街キルのソウルユ?スホステルへの入口に位置する。この場所は、日帝?占期に朝鮮?督の官邸があり、大韓民?政府樹立後には中央情報部と?家安全企?部があった場所でもある。芸場洞のケヤキ(西2- 6)は、樹勢が旺盛で生育?態が良い風致木であり、ソウル市が所有する公共財産だ。1996 保護樹西2-6?に指定(ソウル特別市)現代/1996(保護樹指定)自然及び生態環境/動植物(天然記念物中心に)/老巨樹1996年<NA>ソウル中??JPN4DATAHTML2016-02-03 15:41:25.0
1JGH_000082乃木神社址<NA><NA>126.98928337.557882<NA>ソウル特別市中?芸場洞<NA>ソウル特別市中?小波路2キル31(芸場洞8-6)乃木神社は、?日??と露日??に??し、陸軍中?に台??督を務めた日本軍の?軍乃木希典を奉る神社だ。乃木神社は、1934年4月に地?祭を行い、1934年9月13日に竣工した。乃木神社址は、乃木神社があった場所で、現在はリラ小?校と社?福祉施設南山園が位置している。光復後神社は撤去され、現在社?福祉法人南山園?に神社?連の遺構がいくつか?っている。1932　朝鮮乃木?の乃木希典の式年祭を開催 1934　竣工 1979　建物の中で３軒が?失 1993　倉庫を撤去日帝?占期/1934文化/遺跡地、史跡地/寺址、殿址、遺址、原址1934年<NA>ソウル中??JPN4DATAHTML2016-02-03 15:41:25.0
2JGH_000084?字洞川?字洞橋址JGH_000089,JGH_000899<NA>126.99119737.562967<NA>ソウル特別市中?忠武路3街<NA>ソウル特別市中?退溪路27キル39(忠武路3街24-7)?字洞川は、南山のふもとから?源し、??川に合流する河川で、?字洞橋は?字洞川の上に架けられた橋だ。?字洞川?字洞橋址は、?字洞橋があった場所で、今は覆蓋されて痕跡を見つけるのは難しい。?字洞橋は、朝鮮時代に活字を作る官?の?字所の前にあったことから、?字コル橋と呼ばれ、近くに南部部?があったためプッドン橋とも呼ばれた。<NA>朝鮮/不詳文化/遺跡地、史跡地/寺址、殿址、遺址、原址不詳<NA>ソウル中??JPN4DATAHTML2016-02-03 15:41:25.0
3JGH_000089?字所址JGH_000084,JGH_000899<NA>126.99105437.561842<NA>ソウル特別市中?忠武路3街<NA>ソウル特別市中?退溪路173(忠武路3街60-1)の一??字所は、朝鮮時代に活字を?造して本の出版を????していた官?で、1403年(太宗3)王命によって設置された?家機?だ。?字所址は?字所があった場所で、現在のソウル特別市中?退?路173にあたる。?字所は、承政院所?で癸未字をはじめ丁酉字·韓構字·整理字·壬辰字などの??な銅活字を?造した。1403　?字所を設置 1435　景福宮?に移? 1460　校書館に合? 1794　監印所に活字業務がまた分離 1796　監印所を?字所に改?朝鮮/1403文化/遺跡地、史跡地/寺址、殿址、遺址、原址1403年<NA>ソウル中??JPN4DATAHTML2016-02-03 15:41:25.0
4JGH_000040自由センタ?JGH_000056,JGH_000754,JGH_000758JGS_000045127.00269337.551542韓?自由?連盟ソウル特別市中??忠洞2街<NA>ソウル特別市中??忠洞路72（?忠洞2街201-6）自由センタ?は我が?の近代建築を代表する金?根（キム·スグン、1931∼1986）の初期作の一つで、1962年に着工して1964年に完成した露出コンクリ?トの建築物である。自由センタ?は1960年代の冷?イデオロギ?を建築的に象앬する建物であり、韓?反共連盟が本部の建物として使うために建てた。今は韓?反共連盟の後身である韓?自由?連盟所有の建物で、?智院（イェジウォン）·統一安保中央協議?等が入居している。1962 起工式 1964 開館（韓?反共連盟） 1989 韓?反共連盟が韓?自由?連盟に改編現代/1962年場所及び施設/その他の付?施設/その他1962年<NA>ソウル中??JPN4DATAHTML2016-02-03 15:41:25.0
5JGH_000064禁衛火?庫址JGH_000063,JGH_000065<NA>127.00394837.561581禁衛?火?庫址ソウル特別市中?退溪路<NA>ソウル特別市退溪路52キル42-6(?忠洞2街186)の一?禁衛火?庫址は朝鮮後期、禁衛?の火?庫があった所だ。禁衛?は朝鮮後期の五軍?の一つとして禁?とも呼ばれたが、訓?都監·御??とともに?王の護衛と首都の防御の核心的な役割を遂行した軍?だった。禁衛火?庫址はソウル特別市中?退?路52ギル一?に該?する。1682　禁衛?設置 1895　禁衛??止朝鮮/1682年以後文化/遺跡地、史跡地/寺址、殿址、遺址、原址1682年<NA>ソウル中??JPN4DATAHTML2016-02-03 15:41:25.0
6JGH_000054タワ?ホテルJGH_000056<NA>127.00049737.550071<NA>ソウル特別市中??忠洞2街<NA>ソウル特別市中??忠壇路60(?忠洞2街山5-5)タワ?ホテルは、1969年1月にオ?プンし、2007年に閉業した特2級ホテルで、ソウルの中心部南山にそびえ威容を誇った。タワ?ホテルは、1962年に開かれたアジア反共連盟臨時??の?場に使用された自由センタ?の付?宿泊棟として造られた。??後は、宿泊棟がホテルに切り替わってタワ?ホテルとなった。2008年から3年間改造期間を?て、現在はホテルバンヤンツリ?クラブ＆スパソウル(Banyan Tree Club＆Spa Seoul)としてリニュ?アルオ?プンした。1962　建立(自由センタ付?宿泊棟) 1969　タワ?ホテル開館 1988　特2級ホテルに昇格 2010　バンヤンツリ?クラブ&ホテルソウルとして再開場現代/1962場所及び施設/宿泊、食事/ホテル1962年<NA>ソウル中??JPN4DATAHTML2016-02-03 15:41:25.0
7JGH_000001韓?の家JGH_000432<NA>126.99454637.560197<NA>ソウル特別市中?退溪路<NA>ソウル特別市中?退溪路36キル10(筆洞2街80-2)韓?の家は、韓?の?統生活と文化を紹介するために造成された?統文化??空間兼複合文化空間で、韓?文化財財?が運?している。1957年、政府?報室としてオ?プンし、1981年景福宮慈慶殿の姿を模した韓?の?統建築?式で全面改築し、リニュ?アルオ?プンした。主な建物には海隣館、聞香?、?吟亭、?雨亭などがある。1957　開館（大統領直?公報室） 1980　前面改築 1981　韓?の家再開館(韓?文化財保護財?) 1982　?統婚?施行 1986　?統芸術劇場の施設?大（100席→195席） 1988　聽雨亭、綠吟亭竣工 2000　?統公演芸術100万人??達成 2003　2003美しい韓?を作り出す人たち「??賞」受賞 2004　?統芸術劇場補修工事 2009　?統芸術劇場リフォ?ム(156席) 2009　聚仙館?築開館 2012　?統芸術公演150万人??達成現代/1957(開館）、1981(再開館）場所及び施設/展示、??施設/その他1957年<NA>ソウル中??JPN4DATAHTML2016-02-03 15:41:25.0
8JGH_000075大韓劇場<NA><NA>126.99536437.56109<NA>ソウル特別市中?忠武路4街<NA>ソウル特別市中?退?路212（忠武路4街125-18）大韓劇場はアメリカの20世紀フォックスフィルムが設計と監督を??し、1956年に開館した劇場でソウル特別市中?退?路に所在している。開館?時1,900余席の座席を備え、韓?初の70mm映?機を導入した劇場としても有名である。2001年に8つの上映館を備えたマルチフレックス映?館として再開館した。1956　開館 1962　「ベンハ?」上映 2001　マルチフレックス映?館として再開館現代/1956場所及び施設/展示、??施設/映?館1956年<NA>ソウル中??JPN4DATAHTML2016-02-03 15:41:25.0
9JGH_000017漢陽公園碑JGH_000434,JGH_000023<NA>126.9828837.55519<NA>ソウル特別市中?小波路<NA>ソウル特別市中?小波路57(?賢洞１街山1-16)漢陽公園碑は1910年、ソウル南山に漢陽公園が造成されると、これを記念するために設置された碑だ。漢陽公園は、1900年代初頭に韓?に日本人移民が?え、彼らのための??施設のひとつとして造成された。碑は、南山3?トンネル上の南山循環道路の?にあり、表面に刻まれた「漢陽公園」の文字は、高宗の直筆とされる。1908　漢陽公園造成開始 1910　漢陽公園造成完了 1918　朝鮮神社建設計?樹立、漢陽公園閉鎖 1925　朝鮮神宮建設完了 2002　漢陽公園碑?見、現在の位置に建てる大韓帝?/1910文化/築造物/その他1910年<NA>ソウル中??JPN4DATAHTML2016-02-03 15:41:25.0
관리번호명칭관련항목연계자원경도정보(127.XX)위도정보(36.XXX)이명칭지역지번주소도로명주소개요역사정보시대분류주제분류시작일(발생일)인물제공기관언어유형제작일유형형식등록일
786JGH_000833??宮（トクスグン）石垣道JGH_000370JGS_000066<NA><NA><NA>ソウル特別市中?貞洞<NA>ソウル特別市中?世宗大路101（貞洞5-1）一???宮石垣道は史跡地第124?である??宮の南側の石垣に沿って?く韓?を代表する都心の散策路だ。?行者中心の道路として再整備されて?きやすいだけでなく、周?の?光地と連携して文化散策コ?スにもピッタリだ。1998 ??宮石垣道の再整備?施 2011 ?行者中心及び自然保全的な休息空間に再整備現代/1970年代場所及び施設/?光及び休養、修練地域/文化の通り1970年代<NA>ソウル中??JPN4DATAHTML2016-02-03 15:41:26.0
787JGH_000849金剛般若?疏論纂要助??<NA><NA>126.99906237.557968<NA>ソウル特別市中?筆洞路<NA>ソウル特別市中?筆洞路1キル30(?忠洞2街山192-155)東?大?校?書館この本は、東?大?校?書館で所?している《金剛般若?疏論纂要助??》木版寺刹本2?1冊だ。希書として資料的?値が非常に高い。1981　?物第720-1?に指定高麗/1378文化/活字、磁器、機器類/木活字本1378年<NA>ソウル中??JPN4DATAHTML2016-02-03 15:41:26.0
788JGH_000857?華白磁弘治二年銘松竹文壺<NA><NA>127.00234437.558264<NA>ソウル特別市中??忠洞2街<NA>ソウル特別市中?筆洞路1道30（?忠洞2街 山192-155）東?大?博物館?華白磁弘治二年銘松竹文壺は1489（成宗20）年に作られた??白磁の壺だ。老松と竹、そして口の淵には蓮の花の蔓の模?が描かれている。製作時期がはっきりした名品だ。1974 ?物 第176?に指定朝鮮/1489文化/活字、磁器、機器類/?華白磁1489年<NA>ソウル中??JPN4DATAHTML2016-02-03 15:41:26.0
789JGH_001122貞洞展望台<NA>JGS_000021126.97554837.56444<NA>ソウル特別市中?德壽宮キル<NA>ソウル特別市中?德壽宮キル15(西小門洞37)貞洞展望台は、ソウル市?別館西小門??13階に位置する??施設で、ソウル特別市中?貞洞一?が一望できる展望スペ?スだ。ソウル市?別館西小門??は、ソウル特別市中???宮キル15にある。2013　貞洞展望台建立および開放現代/2013場所及び施設/展示、??施設/その他2013年<NA>ソウル中??JPN4DATAHTML2016-02-03 15:41:27.0
790JGH_001011?橋の?JGH_000182<NA><NA><NA><NA>ソウル特別市中?<NA>ソウル特別市中?朝鮮時代の第9代王成宗が、쒦行中に?橋(以前に??川の上に架かっていた橋)で偶然出?ったキム·ヒドンという王への忠誠心を持った者との?についての物話だ。<NA>朝鮮/不詳文化/生活?式/?話不詳<NA>ソウル中??JPN4DATAHTML2016-02-03 15:41:26.0
791JGH_001153?ベルギ?領事館<NA><NA>126.98205337.561613<NA>ソウル特別市中?忠武路1街<NA>ソウル特別市中?小公路70(忠武路1街18)ベルギ?は1901年 10月17日に韓比修好通商?約を締結し、1903年 ?賢洞2街78番地に領事館の建物を新築した。その後1919年 忠武路1街18番地に移?した。1901 韓比修好通商?約締結 1902 ?賢洞2街78, 79番地に領事館新築基地選定정 1903 ベルギ?領事館 完工 1919 ?浜生命保??社に領事館の建物を?却し 忠武路1街18番地に移? 1977 ?ベルギ?領事館史跡第254?に指定 1980 ソウル市が移? 復元のために撤去 1982 冠岳?南峴洞541番地 1?2?6?7?に移?復元日本統治時代/1919(以前)文化/遺跡地、史跡地/寺址、殿址、遺址、原址1919年(以前)<NA>ソウル中??JPN4DATAHTML2016-02-03 15:41:27.0
792JGH_000865護法論<NA><NA>126.97606637.567665<NA>ソウル特別市中?太平路1街<NA>ソウル特別市中?世宗大路21道22（太平路1街 60-17）誠庵古書博物館この本は誠庵古書博物館で管理している木版寺刹本の《護法論（ホボプボン）》1冊だ。1981　?物 第702?に指定高麗/1379文化/活字、磁器、機器類/木活字本1379年<NA>ソウル中??JPN4DATAHTML2016-02-03 15:41:26.0
793JGH_000467?鹿亭址JGH_000440,JGH_000467,JGH_000471,JGH_000472<NA>126.99488937.554107<NA>ソウル特別市中?筆洞路<NA>ソウル特別市中?筆洞路6キル40(筆洞2街134-27)?鹿亭址は、朝鮮王朝の英祖時代の文臣·趙?命(1690?1752)が南山の麓に住みながら、自身の?をとって付けた亭子「?鹿亭」を建て、四季の風致を?しんだ場所である。<NA>朝鮮/1700年代文化/遺跡地、史跡地/寺址、殿址、遺址、原址1700年代<NA>ソウル中??JPN4DATAHTML2016-02-03 15:41:26.0
794JGH_000471花樹?址<NA><NA>126.98109937.559453<NA>ソウル特別市中??賢洞<NA>ソウル特別市中??賢洞1街14花樹?跡は、朝鮮王朝後期の文臣·鄭元容（1783?1873）が建てた亭子、花樹?があった場所である。彼はこの場所に亭子を建て、?れた政局に?する憂いを、詩心でもって一時でも忘れようとした。<NA>朝鮮/1800年代文化/遺跡地、史跡地/寺址、殿址、遺址、原址1800年代<NA>ソウル中??JPN4DATAHTML2016-02-03 15:41:26.0
795JGH_000785??川マルグンネダリJGH_001181<NA>127.01241237.569775<NA>ソウル特別市中?新堂洞<NA>ソウル特別市中?新堂洞??川マルグンネダリは、??6?7街交差点の間にある?行?用橋で、北の東大門商店街と南の東平和市場をつないでいる。マルグンネダリには、??川散策路に下りる出入路がない。2005　??川復元事業で新築現代/2005場所及び施設/交通/その他2005年<NA>ソウル中??JPN4DATAHTML2016-02-03 15:41:26.0