Overview

Dataset statistics

Number of variables12
Number of observations261
Missing cells105
Missing cells (%)3.4%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory25.4 KiB
Average record size in memory99.5 B

Variable types

Numeric3
Text9

Dataset

Description발행기관(제공기관/제공서비스),문헌명(학술지명),권/호,기사명(논문명),저자명,페이지정보,관련논문내용을 제공한다.
Author한국식품연구원
URLhttps://www.data.go.kr/data/15047804/fileData.do

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시작페이지 is highly overall correlated with 끝페이지High correlation
끝페이지 is highly overall correlated with 시작페이지High correlation
도서 정보 has 68 (26.1%) missing valuesMissing
시작페이지 has 7 (2.7%) missing valuesMissing
끝페이지 has 23 (8.8%) missing valuesMissing
구분 has 5 (1.9%) missing valuesMissing

Reproduction

Analysis started2023-12-12 18:07:56.361683
Analysis finished2023-12-12 18:07:59.615079
Duration3.25 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

대표식품코드
Real number (ℝ)

Distinct192
Distinct (%)73.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean102101.83
Minimum100083
Maximum105003
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size2.4 KiB
2023-12-13T03:07:59.723669image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum100083
5-th percentile100153
Q1100899
median101788
Q3103360
95-th percentile104607
Maximum105003
Range4920
Interquartile range (IQR)2461

Descriptive statistics

Standard deviation1429.6927
Coefficient of variation (CV)0.014002616
Kurtosis-1.0486668
Mean102101.83
Median Absolute Deviation (MAD)1177
Skewness0.41912336
Sum26648577
Variance2044021.2
MonotonicityIncreasing
2023-12-13T03:07:59.934367image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
101458 16
 
6.1%
102173 9
 
3.4%
100108 4
 
1.5%
100611 4
 
1.5%
102133 3
 
1.1%
101796 3
 
1.1%
103068 3
 
1.1%
103882 2
 
0.8%
103831 2
 
0.8%
103849 2
 
0.8%
Other values (182) 213
81.6%
ValueCountFrequency (%)
100083 1
 
0.4%
100090 1
 
0.4%
100096 2
0.8%
100102 1
 
0.4%
100108 4
1.5%
100118 2
0.8%
100119 1
 
0.4%
100141 1
 
0.4%
100153 1
 
0.4%
100163 1
 
0.4%
ValueCountFrequency (%)
105003 1
0.4%
104893 1
0.4%
104870 1
0.4%
104832 2
0.8%
104823 1
0.4%
104807 1
0.4%
104786 2
0.8%
104760 1
0.4%
104748 1
0.4%
104715 1
0.4%
Distinct192
Distinct (%)73.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.2 KiB
2023-12-13T03:08:00.352729image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length5
Median length4
Mean length2.8812261
Min length1

Characters and Unicode

Total characters752
Distinct characters194
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique151 ?
Unique (%)57.9%

Sample

1st row갈비찜
2nd row감국
3rd row
4th row
5th row감떡
ValueCountFrequency (%)
말린청어 16
 
6.1%
비빔밥 9
 
3.4%
감식초 4
 
1.5%
4
 
1.5%
북어 3
 
1.1%
밀전병 3
 
1.1%
애저찜 3
 
1.1%
잣잎 2
 
0.8%
마늘 2
 
0.8%
장떡 2
 
0.8%
Other values (182) 213
81.6%
2023-12-13T03:08:01.022378image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
35
 
4.7%
32
 
4.3%
25
 
3.3%
18
 
2.4%
17
 
2.3%
16
 
2.1%
15
 
2.0%
13
 
1.7%
13
 
1.7%
12
 
1.6%
Other values (184) 556
73.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 752
100.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
35
 
4.7%
32
 
4.3%
25
 
3.3%
18
 
2.4%
17
 
2.3%
16
 
2.1%
15
 
2.0%
13
 
1.7%
13
 
1.7%
12
 
1.6%
Other values (184) 556
73.9%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 752
100.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
35
 
4.7%
32
 
4.3%
25
 
3.3%
18
 
2.4%
17
 
2.3%
16
 
2.1%
15
 
2.0%
13
 
1.7%
13
 
1.7%
12
 
1.6%
Other values (184) 556
73.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 752
100.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
35
 
4.7%
32
 
4.3%
25
 
3.3%
18
 
2.4%
17
 
2.3%
16
 
2.1%
15
 
2.0%
13
 
1.7%
13
 
1.7%
12
 
1.6%
Other values (184) 556
73.9%
Distinct91
Distinct (%)34.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.2 KiB
2023-12-13T03:08:01.417103image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length26
Median length23
Mean length8.3984674
Min length3

Characters and Unicode

Total characters2192
Distinct characters162
Distinct categories10 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique64 ?
Unique (%)24.5%

Sample

1st row동아시아식생활학회
2nd row한국약용작물학회
3rd row한국고전번역원
4th row한국식품영양과학회
5th row동아시아식생활학회
ValueCountFrequency (%)
동아시아식생활학회 48
 
17.4%
한국식품영양과학회 26
 
9.4%
비교민속학회 21
 
7.6%
한국식품과학회 13
 
4.7%
한국식품조리과학회 12
 
4.3%
한국외식산업학회 8
 
2.9%
한국식품저장유통학회 7
 
2.5%
한국서비스경영학회 7
 
2.5%
한국식품영양학회 7
 
2.5%
한국지역사회생활과학회 7
 
2.5%
Other values (90) 120
43.5%
2023-12-13T03:08:01.922405image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
255
 
11.6%
235
 
10.7%
160
 
7.3%
157
 
7.2%
138
 
6.3%
100
 
4.6%
78
 
3.6%
75
 
3.4%
68
 
3.1%
60
 
2.7%
Other values (152) 866
39.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2126
97.0%
Lowercase Letter 28
 
1.3%
Space Separator 15
 
0.7%
Uppercase Letter 7
 
0.3%
Decimal Number 6
 
0.3%
Other Punctuation 4
 
0.2%
Open Punctuation 2
 
0.1%
Close Punctuation 2
 
0.1%
Dash Punctuation 1
 
< 0.1%
Math Symbol 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
255
 
12.0%
235
 
11.1%
160
 
7.5%
157
 
7.4%
138
 
6.5%
100
 
4.7%
78
 
3.7%
75
 
3.5%
68
 
3.2%
60
 
2.8%
Other values (125) 800
37.6%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
i 5
17.9%
o 3
10.7%
n 3
10.7%
d 2
 
7.1%
r 2
 
7.1%
y 2
 
7.1%
t 2
 
7.1%
s 2
 
7.1%
e 2
 
7.1%
v 2
 
7.1%
Other values (3) 3
10.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 2
28.6%
C 2
28.6%
E 1
14.3%
V 1
14.3%
S 1
14.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 2
50.0%
, 1
25.0%
: 1
25.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
15
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 6
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
+ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2110
96.3%
Latin 35
 
1.6%
Common 31
 
1.4%
Han 16
 
0.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
255
 
12.1%
235
 
11.1%
160
 
7.6%
157
 
7.4%
138
 
6.5%
100
 
4.7%
78
 
3.7%
75
 
3.6%
68
 
3.2%
60
 
2.8%
Other values (109) 784
37.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
i 5
14.3%
o 3
 
8.6%
n 3
 
8.6%
B 2
 
5.7%
d 2
 
5.7%
r 2
 
5.7%
y 2
 
5.7%
t 2
 
5.7%
s 2
 
5.7%
e 2
 
5.7%
Other values (8) 10
28.6%
Han
ValueCountFrequency (%)
1
 
6.2%
1
 
6.2%
1
 
6.2%
1
 
6.2%
1
 
6.2%
1
 
6.2%
1
 
6.2%
1
 
6.2%
1
 
6.2%
1
 
6.2%
Other values (6) 6
37.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
15
48.4%
1 6
 
19.4%
( 2
 
6.5%
) 2
 
6.5%
. 2
 
6.5%
, 1
 
3.2%
- 1
 
3.2%
: 1
 
3.2%
+ 1
 
3.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2110
96.3%
ASCII 66
 
3.0%
CJK 16
 
0.7%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
255
 
12.1%
235
 
11.1%
160
 
7.6%
157
 
7.4%
138
 
6.5%
100
 
4.7%
78
 
3.7%
75
 
3.6%
68
 
3.2%
60
 
2.8%
Other values (109) 784
37.2%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
15
22.7%
1 6
 
9.1%
i 5
 
7.6%
o 3
 
4.5%
n 3
 
4.5%
B 2
 
3.0%
d 2
 
3.0%
( 2
 
3.0%
) 2
 
3.0%
r 2
 
3.0%
Other values (17) 24
36.4%
CJK
ValueCountFrequency (%)
1
 
6.2%
1
 
6.2%
1
 
6.2%
1
 
6.2%
1
 
6.2%
1
 
6.2%
1
 
6.2%
1
 
6.2%
1
 
6.2%
1
 
6.2%
Other values (6) 6
37.5%
Distinct99
Distinct (%)37.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.2 KiB
2023-12-13T03:08:02.175629image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length54
Median length30
Mean length11.187739
Min length3

Characters and Unicode

Total characters2920
Distinct characters204
Distinct categories10 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique69 ?
Unique (%)26.4%

Sample

1st row동아시아식생활학회지
2nd row한국약용작물학회지
3rd row성소부부고
4th row한국식품영양과학회지
5th row동아시아식생활학회지
ValueCountFrequency (%)
학술발표대회논문집 26
 
6.9%
동아시아식생활학회 26
 
6.9%
한국식품영양과학회지 23
 
6.1%
비교민속학 21
 
5.6%
동아시아식생활학회지 19
 
5.0%
학술대회 13
 
3.4%
한국식품조리과학회지 12
 
3.2%
한국식품과학회지 9
 
2.4%
한국식품영양학회지 9
 
2.4%
한국식품저장유통학회지 9
 
2.4%
Other values (138) 211
55.8%
2023-12-13T03:08:02.860667image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
273
 
9.3%
233
 
8.0%
148
 
5.1%
140
 
4.8%
132
 
4.5%
127
 
4.3%
117
 
4.0%
94
 
3.2%
81
 
2.8%
73
 
2.5%
Other values (194) 1502
51.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2516
86.2%
Lowercase Letter 218
 
7.5%
Space Separator 117
 
4.0%
Uppercase Letter 32
 
1.1%
Decimal Number 14
 
0.5%
Open Punctuation 7
 
0.2%
Close Punctuation 7
 
0.2%
Other Punctuation 7
 
0.2%
Dash Punctuation 1
 
< 0.1%
Math Symbol 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
273
 
10.9%
233
 
9.3%
148
 
5.9%
140
 
5.6%
132
 
5.2%
127
 
5.0%
94
 
3.7%
81
 
3.2%
73
 
2.9%
65
 
2.6%
Other values (151) 1150
45.7%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 23
10.6%
o 21
9.6%
a 21
9.6%
i 19
8.7%
r 17
 
7.8%
l 16
 
7.3%
n 16
 
7.3%
u 13
 
6.0%
t 13
 
6.0%
c 13
 
6.0%
Other values (10) 46
21.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 5
15.6%
B 4
12.5%
S 4
12.5%
H 3
9.4%
R 3
9.4%
J 3
9.4%
T 3
9.4%
K 3
9.4%
M 2
 
6.2%
E 1
 
3.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 7
50.0%
2 4
28.6%
5 2
 
14.3%
1 1
 
7.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
& 4
57.1%
. 2
28.6%
· 1
 
14.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
117
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 7
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 7
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
= 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2499
85.6%
Latin 250
 
8.6%
Common 154
 
5.3%
Han 17
 
0.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
273
 
10.9%
233
 
9.3%
148
 
5.9%
140
 
5.6%
132
 
5.3%
127
 
5.1%
94
 
3.8%
81
 
3.2%
73
 
2.9%
65
 
2.6%
Other values (134) 1133
45.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 23
 
9.2%
o 21
 
8.4%
a 21
 
8.4%
i 19
 
7.6%
r 17
 
6.8%
l 16
 
6.4%
n 16
 
6.4%
u 13
 
5.2%
t 13
 
5.2%
c 13
 
5.2%
Other values (21) 78
31.2%
Han
ValueCountFrequency (%)
1
 
5.9%
1
 
5.9%
1
 
5.9%
1
 
5.9%
1
 
5.9%
1
 
5.9%
1
 
5.9%
1
 
5.9%
1
 
5.9%
1
 
5.9%
Other values (7) 7
41.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
117
76.0%
( 7
 
4.5%
0 7
 
4.5%
) 7
 
4.5%
2 4
 
2.6%
& 4
 
2.6%
. 2
 
1.3%
5 2
 
1.3%
- 1
 
0.6%
· 1
 
0.6%
Other values (2) 2
 
1.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2499
85.6%
ASCII 403
 
13.8%
CJK 17
 
0.6%
None 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
273
 
10.9%
233
 
9.3%
148
 
5.9%
140
 
5.6%
132
 
5.3%
127
 
5.1%
94
 
3.8%
81
 
3.2%
73
 
2.9%
65
 
2.6%
Other values (134) 1133
45.3%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
117
29.0%
e 23
 
5.7%
o 21
 
5.2%
a 21
 
5.2%
i 19
 
4.7%
r 17
 
4.2%
l 16
 
4.0%
n 16
 
4.0%
u 13
 
3.2%
t 13
 
3.2%
Other values (32) 127
31.5%
CJK
ValueCountFrequency (%)
1
 
5.9%
1
 
5.9%
1
 
5.9%
1
 
5.9%
1
 
5.9%
1
 
5.9%
1
 
5.9%
1
 
5.9%
1
 
5.9%
1
 
5.9%
Other values (7) 7
41.2%
None
ValueCountFrequency (%)
· 1
100.0%

도서 정보
Text

MISSING 

Distinct151
Distinct (%)78.2%
Missing68
Missing (%)26.1%
Memory size2.2 KiB
2023-12-13T03:08:03.186649image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length18
Median length5
Mean length5.2487047
Min length1

Characters and Unicode

Total characters1013
Distinct characters34
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique125 ?
Unique (%)64.8%

Sample

1st row18(4)
2nd row20(1)
3rd row26
4th row39(8)
5th row2011추계학술대회
ValueCountFrequency (%)
20 5
 
2.1%
no.3 5
 
2.1%
10(1 5
 
2.1%
no 5
 
2.1%
25(4 4
 
1.7%
18 4
 
1.7%
18(4 4
 
1.7%
no.6 3
 
1.3%
no.5 3
 
1.3%
no.4 3
 
1.3%
Other values (158) 192
82.4%
2023-12-13T03:08:03.647646image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
( 129
12.7%
) 129
12.7%
1 120
11.8%
2 99
9.8%
4 83
 
8.2%
3 67
 
6.6%
. 50
 
4.9%
5 44
 
4.3%
0 40
 
3.9%
40
 
3.9%
Other values (24) 212
20.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 553
54.6%
Open Punctuation 129
 
12.7%
Close Punctuation 129
 
12.7%
Lowercase Letter 76
 
7.5%
Other Punctuation 54
 
5.3%
Space Separator 40
 
3.9%
Other Letter 21
 
2.1%
Uppercase Letter 8
 
0.8%
Math Symbol 3
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
4
19.0%
3
14.3%
2
9.5%
2
9.5%
2
9.5%
2
9.5%
1
 
4.8%
1
 
4.8%
1
 
4.8%
1
 
4.8%
Other values (2) 2
9.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 120
21.7%
2 99
17.9%
4 83
15.0%
3 67
12.1%
5 44
 
8.0%
0 40
 
7.2%
6 39
 
7.1%
8 21
 
3.8%
7 21
 
3.8%
9 19
 
3.4%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 30
39.5%
n 25
32.9%
v 18
23.7%
l 3
 
3.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 50
92.6%
, 4
 
7.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
V 6
75.0%
N 2
 
25.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 129
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 129
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
40
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
= 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 908
89.6%
Latin 84
 
8.3%
Hangul 21
 
2.1%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
( 129
14.2%
) 129
14.2%
1 120
13.2%
2 99
10.9%
4 83
9.1%
3 67
7.4%
. 50
 
5.5%
5 44
 
4.8%
0 40
 
4.4%
40
 
4.4%
Other values (6) 107
11.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
4
19.0%
3
14.3%
2
9.5%
2
9.5%
2
9.5%
2
9.5%
1
 
4.8%
1
 
4.8%
1
 
4.8%
1
 
4.8%
Other values (2) 2
9.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
o 30
35.7%
n 25
29.8%
v 18
21.4%
V 6
 
7.1%
l 3
 
3.6%
N 2
 
2.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 992
97.9%
Hangul 21
 
2.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
( 129
13.0%
) 129
13.0%
1 120
12.1%
2 99
10.0%
4 83
8.4%
3 67
 
6.8%
. 50
 
5.0%
5 44
 
4.4%
0 40
 
4.0%
40
 
4.0%
Other values (12) 191
19.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
4
19.0%
3
14.3%
2
9.5%
2
9.5%
2
9.5%
2
9.5%
1
 
4.8%
1
 
4.8%
1
 
4.8%
1
 
4.8%
Other values (2) 2
9.5%
Distinct77
Distinct (%)29.7%
Missing2
Missing (%)0.8%
Memory size2.2 KiB
2023-12-13T03:08:03.876015image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length9
Median length4
Mean length5.046332
Min length4

Characters and Unicode

Total characters1307
Distinct characters15
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

Unique37 ?
Unique (%)14.3%

Sample

1st row2008
2nd row2012
3rd row17세기
4th row2010
5th row2001
ValueCountFrequency (%)
2013 22
 
8.4%
2001.09 21
 
8.0%
2015 16
 
6.1%
2012 11
 
4.2%
2006 10
 
3.8%
2001 8
 
3.1%
2001.02 8
 
3.1%
2011 8
 
3.1%
2014 8
 
3.1%
2008 7
 
2.7%
Other values (67) 142
54.4%
2023-12-13T03:08:04.232361image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 428
32.7%
2 266
20.4%
1 217
16.6%
9 108
 
8.3%
. 93
 
7.1%
5 38
 
2.9%
3 36
 
2.8%
8 36
 
2.8%
4 29
 
2.2%
6 27
 
2.1%
Other values (5) 29
 
2.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 1204
92.1%
Other Punctuation 95
 
7.3%
Other Letter 6
 
0.5%
Space Separator 2
 
0.2%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 428
35.5%
2 266
22.1%
1 217
18.0%
9 108
 
9.0%
5 38
 
3.2%
3 36
 
3.0%
8 36
 
3.0%
4 29
 
2.4%
6 27
 
2.2%
7 19
 
1.6%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 93
97.9%
, 2
 
2.1%
Other Letter
ValueCountFrequency (%)
3
50.0%
3
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 1301
99.5%
Hangul 6
 
0.5%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
0 428
32.9%
2 266
20.4%
1 217
16.7%
9 108
 
8.3%
. 93
 
7.1%
5 38
 
2.9%
3 36
 
2.8%
8 36
 
2.8%
4 29
 
2.2%
6 27
 
2.1%
Other values (3) 23
 
1.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
3
50.0%
3
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1301
99.5%
Hangul 6
 
0.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 428
32.9%
2 266
20.4%
1 217
16.7%
9 108
 
8.3%
. 93
 
7.1%
5 38
 
2.9%
3 36
 
2.8%
8 36
 
2.8%
4 29
 
2.2%
6 27
 
2.1%
Other values (3) 23
 
1.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
3
50.0%
3
50.0%
Distinct203
Distinct (%)77.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.2 KiB
2023-12-13T03:08:04.505686image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length182
Median length62
Mean length28.429119
Min length2

Characters and Unicode

Total characters7420
Distinct characters520
Distinct categories13 ?
Distinct scripts5 ?
Distinct blocks7 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique184 ?
Unique (%)70.5%

Sample

1st row강화지역 중년 남, 녀의 일상식과 특별식 섭취 실태 조사
2nd row산국과 감국의 자생지 환경특성과 식생 비교
3rd row금귤(金橘)
4th row감귤 가수분해물의 알코올발효 특성
5th row감떡의 품질 특성
ValueCountFrequency (%)
연구 69
 
3.9%
59
 
3.3%
관한 44
 
2.5%
32
 
1.8%
따른 27
 
1.5%
특성 25
 
1.4%
전통 21
 
1.2%
향토음식의 19
 
1.1%
중심으로 18
 
1.0%
조사 15
 
0.8%
Other values (874) 1444
81.4%
2023-12-13T03:08:04.934208image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1512
 
20.4%
228
 
3.1%
143
 
1.9%
132
 
1.8%
124
 
1.7%
101
 
1.4%
97
 
1.3%
94
 
1.3%
94
 
1.3%
92
 
1.2%
Other values (510) 4803
64.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 4848
65.3%
Space Separator 1512
 
20.4%
Lowercase Letter 800
 
10.8%
Other Punctuation 69
 
0.9%
Uppercase Letter 67
 
0.9%
Open Punctuation 40
 
0.5%
Close Punctuation 39
 
0.5%
Dash Punctuation 22
 
0.3%
Decimal Number 17
 
0.2%
Initial Punctuation 2
 
< 0.1%
Other values (3) 4
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
228
 
4.7%
143
 
2.9%
132
 
2.7%
124
 
2.6%
101
 
2.1%
97
 
2.0%
94
 
1.9%
94
 
1.9%
92
 
1.9%
91
 
1.9%
Other values (443) 3652
75.3%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
i 83
10.4%
a 80
10.0%
e 76
 
9.5%
o 73
 
9.1%
n 59
 
7.4%
s 53
 
6.6%
l 51
 
6.4%
t 51
 
6.4%
r 44
 
5.5%
c 34
 
4.2%
Other values (17) 196
24.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 8
11.9%
T 6
 
9.0%
L 6
 
9.0%
F 5
 
7.5%
A 5
 
7.5%
R 5
 
7.5%
N 4
 
6.0%
P 4
 
6.0%
Z 3
 
4.5%
B 3
 
4.5%
Other values (8) 18
26.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 44
63.8%
. 9
 
13.0%
: 7
 
10.1%
· 7
 
10.1%
' 2
 
2.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 9
52.9%
3 3
 
17.6%
2 3
 
17.6%
9 1
 
5.9%
5 1
 
5.9%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 37
92.5%
[ 2
 
5.0%
1
 
2.5%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 36
92.3%
] 2
 
5.1%
1
 
2.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1512
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 22
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
2
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
2
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
= 1
100.0%
Letter Number
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4794
64.6%
Common 1704
 
23.0%
Latin 867
 
11.7%
Han 54
 
0.7%
Greek 1
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
228
 
4.8%
143
 
3.0%
132
 
2.8%
124
 
2.6%
101
 
2.1%
97
 
2.0%
94
 
2.0%
94
 
2.0%
92
 
1.9%
91
 
1.9%
Other values (395) 3598
75.1%
Han
ValueCountFrequency (%)
3
 
5.6%
3
 
5.6%
2
 
3.7%
2
 
3.7%
1
 
1.9%
1
 
1.9%
1
 
1.9%
1
 
1.9%
1
 
1.9%
1
 
1.9%
Other values (38) 38
70.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
i 83
 
9.6%
a 80
 
9.2%
e 76
 
8.8%
o 73
 
8.4%
n 59
 
6.8%
s 53
 
6.1%
l 51
 
5.9%
t 51
 
5.9%
r 44
 
5.1%
c 34
 
3.9%
Other values (35) 263
30.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
1512
88.7%
, 44
 
2.6%
( 37
 
2.2%
) 36
 
2.1%
- 22
 
1.3%
1 9
 
0.5%
. 9
 
0.5%
: 7
 
0.4%
· 7
 
0.4%
3 3
 
0.2%
Other values (11) 18
 
1.1%
Greek
ValueCountFrequency (%)
β 1
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4794
64.6%
ASCII 2557
34.5%
CJK 52
 
0.7%
None 10
 
0.1%
Punctuation 4
 
0.1%
CJK Compat Ideographs 2
 
< 0.1%
Number Forms 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1512
59.1%
i 83
 
3.2%
a 80
 
3.1%
e 76
 
3.0%
o 73
 
2.9%
n 59
 
2.3%
s 53
 
2.1%
l 51
 
2.0%
t 51
 
2.0%
, 44
 
1.7%
Other values (50) 475
 
18.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
228
 
4.8%
143
 
3.0%
132
 
2.8%
124
 
2.6%
101
 
2.1%
97
 
2.0%
94
 
2.0%
94
 
2.0%
92
 
1.9%
91
 
1.9%
Other values (395) 3598
75.1%
None
ValueCountFrequency (%)
· 7
70.0%
β 1
 
10.0%
1
 
10.0%
1
 
10.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
3
 
5.8%
3
 
5.8%
2
 
3.8%
2
 
3.8%
1
 
1.9%
1
 
1.9%
1
 
1.9%
1
 
1.9%
1
 
1.9%
1
 
1.9%
Other values (36) 36
69.2%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
2
50.0%
2
50.0%
CJK Compat Ideographs
ValueCountFrequency (%)
1
50.0%
1
50.0%
Number Forms
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%
Distinct200
Distinct (%)76.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.2 KiB
2023-12-13T03:08:05.256064image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length59
Median length45
Mean length8.9655172
Min length2

Characters and Unicode

Total characters2340
Distinct characters207
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

Unique176 ?
Unique (%)67.4%

Sample

1st row김은미
2nd row송홍선 외2명
3rd row허균(許筠)
4th row장세영 외4명
5th row정외숙, 안상희
ValueCountFrequency (%)
43
 
7.2%
4명 10
 
1.7%
이귀주 9
 
1.5%
서혜경 9
 
1.5%
이정철 8
 
1.3%
외2명 7
 
1.2%
차명옥 7
 
1.2%
이영근 7
 
1.2%
7
 
1.2%
한복려 6
 
1.0%
Other values (352) 486
81.1%
2023-12-13T03:08:05.741388image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
338
 
14.4%
, 211
 
9.0%
94
 
4.0%
83
 
3.5%
77
 
3.3%
75
 
3.2%
73
 
3.1%
48
 
2.1%
40
 
1.7%
2 32
 
1.4%
Other values (197) 1269
54.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1573
67.2%
Space Separator 338
 
14.4%
Other Punctuation 239
 
10.2%
Decimal Number 130
 
5.6%
Lowercase Letter 28
 
1.2%
Uppercase Letter 22
 
0.9%
Dash Punctuation 4
 
0.2%
Close Punctuation 3
 
0.1%
Open Punctuation 3
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
94
 
6.0%
83
 
5.3%
77
 
4.9%
75
 
4.8%
73
 
4.6%
48
 
3.1%
40
 
2.5%
31
 
2.0%
31
 
2.0%
31
 
2.0%
Other values (158) 990
62.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 32
24.6%
3 25
19.2%
4 18
13.8%
1 16
12.3%
0 12
 
9.2%
8 10
 
7.7%
5 7
 
5.4%
6 5
 
3.8%
7 3
 
2.3%
9 2
 
1.5%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
i 6
21.4%
o 5
17.9%
h 4
14.3%
e 3
10.7%
n 3
10.7%
a 2
 
7.1%
z 2
 
7.1%
d 1
 
3.6%
v 1
 
3.6%
j 1
 
3.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 6
27.3%
K 4
18.2%
C 3
13.6%
M 2
 
9.1%
Y 2
 
9.1%
B 1
 
4.5%
R 1
 
4.5%
I 1
 
4.5%
J 1
 
4.5%
L 1
 
4.5%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 211
88.3%
. 15
 
6.3%
; 7
 
2.9%
· 5
 
2.1%
* 1
 
0.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
338
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 4
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 3
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1564
66.8%
Common 717
30.6%
Latin 50
 
2.1%
Han 9
 
0.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
94
 
6.0%
83
 
5.3%
77
 
4.9%
75
 
4.8%
73
 
4.7%
48
 
3.1%
40
 
2.6%
31
 
2.0%
31
 
2.0%
31
 
2.0%
Other values (153) 981
62.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
i 6
12.0%
S 6
12.0%
o 5
10.0%
K 4
 
8.0%
h 4
 
8.0%
C 3
 
6.0%
e 3
 
6.0%
n 3
 
6.0%
M 2
 
4.0%
a 2
 
4.0%
Other values (10) 12
24.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
338
47.1%
, 211
29.4%
2 32
 
4.5%
3 25
 
3.5%
4 18
 
2.5%
1 16
 
2.2%
. 15
 
2.1%
0 12
 
1.7%
8 10
 
1.4%
5 7
 
1.0%
Other values (9) 33
 
4.6%
Han
ValueCountFrequency (%)
3
33.3%
3
33.3%
1
 
11.1%
1
 
11.1%
1
 
11.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1564
66.8%
ASCII 762
32.6%
CJK 9
 
0.4%
None 5
 
0.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
338
44.4%
, 211
27.7%
2 32
 
4.2%
3 25
 
3.3%
4 18
 
2.4%
1 16
 
2.1%
. 15
 
2.0%
0 12
 
1.6%
8 10
 
1.3%
5 7
 
0.9%
Other values (28) 78
 
10.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
94
 
6.0%
83
 
5.3%
77
 
4.9%
75
 
4.8%
73
 
4.7%
48
 
3.1%
40
 
2.6%
31
 
2.0%
31
 
2.0%
31
 
2.0%
Other values (153) 981
62.7%
None
ValueCountFrequency (%)
· 5
100.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
3
33.3%
3
33.3%
1
 
11.1%
1
 
11.1%
1
 
11.1%

시작페이지
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  MISSING 

Distinct160
Distinct (%)63.0%
Missing7
Missing (%)2.7%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean324.70472
Minimum1
Maximum2082
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size2.4 KiB
2023-12-13T03:08:05.887821image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile1
Q167
median221.5
Q3441.75
95-th percentile1194.15
Maximum2082
Range2081
Interquartile range (IQR)374.75

Descriptive statistics

Standard deviation374.37435
Coefficient of variation (CV)1.1529686
Kurtosis4.4544682
Mean324.70472
Median Absolute Deviation (MAD)169
Skewness2.0042801
Sum82475
Variance140156.15
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T03:08:06.056715image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 14
 
5.4%
233 8
 
3.1%
97 8
 
3.1%
323 7
 
2.7%
709 7
 
2.7%
33 6
 
2.3%
43 6
 
2.3%
78 5
 
1.9%
59 5
 
1.9%
7 4
 
1.5%
Other values (150) 184
70.5%
(Missing) 7
 
2.7%
ValueCountFrequency (%)
1 14
5.4%
5 3
 
1.1%
6 1
 
0.4%
7 4
 
1.5%
9 1
 
0.4%
10 1
 
0.4%
12 1
 
0.4%
13 1
 
0.4%
16 1
 
0.4%
17 1
 
0.4%
ValueCountFrequency (%)
2082 1
 
0.4%
1753 1
 
0.4%
1638 2
0.8%
1629 1
 
0.4%
1512 1
 
0.4%
1467 3
1.1%
1457 1
 
0.4%
1348 1
 
0.4%
1236 1
 
0.4%
1226 1
 
0.4%

끝페이지
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  MISSING 

Distinct155
Distinct (%)65.1%
Missing23
Missing (%)8.8%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean351.86555
Minimum7
Maximum3311
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size2.4 KiB
2023-12-13T03:08:06.234084image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum7
5-th percentile26
Q178
median233
Q3474.75
95-th percentile1191.7
Maximum3311
Range3304
Interquartile range (IQR)396.75

Descriptive statistics

Standard deviation413.36684
Coefficient of variation (CV)1.1747863
Kurtosis12.880178
Mean351.86555
Median Absolute Deviation (MAD)166
Skewness2.8847474
Sum83744
Variance170872.14
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T03:08:06.410218image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
67 12
 
4.6%
250 9
 
3.4%
42 7
 
2.7%
727 7
 
2.7%
78 7
 
2.7%
143 7
 
2.7%
336 5
 
1.9%
26 4
 
1.5%
95 4
 
1.5%
427 4
 
1.5%
Other values (145) 172
65.9%
(Missing) 23
 
8.8%
ValueCountFrequency (%)
7 1
 
0.4%
10 2
0.8%
19 1
 
0.4%
20 2
0.8%
21 1
 
0.4%
22 2
0.8%
26 4
1.5%
30 3
1.1%
31 2
0.8%
33 2
0.8%
ValueCountFrequency (%)
3311 1
 
0.4%
2087 1
 
0.4%
1759 1
 
0.4%
1648 1
 
0.4%
1639 1
 
0.4%
1517 1
 
0.4%
1474 3
1.1%
1461 1
 
0.4%
1359 1
 
0.4%
1241 1
 
0.4%

내용
Text

Distinct243
Distinct (%)93.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.2 KiB
2023-12-13T03:08:06.847429image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length1024
Median length262
Mean length195.78161
Min length19

Characters and Unicode

Total characters51099
Distinct characters1080
Distinct categories15 ?
Distinct scripts5 ?
Distinct blocks12 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique234 ?
Unique (%)89.7%

Sample

1st row강화 주민이 즐겨 먹는 찜의 종류는 Table 7과 같이 12종이 었다. 북어찜, 갈비찜 등을 즐겨먹었고 이는 강원도(Kim ES 1996)와 남 지역(Jung et al 1997, Kim et al 2002)에서도 비슷하다.
2nd row산국과 감국은 관속식물의 국화과 국화속에 속하는 한반도 자생의 다년초이다. 세계적 자생지는 산국이 중국, 일본, 시베리아 동이고, 감국은 인도, 베트남, 중국, 일본등이다.
3rd row제주(濟州)에서 나는데 맛이 시다.
4th row감귤은 기능성 물질과 약효 성분이 많이 함유되어 있는 과일로서 한방약이나 생약의 원료로 사용되고 있다. 우리나 라에서는 내한성이 강한 만다린계의 온주 밀감이 주로 생산 되고 있으나(1) 한정된 계절에 생산되어 저장 및 가공에 많 은 문제점으로 대부분 생과 형태로 이용되고 있다
5th row경북청도의 반시를 분말화 하여 감의 과육과 껍질을 각각 첨가하여 전통 떡인 백설기의 영양적 제한점과 실온이나 냉장에서의 일정기간 후에 나타나는 노화에 의한 질감의 경화, 식미의 저하 및 소화성의 감소 등으로 인하여 품질이 저하되고 떡의 노화도를 지연시키므로, 품질 향상을 위하여 수분함량, 색도 측정, 기계적 특성, 관능적 특성, 주사 현미경 관찰을 행하였다.
ValueCountFrequency (%)
107
 
1.0%
있다 102
 
0.9%
57
 
0.5%
54
 
0.5%
있는 51
 
0.5%
46
 
0.4%
39
 
0.4%
것으로 37
 
0.3%
한다 36
 
0.3%
있으며 35
 
0.3%
Other values (6258) 10320
94.8%
2023-12-13T03:08:07.466981image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
10627
 
20.8%
, 1427
 
2.8%
919
 
1.8%
741
 
1.5%
693
 
1.4%
686
 
1.3%
. 630
 
1.2%
624
 
1.2%
611
 
1.2%
587
 
1.1%
Other values (1070) 33554
65.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 33649
65.9%
Space Separator 10627
 
20.8%
Other Punctuation 2702
 
5.3%
Lowercase Letter 1820
 
3.6%
Decimal Number 1088
 
2.1%
Open Punctuation 352
 
0.7%
Close Punctuation 350
 
0.7%
Uppercase Letter 254
 
0.5%
Math Symbol 90
 
0.2%
Dash Punctuation 87
 
0.2%
Other values (5) 80
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
919
 
2.7%
741
 
2.2%
693
 
2.1%
686
 
2.0%
624
 
1.9%
611
 
1.8%
587
 
1.7%
584
 
1.7%
520
 
1.5%
489
 
1.5%
Other values (962) 27195
80.8%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 218
12.0%
i 188
10.3%
e 182
 
10.0%
o 147
 
8.1%
n 113
 
6.2%
l 112
 
6.2%
s 110
 
6.0%
t 102
 
5.6%
r 94
 
5.2%
u 89
 
4.9%
Other values (18) 465
25.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 26
 
10.2%
S 25
 
9.8%
L 23
 
9.1%
K 21
 
8.3%
P 20
 
7.9%
A 19
 
7.5%
B 16
 
6.3%
J 13
 
5.1%
M 12
 
4.7%
D 10
 
3.9%
Other values (13) 69
27.2%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 1427
52.8%
. 630
23.3%
431
 
16.0%
: 48
 
1.8%
% 48
 
1.8%
; 21
 
0.8%
19
 
0.7%
/ 17
 
0.6%
· 16
 
0.6%
& 15
 
0.6%
Other values (5) 30
 
1.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 256
23.5%
0 200
18.4%
2 154
14.2%
9 104
9.6%
3 91
 
8.4%
5 69
 
6.3%
8 59
 
5.4%
4 57
 
5.2%
7 50
 
4.6%
6 48
 
4.4%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 332
94.9%
6
 
1.7%
] 5
 
1.4%
3
 
0.9%
3
 
0.9%
1
 
0.3%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
> 38
42.2%
< 31
34.4%
~ 16
17.8%
2
 
2.2%
± 2
 
2.2%
+ 1
 
1.1%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 327
92.9%
14
 
4.0%
[ 5
 
1.4%
3
 
0.9%
3
 
0.9%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
° 8
47.1%
6
35.3%
1
 
5.9%
1
 
5.9%
1
 
5.9%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
27
90.0%
3
 
10.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
25
89.3%
3
 
10.7%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
2
66.7%
1
33.3%
Letter Number
ValueCountFrequency (%)
1
50.0%
1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
10627
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 87
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 33367
65.3%
Common 15375
30.1%
Latin 2073
 
4.1%
Han 282
 
0.6%
Greek 2
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
919
 
2.8%
741
 
2.2%
693
 
2.1%
686
 
2.1%
624
 
1.9%
611
 
1.8%
587
 
1.8%
584
 
1.8%
520
 
1.6%
489
 
1.5%
Other values (802) 26913
80.7%
Han
ValueCountFrequency (%)
25
 
8.9%
7
 
2.5%
6
 
2.1%
5
 
1.8%
5
 
1.8%
5
 
1.8%
5
 
1.8%
4
 
1.4%
4
 
1.4%
4
 
1.4%
Other values (150) 212
75.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
10627
69.1%
, 1427
 
9.3%
. 630
 
4.1%
431
 
2.8%
) 332
 
2.2%
( 327
 
2.1%
1 256
 
1.7%
0 200
 
1.3%
2 154
 
1.0%
9 104
 
0.7%
Other values (46) 887
 
5.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
a 218
 
10.5%
i 188
 
9.1%
e 182
 
8.8%
o 147
 
7.1%
n 113
 
5.5%
l 112
 
5.4%
s 110
 
5.3%
t 102
 
4.9%
r 94
 
4.5%
u 89
 
4.3%
Other values (41) 718
34.6%
Greek
ValueCountFrequency (%)
β 2
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 33367
65.3%
ASCII 16850
33.0%
None 494
 
1.0%
CJK 279
 
0.5%
Punctuation 90
 
0.2%
Geometric Shapes 7
 
< 0.1%
CJK Compat Ideographs 3
 
< 0.1%
Enclosed Alphanum 3
 
< 0.1%
Math Operators 2
 
< 0.1%
Number Forms 2
 
< 0.1%
Other values (2) 2
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
10627
63.1%
, 1427
 
8.5%
. 630
 
3.7%
) 332
 
2.0%
( 327
 
1.9%
1 256
 
1.5%
a 218
 
1.3%
0 200
 
1.2%
i 188
 
1.1%
e 182
 
1.1%
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Hangul
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2.8%
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489
 
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80.7%
None
ValueCountFrequency (%)
431
87.2%
· 16
 
3.2%
14
 
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° 8
 
1.6%
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1.2%
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3
 
0.6%
3
 
0.6%
3
 
0.6%
± 2
 
0.4%
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1.0%
Punctuation
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25
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3
 
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CJK
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7
 
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1.8%
5
 
1.8%
5
 
1.8%
5
 
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1.4%
4
 
1.4%
4
 
1.4%
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74.9%
Geometric Shapes
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CJK Compat Ideographs
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Math Operators
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CJK Compat
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100.0%

구분
Text

MISSING 

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Length

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Characters and Unicode

Total characters1174
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Distinct categories5 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique85 ?
Unique (%)33.2%

Sample

1st row강화, 강원도, 전남
2nd row인도, 베트남, 중국, 일본
3rd row제주
4th row제주도
5th row경북 청도
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Most occurring characters

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Most occurring categories

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Most frequent character per category

Other Letter
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Space Separator
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Common
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128
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, 85
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) 4
 
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( 4
 
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Most occurring blocks

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Hangul 952
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ASCII 222
 
18.9%

Most frequent character per block

ASCII
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Hangul
ValueCountFrequency (%)
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Other values (108) 494
51.9%

Interactions

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Correlations

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대표식품코드발행기관(제공기관 및 제공서비스)문헌명(학술지명)발행년도시작페이지끝페이지
대표식품코드1.0000.3550.2530.3090.2530.244
발행기관(제공기관 및 제공서비스)0.3551.0001.0000.9400.0000.000
문헌명(학술지명)0.2531.0001.0000.9780.0000.000
발행년도0.3090.9400.9781.0000.0000.000
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대표식품코드시작페이지끝페이지
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시작페이지0.0271.0000.983
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Missing values

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A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T03:07:59.386786image/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.
2023-12-13T03:07:59.532479image/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

대표식품코드대표식품명발행기관(제공기관 및 제공서비스)문헌명(학술지명)도서 정보발행년도기사명(논문명)저자명시작페이지끝페이지내용구분
0100083갈비찜동아시아식생활학회동아시아식생활학회지18(4)2008강화지역 중년 남, 녀의 일상식과 특별식 섭취 실태 조사김은미415427강화 주민이 즐겨 먹는 찜의 종류는 Table 7과 같이 12종이 었다. 북어찜, 갈비찜 등을 즐겨먹었고 이는 강원도(Kim ES 1996)와 남 지역(Jung et al 1997, Kim et al 2002)에서도 비슷하다.강화, 강원도, 전남
1100090감국한국약용작물학회한국약용작물학회지20(1)2012산국과 감국의 자생지 환경특성과 식생 비교송홍선 외2명2026산국과 감국은 관속식물의 국화과 국화속에 속하는 한반도 자생의 다년초이다. 세계적 자생지는 산국이 중국, 일본, 시베리아 동이고, 감국은 인도, 베트남, 중국, 일본등이다.인도, 베트남, 중국, 일본
2100096한국고전번역원성소부부고2617세기금귤(金橘)허균(許筠)<NA><NA>제주(濟州)에서 나는데 맛이 시다.제주
3100096한국식품영양과학회한국식품영양과학회지39(8)2010감귤 가수분해물의 알코올발효 특성장세영 외4명12361241감귤은 기능성 물질과 약효 성분이 많이 함유되어 있는 과일로서 한방약이나 생약의 원료로 사용되고 있다. 우리나 라에서는 내한성이 강한 만다린계의 온주 밀감이 주로 생산 되고 있으나(1) 한정된 계절에 생산되어 저장 및 가공에 많 은 문제점으로 대부분 생과 형태로 이용되고 있다제주도
4100102감떡동아시아식생활학회동아시아식생활학회지2011추계학술대회2001감떡의 품질 특성정외숙, 안상희154155경북청도의 반시를 분말화 하여 감의 과육과 껍질을 각각 첨가하여 전통 떡인 백설기의 영양적 제한점과 실온이나 냉장에서의 일정기간 후에 나타나는 노화에 의한 질감의 경화, 식미의 저하 및 소화성의 감소 등으로 인하여 품질이 저하되고 떡의 노화도를 지연시키므로, 품질 향상을 위하여 수분함량, 색도 측정, 기계적 특성, 관능적 특성, 주사 현미경 관찰을 행하였다.경북 청도
5100108감식초우송대학교우송대학교 논문집<NA>2015초산균의 탐색과 감식초 발효를 위한 종균제 개발김법연154전통 발효 식초로 우리나라와 일본, 중국을 비롯한 아시아에서는 주로 곡류식초가 제조되었고 유럽에서는 과일 식초가 제조되었다. 발사믹 식초는 포도주초와 끓인 포도즙액을 혼합하여 산업적 규모로 발효 후 2개월에서 몇 년간 숙성시켜 제조하는 일반 발사믹 식초와 이태리 북부 지방에서 전통적인 방법 12년간 숙성시켜 제조하는 고급의 전통발사믹 식초로 구분된다.충북, 전라도, 경북
6100108감식초한국식품과학회한국식품과학학회지v.35 no.4 = no.1702003감껍질을 이용한 감식초 발효조건 모니터링김숙경, 이기동, 정신교642647감(Diospyros kaki)은 우리나라의 남부지역을 중심으로 넓은지역에서 생산되고, 포도당, 과당 등의 당질과 비타민 A와 풍부한 알칼리성 식품이며, 사과, 포도 등과 더불어 우리나라의 3대 과실 중의 하나이다.남부지역
7100108감식초한국식품과학회한국식품과학학회지v.36 no.5 = no.1772004콩 품종별 감식초 절임 중 이소플라본 함량 변화김주숙, 김종군, 김우정833836감식초는 산미료로 경북과 호남지역의 특산물로 음식 맛을 부드럽게 하고 향미를 더해주며 건강 유지에 효과가 높은 것으로 알려져 있다.경북, 호남
8100108감식초한국식품과학회한국식품과학회지Vol. 47, No. 62015대추 식초 음료 생산을 위한 대추 추출액 발효 조건 최적화조영제 외 5인711718또한 인도와 중국에서 식품 재료로 널리 활용되어 온만큼, 대추 열매 착즙액은 아세트산 발효를 통해 식초를 생산하기에 적합할 것이다.인도, 중국
9100118감자밥강원도민속학회강원민속학182004.04정선지역의 무형문화 실태이현수351392산간마을에서 생산되는 감자는 다른 지방과는 달리 분이 많아 맛이 좋다. 감자밥을 지을 때는 감자를 깎아 큼직하게 썰어 쌀과 함께 섞어 밥을 한다. 밥을 뜰 때는 주걱으로 감자를 다져서 밥과 함께 뜬다. 감자가 다져진 밥은 먹기에도 느끼하지 않아 좋으며,보리밥을 할 때는 감자를 넣어 밥을 하면 한결 밥맛이 좋다.강원도
대표식품코드대표식품명발행기관(제공기관 및 제공서비스)문헌명(학술지명)도서 정보발행년도기사명(논문명)저자명시작페이지끝페이지내용구분
251104760형개Chemistry and BiodiversityChemistry and Biodiversity52008Phytochemical analysis and in vitro antiviral activities of the essential oils of seven Lebanon speciesLoizzo MR 외 8명461470예로부터 홍삼, 인진쑥, 형개, 회향 등은 인체에 유용한 약용식 물로 알려져 한국과 중국 등지에서 광범위하게 이용되는 약재이다. 인삼은 홍삼(Korean red ginseng)의 원료이고 고온고압 하에서의 홍삼 제조 시, maillard 반응 생성물들이 홍삼의 항산화 활성을 증진시킴이 보고되어 있다(4,5). Maltol은 수삼을 홍삼으로 제조 시 증숙 과정 중 열처리에 의해 2차적으로 생성되는 홍삼 특유의 성분으로 알려져 있으며(6,7) 홍삼의 항산화 활성을 나타내는 대표적인 phenolic compound로서 지질등의 과산화를 방지 하는등 노화 방지 효과가 뛰어나다. 또한 신체 내부의 간기능과 심기능을 높혀 노화물질의 축적을 억제하여 빠른 피로회복의 효과도 보인다(8). Adenosine은 adenosine triphosphate(ATP)와 adenosine diphosphate(ADP)의 변환에서 인산기를 운반하여 에너지 대사를 조절하는 중요한 인자이며, cyclic adenosine monophosphate(cAMP)의 형태로 신호전달에서도 중요한 역할을 한다(9). 또한 주름개선 효과가 알려져 있어 화장품산업에서도 중요성이 더해지고 있다(10). 인진쑥(Artemisia capillaris Thunb)은 국화과에 속하는 다년생 초본으로서 항산화작용, 간 보호 효과, 항염증 및 진통 효과, 항균작용, 항진균 활성, 담즙분비 효과, 당대사 개선 효과, 항암 효과, 혈압 강하작용 등의 약리효과가 보고되어 있다 (11,12). 인진쑥의 주요 성분으로는 alkaloid, 정유류, 각종 무기질 및 비타민류 등이 있고 특히 정유에는 cineole, sesquiterpene, scopoletin, choline, 및 capillarsin등이 함유되어 있다(13-16). Scopoletin은 혈액순환을 돕고 평활근을 이완시켜 빠른 피로회복을 돕는 다는 보고가 있다(17). 형개(Schizonepeta tenuifolia Briq)의 주요성분으로는 정유 및 flavonoid등이 알려져 있으며 정유는 d-ment전남 곡성, 경북 고령
252104786호박범벅한국서비스경영학회2005년 추계 학술발표대회<NA>2005.11향토음식의 인지도에 관한 연구이정철709727[표 3 ] 대표적인 충청도 음식-주식류 : 콩나물밥, 보리밥, 찰밥, 날(생)떡국, 녹두죽, 호박범벅 등충청도
253104786호박범벅한국조리학회Culinary Science & Hospitality Research8(3)2002.12안동지역의 향토음식을 활용한 관광체험 프로그램 개발이선호,박영배147168<표 1> 안동지방의 향토음식 분류: 주식류- 밥,면,죽 (헛제사밥,팔잎밥,메밀만두,건진국수, 호박범벅,간고등어정식, 참쌀미역수제비)안동
254104807혼돈병한국식품조리과학회한국식품조리과학회지22(1)2006당귀와 승검초의 혼합비율에 따른 혼돈병의 기호도최은정, 김향숙8895혼돈병의 재료 중 하나인 승검초는 우리나라 중부·북부에 분포하는 미나리과의 여러해살이풀로 그 뿌리는 당귀이다.중부, 북부
255104823홍주한국식문화학회한국식문화학회지V 8 no 31993진도 홍주 보존중 휘발성분의 변화정지흔, 강성훈, 김용순295299진도 홍주는 쌀, 보리, 곡자 등을 사용하여 발효, 숙성시키고숙성된 술덧은 고리(古里)라는 단식 증류장치를 사용하여 증류하여 류액(溜液)을 지치(Lithospermum ythrohizon)의 건근층(乾根層)을 통과시켜 제조되는 우리나라 재래의 증류식 약용소주로서 맛, 향기 및 빛깔이 독특하여 시판되고 있는 희석식 소주와 구분된다. 증류주의 장기 저장시에는 일반적으로 숙성되어 향미가 양호해지고 알코올의 자극성이 감소하여 품질이 향상된다고 하는데 이러한 숙성 현상은 저장중 휘발성 유기산과 알코올이 에스테르를 생성하기 때문에 주질(酒質)이 좋아진다고 하며 알코올의 자극성을 감소하고 유연한 품질향상에 관하여 근래 새로운 물리화학적 연구가 행해지고 있다.진도
256104832홍합죽동아시아식생활학회,동아시아식생활학회 학술발표대회논문집<NA>2001.09경상도 향토음식과 활성화 방안김경자, 류은순3342경남 향토음식 현황 ◎ 밥류: 통영비빔밥,진주비빔밥, 충무김밥,대구탕밥,따로국밥,무밥,버섯밥,산채비빔밥,영덕비빔밥, 애호박죽, 홍합죽,조개국수, 손칼국수,우무국수, 닭칼국수,미역생떡국,팥칼국수, 팥수제비, 도토리밥,쑥밥, 송구밥,칡밥,둥글레밥,메밀밥,씀바귀밥,무밥,양대밥,고구마밥,감자밥,칡수제비,밀수제비,고구마칼국수,옥수수떡국,제물국수,백합죽,콩죽,콩칼국수,뺏데죽,김치죽,애호박죽, 보리죽 등경남
257104832홍합죽한국식품영양과학회한국식품영양과학회지41(10)2012.1부산지역 전통향토음식을 이용한 정식 및 별미식 식단 구성김현숙외 4명14671474부산지역 전통향토음식을 이용한 정식 및 별미식 식단 구성 홍합죽, 배추김치, 동치미, 미역설치, 코다리 조림, 늙은 호박전으로 구성하였다. 미역설치는 생미역에 된장을 넣고 국물이 자작하게 조리한 음식으로 기장에서 겨울철에 많이 생산되는 생미역을 이용한음식이다.남부지방
258104870황기한국생물공학회KSBB Journalv.25 no.32010황기의 산지별 및 연근별 isoflavonoids의 함량분석임경란 외 3명271276황기 (Astragali Radix; Astragalus membranaceus Bunge) 는 콩과 (Leguminosae)에 속하는 다년생 초본식물인 단너삼의 뿌리로 한국, 중국, 몽고 등의 아시아 지역과 유럽 및 아리카의 일부지역에 널리 분포하며, 우리나라에서는 주로 강원도 정선과 태백, 경상북도 영주, 충청북도 제천 등에서 재배되고 있다 [1-3].강원도 정선, 태백, 경상북도 영주, 충청북도 제천
259104893국화채한국식품영양과학회한국식품영양과학회지v.42 no.102013원추리(Hemerocallis coreana Nakai)의 데침, 건조 및 발효조건에 따른 이화학적 특성 변화정지숙 외 9명16381648봄에 먹는 나물로 잘 알려져 있는 골잎원추리( Hemerocallis coreana Nakai)는 백합과(Liliaceae)의 묵은 뿌리가 있는 다년생 식물로 주로 산과 들의 양지 바른 기슭이나 물가에 흔히 나며 작은 무리를 지어 자란다(4,5). 한국, 중국, 일본에 20~30종이 분포하고 있으며, 한국에는 백운산원추리, 태안원추리를 포함하여 10분류군이 분포한다고 보고되어 있다(6,7). 잎은 담녹색으로 가늘고 길며 뿌리에서 직접 잎 몇 장이 나오며, 잎이 넓다고 넘나물, 들에 난다고 들원추리, 화병에 먹는다고 근심풀이풀 등으로 불린다(4).백운산, 태안
260105003쇠비름죽한국잡초학회한국잡초학회지v.31 no.32011경남지역 시설원예작물 재배지 및 표토관리별 잡초발생 양상황재복, 윤을수, 박창영, 박성태, 남민희221228시설원예작물 후작물의 재배가 증가하고 있어 이들 작물에 대한 효과적인 잡초관리를 위한 기초자료를 얻기 위해 시설작물 재배지를 중심으로 작물별로 춘 추계 분포 상태와 하계 표토관리 방법별로 잡초발생 양상을 조사하였다. 시설작물 재배지 시기별로 춘계에는 24종으로 화본과 잡초 3종, 방동사니과 잡초 2종, 그리고 광엽잡초가 19종 발생하였으며, 추계에는 33종으로 화본과 7종, 방동사니과 3종, 그리고 광엽잡초가 23종 조사되었다. 시설내 춘 추계 잡초의 과별로는 국화과는 한련초, 쑥 등 9종, 화본과는 피, 뚝새풀 등 7종, 방동사니과는 알방동사니, 올방개 등 4종, 십자화과는 개갓냉이 등 3종, 석죽과는 쇠별꽃 등 3종, 대극과와 마디풀과가 각각 2종, 그리고 괭이밥과 등 총 18과로 분류되었다. 추계시설 내 잡초 우점순위를 보면, 바랭이 11.6%&gt; 참방동사니 10.9%&gt; 쇠비름 10.5%&gt; 속속이풀 8.3%&gt; 주름잎 7.8%로 대부분이 밭잡초의 우점순위가 높았으며 한련초, 피, 알방동사니, 여뀌바늘과 같은 논잡초도 발생되었다. 한편, 시설작물 수확 후 표토관리 방법별 잡초 발생은 하계 일년생 잡초로는 한련초, 참방동사니, 쇠비름, 왕바랭이 4종, 동계 일년생 잡초는 좁쌀냉이, 속속이풀, 꽃마리 3종이었다. 그리고 다년생 잡초로는 괭이밥으로 전체 7과 8종이 발생하였다. 적산우점도로는 경운 시 좁쌀냉이 88.1%&gt; 한련초 57.5%&gt; 쇠비름 55.2%&gt; 괭이밥 53.4% 순이었다. 비닐제거구에서는 쇠비름이 88.9%&gt; 한련초 57.9%&gt; 꽃마리 25.1%&gt; 왕바랭이 23.7% 순이었다. 비닐피복구는 쇠비름 98.7%&gt; 꽃마리 49.1%, 한련초 36.8% 순이었다.경남