Overview

Dataset statistics

Number of variables8
Number of observations23
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.6 KiB
Average record size in memory71.7 B

Variable types

Numeric2
Text4
Categorical2

Dataset

Description진주시 기업(공장) 현황 정보에 대한 상세 내역입니다. 단지명, 회사명, 공장대표 주소, 전화번호, 업종명 등을 제공
Author경상남도 진주시
URLhttps://bigdata.gyeongnam.go.kr/index.gn?menuCd=DOM_000000114002001000&publicdatapk=3068407

Alerts

단지명 has constant value ""Constant
순번 has unique valuesUnique
회사명 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-11 00:47:00.645465
Analysis finished2023-12-11 00:47:01.639276
Duration0.99 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

순번
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct23
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean12
Minimum1
Maximum23
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size339.0 B
2023-12-11T09:47:01.695027image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile2.1
Q16.5
median12
Q317.5
95-th percentile21.9
Maximum23
Range22
Interquartile range (IQR)11

Descriptive statistics

Standard deviation6.78233
Coefficient of variation (CV)0.56519417
Kurtosis-1.2
Mean12
Median Absolute Deviation (MAD)6
Skewness0
Sum276
Variance46
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-11T09:47:01.828830image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=23)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
4.3%
2 1
 
4.3%
23 1
 
4.3%
22 1
 
4.3%
21 1
 
4.3%
20 1
 
4.3%
19 1
 
4.3%
18 1
 
4.3%
17 1
 
4.3%
16 1
 
4.3%
Other values (13) 13
56.5%
ValueCountFrequency (%)
1 1
4.3%
2 1
4.3%
3 1
4.3%
4 1
4.3%
5 1
4.3%
6 1
4.3%
7 1
4.3%
8 1
4.3%
9 1
4.3%
10 1
4.3%
ValueCountFrequency (%)
23 1
4.3%
22 1
4.3%
21 1
4.3%
20 1
4.3%
19 1
4.3%
18 1
4.3%
17 1
4.3%
16 1
4.3%
15 1
4.3%
14 1
4.3%

회사명
Text

UNIQUE 

Distinct23
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size316.0 B
2023-12-11T09:47:02.033656image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length16
Median length11
Mean length6.3043478
Min length3

Characters and Unicode

Total characters145
Distinct characters65
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

Unique23 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row(주)남강직물
2nd row(주)에코그린피아
3rd row(주)창신아그멕
4th row(주)현성부직포
5th row경남직물 진주실크 공업협동조합
ValueCountFrequency (%)
주)남강직물 1
 
3.8%
주)에코그린피아 1
 
3.8%
태화텍스타일 1
 
3.8%
청자홍실크 1
 
3.8%
창녕실크 1
 
3.8%
2사업장 1
 
3.8%
진주브라인드 1
 
3.8%
제일부직포섬유상사 1
 
3.8%
제일부직포상사 1
 
3.8%
우진실크 1
 
3.8%
Other values (16) 16
61.5%
2023-12-11T09:47:02.393408image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
실 10
 
6.9%
크 10
 
6.9%
직 8
 
5.5%
주 7
 
4.8%
( 5
 
3.4%
) 5
 
3.4%
사 5
 
3.4%
물 5
 
3.4%
업 4
 
2.8%
진 4
 
2.8%
Other values (55) 82
56.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 131
90.3%
Open Punctuation 5
 
3.4%
Close Punctuation 5
 
3.4%
Space Separator 3
 
2.1%
Decimal Number 1
 
0.7%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
실 10
 
7.6%
크 10
 
7.6%
직 8
 
6.1%
주 7
 
5.3%
사 5
 
3.8%
물 5
 
3.8%
업 4
 
3.1%
진 4
 
3.1%
일 3
 
2.3%
부 3
 
2.3%
Other values (51) 72
55.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 5
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 5
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
3
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 131
90.3%
Common 14
 
9.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
실 10
 
7.6%
크 10
 
7.6%
직 8
 
6.1%
주 7
 
5.3%
사 5
 
3.8%
물 5
 
3.8%
업 4
 
3.1%
진 4
 
3.1%
일 3
 
2.3%
부 3
 
2.3%
Other values (51) 72
55.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
( 5
35.7%
) 5
35.7%
3
21.4%
2 1
 
7.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 131
90.3%
ASCII 14
 
9.7%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
실 10
 
7.6%
크 10
 
7.6%
직 8
 
6.1%
주 7
 
5.3%
사 5
 
3.8%
물 5
 
3.8%
업 4
 
3.1%
진 4
 
3.1%
일 3
 
2.3%
부 3
 
2.3%
Other values (51) 72
55.0%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
( 5
35.7%
) 5
35.7%
3
21.4%
2 1
 
7.1%

단지명
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)4.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size316.0 B
진주실크전문농공단지
23 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
진주실크전문농공단지 23
100.0%

Length

2023-12-11T09:47:02.527934image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T09:47:02.627642image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
진주실크전문농공단지 23
100.0%

전화번호
Text

Distinct22
Distinct (%)95.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size316.0 B
2023-12-11T09:47:02.817148image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length12
Median length12
Mean length12
Min length12

Characters and Unicode

Total characters276
Distinct characters11
Distinct categories2 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique21 ?
Unique (%)91.3%

Sample

1st row055-752-2914
2nd row055-761-1667
3rd row055-753-3388
4th row055-790-9338
5th row055-762-3711
ValueCountFrequency (%)
055-742-5205 2
 
8.7%
055-752-2914 1
 
4.3%
055-761-1667 1
 
4.3%
055-753-6758 1
 
4.3%
055-761-8766 1
 
4.3%
055-758-9995 1
 
4.3%
055-755-8284 1
 
4.3%
055-759-8521 1
 
4.3%
055-763-1484 1
 
4.3%
055-752-9077 1
 
4.3%
Other values (12) 12
52.2%
2023-12-11T09:47:03.209732image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
5 69
25.0%
- 46
16.7%
7 38
13.8%
0 30
10.9%
2 15
 
5.4%
1 15
 
5.4%
6 15
 
5.4%
9 13
 
4.7%
8 13
 
4.7%
4 12
 
4.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 230
83.3%
Dash Punctuation 46
 
16.7%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
5 69
30.0%
7 38
16.5%
0 30
13.0%
2 15
 
6.5%
1 15
 
6.5%
6 15
 
6.5%
9 13
 
5.7%
8 13
 
5.7%
4 12
 
5.2%
3 10
 
4.3%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 46
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 276
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
5 69
25.0%
- 46
16.7%
7 38
13.8%
0 30
10.9%
2 15
 
5.4%
1 15
 
5.4%
6 15
 
5.4%
9 13
 
4.7%
8 13
 
4.7%
4 12
 
4.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 276
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
5 69
25.0%
- 46
16.7%
7 38
13.8%
0 30
10.9%
2 15
 
5.4%
1 15
 
5.4%
6 15
 
5.4%
9 13
 
4.7%
8 13
 
4.7%
4 12
 
4.3%

종업원수
Real number (ℝ)

Distinct12
Distinct (%)52.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean11.043478
Minimum5
Maximum40
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size339.0 B
2023-12-11T09:47:03.364259image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum5
5-th percentile5
Q15
median9
Q311
95-th percentile26.8
Maximum40
Range35
Interquartile range (IQR)6

Descriptive statistics

Standard deviation8.7774414
Coefficient of variation (CV)0.79480769
Kurtosis4.7886685
Mean11.043478
Median Absolute Deviation (MAD)4
Skewness2.1711261
Sum254
Variance77.043478
MonotonicityNot monotonic
2023-12-11T09:47:03.509953image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=12)
ValueCountFrequency (%)
5 7
30.4%
9 4
17.4%
6 2
 
8.7%
11 2
 
8.7%
10 1
 
4.3%
8 1
 
4.3%
7 1
 
4.3%
27 1
 
4.3%
14 1
 
4.3%
25 1
 
4.3%
Other values (2) 2
 
8.7%
ValueCountFrequency (%)
5 7
30.4%
6 2
 
8.7%
7 1
 
4.3%
8 1
 
4.3%
9 4
17.4%
10 1
 
4.3%
11 2
 
8.7%
14 1
 
4.3%
18 1
 
4.3%
25 1
 
4.3%
ValueCountFrequency (%)
40 1
 
4.3%
27 1
 
4.3%
25 1
 
4.3%
18 1
 
4.3%
14 1
 
4.3%
11 2
8.7%
10 1
 
4.3%
9 4
17.4%
8 1
 
4.3%
7 1
 
4.3%

생산품
Text

Distinct17
Distinct (%)73.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size316.0 B
2023-12-11T09:47:03.697984image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length12
Median length8
Mean length4.7826087
Min length2

Characters and Unicode

Total characters110
Distinct characters37
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique13 ?
Unique (%)56.5%

Sample

1st row한복지, 한복
2nd row양장지 등
3rd row부직포,보온커튼
4th row우모부직포
5th row견연사
ValueCountFrequency (%)
견직물 4
 
13.3%
한복지 3
 
10.0%
등 2
 
6.7%
농업용 2
 
6.7%
실크 2
 
6.7%
커튼 2
 
6.7%
실크한복지 2
 
6.7%
부직포,보온커튼 1
 
3.3%
우모부직포 1
 
3.3%
견연사 1
 
3.3%
Other values (10) 10
33.3%
2023-12-11T09:47:03.953521image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
직 8
 
7.3%
견 7
 
6.4%
실 7
 
6.4%
크 7
 
6.4%
지 7
 
6.4%
7
 
6.4%
한 6
 
5.5%
복 6
 
5.5%
물 5
 
4.5%
, 5
 
4.5%
Other values (27) 45
40.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 98
89.1%
Space Separator 7
 
6.4%
Other Punctuation 5
 
4.5%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
직 8
 
8.2%
견 7
 
7.1%
실 7
 
7.1%
크 7
 
7.1%
지 7
 
7.1%
한 6
 
6.1%
복 6
 
6.1%
물 5
 
5.1%
포 3
 
3.1%
커 3
 
3.1%
Other values (25) 39
39.8%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
7
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 5
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 98
89.1%
Common 12
 
10.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
직 8
 
8.2%
견 7
 
7.1%
실 7
 
7.1%
크 7
 
7.1%
지 7
 
7.1%
한 6
 
6.1%
복 6
 
6.1%
물 5
 
5.1%
포 3
 
3.1%
커 3
 
3.1%
Other values (25) 39
39.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
7
58.3%
, 5
41.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 98
89.1%
ASCII 12
 
10.9%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
직 8
 
8.2%
견 7
 
7.1%
실 7
 
7.1%
크 7
 
7.1%
지 7
 
7.1%
한 6
 
6.1%
복 6
 
6.1%
물 5
 
5.1%
포 3
 
3.1%
커 3
 
3.1%
Other values (25) 39
39.8%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
7
58.3%
, 5
41.7%

공장대표주소
Text

Distinct22
Distinct (%)95.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size316.0 B
2023-12-11T09:47:04.179035image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length54
Median length25
Mean length30.869565
Min length25

Characters and Unicode

Total characters710
Distinct characters52
Distinct categories6 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique21 ?
Unique (%)91.3%

Sample

1st row경상남도 진주시 문산읍 월아산로996번길 20
2nd row경상남도 진주시 문산읍 월아산로996번길 68
3rd row경상남도 진주시 문산읍 월아산로996번길 88
4th row경상남도 진주시 문산읍 월아산로996번길 78-4
5th row경상남도 진주시 문산읍 월아산로996번길 43 (문산읍 삼곡리 1662-2 공장 (경남직물진주 )
ValueCountFrequency (%)
문산읍 27
19.4%
경상남도 23
16.5%
진주시 23
16.5%
월아산로996번길 23
16.5%
공장 5
 
3.6%
삼곡리 4
 
2.9%
20 2
 
1.4%
1662-4 1
 
0.7%
80 1
 
0.7%
송근오씨 1
 
0.7%
Other values (29) 29
20.9%
2023-12-11T09:47:04.514259image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
116
 
16.3%
산 50
 
7.0%
9 48
 
6.8%
6 36
 
5.1%
문 27
 
3.8%
읍 27
 
3.8%
경 24
 
3.4%
진 24
 
3.4%
주 24
 
3.4%
남 24
 
3.4%
Other values (42) 310
43.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 427
60.1%
Decimal Number 140
 
19.7%
Space Separator 116
 
16.3%
Open Punctuation 10
 
1.4%
Close Punctuation 9
 
1.3%
Dash Punctuation 8
 
1.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
산 50
 
11.7%
문 27
 
6.3%
읍 27
 
6.3%
경 24
 
5.6%
진 24
 
5.6%
주 24
 
5.6%
남 24
 
5.6%
시 23
 
5.4%
로 23
 
5.4%
번 23
 
5.4%
Other values (28) 158
37.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
9 48
34.3%
6 36
25.7%
2 10
 
7.1%
7 10
 
7.1%
1 9
 
6.4%
4 7
 
5.0%
8 6
 
4.3%
0 5
 
3.6%
3 5
 
3.6%
5 4
 
2.9%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
116
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 10
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 9
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 8
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 427
60.1%
Common 283
39.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
산 50
 
11.7%
문 27
 
6.3%
읍 27
 
6.3%
경 24
 
5.6%
진 24
 
5.6%
주 24
 
5.6%
남 24
 
5.6%
시 23
 
5.4%
로 23
 
5.4%
번 23
 
5.4%
Other values (28) 158
37.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
116
41.0%
9 48
17.0%
6 36
 
12.7%
2 10
 
3.5%
7 10
 
3.5%
( 10
 
3.5%
) 9
 
3.2%
1 9
 
3.2%
- 8
 
2.8%
4 7
 
2.5%
Other values (4) 20
 
7.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 427
60.1%
ASCII 283
39.9%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
116
41.0%
9 48
17.0%
6 36
 
12.7%
2 10
 
3.5%
7 10
 
3.5%
( 10
 
3.5%
) 9
 
3.2%
1 9
 
3.2%
- 8
 
2.8%
4 7
 
2.5%
Other values (4) 20
 
7.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
산 50
 
11.7%
문 27
 
6.3%
읍 27
 
6.3%
경 24
 
5.6%
진 24
 
5.6%
주 24
 
5.6%
남 24
 
5.6%
시 23
 
5.4%
로 23
 
5.4%
번 23
 
5.4%
Other values (28) 158
37.0%

업종명
Categorical

Distinct7
Distinct (%)30.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size316.0 B
특수 직물 및 기타 직물 직조업
13 
부직포 및 펠트 제조업
4 
연사 및 가공사 제조업
2 
특수 직물 및 기타 직물 직조업 외 1 종
 
1
그 외 기타 분류 안된 섬유제품 제조업 외 1 종
 
1
Other values (2)
2 

Length

Max length27
Median length17
Mean length16.304348
Min length12

Unique

Unique4 ?
Unique (%)17.4%

Sample

1st row특수 직물 및 기타 직물 직조업 외 1 종
2nd row그 외 기타 분류 안된 섬유제품 제조업 외 1 종
3rd row부직포 및 펠트 제조업
4th row부직포 및 펠트 제조업
5th row연사 및 가공사 제조업

Common Values

ValueCountFrequency (%)
특수 직물 및 기타 직물 직조업 13
56.5%
부직포 및 펠트 제조업 4
 
17.4%
연사 및 가공사 제조업 2
 
8.7%
특수 직물 및 기타 직물 직조업 외 1 종 1
 
4.3%
그 외 기타 분류 안된 섬유제품 제조업 외 1 종 1
 
4.3%
커튼 및 유사제품 제조업 외 1 종 1
 
4.3%
커튼 및 유사제품 제조업 1
 
4.3%

Length

2023-12-11T09:47:04.673015image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T09:47:04.794291image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
직물 28
21.2%
및 22
16.7%
기타 15
11.4%
특수 14
10.6%
직조업 14
10.6%
제조업 9
 
6.8%
부직포 4
 
3.0%
펠트 4
 
3.0%
외 4
 
3.0%
종 3
 
2.3%
Other values (9) 15
11.4%

Interactions

2023-12-11T09:47:01.187378image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T09:47:01.010462image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T09:47:01.307213image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T09:47:01.085793image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-11T09:47:04.900554image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
순번회사명전화번호종업원수생산품공장대표주소업종명
순번1.0001.0001.0000.0000.8340.9250.573
회사명1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
전화번호1.0001.0001.0001.0000.8980.9851.000
종업원수0.0001.0001.0001.0000.0001.0000.000
생산품0.8341.0000.8980.0001.0000.8981.000
공장대표주소0.9251.0000.9851.0000.8981.0000.000
업종명0.5731.0001.0000.0001.0000.0001.000
2023-12-11T09:47:05.026997image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
순번종업원수업종명
순번1.0000.1460.264
종업원수0.1461.0000.000
업종명0.2640.0001.000

Missing values

2023-12-11T09:47:01.458687image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-11T09:47:01.594417image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.

Sample

순번회사명단지명전화번호종업원수생산품공장대표주소업종명
01(주)남강직물진주실크전문농공단지055-752-29145한복지, 한복경상남도 진주시 문산읍 월아산로996번길 20특수 직물 및 기타 직물 직조업 외 1 종
12(주)에코그린피아진주실크전문농공단지055-761-166710양장지 등경상남도 진주시 문산읍 월아산로996번길 68그 외 기타 분류 안된 섬유제품 제조업 외 1 종
23(주)창신아그멕진주실크전문농공단지055-753-33888부직포,보온커튼경상남도 진주시 문산읍 월아산로996번길 88부직포 및 펠트 제조업
34(주)현성부직포진주실크전문농공단지055-790-93389우모부직포경상남도 진주시 문산읍 월아산로996번길 78-4부직포 및 펠트 제조업
45경남직물 진주실크 공업협동조합진주실크전문농공단지055-762-37119견연사경상남도 진주시 문산읍 월아산로996번길 43 (문산읍 삼곡리 1662-2 공장 (경남직물진주 )연사 및 가공사 제조업
56금봉상사진주실크전문농공단지055-757-10075견직연사물경상남도 진주시 문산읍 월아산로996번길 20연사 및 가공사 제조업
67대선직물진주실크전문농공단지055-761-74726견직물경상남도 진주시 문산읍 월아산로996번길 30 (문산읍 삼곡리 1671-2 공장 (이귀연))특수 직물 및 기타 직물 직조업
78대양산업진주실크전문농공단지055-746-616211커튼, 무대막, 카페트경상남도 진주시 문산읍 월아산로996번길 96커튼 및 유사제품 제조업 외 1 종
89동명직물공업사진주실크전문농공단지055-757-11235실크한복지경상남도 진주시 문산읍 월아산로996번길 47특수 직물 및 기타 직물 직조업
910동우실크진주실크전문농공단지055-757-19297실크경상남도 진주시 문산읍 월아산로996번길 67-7특수 직물 및 기타 직물 직조업
순번회사명단지명전화번호종업원수생산품공장대표주소업종명
1314신진직물진주실크전문농공단지055-752-90775한복지경상남도 진주시 문산읍 월아산로996번길 22 (송근오씨 공장)특수 직물 및 기타 직물 직조업
1415신화실크(주)진주실크전문농공단지055-763-148425견직물경상남도 진주시 문산읍 월아산로996번길 33특수 직물 및 기타 직물 직조업
1516우진실크진주실크전문농공단지055-759-85219실크,인견경상남도 진주시 문산읍 월아산로996번길 61 (문산읍 삼곡리 1664-2 공장 (박찬식))특수 직물 및 기타 직물 직조업
1617제일부직포상사진주실크전문농공단지055-742-52055농업용 보온덮개경상남도 진주시 문산읍 월아산로996번길 80부직포 및 펠트 제조업
1718제일부직포섬유상사진주실크전문농공단지055-742-52055농업용 부직포경상남도 진주시 문산읍 월아산로996번길 78-3부직포 및 펠트 제조업
1819진주브라인드 2사업장진주실크전문농공단지055-755-82846커튼 등경상남도 진주시 문산읍 월아산로996번길 40커튼 및 유사제품 제조업
1920창녕실크진주실크전문농공단지055-758-999511실크경상남도 진주시 문산읍 월아산로996번길 59특수 직물 및 기타 직물 직조업
2021청자홍실크진주실크전문농공단지055-761-876618견직물경상남도 진주시 문산읍 월아산로996번길 74특수 직물 및 기타 직물 직조업
2122태화텍스타일진주실크전문농공단지055-753-675840견직물경상남도 진주시 문산읍 월아산로996번길 25특수 직물 및 기타 직물 직조업
2223학성실크진주실크전문농공단지055-757-74085실크한복지경상남도 진주시 문산읍 월아산로996번길 55 (문산읍 삼곡리 1662-4 공장 (장세철))특수 직물 및 기타 직물 직조업