Overview

Dataset statistics

Number of variables9
Number of observations297
Missing cells47
Missing cells (%)1.8%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory21.6 KiB
Average record size in memory74.4 B

Variable types

Text2
Categorical4
DateTime1
Numeric2

Dataset

Description충청남도 소규모공공시설위험지 정보로 시설명, 소재지지번주소, 시설유형, 위험시설지정고시번호, 위험시설지정일자 등의 데이터를 제공합니다.
Author충청남도
URLhttps://alldam.chungnam.go.kr/index.chungnam?menuCd=DOM_000000201001001001&st=&cds=&orgCd=&apiType=&isOpen=Y&pageIndex=29&beforeMenuCd=DOM_000000201001001000&publicdatapk=15118682

Alerts

관리기관명 is highly overall correlated with 위험시설지정고시번호 and 1 other fieldsHigh correlation
위험시설지정고시번호 is highly overall correlated with 폭 and 2 other fieldsHigh correlation
위험시설지정사유 is highly overall correlated with 위험시설지정고시번호 and 1 other fieldsHigh correlation
폭 is highly overall correlated with 위험시설지정고시번호High correlation
연장 has 29 (9.8%) missing valuesMissing
폭 has 18 (6.1%) missing valuesMissing

Reproduction

Analysis started2024-01-09 22:46:08.108039
Analysis finished2024-01-09 22:46:09.168277
Duration1.06 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

시설명
Text

Distinct276
Distinct (%)92.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.4 KiB
2024-01-10T07:46:09.350643image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length12
Median length10
Mean length5.4646465
Min length3

Characters and Unicode

Total characters1623
Distinct characters193
Distinct categories7 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique274 ?
Unique (%)92.3%

Sample

1st row중실2소교
2nd row대흥1소교
3rd row신덕3소교
4th row신덕1소교
5th row신사8소교
ValueCountFrequency (%)
소규모 21
 
6.1%
공공시설 21
 
6.1%
세천 11
 
3.2%
소교량 8
 
2.3%
마을안길 4
 
1.2%
마을진입로 3
 
0.9%
신촌 2
 
0.6%
옥북3교 1
 
0.3%
송림세천2교 1
 
0.3%
방한세월교 1
 
0.3%
Other values (274) 274
79.0%
2024-01-10T07:46:09.715715image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
교 170
 
10.5%
천 102
 
6.3%
세 90
 
5.5%
소 82
 
5.1%
1 74
 
4.6%
2 51
 
3.1%
50
 
3.1%
공 46
 
2.8%
량 43
 
2.6%
리 35
 
2.2%
Other values (183) 880
54.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1363
84.0%
Decimal Number 191
 
11.8%
Space Separator 50
 
3.1%
Close Punctuation 8
 
0.5%
Open Punctuation 7
 
0.4%
Uppercase Letter 3
 
0.2%
Dash Punctuation 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
교 170
 
12.5%
천 102
 
7.5%
세 90
 
6.6%
소 82
 
6.0%
공 46
 
3.4%
량 43
 
3.2%
리 35
 
2.6%
월 30
 
2.2%
시 25
 
1.8%
신 24
 
1.8%
Other values (166) 716
52.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 74
38.7%
2 51
26.7%
3 21
 
11.0%
4 15
 
7.9%
5 10
 
5.2%
8 7
 
3.7%
6 5
 
2.6%
0 3
 
1.6%
9 3
 
1.6%
7 2
 
1.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
O 1
33.3%
X 1
33.3%
B 1
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
50
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 8
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 7
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1363
84.0%
Common 257
 
15.8%
Latin 3
 
0.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
교 170
 
12.5%
천 102
 
7.5%
세 90
 
6.6%
소 82
 
6.0%
공 46
 
3.4%
량 43
 
3.2%
리 35
 
2.6%
월 30
 
2.2%
시 25
 
1.8%
신 24
 
1.8%
Other values (166) 716
52.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
1 74
28.8%
2 51
19.8%
50
19.5%
3 21
 
8.2%
4 15
 
5.8%
5 10
 
3.9%
) 8
 
3.1%
( 7
 
2.7%
8 7
 
2.7%
6 5
 
1.9%
Other values (4) 9
 
3.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
O 1
33.3%
X 1
33.3%
B 1
33.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1363
84.0%
ASCII 260
 
16.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
교 170
 
12.5%
천 102
 
7.5%
세 90
 
6.6%
소 82
 
6.0%
공 46
 
3.4%
량 43
 
3.2%
리 35
 
2.6%
월 30
 
2.2%
시 25
 
1.8%
신 24
 
1.8%
Other values (166) 716
52.5%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
1 74
28.5%
2 51
19.6%
50
19.2%
3 21
 
8.1%
4 15
 
5.8%
5 10
 
3.8%
) 8
 
3.1%
( 7
 
2.7%
8 7
 
2.7%
6 5
 
1.9%
Other values (7) 12
 
4.6%

소재지지번주소
Text

Distinct281
Distinct (%)94.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.4 KiB
2024-01-10T07:46:10.051071image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length32
Median length24
Mean length20.373737
Min length12

Characters and Unicode

Total characters6051
Distinct characters174
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

Unique271 ?
Unique (%)91.2%

Sample

1st row충청남도 천안시 동남구 성남면 신덕리 480-2
2nd row충청남도 천안시 동남구 성남면 대흥리 456-4
3rd row충청남도 천안시 동남구 성남면 신덕리 140-4
4th row충청남도 천안시 동남구 성남면 신덕리 133-4
5th row충청남도 천안시 동남구 성남면 신사리 101-6
ValueCountFrequency (%)
충청남도 280
 
20.3%
서산시 84
 
6.1%
예산군 38
 
2.8%
청양군 27
 
2.0%
서천군 24
 
1.7%
부여군 22
 
1.6%
금산군 21
 
1.5%
계룡시 18
 
1.3%
홍성군 17
 
1.2%
당진시 17
 
1.2%
Other values (526) 828
60.2%
2024-01-10T07:46:10.505854image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1079
17.8%
남 324
 
5.4%
청 317
 
5.2%
도 293
 
4.8%
리 291
 
4.8%
충 281
 
4.6%
면 248
 
4.1%
산 233
 
3.9%
1 195
 
3.2%
- 160
 
2.6%
Other values (164) 2630
43.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3818
63.1%
Space Separator 1079
 
17.8%
Decimal Number 994
 
16.4%
Dash Punctuation 160
 
2.6%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
남 324
 
8.5%
청 317
 
8.3%
도 293
 
7.7%
리 291
 
7.6%
충 281
 
7.4%
면 248
 
6.5%
산 233
 
6.1%
군 154
 
4.0%
시 153
 
4.0%
서 109
 
2.9%
Other values (152) 1415
37.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 195
19.6%
2 133
13.4%
4 108
10.9%
5 97
9.8%
3 96
9.7%
6 83
8.4%
9 80
8.0%
0 73
 
7.3%
8 70
 
7.0%
7 59
 
5.9%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1079
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 160
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3818
63.1%
Common 2233
36.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
남 324
 
8.5%
청 317
 
8.3%
도 293
 
7.7%
리 291
 
7.6%
충 281
 
7.4%
면 248
 
6.5%
산 233
 
6.1%
군 154
 
4.0%
시 153
 
4.0%
서 109
 
2.9%
Other values (152) 1415
37.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
1079
48.3%
1 195
 
8.7%
- 160
 
7.2%
2 133
 
6.0%
4 108
 
4.8%
5 97
 
4.3%
3 96
 
4.3%
6 83
 
3.7%
9 80
 
3.6%
0 73
 
3.3%
Other values (2) 129
 
5.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3818
63.1%
ASCII 2233
36.9%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1079
48.3%
1 195
 
8.7%
- 160
 
7.2%
2 133
 
6.0%
4 108
 
4.8%
5 97
 
4.3%
3 96
 
4.3%
6 83
 
3.7%
9 80
 
3.6%
0 73
 
3.3%
Other values (2) 129
 
5.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
남 324
 
8.5%
청 317
 
8.3%
도 293
 
7.7%
리 291
 
7.6%
충 281
 
7.4%
면 248
 
6.5%
산 233
 
6.1%
군 154
 
4.0%
시 153
 
4.0%
서 109
 
2.9%
Other values (152) 1415
37.1%

시설유형
Categorical

Distinct6
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.4 KiB
소교량
179 
세천
87 
마을진입로
19 
농로
 
6
낙차공
 
4

Length

Max length5
Median length3
Mean length2.8148148
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
소교량 179
60.3%
세천 87
29.3%
마을진입로 19
 
6.4%
농로 6
 
2.0%
낙차공 4
 
1.3%
취입보 2
 
0.7%

Length

2024-01-10T07:46:10.638105image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-01-10T07:46:10.736561image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
소교량 179
60.3%
세천 87
29.3%
마을진입로 19
 
6.4%
농로 6
 
2.0%
낙차공 4
 
1.3%
취입보 2
 
0.7%

위험시설지정고시번호
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct22
Distinct (%)7.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.4 KiB
<NA>
102 
2016-173호
37 
제2016-131호
24 
2016-71
23 
제2016-191호
19 
Other values (17)
92 

Length

Max length17
Median length16
Mean length8.6599327
Min length4

Unique

Unique5 ?
Unique (%)1.7%

Sample

1st row천안시 고시 제2016-349호
2nd row천안시 고시 제2016-349호
3rd row천안시 고시 제2016-349호
4th row천안시 고시 제2016-349호
5th row천안시 고시 제2016-349호

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 102
34.3%
2016-173호 37
 
12.5%
제2016-131호 24
 
8.1%
2016-71 23
 
7.7%
제2016-191호 19
 
6.4%
2016-117호 16
 
5.4%
천안시 고시 제2016-349호 13
 
4.4%
당진시고시 제2017-150호 12
 
4.0%
홍성군 고시 제2017-16호 11
 
3.7%
논산시 고시 제2016-149호 11
 
3.7%
Other values (12) 29
 
9.8%

Length

2024-01-10T07:46:10.841043image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
na 102
25.8%
고시 41
10.4%
2016-173호 37
 
9.3%
제2016-131호 24
 
6.1%
2016-71 23
 
5.8%
제2016-191호 19
 
4.8%
당진시고시 17
 
4.3%
홍성군 17
 
4.3%
2016-117호 16
 
4.0%
천안시 13
 
3.3%
Other values (17) 87
22.0%

위험시설지정일자
Date

Distinct24
Distinct (%)8.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.4 KiB
Minimum2006-06-30 00:00:00
Maximum2019-07-09 00:00:00
2024-01-10T07:46:10.943257image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-01-10T07:46:11.055048image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=24)

위험시설지정사유
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct21
Distinct (%)7.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.4 KiB
<NA>
143 
재해위험
38 
생명과 재산 보호
27 
소규모 공공시설 안전관리에 관한 법률
21 
소규모 공공시설 안전관리 등에 관한 법률 제7조 및 같은법 시행령 제5조
17 
Other values (16)
51 

Length

Max length40
Median length4
Mean length8.7407407
Min length4

Unique

Unique9 ?
Unique (%)3.0%

Sample

1st row소규모 공공시설 불량
2nd row소규모 공공시설 불량
3rd row소규모 공공시설 불량
4th row소규모 공공시설 불량
5th row소규모 공공시설 불량

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 143
48.1%
재해위험 38
 
12.8%
생명과 재산 보호 27
 
9.1%
소규모 공공시설 안전관리에 관한 법률 21
 
7.1%
소규모 공공시설 안전관리 등에 관한 법률 제7조 및 같은법 시행령 제5조 17
 
5.7%
위험시설 14
 
4.7%
소규모 공공시설 불량 13
 
4.4%
정밀안전진단결과 위험시설 판명 5
 
1.7%
시설물 노후 및 통수능 부족 3
 
1.0%
통행량에 따른 위험 3
 
1.0%
Other values (11) 13
 
4.4%

Length

2024-01-10T07:46:11.185243image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
na 143
20.7%
소규모 51
 
7.4%
공공시설 51
 
7.4%
법률 38
 
5.5%
재해위험 38
 
5.5%
관한 38
 
5.5%
생명과 27
 
3.9%
재산 27
 
3.9%
보호 27
 
3.9%
및 26
 
3.8%
Other values (42) 226
32.7%

연장
Real number (ℝ)

MISSING 

Distinct102
Distinct (%)38.1%
Missing29
Missing (%)9.8%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean198.64366
Minimum0
Maximum1900
Zeros2
Zeros (%)0.7%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size2.7 KiB
2024-01-10T07:46:11.291613image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile3
Q17
median22.5
Q3300
95-th percentile868.95
Maximum1900
Range1900
Interquartile range (IQR)293

Descriptive statistics

Standard deviation323.72665
Coefficient of variation (CV)1.6296853
Kurtosis5.9850343
Mean198.64366
Median Absolute Deviation (MAD)19.5
Skewness2.2603572
Sum53236.5
Variance104798.94
MonotonicityNot monotonic
2024-01-10T07:46:11.417138image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
10.0 18
 
6.1%
7.0 16
 
5.4%
4.0 11
 
3.7%
8.0 11
 
3.7%
6.0 11
 
3.7%
5.0 10
 
3.4%
3.0 8
 
2.7%
400.0 7
 
2.4%
500.0 6
 
2.0%
300.0 6
 
2.0%
Other values (92) 164
55.2%
(Missing) 29
 
9.8%
ValueCountFrequency (%)
0.0 2
 
0.7%
1.0 4
 
1.3%
1.5 1
 
0.3%
2.0 5
 
1.7%
3.0 8
2.7%
3.5 1
 
0.3%
4.0 11
3.7%
5.0 10
3.4%
6.0 11
3.7%
7.0 16
5.4%
ValueCountFrequency (%)
1900.0 1
 
0.3%
1800.0 1
 
0.3%
1400.0 2
0.7%
1300.0 1
 
0.3%
1200.0 1
 
0.3%
1000.0 1
 
0.3%
997.0 1
 
0.3%
960.0 1
 
0.3%
900.0 4
1.3%
884.0 1
 
0.3%

폭
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  MISSING 

Distinct25
Distinct (%)9.0%
Missing18
Missing (%)6.1%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean4.5304659
Minimum0
Maximum168
Zeros2
Zeros (%)0.7%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size2.7 KiB
2024-01-10T07:46:11.536583image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile1.5
Q13
median4
Q35
95-th percentile8
Maximum168
Range168
Interquartile range (IQR)2

Descriptive statistics

Standard deviation10.036185
Coefficient of variation (CV)2.2152655
Kurtosis255.69463
Mean4.5304659
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness15.670924
Sum1264
Variance100.725
MonotonicityNot monotonic
2024-01-10T07:46:11.639274image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=25)
ValueCountFrequency (%)
3.0 78
26.3%
4.0 73
24.6%
5.0 38
12.8%
2.0 24
 
8.1%
6.0 11
 
3.7%
1.0 9
 
3.0%
1.5 8
 
2.7%
8.0 6
 
2.0%
9.0 6
 
2.0%
2.5 5
 
1.7%
Other values (15) 21
 
7.1%
(Missing) 18
 
6.1%
ValueCountFrequency (%)
0.0 2
 
0.7%
1.0 9
 
3.0%
1.5 8
 
2.7%
2.0 24
 
8.1%
2.5 5
 
1.7%
3.0 78
26.3%
3.2 1
 
0.3%
3.5 2
 
0.7%
3.6 1
 
0.3%
4.0 73
24.6%
ValueCountFrequency (%)
168.0 1
 
0.3%
19.0 1
 
0.3%
15.0 1
 
0.3%
11.0 1
 
0.3%
10.0 2
 
0.7%
9.0 6
2.0%
8.0 6
2.0%
7.0 4
 
1.3%
6.0 11
3.7%
5.5 1
 
0.3%

관리기관명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct12
Distinct (%)4.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.4 KiB
충청남도 서산시청
84 
예산군
38 
충청남도 청양군청
27 
충청남도 서천군청
24 
충청남도 부여군청
22 
Other values (7)
102 

Length

Max length9
Median length9
Mean length8.1750842
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row충청남도 천안시청
2nd row충청남도 천안시청
3rd row충청남도 천안시청
4th row충청남도 천안시청
5th row충청남도 천안시청

Common Values

ValueCountFrequency (%)
충청남도 서산시청 84
28.3%
예산군 38
12.8%
충청남도 청양군청 27
 
9.1%
충청남도 서천군청 24
 
8.1%
충청남도 부여군청 22
 
7.4%
충청남도 금산군청 21
 
7.1%
충청남도 계룡시청 18
 
6.1%
충청남도 홍성군청 17
 
5.7%
충청남도 당진시 17
 
5.7%
충청남도 천안시청 13
 
4.4%
Other values (2) 16
 
5.4%

Length

2024-01-10T07:46:11.749906image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
충청남도 259
46.6%
서산시청 84
 
15.1%
예산군 38
 
6.8%
청양군청 27
 
4.9%
서천군청 24
 
4.3%
부여군청 22
 
4.0%
금산군청 21
 
3.8%
계룡시청 18
 
3.2%
홍성군청 17
 
3.1%
당진시 17
 
3.1%
Other values (3) 29
 
5.2%

Interactions

2024-01-10T07:46:08.708749image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-01-10T07:46:08.544231image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-01-10T07:46:08.790498image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-01-10T07:46:08.622756image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2024-01-10T07:46:11.820744image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
시설유형위험시설지정고시번호위험시설지정일자위험시설지정사유연장폭관리기관명
시설유형1.0000.6120.4660.4460.6470.0000.566
위험시설지정고시번호0.6121.0001.0000.9160.6730.7361.000
위험시설지정일자0.4661.0001.0000.8990.6770.7100.999
위험시설지정사유0.4460.9160.8991.0000.0000.0000.999
연장0.6470.6730.6770.0001.0000.0720.322
폭0.0000.7360.7100.0000.0721.0000.000
관리기관명0.5661.0000.9990.9990.3220.0001.000
2024-01-10T07:46:11.916291image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
관리기관명시설유형위험시설지정고시번호위험시설지정사유
관리기관명1.0000.2540.9700.933
시설유형0.2541.0000.3600.210
위험시설지정고시번호0.9700.3601.0000.569
위험시설지정사유0.9330.2100.5691.000
2024-01-10T07:46:12.001348image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연장폭시설유형위험시설지정고시번호위험시설지정사유관리기관명
연장1.000-0.1050.3860.3230.0000.150
폭-0.1051.0000.0000.6300.0000.000
시설유형0.3860.0001.0000.3600.2100.254
위험시설지정고시번호0.3230.6300.3601.0000.5690.970
위험시설지정사유0.0000.0000.2100.5691.0000.933
관리기관명0.1500.0000.2540.9700.9331.000

Missing values

2024-01-10T07:46:08.894273image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-01-10T07:46:09.006208image/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.
2024-01-10T07:46:09.115745image/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

시설명소재지지번주소시설유형위험시설지정고시번호위험시설지정일자위험시설지정사유연장폭관리기관명
0중실2소교충청남도 천안시 동남구 성남면 신덕리 480-2소교량천안시 고시 제2016-349호2016-12-19소규모 공공시설 불량6.04.0충청남도 천안시청
1대흥1소교충청남도 천안시 동남구 성남면 대흥리 456-4소교량천안시 고시 제2016-349호2016-12-19소규모 공공시설 불량10.04.0충청남도 천안시청
2신덕3소교충청남도 천안시 동남구 성남면 신덕리 140-4소교량천안시 고시 제2016-349호2016-12-19소규모 공공시설 불량10.04.0충청남도 천안시청
3신덕1소교충청남도 천안시 동남구 성남면 신덕리 133-4소교량천안시 고시 제2016-349호2016-12-19소규모 공공시설 불량10.04.0충청남도 천안시청
4신사8소교충청남도 천안시 동남구 성남면 신사리 101-6소교량천안시 고시 제2016-349호2016-12-19소규모 공공시설 불량10.04.0충청남도 천안시청
5신사4소교충청남도 천안시 동남구 성남면 신사리 585소교량천안시 고시 제2016-349호2016-12-19소규모 공공시설 불량10.04.0충청남도 천안시청
6신사7소교충청남도 천안시 동남구 성남면 신사리 592소교량천안시 고시 제2016-349호2016-12-19소규모 공공시설 불량10.04.0충청남도 천안시청
7덕전소교충청남도 천안시 동남구 목천읍 덕전리 237-1소교량천안시 고시 제2016-349호2016-12-19소규모 공공시설 불량12.05.0충청남도 천안시청
8운전소교충청남도 천안시 동남구 목천읍 운전리 127소교량천안시 고시 제2016-349호2016-12-19소규모 공공시설 불량20.04.0충청남도 천안시청
9신사3소교충청남도 천안시 동남구 성남면 신사리 582소교량천안시 고시 제2016-349호2016-12-19소규모 공공시설 불량10.04.0충청남도 천안시청
시설명소재지지번주소시설유형위험시설지정고시번호위험시설지정일자위험시설지정사유연장폭관리기관명
287진틀다리충청남도 계룡시 금암동소교량<NA>2006-06-30<NA><NA><NA>충청남도 계룡시청
288두루봉다리충청남도 계룡시 금암동소교량<NA>2006-06-30<NA><NA><NA>충청남도 계룡시청
289장자교충청남도 계룡시 엄사면 도곡리소교량<NA>2014-09-15<NA><NA><NA>충청남도 계룡시청
290도곡1교충청남도 계룡시 엄사면 도곡리소교량<NA>2014-09-15<NA><NA><NA>충청남도 계룡시청
291신도과선교충청남도 계룡시 엄사면 엄사리소교량<NA>2014-09-15<NA><NA><NA>충청남도 계룡시청
292배울교충청남도 계룡시 엄사면 도곡리소교량<NA>2014-09-15<NA><NA><NA>충청남도 계룡시청
293광석교충청남도 계룡시 엄사면 광석리소교량<NA>2014-09-15<NA><NA><NA>충청남도 계룡시청
294화산제1교충청남도 계룡시 신도안면 남선리소교량<NA>2014-09-15<NA><NA><NA>충청남도 계룡시청
295신도안교충청남도 계룡시 신도안면 석계리소교량<NA>2014-09-15<NA><NA><NA>충청남도 계룡시청
296두계1교충청남도 계룡시 엄사면 엄사리소교량<NA>2015-10-16<NA><NA><NA>충청남도 계룡시청