Overview

Dataset statistics

Number of variables8
Number of observations22
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.5 KiB
Average record size in memory71.8 B

Variable types

Categorical3
Text3
Numeric2

Dataset

Description영도구 자연재해 임시대피시설에 대한 현황 자료로 지역명, 시설구분, 시설명, 상세주소, 수용가능 면적, 수용가능 인원, 대표전화를 제공합니다.
Author부산광역시 영도구
URLhttps://www.data.go.kr/data/3070037/fileData.do

Alerts

수용가능면적(제곱미터) is highly overall correlated with 수용가능인원(명)High correlation
수용가능인원(명) is highly overall correlated with 수용가능면적(제곱미터) and 1 other fieldsHigh correlation
시설구분 is highly overall correlated with 담당부서High correlation
담당부서 is highly overall correlated with 수용가능인원(명) and 1 other fieldsHigh correlation
시설명 has unique valuesUnique
대표전화 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2024-03-15 02:06:41.343773
Analysis finished2024-03-15 02:06:43.122177
Duration1.78 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

지역 명
Categorical

Distinct9
Distinct (%)40.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size304.0 B
부산광역시 영도구 동삼동
9 
부산광역시 영도구 청학동
5 
부산광역시 영도구 봉래동3가
2 
부산광역시 영도구 남항동2가
1 
부산광역시 영도구 영선동2가
1 
Other values (4)
4 

Length

Max length15
Median length13
Mean length13.727273
Min length13

Unique

Unique6 ?
Unique (%)27.3%

Sample

1st row부산광역시 영도구 남항동2가
2nd row부산광역시 영도구 영선동2가
3rd row부산광역시 영도구 영선동4가
4th row부산광역시 영도구 신선동2가
5th row부산광역시 영도구 신선동1가

Common Values

ValueCountFrequency (%)
부산광역시 영도구 동삼동 9
40.9%
부산광역시 영도구 청학동 5
22.7%
부산광역시 영도구 봉래동3가 2
 
9.1%
부산광역시 영도구 남항동2가 1
 
4.5%
부산광역시 영도구 영선동2가 1
 
4.5%
부산광역시 영도구 영선동4가 1
 
4.5%
부산광역시 영도구 신선동2가 1
 
4.5%
부산광역시 영도구 신선동1가 1
 
4.5%
부산광역시 영도구 봉래동5가 1
 
4.5%

Length

2024-03-15T11:06:43.263379image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-03-15T11:06:43.512298image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
부산광역시 22
33.3%
영도구 22
33.3%
동삼동 9
13.6%
청학동 5
 
7.6%
봉래동3가 2
 
3.0%
남항동2가 1
 
1.5%
영선동2가 1
 
1.5%
영선동4가 1
 
1.5%
신선동2가 1
 
1.5%
신선동1가 1
 
1.5%

시설구분
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct5
Distinct (%)22.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size304.0 B
경로당
12 
공공시설(국·공립도서관, 공립병원, 시·도민회관, 구민회관 주민체육시설, 노인병원, 어린이도서관 등)
5 
학교
3 
공공기관
 
1
관공서
 
1

Length

Max length56
Median length3
Mean length14.954545
Min length2

Unique

Unique2 ?
Unique (%)9.1%

Sample

1st row경로당
2nd row경로당
3rd row경로당
4th row경로당
5th row학교

Common Values

ValueCountFrequency (%)
경로당 12
54.5%
공공시설(국·공립도서관, 공립병원, 시·도민회관, 구민회관 주민체육시설, 노인병원, 어린이도서관 등) 5
22.7%
학교 3
 
13.6%
공공기관 1
 
4.5%
관공서 1
 
4.5%

Length

2024-03-15T11:06:43.866078image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-03-15T11:06:44.074749image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
경로당 12
21.1%
공공시설(국·공립도서관 5
8.8%
공립병원 5
8.8%
시·도민회관 5
8.8%
구민회관 5
8.8%
주민체육시설 5
8.8%
노인병원 5
8.8%
어린이도서관 5
8.8%
등 5
8.8%
학교 3
 
5.3%
Other values (2) 2
 
3.5%

시설명
Text

UNIQUE 

Distinct22
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size304.0 B
2024-03-15T11:06:44.708456image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length15
Median length11
Mean length7.8181818
Min length5

Characters and Unicode

Total characters172
Distinct characters77
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

Unique22 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row신남항경로당
2nd row아이존빌경로당
3rd row이송도경로당
4th row신선경로당
5th row영도초등학교 강당
ValueCountFrequency (%)
강당 2
 
6.2%
신남항경로당 1
 
3.1%
영도구청 1
 
3.1%
청소년 1
 
3.1%
함지골 1
 
3.1%
동삼그린힐경로당 1
 
3.1%
하리경로당 1
 
3.1%
성진경로당 1
 
3.1%
체육관 1
 
3.1%
부산남고등학교 1
 
3.1%
Other values (21) 21
65.6%
2024-03-15T11:06:45.682560image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
당 14
 
8.1%
경 12
 
7.0%
로 12
 
7.0%
10
 
5.8%
도 7
 
4.1%
영 6
 
3.5%
관 6
 
3.5%
학 4
 
2.3%
구 4
 
2.3%
교 4
 
2.3%
Other values (67) 93
54.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 159
92.4%
Space Separator 10
 
5.8%
Open Punctuation 1
 
0.6%
Decimal Number 1
 
0.6%
Close Punctuation 1
 
0.6%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
당 14
 
8.8%
경 12
 
7.5%
로 12
 
7.5%
도 7
 
4.4%
영 6
 
3.8%
관 6
 
3.8%
학 4
 
2.5%
구 4
 
2.5%
교 4
 
2.5%
육 3
 
1.9%
Other values (63) 87
54.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
10
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 1
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 159
92.4%
Common 13
 
7.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
당 14
 
8.8%
경 12
 
7.5%
로 12
 
7.5%
도 7
 
4.4%
영 6
 
3.8%
관 6
 
3.8%
학 4
 
2.5%
구 4
 
2.5%
교 4
 
2.5%
육 3
 
1.9%
Other values (63) 87
54.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
10
76.9%
( 1
 
7.7%
1 1
 
7.7%
) 1
 
7.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 159
92.4%
ASCII 13
 
7.6%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
당 14
 
8.8%
경 12
 
7.5%
로 12
 
7.5%
도 7
 
4.4%
영 6
 
3.8%
관 6
 
3.8%
학 4
 
2.5%
구 4
 
2.5%
교 4
 
2.5%
육 3
 
1.9%
Other values (63) 87
54.7%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
10
76.9%
( 1
 
7.7%
1 1
 
7.7%
) 1
 
7.7%

상세주소
Text

Distinct21
Distinct (%)95.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size304.0 B
2024-03-15T11:06:46.470884image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length36
Median length31
Mean length24.636364
Min length21

Characters and Unicode

Total characters542
Distinct characters64
Distinct categories7 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique20 ?
Unique (%)90.9%

Sample

1st row부산광역시 영도구 남항서로82번길 59-5 (남항동2가)
2nd row부산광역시 영도구 영선대로 98(영선동2가, 동부산아이존빌아파트)
3rd row부산광역시 영도구 향토길 12(영선동4가)
4th row부산광역시 영도구 하나길 542(신선동2가)
5th row부산광역시 영도구 꿈나무길 41(신선동1가)
ValueCountFrequency (%)
부산광역시 22
23.9%
영도구 22
23.9%
함지로79번길 2
 
2.2%
6(동삼동 2
 
2.2%
봉래길 2
 
2.2%
태종로 2
 
2.2%
610(동삼동 1
 
1.1%
59-5 1
 
1.1%
남항동2가 1
 
1.1%
청학서로 1
 
1.1%
Other values (36) 36
39.1%
2024-03-15T11:06:48.108603image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
70
 
12.9%
동 33
 
6.1%
영 26
 
4.8%
산 24
 
4.4%
부 23
 
4.2%
( 22
 
4.1%
광 22
 
4.1%
역 22
 
4.1%
시 22
 
4.1%
도 22
 
4.1%
Other values (54) 256
47.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 348
64.2%
Decimal Number 74
 
13.7%
Space Separator 70
 
12.9%
Open Punctuation 22
 
4.1%
Close Punctuation 22
 
4.1%
Dash Punctuation 5
 
0.9%
Other Punctuation 1
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
동 33
 
9.5%
영 26
 
7.5%
산 24
 
6.9%
부 23
 
6.6%
광 22
 
6.3%
역 22
 
6.3%
시 22
 
6.3%
도 22
 
6.3%
구 22
 
6.3%
로 16
 
4.6%
Other values (39) 116
33.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 15
20.3%
1 11
14.9%
3 9
12.2%
9 8
10.8%
5 8
10.8%
4 7
9.5%
7 7
9.5%
6 6
 
8.1%
8 2
 
2.7%
0 1
 
1.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
70
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 22
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 22
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 5
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 348
64.2%
Common 194
35.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 33
 
9.5%
영 26
 
7.5%
산 24
 
6.9%
부 23
 
6.6%
광 22
 
6.3%
역 22
 
6.3%
시 22
 
6.3%
도 22
 
6.3%
구 22
 
6.3%
로 16
 
4.6%
Other values (39) 116
33.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
70
36.1%
( 22
 
11.3%
) 22
 
11.3%
2 15
 
7.7%
1 11
 
5.7%
3 9
 
4.6%
9 8
 
4.1%
5 8
 
4.1%
4 7
 
3.6%
7 7
 
3.6%
Other values (5) 15
 
7.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 348
64.2%
ASCII 194
35.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
70
36.1%
( 22
 
11.3%
) 22
 
11.3%
2 15
 
7.7%
1 11
 
5.7%
3 9
 
4.6%
9 8
 
4.1%
5 8
 
4.1%
4 7
 
3.6%
7 7
 
3.6%
Other values (5) 15
 
7.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 33
 
9.5%
영 26
 
7.5%
산 24
 
6.9%
부 23
 
6.6%
광 22
 
6.3%
역 22
 
6.3%
시 22
 
6.3%
도 22
 
6.3%
구 22
 
6.3%
로 16
 
4.6%
Other values (39) 116
33.3%

수용가능면적(제곱미터)
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct21
Distinct (%)95.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean476.47091
Minimum46
Maximum2080.89
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size326.0 B
2024-03-15T11:06:48.503130image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum46
5-th percentile58.05
Q1130.6
median191.5
Q3749.2775
95-th percentile1474.085
Maximum2080.89
Range2034.89
Interquartile range (IQR)618.6775

Descriptive statistics

Standard deviation559.87507
Coefficient of variation (CV)1.1750457
Kurtosis2.0392457
Mean476.47091
Median Absolute Deviation (MAD)108
Skewness1.6320751
Sum10482.36
Variance313460.1
MonotonicityNot monotonic
2024-03-15T11:06:49.019076image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=21)
ValueCountFrequency (%)
199.0 2
 
9.1%
120.0 1
 
4.5%
46.0 1
 
4.5%
2080.89 1
 
4.5%
167.0 1
 
4.5%
59.0 1
 
4.5%
1342.7 1
 
4.5%
773.37 1
 
4.5%
825.0 1
 
4.5%
1050.0 1
 
4.5%
Other values (11) 11
50.0%
ValueCountFrequency (%)
46.0 1
4.5%
58.0 1
4.5%
59.0 1
4.5%
89.0 1
4.5%
120.0 1
4.5%
127.0 1
4.5%
141.4 1
4.5%
144.0 1
4.5%
165.0 1
4.5%
167.0 1
4.5%
ValueCountFrequency (%)
2080.89 1
4.5%
1481.0 1
4.5%
1342.7 1
4.5%
1050.0 1
4.5%
825.0 1
4.5%
773.37 1
4.5%
677.0 1
4.5%
305.0 1
4.5%
249.0 1
4.5%
199.0 2
9.1%

수용가능인원(명)
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct20
Distinct (%)90.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean167.54545
Minimum2
Maximum754
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size326.0 B
2024-03-15T11:06:49.499865image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2
5-th percentile22
Q149.5
median73
Q3227
95-th percentile567.3
Maximum754
Range752
Interquartile range (IQR)177.5

Descriptive statistics

Standard deviation204.06599
Coefficient of variation (CV)1.2179739
Kurtosis2.4907559
Mean167.54545
Median Absolute Deviation (MAD)41.5
Skewness1.7920256
Sum3686
Variance41642.926
MonotonicityNot monotonic
2024-03-15T11:06:49.891256image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=20)
ValueCountFrequency (%)
76 2
 
9.1%
22 2
 
9.1%
46 1
 
4.5%
2 1
 
4.5%
128 1
 
4.5%
64 1
 
4.5%
516 1
 
4.5%
297 1
 
4.5%
317 1
 
4.5%
754 1
 
4.5%
Other values (10) 10
45.5%
ValueCountFrequency (%)
2 1
4.5%
22 2
9.1%
34 1
4.5%
46 1
4.5%
48 1
4.5%
54 1
4.5%
55 1
4.5%
63 1
4.5%
64 1
4.5%
70 1
4.5%
ValueCountFrequency (%)
754 1
4.5%
570 1
4.5%
516 1
4.5%
317 1
4.5%
297 1
4.5%
260 1
4.5%
128 1
4.5%
117 1
4.5%
95 1
4.5%
76 2
9.1%

담당부서
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct4
Distinct (%)18.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size304.0 B
부산광역시 영도구 주민복지국 복지사업과
15 
부산광역시 영도구 주민복지국 복지정책과
5 
부산광역시 영도구 도시안전국 도시안전과
 
1
부산광역시 영도구 문화예술회관
 
1

Length

Max length21
Median length21
Mean length20.772727
Min length16

Unique

Unique2 ?
Unique (%)9.1%

Sample

1st row부산광역시 영도구 주민복지국 복지사업과
2nd row부산광역시 영도구 주민복지국 복지사업과
3rd row부산광역시 영도구 주민복지국 복지사업과
4th row부산광역시 영도구 주민복지국 복지사업과
5th row부산광역시 영도구 주민복지국 복지정책과

Common Values

ValueCountFrequency (%)
부산광역시 영도구 주민복지국 복지사업과 15
68.2%
부산광역시 영도구 주민복지국 복지정책과 5
 
22.7%
부산광역시 영도구 도시안전국 도시안전과 1
 
4.5%
부산광역시 영도구 문화예술회관 1
 
4.5%

Length

2024-03-15T11:06:50.446318image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-03-15T11:06:50.805141image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
부산광역시 22
25.3%
영도구 22
25.3%
주민복지국 20
23.0%
복지사업과 15
17.2%
복지정책과 5
 
5.7%
도시안전국 1
 
1.1%
도시안전과 1
 
1.1%
문화예술회관 1
 
1.1%

대표전화
Text

UNIQUE 

Distinct22
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size304.0 B
2024-03-15T11:06:51.453853image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length12
Median length12
Mean length12
Min length12

Characters and Unicode

Total characters264
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

Unique22 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row051-418-0102
2nd row051-412-8893
3rd row051-416-1663
4th row051-418-0880
5th row051-415-0281
ValueCountFrequency (%)
051-418-0102 1
 
4.5%
051-412-8893 1
 
4.5%
051-404-5436 1
 
4.5%
051-405-1882 1
 
4.5%
051-405-2800 1
 
4.5%
051-403-7001 1
 
4.5%
051-403-9555 1
 
4.5%
051-419-5561 1
 
4.5%
051-413-6060 1
 
4.5%
051-404-0293 1
 
4.5%
Other values (12) 12
54.5%
2024-03-15T11:06:52.330416image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 46
17.4%
1 46
17.4%
- 44
16.7%
5 36
13.6%
4 36
13.6%
3 14
 
5.3%
8 11
 
4.2%
9 10
 
3.8%
2 9
 
3.4%
6 9
 
3.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 220
83.3%
Dash Punctuation 44
 
16.7%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 46
20.9%
1 46
20.9%
5 36
16.4%
4 36
16.4%
3 14
 
6.4%
8 11
 
5.0%
9 10
 
4.5%
2 9
 
4.1%
6 9
 
4.1%
7 3
 
1.4%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 44
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 264
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
0 46
17.4%
1 46
17.4%
- 44
16.7%
5 36
13.6%
4 36
13.6%
3 14
 
5.3%
8 11
 
4.2%
9 10
 
3.8%
2 9
 
3.4%
6 9
 
3.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 264
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 46
17.4%
1 46
17.4%
- 44
16.7%
5 36
13.6%
4 36
13.6%
3 14
 
5.3%
8 11
 
4.2%
9 10
 
3.8%
2 9
 
3.4%
6 9
 
3.4%

Interactions

2024-03-15T11:06:42.199780image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-03-15T11:06:41.834920image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-03-15T11:06:42.438179image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-03-15T11:06:42.023726image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2024-03-15T11:06:52.602622image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
지역 명시설구분시설명상세주소수용가능면적(제곱미터)수용가능인원(명)담당부서대표전화
지역 명1.0000.0001.0001.0000.0000.0000.0001.000
시설구분0.0001.0001.0001.0000.6240.6810.8001.000
시설명1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
상세주소1.0001.0001.0001.0000.0000.0000.0001.000
수용가능면적(제곱미터)0.0000.6241.0000.0001.0000.9880.4721.000
수용가능인원(명)0.0000.6811.0000.0000.9881.0000.8151.000
담당부서0.0000.8001.0000.0000.4720.8151.0001.000
대표전화1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
2024-03-15T11:06:52.823339image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
시설구분담당부서지역 명
시설구분1.0000.7350.000
담당부서0.7351.0000.000
지역 명0.0000.0001.000
2024-03-15T11:06:53.070438image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
수용가능면적(제곱미터)수용가능인원(명)지역 명시설구분담당부서
수용가능면적(제곱미터)1.0000.9730.0000.4220.292
수용가능인원(명)0.9731.0000.0000.4820.652
지역 명0.0000.0001.0000.0000.000
시설구분0.4220.4820.0001.0000.735
담당부서0.2920.6520.0000.7351.000

Missing values

2024-03-15T11:06:42.801641image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-03-15T11:06:43.031324image/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

지역 명시설구분시설명상세주소수용가능면적(제곱미터)수용가능인원(명)담당부서대표전화
0부산광역시 영도구 남항동2가경로당신남항경로당부산광역시 영도구 남항서로82번길 59-5 (남항동2가)120.046부산광역시 영도구 주민복지국 복지사업과051-418-0102
1부산광역시 영도구 영선동2가경로당아이존빌경로당부산광역시 영도구 영선대로 98(영선동2가, 동부산아이존빌아파트)58.022부산광역시 영도구 주민복지국 복지사업과051-412-8893
2부산광역시 영도구 영선동4가경로당이송도경로당부산광역시 영도구 향토길 12(영선동4가)184.070부산광역시 영도구 주민복지국 복지사업과051-416-1663
3부산광역시 영도구 신선동2가경로당신선경로당부산광역시 영도구 하나길 542(신선동2가)144.055부산광역시 영도구 주민복지국 복지사업과051-418-0880
4부산광역시 영도구 신선동1가학교영도초등학교 강당부산광역시 영도구 꿈나무길 41(신선동1가)1481.0570부산광역시 영도구 주민복지국 복지정책과051-415-0281
5부산광역시 영도구 봉래동3가경로당봉래1동 경로당부산광역시 영도구 대교로14번길 4-25 (봉래동3가)165.063부산광역시 영도구 주민복지국 복지사업과051-413-3145
6부산광역시 영도구 봉래동3가공공기관영도구 보훈회관 대회의실부산광역시 영도구 대교로 9(봉래동3가)141.454부산광역시 영도구 주민복지국 복지정책과051-419-4314
7부산광역시 영도구 봉래동5가경로당새마을경로당부산광역시 영도구 봉래길 112(봉래동5가)89.034부산광역시 영도구 주민복지국 복지사업과051-417-0040
8부산광역시 영도구 청학동경로당건곤경로당부산광역시 영도구 태종로292번길 72(청학동)199.076부산광역시 영도구 주민복지국 복지사업과051-417-0599
9부산광역시 영도구 청학동공공시설(국·공립도서관, 공립병원, 시·도민회관, 구민회관 주민체육시설, 노인병원, 어린이도서관 등)영도구노인복지관 분관부산광역시 영도구 봉래길 372(청학동)305.0117부산광역시 영도구 주민복지국 복지사업과051-419-4352
지역 명시설구분시설명상세주소수용가능면적(제곱미터)수용가능인원(명)담당부서대표전화
12부산광역시 영도구 청학동공공시설(국·공립도서관, 공립병원, 시·도민회관, 구민회관 주민체육시설, 노인병원, 어린이도서관 등)다복하우스부산광역시 영도구 청학서로 75-1(청학동)46.02부산광역시 영도구 주민복지국 복지정책과051-419-4344
13부산광역시 영도구 동삼동경로당남극경로당부산광역시 영도구 웃서발로39번길 16(동삼동)127.048부산광역시 영도구 주민복지국 복지사업과051-404-0293
14부산광역시 영도구 동삼동공공시설(국·공립도서관, 공립병원, 시·도민회관, 구민회관 주민체육시설, 노인병원, 어린이도서관 등)영도구장애인복지관부산광역시 영도구 함지로79번길 6(동삼동)1050.0754부산광역시 영도구 주민복지국 복지사업과051-413-6060
15부산광역시 영도구 동삼동공공시설(국·공립도서관, 공립병원, 시·도민회관, 구민회관 주민체육시설, 노인병원, 어린이도서관 등)영도국민체육센터부산광역시 영도구 함지로79번길 6(동삼동)825.0317부산광역시 영도구 문화예술회관051-419-5561
16부산광역시 영도구 동삼동학교동삼초등학교 강당부산광역시 영도구 태종로 610(동삼동)773.37297부산광역시 영도구 주민복지국 복지정책과051-403-9555
17부산광역시 영도구 동삼동학교부산남고등학교 체육관부산광역시 영도구 중리북로 5(동삼동)1342.7516부산광역시 영도구 주민복지국 복지정책과051-403-7001
18부산광역시 영도구 동삼동경로당성진경로당부산광역시 영도구 본산남길 15(동삼동)59.022부산광역시 영도구 주민복지국 복지사업과051-405-2800
19부산광역시 영도구 동삼동경로당하리경로당부산광역시 영도구 태종로773번길9(동삼동)199.076부산광역시 영도구 주민복지국 복지사업과051-405-1882
20부산광역시 영도구 동삼동경로당동삼그린힐경로당부산광역시 영도구 상리로 63-4 (동삼동)167.064부산광역시 영도구 주민복지국 복지사업과051-404-5436
21부산광역시 영도구 동삼동공공시설(국·공립도서관, 공립병원, 시·도민회관, 구민회관 주민체육시설, 노인병원, 어린이도서관 등)함지골 청소년 수련관(숙소)부산광역시 영도구 절영로 321(동삼동)2080.89128부산광역시 영도구 주민복지국 복지사업과051-405-5223