Overview

Dataset statistics

Number of variables6
Number of observations85
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory4.3 KiB
Average record size in memory51.6 B

Variable types

Numeric2
Categorical2
Text2

Dataset

Description광주광역시에서는 정보화사업을 통해 현재 운영중에 있는 정보시스템 현황 자료로 정보시스템명, 서비스대상, 현행정보시스템 목적, 시스템 운영부서, 시스템 개발년도를 제공하고 있습니다.
URLhttps://www.data.go.kr/data/15035738/fileData.do

Alerts

순번 is highly overall correlated with 운영부서High correlation
운영부서 is highly overall correlated with 순번High correlation
순번 has unique valuesUnique
현행정보시스템명 has unique valuesUnique
현행정보시스템목적 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 07:32:13.686011
Analysis finished2023-12-12 07:32:14.883137
Duration1.2 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

순번
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct85
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean43
Minimum1
Maximum85
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size897.0 B
2023-12-12T16:32:14.968647image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile5.2
Q122
median43
Q364
95-th percentile80.8
Maximum85
Range84
Interquartile range (IQR)42

Descriptive statistics

Standard deviation24.681302
Coefficient of variation (CV)0.57398377
Kurtosis-1.2
Mean43
Median Absolute Deviation (MAD)21
Skewness0
Sum3655
Variance609.16667
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-12T16:32:15.152558image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
1.2%
55 1
 
1.2%
63 1
 
1.2%
62 1
 
1.2%
61 1
 
1.2%
60 1
 
1.2%
59 1
 
1.2%
58 1
 
1.2%
57 1
 
1.2%
56 1
 
1.2%
Other values (75) 75
88.2%
ValueCountFrequency (%)
1 1
1.2%
2 1
1.2%
3 1
1.2%
4 1
1.2%
5 1
1.2%
6 1
1.2%
7 1
1.2%
8 1
1.2%
9 1
1.2%
10 1
1.2%
ValueCountFrequency (%)
85 1
1.2%
84 1
1.2%
83 1
1.2%
82 1
1.2%
81 1
1.2%
80 1
1.2%
79 1
1.2%
78 1
1.2%
77 1
1.2%
76 1
1.2%

운영부서
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct42
Distinct (%)49.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size812.0 B
토지정보과
9 
정보화담당관
6 
대변인
 
5
119종합상황실
 
4
시립도서관
 
4
Other values (37)
57 

Length

Max length15
Median length14
Mean length7.2588235
Min length3

Unique

Unique22 ?
Unique (%)25.9%

Sample

1st row119종합상황실
2nd row119종합상황실
3rd row119종합상황실
4th row119종합상황실
5th row5.18민주화운동기록관

Common Values

ValueCountFrequency (%)
토지정보과 9
 
10.6%
정보화담당관 6
 
7.1%
대변인 5
 
5.9%
119종합상황실 4
 
4.7%
시립도서관 4
 
4.7%
평가데이터담당관 3
 
3.5%
총무과 3
 
3.5%
세정과 3
 
3.5%
상수도사업본부_물운용총괄과 3
 
3.5%
교통정책과 3
 
3.5%
Other values (32) 42
49.4%

Length

2023-12-12T16:32:15.302851image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
토지정보과 9
 
9.5%
정보화담당관 6
 
6.3%
대변인 5
 
5.3%
119종합상황실 4
 
4.2%
시립도서관 4
 
4.2%
평가데이터담당관 3
 
3.2%
총무과 3
 
3.2%
세정과 3
 
3.2%
상수도사업본부_물운용총괄과 3
 
3.2%
교통정책과 3
 
3.2%
Other values (39) 52
54.7%

현행정보시스템명
Text

UNIQUE 

Distinct85
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size812.0 B
2023-12-12T16:32:15.573838image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length23
Median length18
Mean length11.941176
Min length4

Characters and Unicode

Total characters1015
Distinct characters222
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

Unique85 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row구조구급활동정보시스템
2nd row소방공무원인사행정정보시스템
3rd row소방민원정보시스템
4th row시도긴급구조표준시스템
5th row5.18기록관리시스템
ValueCountFrequency (%)
홈페이지 3
 
2.6%
통합 2
 
1.8%
시스템 2
 
1.8%
구조구급활동정보시스템 1
 
0.9%
광주일잡go 1
 
0.9%
통합보안관제시스템 1
 
0.9%
재해복구시스템 1
 
0.9%
지방행정 1
 
0.9%
정부업무관리시스템(온-나라 1
 
0.9%
자치단체정보자원통합관리서비스(지킴e 1
 
0.9%
Other values (100) 100
87.7%
2023-12-12T16:32:16.099076image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
시 79
 
7.8%
스 67
 
6.6%
템 59
 
5.8%
정 31
 
3.1%
관 29
 
2.9%
29
 
2.9%
지 27
 
2.7%
보 25
 
2.5%
리 20
 
2.0%
도 16
 
1.6%
Other values (212) 633
62.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 882
86.9%
Uppercase Letter 45
 
4.4%
Space Separator 29
 
2.9%
Open Punctuation 16
 
1.6%
Close Punctuation 16
 
1.6%
Decimal Number 12
 
1.2%
Lowercase Letter 11
 
1.1%
Other Punctuation 2
 
0.2%
Dash Punctuation 2
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
시 79
 
9.0%
스 67
 
7.6%
템 59
 
6.7%
정 31
 
3.5%
관 29
 
3.3%
지 27
 
3.1%
보 25
 
2.8%
리 20
 
2.3%
도 16
 
1.8%
통 16
 
1.8%
Other values (176) 513
58.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 10
22.2%
I 7
15.6%
T 4
 
8.9%
C 3
 
6.7%
M 3
 
6.7%
P 2
 
4.4%
L 2
 
4.4%
K 2
 
4.4%
O 2
 
4.4%
U 2
 
4.4%
Other values (7) 8
17.8%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 4
36.4%
l 2
18.2%
a 1
 
9.1%
c 1
 
9.1%
r 1
 
9.1%
t 1
 
9.1%
f 1
 
9.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 3
25.0%
5 3
25.0%
8 2
16.7%
3 1
 
8.3%
6 1
 
8.3%
2 1
 
8.3%
0 1
 
8.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
29
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 16
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 16
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 2
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 882
86.9%
Common 77
 
7.6%
Latin 56
 
5.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 79
 
9.0%
스 67
 
7.6%
템 59
 
6.7%
정 31
 
3.5%
관 29
 
3.3%
지 27
 
3.1%
보 25
 
2.8%
리 20
 
2.3%
도 16
 
1.8%
통 16
 
1.8%
Other values (176) 513
58.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
S 10
17.9%
I 7
12.5%
T 4
 
7.1%
e 4
 
7.1%
C 3
 
5.4%
M 3
 
5.4%
P 2
 
3.6%
L 2
 
3.6%
K 2
 
3.6%
l 2
 
3.6%
Other values (14) 17
30.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
29
37.7%
( 16
20.8%
) 16
20.8%
1 3
 
3.9%
5 3
 
3.9%
8 2
 
2.6%
. 2
 
2.6%
- 2
 
2.6%
3 1
 
1.3%
6 1
 
1.3%
Other values (2) 2
 
2.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 882
86.9%
ASCII 133
 
13.1%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 79
 
9.0%
스 67
 
7.6%
템 59
 
6.7%
정 31
 
3.5%
관 29
 
3.3%
지 27
 
3.1%
보 25
 
2.8%
리 20
 
2.3%
도 16
 
1.8%
통 16
 
1.8%
Other values (176) 513
58.2%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
29
21.8%
( 16
12.0%
) 16
12.0%
S 10
 
7.5%
I 7
 
5.3%
T 4
 
3.0%
e 4
 
3.0%
1 3
 
2.3%
C 3
 
2.3%
5 3
 
2.3%
Other values (26) 38
28.6%

서비스대상
Categorical

Distinct3
Distinct (%)3.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size812.0 B
정부내지원서비스
52 
대국민서비스
18 
대국민서비스,정부내지원서비스
15 

Length

Max length15
Median length8
Mean length8.8117647
Min length6

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
정부내지원서비스 52
61.2%
대국민서비스 18
 
21.2%
대국민서비스,정부내지원서비스 15
 
17.6%

Length

2023-12-12T16:32:16.274768image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T16:32:16.420957image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
정부내지원서비스 52
61.2%
대국민서비스 18
 
21.2%
대국민서비스,정부내지원서비스 15
 
17.6%

현행정보시스템목적
Text

UNIQUE 

Distinct85
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size812.0 B
2023-12-12T16:32:16.732517image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length255
Median length69
Mean length55.976471
Min length9

Characters and Unicode

Total characters4758
Distinct characters363
Distinct categories14 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks7 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique85 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row각 지자체의 소방본부와 데이터를 연계하여 활동 정보를 수집하여 기초데이터를 축적하는 시스템
2nd row전국 지방 소방공무원 인사 DB 구축 및 인사행정 표준 SW 지원을 통한 중앙집중형 소방 인사행정정보체계 구현을 목표로 구축된 시스템
3rd row소방 관련 민원정보의 신속한 처리를 위해 유관기관 내 관련시스템과의 정보연계 및 공유체계 구축을 목표로 구축된 시스템
4th row신고를 접수하고 출동지령을 내리고 관제를 하는 메인소방시스템
5th row5·18민주화운동 세계기록유산 등재에 따른 기록물의 체계적 관리
ValueCountFrequency (%)
및 52
 
4.7%
등 21
 
1.9%
시스템 17
 
1.5%
13
 
1.2%
제공 12
 
1.1%
위한 12
 
1.1%
위함 10
 
0.9%
통한 9
 
0.8%
관리 9
 
0.8%
구축 8
 
0.7%
Other values (705) 945
85.3%
2023-12-12T16:32:17.247535image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1020
 
21.4%
정 112
 
2.4%
시 106
 
2.2%
관 83
 
1.7%
의 76
 
1.6%
공 76
 
1.6%
보 75
 
1.6%
, 74
 
1.6%
스 68
 
1.4%
기 65
 
1.4%
Other values (353) 3003
63.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3523
74.0%
Space Separator 1020
 
21.4%
Other Punctuation 92
 
1.9%
Uppercase Letter 36
 
0.8%
Control 18
 
0.4%
Decimal Number 15
 
0.3%
Lowercase Letter 14
 
0.3%
Dash Punctuation 12
 
0.3%
Open Punctuation 9
 
0.2%
Close Punctuation 9
 
0.2%
Other values (4) 10
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
정 112
 
3.2%
시 106
 
3.0%
관 83
 
2.4%
의 76
 
2.2%
공 76
 
2.2%
보 75
 
2.1%
스 68
 
1.9%
기 65
 
1.8%
자 56
 
1.6%
리 52
 
1.5%
Other values (305) 2754
78.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
I 5
13.9%
D 5
13.9%
C 5
13.9%
S 4
11.1%
B 4
11.1%
T 4
11.1%
V 2
 
5.6%
G 2
 
5.6%
W 2
 
5.6%
K 1
 
2.8%
Other values (2) 2
 
5.6%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 3
21.4%
a 3
21.4%
r 2
14.3%
s 1
 
7.1%
u 1
 
7.1%
o 1
 
7.1%
t 1
 
7.1%
y 1
 
7.1%
b 1
 
7.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 74
80.4%
. 6
 
6.5%
· 5
 
5.4%
/ 4
 
4.3%
' 1
 
1.1%
※ 1
 
1.1%
? 1
 
1.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 4
26.7%
5 4
26.7%
2 2
13.3%
8 2
13.3%
4 1
 
6.7%
0 1
 
6.7%
7 1
 
6.7%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 8
88.9%
「 1
 
11.1%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 8
88.9%
」 1
 
11.1%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 1
50.0%
“ 1
50.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
⇒ 1
50.0%
+ 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1020
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
18
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 12
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
○ 5
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
” 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3523
74.0%
Common 1185
 
24.9%
Latin 50
 
1.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
정 112
 
3.2%
시 106
 
3.0%
관 83
 
2.4%
의 76
 
2.2%
공 76
 
2.2%
보 75
 
2.1%
스 68
 
1.9%
기 65
 
1.8%
자 56
 
1.6%
리 52
 
1.5%
Other values (305) 2754
78.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
1020
86.1%
, 74
 
6.2%
18
 
1.5%
- 12
 
1.0%
( 8
 
0.7%
) 8
 
0.7%
. 6
 
0.5%
○ 5
 
0.4%
· 5
 
0.4%
1 4
 
0.3%
Other values (17) 25
 
2.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
I 5
 
10.0%
D 5
 
10.0%
C 5
 
10.0%
S 4
 
8.0%
B 4
 
8.0%
T 4
 
8.0%
e 3
 
6.0%
a 3
 
6.0%
V 2
 
4.0%
G 2
 
4.0%
Other values (11) 13
26.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3522
74.0%
ASCII 1218
 
25.6%
None 7
 
0.1%
Geometric Shapes 5
 
0.1%
Punctuation 4
 
0.1%
Compat Jamo 1
 
< 0.1%
Arrows 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1020
83.7%
, 74
 
6.1%
18
 
1.5%
- 12
 
1.0%
( 8
 
0.7%
) 8
 
0.7%
. 6
 
0.5%
I 5
 
0.4%
D 5
 
0.4%
C 5
 
0.4%
Other values (29) 57
 
4.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
정 112
 
3.2%
시 106
 
3.0%
관 83
 
2.4%
의 76
 
2.2%
공 76
 
2.2%
보 75
 
2.1%
스 68
 
1.9%
기 65
 
1.8%
자 56
 
1.6%
리 52
 
1.5%
Other values (304) 2753
78.2%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
○ 5
100.0%
None
ValueCountFrequency (%)
· 5
71.4%
」 1
 
14.3%
「 1
 
14.3%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
※ 1
25.0%
‘ 1
25.0%
“ 1
25.0%
” 1
25.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅇ 1
100.0%
Arrows
ValueCountFrequency (%)
⇒ 1
100.0%

개발년도
Real number (ℝ)

Distinct21
Distinct (%)24.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2011.8941
Minimum2000
Maximum2020
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size897.0 B
2023-12-12T16:32:17.379714image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2000
5-th percentile2003.2
Q12008
median2012
Q32016
95-th percentile2020
Maximum2020
Range20
Interquartile range (IQR)8

Descriptive statistics

Standard deviation5.402873
Coefficient of variation (CV)0.0026854659
Kurtosis-0.83759516
Mean2011.8941
Median Absolute Deviation (MAD)4
Skewness-0.067098651
Sum171011
Variance29.191036
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T16:32:17.507216image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=21)
ValueCountFrequency (%)
2020 12
14.1%
2009 9
10.6%
2013 7
 
8.2%
2010 6
 
7.1%
2016 6
 
7.1%
2012 6
 
7.1%
2008 6
 
7.1%
2007 5
 
5.9%
2014 4
 
4.7%
2018 4
 
4.7%
Other values (11) 20
23.5%
ValueCountFrequency (%)
2000 1
 
1.2%
2001 1
 
1.2%
2002 2
 
2.4%
2003 1
 
1.2%
2004 4
4.7%
2005 2
 
2.4%
2006 1
 
1.2%
2007 5
5.9%
2008 6
7.1%
2009 9
10.6%
ValueCountFrequency (%)
2020 12
14.1%
2019 2
 
2.4%
2018 4
 
4.7%
2017 2
 
2.4%
2016 6
7.1%
2015 1
 
1.2%
2014 4
 
4.7%
2013 7
8.2%
2012 6
7.1%
2011 3
 
3.5%

Interactions

2023-12-12T16:32:14.395550image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T16:32:14.162107image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T16:32:14.505241image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T16:32:14.243183image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-12T16:32:17.610110image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
순번운영부서현행정보시스템명서비스대상현행정보시스템목적개발년도
순번1.0000.9861.0000.2481.0000.100
운영부서0.9861.0001.0000.6331.0000.689
현행정보시스템명1.0001.0001.0001.0001.0001.000
서비스대상0.2480.6331.0001.0001.0000.406
현행정보시스템목적1.0001.0001.0001.0001.0001.000
개발년도0.1000.6891.0000.4061.0001.000
2023-12-12T16:32:17.704110image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
운영부서서비스대상
운영부서1.0000.263
서비스대상0.2631.000
2023-12-12T16:32:17.779581image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
순번개발년도운영부서서비스대상
순번1.0000.1580.6700.141
개발년도0.1581.0000.2680.263
운영부서0.6700.2681.0000.263
서비스대상0.1410.2630.2631.000

Missing values

2023-12-12T16:32:14.682557image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T16:32:14.835340image/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

순번운영부서현행정보시스템명서비스대상현행정보시스템목적개발년도
01119종합상황실구조구급활동정보시스템정부내지원서비스각 지자체의 소방본부와 데이터를 연계하여 활동 정보를 수집하여 기초데이터를 축적하는 시스템2010
12119종합상황실소방공무원인사행정정보시스템정부내지원서비스전국 지방 소방공무원 인사 DB 구축 및 인사행정 표준 SW 지원을 통한 중앙집중형 소방 인사행정정보체계 구현을 목표로 구축된 시스템2009
23119종합상황실소방민원정보시스템정부내지원서비스소방 관련 민원정보의 신속한 처리를 위해 유관기관 내 관련시스템과의 정보연계 및 공유체계 구축을 목표로 구축된 시스템2010
34119종합상황실시도긴급구조표준시스템정부내지원서비스신고를 접수하고 출동지령을 내리고 관제를 하는 메인소방시스템2007
455.18민주화운동기록관5.18기록관리시스템정부내지원서비스5·18민주화운동 세계기록유산 등재에 따른 기록물의 체계적 관리2014
565.18민주화운동기록관5.18민주화운동기록관홈페이지대국민서비스,정부내지원서비스5.18민주화운동기록관 소식 및 기록물 열람서비스2014
67각화동농산물도매시장관리사무소각화동농산물거래정보시스템정부내지원서비스각화동농산물도매시장관리사무소로 전송되는 경매정보 집계 및 관리2002
78각화동농산물도매시장관리사무소각화동농산물도매시장홈페이지대국민서비스각화동농산물도매시장의 소개, 시장안내, 유통정보, 거래가격정보등을 제공하기 위함2000
89감사위원회자치단체청백e정부내지원서비스지속적 감사활동에도 불구하고 공무원들의 공금 횡령 유용, 금품수수 등 고질적 구조적 비리 상존 ㅇ 소속기관, 산하단체, 지자체의 도덕적 해이에 따른 비리 상존 ⇒ 사후 적발적 감사로는 비리근절에 한계, IT기술 및 자기진단기법을 활용한 사전 예방적 내부통제 시스템 구축 필요2014
910건축경관과건축행정시스템(세움터)대국민서비스,정부내지원서비스건축, 주택 관련 인허가에 대하여 무방문,무서류, 사이버협의 등 실질적 전자화를 목표로 웹기반으로 개발2007
순번운영부서현행정보시스템명서비스대상현행정보시스템목적개발년도
7576토지정보과토지정보인터넷시스템대국민서비스,정부내지원서비스토지민원정보 제공2007
7677토지정보과한국토지정보시스템(KLIS)정부내지원서비스KLIS시군구 자료를 취합하여 DataWareHouse구성 및 정책자료 활용(통계,분석,자료제공)2008
7778토지정보과항공사진통합관리시스템대국민서비스「항공사진통합관리시스템」웹 전환 및 관리지원기능 개발이 필요하며 종이 없는 조사환경과 자치구 확대 활용 기반 마련 발전된 영상처리 등 최신기술 도입으로 불법건축물 및 무허가 형질변경 단속 등 체계적 관리와 안정적 시스템 운영 및 선진 행정서비스 제공으로 행정효율 증진 및 시민신뢰도 제고2020
7879투자산단과투자유치정보시스템정부내지원서비스1. 투자기업과 투자유치 활동 등에 대한 부서 간 정보공유 및 이용 편의를 위해 데이터베이스화하여 체계적인 관리 2. 투자기업에 대한 인적 네트워크를 비롯한 투자계획, 이행상황, 투자애로 등 전 과정을 통합 통계관리 할 수 있는 시스템2018
7980평가데이터담당관메타관리시스템정부내지원서비스중앙부처·지자체·공공기관의 보유 메타데이터 자동 수집 및 기관 메타데이터 구축을 통한 데이터 관리체계 마련2020
8081평가데이터담당관빅데이터 통합플랫폼대국민서비스,정부내지원서비스- 지방자치단체 빅데이터 공동활용 인프라 구축 - 데이터 기반 객관적, 과학적 행정구현 지원 - 시각화 통한 공공데이터 개방2020
8182평가데이터담당관성과모니터링시스템정부내지원서비스주요 현안업무 실시간 모니터링 시스템 구축, 시정을 보다 속도감 있게 진행2016
8283푸른도시사업소 자연생태과무등산권 유네스코 세계지질공원 홈페이지대국민서비스무등산권 유네스코 세계지질공원 관련 정보 제공2020
8384회계과계약365코너(계약정보공개시스템)정부내지원서비스계약업무의 효율성 제고 및 대국민 민원서비스, 관련 정보 제공을 위한 시스템2011
8485회계과계약관리시스템정부내지원서비스광주광역시 계약(적격심사,하자검사)프로그램 운영2008