Overview

Dataset statistics

Number of variables4
Number of observations342
Missing cells41
Missing cells (%)3.0%
Duplicate rows67
Duplicate rows (%)19.6%
Total size in memory10.8 KiB
Average record size in memory32.4 B

Variable types

Text4

Dataset

Description전라남도 무안군 사업장 폐기물 배출 관련) 구분, 폐기물 종류, 주소, 등록일자의 항목으로 구성되어 있으며, csv파일로 구성
Author전라남도 무안군
URLhttps://www.data.go.kr/data/15060427/fileData.do

Alerts

Dataset has 67 (19.6%) duplicate rowsDuplicates
사업장도로명주소 has 16 (4.7%) missing valuesMissing
사업장지번주소 has 24 (7.0%) missing valuesMissing

Reproduction

Analysis started2023-12-12 14:42:23.416038
Analysis finished2023-12-12 14:42:24.268436
Duration0.85 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

상호
Text

Distinct151
Distinct (%)44.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.8 KiB
2023-12-12T23:42:24.445868image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length21
Median length19
Mean length8.377193
Min length2

Characters and Unicode

Total characters2865
Distinct characters249
Distinct categories5 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique80 ?
Unique (%)23.4%

Sample

1st row국립식량과학원 바이오에너지작물연구소
2nd row꿈여울농원영농조합법인
3rd row형진산업
4th row(주)광성산업건설
5th row(주)삼화
ValueCountFrequency (%)
주식회사 29
 
7.2%
금화 16
 
4.0%
유)남해환경 14
 
3.5%
주)동양환경 13
 
3.2%
무안군상하수도사업소 13
 
3.2%
청계해운 9
 
2.2%
주)씨투 8
 
2.0%
주)네오세라믹 7
 
1.7%
청계frp조선소 7
 
1.7%
농업회사법인 6
 
1.5%
Other values (158) 281
69.7%
2023-12-12T23:42:24.908785image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
( 163
 
5.7%
) 163
 
5.7%
주 135
 
4.7%
사 77
 
2.7%
업 75
 
2.6%
농 74
 
2.6%
유 68
 
2.4%
61
 
2.1%
조 61
 
2.1%
산 57
 
2.0%
Other values (239) 1931
67.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2445
85.3%
Open Punctuation 163
 
5.7%
Close Punctuation 163
 
5.7%
Space Separator 61
 
2.1%
Uppercase Letter 33
 
1.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
주 135
 
5.5%
사 77
 
3.1%
업 75
 
3.1%
농 74
 
3.0%
유 68
 
2.8%
조 61
 
2.5%
산 57
 
2.3%
인 52
 
2.1%
법 51
 
2.1%
회 50
 
2.0%
Other values (230) 1745
71.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
P 7
21.2%
R 7
21.2%
F 7
21.2%
C 4
12.1%
E 4
12.1%
N 4
12.1%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 163
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 163
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
61
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2445
85.3%
Common 387
 
13.5%
Latin 33
 
1.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 135
 
5.5%
사 77
 
3.1%
업 75
 
3.1%
농 74
 
3.0%
유 68
 
2.8%
조 61
 
2.5%
산 57
 
2.3%
인 52
 
2.1%
법 51
 
2.1%
회 50
 
2.0%
Other values (230) 1745
71.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
P 7
21.2%
R 7
21.2%
F 7
21.2%
C 4
12.1%
E 4
12.1%
N 4
12.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
( 163
42.1%
) 163
42.1%
61
 
15.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2445
85.3%
ASCII 420
 
14.7%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
( 163
38.8%
) 163
38.8%
61
 
14.5%
P 7
 
1.7%
R 7
 
1.7%
F 7
 
1.7%
C 4
 
1.0%
E 4
 
1.0%
N 4
 
1.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 135
 
5.5%
사 77
 
3.1%
업 75
 
3.1%
농 74
 
3.0%
유 68
 
2.8%
조 61
 
2.5%
산 57
 
2.3%
인 52
 
2.1%
법 51
 
2.1%
회 50
 
2.0%
Other values (230) 1745
71.4%

폐기물 종류
Text

Distinct59
Distinct (%)17.3%
Missing1
Missing (%)0.3%
Memory size2.8 KiB
2023-12-12T23:42:25.212057image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length88
Median length47
Mean length13.607038
Min length2

Characters and Unicode

Total characters4640
Distinct characters157
Distinct categories7 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique19 ?
Unique (%)5.6%

Sample

1st row그 밖의 식물성잔재물
2nd row그 밖의 식물성잔재물
3rd row폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)
4th row자동차 폐타이어
5th row자동차 폐타이어
ValueCountFrequency (%)
밖의 80
 
9.3%
그 80
 
9.3%
제외한다 67
 
7.8%
폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 58
 
6.7%
식물성잔재물 40
 
4.7%
폐도자기 31
 
3.6%
조각 31
 
3.6%
폐합성수지류 24
 
2.8%
사업장폐기물 19
 
2.2%
말한다 17
 
2.0%
Other values (114) 413
48.0%
2023-12-12T23:42:25.708048image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
519
 
11.2%
폐 323
 
7.0%
물 186
 
4.0%
류 177
 
3.8%
수 176
 
3.8%
지 157
 
3.4%
성 142
 
3.1%
재 123
 
2.7%
한 95
 
2.0%
의 93
 
2.0%
Other values (147) 2649
57.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3912
84.3%
Space Separator 519
 
11.2%
Open Punctuation 85
 
1.8%
Close Punctuation 85
 
1.8%
Connector Punctuation 35
 
0.8%
Other Punctuation 3
 
0.1%
Decimal Number 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
폐 323
 
8.3%
물 186
 
4.8%
류 177
 
4.5%
수 176
 
4.5%
지 157
 
4.0%
성 142
 
3.6%
재 123
 
3.1%
한 95
 
2.4%
의 93
 
2.4%
는 90
 
2.3%
Other values (141) 2350
60.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
519
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 85
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 85
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 35
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 3
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3912
84.3%
Common 728
 
15.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
폐 323
 
8.3%
물 186
 
4.8%
류 177
 
4.5%
수 176
 
4.5%
지 157
 
4.0%
성 142
 
3.6%
재 123
 
3.1%
한 95
 
2.4%
의 93
 
2.4%
는 90
 
2.3%
Other values (141) 2350
60.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
519
71.3%
( 85
 
11.7%
) 85
 
11.7%
_ 35
 
4.8%
. 3
 
0.4%
1 1
 
0.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3895
83.9%
ASCII 728
 
15.7%
Compat Jamo 17
 
0.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
519
71.3%
( 85
 
11.7%
) 85
 
11.7%
_ 35
 
4.8%
. 3
 
0.4%
1 1
 
0.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
폐 323
 
8.3%
물 186
 
4.8%
류 177
 
4.5%
수 176
 
4.5%
지 157
 
4.0%
성 142
 
3.6%
재 123
 
3.2%
한 95
 
2.4%
의 93
 
2.4%
는 90
 
2.3%
Other values (140) 2333
59.9%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 17
100.0%

사업장도로명주소
Text

MISSING 

Distinct133
Distinct (%)40.8%
Missing16
Missing (%)4.7%
Memory size2.8 KiB
2023-12-12T23:42:25.980950image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length40
Median length38
Mean length23.592025
Min length18

Characters and Unicode

Total characters7691
Distinct characters155
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

Unique68 ?
Unique (%)20.9%

Sample

1st row전라남도 무안군 청계면 무안로 199
2nd row전라남도 무안군 무안읍 창포로 153-64
3rd row전라남도 무안군 무안읍 무안로 426-3
4th row전라남도 순천시 오천6길 6-8_ 향기빌딩 301호 (오천동)
5th row전라남도 무안군 일로읍 백련로 146 (외 1필지)
ValueCountFrequency (%)
전라남도 325
19.4%
무안군 321
19.1%
청계면 148
 
8.8%
삼향읍 56
 
3.3%
영산로 48
 
2.9%
청계공단길 38
 
2.3%
일로읍 36
 
2.1%
무안읍 33
 
2.0%
청계공단1길 26
 
1.5%
복길로 22
 
1.3%
Other values (213) 626
37.3%
2023-12-12T23:42:26.364180image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1353
 
17.6%
안 377
 
4.9%
무 372
 
4.8%
남 352
 
4.6%
도 329
 
4.3%
전 326
 
4.2%
라 325
 
4.2%
군 321
 
4.2%
1 288
 
3.7%
로 247
 
3.2%
Other values (145) 3401
44.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 4812
62.6%
Space Separator 1353
 
17.6%
Decimal Number 1269
 
16.5%
Dash Punctuation 170
 
2.2%
Close Punctuation 39
 
0.5%
Open Punctuation 39
 
0.5%
Connector Punctuation 9
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
안 377
 
7.8%
무 372
 
7.7%
남 352
 
7.3%
도 329
 
6.8%
전 326
 
6.8%
라 325
 
6.8%
군 321
 
6.7%
로 247
 
5.1%
청 219
 
4.6%
계 213
 
4.4%
Other values (130) 1731
36.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 288
22.7%
2 163
12.8%
6 143
11.3%
5 141
11.1%
3 117
9.2%
4 114
 
9.0%
0 114
 
9.0%
8 80
 
6.3%
9 64
 
5.0%
7 45
 
3.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1353
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 170
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 39
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 39
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 9
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4812
62.6%
Common 2879
37.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
안 377
 
7.8%
무 372
 
7.7%
남 352
 
7.3%
도 329
 
6.8%
전 326
 
6.8%
라 325
 
6.8%
군 321
 
6.7%
로 247
 
5.1%
청 219
 
4.6%
계 213
 
4.4%
Other values (130) 1731
36.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
1353
47.0%
1 288
 
10.0%
- 170
 
5.9%
2 163
 
5.7%
6 143
 
5.0%
5 141
 
4.9%
3 117
 
4.1%
4 114
 
4.0%
0 114
 
4.0%
8 80
 
2.8%
Other values (5) 196
 
6.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4812
62.6%
ASCII 2879
37.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1353
47.0%
1 288
 
10.0%
- 170
 
5.9%
2 163
 
5.7%
6 143
 
5.0%
5 141
 
4.9%
3 117
 
4.1%
4 114
 
4.0%
0 114
 
4.0%
8 80
 
2.8%
Other values (5) 196
 
6.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
안 377
 
7.8%
무 372
 
7.7%
남 352
 
7.3%
도 329
 
6.8%
전 326
 
6.8%
라 325
 
6.8%
군 321
 
6.7%
로 247
 
5.1%
청 219
 
4.6%
계 213
 
4.4%
Other values (130) 1731
36.0%

사업장지번주소
Text

MISSING 

Distinct128
Distinct (%)40.3%
Missing24
Missing (%)7.0%
Memory size2.8 KiB
2023-12-12T23:42:26.638616image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length58
Median length41
Mean length24.261006
Min length21

Characters and Unicode

Total characters7715
Distinct characters133
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

Unique64 ?
Unique (%)20.1%

Sample

1st row전라남도 무안군 청계면 청천리 293-5번지
2nd row전라남도 무안군 무안읍 교촌리 833-5번지
3rd row전라남도 무안군 몽탄면 달산리 434-1번지 일원
4th row전라남도 무안군 무안읍 성남리 307-2번지
5th row전라남도 순천시 오천동 958-2번지 향기빌딩 301호
ValueCountFrequency (%)
전라남도 318
19.4%
무안군 315
19.2%
청계면 148
 
9.0%
삼향읍 52
 
3.2%
청수리 41
 
2.5%
송현리 40
 
2.4%
일로읍 37
 
2.3%
무안읍 32
 
2.0%
유교리 23
 
1.4%
복길리 22
 
1.3%
Other values (207) 610
37.2%
2023-12-12T23:42:27.084093image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1331
 
17.3%
무 348
 
4.5%
안 348
 
4.5%
남 346
 
4.5%
지 333
 
4.3%
도 325
 
4.2%
번 318
 
4.1%
라 318
 
4.1%
전 318
 
4.1%
리 317
 
4.1%
Other values (123) 3413
44.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 4956
64.2%
Space Separator 1331
 
17.3%
Decimal Number 1197
 
15.5%
Dash Punctuation 195
 
2.5%
Open Punctuation 16
 
0.2%
Close Punctuation 16
 
0.2%
Connector Punctuation 4
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
무 348
 
7.0%
안 348
 
7.0%
남 346
 
7.0%
지 333
 
6.7%
도 325
 
6.6%
번 318
 
6.4%
라 318
 
6.4%
전 318
 
6.4%
리 317
 
6.4%
군 315
 
6.4%
Other values (108) 1670
33.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
5 244
20.4%
1 186
15.5%
2 140
11.7%
6 113
9.4%
3 110
9.2%
0 99
8.3%
4 88
 
7.4%
8 80
 
6.7%
9 70
 
5.8%
7 67
 
5.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1331
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 195
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 16
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 16
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 4
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4956
64.2%
Common 2759
35.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
무 348
 
7.0%
안 348
 
7.0%
남 346
 
7.0%
지 333
 
6.7%
도 325
 
6.6%
번 318
 
6.4%
라 318
 
6.4%
전 318
 
6.4%
리 317
 
6.4%
군 315
 
6.4%
Other values (108) 1670
33.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
1331
48.2%
5 244
 
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6.7%
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6 113
 
4.1%
3 110
 
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0 99
 
3.6%
4 88
 
3.2%
8 80
 
2.9%
Other values (5) 173
 
6.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4956
64.2%
ASCII 2759
35.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1331
48.2%
5 244
 
8.8%
- 195
 
7.1%
1 186
 
6.7%
2 140
 
5.1%
6 113
 
4.1%
3 110
 
4.0%
0 99
 
3.6%
4 88
 
3.2%
8 80
 
2.9%
Other values (5) 173
 
6.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
무 348
 
7.0%
안 348
 
7.0%
남 346
 
7.0%
지 333
 
6.7%
도 325
 
6.6%
번 318
 
6.4%
라 318
 
6.4%
전 318
 
6.4%
리 317
 
6.4%
군 315
 
6.4%
Other values (108) 1670
33.7%

Missing values

2023-12-12T23:42:23.954096image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T23:42:24.075072image/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.
2023-12-12T23:42:24.198533image/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

상호폐기물 종류사업장도로명주소사업장지번주소
0국립식량과학원 바이오에너지작물연구소그 밖의 식물성잔재물전라남도 무안군 청계면 무안로 199전라남도 무안군 청계면 청천리 293-5번지
1꿈여울농원영농조합법인그 밖의 식물성잔재물전라남도 무안군 무안읍 창포로 153-64전라남도 무안군 무안읍 교촌리 833-5번지
2형진산업폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)<NA>전라남도 무안군 몽탄면 달산리 434-1번지 일원
3(주)광성산업건설자동차 폐타이어전라남도 무안군 무안읍 무안로 426-3전라남도 무안군 무안읍 성남리 307-2번지
4(주)삼화자동차 폐타이어전라남도 순천시 오천6길 6-8_ 향기빌딩 301호 (오천동)전라남도 순천시 오천동 958-2번지 향기빌딩 301호
5일로농업협동조합그 밖의 식물성잔재물전라남도 무안군 일로읍 백련로 146 (외 1필지)전라남도 무안군 일로읍 용산리 1359번지 외 1필지
6몽탄농업협동조합그 밖의 식물성잔재물전라남도 무안군 몽탄면 몽탄로 828 (몽탄농협)전라남도 무안군 몽탄면 구산리 577번지
7다경영농조합법인그 밖의 식물성잔재물전라남도 무안군 현경면 조암길 42_ 다원농산저온창고전라남도 무안군 현경면 외반리 646-7번지 다원농산저온창고
8몽탄우리농산영농조합법인폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)전라남도 무안군 몽탄면 우명길 125_ 몽탄우리농산영농조합법인 제조업소전라남도 무안군 몽탄면 사창리 1180번지 몽탄우리농산영농조합법인 제조업소
9몽탄우리농산영농조합법인그 밖의 식물성잔재물전라남도 무안군 몽탄면 우명길 125_ 몽탄우리농산영농조합법인 제조업소전라남도 무안군 몽탄면 사창리 1180번지 몽탄우리농산영농조합법인 제조업소
상호폐기물 종류사업장도로명주소사업장지번주소
332(주)미라보콘크리트폐콘크리트전라남도 무안군 청계면 청계공단길 60전라남도 무안군 청계면 청수리 561-2번지
333(주)미라보콘크리트폐콘크리트전라남도 무안군 청계면 청계공단길 60전라남도 무안군 청계면 청수리 561-2번지
334(주)미라보콘크리트폐콘크리트전라남도 무안군 청계면 청계공단길 60전라남도 무안군 청계면 청수리 561-2번지
335(유)남해환경폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)전라남도 무안군 삼향읍 삼향중앙로 140-51 (유)남해환경전라남도 무안군 삼향읍 유교리 350-1번지 (유)남해환경
336(유)남해환경폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)전라남도 무안군 삼향읍 삼향중앙로 140-51 (유)남해환경전라남도 무안군 삼향읍 유교리 350-1번지 (유)남해환경
337(유)남해환경그 밖의 폐목재류전라남도 무안군 삼향읍 삼향중앙로 140-51 (유)남해환경전라남도 무안군 삼향읍 유교리 350-1번지 (유)남해환경
338(유)남해환경건설오니전라남도 무안군 삼향읍 삼향중앙로 140-51 (유)남해환경전라남도 무안군 삼향읍 유교리 350-1번지 (유)남해환경
339(유)남해환경자동차 폐타이어전라남도 무안군 삼향읍 삼향중앙로 140-51 (유)남해환경전라남도 무안군 삼향읍 유교리 350-1번지 (유)남해환경
340(유)남해환경고철전라남도 무안군 삼향읍 삼향중앙로 140-51 (유)남해환경전라남도 무안군 삼향읍 유교리 350-1번지 (유)남해환경
341(유)남해환경그 밖의 폐목재류전라남도 무안군 삼향읍 삼향중앙로 140-51 (유)남해환경전라남도 무안군 삼향읍 유교리 350-1번지 (유)남해환경

Duplicate rows

Most frequently occurring

상호폐기물 종류사업장도로명주소사업장지번주소# duplicates
18(주)동양환경그 밖의 유기성오니전라남도 무안군 청계면 영산로 1525-26전라남도 무안군 청계면 청계리 516번지6
39무안군상하수도사업소하수처리오니전라남도 무안군 무안읍 영산로 3061-60전라남도 무안군 무안읍 성동리 1055-1번지6
23(주)씨투축산물가공잔재물(동물성 유지류는 제외한다)전라남도 무안군 청계면 청계공단1길 105-3전라남도 무안군 청계면 송현리 640번지5
6(유)대명조선폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)전라남도 무안군 청계면 복길로 455전라남도 무안군 청계면 복길리 550-2번지4
15(주)녹색이엔지폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)전라남도 무안군 삼향읍 삼향공단길 60전라남도 무안군 삼향읍 지산리 893-2번지4
47주식회사 금화그 밖의 동물성잔재물전라남도 무안군 청계면 청계공단1길 128전라남도 무안군 청계면 송현리 637-2번지4
49주식회사 금화그 밖의 폐수처리오니전라남도 무안군 청계면 청계공단1길 128전라남도 무안군 청계면 송현리 637-2번지4
61청계해운폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)전라남도 무안군 청계면 복길로 433-5전라남도 무안군 청계면 복길리 551-2번지4
2(유)남해환경그 밖의 폐목재류전라남도 무안군 삼향읍 삼향중앙로 140-51 (유)남해환경전라남도 무안군 삼향읍 유교리 350-1번지 (유)남해환경3
5(유)남해환경폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)전라남도 무안군 삼향읍 삼향중앙로 140-51 (유)남해환경전라남도 무안군 삼향읍 유교리 350-1번지 (유)남해환경3