Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations183
Missing cells117
Missing cells (%)12.8%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory7.5 KiB
Average record size in memory41.7 B

Variable types

Numeric1
Categorical1
Text3

Dataset

Description주택금융 용어집
Author한국주택금융공사
URLhttps://www.data.go.kr/data/3071592/fileData.do

Alerts

No is highly overall correlated with 담당부서High correlation
담당부서 is highly overall correlated with NoHigh correlation
대표 사용례 has 117 (63.9%) missing valuesMissing
No has unique valuesUnique
용어설명 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 16:00:02.234531
Analysis finished2023-12-12 16:00:03.369368
Duration1.13 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

No
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct183
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean92
Minimum1
Maximum183
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.7 KiB
2023-12-13T01:00:03.464988image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile10.1
Q146.5
median92
Q3137.5
95-th percentile173.9
Maximum183
Range182
Interquartile range (IQR)91

Descriptive statistics

Standard deviation52.971691
Coefficient of variation (CV)0.57577925
Kurtosis-1.2
Mean92
Median Absolute Deviation (MAD)46
Skewness0
Sum16836
Variance2806
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-13T01:00:03.661704image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
0.5%
127 1
 
0.5%
118 1
 
0.5%
119 1
 
0.5%
120 1
 
0.5%
121 1
 
0.5%
122 1
 
0.5%
123 1
 
0.5%
124 1
 
0.5%
125 1
 
0.5%
Other values (173) 173
94.5%
ValueCountFrequency (%)
1 1
0.5%
2 1
0.5%
3 1
0.5%
4 1
0.5%
5 1
0.5%
6 1
0.5%
7 1
0.5%
8 1
0.5%
9 1
0.5%
10 1
0.5%
ValueCountFrequency (%)
183 1
0.5%
182 1
0.5%
181 1
0.5%
180 1
0.5%
179 1
0.5%
178 1
0.5%
177 1
0.5%
176 1
0.5%
175 1
0.5%
174 1
0.5%

담당부서
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct2
Distinct (%)1.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.6 KiB
주택보증부
105 
주택금융연구원
78 

Length

Max length7
Median length5
Mean length5.852459
Min length5

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
주택보증부 105
57.4%
주택금융연구원 78
42.6%

Length

2023-12-13T01:00:03.923247image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T01:00:04.078324image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
주택보증부 105
57.4%
주택금융연구원 78
42.6%

주택금융용어
Text

Distinct181
Distinct (%)98.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.6 KiB
2023-12-13T01:00:04.332664image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length13
Median length12
Mean length4.7213115
Min length2

Characters and Unicode

Total characters864
Distinct characters200
Distinct categories6 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique179 ?
Unique (%)97.8%

Sample

1st row가산하다
2nd row갈음하다
3rd row거치(기간)
4th row공부
5th row공제하다
ValueCountFrequency (%)
대환 2
 
1.0%
연대보증인 2
 
1.0%
사업자보증 2
 
1.0%
중도금보증 1
 
0.5%
보증특약 1
 
0.5%
순수개인 1
 
0.5%
부채비율 1
 
0.5%
가산하다 1
 
0.5%
빈번한 1
 
0.5%
연체 1
 
0.5%
Other values (181) 181
93.3%
2023-12-13T01:00:04.880552image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
보 51
 
5.9%
증 42
 
4.9%
사 27
 
3.1%
자 25
 
2.9%
다 23
 
2.7%
금 23
 
2.7%
대 21
 
2.4%
하 21
 
2.4%
업 18
 
2.1%
기 17
 
2.0%
Other values (190) 596
69.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 810
93.8%
Uppercase Letter 16
 
1.9%
Open Punctuation 12
 
1.4%
Close Punctuation 12
 
1.4%
Space Separator 12
 
1.4%
Other Punctuation 2
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
보 51
 
6.3%
증 42
 
5.2%
사 27
 
3.3%
자 25
 
3.1%
다 23
 
2.8%
금 23
 
2.8%
대 21
 
2.6%
하 21
 
2.6%
업 18
 
2.2%
기 17
 
2.1%
Other values (178) 542
66.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 4
25.0%
S 3
18.8%
M 2
12.5%
T 2
12.5%
L 2
12.5%
V 1
 
6.2%
I 1
 
6.2%
D 1
 
6.2%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 12
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 12
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
12
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 803
92.9%
Common 38
 
4.4%
Latin 16
 
1.9%
Han 7
 
0.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
보 51
 
6.4%
증 42
 
5.2%
사 27
 
3.4%
자 25
 
3.1%
다 23
 
2.9%
금 23
 
2.9%
대 21
 
2.6%
하 21
 
2.6%
업 18
 
2.2%
기 17
 
2.1%
Other values (171) 535
66.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
B 4
25.0%
S 3
18.8%
M 2
12.5%
T 2
12.5%
L 2
12.5%
V 1
 
6.2%
I 1
 
6.2%
D 1
 
6.2%
Han
ValueCountFrequency (%)
何 1
14.3%
記 1
14.3%
上 1
14.3%
所 1
14.3%
定 1
14.3%
諸 1
14.3%
等 1
14.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
( 12
31.6%
) 12
31.6%
12
31.6%
, 2
 
5.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 803
92.9%
ASCII 54
 
6.2%
CJK 7
 
0.8%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
보 51
 
6.4%
증 42
 
5.2%
사 27
 
3.4%
자 25
 
3.1%
다 23
 
2.9%
금 23
 
2.9%
대 21
 
2.6%
하 21
 
2.6%
업 18
 
2.2%
기 17
 
2.1%
Other values (171) 535
66.6%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
( 12
22.2%
) 12
22.2%
12
22.2%
B 4
 
7.4%
S 3
 
5.6%
M 2
 
3.7%
T 2
 
3.7%
L 2
 
3.7%
, 2
 
3.7%
V 1
 
1.9%
Other values (2) 2
 
3.7%
CJK
ValueCountFrequency (%)
何 1
14.3%
記 1
14.3%
上 1
14.3%
所 1
14.3%
定 1
14.3%
諸 1
14.3%
等 1
14.3%

용어설명
Text

UNIQUE 

Distinct183
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.6 KiB
2023-12-13T01:00:05.259157image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length101
Median length44
Mean length24.333333
Min length2

Characters and Unicode

Total characters4453
Distinct characters365
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique183 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row더하다
2nd row대신하다
3rd row원금을 상환하지 않고 이자만 매달 납부하는 기간
4th row토지대장, 건축물대장, 토지등기부, 건물등기부 등 공적서류
5th row빼다
ValueCountFrequency (%)
것 28
 
2.5%
대한 17
 
1.5%
보증 14
 
1.3%
등을 13
 
1.2%
공사가 13
 
1.2%
위하여 12
 
1.1%
대출을 11
 
1.0%
주택을 10
 
0.9%
있는 9
 
0.8%
또는 9
 
0.8%
Other values (674) 972
87.7%
2023-12-13T01:00:05.789752image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
933
 
21.0%
는 123
 
2.8%
사 120
 
2.7%
을 117
 
2.6%
하 108
 
2.4%
대 106
 
2.4%
보 79
 
1.8%
자 70
 
1.6%
에 68
 
1.5%
가 65
 
1.5%
Other values (355) 2664
59.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3303
74.2%
Space Separator 933
 
21.0%
Lowercase Letter 77
 
1.7%
Other Punctuation 60
 
1.3%
Decimal Number 24
 
0.5%
Close Punctuation 18
 
0.4%
Open Punctuation 18
 
0.4%
Uppercase Letter 16
 
0.4%
Math Symbol 3
 
0.1%
Initial Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
는 123
 
3.7%
사 120
 
3.6%
을 117
 
3.5%
하 108
 
3.3%
대 106
 
3.2%
보 79
 
2.4%
자 70
 
2.1%
에 68
 
2.1%
가 65
 
2.0%
금 65
 
2.0%
Other values (314) 2382
72.1%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 13
16.9%
a 8
10.4%
o 8
10.4%
t 7
9.1%
c 6
7.8%
d 5
 
6.5%
n 5
 
6.5%
u 4
 
5.2%
r 4
 
5.2%
g 4
 
5.2%
Other values (6) 13
16.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 4
25.0%
S 3
18.8%
M 2
12.5%
L 2
12.5%
T 2
12.5%
D 1
 
6.2%
I 1
 
6.2%
V 1
 
6.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
3 7
29.2%
0 6
25.0%
1 5
20.8%
2 4
16.7%
4 1
 
4.2%
5 1
 
4.2%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 54
90.0%
' 3
 
5.0%
/ 1
 
1.7%
% 1
 
1.7%
. 1
 
1.7%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
+ 2
66.7%
~ 1
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
933
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 18
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 18
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3303
74.2%
Common 1057
 
23.7%
Latin 93
 
2.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
는 123
 
3.7%
사 120
 
3.6%
을 117
 
3.5%
하 108
 
3.3%
대 106
 
3.2%
보 79
 
2.4%
자 70
 
2.1%
에 68
 
2.1%
가 65
 
2.0%
금 65
 
2.0%
Other values (314) 2382
72.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 13
14.0%
a 8
 
8.6%
o 8
 
8.6%
t 7
 
7.5%
c 6
 
6.5%
d 5
 
5.4%
n 5
 
5.4%
u 4
 
4.3%
B 4
 
4.3%
r 4
 
4.3%
Other values (14) 29
31.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
933
88.3%
, 54
 
5.1%
) 18
 
1.7%
( 18
 
1.7%
3 7
 
0.7%
0 6
 
0.6%
1 5
 
0.5%
2 4
 
0.4%
' 3
 
0.3%
+ 2
 
0.2%
Other values (7) 7
 
0.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3298
74.1%
ASCII 1149
 
25.8%
Compat Jamo 5
 
0.1%
Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
933
81.2%
, 54
 
4.7%
) 18
 
1.6%
( 18
 
1.6%
e 13
 
1.1%
a 8
 
0.7%
o 8
 
0.7%
3 7
 
0.6%
t 7
 
0.6%
0 6
 
0.5%
Other values (30) 77
 
6.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
는 123
 
3.7%
사 120
 
3.6%
을 117
 
3.5%
하 108
 
3.3%
대 106
 
3.2%
보 79
 
2.4%
자 70
 
2.1%
에 68
 
2.1%
가 65
 
2.0%
금 65
 
2.0%
Other values (313) 2377
72.1%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 5
100.0%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 1
100.0%

대표 사용례
Text

MISSING 

Distinct65
Distinct (%)98.5%
Missing117
Missing (%)63.9%
Memory size1.6 KiB
2023-12-13T01:00:06.072202image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length126
Median length68
Mean length54.924242
Min length7

Characters and Unicode

Total characters3625
Distinct characters296
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks6 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique64 ?
Unique (%)97.0%

Sample

1st row"공사에 납부하는 보증료로서 주채무 원금에 가산되는 대출금"
2nd row"제3자가 채무자에 갈음하여 채무의 전부 또는 일부를 변제하고자 할 때에는"
3rd row"대출개시일로부터 다음달 또는 일정기간 동안 거치 후"
4th row"근저당 물건의 실태가 공부와 상위한 때에도"
5th row"임차인의 임대차보증금에서 임대차계약에 따른 임대인의 채권 등을 공제한 잔액범위 내에서"
ValueCountFrequency (%)
귀 16
 
2.0%
때에는 10
 
1.2%
및 9
 
1.1%
또는 9
 
1.1%
대하여 7
 
0.9%
본인은 7
 
0.9%
대한 6
 
0.7%
것으로 6
 
0.7%
등 6
 
0.7%
기타 6
 
0.7%
Other values (576) 727
89.9%
2023-12-13T01:00:06.486076image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
748
 
20.6%
" 129
 
3.6%
하 93
 
2.6%
에 91
 
2.5%
의 75
 
2.1%
는 67
 
1.8%
이 63
 
1.7%
보 55
 
1.5%
을 51
 
1.4%
한 50
 
1.4%
Other values (286) 2203
60.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2637
72.7%
Space Separator 748
 
20.6%
Other Punctuation 150
 
4.1%
Decimal Number 29
 
0.8%
Uppercase Letter 13
 
0.4%
Open Punctuation 12
 
0.3%
Close Punctuation 12
 
0.3%
Other Symbol 9
 
0.2%
Initial Punctuation 8
 
0.2%
Final Punctuation 7
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
하 93
 
3.5%
에 91
 
3.5%
의 75
 
2.8%
는 67
 
2.5%
이 63
 
2.4%
보 55
 
2.1%
을 51
 
1.9%
한 50
 
1.9%
인 50
 
1.9%
로 43
 
1.6%
Other values (260) 1999
75.8%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
" 129
86.0%
, 15
 
10.0%
% 3
 
2.0%
. 1
 
0.7%
: 1
 
0.7%
· 1
 
0.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 14
48.3%
3 8
27.6%
0 2
 
6.9%
5 2
 
6.9%
6 2
 
6.9%
2 1
 
3.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
T 4
30.8%
V 3
23.1%
I 2
15.4%
D 2
15.4%
L 2
15.4%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 11
91.7%
「 1
 
8.3%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 11
91.7%
」 1
 
8.3%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
○ 8
88.9%
□ 1
 
11.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
748
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
“ 8
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
” 7
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2637
72.7%
Common 975
 
26.9%
Latin 13
 
0.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
하 93
 
3.5%
에 91
 
3.5%
의 75
 
2.8%
는 67
 
2.5%
이 63
 
2.4%
보 55
 
2.1%
을 51
 
1.9%
한 50
 
1.9%
인 50
 
1.9%
로 43
 
1.6%
Other values (260) 1999
75.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
748
76.7%
" 129
 
13.2%
, 15
 
1.5%
1 14
 
1.4%
( 11
 
1.1%
) 11
 
1.1%
“ 8
 
0.8%
3 8
 
0.8%
○ 8
 
0.8%
” 7
 
0.7%
Other values (11) 16
 
1.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
T 4
30.8%
V 3
23.1%
I 2
15.4%
D 2
15.4%
L 2
15.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2635
72.7%
ASCII 961
 
26.5%
Punctuation 15
 
0.4%
Geometric Shapes 9
 
0.2%
None 3
 
0.1%
Compat Jamo 2
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
748
77.8%
" 129
 
13.4%
, 15
 
1.6%
1 14
 
1.5%
( 11
 
1.1%
) 11
 
1.1%
3 8
 
0.8%
T 4
 
0.4%
% 3
 
0.3%
V 3
 
0.3%
Other values (9) 15
 
1.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
하 93
 
3.5%
에 91
 
3.5%
의 75
 
2.8%
는 67
 
2.5%
이 63
 
2.4%
보 55
 
2.1%
을 51
 
1.9%
한 50
 
1.9%
인 50
 
1.9%
로 43
 
1.6%
Other values (259) 1997
75.8%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
“ 8
53.3%
” 7
46.7%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
○ 8
88.9%
□ 1
 
11.1%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 2
100.0%
None
ValueCountFrequency (%)
· 1
33.3%
」 1
33.3%
「 1
33.3%

Interactions

2023-12-13T01:00:02.744990image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-13T01:00:06.585740image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
No담당부서대표 사용례
No1.0000.9981.000
담당부서0.9981.000NaN
대표 사용례1.000NaN1.000
2023-12-13T01:00:06.673747image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
No담당부서
No1.0000.934
담당부서0.9341.000

Missing values

2023-12-13T01:00:02.876879image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T01:00:03.314100image/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

No담당부서주택금융용어용어설명대표 사용례
01주택금융연구원가산하다더하다"공사에 납부하는 보증료로서 주채무 원금에 가산되는 대출금"
12주택금융연구원갈음하다대신하다"제3자가 채무자에 갈음하여 채무의 전부 또는 일부를 변제하고자 할 때에는"
23주택금융연구원거치(기간)원금을 상환하지 않고 이자만 매달 납부하는 기간"대출개시일로부터 다음달 또는 일정기간 동안 거치 후"
34주택금융연구원공부토지대장, 건축물대장, 토지등기부, 건물등기부 등 공적서류"근저당 물건의 실태가 공부와 상위한 때에도"
45주택금융연구원공제하다빼다"임차인의 임대차보증금에서 임대차계약에 따른 임대인의 채권 등을 공제한 잔액범위 내에서"
56주택금융연구원교부하다내주다, 건네주다"채권자를 위하여 질권을 설정하여 그 보험증권을 채권자에게 교부하고"
67주택금융연구원구상실현본인을 대신하여 변제한 금액의 회수"귀 공사가 보증채무를 이행할 경우의 구상실현에 불리한 영향이 없을 때에는"
78주택금융연구원구상채무본인을 대신하여 변제한 채무"본인은 귀 공사에 대한 제1조의 채무승인으로 본인의 구상채무에 대한 소멸시효가 중단되었음을 인정합니다"
89주택금융연구원귀책사유책임있는 사유“갑의 귀책사유로 대출기관의 동 주택에 대한 담보취득이 지연되어 대출기관이 1순위 담보권을 확보하지 못하는 경우에는"
910주택금융연구원균분똑같이 나눔"기타 비용으로서 부담주체가 분명하지 아니한 비용 : 채권자와 채무자 또는 설정자의 균분"
No담당부서주택금융용어용어설명대표 사용례
173174주택보증부개인보증주택수요자가 주택을 구입, 중도금 및 잔금 납부, 임차, 개량하기 위해 금융기관으로부터 주택자금을 받고자 하는 개인에 대한 보증<NA>
174175주택보증부구입자금보증주택수요자가 주택을 신축하거나 구입하는 데 소요되는 자금에 대한 보증<NA>
175176주택보증부전세자금보증세입자가 임대차계약을 체결하고 잔금 등을 지급하는 데 소요되는 자금에 대한 보증<NA>
176177주택보증부중도금보증주택수요자가 주택을 분양받아 계약을 체결한 경우, 중도금 등 분양대금 납부에 소요되는 자금에 대한 보증<NA>
177178주택보증부개량자금보증주택수요자가 건축허가 등을 얻어 주택을 수선, 증ㆍ개축하는 데 소요되는 자금에 대한 보증<NA>
178179주택보증부임대보증금반환자금보증임대인이 임대보증금을 반환하는 데 소요되는 자금에 대한 보증<NA>
179180주택보증부사업자보증분양 또는 임대의 목적으로 주택을 건설하기 위하여 금융기관으로부터 주택자금대출을 받고자 하는 사업자에 대한 보증<NA>
180181주택보증부주택사업자보증주택사업자가 주택수요자에게 분양 또는 임대의 목적으로 주택을 건설 또는 구입하기 위한 자금에 대한 보증<NA>
181182주택보증부사업주보증사업주가 근로자에게 분양 또는 임대(무상임대 포함)의 목적으로 주택을 건설 또는 구입하기 위한 자금에 대한 보증<NA>
182183주택보증부매입임대사업자보증매입임대사업자가 주택임대사업의 목적으로 주택을 구입하기 위한 자금에 대한 보증<NA>