Overview

Dataset statistics

Number of variables11
Number of observations30
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory2.7 KiB
Average record size in memory93.4 B

Variable types

Text5
Categorical5
Numeric1

Dataset

Description샘플 데이터
Author한양대
URLhttps://bigdata-region.kr/#/dataset/328ce576-46fb-4c2c-ac2c-2b6d3ac1c30b

Alerts

재생목록내채널ID has constant value ""Constant
재생목록영상수집일자 has constant value ""Constant
재생목록고유ID is highly overall correlated with 재생목록영상업로드일자High correlation
재생목록영상업로드일자 is highly overall correlated with 재생목록고유IDHigh correlation
공개여부 is highly imbalanced (73.5%)Imbalance
재생목록내영상ID has unique valuesUnique
재생목록영상ID has unique valuesUnique
재생목록명 has unique valuesUnique
재생목록설명 has unique valuesUnique
재생목록내순서 has 2 (6.7%) zerosZeros

Reproduction

Analysis started2023-12-10 14:12:18.337348
Analysis finished2023-12-10 14:12:20.191355
Duration1.85 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

재생목록내영상ID
Text

UNIQUE 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
2023-12-10T23:12:20.535573image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length68
Median length68
Mean length68
Min length68

Characters and Unicode

Total characters2040
Distinct characters48
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique30 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st rowUEw5YTR4X3lQS184NURHeUxONVp5T3pOdWNNV3B5YWw3LS5EQUE1NTFDRjcwMDg0NEMz
2nd rowUEw5YTR4X3lQS184NURHeUxONVp5T3pOdWNNV3B5YWw3LS41Mzk2QTAxMTkzNDk4MDhF
3rd rowUEw5YTR4X3lQS184NURHeUxONVp5T3pOdWNNV3B5YWw3LS4zMDg5MkQ5MEVDMEM1NTg2
4th rowUEw5YTR4X3lQS184NURHeUxONVp5T3pOdWNNV3B5YWw3LS45ODRDNTg0QjA4NkFBNkQy
5th rowUEw5YTR4X3lQS184NURHeUxONVp5T3pOdWNNV3B5YWw3LS5EMEEwRUY5M0RDRTU3NDJC
ValueCountFrequency (%)
uew5ytr4x3lqs184nurheuxonvp5t3podwnnv3b5yww3ls5eque1ntfdrjcwmdg0nemz 1
 
3.3%
uew5ytr4x3lqs184nurheuxonvp5t3podwnnv3b5yww3ls41mzk2qtaxmtkzndk4mdhf 1
 
3.3%
uew5ytr4x3lqs184nzbotlnpvwtoauh0agpvznryrtnkyy45odrdntg0qja4nkfbnkqy 1
 
3.3%
uew5ytr4x3lqs184nzbotlnpvwtoauh0agpvznryrtnkyy5emeewruy5m0rdrtu3ndjc 1
 
3.3%
uew5ytr4x3lqs184nzbotlnpvwtoauh0agpvznryrtnkyy40nzzcmerdmjven0rfrthb 1
 
3.3%
uew5ytr4x3lqs184nzbotlnpvwtoauh0agpvznryrtnkyy5gnjndrdremdqxothcmdq2 1
 
3.3%
uew5ytr4x3lqs184nzbotlnpvwtoauh0agpvznryrtnkyy45ndk1rezenzhemzu5mdqz 1
 
3.3%
uew5ytr4x3lqs184nzbotlnpvwtoauh0agpvznryrtnkyy5dqunerdq2nkizruqxnty1 1
 
3.3%
uew5ytr4x3lqs184nzbotlnpvwtoauh0agpvznryrtnkyy41mzjcqjbcndiyrkjdn0vd 1
 
3.3%
uew5ytr4x3lqs184nzbotlnpvwtoauh0agpvznryrtnkyy4xmkvgqjncmum1n0rfneux 1
 
3.3%
Other values (20) 20
66.7%
2023-12-10T23:12:21.099412image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
N 165
 
8.1%
R 107
 
5.2%
T 105
 
5.1%
U 97
 
4.8%
4 88
 
4.3%
3 84
 
4.1%
5 83
 
4.1%
Y 82
 
4.0%
E 79
 
3.9%
O 74
 
3.6%
Other values (38) 1076
52.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Uppercase Letter 1217
59.7%
Lowercase Letter 440
 
21.6%
Decimal Number 383
 
18.8%

Most frequent character per category

Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
N 165
13.6%
R 107
 
8.8%
T 105
 
8.6%
U 97
 
8.0%
Y 82
 
6.7%
E 79
 
6.5%
O 74
 
6.1%
Q 64
 
5.3%
M 59
 
4.8%
V 56
 
4.6%
Other values (14) 329
27.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
p 60
13.6%
w 55
12.5%
l 46
10.5%
z 43
9.8%
k 37
8.4%
a 28
 
6.4%
y 26
 
5.9%
x 25
 
5.7%
h 23
 
5.2%
d 16
 
3.6%
Other values (7) 81
18.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
4 88
23.0%
3 84
21.9%
5 83
21.7%
1 48
12.5%
0 37
9.7%
8 30
 
7.8%
2 13
 
3.4%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 1657
81.2%
Common 383
 
18.8%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
N 165
 
10.0%
R 107
 
6.5%
T 105
 
6.3%
U 97
 
5.9%
Y 82
 
4.9%
E 79
 
4.8%
O 74
 
4.5%
Q 64
 
3.9%
p 60
 
3.6%
M 59
 
3.6%
Other values (31) 765
46.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
4 88
23.0%
3 84
21.9%
5 83
21.7%
1 48
12.5%
0 37
9.7%
8 30
 
7.8%
2 13
 
3.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 2040
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
N 165
 
8.1%
R 107
 
5.2%
T 105
 
5.1%
U 97
 
4.8%
4 88
 
4.3%
3 84
 
4.1%
5 83
 
4.1%
Y 82
 
4.0%
E 79
 
3.9%
O 74
 
3.6%
Other values (38) 1076
52.7%

재생목록영상ID
Text

UNIQUE 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
2023-12-10T23:12:21.408066image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length11
Median length11
Mean length11
Min length11

Characters and Unicode

Total characters330
Distinct characters64
Distinct categories5 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique30 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st rowbjHEUYHZYsE
2nd rowhJj1NpX-zRo
3rd rowkNpqlEjZY34
4th rowqpCLMDJc6JM
5th row_Y0DBk1YZA4
ValueCountFrequency (%)
bjheuyhzyse 1
 
3.3%
hjj1npx-zro 1
 
3.3%
kxgjliz2kbq 1
 
3.3%
eqrzd-u8v6i 1
 
3.3%
rocbd48rnpa 1
 
3.3%
knrvewzekew 1
 
3.3%
dp2tnvfqiru 1
 
3.3%
8wr1xb_u4fy 1
 
3.3%
xb5s2txpbcm 1
 
3.3%
zifemfdtfb8 1
 
3.3%
Other values (20) 20
66.7%
2023-12-10T23:12:21.997804image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
E 12
 
3.6%
Y 12
 
3.6%
p 10
 
3.0%
N 9
 
2.7%
t 9
 
2.7%
I 8
 
2.4%
o 8
 
2.4%
R 8
 
2.4%
0 8
 
2.4%
k 7
 
2.1%
Other values (54) 239
72.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Uppercase Letter 145
43.9%
Lowercase Letter 119
36.1%
Decimal Number 59
17.9%
Connector Punctuation 4
 
1.2%
Dash Punctuation 3
 
0.9%

Most frequent character per category

Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
E 12
 
8.3%
Y 12
 
8.3%
N 9
 
6.2%
I 8
 
5.5%
R 8
 
5.5%
K 7
 
4.8%
T 6
 
4.1%
B 6
 
4.1%
F 6
 
4.1%
D 6
 
4.1%
Other values (16) 65
44.8%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
p 10
 
8.4%
t 9
 
7.6%
o 8
 
6.7%
k 7
 
5.9%
z 7
 
5.9%
l 7
 
5.9%
j 6
 
5.0%
w 6
 
5.0%
c 6
 
5.0%
q 5
 
4.2%
Other values (16) 48
40.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 8
13.6%
1 7
11.9%
8 7
11.9%
4 7
11.9%
7 6
10.2%
6 5
8.5%
9 5
8.5%
5 5
8.5%
2 5
8.5%
3 4
6.8%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 4
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 264
80.0%
Common 66
 
20.0%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
E 12
 
4.5%
Y 12
 
4.5%
p 10
 
3.8%
N 9
 
3.4%
t 9
 
3.4%
I 8
 
3.0%
o 8
 
3.0%
R 8
 
3.0%
k 7
 
2.7%
z 7
 
2.7%
Other values (42) 174
65.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
0 8
12.1%
1 7
10.6%
8 7
10.6%
4 7
10.6%
7 6
9.1%
6 5
7.6%
9 5
7.6%
5 5
7.6%
2 5
7.6%
3 4
6.1%
Other values (2) 7
10.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 330
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
E 12
 
3.6%
Y 12
 
3.6%
p 10
 
3.0%
N 9
 
2.7%
t 9
 
2.7%
I 8
 
2.4%
o 8
 
2.4%
R 8
 
2.4%
0 8
 
2.4%
k 7
 
2.1%
Other values (54) 239
72.4%

재생목록고유ID
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct2
Distinct (%)6.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
PL9a4x_yPK_85DGyLN5ZyOzNucMWpyal7-
16 
PL9a4x_yPK_870NNSiUkNiHthjoftXE3dc
14 

Length

Max length34
Median length34
Mean length34
Min length34

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowPL9a4x_yPK_85DGyLN5ZyOzNucMWpyal7-
2nd rowPL9a4x_yPK_85DGyLN5ZyOzNucMWpyal7-
3rd rowPL9a4x_yPK_85DGyLN5ZyOzNucMWpyal7-
4th rowPL9a4x_yPK_85DGyLN5ZyOzNucMWpyal7-
5th rowPL9a4x_yPK_85DGyLN5ZyOzNucMWpyal7-

Common Values

ValueCountFrequency (%)
PL9a4x_yPK_85DGyLN5ZyOzNucMWpyal7- 16
53.3%
PL9a4x_yPK_870NNSiUkNiHthjoftXE3dc 14
46.7%

Length

2023-12-10T23:12:22.310909image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T23:12:22.887507image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
pl9a4x_ypk_85dgyln5zyoznucmwpyal7 16
53.3%
pl9a4x_ypk_870nnsiuknihthjoftxe3dc 14
46.7%

재생목록내채널ID
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)3.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
UCcQTRi69dsVYHN3exePtZ1A
30 

Length

Max length24
Median length24
Mean length24
Min length24

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowUCcQTRi69dsVYHN3exePtZ1A
2nd rowUCcQTRi69dsVYHN3exePtZ1A
3rd rowUCcQTRi69dsVYHN3exePtZ1A
4th rowUCcQTRi69dsVYHN3exePtZ1A
5th rowUCcQTRi69dsVYHN3exePtZ1A

Common Values

ValueCountFrequency (%)
UCcQTRi69dsVYHN3exePtZ1A 30
100.0%

Length

2023-12-10T23:12:23.114400image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T23:12:23.335466image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
uccqtri69dsvyhn3exeptz1a 30
100.0%

재생목록영상수집일자
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)3.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
2020-10-01
30 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row2020-10-01
2nd row2020-10-01
3rd row2020-10-01
4th row2020-10-01
5th row2020-10-01

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2020-10-01 30
100.0%

Length

2023-12-10T23:12:23.587803image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T23:12:23.895116image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2020-10-01 30
100.0%

재생목록영상업로드일자
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct9
Distinct (%)30.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
2020-09-14
14 
2020-09-22
8 
2020-09-30
2 
2020-09-29
 
1
2020-09-28
 
1
Other values (4)
4 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Unique

Unique6 ?
Unique (%)20.0%

Sample

1st row2020-09-30
2nd row2020-09-30
3rd row2020-09-29
4th row2020-09-28
5th row2020-09-27

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2020-09-14 14
46.7%
2020-09-22 8
26.7%
2020-09-30 2
 
6.7%
2020-09-29 1
 
3.3%
2020-09-28 1
 
3.3%
2020-09-27 1
 
3.3%
2020-09-25 1
 
3.3%
2020-09-24 1
 
3.3%
2020-09-23 1
 
3.3%

Length

2023-12-10T23:12:24.169378image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T23:12:24.455534image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2020-09-14 14
46.7%
2020-09-22 8
26.7%
2020-09-30 2
 
6.7%
2020-09-29 1
 
3.3%
2020-09-28 1
 
3.3%
2020-09-27 1
 
3.3%
2020-09-25 1
 
3.3%
2020-09-24 1
 
3.3%
2020-09-23 1
 
3.3%

재생목록명
Text

UNIQUE 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
2023-12-10T23:12:25.029727image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length52
Median length45
Mean length40.566667
Min length13

Characters and Unicode

Total characters1217
Distinct characters273
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

Unique30 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st rowDeleted video
2nd row[뉴스해설] 방역 우선; 차선의 추석 쇠기 KBS뉴스(News)
3rd row[뉴스해설] 추석 연휴 잘 보내려면…마음은 가깝게 고통은 함께 KBS뉴스(News)
4th row[뉴스해설] 북한 공동조사 외면 말아야…‘위기관리’ 짚어봐야 KBS뉴스(News)
5th row[뉴스해설] 재택근무; 새로운 업무 표준 되려면? KBS뉴스(News)
ValueCountFrequency (%)
kbs뉴스(news 28
 
12.6%
뉴스해설 16
 
7.2%
추석 3
 
1.4%
미국 2
 
0.9%
연휴 2
 
0.9%
추미애 2
 
0.9%
외면 2
 
0.9%
안 2
 
0.9%
video 2
 
0.9%
관리 2
 
0.9%
Other values (159) 161
72.5%
2023-12-10T23:12:26.174479image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
220
 
18.1%
스 45
 
3.7%
뉴 44
 
3.6%
e 34
 
2.8%
N 28
 
2.3%
B 28
 
2.3%
S 28
 
2.3%
( 28
 
2.3%
s 28
 
2.3%
w 28
 
2.3%
Other values (263) 706
58.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 599
49.2%
Space Separator 220
 
18.1%
Uppercase Letter 116
 
9.5%
Lowercase Letter 106
 
8.7%
Open Punctuation 46
 
3.8%
Close Punctuation 46
 
3.8%
Other Punctuation 34
 
2.8%
Initial Punctuation 20
 
1.6%
Final Punctuation 18
 
1.5%
Decimal Number 12
 
1.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
스 45
 
7.5%
뉴 44
 
7.3%
해 20
 
3.3%
설 17
 
2.8%
사 9
 
1.5%
야 9
 
1.5%
다 8
 
1.3%
추 8
 
1.3%
의 7
 
1.2%
로 7
 
1.2%
Other values (222) 425
71.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 34
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· 7
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1st rowThis video is unavailable.
2nd row손봉호 객원 해설위원 오늘은 한국의 명절 추석입니다. 세계 어디 있든지 추석을 쇠면 한국인입니다. 농경사회를 뒤로하면서 오곡백화에 대한 감사 대신 흩어졌던 가족들을 만나는 것이 추석의 의미가 되었습니다. 결코 배신하지 않는 가족 간의 신뢰와 사랑은 안정과 행복의 보루이며 그것을 확인하고 북돋우는 것이 현대 사회 추석의 의미요 기능입니다. 그래서 이때가 되면 그리운 얼굴을 마주 보고 서로 손잡아 보려고 수많은 사람이 길을 나섭니다. 그러나 아쉽게도 금년에는 그런 즐거움을 포기해야 합니다. 연초부터 우리를 괴롭혀온 코로나 때문입니다. 우리 모두의 건강과 생명 보호; 삶의 정상화를 위해서는 추석 그 이상의 것도 양보할 수밖에 없는 상황입니다. 이런 일은 한 번뿐이라 생각하고 참을 수밖에 없습니다. 꿩 대신 닭이란 말처럼 비대면 만남을 시도할 수 있습니다.대안들이 이미 제시되고 있습니다. 전화; 손 편지; 영상편지 등으로 안부를 묻고 정담을 나누며; 택배; 은행 계좌를 통해 선물을 교환할 수도 있습니다. 중요한 것은 서로를 생각하고 사랑하는 마음입니다. 만나지 못해서 애석해하고; 보고 싶고 그리워하는 마음만 있으면 형식은 그다음입니다. 오히려 그 애석함; 그리움; 미안함이 서로의 사랑을 더 뜨겁게 하고 만남의 중요성을 실감케 할 수 있습니다. 앞으로의 추석을 더 뜻 있고 더 풍성하게 맞이하게 할 수 있습니다. 이런 상황은 또한 만날 가족이 없는 사람; 가족이 있어도 만날 형편이 되지 않는 사람들의 아픔에 좀 더 깊이 동정할 수 있게 할 것입니다. 만남의 소중함을 더욱 절감하고 만남의 차원이 확대되는 수확도 거둘 수 있습니다. 비록 비대면 이지만 의미 있는 추석 쇠시기 바랍니다. 뉴스해설이었습니다. #코로나#추석#비대면#방역
3rd row배재성 해설위원 오늘부터 추석 연휴가 시작됐습니다. 귀성객이 예년보다는 줄겠지만 여전히 인구 이동이 많을 것으로 예상됩니다. 방역 당국은 긴장하고 있습니다. 신규확진자는 49일만에 50명 아래로 내려왔지만 추석 연휴가 코로나19 재확산의 도화선이 될 수 있기 때문입니다. 추석 연휴를 잘 보내려면 무엇보다 코로나19 방역 수칙을 잘 지키는 것이 중요합니다. 신규확진자는 나흘째 두 자릿수를 유지하고 있지만 최근 고령층을 중심으로 한 사망자의 증가 속도가 심상치 않습니다. 수도권 중심의 2차 대유행이 시작된 8월 14일 이후 한달 반 새 숨진 사람이 전체 누적 사망자의 25%에 이릅니다. 지난주 18명 사망자 중 17명이 60대 이상이었습니다. 추석 연휴 가족 모임과 여행을 가급적 자제할 필요가 있습니다. 부득이 고향을 찾는 귀성객들은 자신은 물론 어르신들의 건강을 지킬 수 있도록 방역에 신경쓰며 주의 깊게 행동해야 합니다. 몸 관리에도 신경써야 합니다. 보건복지부의 분석 자료에 따르면 추석 연휴에는 응급실을 찾는 환자가 평소보다 2배 넘게 늘었습니다. 명절 연휴 기간 화상을 입은 환자; 두드러기로 응급실을 찾은 환자는 평소보다 세 배 늘었습니다. 교통사고도 주의해야 합니다. 경찰청의 자료를 보면 최근 5년간 추석연휴기간 하루평균 교통사고는 481건; 사상자는 865명이었습니다. 특히 휴게소 사고가 많았습니다. 최근 3년간 고속도로 휴게소에서 발생한 교통사고 비율이 10% 늘었는데; 휴게소에서 일어나는 사고는 일반 주차장 사고보다 피해가 3.5배 컸습니다. 졸음·음주 운전은 자신은 물론 남에게도 치명적 결과를 초래하는 만큼 절대 금물입니다. 연휴기간 약 2백 만건으로 예측되는 위험한 스팸 전화나 문자에도 속지 않도록 유의해야겠습니다. 코로나19로 인해 한번도 경험해보지 못한 한가위 연휴를 맞았습니다. 몸은 멀어도 마음은 가까운 명절; 기쁨을 같이 하고 어려움과 고통은 함께 나누는 마음 따스한 연휴가 되길 기대합니다. 뉴스해설이었습니다. ▶ ‘ 코로나19 현황과 대응’ 최신 기사 보기h
4th row김환주 해설위원 어업지도선 공무원이 북한 해역에서 피살된 지 일주일이 지났습니다. 정부가 공동조사와 군사통신선 재가동을 북측에 공식제안한지도 만 하루가 지났습니다. 남북 군사 통신선은 여전히 불통입니다. 사건 직후 한목소리를 냈던 정치권은 북한의 사과통지문 이후 논쟁에 휩싸여 있습니다. 피살된 공무원의 월북 여부를 둘러싼 논란도 진행형입니다. 피살된 공무원이 불법 침입했고 단속과정에서 도주하려는 행동을 취해 사살 했다는 게 북한 측 주장입니다. 시신이 아니라 부유물을 소각했다고 했습니다. 앞서 우리 군은 표류 중이던 우리 국민에게 북한군이 총격을 가하고 시신을 태우는 만행을 저질렀다고 규탄했습니다; 이 공무원이 자진 월북을 시도했을 가능성이 높은 것으로 판단했습니다. 남북의 상황규정이 확연하게 엇갈립니다. 이대로라면 각각의 주장만 남게 될 공산이 큽니다. 공동조사는 진상에 다가서고 재발을 막을 수 있는 길입니다. 북한의 호응이 필요한 이윱니다. 청와대와 군의 위기관리 체계가 제대로 작동했는지도 철저하게 되짚어봐야 합니다. 피살된 공무원은 북한 해역에서 발견된 이후 6시간; 청와대에 첫 보고가 이뤄진 뒤로도 3시간가량 생존해 있었습니다. 상황 파악과 대처를 제대로 했는지; 최악의 상황을 막을 수 있는 방법은 없었는지 따져봐야 합니다. 유족측은 자진 월북 가능성에 강하게 반발하고 있습니다. 월북 여부는 고인은 물론 남은 가족들에게도 지대한 영향을 미치는 사안입니다. 군의 정보자산 보호를 감안하되 분명하게 진상을 가려야 합니다. 문재인 대통령은 이번 사건의 이유 여하를 떠나 국민들께 대단히 송구하다고 말했습니다. 시신 수습과 아울러 진상규명과 재발방지에 힘을 기울여야 합니다. 국민의 생명과 관련된 일은 항상 최악의 상황을 가정하고 그런 상황이 오지 않도록 대처해 나갈 수 있어야 합니다. 나라와 국민의 안전보장에 관한한 상대방이 그럴 줄 몰랐다는 말; 나와서는 안됩니다. 뉴스해설이었습니다. #북한 #공무원피격사건 #공동조사
5th row이현주 해설위원 미국 LA의 심각한 교통체증. 약 50년 전에도 그랬나 봅니다. 이 통근 지옥 면할 방법을 찾던 한 연구원이 기발한 아이디어를 냈습니다. '텔레 커뮤팅' 직역하면; 원격 통근; 바로 재택근무입니다. 코로나를 계기로 이 재택근무; 세계적으로 이젠 새로운 일상처럼 돼 가고 있죠? IT 강국인 우리도 예외가 아닌데; 코로나 이후에도 새로운 업무표준이 될 것인 지 관심이 커지고 있습니다. 마침 정부도 재택근무 관련 첫 실태 조사를 내놓으며 이 부분을 주시하기 시작했죠. 눈에 띄는 건 국내 기업 약 절반이 재택근무를 운영 중이라는 겁니다. 근로자 10% 미만 참여가 가장 많았지만 절반이상 적용중인 곳도 30% 가깝습니다. 특히; 인사담당자의 67% 가까이가 업무효율이 높아졌다고 답했습니다. 근로자들도 대다수가 만족한다고 답했습니다. 재택근무는 사무실 임차 등 기업의 비용이 줄이죠? 실제로 11년전 직원 40%의 재택근무를 선언했던 IBM은 우리 돈 2조원이 넘는 사무 공간을 매각한 걸로 알려졌습니다. 근로자들에겐 뭣보다 출퇴근 스트레스가 줄어듭니다. 이번 조사에서도 근로자 86%가 이를 강조했습니다. 이렇게 되면; 주택가격 안정에도 좋겠죠? 출퇴근 위한 비싼 도심 주거 수요가 줄 테니까요. 그러나 또 다른 측면도 봐야 합니다. 앞서 언급한 IBM 등 강력히 재택근무를 추진하던 상당수 기업들이 중도에 포기하고 돌아섰다는 사실입니다. 또 세계적 전자상거래 업체 아마존은 오히려 사무 공간과 오프라인 인력도 더 늘리겠다는 군요. 그 이유는 정부의 이번 조사 결과에도 잘 나와 있네요 의사 소통곤란 성과 관리 평가 어려움 기업 정보 유출 우려 재택근무의 장애물이죠. 재택근무가 새로운 업무표준으로 자리 잡기 위해 넘어야 할 만만챦은 과제입니다. 뉴스 해설이었습니다. #재택근무 #출퇴근 #재택근무장단점
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Hangul
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12.5%
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3.4%
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니 362
 
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2.0%
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을 203
 
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Geometric Shapes
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None
ValueCountFrequency (%)
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Punctuation
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Math Operators
ValueCountFrequency (%)
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CJK
ValueCountFrequency (%)
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國 1
12.5%
獻 1
12.5%
身 1
12.5%
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12.5%
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5th rowhttps://i.ytimg.com/vi/_Y0DBk1YZA4/default.jpg
ValueCountFrequency (%)
n 2
 
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3.3%
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3.3%
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3.3%
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3.3%
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3.3%
Other values (19) 19
63.3%
2023-12-10T23:12:28.782223image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
/ 140
 
10.8%
t 121
 
9.4%
i 89
 
6.9%
. 84
 
6.5%
p 66
 
5.1%
m 58
 
4.5%
g 58
 
4.5%
o 36
 
2.8%
l 35
 
2.7%
c 34
 
2.6%
Other values (58) 571
44.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 840
65.0%
Other Punctuation 254
 
19.7%
Uppercase Letter 135
 
10.4%
Decimal Number 57
 
4.4%
Connector Punctuation 4
 
0.3%
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0.2%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
t 121
14.4%
i 89
 
10.6%
p 66
 
7.9%
m 58
 
6.9%
g 58
 
6.9%
o 36
 
4.3%
l 35
 
4.2%
c 34
 
4.0%
j 33
 
3.9%
u 32
 
3.8%
Other values (16) 278
33.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
N 11
 
8.1%
Y 10
 
7.4%
E 10
 
7.4%
R 8
 
5.9%
I 7
 
5.2%
K 7
 
5.2%
V 6
 
4.4%
F 6
 
4.4%
T 6
 
4.4%
B 6
 
4.4%
Other values (16) 58
43.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 8
14.0%
4 7
12.3%
1 7
12.3%
7 6
10.5%
8 6
10.5%
5 5
8.8%
2 5
8.8%
9 5
8.8%
3 4
7.0%
6 4
7.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 140
55.1%
. 84
33.1%
: 28
 
11.0%
\ 2
 
0.8%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 4
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 975
75.5%
Common 317
 
24.5%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
t 121
 
12.4%
i 89
 
9.1%
p 66
 
6.8%
m 58
 
5.9%
g 58
 
5.9%
o 36
 
3.7%
l 35
 
3.6%
c 34
 
3.5%
j 33
 
3.4%
u 32
 
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Other values (42) 413
42.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
/ 140
44.2%
. 84
26.5%
: 28
 
8.8%
0 8
 
2.5%
4 7
 
2.2%
1 7
 
2.2%
7 6
 
1.9%
8 6
 
1.9%
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1.6%
2 5
 
1.6%
Other values (6) 21
 
6.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1292
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
/ 140
 
10.8%
t 121
 
9.4%
i 89
 
6.9%
. 84
 
6.5%
p 66
 
5.1%
m 58
 
4.5%
g 58
 
4.5%
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l 35
 
2.7%
c 34
 
2.6%
Other values (58) 571
44.2%

재생목록내순서
Real number (ℝ)

ZEROS 

Distinct16
Distinct (%)53.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean7.0333333
Minimum0
Maximum15
Zeros2
Zeros (%)6.7%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size402.0 B
2023-12-10T23:12:29.011961image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile0.45
Q13.25
median7
Q310.75
95-th percentile13.55
Maximum15
Range15
Interquartile range (IQR)7.5

Descriptive statistics

Standard deviation4.4526887
Coefficient of variation (CV)0.6330837
Kurtosis-1.138002
Mean7.0333333
Median Absolute Deviation (MAD)4
Skewness0.046663976
Sum211
Variance19.826437
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T23:12:29.217553image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=16)
ValueCountFrequency (%)
0 2
 
6.7%
1 2
 
6.7%
13 2
 
6.7%
12 2
 
6.7%
11 2
 
6.7%
10 2
 
6.7%
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6.7%
8 2
 
6.7%
7 2
 
6.7%
6 2
 
6.7%
Other values (6) 10
33.3%
ValueCountFrequency (%)
0 2
6.7%
1 2
6.7%
2 2
6.7%
3 2
6.7%
4 2
6.7%
5 2
6.7%
6 2
6.7%
7 2
6.7%
8 2
6.7%
9 2
6.7%
ValueCountFrequency (%)
15 1
3.3%
14 1
3.3%
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6.7%
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6.7%
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6.7%
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6.7%
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6.7%
8 2
6.7%
7 2
6.7%
6 2
6.7%

공개여부
Categorical

IMBALANCE 

Distinct3
Distinct (%)10.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
public
28 
privacyStatusUnspecified
 
1
private
 
1

Length

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Mean length6.6333333
Min length6

Unique

Unique2 ?
Unique (%)6.7%

Sample

1st rowprivacyStatusUnspecified
2nd rowpublic
3rd rowpublic
4th rowpublic
5th rowpublic

Common Values

ValueCountFrequency (%)
public 28
93.3%
privacyStatusUnspecified 1
 
3.3%
private 1
 
3.3%

Length

2023-12-10T23:12:29.513484image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T23:12:29.743410image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
public 28
93.3%
privacystatusunspecified 1
 
3.3%
private 1
 
3.3%

Interactions

2023-12-10T23:12:19.564022image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-10T23:12:29.863426image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
재생목록내영상ID재생목록영상ID재생목록고유ID재생목록영상업로드일자재생목록명재생목록설명재생목록아이콘재생목록내순서공개여부
재생목록내영상ID1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
재생목록영상ID1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
재생목록고유ID1.0001.0001.0001.0001.0001.0000.0000.0000.015
재생목록영상업로드일자1.0001.0001.0001.0001.0001.0000.9240.4110.000
재생목록명1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
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재생목록아이콘1.0001.0000.0000.9241.0001.0001.0000.9050.000
재생목록내순서1.0001.0000.0000.4111.0001.0000.9051.0000.415
공개여부1.0001.0000.0150.0001.0001.0000.0000.4151.000
2023-12-10T23:12:30.045495image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
재생목록영상업로드일자재생목록고유ID공개여부
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공개여부0.0000.0001.000
2023-12-10T23:12:30.205210image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
재생목록내순서재생목록고유ID재생목록영상업로드일자공개여부
재생목록내순서1.0000.0000.1570.000
재생목록고유ID0.0001.0000.8660.000
재생목록영상업로드일자0.1570.8661.0000.000
공개여부0.0000.0000.0001.000

Missing values

2023-12-10T23:12:19.777960image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-10T23:12:20.089337image/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

재생목록내영상ID재생목록영상ID재생목록고유ID재생목록내채널ID재생목록영상수집일자재생목록영상업로드일자재생목록명재생목록설명재생목록아이콘재생목록내순서공개여부
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2UEw5YTR4X3lQS184NURHeUxONVp5T3pOdWNNV3B5YWw3LS4zMDg5MkQ5MEVDMEM1NTg2kNpqlEjZY34PL9a4x_yPK_85DGyLN5ZyOzNucMWpyal7-UCcQTRi69dsVYHN3exePtZ1A2020-10-012020-09-29[뉴스해설] 추석 연휴 잘 보내려면…마음은 가깝게 고통은 함께 KBS뉴스(News)배재성 해설위원 오늘부터 추석 연휴가 시작됐습니다. 귀성객이 예년보다는 줄겠지만 여전히 인구 이동이 많을 것으로 예상됩니다. 방역 당국은 긴장하고 있습니다. 신규확진자는 49일만에 50명 아래로 내려왔지만 추석 연휴가 코로나19 재확산의 도화선이 될 수 있기 때문입니다. 추석 연휴를 잘 보내려면 무엇보다 코로나19 방역 수칙을 잘 지키는 것이 중요합니다. 신규확진자는 나흘째 두 자릿수를 유지하고 있지만 최근 고령층을 중심으로 한 사망자의 증가 속도가 심상치 않습니다. 수도권 중심의 2차 대유행이 시작된 8월 14일 이후 한달 반 새 숨진 사람이 전체 누적 사망자의 25%에 이릅니다. 지난주 18명 사망자 중 17명이 60대 이상이었습니다. 추석 연휴 가족 모임과 여행을 가급적 자제할 필요가 있습니다. 부득이 고향을 찾는 귀성객들은 자신은 물론 어르신들의 건강을 지킬 수 있도록 방역에 신경쓰며 주의 깊게 행동해야 합니다. 몸 관리에도 신경써야 합니다. 보건복지부의 분석 자료에 따르면 추석 연휴에는 응급실을 찾는 환자가 평소보다 2배 넘게 늘었습니다. 명절 연휴 기간 화상을 입은 환자; 두드러기로 응급실을 찾은 환자는 평소보다 세 배 늘었습니다. 교통사고도 주의해야 합니다. 경찰청의 자료를 보면 최근 5년간 추석연휴기간 하루평균 교통사고는 481건; 사상자는 865명이었습니다. 특히 휴게소 사고가 많았습니다. 최근 3년간 고속도로 휴게소에서 발생한 교통사고 비율이 10% 늘었는데; 휴게소에서 일어나는 사고는 일반 주차장 사고보다 피해가 3.5배 컸습니다. 졸음·음주 운전은 자신은 물론 남에게도 치명적 결과를 초래하는 만큼 절대 금물입니다. 연휴기간 약 2백 만건으로 예측되는 위험한 스팸 전화나 문자에도 속지 않도록 유의해야겠습니다. 코로나19로 인해 한번도 경험해보지 못한 한가위 연휴를 맞았습니다. 몸은 멀어도 마음은 가까운 명절; 기쁨을 같이 하고 어려움과 고통은 함께 나누는 마음 따스한 연휴가 되길 기대합니다. 뉴스해설이었습니다. ▶ ‘ 코로나19 현황과 대응’ 최신 기사 보기hhttps://i.ytimg.com/vi/kNpqlEjZY34/default.jpg2public
3UEw5YTR4X3lQS184NURHeUxONVp5T3pOdWNNV3B5YWw3LS45ODRDNTg0QjA4NkFBNkQyqpCLMDJc6JMPL9a4x_yPK_85DGyLN5ZyOzNucMWpyal7-UCcQTRi69dsVYHN3exePtZ1A2020-10-012020-09-28[뉴스해설] 북한 공동조사 외면 말아야…‘위기관리’ 짚어봐야 KBS뉴스(News)김환주 해설위원 어업지도선 공무원이 북한 해역에서 피살된 지 일주일이 지났습니다. 정부가 공동조사와 군사통신선 재가동을 북측에 공식제안한지도 만 하루가 지났습니다. 남북 군사 통신선은 여전히 불통입니다. 사건 직후 한목소리를 냈던 정치권은 북한의 사과통지문 이후 논쟁에 휩싸여 있습니다. 피살된 공무원의 월북 여부를 둘러싼 논란도 진행형입니다. 피살된 공무원이 불법 침입했고 단속과정에서 도주하려는 행동을 취해 사살 했다는 게 북한 측 주장입니다. 시신이 아니라 부유물을 소각했다고 했습니다. 앞서 우리 군은 표류 중이던 우리 국민에게 북한군이 총격을 가하고 시신을 태우는 만행을 저질렀다고 규탄했습니다; 이 공무원이 자진 월북을 시도했을 가능성이 높은 것으로 판단했습니다. 남북의 상황규정이 확연하게 엇갈립니다. 이대로라면 각각의 주장만 남게 될 공산이 큽니다. 공동조사는 진상에 다가서고 재발을 막을 수 있는 길입니다. 북한의 호응이 필요한 이윱니다. 청와대와 군의 위기관리 체계가 제대로 작동했는지도 철저하게 되짚어봐야 합니다. 피살된 공무원은 북한 해역에서 발견된 이후 6시간; 청와대에 첫 보고가 이뤄진 뒤로도 3시간가량 생존해 있었습니다. 상황 파악과 대처를 제대로 했는지; 최악의 상황을 막을 수 있는 방법은 없었는지 따져봐야 합니다. 유족측은 자진 월북 가능성에 강하게 반발하고 있습니다. 월북 여부는 고인은 물론 남은 가족들에게도 지대한 영향을 미치는 사안입니다. 군의 정보자산 보호를 감안하되 분명하게 진상을 가려야 합니다. 문재인 대통령은 이번 사건의 이유 여하를 떠나 국민들께 대단히 송구하다고 말했습니다. 시신 수습과 아울러 진상규명과 재발방지에 힘을 기울여야 합니다. 국민의 생명과 관련된 일은 항상 최악의 상황을 가정하고 그런 상황이 오지 않도록 대처해 나갈 수 있어야 합니다. 나라와 국민의 안전보장에 관한한 상대방이 그럴 줄 몰랐다는 말; 나와서는 안됩니다. 뉴스해설이었습니다. #북한 #공무원피격사건 #공동조사https://i.ytimg.com/vi/qpCLMDJc6JM/default.jpg3public
4UEw5YTR4X3lQS184NURHeUxONVp5T3pOdWNNV3B5YWw3LS5EMEEwRUY5M0RDRTU3NDJC_Y0DBk1YZA4PL9a4x_yPK_85DGyLN5ZyOzNucMWpyal7-UCcQTRi69dsVYHN3exePtZ1A2020-10-012020-09-27[뉴스해설] 재택근무; 새로운 업무 표준 되려면? KBS뉴스(News)이현주 해설위원 미국 LA의 심각한 교통체증. 약 50년 전에도 그랬나 봅니다. 이 통근 지옥 면할 방법을 찾던 한 연구원이 기발한 아이디어를 냈습니다. '텔레 커뮤팅' 직역하면; 원격 통근; 바로 재택근무입니다. 코로나를 계기로 이 재택근무; 세계적으로 이젠 새로운 일상처럼 돼 가고 있죠? IT 강국인 우리도 예외가 아닌데; 코로나 이후에도 새로운 업무표준이 될 것인 지 관심이 커지고 있습니다. 마침 정부도 재택근무 관련 첫 실태 조사를 내놓으며 이 부분을 주시하기 시작했죠. 눈에 띄는 건 국내 기업 약 절반이 재택근무를 운영 중이라는 겁니다. 근로자 10% 미만 참여가 가장 많았지만 절반이상 적용중인 곳도 30% 가깝습니다. 특히; 인사담당자의 67% 가까이가 업무효율이 높아졌다고 답했습니다. 근로자들도 대다수가 만족한다고 답했습니다. 재택근무는 사무실 임차 등 기업의 비용이 줄이죠? 실제로 11년전 직원 40%의 재택근무를 선언했던 IBM은 우리 돈 2조원이 넘는 사무 공간을 매각한 걸로 알려졌습니다. 근로자들에겐 뭣보다 출퇴근 스트레스가 줄어듭니다. 이번 조사에서도 근로자 86%가 이를 강조했습니다. 이렇게 되면; 주택가격 안정에도 좋겠죠? 출퇴근 위한 비싼 도심 주거 수요가 줄 테니까요. 그러나 또 다른 측면도 봐야 합니다. 앞서 언급한 IBM 등 강력히 재택근무를 추진하던 상당수 기업들이 중도에 포기하고 돌아섰다는 사실입니다. 또 세계적 전자상거래 업체 아마존은 오히려 사무 공간과 오프라인 인력도 더 늘리겠다는 군요. 그 이유는 정부의 이번 조사 결과에도 잘 나와 있네요 의사 소통곤란 성과 관리 평가 어려움 기업 정보 유출 우려 재택근무의 장애물이죠. 재택근무가 새로운 업무표준으로 자리 잡기 위해 넘어야 할 만만챦은 과제입니다. 뉴스 해설이었습니다. #재택근무 #출퇴근 #재택근무장단점https://i.ytimg.com/vi/_Y0DBk1YZA4/default.jpg4public
5UEw5YTR4X3lQS184NURHeUxONVp5T3pOdWNNV3B5YWw3LS40NzZCMERDMjVEN0RFRThBY5jQeFlKMJkPL9a4x_yPK_85DGyLN5ZyOzNucMWpyal7-UCcQTRi69dsVYHN3exePtZ1A2020-10-012020-09-25[뉴스해설] 방역 성패 달린 ‘추석 연휴’; “고향방문·여행 자제를“ KBS뉴스(News)정인석 해설위원 코로나 방역의 최대 고비가 될 추석 연휴가 나흘 앞으로 다가왔습니다. 귀성과 성묘; 가족 친지 방문 등 대이동이 예상되는 최소 5일간의 최장 연휴입니다. 하지만 설렘보다는 걱정이 더 앞서는 게 이번 명절입니다. 한 달 넘게 이어진 코로나 확산세가 연휴를 앞두고도 좀처럼 꺾이지 않고 있습니다. 방역 당국이 추석을 전후한 2주간을 특별방역 기간으로 정해 다시 한번 고삐를 죄고 나선 이윱니다. 올해 추석은 이전과는 확연히 다른 색다른 풍경의 추석 명절이 될 것으로 예상됩니다. 가장 큰 변화는 고향 방문 자제입니다. 시민의 70% 가까이는 귀성 계획이 없다고 밝힐 정도로; 시민들 스스로 고향 방문을 자제하는 언택트; 비대면 문화가 확산 중입니다. 가족이나 친구들 만남의 모습도 큰 변화가 불가피해졌습니다. 수도권의 11개 고위험 업종은 물론 전국에서 유흥시설 영업이 금지됐고; 영화관 등의 방역 수칙도 대폭 강화됐습니다. 실내 50인; 실외 100인 이상 모임이 금지돼 민속놀이 등 추석 고유의 명절 행사도 개최가 불가능합니다. 하지만 우려의 지점도 곳곳에서 발견됩니다. 특히 고향 방문 대신 여행을 계획한 분들이 많아 관광지가 감염 확산의 진원지가 될 수 있다는 우렵니다. 갈수록 방역의 피로감이 늘고 긴장감이 떨어지고 있는 점도 걱정을 더 키우는 부분입니다. 10월3일 예정된 개천절 집회는 조정이 마땅해 보입니다. 표현의 자유도 중요하지만; 국민의 건강권과 생명권을 앞설 수는 없는 노릇입니다. 우리는 이미 두 차례 뼈아픈 고통을 경험했습니다. 4월 말~5월 초의 황금연휴; 그리고 지난달의 8.15 연휴; 두 차례 모두 연휴 직후 환자가 폭증했고; 그 후유증은 지금도 이어지고 있습니다. 교훈은 명확합니다. 잠시라도 방역을 늦춰 틈을 보일 경우 바이러스는 어김없이 그 허점을 파고들고 그 피해는 고스란히 우리 모두의 몫이라는 점입니다. 추석 명절 최대한 이동을 자제하고 방역 수칙을 철저히 지켜 함께 고비를 넘어야 하는 이윱니다. 추석 연휴를 어떻게 보내느냐에 따라 올 가을 ;나아가 올 연말 코로나https://i.ytimg.com/vi/Y5jQeFlKMJk/default.jpg5public
6UEw5YTR4X3lQS184NURHeUxONVp5T3pOdWNNV3B5YWw3LS5GNjNDRDREMDQxOThCMDQ2E5x1YS7d3i8PL9a4x_yPK_85DGyLN5ZyOzNucMWpyal7-UCcQTRi69dsVYHN3exePtZ1A2020-10-012020-09-24[뉴스해설] 민간인 사살 소각…북한의 만행 KBS뉴스(News)김진수 해설위원 북한이 표류해 온 남측 민간인을 사살하고 불에 태운 사실이 확인되면서 북한의 만행에 대한 규탄의 목소리가 높아지고 있습니다. 더욱이 이러한 북한의 만행 이후 불과 몇 시간도 지나지 않은 시각에 문재인 대통령의 종전선언의 필요성을 강조한 내용의 유엔 기조연설이 이뤄지면서 정치적인 논란도 확산되고 있습니다. 해양수산부 소속 어업지도 공무원 A씨의 실종이 확인된 것은 21일 오전; 이후 그 다음날인 22일 오후 3시30분쯤 A씨로 추정되는 인물이 북측에 모습을 드러냈고 그 후 6시간쯤 뒤인 밤 9시 40분쯤 북한군에 의해 사살됐습니다. 사살된 A씨는 이후 불태워진 것으로 우리 군에 의해 확인됐습니다. 군은 코로나19 방역 조치에 따라 경계에 들어온 A씨를 무조건적으로 사살한 것으로 보고 있습니다. A씨의 자진 월북 가능성에 대해서는 조사가 진행 중입니다. 문제는 일단 크게 두 가집니다. A씨가 북측에 모습을 드러내고 사살되기까지 6시간 동안 군은 과연 무엇을 했는가입니다. 북한이 그런 행동을 할지 상상도 못했다는 것이 군의 설명인데 그러면 A씨의 안전을 위해 다른 무슨 대응을 했는지에 대해 분명한 해명이 있어야 할 것으로 보입니다. 또 A씨에 대한 북한의 만행을 확인하고도 대통령이 종전선언의 필요성을 강조한 것이 과연 타당한 행위였는가 입니다. 청와대 측은 유엔기조 연설은 지난 15일 녹화돼 18일 유엔에 보내졌기 때문에 연설 내용을 수정할 수 없었다는 설명입니다. 수정이 어려우면 사건의 전말이 파악되기 전까지 보류나 연기는 할 수 있었을 텐데 연설이 나가도록 강행한 이유는 무엇인지 그에 대한 해명 또한 필요해 보입니다. 정부는 북한 측의 해명과 책임자 처벌을 요구하고 있습니다. 가뜩이나 얼어붙은 남북 관계가 더 이상 경색돼서는 안 됩니다. 그러기 위해서는 북측의 적절한 조치가 필수적입니다. 지금 같은 소극적인 무응답이 아닌 북측의 보다 적극적인 조치를 촉구합니다. 뉴스해설이었습니다. #북한 #북한총격 #공무원https://i.ytimg.com/vi/E5x1YS7d3i8/default.jpg6public
7UEw5YTR4X3lQS184NURHeUxONVp5T3pOdWNNV3B5YWw3LS45NDk1REZENzhEMzU5MDQztiPnFjN37zEPL9a4x_yPK_85DGyLN5ZyOzNucMWpyal7-UCcQTRi69dsVYHN3exePtZ1A2020-10-012020-09-23[뉴스해설] 4차 추경 ‘합의통과’…협치 이어가야 KBS뉴스(News)김환주 해설위원 4차 추경 배정안이 어제 국무회의 의결을 거쳐 집행에 들어갔습니다. 하루 전 국회는 밤늦게 본회의를 열고 7조 8천억 원 규모의 추경 안을 통과시켰습니다. 지난 11일 정부가 추경안을 국회에 제출한 지 열하루 만입니다. 여야가 합의해 추석 전에 취약계층이 지원금을 받을 수 있는 길을 열었습니다. 한해 네 번째 추경이 편성된 건 1961년 이후 59년 만입니다. 60대 이하 국민은 본 적이 없는 일입니다. 그만큼 제 때 처리될 수 있을 지 우려가 적지 않았습니다. 충돌 지점은 여당 측의 13살 이상 전 국민에 대한 통신비 일괄지급이었습니다. 대통령도 어려운 국민을 위한 작은 위로이자 정성이라고 힘을 실었습니다. 야당은 선별지원 원칙에 어긋난다고 반대했습니다. 통신비 지원예산 전액 삭감과 독감백신 무료접종 확대로 맞섰습니다. 여야가 접점을 찾지 못하면서 여당 단독처리가 거론되는 아슬아슬한 국면이 계속됐습니다. 여당이 추경안 통과의 마지노선으로 정한 본회의 당일에서야 활로가 열렸습니다. 이동통신비 지원을 줄이는 대신 취약계층 지원을 늘리기로 여야가 합의했습니다. 서로 한발씩 물러서면서 여당은 추경안 제때 처리를; 야당은 요구사항 상당 폭 관철이라는 성과를 얻었습니다. 이번 추경안에 관해 더 어려운 곳을 더 집중적으로 지원했어야 한다는 비판이 있습니다. 나라 빚이 늘어나는데 대한 걱정도 여전합니다. 코로나 극복과정에서 여야 정치권이 귀담아 듣고 감당해야 할 대목입니다. 여기에 못지않게 중요한건 협치 분위기를 이어가는 것입니다. 공수처 법부터 내년 예산안까지 여야가 부딪칠 수 있는 지점은 수두룩합니다. 타협하지 못하고 다투느라 민생을 도외시한다는 비판을 받아서는 안됩니다. 민생 챙기기 앞에서는 정파가 따로 있을 수 없습니다. 민생을 챙기기 위해 양보하는 것은 잃는 것이 아니라 얻는 일입니다. 뉴스해설이었습니다. #국회 #4차추경 #통신비https://i.ytimg.com/vi/tiPnFjN37zE/default.jpg7public
8UEw5YTR4X3lQS184NURHeUxONVp5T3pOdWNNV3B5YWw3LS5DQUNERDQ2NkIzRUQxNTY1NjtAwpBqwawPL9a4x_yPK_85DGyLN5ZyOzNucMWpyal7-UCcQTRi69dsVYHN3exePtZ1A2020-10-012020-09-22[뉴스해설] 백신 관리 비상…철저하고 엄한 관리 감독 절실 KBS뉴스(News)배재성 해설위원 백신 관리에 비상이 걸렸습니다. 인플루엔자; 독감 백신을 옮기는 과정에서 냉장온도를 제대로 유지하지 않아 백신 접종이 중단된 것입니다. 독감 백신은 항상 일정 온도로 냉장 상태를 유지해야 하는데 일부 업체가 어이없게도 운송 과정에서 백신을 상온에 노출시켰습니다. 이에 따라 13세이상 18세 이하 대상 독감 백신 접종이 일시 중단됐고 나머지 무료백신 접종 일정도 차질이 우려됩니다. 독감 백신은 현재까지 약 5백만 명이 1회 접종할 수 있는 5백만 도즈가 공급됐는데 그 중 일부가 상온에 노출된 것으로 알려졌습니다. 이에 대해 식품의약품안전처가 안정성 검사를 하는데 기간은 약 2주 걸립니다. 검사 결과 안정성에 문제가 생겨 해당 물량을 폐기할 경우 올해 독감 접종 계획에 차질이 생길 수 있습니다. 정부는 올겨울 코로나19와 독감이 함께 유행하는 이른바 트윈데믹을 최대한 억제하기 위해 천9백만 명에게 독감 무료 예방접종을 계획하고 있습니다. 전체 인구의 37%에 해당합니다. 코로나19와 독감의 동시 유행 차단 계획에 차질을 빚을까 걱정됩니다. 백신 확보에는 시간이 걸립니다. 유정란과 세포배양을 준비하고; 백신을 제조·검증하는데 시간이 필요합니다. 지금 생산을 해도 내년 2∼3월에 공급되고; 수입을 하더라도 대부분 5∼6개월 전에 계약을 하기 때문에 추가 물량 확보가 어렵습니다. 멀쩡한 백신을 쓰지도 못하고 폐기하면 그만큼 타격이 큽니다. 이번 사태는 제보로 알려졌는데 문제는 그동안에도 이런 식으로 운영돼 왔을 수도 있다는 겁니다. 독감 유행주의보는 작년에는 11월15일 발령됐습니다. 늦어도 11월 까지는 접종을 마쳐야 한다는 얘깁니다. 이번 사태는 국민 건강과 안전에 직결된 문제입니다. 결코 간단히 넘길 사안이 아닙니다. 해결책을 찾아야하고 되풀이해서는 안됩니다. 정부는 백신을 포함한 의약품 이송·관리 업무를 더 철저하고 엄하게 관리 감독해야 합니다. 독감 백신 공급에 차질이 없도록 최선을 다하고 트윈데믹을 막는데도 정부는 심혈을 기울여야 합니다. 뉴스해설이었습니다. #백신 #https://i.ytimg.com/vi/NjtAwpBqwaw/default.jpg8public
9UEw5YTR4X3lQS184NURHeUxONVp5T3pOdWNNV3B5YWw3LS4yODlGNEE0NkRGMEEzMEQyElCkp4tc-9UPL9a4x_yPK_85DGyLN5ZyOzNucMWpyal7-UCcQTRi69dsVYHN3exePtZ1A2020-10-012020-09-22[뉴스해설] 의원들의 도덕성 자질 시비 KBS뉴스(News)김만흠 객원해설위원 최근 국회의원들의 도덕성과 자질 시비가 끊이지 않고 있습니다. 지난 20대 국회의 아쉬움을 극복하길 기대했던 21대 국회여서 더욱 안타깝습니다. 벌써 2명의 의원이 소속 당에서 제명됐고; 피의자로 기소된 의원도 있습니다. 또 다른 몇몇 의원들의 도덕성 문제와 위법 논란도 뜨겁습니다. 최근 상황은 공천 과정에서의 검증과 국회의원들의 이해충돌 문제에 대한 개선의 필요성을 더욱 부각시키고 있습니다. 공천과 선거과정에서 유권자가 후보를 보고 판단해 선택할 일이지만; 현실적으로 그 책임은 정당에 있습니다. 우리 현실은 과도한 특권을 부여하고 있다고 할 정도로 정당의 역할이 압도적이기 때문입니다. 지난 21대 총선을 앞두고 선거정치를 개혁하자는 취지로 선거법을 개정했지만 양당의 기득권 체제는 더 강화되었습니다. 준 연동형 선거제가 만든 위성정당이 나오면서 후보 선정이 허술하게 이뤄졌고 이는 일부 비례 대표 의원들의 자질논란으로 이어지고 있습니다. 비례대표 후보의 민주적 대표성과 자질 문제는 제도의 딜레마가 되고 있습니다. 국회의원들의 이해충돌도 이번에 문제가 되고 있습니다. 수 천억원 규모의 사업이익과 관련해 특정 의원이 거론되고 있는데; 해당 의원은 이해충돌과 무관한 사업 성과라고 주장하고 있습니다. 그렇잖아도 고위 공직자의 다주택 문제가 쟁점이 되면서 국회에서 임차인 연설이 유행하기도 했습니다. 현재의 부정 청탁금지법은 이해충돌과 관련된 조항이 유보된 채로 법제화된 상태입니다. 더구나 공정이 화두가 되고 있는 시대입니다. 국회의원과 권력층의 이해충돌 문제를 엄격하게 규정할 수 있도록 엄밀한 법제화가 조속히 이뤄져야 합니다. 국회의원들의 도덕성 의혹 논란; 현실적으로는 정당정치와 선거정치의 개혁이 해법입니다. 정당; 특히 큰 정당들의 특권을 줄여야 합니다. 정당들이 세력 대결을 하는 상황에서는 국회 내부의 자격심사나 윤리 징계가 제대로 작동하기 어렵습니다. 궁극적으로는 유권자 스스로가 정당에 끌려가기보다는 공직자의 자질과 책임에 주목해야 개선될 수 있습니다. 뉴스https://i.ytimg.com/vi/ElCkp4tc-9U/default.jpg9public
재생목록내영상ID재생목록영상ID재생목록고유ID재생목록내채널ID재생목록영상수집일자재생목록영상업로드일자재생목록명재생목록설명재생목록아이콘재생목록내순서공개여부
20UEw5YTR4X3lQS184NzBOTlNpVWtOaUh0aGpvZnRYRTNkYy4wOTA3OTZBNzVEMTUzOTMyZL77LyVoeLcPL9a4x_yPK_870NNSiUkNiHthjoftXE3dcUCcQTRi69dsVYHN3exePtZ1A2020-10-012020-09-14추미애; “국민께 송구” 첫 유감 표명…“절차 어길 이유 없었다” KBS뉴스(News)추미애 법무부 장관이 아들의 군 복무 중 '휴가 특혜 의혹'과 관련해 국민께 송구하다며 어제 처음 유감을 표명했습니다. 아들이 절차를 어길 이유가 전혀 없었다고 강조했고; 보좌관 전화 등 다른 의혹 등에 대해선 별도의 언급을 하지 않았습니다. ▣ 기사 더보기 : https:bit.ly2htjyxS ▣ KBS 뉴스 보기 ◇ PC : http:news.kbs.co.kr ◇ 모바일 : http:mn.kbs.co.kr ▣ 제보안내 ◇ 카카오톡에서 'KBS뉴스' 검색 ◇ 전화: 02-781-1234 ◇ 홈페이지: https:goo.gl4bWbkG ◇ 이메일: kbs1234@kbs.co.kr ▣ KBS뉴스 유튜브 구독하기 : https:goo.glqCWZjZ ▣ KBS뉴스 유튜브 커뮤니티 : https:goo.gl6yk #추미애 #아들 #휴가특혜https://i.ytimg.com/vi/ZL77LyVoeLc/default.jpg4public
21UEw5YTR4X3lQS184NzBOTlNpVWtOaUh0aGpvZnRYRTNkYy4xMkVGQjNCMUM1N0RFNEUxZiFEmFDTfb8PL9a4x_yPK_870NNSiUkNiHthjoftXE3dcUCcQTRi69dsVYHN3exePtZ1A2020-10-012020-09-14수도권 거리두기 2단계로…“추석 연휴 고비; 대응 다시 강화” KBS뉴스(News)어제 0시 기준 신규 확진자가 120여 명인데 11일째 백명 대를 기록한 겁니다. 정부가 지난 2주간 수도권에 적용한 거리두기 2.5단계를 오늘부터 2단계로 낮추기로 했습니다. ▣ 기사 더보기 : https:bit.ly2htjyxS ▣ KBS 뉴스 보기 ◇ PC : http:news.kbs.co.kr ◇ 모바일 : http:mn.kbs.co.kr ▣ 제보안내 ◇ 카카오톡에서 'KBS뉴스' 검색 ◇ 전화: 02-781-1234 ◇ 홈페이지: https:goo.gl4bWbkG ◇ 이메일: kbs1234@kbs.co.kr ▣ KBS뉴스 유튜브 구독하기 : https:goo.glqCWZjZ ▣ KBS뉴스 유튜브 커뮤니티 : https:goo.gl6yk #거리두기 #추석연휴 #코로나19https://i.ytimg.com/vi/ZiFEmFDTfb8/default.jpg5public
22UEw5YTR4X3lQS184NzBOTlNpVWtOaUh0aGpvZnRYRTNkYy41MzJCQjBCNDIyRkJDN0VDXb5S2TxpBCMPL9a4x_yPK_870NNSiUkNiHthjoftXE3dcUCcQTRi69dsVYHN3exePtZ1A2020-10-012020-09-14민주; 추미애 방어하다 잇단 구설…당직병은 “사실대로 증언” KBS뉴스(News)추미애 장관 아들 관련 의혹을 방어하던 민주당 의원의 발언이 또 논란이 됐습니다. 황희 의원이 휴가 의혹을 제기한 당직사병의 실명을 공개했다; 결국 사과한 건데요. 당사자는 '개인한테는 관심 꺼달라'면서 불쾌함을 나타냈습니다. ▣ 기사 더보기 : https:bit.ly2htjyxS ▣ KBS 뉴스 보기 ◇ PC : http:news.kbs.co.kr ◇ 모바일 : http:mn.kbs.co.kr ▣ 제보안내 ◇ 카카오톡에서 'KBS뉴스' 검색 ◇ 전화: 02-781-1234 ◇ 홈페이지: https:goo.gl4bWbkG ◇ 이메일: kbs1234@kbs.co.kr ▣ KBS뉴스 유튜브 구독하기 : https:goo.glqCWZjZ ▣ KBS뉴스 유튜브 커뮤니티 : https:goo.gl6yk #민주당 #추미애 #황희https://i.ytimg.com/vi/Xb5S2TxpBCM/default.jpg6public
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