Overview

Dataset statistics

Number of variables7
Number of observations606
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory33.9 KiB
Average record size in memory57.2 B

Variable types

Numeric1
Categorical2
Text4

Dataset

Description인천광역시 중구 도로명부여현황에 대한 정보입니다.파일명 인천광역시 중구_도로명부여현황내용 도로명, 도로기점, 도로종점 등
Author인천광역시 중구
URLhttps://data.incheon.go.kr/findData/publicDataDetail?dataId=15066174&srcSe=7661IVAWM27C61E190

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데이터기준일자 has constant value ""Constant
연번 is highly overall correlated with 도로위계High correlation
도로위계 is highly overall correlated with 연번High correlation
도로위계 is highly imbalanced (60.8%)Imbalance
연번 has unique valuesUnique
도로명 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2024-03-18 05:45:15.098225
Analysis finished2024-03-18 05:45:16.788121
Duration1.69 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

연번
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct606
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean4031569.5
Minimum1000029
Maximum4855417
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size5.5 KiB
2024-03-18T14:45:16.861734image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1000029
5-th percentile3149024.2
Q14247048.2
median4247210.5
Q34247383.8
95-th percentile4247509.8
Maximum4855417
Range3855388
Interquartile range (IQR)335.5

Descriptive statistics

Standard deviation495718.58
Coefficient of variation (CV)0.1229592
Kurtosis5.6056182
Mean4031569.5
Median Absolute Deviation (MAD)168
Skewness-2.1620209
Sum2.4431311 × 109
Variance2.4573691 × 1011
MonotonicityNot monotonic
2024-03-18T14:45:17.012374image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
3149001 1
 
0.2%
4247285 1
 
0.2%
4247287 1
 
0.2%
4247288 1
 
0.2%
4247289 1
 
0.2%
4247290 1
 
0.2%
4247291 1
 
0.2%
4247292 1
 
0.2%
3149044 1
 
0.2%
4247487 1
 
0.2%
Other values (596) 596
98.3%
ValueCountFrequency (%)
1000029 1
0.2%
1000037 1
0.2%
2008001 1
0.2%
2149001 1
0.2%
2149002 1
0.2%
2149003 1
0.2%
2149004 1
0.2%
2348202 1
0.2%
3008001 1
0.2%
3149001 1
0.2%
ValueCountFrequency (%)
4855417 1
0.2%
4855355 1
0.2%
4855354 1
0.2%
4855351 1
0.2%
4855350 1
0.2%
4853733 1
0.2%
4853732 1
0.2%
4247535 1
0.2%
4247534 1
0.2%
4247533 1
0.2%

도로위계
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct4
Distinct (%)0.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.9 KiB
길
492 
로
105 
대로
 
7
고속도로
 
2

Length

Max length4
Median length1
Mean length1.0214521
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row로
2nd row길
3rd row길
4th row길
5th row길

Common Values

ValueCountFrequency (%)
길 492
81.2%
로 105
 
17.3%
대로 7
 
1.2%
고속도로 2
 
0.3%

Length

2024-03-18T14:45:17.136635image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-03-18T14:45:17.264118image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
길 492
81.2%
로 105
 
17.3%
대로 7
 
1.2%
고속도로 2
 
0.3%

도로명
Text

UNIQUE 

Distinct606
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.9 KiB
2024-03-18T14:45:17.512412image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length12
Median length10
Mean length7.1386139
Min length3

Characters and Unicode

Total characters4326
Distinct characters153
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique606 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row개항로
2nd row개항로106번길
3rd row개항로45번길
4th row개항로53번길
5th row개항로96번길
ValueCountFrequency (%)
개항로 1
 
0.2%
월미로226번길 1
 
0.2%
월미로234번길 1
 
0.2%
월미로237번길 1
 
0.2%
월미로242번길 1
 
0.2%
월미로243번길 1
 
0.2%
월미로248번길 1
 
0.2%
월미로260번길 1
 
0.2%
월미로38번길 1
 
0.2%
월미로50번길 1
 
0.2%
Other values (596) 596
98.3%
2024-03-18T14:45:17.837847image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
로 585
 
13.5%
길 492
 
11.4%
번 462
 
10.7%
1 192
 
4.4%
2 173
 
4.0%
4 137
 
3.2%
3 124
 
2.9%
5 92
 
2.1%
6 84
 
1.9%
운 83
 
1.9%
Other values (143) 1902
44.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3206
74.1%
Decimal Number 1120
 
25.9%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
로 585
18.2%
길 492
 
15.3%
번 462
 
14.4%
운 83
 
2.6%
서 76
 
2.4%
대 64
 
2.0%
남 47
 
1.5%
항 44
 
1.4%
유 37
 
1.2%
해 35
 
1.1%
Other values (133) 1281
40.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 192
17.1%
2 173
15.4%
4 137
12.2%
3 124
11.1%
5 92
8.2%
6 84
7.5%
8 82
7.3%
0 81
7.2%
7 79
7.1%
9 76
 
6.8%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3206
74.1%
Common 1120
 
25.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
로 585
18.2%
길 492
 
15.3%
번 462
 
14.4%
운 83
 
2.6%
서 76
 
2.4%
대 64
 
2.0%
남 47
 
1.5%
항 44
 
1.4%
유 37
 
1.2%
해 35
 
1.1%
Other values (133) 1281
40.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
1 192
17.1%
2 173
15.4%
4 137
12.2%
3 124
11.1%
5 92
8.2%
6 84
7.5%
8 82
7.3%
0 81
7.2%
7 79
7.1%
9 76
 
6.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3206
74.1%
ASCII 1120
 
25.9%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
로 585
18.2%
길 492
 
15.3%
번 462
 
14.4%
운 83
 
2.6%
서 76
 
2.4%
대 64
 
2.0%
남 47
 
1.5%
항 44
 
1.4%
유 37
 
1.2%
해 35
 
1.1%
Other values (133) 1281
40.0%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
1 192
17.1%
2 173
15.4%
4 137
12.2%
3 124
11.1%
5 92
8.2%
6 84
7.5%
8 82
7.3%
0 81
7.2%
7 79
7.1%
9 76
 
6.8%

도로기점
Text

Distinct449
Distinct (%)74.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.9 KiB
2024-03-18T14:45:18.061670image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length21
Median length20
Mean length17.909241
Min length15

Characters and Unicode

Total characters10853
Distinct characters71
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique373 ?
Unique (%)61.6%

Sample

1st row인천광역시 중구 해안동4가4-1도
2nd row인천광역시 중구 경동241-1도
3rd row인천광역시 중구 내동217-15도
4th row인천광역시 중구 내동217-15도
5th row인천광역시 중구 경동241-1도
ValueCountFrequency (%)
인천광역시 606
31.2%
중구 603
31.0%
운서동 33
 
1.7%
도 22
 
1.1%
운북동 20
 
1.0%
북성동1가98-35도 10
 
0.5%
전동37-1도 9
 
0.5%
운남동 9
 
0.5%
운서동2685도 9
 
0.5%
중산동 8
 
0.4%
Other values (463) 615
31.6%
2024-03-18T14:45:18.422061image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1338
 
12.3%
중 654
 
6.0%
구 615
 
5.7%
인 614
 
5.7%
동 606
 
5.6%
광 606
 
5.6%
역 606
 
5.6%
시 606
 
5.6%
천 606
 
5.6%
1 523
 
4.8%
Other values (61) 4079
37.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 6574
60.6%
Decimal Number 2505
 
23.1%
Space Separator 1338
 
12.3%
Dash Punctuation 436
 
4.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
중 654
9.9%
구 615
9.4%
인 614
9.3%
동 606
9.2%
광 606
9.2%
역 606
9.2%
시 606
9.2%
천 606
9.2%
도 325
 
4.9%
운 238
 
3.6%
Other values (49) 1098
16.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 523
20.9%
2 390
15.6%
3 258
10.3%
8 221
8.8%
4 207
 
8.3%
7 206
 
8.2%
5 193
 
7.7%
9 189
 
7.5%
6 174
 
6.9%
0 144
 
5.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1338
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 436
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 6574
60.6%
Common 4279
39.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
중 654
9.9%
구 615
9.4%
인 614
9.3%
동 606
9.2%
광 606
9.2%
역 606
9.2%
시 606
9.2%
천 606
9.2%
도 325
 
4.9%
운 238
 
3.6%
Other values (49) 1098
16.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
1338
31.3%
1 523
 
12.2%
- 436
 
10.2%
2 390
 
9.1%
3 258
 
6.0%
8 221
 
5.2%
4 207
 
4.8%
7 206
 
4.8%
5 193
 
4.5%
9 189
 
4.4%
Other values (2) 318
 
7.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 6574
60.6%
ASCII 4279
39.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1338
31.3%
1 523
 
12.2%
- 436
 
10.2%
2 390
 
9.1%
3 258
 
6.0%
8 221
 
5.2%
4 207
 
4.8%
7 206
 
4.8%
5 193
 
4.5%
9 189
 
4.4%
Other values (2) 318
 
7.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
중 654
9.9%
구 615
9.4%
인 614
9.3%
동 606
9.2%
광 606
9.2%
역 606
9.2%
시 606
9.2%
천 606
9.2%
도 325
 
4.9%
운 238
 
3.6%
Other values (49) 1098
16.7%

도로종점
Text

Distinct466
Distinct (%)76.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.9 KiB
2024-03-18T14:45:18.641012image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length22
Median length21
Mean length18.008251
Min length14

Characters and Unicode

Total characters10913
Distinct characters76
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique401 ?
Unique (%)66.2%

Sample

1st row인천광역시 중구 경동80-1도
2nd row인천광역시 중구 경동241-1도
3rd row인천광역시 중구 내동217-15도
4th row인천광역시 중구 내동217-15도
5th row인천광역시 중구 율목동253-2도
ValueCountFrequency (%)
인천광역시 606
31.0%
중구 600
30.7%
운서동 29
 
1.5%
운북동 19
 
1.0%
도 18
 
0.9%
운남동 12
 
0.6%
운서동2685도 10
 
0.5%
임 10
 
0.5%
중산동 9
 
0.5%
북성동1가98-6도 8
 
0.4%
Other values (484) 632
32.4%
2024-03-18T14:45:18.989823image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1347
 
12.3%
중 655
 
6.0%
구 616
 
5.6%
동 612
 
5.6%
인 610
 
5.6%
천 606
 
5.6%
광 606
 
5.6%
역 606
 
5.6%
시 606
 
5.6%
1 581
 
5.3%
Other values (66) 4068
37.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 6558
60.1%
Decimal Number 2558
 
23.4%
Space Separator 1347
 
12.3%
Dash Punctuation 450
 
4.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
중 655
10.0%
구 616
9.4%
동 612
9.3%
인 610
9.3%
천 606
9.2%
광 606
9.2%
역 606
9.2%
시 606
9.2%
도 289
 
4.4%
운 234
 
3.6%
Other values (54) 1118
17.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 581
22.7%
2 349
13.6%
3 281
11.0%
4 219
 
8.6%
7 216
 
8.4%
8 213
 
8.3%
5 201
 
7.9%
9 186
 
7.3%
6 180
 
7.0%
0 132
 
5.2%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1347
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 450
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 6558
60.1%
Common 4355
39.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
중 655
10.0%
구 616
9.4%
동 612
9.3%
인 610
9.3%
천 606
9.2%
광 606
9.2%
역 606
9.2%
시 606
9.2%
도 289
 
4.4%
운 234
 
3.6%
Other values (54) 1118
17.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
1347
30.9%
1 581
13.3%
- 450
 
10.3%
2 349
 
8.0%
3 281
 
6.5%
4 219
 
5.0%
7 216
 
5.0%
8 213
 
4.9%
5 201
 
4.6%
9 186
 
4.3%
Other values (2) 312
 
7.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 6558
60.1%
ASCII 4355
39.9%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1347
30.9%
1 581
13.3%
- 450
 
10.3%
2 349
 
8.0%
3 281
 
6.5%
4 219
 
5.0%
7 216
 
5.0%
8 213
 
4.9%
5 201
 
4.6%
9 186
 
4.3%
Other values (2) 312
 
7.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
중 655
10.0%
구 616
9.4%
동 612
9.3%
인 610
9.3%
천 606
9.2%
광 606
9.2%
역 606
9.2%
시 606
9.2%
도 289
 
4.4%
운 234
 
3.6%
Other values (54) 1118
17.0%

부여사유
Text

Distinct594
Distinct (%)98.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.9 KiB
2024-03-18T14:45:19.315392image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length55
Median length49
Mean length36.976898
Min length11

Characters and Unicode

Total characters22408
Distinct characters342
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique587 ?
Unique (%)96.9%

Sample

1st row개항의 중심이였음을 알리기 위한 지역적 특성을 활용
2nd row개항로 시작지점에서부터 약 1,060m 지점에서 오른쪽으로 분기되는 도로
3rd row개항로 시작지점에서부터 약 450m 지점에서 왼쪽으로 분기되는 도로
4th row개항로 시작지점에서부터 약 530m 지점에서 왼쪽으로 분기되는 도로
5th row개항로 시작지점에서부터 약 960m 지점에서 오른쪽으로 분기되는 도로
ValueCountFrequency (%)
도로 467
 
10.1%
분기되는 464
 
10.1%
시작지점에서부터 458
 
10.0%
지점에서 394
 
8.6%
약 392
 
8.5%
오른쪽으로 241
 
5.2%
왼쪽으로 219
 
4.8%
활용 51
 
1.1%
반영 44
 
1.0%
서해대로 25
 
0.5%
Other values (900) 1846
40.1%
2024-03-18T14:45:19.782265image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
3997
 
17.8%
로 1599
 
7.1%
서 1056
 
4.7%
지 1007
 
4.5%
에 974
 
4.3%
점 923
 
4.1%
도 619
 
2.8%
0 537
 
2.4%
는 529
 
2.4%
시 514
 
2.3%
Other values (332) 10653
47.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 16179
72.2%
Space Separator 3997
 
17.8%
Decimal Number 1566
 
7.0%
Lowercase Letter 456
 
2.0%
Other Punctuation 179
 
0.8%
Open Punctuation 15
 
0.1%
Close Punctuation 15
 
0.1%
Uppercase Letter 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
로 1599
 
9.9%
서 1056
 
6.5%
지 1007
 
6.2%
에 974
 
6.0%
점 923
 
5.7%
도 619
 
3.8%
는 529
 
3.3%
시 514
 
3.2%
쪽 491
 
3.0%
부 487
 
3.0%
Other values (315) 7980
49.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 537
34.3%
1 197
 
12.6%
2 160
 
10.2%
4 131
 
8.4%
3 124
 
7.9%
5 99
 
6.3%
7 87
 
5.6%
9 81
 
5.2%
6 76
 
4.9%
8 74
 
4.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 173
96.6%
' 6
 
3.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
3997
100.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
m 456
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 15
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 15
100.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
M 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 16179
72.2%
Common 5772
 
25.8%
Latin 457
 
2.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
로 1599
 
9.9%
서 1056
 
6.5%
지 1007
 
6.2%
에 974
 
6.0%
점 923
 
5.7%
도 619
 
3.8%
는 529
 
3.3%
시 514
 
3.2%
쪽 491
 
3.0%
부 487
 
3.0%
Other values (315) 7980
49.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
3997
69.2%
0 537
 
9.3%
1 197
 
3.4%
, 173
 
3.0%
2 160
 
2.8%
4 131
 
2.3%
3 124
 
2.1%
5 99
 
1.7%
7 87
 
1.5%
9 81
 
1.4%
Other values (5) 186
 
3.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
m 456
99.8%
M 1
 
0.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 16179
72.2%
ASCII 6229
 
27.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
3997
64.2%
0 537
 
8.6%
m 456
 
7.3%
1 197
 
3.2%
, 173
 
2.8%
2 160
 
2.6%
4 131
 
2.1%
3 124
 
2.0%
5 99
 
1.6%
7 87
 
1.4%
Other values (7) 268
 
4.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
로 1599
 
9.9%
서 1056
 
6.5%
지 1007
 
6.2%
에 974
 
6.0%
점 923
 
5.7%
도 619
 
3.8%
는 529
 
3.3%
시 514
 
3.2%
쪽 491
 
3.0%
부 487
 
3.0%
Other values (315) 7980
49.3%

데이터기준일자
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.9 KiB
2023-07-31
606 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row2023-07-31
2nd row2023-07-31
3rd row2023-07-31
4th row2023-07-31
5th row2023-07-31

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2023-07-31 606
100.0%

Length

2024-03-18T14:45:19.907493image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-03-18T14:45:20.008409image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2023-07-31 606
100.0%

Interactions

2024-03-18T14:45:16.470740image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2024-03-18T14:45:20.059603image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연번도로위계
연번1.0000.967
도로위계0.9671.000
2024-03-18T14:45:20.139694image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연번도로위계
연번1.0000.972
도로위계0.9721.000

Missing values

2024-03-18T14:45:16.639102image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-03-18T14:45:16.742588image/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

연번도로위계도로명도로기점도로종점부여사유데이터기준일자
03149001로개항로인천광역시 중구 해안동4가4-1도인천광역시 중구 경동80-1도개항의 중심이였음을 알리기 위한 지역적 특성을 활용2023-07-31
14247001길개항로106번길인천광역시 중구 경동241-1도인천광역시 중구 경동241-1도개항로 시작지점에서부터 약 1,060m 지점에서 오른쪽으로 분기되는 도로2023-07-31
24247002길개항로45번길인천광역시 중구 내동217-15도인천광역시 중구 내동217-15도개항로 시작지점에서부터 약 450m 지점에서 왼쪽으로 분기되는 도로2023-07-31
34247003길개항로53번길인천광역시 중구 내동217-15도인천광역시 중구 내동217-15도개항로 시작지점에서부터 약 530m 지점에서 왼쪽으로 분기되는 도로2023-07-31
44247004길개항로96번길인천광역시 중구 경동241-1도인천광역시 중구 율목동253-2도개항로 시작지점에서부터 약 960m 지점에서 오른쪽으로 분기되는 도로2023-07-31
53149077로고들재로인천광역시 중구 운남동1761-31인천광역시 중구 운남동1766-8산마루에 고인돌이 있어 붙여진 옛 지명 활용2023-07-31
63149002로공항동로인천광역시 중구 운서동2854-1 도인천광역시 중구 운서동2861도공항 동쪽에 위치한 도로로서 시설물 명칭과 방위 활용2023-07-31
74247005길공항동로135번길인천광역시 중구 운서동2842도인천광역시 중구 운서동2854제공항동로 시작지점에서부터 약 1,350m 지점에서 왼쪽으로 분기되는 도로2023-07-31
84247006길공항동로193번길인천광역시 중구 운서동2842도인천광역시 중구 운서동2851-19잡공항동로 시작지점에서부터 약 1,930m 지점에서 왼쪽으로 분기되는 도로2023-07-31
94247007길공항동로1길인천광역시 중구 운서동2861-23도인천광역시 중구 운서동2840유공항동로부근 도로로서 일련번호방식 도로명 활용2023-07-31
연번도로위계도로명도로기점도로종점부여사유데이터기준일자
5963149059로홍예문로인천광역시 중구 해안동3가4도인천광역시 중구 전동37-1도홍예문을 지나는 도로로 지역문화재명 활용2023-07-31
5974247400길홍예문로68번길인천광역시 중구 전동37-1도인천광역시 중구 전동37-1도홍예문로 시작지점에서부터 약 680m 지점에서 오른쪽으로 분기되는 도로2023-07-31
5984247401길홍예문로98번길인천광역시 중구 전동37-1도인천광역시 중구 인현동90-13도홍예문로 시작지점에서부터 약 980m 지점에서 오른쪽으로 분기되는 도로2023-07-31
5993149094로화랑목로인천광역시 중구 운서동3046-12인천광역시 중구 운서동3025-1삼국시대 화랑들이 넘나들던 곳인 '화랑목'있었다는 옛 지명 활용2023-07-31
6004247499길화랑목로100번길인천광역시 중구 운서동3021-8인천광역시 중구 운서동3046-1화랑목로의 시작지점에서부터 약1000m지점에서 오른쪽으로 분기되는 도로2023-07-31
6013149060로흰바위로인천광역시 중구 운서동2821도인천광역시 중구 운서동2821도마을에 흰바위가 있었다 하여 붙여진 자연지명 활용2023-07-31
6024247457길흰바위로232번길인천광역시 중구 운서동1600-1인천광역시 중구 운서동1602-13흰바위로의 시작지점에서부터 약2310m지점에서 오른쪽으로 분기되는 도로2023-07-31
6034247402길흰바위로27번길인천광역시 중구 운서동2821도인천광역시 중구 운서동2818도흰바위로 시작지점에서부터 약 270m 지점에서 왼쪽으로 분기되는 도로2023-07-31
6044247403길흰바위로59번길인천광역시 중구 운서동2821도인천광역시 중구 운서동2818도흰바위로 시작지점에서부터 약 590m 지점에서 왼쪽으로 분기되는 도로2023-07-31
6054247505길흰바위로92번길인천광역시 중구 운서동3109-1인천광역시 중구 운서동3109-42흰바위로의 시작지점에서부터 약910m지점에서 오른쪽으로 분기되는 도로2023-07-31