Overview

Dataset statistics

Number of variables9
Number of observations605
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory42.7 KiB
Average record size in memory72.2 B

Variable types

Categorical5
Text3
DateTime1

Dataset

Description지방청 및 해경서별 연안사고 등에 관한 위험구역 관리 데이터로 지방청, 해경서, 파출소, 위험구역 설정일, 위험 등급, 장소 구분, 장소명, 주소, 상태 구분 등의 항목을 제공합니다.
Author해양경찰청
URLhttps://www.data.go.kr/data/15087118/fileData.do

Alerts

상태구분 has constant value ""Constant
해경서 is highly overall correlated with 지방청High correlation
지방청 is highly overall correlated with 해경서High correlation

Reproduction

Analysis started2023-12-12 17:54:16.317464
Analysis finished2023-12-12 17:54:17.341081
Duration1.02 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

지방청
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct5
Distinct (%)0.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.9 KiB
동해청
196 
남해청
125 
서해청
112 
제주청
105 
중부청
67 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row남해청
2nd row남해청
3rd row남해청
4th row동해청
5th row동해청

Common Values

ValueCountFrequency (%)
동해청 196
32.4%
남해청 125
20.7%
서해청 112
18.5%
제주청 105
17.4%
중부청 67
 
11.1%

Length

2023-12-13T02:54:17.397043image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T02:54:17.492945image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
동해청 196
32.4%
남해청 125
20.7%
서해청 112
18.5%
제주청 105
17.4%
중부청 67
 
11.1%

해경서
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct17
Distinct (%)2.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.9 KiB
동해
81 
울진
69 
서귀포
61 
통영
54 
평택
52 
Other values (12)
288 

Length

Max length3
Median length2
Mean length2.1008264
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row통영
2nd row통영
3rd row통영
4th row동해
5th row동해

Common Values

ValueCountFrequency (%)
동해 81
13.4%
울진 69
11.4%
서귀포 61
10.1%
통영 54
8.9%
평택 52
8.6%
제주 44
7.3%
부산 41
 
6.8%
완도 35
 
5.8%
목포 33
 
5.5%
속초 29
 
4.8%
Other values (7) 106
17.5%

Length

2023-12-13T02:54:17.647583image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
동해 81
13.4%
울진 69
11.4%
서귀포 61
10.1%
통영 54
8.9%
평택 52
8.6%
제주 44
7.3%
부산 41
 
6.8%
완도 35
 
5.8%
목포 33
 
5.5%
속초 29
 
4.8%
Other values (7) 106
17.5%

파출소
Text

Distinct75
Distinct (%)12.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.9 KiB
2023-12-13T02:54:17.871975image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length4
Median length2
Mean length2.1454545
Min length2

Characters and Unicode

Total characters1298
Distinct characters90
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique3 ?
Unique (%)0.5%

Sample

1st row거제남부
2nd row거제남부
3rd row거제남부
4th row임원
5th row임원
ValueCountFrequency (%)
서귀포 24
 
4.0%
제주 22
 
3.6%
성산 20
 
3.3%
강릉 19
 
3.1%
축산 19
 
3.1%
한림 17
 
2.8%
화순 17
 
2.8%
죽변 17
 
2.8%
호미곶 17
 
2.8%
임원 17
 
2.8%
Other values (65) 416
68.8%
2023-12-13T02:54:18.231654image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
산 92
 
7.1%
진 59
 
4.5%
포 48
 
3.7%
강 41
 
3.2%
호 32
 
2.5%
도 32
 
2.5%
릉 32
 
2.5%
주 30
 
2.3%
영 29
 
2.2%
서 29
 
2.2%
Other values (80) 874
67.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1298
100.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
산 92
 
7.1%
진 59
 
4.5%
포 48
 
3.7%
강 41
 
3.2%
호 32
 
2.5%
도 32
 
2.5%
릉 32
 
2.5%
주 30
 
2.3%
영 29
 
2.2%
서 29
 
2.2%
Other values (80) 874
67.3%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1298
100.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
산 92
 
7.1%
진 59
 
4.5%
포 48
 
3.7%
강 41
 
3.2%
호 32
 
2.5%
도 32
 
2.5%
릉 32
 
2.5%
주 30
 
2.3%
영 29
 
2.2%
서 29
 
2.2%
Other values (80) 874
67.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1298
100.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
산 92
 
7.1%
진 59
 
4.5%
포 48
 
3.7%
강 41
 
3.2%
호 32
 
2.5%
도 32
 
2.5%
릉 32
 
2.5%
주 30
 
2.3%
영 29
 
2.2%
서 29
 
2.2%
Other values (80) 874
67.3%

위험구역설정일
Date

Distinct88
Distinct (%)14.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.9 KiB
Minimum2015-01-01 00:00:00
Maximum2021-06-30 00:00:00
2023-12-13T02:54:18.374689image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T02:54:18.516340image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

위험등급
Categorical

Distinct3
Distinct (%)0.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.9 KiB
연안사고 위험구역
380 
사망사고 발생구역
158 
연안사고 다발구역
67 

Length

Max length9
Median length9
Mean length9
Min length9

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row사망사고 발생구역
2nd row사망사고 발생구역
3rd row사망사고 발생구역
4th row사망사고 발생구역
5th row사망사고 발생구역

Common Values

ValueCountFrequency (%)
연안사고 위험구역 380
62.8%
사망사고 발생구역 158
26.1%
연안사고 다발구역 67
 
11.1%

Length

2023-12-13T02:54:18.667901image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T02:54:18.782549image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
연안사고 447
36.9%
위험구역 380
31.4%
사망사고 158
 
13.1%
발생구역 158
 
13.1%
다발구역 67
 
5.5%

장소구분
Categorical

Distinct11
Distinct (%)1.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.9 KiB
방파제
177 
갯바위
101 
항포구
92 
선착장
77 
연안해역
72 
Other values (6)
86 

Length

Max length6
Median length3
Mean length3.1603306
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row방파제
2nd row방파제
3rd row해수욕장
4th row갯바위
5th row방파제

Common Values

ValueCountFrequency (%)
방파제 177
29.3%
갯바위 101
16.7%
항포구 92
15.2%
선착장 77
12.7%
연안해역 72
11.9%
해수욕장 27
 
4.5%
기타 26
 
4.3%
갯벌 12
 
2.0%
연안체험활동 9
 
1.5%
무인도서 9
 
1.5%

Length

2023-12-13T02:54:18.920336image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
방파제 177
29.3%
갯바위 101
16.7%
항포구 92
15.2%
선착장 77
12.7%
연안해역 72
11.9%
해수욕장 27
 
4.5%
기타 26
 
4.3%
갯벌 12
 
2.0%
연안체험활동 9
 
1.5%
무인도서 9
 
1.5%

장소명
Text

Distinct603
Distinct (%)99.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.9 KiB
2023-12-13T02:54:19.289582image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length20
Median length17
Mean length7.7289256
Min length2

Characters and Unicode

Total characters4676
Distinct characters374
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

Unique601 ?
Unique (%)99.3%

Sample

1st row홍포방파제
2nd row여차방파제
3rd row여차물양장
4th row갈남해변 갯바위
5th row갈남항 북방파제
ValueCountFrequency (%)
갯바위 85
 
7.6%
방파제 49
 
4.4%
남방파제 48
 
4.3%
북방파제 41
 
3.7%
선착장 31
 
2.8%
앞 26
 
2.3%
동방파제 12
 
1.1%
해안가 10
 
0.9%
해상 9
 
0.8%
주변 8
 
0.7%
Other values (694) 804
71.6%
2023-12-13T02:54:19.810444image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
519
 
11.1%
항 254
 
5.4%
방 199
 
4.3%
제 198
 
4.2%
파 185
 
4.0%
장 133
 
2.8%
갯 111
 
2.4%
위 109
 
2.3%
바 104
 
2.2%
해 104
 
2.2%
Other values (364) 2760
59.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3987
85.3%
Space Separator 519
 
11.1%
Close Punctuation 58
 
1.2%
Open Punctuation 58
 
1.2%
Decimal Number 37
 
0.8%
Other Punctuation 6
 
0.1%
Uppercase Letter 5
 
0.1%
Dash Punctuation 3
 
0.1%
Math Symbol 3
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
항 254
 
6.4%
방 199
 
5.0%
제 198
 
5.0%
파 185
 
4.6%
장 133
 
3.3%
갯 111
 
2.8%
위 109
 
2.7%
바 104
 
2.6%
해 104
 
2.6%
포 101
 
2.5%
Other values (348) 2489
62.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 13
35.1%
2 12
32.4%
3 9
24.3%
4 1
 
2.7%
8 1
 
2.7%
5 1
 
2.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
T 2
40.0%
M 1
20.0%
E 1
20.0%
P 1
20.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
519
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 58
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 58
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 6
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 3
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3987
85.3%
Common 684
 
14.6%
Latin 5
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
항 254
 
6.4%
방 199
 
5.0%
제 198
 
5.0%
파 185
 
4.6%
장 133
 
3.3%
갯 111
 
2.8%
위 109
 
2.7%
바 104
 
2.6%
해 104
 
2.6%
포 101
 
2.5%
Other values (348) 2489
62.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
519
75.9%
) 58
 
8.5%
( 58
 
8.5%
1 13
 
1.9%
2 12
 
1.8%
3 9
 
1.3%
, 6
 
0.9%
- 3
 
0.4%
~ 3
 
0.4%
4 1
 
0.1%
Other values (2) 2
 
0.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
T 2
40.0%
M 1
20.0%
E 1
20.0%
P 1
20.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3987
85.3%
ASCII 689
 
14.7%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
519
75.3%
) 58
 
8.4%
( 58
 
8.4%
1 13
 
1.9%
2 12
 
1.7%
3 9
 
1.3%
, 6
 
0.9%
- 3
 
0.4%
~ 3
 
0.4%
T 2
 
0.3%
Other values (6) 6
 
0.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
항 254
 
6.4%
방 199
 
5.0%
제 198
 
5.0%
파 185
 
4.6%
장 133
 
3.3%
갯 111
 
2.8%
위 109
 
2.7%
바 104
 
2.6%
해 104
 
2.6%
포 101
 
2.5%
Other values (348) 2489
62.4%

주소
Text

Distinct601
Distinct (%)99.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.9 KiB
2023-12-13T02:54:20.154512image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length72
Median length52
Mean length32.61157
Min length22

Characters and Unicode

Total characters19730
Distinct characters423
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique597 ?
Unique (%)98.7%

Sample

1st row경상남도 거제시 남부면 거제남서로 735-1 홍포방파제
2nd row경상남도 거제시 남부면 여차길 15 여차방파제
3rd row경상남도 거제시 남부면 여차길 16 여차해수욕장
4th row강원도 삼척시 원덕읍 갈남길 49-103 갈남하벽 갯바위
5th row강원도 삼척시 원덕읍 갈남길 69-24 갈남항 북방파제
ValueCountFrequency (%)
제주특별자치도 105
 
2.4%
경상북도 99
 
2.3%
강원도 97
 
2.3%
전라남도 96
 
2.2%
갯바위 65
 
1.5%
경상남도 61
 
1.4%
서귀포시 54
 
1.3%
제주시 52
 
1.2%
부산광역시 52
 
1.2%
방파제 47
 
1.1%
Other values (1875) 3575
83.1%
2023-12-13T02:54:20.677875image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
3703
 
18.8%
도 712
 
3.6%
1 482
 
2.4%
시 439
 
2.2%
남 363
 
1.8%
제 351
 
1.8%
동 329
 
1.7%
2 317
 
1.6%
면 309
 
1.6%
길 302
 
1.5%
Other values (413) 12423
63.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 13140
66.6%
Space Separator 3703
 
18.8%
Decimal Number 2216
 
11.2%
Dash Punctuation 251
 
1.3%
Close Punctuation 191
 
1.0%
Open Punctuation 191
 
1.0%
Lowercase Letter 16
 
0.1%
Other Punctuation 11
 
0.1%
Uppercase Letter 9
 
< 0.1%
Math Symbol 2
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
도 712
 
5.4%
시 439
 
3.3%
남 363
 
2.8%
제 351
 
2.7%
동 329
 
2.5%
면 309
 
2.4%
길 302
 
2.3%
항 301
 
2.3%
해 276
 
2.1%
로 270
 
2.1%
Other values (388) 9488
72.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 482
21.8%
2 317
14.3%
5 220
9.9%
3 219
9.9%
4 197
8.9%
0 182
 
8.2%
6 176
 
7.9%
7 160
 
7.2%
9 136
 
6.1%
8 127
 
5.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
M 3
33.3%
T 2
22.2%
P 1
 
11.1%
K 1
 
11.1%
E 1
 
11.1%
N 1
 
11.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 9
81.8%
: 1
 
9.1%
/ 1
 
9.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
3703
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 251
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 191
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 191
100.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
m 16
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 13140
66.6%
Common 6565
33.3%
Latin 25
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
도 712
 
5.4%
시 439
 
3.3%
남 363
 
2.8%
제 351
 
2.7%
동 329
 
2.5%
면 309
 
2.4%
길 302
 
2.3%
항 301
 
2.3%
해 276
 
2.1%
로 270
 
2.1%
Other values (388) 9488
72.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
3703
56.4%
1 482
 
7.3%
2 317
 
4.8%
- 251
 
3.8%
5 220
 
3.4%
3 219
 
3.3%
4 197
 
3.0%
) 191
 
2.9%
( 191
 
2.9%
0 182
 
2.8%
Other values (8) 612
 
9.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
m 16
64.0%
M 3
 
12.0%
T 2
 
8.0%
P 1
 
4.0%
K 1
 
4.0%
E 1
 
4.0%
N 1
 
4.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 13139
66.6%
ASCII 6590
33.4%
Compat Jamo 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
3703
56.2%
1 482
 
7.3%
2 317
 
4.8%
- 251
 
3.8%
5 220
 
3.3%
3 219
 
3.3%
4 197
 
3.0%
) 191
 
2.9%
( 191
 
2.9%
0 182
 
2.8%
Other values (15) 637
 
9.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
도 712
 
5.4%
시 439
 
3.3%
남 363
 
2.8%
제 351
 
2.7%
동 329
 
2.5%
면 309
 
2.4%
길 302
 
2.3%
항 301
 
2.3%
해 276
 
2.1%
로 270
 
2.1%
Other values (387) 9487
72.2%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 1
100.0%

상태구분
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.9 KiB
위험구역
605 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
위험구역 605
100.0%

Length

2023-12-13T02:54:20.824939image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T02:54:20.945507image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
위험구역 605
100.0%

Correlations

2023-12-13T02:54:21.031360image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
지방청해경서파출소위험구역설정일위험등급장소구분
지방청1.0001.0001.0000.9970.3780.585
해경서1.0001.0001.0000.9990.5400.635
파출소1.0001.0001.0000.9910.6840.791
위험구역설정일0.9970.9990.9911.0000.6490.775
위험등급0.3780.5400.6840.6491.0000.375
장소구분0.5850.6350.7910.7750.3751.000
2023-12-13T02:54:21.162271image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
위험등급해경서장소구분지방청
위험등급1.0000.3420.2350.308
해경서0.3421.0000.2950.990
장소구분0.2350.2951.0000.369
지방청0.3080.9900.3691.000
2023-12-13T02:54:21.265298image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
지방청해경서위험등급장소구분
지방청1.0000.9900.3080.369
해경서0.9901.0000.3420.295
위험등급0.3080.3421.0000.235
장소구분0.3690.2950.2351.000

Missing values

2023-12-13T02:54:17.148174image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T02:54:17.289265image/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

지방청해경서파출소위험구역설정일위험등급장소구분장소명주소상태구분
0남해청통영거제남부2015-01-01사망사고 발생구역방파제홍포방파제경상남도 거제시 남부면 거제남서로 735-1 홍포방파제위험구역
1남해청통영거제남부2015-01-01사망사고 발생구역방파제여차방파제경상남도 거제시 남부면 여차길 15 여차방파제위험구역
2남해청통영거제남부2015-01-01사망사고 발생구역해수욕장여차물양장경상남도 거제시 남부면 여차길 16 여차해수욕장위험구역
3동해청동해임원2015-01-01사망사고 발생구역갯바위갈남해변 갯바위강원도 삼척시 원덕읍 갈남길 49-103 갈남하벽 갯바위위험구역
4동해청동해임원2015-01-01사망사고 발생구역방파제갈남항 북방파제강원도 삼척시 원덕읍 갈남길 69-24 갈남항 북방파제위험구역
5동해청동해삼척2015-01-01사망사고 발생구역방파제대진항 방파제강원도 삼척시 근덕면 대진길 120 대진항 방파제위험구역
6동해청동해강릉2015-01-01사망사고 발생구역갯바위정동해변 갯바위강원도 강릉시 강동면 정동역길 17 정동진역 갯바위위험구역
7동해청동해강릉2015-01-01연안사고 다발구역방파제강릉항 북방파제강원도 강릉시 창해로14번길 55-11 (견소동) 강릉항 북방파제위험구역
8동해청동해임원2015-01-01연안사고 위험구역방파제월천항 북방파제강원도 삼척시 원덕읍 고포월천길 103-24 월천항 북방파제위험구역
9동해청동해임원2015-01-01연안사고 위험구역방파제호산항 남방파제강원도 삼척시 원덕읍 삼척로 734 호산항 남방파제위험구역
지방청해경서파출소위험구역설정일위험등급장소구분장소명주소상태구분
595제주청제주제주2021-05-12연안사고 위험구역항포구조천포구제주특별자치도 제주시 조천읍 조천북1길 33 조천포구위험구역
596제주청제주한림2021-05-12연안사고 위험구역기타협재해수욕장 상황실 앞 해상제주특별자치도 제주시 한림읍 한림로 329-10 협재해수욕장 상황실 앞 해상위험구역
597제주청제주한림2021-05-12연안사고 위험구역방파제용수방파제(신창리)제주특별자치도 제주시 한경면 용수리 4274 용수리 방파제 (용수리포구)위험구역
598서해청여수녹동2021-05-13사망사고 발생구역선착장송림선착장전라남도 고흥군 대서면 송림리 538-9 소매점 전남 고흥군 대서면 송림리 538-8 (송림선착장)위험구역
599서해청여수거문2021-05-13사망사고 발생구역갯바위평도 갯바위전라남도 여수시 삼산면 평도길 1 전남 여수시 삼산면 평도리위험구역
600서해청여수녹동2021-05-13연안사고 위험구역방파제소록대교 밑 방파제전라남도 고흥군 도양읍 목넘가는길 71-53 전남 고흥군 도양읍 봉암리 2665-5위험구역
601중부청평택대산2021-06-24사망사고 발생구역선착장대조도 선착장충청남도 당진시 석문면 난지3길 38-75 대조도 선착장위험구역
602중부청평택안산2021-06-24사망사고 발생구역선착장울도 선착장인천광역시 옹진군 덕적면 울도리 22 울도 선착장위험구역
603중부청평택안산2021-06-24연안사고 다발구역무인도서쪽박섬경기도 안산시 단원구 쪽박섬길 102(대부남동) 쪽박섬위험구역
604남해청울산방어진2021-06-30연안사고 다발구역항포구방어진 항울산광역시 동구 성끝길 2-1 (방어동) 방어진 항위험구역