Overview

Dataset statistics

Number of variables22
Number of observations613
Missing cells6018
Missing cells (%)44.6%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory109.7 KiB
Average record size in memory183.2 B

Variable types

Text11
Numeric1
Categorical2
Unsupported5
Boolean1
DateTime2

Dataset

Description관리번호,과제/법령명(아이디어제목),진행상황(1.아이디어제출2.검토3.건의,4.상황.5.종료),단계별 상세 부서,단계별 상세 내용,공개여부(y,n),관련볍령,현황및문제점,아이디어제안,법령제도개선조항,개선안대비표(현행),개선안대비표(개선안),건의부처1,건의부처2,건의부처3,파일명,등록일,수정일,첨부파일 오리지널명,소관부서,소관부서2,소관부서3
Author서울특별시
URLhttps://data.seoul.go.kr/dataList/OA-15748/S/1/datasetView.do

Alerts

공개여부(y,n) has constant value ""Constant
단계별 상세 부서 is highly imbalanced (68.4%)Imbalance
단계별 상세 내용 has 613 (100.0%) missing valuesMissing
공개여부(y,n) has 218 (35.6%) missing valuesMissing
관련볍령 has 101 (16.5%) missing valuesMissing
개선안대비표(현행) has 613 (100.0%) missing valuesMissing
개선안대비표(개선안) has 613 (100.0%) missing valuesMissing
건의부처1 has 117 (19.1%) missing valuesMissing
건의부처2 has 604 (98.5%) missing valuesMissing
건의부처3 has 606 (98.9%) missing valuesMissing
파일명 has 589 (96.1%) missing valuesMissing
첨부파일 오리지널명 has 589 (96.1%) missing valuesMissing
소관부서 has 129 (21.0%) missing valuesMissing
소관부서2 has 613 (100.0%) missing valuesMissing
소관부서3 has 613 (100.0%) missing valuesMissing
관리번호 has unique valuesUnique
단계별 상세 내용 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysisUnsupported
개선안대비표(현행) is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysisUnsupported
개선안대비표(개선안) is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysisUnsupported
소관부서2 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysisUnsupported
소관부서3 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysisUnsupported

Reproduction

Analysis started2024-05-17 22:42:23.415236
Analysis finished2024-05-17 22:42:27.409411
Duration3.99 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

관리번호
Text

UNIQUE 

Distinct613
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.9 KiB
2024-05-18T07:42:27.823730image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length10
Median length9
Mean length8.8336052
Min length6

Characters and Unicode

Total characters5415
Distinct characters14
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

Unique613 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st rowB00294
2nd rowB00293
3rd rowB00292
4th rowB00291
5th rowB00290
ValueCountFrequency (%)
b00294 1
 
0.2%
2013-b099 1
 
0.2%
2013-b090 1
 
0.2%
2013-b105 1
 
0.2%
2013-b104 1
 
0.2%
2013-b103 1
 
0.2%
2013-b102 1
 
0.2%
2013-b101 1
 
0.2%
2013-b100 1
 
0.2%
2013-b097 1
 
0.2%
Other values (603) 603
98.4%
2024-05-18T07:42:28.848518image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 1323
24.4%
2 862
15.9%
1 810
15.0%
- 578
10.7%
B 519
 
9.6%
6 273
 
5.0%
3 240
 
4.4%
4 225
 
4.2%
9 137
 
2.5%
7 128
 
2.4%
Other values (4) 320
 
5.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 4224
78.0%
Uppercase Letter 613
 
11.3%
Dash Punctuation 578
 
10.7%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 1323
31.3%
2 862
20.4%
1 810
19.2%
6 273
 
6.5%
3 240
 
5.7%
4 225
 
5.3%
9 137
 
3.2%
7 128
 
3.0%
8 122
 
2.9%
5 104
 
2.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 519
84.7%
A 93
 
15.2%
C 1
 
0.2%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 578
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 4802
88.7%
Latin 613
 
11.3%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
0 1323
27.6%
2 862
18.0%
1 810
16.9%
- 578
12.0%
6 273
 
5.7%
3 240
 
5.0%
4 225
 
4.7%
9 137
 
2.9%
7 128
 
2.7%
8 122
 
2.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
B 519
84.7%
A 93
 
15.2%
C 1
 
0.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 5415
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 1323
24.4%
2 862
15.9%
1 810
15.0%
- 578
10.7%
B 519
 
9.6%
6 273
 
5.0%
3 240
 
4.4%
4 225
 
4.2%
9 137
 
2.5%
7 128
 
2.4%
Other values (4) 320
 
5.9%

과제/법령명(아이디어제목)
Text

Distinct610
Distinct (%)99.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.9 KiB
2024-05-18T07:42:29.725150image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length83
Median length46
Mean length22.936378
Min length3

Characters and Unicode

Total characters14060
Distinct characters483
Distinct categories14 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks6 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique608 ?
Unique (%)99.2%

Sample

1st row황사, 미세먼지 오염에 대한 국제법 제정
2nd row청소년보호법폐지해라
3rd row서울특별시제1인사위원회 공고 제2016-24호 경력범위 수정요청
4th row정말 한부모를 위한 한부모가정지원법
5th row거리 노숙인 보호를 위한 관련 입법 보완 제안
ValueCountFrequency (%)
및 61
 
1.8%
60
 
1.8%
개선 57
 
1.7%
위한 53
 
1.6%
확대 39
 
1.2%
대한 35
 
1.0%
개정 34
 
1.0%
완화 29
 
0.9%
관련 27
 
0.8%
마련 26
 
0.8%
Other values (1974) 2930
87.4%
2024-05-18T07:42:31.022388image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
2771
 
19.7%
정 261
 
1.9%
지 258
 
1.8%
시 215
 
1.5%
제 188
 
1.3%
한 183
 
1.3%
대 178
 
1.3%
의 175
 
1.2%
기 174
 
1.2%
사 170
 
1.2%
Other values (473) 9487
67.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 10885
77.4%
Space Separator 2771
 
19.7%
Other Punctuation 164
 
1.2%
Decimal Number 96
 
0.7%
Uppercase Letter 41
 
0.3%
Open Punctuation 33
 
0.2%
Close Punctuation 33
 
0.2%
Lowercase Letter 15
 
0.1%
Dash Punctuation 11
 
0.1%
Math Symbol 6
 
< 0.1%
Other values (4) 5
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
정 261
 
2.4%
지 258
 
2.4%
시 215
 
2.0%
제 188
 
1.7%
한 183
 
1.7%
대 178
 
1.6%
의 175
 
1.6%
기 174
 
1.6%
사 170
 
1.6%
개 168
 
1.5%
Other values (414) 8915
81.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
M 6
14.6%
S 6
14.6%
R 4
9.8%
P 3
7.3%
C 3
7.3%
L 3
7.3%
E 3
7.3%
D 3
7.3%
N 2
 
4.9%
A 2
 
4.9%
Other values (5) 6
14.6%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
? 75
45.7%
, 26
 
15.9%
. 14
 
8.5%
! 10
 
6.1%
& 8
 
4.9%
' 8
 
4.9%
; 6
 
3.7%
# 6
 
3.7%
% 4
 
2.4%
/ 3
 
1.8%
Other values (3) 4
 
2.4%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
i 3
20.0%
e 3
20.0%
f 2
13.3%
k 1
 
6.7%
g 1
 
6.7%
n 1
 
6.7%
o 1
 
6.7%
t 1
 
6.7%
c 1
 
6.7%
m 1
 
6.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
4 24
25.0%
1 18
18.8%
3 13
13.5%
2 11
11.5%
0 9
 
9.4%
8 7
 
7.3%
5 7
 
7.3%
9 4
 
4.2%
6 3
 
3.1%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 29
87.9%
「 4
 
12.1%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 29
87.9%
」 4
 
12.1%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
> 3
50.0%
< 3
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
2771
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 11
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
˙ 2
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 1
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 1
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 10885
77.4%
Common 3119
 
22.2%
Latin 56
 
0.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
정 261
 
2.4%
지 258
 
2.4%
시 215
 
2.0%
제 188
 
1.7%
한 183
 
1.7%
대 178
 
1.6%
의 175
 
1.6%
기 174
 
1.6%
사 170
 
1.6%
개 168
 
1.5%
Other values (414) 8915
81.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
2771
88.8%
? 75
 
2.4%
( 29
 
0.9%
) 29
 
0.9%
, 26
 
0.8%
4 24
 
0.8%
1 18
 
0.6%
. 14
 
0.4%
3 13
 
0.4%
2 11
 
0.4%
Other values (24) 109
 
3.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
M 6
 
10.7%
S 6
 
10.7%
R 4
 
7.1%
i 3
 
5.4%
P 3
 
5.4%
e 3
 
5.4%
C 3
 
5.4%
L 3
 
5.4%
E 3
 
5.4%
D 3
 
5.4%
Other values (15) 19
33.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 10883
77.4%
ASCII 3161
 
22.5%
None 10
 
0.1%
Modifier Letters 2
 
< 0.1%
Compat Jamo 2
 
< 0.1%
Punctuation 2
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
2771
87.7%
? 75
 
2.4%
( 29
 
0.9%
) 29
 
0.9%
, 26
 
0.8%
4 24
 
0.8%
1 18
 
0.6%
. 14
 
0.4%
3 13
 
0.4%
2 11
 
0.3%
Other values (43) 151
 
4.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
정 261
 
2.4%
지 258
 
2.4%
시 215
 
2.0%
제 188
 
1.7%
한 183
 
1.7%
대 178
 
1.6%
의 175
 
1.6%
기 174
 
1.6%
사 170
 
1.6%
개 168
 
1.5%
Other values (412) 8913
81.9%
None
ValueCountFrequency (%)
「 4
40.0%
」 4
40.0%
？ 2
20.0%
Modifier Letters
ValueCountFrequency (%)
˙ 2
100.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅗ 1
50.0%
ㄱ 1
50.0%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 1
50.0%
‘ 1
50.0%

진행상황(1.아이디어제출2.검토3.건의,4.상황.5.종료)
Real number (ℝ)

Distinct10
Distinct (%)1.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean5.7928222
Minimum1
Maximum10
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size5.5 KiB
2024-05-18T07:42:31.552062image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile2
Q14
median6
Q37
95-th percentile10
Maximum10
Range9
Interquartile range (IQR)3

Descriptive statistics

Standard deviation2.3124727
Coefficient of variation (CV)0.39919622
Kurtosis-0.44341023
Mean5.7928222
Median Absolute Deviation (MAD)2
Skewness0.032417658
Sum3551
Variance5.3475301
MonotonicityNot monotonic
2024-05-18T07:42:32.062354image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=10)
ValueCountFrequency (%)
6 211
34.4%
3 89
14.5%
8 68
 
11.1%
10 64
 
10.4%
5 52
 
8.5%
4 44
 
7.2%
7 35
 
5.7%
1 24
 
3.9%
2 15
 
2.4%
9 11
 
1.8%
ValueCountFrequency (%)
1 24
 
3.9%
2 15
 
2.4%
3 89
14.5%
4 44
 
7.2%
5 52
 
8.5%
6 211
34.4%
7 35
 
5.7%
8 68
 
11.1%
9 11
 
1.8%
10 64
 
10.4%
ValueCountFrequency (%)
10 64
 
10.4%
9 11
 
1.8%
8 68
 
11.1%
7 35
 
5.7%
6 211
34.4%
5 52
 
8.5%
4 44
 
7.2%
3 89
14.5%
2 15
 
2.4%
1 24
 
3.9%

단계별 상세 부서
Categorical

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.9 KiB
<NA>
578 
미반영
 
35

Length

Max length4
Median length4
Mean length3.9429038
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 578
94.3%
미반영 35
 
5.7%

Length

2024-05-18T07:42:32.513128image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T07:42:32.808122image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
na 578
94.3%
미반영 35
 
5.7%

단계별 상세 내용
Unsupported

MISSING  REJECTED  UNSUPPORTED 

Missing613
Missing (%)100.0%
Memory size5.5 KiB

공개여부(y,n)
Boolean

CONSTANT  MISSING 

Distinct1
Distinct (%)0.3%
Missing218
Missing (%)35.6%
Memory size1.3 KiB
True
395 
(Missing)
218 
ValueCountFrequency (%)
True 395
64.4%
(Missing) 218
35.6%
2024-05-18T07:42:33.052259image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

관련볍령
Text

MISSING 

Distinct359
Distinct (%)70.1%
Missing101
Missing (%)16.5%
Memory size4.9 KiB
2024-05-18T07:42:33.708599image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length61
Median length34
Mean length13.673828
Min length1

Characters and Unicode

Total characters7001
Distinct characters279
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique299 ?
Unique (%)58.4%

Sample

1st row환경 정화
2nd row청소년보호법폐지해라
3rd row건강가정기본법 제 35조 3항
4th row한부모가정지원법
5th row노숙인 등의 복지 및 자립지원에 관한 법률, 동 시행령
ValueCountFrequency (%)
및 132
 
8.0%
시행령 118
 
7.2%
관한 111
 
6.8%
법률 83
 
5.0%
시행규칙 33
 
2.0%
도시 31
 
1.9%
주거환경정비법 24
 
1.5%
같은 23
 
1.4%
지방세법 23
 
1.4%
법 22
 
1.3%
Other values (545) 1044
63.5%
2024-05-18T07:42:35.133959image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1165
 
16.6%
법 510
 
7.3%
시 270
 
3.9%
관 195
 
2.8%
행 185
 
2.6%
한 155
 
2.2%
지 146
 
2.1%
령 141
 
2.0%
및 136
 
1.9%
에 125
 
1.8%
Other values (269) 3973
56.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 5732
81.9%
Space Separator 1165
 
16.6%
Other Punctuation 65
 
0.9%
Decimal Number 25
 
0.4%
Open Punctuation 5
 
0.1%
Close Punctuation 5
 
0.1%
Dash Punctuation 2
 
< 0.1%
Uppercase Letter 2
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
법 510
 
8.9%
시 270
 
4.7%
관 195
 
3.4%
행 185
 
3.2%
한 155
 
2.7%
지 146
 
2.5%
령 141
 
2.5%
및 136
 
2.4%
에 125
 
2.2%
정 113
 
2.0%
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65.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 8
32.0%
3 6
24.0%
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8.0%
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8.0%
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8.0%
5 2
 
8.0%
2 1
 
4.0%
6 1
 
4.0%
7 1
 
4.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 34
52.3%
? 16
24.6%
! 7
 
10.8%
. 5
 
7.7%
& 1
 
1.5%
# 1
 
1.5%
; 1
 
1.5%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 4
80.0%
「 1
 
20.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 4
80.0%
」 1
 
20.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
P 1
50.0%
C 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1165
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 5732
81.9%
Common 1267
 
18.1%
Latin 2
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
법 510
 
8.9%
시 270
 
4.7%
관 195
 
3.4%
행 185
 
3.2%
한 155
 
2.7%
지 146
 
2.5%
령 141
 
2.5%
및 136
 
2.4%
에 125
 
2.2%
정 113
 
2.0%
Other values (245) 3756
65.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
1165
91.9%
, 34
 
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Latin
ValueCountFrequency (%)
P 1
50.0%
C 1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 5732
81.9%
ASCII 1267
 
18.1%
None 2
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1165
91.9%
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1.3%
1 8
 
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0.6%
3 6
 
0.5%
. 5
 
0.4%
( 4
 
0.3%
) 4
 
0.3%
0 2
 
0.2%
Other values (12) 16
 
1.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
법 510
 
8.9%
시 270
 
4.7%
관 195
 
3.4%
행 185
 
3.2%
한 155
 
2.7%
지 146
 
2.5%
령 141
 
2.5%
및 136
 
2.4%
에 125
 
2.2%
정 113
 
2.0%
Other values (245) 3756
65.5%
None
ValueCountFrequency (%)
」 1
50.0%
「 1
50.0%

현황및문제점
Text

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Missing (%)0.0%
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Characters and Unicode

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Distinct categories18 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks15 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique611 ?
Unique (%)99.7%

Sample

1st row겨울옷을 벗자마자 불어온 황사, 그리고 미세먼지의 위협은 앞으로 계속 지속될 것입니다. 끝이 보이지 않는 공기오염. 이대로 방치하고 마스크를 쓰고, 창문을 닫고 살 순 없습니다. 몽골과 중국의 환경오염을 왜 대한민국이 고스란히 피해 받아야 합니까? 몽골과 중국은 어떤 대책이 있고, 노력을 하고 있습니까? 중국의 갑부들은 호주, 캐나다, 제주도로 이민을 가고 있습니다. 그 돈으로 자국의 환경 개선에 앞장서야 할텐데 말이죠.
2nd row이것때문에 불량학생들이 더 깝치고 더날리고 더담배피우는사람더늘어나게하고 더나쁜짓하게만든다 너는 예를들면 다른탈쓰고와서 사기치면 좋냐
3rd row서울특별시제1인사위원회 공고 제2016-24호 2016년도 서울특별시 사회복지직 민간경력자 채용시험 시행계획 공고를 참고하면 3년이상의 사회복지관련 기관에서의 경력이 있는 자에 한에서 지방직 사회복지공무원을 임용한다고 되어있습니다. 공고문 붙임1에 보면 19개의 경력인정 범위가 쓰여져 있습니다. 저의 자녀는 민간경력자 채용시험에 응시하기위해 많은 날들을 공부하며 임용되기위해 노력하였습니다. 하지만 붙임1의 경력범위에 건강가정지원센터에 대한 언급이 없습니다. 건강가정지원센터에서 사회복지사로써 수급, 다문화, 한부모등 사회적 취약계층의 사례관리와 그들의 역량강화를 위해 3년동안 열심히 달려온 저의 자녀가 그 경력을 인정받지 못한다며 매우 상심해 있습니다. 건강가정기본법 제 35조(건강가정지원센터의 설치) ① 국가 및 지방자치단체는 가정문제의 예방?상담 및 치료, 건강가정의 유지를 위한 프로그램의 개발, 가족문화운동의 전개, 가정관련 정보 및 자료제공 등을 위하여 건강가정지원센터(이하 '센터'라 한다)를 설치?운영하여야 한다. <개정 2011.9.15.> ②센터에는 건강가정사업을 수행하기 위하여 관련분야에 대한 학식과 경험을 가진전문가(이하 '건강가정사'라 한다)를 두어야 한다. ③건강가정사는 대학 또는 이와 동등 이상의 학교에서 사회복지학?가정학?여성학 등 여성가족부령이 정하는 관련교과목을 이수하고 졸업한 자이어야 한다. <개정 2005.3.24., 2008.2.29., 2010.1.18.> ④센터의 조직?운영 및 건강가정사의 자격?직무에 관하여 필요한 사항은 대통령령으로 정한다. ⑤센터의 운영은 여성가족부령이 정하는 바에 의하여 민간에 위탁할 수 있다. <개정 2005.3.24., 2008.2.29., 2010.1.18.> 를 보면 건강가정사는 사회복지학등 관련과목을 이수한 졸업자이어야 한다고 합니다. 저의 자녀는 정규 4년제 대학교 사회복지학과를 졸업하고 사회복지사 1급 자격을 취득하였습니다. 그리고 사회복지대학원에서 석사학위를 수여받았습니다. 그리고 사회복지사로 채용이 되었습니다. 채용
4th row저는 이혼 후 혼자 아이를 키우고 있는 싱글맘입니다. 아이는 질환을 앓고 있어, 올해 큰 수술을 할 예정이고, (제가 양육비 꼬박꼬박 입금하지 않으면 가만히 두지 않겠다고 협박을 했기 때문에) 전 남편으로부터 매달 몇십만원 이외의 그 어떠한 경제적 지원도 받지 않고 있습니다. 물론 전 남편은 단 한번도 아이를 보러 오지 않았습니다. 수술과 제반 치료 비용이 실로 어마어마하기 때문에 보건소에서 의료비 지원을 받고자 문의를 했더니 그러시더군요. '부양의무자'의 소득도 합산되어 계산이 되므로 지원이 가능하지 않을 것 같다고요. 의무를 다하지 않고, 다할 생각도 없는 아이의 '부양의무자'는 S전자에 다니고 있어 그의 소득까지 합산을 한다면 지원이 가능한 소득 기준에 부합하지 않습니다. '한부모가정'중 아름답게 헤어져 전 배우자와 친구같이 잘 지내는 사람들이 과연 얼마나 될까요? '부양의 의무'를 완벽히 이행하는 비양육 배우자는 얼마나 될까요? '한부모가정'지원법은 말 그대로 아이를 양육하는 '한부모'에 대한 소득을 기준으로 판단하여 지원을 해주어야 하는 것 아닌가요? '부양의무자'의 법적인 의미는 좋으나, 그 '부양의무자'가 부양의 의무를 이행하고자 하는 의지가 없음에도 불구하고 부양의무자의 소득까지 합산하여 지원 신청조차 할 수 없는 이 상황을 이해할 수 없습니다. 어차피 그 어떤 지원 신청을 하든 부모 양쪽의 경제적 상황을 모두 고려한다면 뭐하러 이혼을 했으며, 뭐하러 한부모가정지원법을 만든건가요? 제가 제대로 한부모가정 지원을 받으려면 전 남편이 아예 실직을 하든 죽어야겠네요?
5th row현행 노숙인 관련 법안 내용으로는 거리노숙인들이 일시보호시설이나 기타 시설에 입소하더라도 규칙을 준수할 인센티브가 없다고 생각합니다. 그리하여 급한대로 우선 지원을 받은 뒤 다시 거리로 나오게 되는 노숙중독이라는 악순환의 고리에 빠지게 할 가능성이 높은 것 같습니다. 노숙인분들에게 주어지는 급식급여의 경우에도 거리 노숙인분들의 술안주로 전락하는 사례가 심심찮게 발견되고 있습니다. 또한 여성노숙인의 보호를 위한 특별한 조치가 법안 내용에 포함되어 있지 않다고 생각하여 본 제안을 드리게 되었습니다.
ValueCountFrequency (%)
○ 1511
 
2.7%
1214
 
2.2%
및 739
 
1.3%
□ 738
 
1.3%
등 405
 
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0.7%
제 348
 
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문 337
 
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있음 322
 
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Most occurring characters

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1.4%
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지 3453
 
1.3%
하 3351
 
1.3%
의 3246
 
1.2%
는 2722
 
1.0%
제 2717
 
1.0%
시 2712
 
1.0%
가 2413
 
0.9%
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Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 167469
64.2%
Space Separator 69416
26.6%
Decimal Number 8881
 
3.4%
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2.4%
Other Symbol 2465
 
0.9%
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0.6%
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0.6%
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0.4%
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0.2%
Uppercase Letter 428
 
0.2%
Other values (8) 1251
 
0.5%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
에 3607
 
2.2%
이 3490
 
2.1%
지 3453
 
2.1%
하 3351
 
2.0%
의 3246
 
1.9%
는 2722
 
1.6%
제 2717
 
1.6%
시 2712
 
1.6%
가 2413
 
1.4%
정 2375
 
1.4%
Other values (863) 137383
82.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
m 62
 
10.3%
e 55
 
9.1%
i 41
 
6.8%
t 39
 
6.5%
o 38
 
6.3%
p 37
 
6.1%
n 36
 
6.0%
l 35
 
5.8%
s 33
 
5.5%
d 28
 
4.7%
Other values (15) 198
32.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 48
 
11.2%
C 40
 
9.3%
E 36
 
8.4%
D 32
 
7.5%
P 25
 
5.8%
N 24
 
5.6%
R 24
 
5.6%
M 23
 
5.4%
B 21
 
4.9%
T 21
 
4.9%
Other values (14) 134
31.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 2216
35.3%
. 1800
28.7%
% 430
 
6.9%
: 372
 
5.9%
? 323
 
5.1%
& 236
 
3.8%
; 199
 
3.2%
# 196
 
3.1%
' 189
 
3.0%
※ 152
 
2.4%
Other values (7) 160
 
2.6%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
○ 1636
66.4%
□ 738
29.9%
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2.4%
㈜ 8
 
0.3%
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0.3%
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0.2%
△ 3
 
0.1%
☞ 3
 
0.1%
◈ 2
 
0.1%
㎿ 1
 
< 0.1%
Other values (4) 4
 
0.2%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 114
32.9%
→ 73
21.1%
> 44
 
12.7%
= 34
 
9.8%
< 31
 
9.0%
⇒ 26
 
7.5%
+ 11
 
3.2%
× 8
 
2.3%
⇔ 1
 
0.3%
± 1
 
0.3%
Other values (3) 3
 
0.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 1828
20.6%
0 1491
16.8%
2 1411
15.9%
3 844
9.5%
5 707
 
8.0%
4 631
 
7.1%
8 600
 
6.8%
6 553
 
6.2%
9 487
 
5.5%
7 329
 
3.7%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
① 29
36.7%
② 24
30.4%
③ 13
16.5%
④ 6
 
7.6%
⑤ 5
 
6.3%
⑥ 1
 
1.3%
⑦ 1
 
1.3%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1285
83.2%
」 194
 
12.6%
』 36
 
2.3%
] 17
 
1.1%
】 11
 
0.7%
〉 1
 
0.1%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1273
83.1%
「 194
 
12.7%
『 35
 
2.3%
[ 18
 
1.2%
【 11
 
0.7%
〈 1
 
0.1%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
˙ 155
87.1%
` 20
 
11.2%
´ 3
 
1.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
69415
> 99.9%
　 1
 
< 0.1%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 873
88.6%
－ 112
 
11.4%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 238
72.6%
” 90
 
27.4%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 222
70.9%
“ 91
29.1%
Letter Number
ValueCountFrequency (%)
Ⅲ 1
50.0%
Ⅰ 1
50.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
3
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 167454
64.2%
Common 92337
35.4%
Latin 1032
 
0.4%
Han 23
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
에 3607
 
2.2%
이 3490
 
2.1%
지 3453
 
2.1%
하 3351
 
2.0%
의 3246
 
1.9%
는 2722
 
1.6%
제 2717
 
1.6%
시 2712
 
1.6%
가 2413
 
1.4%
정 2375
 
1.4%
Other values (844) 137368
82.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
69415
75.2%
, 2216
 
2.4%
1 1828
 
2.0%
. 1800
 
1.9%
○ 1636
 
1.8%
0 1491
 
1.6%
2 1411
 
1.5%
) 1285
 
1.4%
( 1273
 
1.4%
- 873
 
0.9%
Other values (75) 9109
 
9.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
m 62
 
6.0%
e 55
 
5.3%
S 48
 
4.7%
i 41
 
4.0%
C 40
 
3.9%
t 39
 
3.8%
o 38
 
3.7%
p 37
 
3.6%
n 36
 
3.5%
E 36
 
3.5%
Other values (41) 600
58.1%
Han
ValueCountFrequency (%)
可 2
 
8.7%
市 2
 
8.7%
他 2
 
8.7%
築 1
 
4.3%
街 1
 
4.3%
的 1
 
4.3%
角 1
 
4.3%
續 1
 
4.3%
斷 1
 
4.3%
零 1
 
4.3%
Other values (10) 10
43.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 167369
64.2%
ASCII 89166
34.2%
Geometric Shapes 2382
 
0.9%
Punctuation 794
 
0.3%
None 621
 
0.2%
Modifier Letters 155
 
0.1%
Arrows 100
 
< 0.1%
Enclosed Alphanum 79
 
< 0.1%
Compat Jamo 77
 
< 0.1%
CJK Compat 73
 
< 0.1%
Other values (5) 30
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
69415
77.8%
, 2216
 
2.5%
1 1828
 
2.1%
. 1800
 
2.0%
0 1491
 
1.7%
2 1411
 
1.6%
) 1285
 
1.4%
( 1273
 
1.4%
- 873
 
1.0%
3 844
 
0.9%
Other values (75) 6730
 
7.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
에 3607
 
2.2%
이 3490
 
2.1%
지 3453
 
2.1%
하 3351
 
2.0%
의 3246
 
1.9%
는 2722
 
1.6%
제 2717
 
1.6%
시 2712
 
1.6%
가 2413
 
1.4%
정 2375
 
1.4%
Other values (838) 137283
82.0%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
○ 1636
68.7%
□ 738
31.0%
△ 3
 
0.1%
◈ 2
 
0.1%
● 1
 
< 0.1%
▷ 1
 
< 0.1%
◇ 1
 
< 0.1%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 238
30.0%
‘ 222
28.0%
※ 152
19.1%
“ 91
 
11.5%
” 90
 
11.3%
… 1
 
0.1%
None
ValueCountFrequency (%)
」 194
31.2%
「 194
31.2%
－ 112
18.0%
』 36
 
5.8%
『 35
 
5.6%
】 11
 
1.8%
【 11
 
1.8%
㈜ 8
 
1.3%
× 8
 
1.3%
？ 3
 
0.5%
Other values (7) 9
 
1.4%
Modifier Letters
ValueCountFrequency (%)
˙ 155
100.0%
Arrows
ValueCountFrequency (%)
→ 73
73.0%
⇒ 26
 
26.0%
⇔ 1
 
1.0%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
㎡ 59
80.8%
㎞ 7
 
9.6%
㎢ 4
 
5.5%
㎿ 1
 
1.4%
㎥ 1
 
1.4%
㎝ 1
 
1.4%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅇ 36
46.8%
ㅡ 24
31.2%
ㆍ 15
19.5%
ㅎ 1
 
1.3%
ㅗ 1
 
1.3%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
① 29
36.7%
② 24
30.4%
③ 13
16.5%
④ 6
 
7.6%
⑤ 5
 
6.3%
⑥ 1
 
1.3%
⑦ 1
 
1.3%
Misc Symbols
ValueCountFrequency (%)
☞ 3
100.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
可 2
 
9.1%
市 2
 
9.1%
他 2
 
9.1%
築 1
 
4.5%
街 1
 
4.5%
的 1
 
4.5%
角 1
 
4.5%
續 1
 
4.5%
斷 1
 
4.5%
洞 1
 
4.5%
Other values (9) 9
40.9%
CJK Compat Ideographs
ValueCountFrequency (%)
零 1
100.0%
Number Forms
ValueCountFrequency (%)
Ⅲ 1
50.0%
Ⅰ 1
50.0%
Math Operators
ValueCountFrequency (%)
≪ 1
50.0%
≫ 1
50.0%

아이디어제안
Text

Distinct611
Distinct (%)99.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.9 KiB
2024-05-18T07:42:38.679098image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

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Median length298
Mean length182.2708
Min length1

Characters and Unicode

Total characters111732
Distinct characters882
Distinct categories18 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks14 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique609 ?
Unique (%)99.3%

Sample

1st row입법부가 국제기관에도 있겠지요. 국제법 제정을 요청합니다. 몽골과 중국의 황사, 미세먼지에 대한 피해보상을 요구합니다. 우리가 목소리를 높여야 중국도 발 벗고 공기정화에 힘을 쓰지 않을까요? 대한민국 국민의 폐호흡기 질환과 봄가을 외출을 할 수 없게 만드는 피해에 대해 국가적 보상을 요구해야 된다고 봅니다. 약소국가라 중국에 눈치만 보지 말고, 강자에게 강하고, 약자에게 약해지는 공의공도한 대한민국이 되길 바랍니다.
2nd row아그래서 이들을 청소년들은 다 자기가 짐을져야한다 이짓을했으면 벌을받고 사기친사람이 벌을 받으면 개내들이 이제 더안괴롭힌다 그러면 그럴수록 더그런다 일찐들이 담배너무피워서 날리이다
3rd row사회복지 관련 자격을 갖춘자를 채용 할 시에는 모두 사회복지경력으로 포함시켜야 할 것입니다. 또 경력증명서 업무에 사회복지사로 기재되어있을 경우에는 확인 절차 후 인정할 수 있는 별도의 심사도 마련해 주세요.
4th row저와 같이 복지의 사각 지대에 놓인 사람들이 정말 많을 것으로 생각됩니다. 아픈 아이를 내쫓은 쓰레기같은 '부양의무자'가 제대로 부양의 의무를 다하리라 기대하십니까? '한부모가정지원법'을 만드셨으면 말 그대로 '한부모'의 소득만 고려해주십시오. '한부모가정지원법'의 적용에 있어서 다른 부모의 소득을 고려한다는 자체가 모순입니다. 저는 엄청난 수술 비용을 혼자 감당할 수가 없고, 한부모가정 의료비지원을 받아야겠습니다. 아이에게 일말의 관심도 없는 '부양의무자'에게 아이의 수술 예정 소식을 전해야 할 의무도 없고, 전한다고 하더라도 수술비를 줄 리가 만무합니다. 이런 상황인데 '부양의무자'의 소득을 합산하시겠다구요? 그래서 '부양의무자'의 소득 합산때문에 의료비 지원은 신청조차 못하고, 그 많은 수술비와 제반 비용은 저 혼자 감당해야 한다구요? 비정규직인 저보다 소득이 많은 정상적인 가정들도 모두 지원을 받는데 저는 왜 만나지도 않는 전 남편의 소득때문에 지원 신청 자격조차 못 갖나요? 지원 신청도 못하는데 지원가능하도록 전남편을 죽여주시든지 전남편으로부터 지원 금액만큼의 돈을 무력으로 받아다 주실껀가요? 제발 부탁입니다, 법을 만드셨으면 법의 본래 취지데로 아이를 키우는, 가뜩이나 살기 힘든 '한부모' 만을 위한 법으로 개선해주세요.
5th row자세한 내용은 첨부파일을 참조해 주십시오. 감사합니다.
ValueCountFrequency (%)
○ 608
 
2.5%
491
 
2.0%
및 320
 
1.3%
수 270
 
1.1%
건의사항 269
 
1.1%
□ 218
 
0.9%
개정 215
 
0.9%
등 138
 
0.6%
있는 129
 
0.5%
있도록 128
 
0.5%
Other values (11819) 21465
88.5%
2024-05-18T07:42:40.281513image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
28882
25.8%
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1.5%
에 1400
 
1.3%
지 1382
 
1.2%
하 1364
 
1.2%
이 1340
 
1.2%
정 1305
 
1.2%
시 1245
 
1.1%
사 1198
 
1.1%
을 1164
 
1.0%
Other values (872) 70728
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Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 74227
66.4%
Space Separator 28884
 
25.9%
Decimal Number 2762
 
2.5%
Other Punctuation 2408
 
2.2%
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0.8%
Close Punctuation 547
 
0.5%
Open Punctuation 518
 
0.5%
Dash Punctuation 410
 
0.4%
Lowercase Letter 300
 
0.3%
Math Symbol 164
 
0.1%
Other values (8) 590
 
0.5%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
의 1724
 
2.3%
에 1400
 
1.9%
지 1382
 
1.9%
하 1364
 
1.8%
이 1340
 
1.8%
정 1305
 
1.8%
시 1245
 
1.7%
사 1198
 
1.6%
을 1164
 
1.6%
도 1107
 
1.5%
Other values (753) 60998
82.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
E 13
 
9.7%
C 13
 
9.7%
S 12
 
9.0%
T 9
 
6.7%
P 8
 
6.0%
N 8
 
6.0%
M 8
 
6.0%
H 7
 
5.2%
G 7
 
5.2%
B 7
 
5.2%
Other values (13) 42
31.3%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
t 35
11.7%
i 31
 
10.3%
e 29
 
9.7%
o 25
 
8.3%
c 21
 
7.0%
m 19
 
6.3%
s 17
 
5.7%
r 17
 
5.7%
n 16
 
5.3%
p 12
 
4.0%
Other values (12) 78
26.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 764
31.7%
. 734
30.5%
% 139
 
5.8%
? 135
 
5.6%
: 120
 
5.0%
; 119
 
4.9%
& 117
 
4.9%
# 114
 
4.7%
' 48
 
2.0%
※ 46
 
1.9%
Other values (6) 72
 
3.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 501
18.1%
1 496
18.0%
2 485
17.6%
3 281
10.2%
5 218
7.9%
4 199
 
7.2%
6 189
 
6.8%
8 185
 
6.7%
9 137
 
5.0%
7 71
 
2.6%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
○ 666
72.2%
□ 218
 
23.6%
㎡ 26
 
2.8%
■ 5
 
0.5%
℃ 2
 
0.2%
㎿ 2
 
0.2%
㎞ 1
 
0.1%
㎝ 1
 
0.1%
☞ 1
 
0.1%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
→ 52
31.7%
~ 49
29.9%
⇒ 26
15.9%
+ 10
 
6.1%
> 10
 
6.1%
< 10
 
6.1%
= 3
 
1.8%
× 3
 
1.8%
÷ 1
 
0.6%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 425
77.7%
」 89
 
16.3%
』 16
 
2.9%
】 10
 
1.8%
] 7
 
1.3%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 397
76.6%
「 88
 
17.0%
『 16
 
3.1%
【 10
 
1.9%
[ 7
 
1.4%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
② 12
34.3%
① 10
28.6%
③ 6
17.1%
④ 4
 
11.4%
⑤ 3
 
8.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
28882
> 99.9%
　 2
 
< 0.1%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 372
90.7%
－ 38
 
9.3%
Control
ValueCountFrequency (%)
85
98.8%
1
 
1.2%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 68
51.9%
“ 63
48.1%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 68
52.7%
” 61
47.3%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
˙ 66
95.7%
´ 3
 
4.3%
Letter Number
ValueCountFrequency (%)
Ⅲ 2
50.0%
Ⅳ 2
50.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 74215
66.4%
Common 37067
33.2%
Latin 438
 
0.4%
Han 12
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
의 1724
 
2.3%
에 1400
 
1.9%
지 1382
 
1.9%
하 1364
 
1.8%
이 1340
 
1.8%
정 1305
 
1.8%
시 1245
 
1.7%
사 1198
 
1.6%
을 1164
 
1.6%
도 1107
 
1.5%
Other values (741) 60986
82.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
28882
77.9%
, 764
 
2.1%
. 734
 
2.0%
○ 666
 
1.8%
0 501
 
1.4%
1 496
 
1.3%
2 485
 
1.3%
) 425
 
1.1%
( 397
 
1.1%
- 372
 
1.0%
Other values (62) 3345
 
9.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
t 35
 
8.0%
i 31
 
7.1%
e 29
 
6.6%
o 25
 
5.7%
c 21
 
4.8%
m 19
 
4.3%
s 17
 
3.9%
r 17
 
3.9%
n 16
 
3.7%
E 13
 
3.0%
Other values (37) 215
49.1%
Han
ValueCountFrequency (%)
舊 1
8.3%
剪 1
8.3%
協 1
8.3%
力 1
8.3%
非 1
8.3%
街 1
8.3%
角 1
8.3%
除 1
8.3%
相 1
8.3%
垈 1
8.3%
Other values (2) 2
16.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 74176
66.4%
ASCII 35816
32.1%
Geometric Shapes 889
 
0.8%
Punctuation 306
 
0.3%
None 278
 
0.2%
Arrows 78
 
0.1%
Modifier Letters 66
 
0.1%
Compat Jamo 39
 
< 0.1%
Enclosed Alphanum 35
 
< 0.1%
CJK Compat 30
 
< 0.1%
Other values (4) 19
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
28882
80.6%
, 764
 
2.1%
. 734
 
2.0%
0 501
 
1.4%
1 496
 
1.4%
2 485
 
1.4%
) 425
 
1.2%
( 397
 
1.1%
- 372
 
1.0%
3 281
 
0.8%
Other values (72) 2479
 
6.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
의 1724
 
2.3%
에 1400
 
1.9%
지 1382
 
1.9%
하 1364
 
1.8%
이 1340
 
1.8%
정 1305
 
1.8%
시 1245
 
1.7%
사 1198
 
1.6%
을 1164
 
1.6%
도 1107
 
1.5%
Other values (738) 60947
82.2%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
○ 666
74.9%
□ 218
 
24.5%
■ 5
 
0.6%
None
ValueCountFrequency (%)
」 89
32.0%
「 88
31.7%
－ 38
13.7%
』 16
 
5.8%
『 16
 
5.8%
【 10
 
3.6%
】 10
 
3.6%
× 3
 
1.1%
´ 3
 
1.1%
　 2
 
0.7%
Other values (3) 3
 
1.1%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 68
22.2%
’ 68
22.2%
“ 63
20.6%
” 61
19.9%
※ 46
15.0%
Modifier Letters
ValueCountFrequency (%)
˙ 66
100.0%
Arrows
ValueCountFrequency (%)
→ 52
66.7%
⇒ 26
33.3%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅇ 27
69.2%
ㆍ 11
28.2%
ㅡ 1
 
2.6%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
㎡ 26
86.7%
㎿ 2
 
6.7%
㎞ 1
 
3.3%
㎝ 1
 
3.3%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
② 12
34.3%
① 10
28.6%
③ 6
17.1%
④ 4
 
11.4%
⑤ 3
 
8.6%
Letterlike Symbols
ValueCountFrequency (%)
℃ 2
100.0%
Number Forms
ValueCountFrequency (%)
Ⅲ 2
50.0%
Ⅳ 2
50.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
舊 1
8.3%
剪 1
8.3%
協 1
8.3%
力 1
8.3%
非 1
8.3%
街 1
8.3%
角 1
8.3%
除 1
8.3%
相 1
8.3%
垈 1
8.3%
Other values (2) 2
16.7%
Misc Symbols
ValueCountFrequency (%)
☞ 1
100.0%

법령제도개선조항
Categorical

Distinct2
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.9 KiB
2
485 
1
128 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row1
2nd row1
3rd row1
4th row1
5th row1

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2 485
79.1%
1 128
 
20.9%

Length

2024-05-18T07:42:40.842407image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T07:42:41.151466image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2 485
79.1%
1 128
 
20.9%

개선안대비표(현행)
Unsupported

MISSING  REJECTED  UNSUPPORTED 

Missing613
Missing (%)100.0%
Memory size5.5 KiB

개선안대비표(개선안)
Unsupported

MISSING  REJECTED  UNSUPPORTED 

Missing613
Missing (%)100.0%
Memory size5.5 KiB

건의부처1
Text

MISSING 

Distinct88
Distinct (%)17.7%
Missing117
Missing (%)19.1%
Memory size4.9 KiB
2024-05-18T07:42:41.624303image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length19
Median length5
Mean length5.3145161
Min length1

Characters and Unicode

Total characters2636
Distinct characters114
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

Unique45 ?
Unique (%)9.1%

Sample

1st row기상청
2nd row법무부
3rd row여성가족부
4th row여성가족부
5th row여성가족부
ValueCountFrequency (%)
국토교통부 161
30.1%
행정자치부 50
 
9.3%
세제과 39
 
7.3%
법무부 27
 
5.0%
보건복지부 24
 
4.5%
국민안전처 19
 
3.6%
환경부 18
 
3.4%
기획재정부 18
 
3.4%
산업통상자원부 15
 
2.8%
식품의약품안전처 11
 
2.1%
Other values (66) 153
28.6%
2024-05-18T07:42:42.764493image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
부 366
 
13.9%
통 194
 
7.4%
국 184
 
7.0%
교 179
 
6.8%
토 163
 
6.2%
정 102
 
3.9%
과 100
 
3.8%
자 76
 
2.9%
행 57
 
2.2%
치 54
 
2.0%
Other values (104) 1161
44.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2565
97.3%
Space Separator 44
 
1.7%
Other Punctuation 26
 
1.0%
Decimal Number 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
부 366
 
14.3%
통 194
 
7.6%
국 184
 
7.2%
교 179
 
7.0%
토 163
 
6.4%
정 102
 
4.0%
과 100
 
3.9%
자 76
 
3.0%
행 57
 
2.2%
치 54
 
2.1%
Other values (100) 1090
42.5%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 24
92.3%
/ 2
 
7.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
44
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2565
97.3%
Common 71
 
2.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 366
 
14.3%
통 194
 
7.6%
국 184
 
7.2%
교 179
 
7.0%
토 163
 
6.4%
정 102
 
4.0%
과 100
 
3.9%
자 76
 
3.0%
행 57
 
2.2%
치 54
 
2.1%
Other values (100) 1090
42.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
44
62.0%
, 24
33.8%
/ 2
 
2.8%
1 1
 
1.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2565
97.3%
ASCII 71
 
2.7%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 366
 
14.3%
통 194
 
7.6%
국 184
 
7.2%
교 179
 
7.0%
토 163
 
6.4%
정 102
 
4.0%
과 100
 
3.9%
자 76
 
3.0%
행 57
 
2.2%
치 54
 
2.1%
Other values (100) 1090
42.5%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
44
62.0%
, 24
33.8%
/ 2
 
2.8%
1 1
 
1.4%

건의부처2
Text

MISSING 

Distinct5
Distinct (%)55.6%
Missing604
Missing (%)98.5%
Memory size4.9 KiB
2024-05-18T07:42:43.274805image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length5
Median length5
Mean length4.5555556
Min length3

Characters and Unicode

Total characters41
Distinct characters19
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

Unique2 ?
Unique (%)22.2%

Sample

1st row국민안전처
2nd row보건복지부
3rd row보건복지부
4th row법무부
5th row행정자치부
ValueCountFrequency (%)
보건복지부 3
33.3%
법무부 2
22.2%
국토교통부 2
22.2%
국민안전처 1
 
11.1%
행정자치부 1
 
11.1%
2024-05-18T07:42:44.309047image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
부 8
19.5%
보 3
 
7.3%
복 3
 
7.3%
지 3
 
7.3%
건 3
 
7.3%
국 3
 
7.3%
토 2
 
4.9%
통 2
 
4.9%
교 2
 
4.9%
무 2
 
4.9%
Other values (9) 10
24.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 41
100.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
부 8
19.5%
보 3
 
7.3%
복 3
 
7.3%
지 3
 
7.3%
건 3
 
7.3%
국 3
 
7.3%
토 2
 
4.9%
통 2
 
4.9%
교 2
 
4.9%
무 2
 
4.9%
Other values (9) 10
24.4%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 41
100.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 8
19.5%
보 3
 
7.3%
복 3
 
7.3%
지 3
 
7.3%
건 3
 
7.3%
국 3
 
7.3%
토 2
 
4.9%
통 2
 
4.9%
교 2
 
4.9%
무 2
 
4.9%
Other values (9) 10
24.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 41
100.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 8
19.5%
보 3
 
7.3%
복 3
 
7.3%
지 3
 
7.3%
건 3
 
7.3%
국 3
 
7.3%
토 2
 
4.9%
통 2
 
4.9%
교 2
 
4.9%
무 2
 
4.9%
Other values (9) 10
24.4%

건의부처3
Text

MISSING 

Distinct7
Distinct (%)100.0%
Missing606
Missing (%)98.9%
Memory size4.9 KiB
2024-05-18T07:42:44.700161image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length7
Median length5
Mean length5.2857143
Min length3

Characters and Unicode

Total characters37
Distinct characters32
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

Unique7 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row보건복지부
2nd row여성가족부
3rd row국민권익위원회
4th row법제처
5th row행정자치부
ValueCountFrequency (%)
보건복지부 1
14.3%
여성가족부 1
14.3%
국민권익위원회 1
14.3%
법제처 1
14.3%
행정자치부 1
14.3%
국토교통부 1
14.3%
미래창조과학부 1
14.3%
2024-05-18T07:42:45.577676image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
부 5
 
13.5%
국 2
 
5.4%
보 1
 
2.7%
행 1
 
2.7%
정 1
 
2.7%
자 1
 
2.7%
치 1
 
2.7%
토 1
 
2.7%
교 1
 
2.7%
통 1
 
2.7%
Other values (22) 22
59.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 37
100.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
부 5
 
13.5%
국 2
 
5.4%
보 1
 
2.7%
행 1
 
2.7%
정 1
 
2.7%
자 1
 
2.7%
치 1
 
2.7%
토 1
 
2.7%
교 1
 
2.7%
통 1
 
2.7%
Other values (22) 22
59.5%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 37
100.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 5
 
13.5%
국 2
 
5.4%
보 1
 
2.7%
행 1
 
2.7%
정 1
 
2.7%
자 1
 
2.7%
치 1
 
2.7%
토 1
 
2.7%
교 1
 
2.7%
통 1
 
2.7%
Other values (22) 22
59.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 37
100.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 5
 
13.5%
국 2
 
5.4%
보 1
 
2.7%
행 1
 
2.7%
정 1
 
2.7%
자 1
 
2.7%
치 1
 
2.7%
토 1
 
2.7%
교 1
 
2.7%
통 1
 
2.7%
Other values (22) 22
59.5%

파일명
Text

MISSING 

Distinct24
Distinct (%)100.0%
Missing589
Missing (%)96.1%
Memory size4.9 KiB
2024-05-18T07:42:46.061190image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length39
Median length22
Mean length21.583333
Min length5

Characters and Unicode

Total characters518
Distinct characters96
Distinct categories10 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique24 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row201512141747528350.hwp
2nd row201511031031258890.hwp
3rd row201509022135013210.hwp
4th row진학사 정시 가격표.png
5th rowScreenshot_20210728-102449_NAVER.jpg
ValueCountFrequency (%)
201512141747528350.hwp 1
 
2.5%
201511031031258890.hwp 1
 
2.5%
201711142331253960.hwp 1
 
2.5%
201709280802303360.hwp 1
 
2.5%
서울 1
 
2.5%
특별시 1
 
2.5%
여성건강 1
 
2.5%
주민 1
 
2.5%
참여예산위원양윤순위원 1
 
2.5%
2017.pdf 1
 
2.5%
Other values (30) 30
75.0%
2024-05-18T07:42:47.172795image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 70
 
13.5%
1 52
 
10.0%
2 51
 
9.8%
3 24
 
4.6%
. 24
 
4.6%
p 23
 
4.4%
8 22
 
4.2%
5 21
 
4.1%
9 17
 
3.3%
16
 
3.1%
Other values (86) 198
38.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 293
56.6%
Lowercase Letter 82
 
15.8%
Other Letter 82
 
15.8%
Other Punctuation 24
 
4.6%
Space Separator 16
 
3.1%
Uppercase Letter 6
 
1.2%
Open Punctuation 5
 
1.0%
Close Punctuation 5
 
1.0%
Connector Punctuation 4
 
0.8%
Dash Punctuation 1
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
원 4
 
4.9%
서 3
 
3.7%
시 3
 
3.7%
사 3
 
3.7%
강 2
 
2.4%
건 2
 
2.4%
위 2
 
2.4%
여 2
 
2.4%
개 2
 
2.4%
방 2
 
2.4%
Other values (48) 57
69.5%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
p 23
28.0%
h 14
17.1%
w 13
15.9%
g 7
 
8.5%
n 4
 
4.9%
j 4
 
4.9%
d 4
 
4.9%
f 3
 
3.7%
c 2
 
2.4%
e 2
 
2.4%
Other values (5) 6
 
7.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 70
23.9%
1 52
17.7%
2 51
17.4%
3 24
 
8.2%
8 22
 
7.5%
5 21
 
7.2%
9 17
 
5.8%
7 13
 
4.4%
4 13
 
4.4%
6 10
 
3.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
N 1
16.7%
A 1
16.7%
V 1
16.7%
E 1
16.7%
R 1
16.7%
S 1
16.7%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 4
80.0%
] 1
 
20.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 24
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
16
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 5
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 4
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 348
67.2%
Latin 88
 
17.0%
Hangul 80
 
15.4%
Han 2
 
0.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
원 4
 
5.0%
서 3
 
3.8%
시 3
 
3.8%
사 3
 
3.8%
강 2
 
2.5%
건 2
 
2.5%
위 2
 
2.5%
여 2
 
2.5%
개 2
 
2.5%
방 2
 
2.5%
Other values (46) 55
68.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
p 23
26.1%
h 14
15.9%
w 13
14.8%
g 7
 
8.0%
n 4
 
4.5%
j 4
 
4.5%
d 4
 
4.5%
f 3
 
3.4%
c 2
 
2.3%
e 2
 
2.3%
Other values (11) 12
13.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
0 70
20.1%
1 52
14.9%
2 51
14.7%
3 24
 
6.9%
. 24
 
6.9%
8 22
 
6.3%
5 21
 
6.0%
9 17
 
4.9%
16
 
4.6%
7 13
 
3.7%
Other values (7) 38
10.9%
Han
ValueCountFrequency (%)
梁 1
50.0%
橋 1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 436
84.2%
Hangul 80
 
15.4%
CJK 2
 
0.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 70
16.1%
1 52
11.9%
2 51
11.7%
3 24
 
5.5%
. 24
 
5.5%
p 23
 
5.3%
8 22
 
5.0%
5 21
 
4.8%
9 17
 
3.9%
16
 
3.7%
Other values (28) 116
26.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
원 4
 
5.0%
서 3
 
3.8%
시 3
 
3.8%
사 3
 
3.8%
강 2
 
2.5%
건 2
 
2.5%
위 2
 
2.5%
여 2
 
2.5%
개 2
 
2.5%
방 2
 
2.5%
Other values (46) 55
68.8%
CJK
ValueCountFrequency (%)
梁 1
50.0%
橋 1
50.0%

등록일
Date

Distinct223
Distinct (%)36.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.9 KiB
Minimum2012-01-01 06:33:37
Maximum2022-03-03 12:14:35
2024-05-18T07:42:47.680697image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-05-18T07:42:48.358596image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

수정일
Date

Distinct225
Distinct (%)36.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.9 KiB
Minimum2012-01-01 06:33:37
Maximum2022-03-03 12:14:35
2024-05-18T07:42:48.814455image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-05-18T07:42:49.239900image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

첨부파일 오리지널명
Text

MISSING 

Distinct24
Distinct (%)100.0%
Missing589
Missing (%)96.1%
Memory size4.9 KiB
2024-05-18T07:42:49.994687image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length58
Median length31.5
Mean length29.916667
Min length12

Characters and Unicode

Total characters718
Distinct characters167
Distinct categories11 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique24 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row노숙인 등의 복지 및 자립에 관한 법률시행령_제안내용(57455)(52844).hwp
2nd rowtest2(25900).hwp
3rd row민원배심법정_안건산정신청서_최종(01329).hwp
4th row진학사 정시 가격표(50290).png
5th rowScreenshot_20210728-102449_NAVER(24292).jpg
ValueCountFrequency (%)
서울시 2
 
2.7%
지하철 2
 
2.7%
노숙인 1
 
1.3%
조례(25396).hwp 1
 
1.3%
서울 1
 
1.3%
관한건(30337).hwp 1
 
1.3%
전환에 1
 
1.3%
전문관으로 1
 
1.3%
기술공무직 1
 
1.3%
각사업소에 1
 
1.3%
Other values (63) 63
84.0%
2024-05-18T07:42:51.139426image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
53
 
7.4%
2 33
 
4.6%
( 33
 
4.6%
) 32
 
4.5%
0 26
 
3.6%
. 25
 
3.5%
1 24
 
3.3%
5 23
 
3.2%
p 23
 
3.2%
4 20
 
2.8%
Other values (157) 426
59.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 268
37.3%
Decimal Number 197
27.4%
Lowercase Letter 86
 
12.0%
Space Separator 53
 
7.4%
Open Punctuation 33
 
4.6%
Close Punctuation 33
 
4.6%
Other Punctuation 25
 
3.5%
Connector Punctuation 8
 
1.1%
Other Symbol 6
 
0.8%
Uppercase Letter 6
 
0.8%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
시 9
 
3.4%
서 9
 
3.4%
정 8
 
3.0%
안 8
 
3.0%
제 7
 
2.6%
건 6
 
2.2%
자 6
 
2.2%
원 6
 
2.2%
사 6
 
2.2%
관 5
 
1.9%
Other values (118) 198
73.9%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
p 23
26.7%
h 14
16.3%
w 13
15.1%
g 7
 
8.1%
n 4
 
4.7%
d 4
 
4.7%
j 4
 
4.7%
f 3
 
3.5%
e 3
 
3.5%
t 3
 
3.5%
Other values (5) 8
 
9.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 33
16.8%
0 26
13.2%
1 24
12.2%
5 23
11.7%
4 20
10.2%
8 18
9.1%
3 18
9.1%
9 17
8.6%
7 9
 
4.6%
6 9
 
4.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 1
16.7%
N 1
16.7%
V 1
16.7%
E 1
16.7%
R 1
16.7%
S 1
16.7%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 32
97.0%
] 1
 
3.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
53
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 33
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 25
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 8
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
○ 6
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 358
49.9%
Hangul 266
37.0%
Latin 92
 
12.8%
Han 2
 
0.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 9
 
3.4%
서 9
 
3.4%
정 8
 
3.0%
안 8
 
3.0%
제 7
 
2.6%
건 6
 
2.3%
자 6
 
2.3%
원 6
 
2.3%
사 6
 
2.3%
관 5
 
1.9%
Other values (116) 196
73.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
p 23
25.0%
h 14
15.2%
w 13
14.1%
g 7
 
7.6%
n 4
 
4.3%
d 4
 
4.3%
j 4
 
4.3%
f 3
 
3.3%
e 3
 
3.3%
t 3
 
3.3%
Other values (11) 14
15.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
53
14.8%
2 33
9.2%
( 33
9.2%
) 32
8.9%
0 26
 
7.3%
. 25
 
7.0%
1 24
 
6.7%
5 23
 
6.4%
4 20
 
5.6%
8 18
 
5.0%
Other values (8) 71
19.8%
Han
ValueCountFrequency (%)
梁 1
50.0%
橋 1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 444
61.8%
Hangul 266
37.0%
Geometric Shapes 6
 
0.8%
CJK 2
 
0.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
53
 
11.9%
2 33
 
7.4%
( 33
 
7.4%
) 32
 
7.2%
0 26
 
5.9%
. 25
 
5.6%
1 24
 
5.4%
5 23
 
5.2%
p 23
 
5.2%
4 20
 
4.5%
Other values (28) 152
34.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 9
 
3.4%
서 9
 
3.4%
정 8
 
3.0%
안 8
 
3.0%
제 7
 
2.6%
건 6
 
2.3%
자 6
 
2.3%
원 6
 
2.3%
사 6
 
2.3%
관 5
 
1.9%
Other values (116) 196
73.7%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
○ 6
100.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
梁 1
50.0%
橋 1
50.0%

소관부서
Text

MISSING 

Distinct216
Distinct (%)44.6%
Missing129
Missing (%)21.0%
Memory size4.9 KiB
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Length

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Characters and Unicode

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

Unique

Unique136 ?
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Sample

1st row재생협력과 주거정비정책팀
2nd row임대주택과
3rd row종로구청 기획예산과, 서울시 자산관리과
4th row건축기획과
5th row중구 기획예산과
ValueCountFrequency (%)
행정자치부 47
 
7.7%
기획예산과 19
 
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재생협력과 15
 
2.5%
소상공인지원과 15
 
2.5%
국토교통부 14
 
2.3%
임대주택과 10
 
1.6%
주거정비정책팀 10
 
1.6%
서울산업진흥원 10
 
1.6%
보건복지부 9
 
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Other values (224) 441
72.7%
2024-05-18T07:42:52.955636image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
과 310
 
9.2%
137
 
4.1%
부 131
 
3.9%
정 130
 
3.9%
구 96
 
2.9%
자 72
 
2.1%
관 69
 
2.1%
지 63
 
1.9%
시 62
 
1.8%
원 62
 
1.8%
Other values (179) 2223
66.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3100
92.4%
Space Separator 137
 
4.1%
Open Punctuation 44
 
1.3%
Close Punctuation 44
 
1.3%
Uppercase Letter 12
 
0.4%
Decimal Number 11
 
0.3%
Other Punctuation 6
 
0.2%
Modifier Symbol 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
과 310
 
10.0%
부 131
 
4.2%
정 130
 
4.2%
구 96
 
3.1%
자 72
 
2.3%
관 69
 
2.2%
지 63
 
2.0%
시 62
 
2.0%
원 62
 
2.0%
도 59
 
1.9%
Other values (167) 2046
66.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 5
45.5%
2 3
27.3%
3 2
 
18.2%
8 1
 
9.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
H 6
50.0%
S 6
50.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 5
83.3%
, 1
 
16.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
137
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 44
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 44
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
˙ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3100
92.4%
Common 243
 
7.2%
Latin 12
 
0.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
과 310
 
10.0%
부 131
 
4.2%
정 130
 
4.2%
구 96
 
3.1%
자 72
 
2.3%
관 69
 
2.2%
지 63
 
2.0%
시 62
 
2.0%
원 62
 
2.0%
도 59
 
1.9%
Other values (167) 2046
66.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
137
56.4%
( 44
 
18.1%
) 44
 
18.1%
1 5
 
2.1%
/ 5
 
2.1%
2 3
 
1.2%
3 2
 
0.8%
8 1
 
0.4%
, 1
 
0.4%
˙ 1
 
0.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
H 6
50.0%
S 6
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3100
92.4%
ASCII 254
 
7.6%
Modifier Letters 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
과 310
 
10.0%
부 131
 
4.2%
정 130
 
4.2%
구 96
 
3.1%
자 72
 
2.3%
관 69
 
2.2%
지 63
 
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시 62
 
2.0%
원 62
 
2.0%
도 59
 
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Other values (167) 2046
66.0%
ASCII
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17.3%
) 44
 
17.3%
H 6
 
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2.4%
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/ 5
 
2.0%
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3 2
 
0.8%
8 1
 
0.4%
Modifier Letters
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˙ 1
100.0%

소관부서2
Unsupported

MISSING  REJECTED  UNSUPPORTED 

Missing613
Missing (%)100.0%
Memory size5.5 KiB

소관부서3
Unsupported

MISSING  REJECTED  UNSUPPORTED 

Missing613
Missing (%)100.0%
Memory size5.5 KiB

Sample

관리번호과제/법령명(아이디어제목)진행상황(1.아이디어제출2.검토3.건의,4.상황.5.종료)단계별 상세 부서단계별 상세 내용공개여부(y,n)관련볍령현황및문제점아이디어제안법령제도개선조항개선안대비표(현행)개선안대비표(개선안)건의부처1건의부처2건의부처3파일명등록일수정일첨부파일 오리지널명소관부서소관부서2소관부서3
0B00294황사, 미세먼지 오염에 대한 국제법 제정3미반영<NA><NA>환경 정화겨울옷을 벗자마자 불어온 황사, 그리고 미세먼지의 위협은 앞으로 계속 지속될 것입니다. 끝이 보이지 않는 공기오염. 이대로 방치하고 마스크를 쓰고, 창문을 닫고 살 순 없습니다. 몽골과 중국의 환경오염을 왜 대한민국이 고스란히 피해 받아야 합니까? 몽골과 중국은 어떤 대책이 있고, 노력을 하고 있습니까? 중국의 갑부들은 호주, 캐나다, 제주도로 이민을 가고 있습니다. 그 돈으로 자국의 환경 개선에 앞장서야 할텐데 말이죠.입법부가 국제기관에도 있겠지요. 국제법 제정을 요청합니다. 몽골과 중국의 황사, 미세먼지에 대한 피해보상을 요구합니다. 우리가 목소리를 높여야 중국도 발 벗고 공기정화에 힘을 쓰지 않을까요? 대한민국 국민의 폐호흡기 질환과 봄가을 외출을 할 수 없게 만드는 피해에 대해 국가적 보상을 요구해야 된다고 봅니다. 약소국가라 중국에 눈치만 보지 말고, 강자에게 강하고, 약자에게 약해지는 공의공도한 대한민국이 되길 바랍니다.1<NA><NA>기상청국민안전처보건복지부<NA>2016-03-07 17:45:122016-03-11 10:14:25<NA><NA><NA><NA>
1B00293청소년보호법폐지해라3미반영<NA><NA>청소년보호법폐지해라이것때문에 불량학생들이 더 깝치고 더날리고 더담배피우는사람더늘어나게하고 더나쁜짓하게만든다 너는 예를들면 다른탈쓰고와서 사기치면 좋냐아그래서 이들을 청소년들은 다 자기가 짐을져야한다 이짓을했으면 벌을받고 사기친사람이 벌을 받으면 개내들이 이제 더안괴롭힌다 그러면 그럴수록 더그런다 일찐들이 담배너무피워서 날리이다1<NA><NA>법무부보건복지부여성가족부<NA>2016-02-14 02:07:382016-02-22 14:33:05<NA><NA><NA><NA>
2B00292서울특별시제1인사위원회 공고 제2016-24호 경력범위 수정요청3미반영<NA><NA>건강가정기본법 제 35조 3항서울특별시제1인사위원회 공고 제2016-24호 2016년도 서울특별시 사회복지직 민간경력자 채용시험 시행계획 공고를 참고하면 3년이상의 사회복지관련 기관에서의 경력이 있는 자에 한에서 지방직 사회복지공무원을 임용한다고 되어있습니다. 공고문 붙임1에 보면 19개의 경력인정 범위가 쓰여져 있습니다. 저의 자녀는 민간경력자 채용시험에 응시하기위해 많은 날들을 공부하며 임용되기위해 노력하였습니다. 하지만 붙임1의 경력범위에 건강가정지원센터에 대한 언급이 없습니다. 건강가정지원센터에서 사회복지사로써 수급, 다문화, 한부모등 사회적 취약계층의 사례관리와 그들의 역량강화를 위해 3년동안 열심히 달려온 저의 자녀가 그 경력을 인정받지 못한다며 매우 상심해 있습니다. 건강가정기본법 제 35조(건강가정지원센터의 설치) ① 국가 및 지방자치단체는 가정문제의 예방?상담 및 치료, 건강가정의 유지를 위한 프로그램의 개발, 가족문화운동의 전개, 가정관련 정보 및 자료제공 등을 위하여 건강가정지원센터(이하 '센터'라 한다)를 설치?운영하여야 한다. <개정 2011.9.15.> ②센터에는 건강가정사업을 수행하기 위하여 관련분야에 대한 학식과 경험을 가진전문가(이하 '건강가정사'라 한다)를 두어야 한다. ③건강가정사는 대학 또는 이와 동등 이상의 학교에서 사회복지학?가정학?여성학 등 여성가족부령이 정하는 관련교과목을 이수하고 졸업한 자이어야 한다. <개정 2005.3.24., 2008.2.29., 2010.1.18.> ④센터의 조직?운영 및 건강가정사의 자격?직무에 관하여 필요한 사항은 대통령령으로 정한다. ⑤센터의 운영은 여성가족부령이 정하는 바에 의하여 민간에 위탁할 수 있다. <개정 2005.3.24., 2008.2.29., 2010.1.18.> 를 보면 건강가정사는 사회복지학등 관련과목을 이수한 졸업자이어야 한다고 합니다. 저의 자녀는 정규 4년제 대학교 사회복지학과를 졸업하고 사회복지사 1급 자격을 취득하였습니다. 그리고 사회복지대학원에서 석사학위를 수여받았습니다. 그리고 사회복지사로 채용이 되었습니다. 채용사회복지 관련 자격을 갖춘자를 채용 할 시에는 모두 사회복지경력으로 포함시켜야 할 것입니다. 또 경력증명서 업무에 사회복지사로 기재되어있을 경우에는 확인 절차 후 인정할 수 있는 별도의 심사도 마련해 주세요.1<NA><NA>여성가족부보건복지부국민권익위원회<NA>2016-01-28 20:32:462016-02-11 20:41:42<NA><NA><NA><NA>
3B00291정말 한부모를 위한 한부모가정지원법3미반영<NA><NA>한부모가정지원법저는 이혼 후 혼자 아이를 키우고 있는 싱글맘입니다. 아이는 질환을 앓고 있어, 올해 큰 수술을 할 예정이고, (제가 양육비 꼬박꼬박 입금하지 않으면 가만히 두지 않겠다고 협박을 했기 때문에) 전 남편으로부터 매달 몇십만원 이외의 그 어떠한 경제적 지원도 받지 않고 있습니다. 물론 전 남편은 단 한번도 아이를 보러 오지 않았습니다. 수술과 제반 치료 비용이 실로 어마어마하기 때문에 보건소에서 의료비 지원을 받고자 문의를 했더니 그러시더군요. '부양의무자'의 소득도 합산되어 계산이 되므로 지원이 가능하지 않을 것 같다고요. 의무를 다하지 않고, 다할 생각도 없는 아이의 '부양의무자'는 S전자에 다니고 있어 그의 소득까지 합산을 한다면 지원이 가능한 소득 기준에 부합하지 않습니다. '한부모가정'중 아름답게 헤어져 전 배우자와 친구같이 잘 지내는 사람들이 과연 얼마나 될까요? '부양의 의무'를 완벽히 이행하는 비양육 배우자는 얼마나 될까요? '한부모가정'지원법은 말 그대로 아이를 양육하는 '한부모'에 대한 소득을 기준으로 판단하여 지원을 해주어야 하는 것 아닌가요? '부양의무자'의 법적인 의미는 좋으나, 그 '부양의무자'가 부양의 의무를 이행하고자 하는 의지가 없음에도 불구하고 부양의무자의 소득까지 합산하여 지원 신청조차 할 수 없는 이 상황을 이해할 수 없습니다. 어차피 그 어떤 지원 신청을 하든 부모 양쪽의 경제적 상황을 모두 고려한다면 뭐하러 이혼을 했으며, 뭐하러 한부모가정지원법을 만든건가요? 제가 제대로 한부모가정 지원을 받으려면 전 남편이 아예 실직을 하든 죽어야겠네요?저와 같이 복지의 사각 지대에 놓인 사람들이 정말 많을 것으로 생각됩니다. 아픈 아이를 내쫓은 쓰레기같은 '부양의무자'가 제대로 부양의 의무를 다하리라 기대하십니까? '한부모가정지원법'을 만드셨으면 말 그대로 '한부모'의 소득만 고려해주십시오. '한부모가정지원법'의 적용에 있어서 다른 부모의 소득을 고려한다는 자체가 모순입니다. 저는 엄청난 수술 비용을 혼자 감당할 수가 없고, 한부모가정 의료비지원을 받아야겠습니다. 아이에게 일말의 관심도 없는 '부양의무자'에게 아이의 수술 예정 소식을 전해야 할 의무도 없고, 전한다고 하더라도 수술비를 줄 리가 만무합니다. 이런 상황인데 '부양의무자'의 소득을 합산하시겠다구요? 그래서 '부양의무자'의 소득 합산때문에 의료비 지원은 신청조차 못하고, 그 많은 수술비와 제반 비용은 저 혼자 감당해야 한다구요? 비정규직인 저보다 소득이 많은 정상적인 가정들도 모두 지원을 받는데 저는 왜 만나지도 않는 전 남편의 소득때문에 지원 신청 자격조차 못 갖나요? 지원 신청도 못하는데 지원가능하도록 전남편을 죽여주시든지 전남편으로부터 지원 금액만큼의 돈을 무력으로 받아다 주실껀가요? 제발 부탁입니다, 법을 만드셨으면 법의 본래 취지데로 아이를 키우는, 가뜩이나 살기 힘든 '한부모' 만을 위한 법으로 개선해주세요.1<NA><NA>여성가족부법무부법제처<NA>2016-01-05 09:50:422016-02-01 14:03:51<NA><NA><NA><NA>
4B00290거리 노숙인 보호를 위한 관련 입법 보완 제안3미반영<NA><NA>노숙인 등의 복지 및 자립지원에 관한 법률, 동 시행령현행 노숙인 관련 법안 내용으로는 거리노숙인들이 일시보호시설이나 기타 시설에 입소하더라도 규칙을 준수할 인센티브가 없다고 생각합니다. 그리하여 급한대로 우선 지원을 받은 뒤 다시 거리로 나오게 되는 노숙중독이라는 악순환의 고리에 빠지게 할 가능성이 높은 것 같습니다. 노숙인분들에게 주어지는 급식급여의 경우에도 거리 노숙인분들의 술안주로 전락하는 사례가 심심찮게 발견되고 있습니다. 또한 여성노숙인의 보호를 위한 특별한 조치가 법안 내용에 포함되어 있지 않다고 생각하여 본 제안을 드리게 되었습니다.자세한 내용은 첨부파일을 참조해 주십시오. 감사합니다.1<NA><NA>여성가족부행정자치부<NA>201512141747528350.hwp2015-12-09 00:37:402016-03-17 13:50:04노숙인 등의 복지 및 자립에 관한 법률시행령_제안내용(57455)(52844).hwp<NA><NA><NA>
5B00289봉천1-1지구 지정 취하요청-입법반대3미반영<NA><NA>서울특별시 도시 및 주거환경정비1.단독주택 소유자 피해--싯가의 절반값에 강탈당하는 상태. 2.아파트,빌라와 혼재된 구역은 단독주택의 피해가 막심하니 토지면적의 1/2넘는 반대가 있으면 직권해지하게 고쳐져야합니다. 3.조합이 최초 설립추진되고 설립도 못한채 7년이 경과하면 직권해지 가능하도록 입법해 주십시오 4.주거환경을 개선한답시고 개인의 귀중한 재산을 묶어놓아 막대한 피해를 주고있는 비민주적인 일을 얼른 중단시켜 주십시오! 이건 아주 절박한 문제입니다. 시민을 위하는 슬기로운 조치가 있으시기를 고대합니다!아파트, 빌라와 혼재되어 있는 단독주택들은 재건축, 재개발을 하는 현재의 법 (입법예고된 법에서도)에서는 그 피해가 천부당만부당하게 크게 제정되어 있습니다. 이런 것을 토지면적과 진척과정을 잘 살펴서 주민 모두가 납득할 수 있는 합리적인 조치를 해주시 기바랍니다!1<NA><NA><NA><NA><NA><NA>2015-11-15 23:21:582015-11-25 16:24:20<NA><NA><NA><NA>
6B00288마장 2구역 재개발직권해제 대찬성 입니다.3미반영<NA><NA>주거환경정비조례개정안마장 2구역 재개발직권해제 대찬성 입니다. 마장 2구역은 2005.9.13일 추진위원회 승인을 받은지 10년이 넘었습니다. 마장2구역은 총 1만여평가량이 재개발 구역이지만 구역 내 1/3인 3,282평이 55명 소유로 등기 불부합으로 공유지분 이고 현재는 소송중에 있습니다. 근본적으로 권리지분이 확정되어야만 관리처분이 가능하므로 소송이 완료되어야만 재개발이 진행될 수 있습니다. (소송이 완료되기까지 얼마의 시간이 더 걸릴지 알 수 없는 상태입니다.) 특히 성동구청 주택과에 수없이 부당함을 알리기 위하여 진정, 탄원하였지만 재개발은 주민들이 스스로 제안한 것이기 때문에 구청에서 관여할 일이 아니라는 답변으로 일관하였습니다. 이는 공무원의 특성상 복잡한 등기관계를 내팽계치고 버리려고 하는 가장 표본적인 사례입니다. 서울시내 재개발지구중에 마장2구역이 다섯번째로 문제지구라 꼽혀 서울시에서 실태조사를 하기 위하여 지난 8월~9월 코디네이터를 파견하여 자세하게 재개발이 안되는 이유를 확인하고 간 사실이 있습니다. 지난번 코디네이터가 현황파악을 다 하고 마치는 단계에서 이번 조례 안이 통과를 앞두고 있다니 다행스럽게 생각합니다. 재개발이 모든 법에 우선인 관계로 지난 10여 년 세월 동안 주민들이 받은 고통은 이루 말할 수없으며 행위제한 등을 가하여 증,개축, 대수선 등이 불가하여 손해가 명백한 상태에서 기존건축물의 노후화만을 가중시킬 뿐, 토지등 소유자들에게 그 손해가 명백할 뿐이었습니다. 또한 현 추진위원회는 2013.6월 이후로 한번도 주민총회를 연 사실이 없는 무능한 집행부이며 2015년 1월부터 현재까지 클린업시스템에 월별자금 운영내역서도 공개하지 않고 있습니다. 255가구 중 109가구가 추진위 해산동의서에 서명한 사실을 구청 주택과도 잘 알고 있는데도 불구하고 50%가 넘어야 한다는 법만 가지고 지금까지 고통받아 왔습니다. 근본적으로 강북에 있는 아파트는 가격상승이 강남에 비하여 미미하기 때문에 설령 재개발을 진행한다고 해도 255가구중 원주민의 입주율이 30%도 불가능한 실정입1<NA><NA>국토교통부<NA><NA><NA>2015-11-12 17:07:002015-11-25 16:24:03<NA><NA><NA><NA>
7B00287증산4구역--직권해제 바랍니다3미반영<NA><NA>직권해제를 위한 도정법 조례 개정!뉴타운은 해서는 안되는 법이지요! 내집을 30~40% 삭감하니 날강도이고요 또 싫다는 뉴타운 자꾸 하라고 거짓투성이와 인신공격의 유인물 넌더리가 납니다. 직접 당해보지 않은 높은 분들은 모르지요! 너무나! 차마 사람이 할 짓이 아닌 것을 그들은 매일 하지요! 이런 언어적 폭력을 구청이나 시청도 방관하는 것은 못마땅힙니다증산4구역은 작년 7월말에 뉴타운 반대동의서를 30%가까이 제출 된 것으로 압니다. 요즈음 그들의 경비를 지방자치단체에서 물어준다는데 이것도 잘못된 것이 나쁜 짓하던 사람들에게 봉급이며 상여금까지 주는 나라가 어디 있습니까? 조례를 잘 만드시어 우리같이 해제의 의지가 확고한 곳은 해제시켜수십시요!1<NA><NA><NA><NA><NA><NA>2015-11-10 18:30:212015-11-11 16:27:17<NA><NA><NA><NA>
8B00286은평 증산4구역은 이미 30%의 반대자가 있지요@3미반영<NA><NA>도시정비법 개정에 대하여1. 관리처분-현시가보다 30%삭감 2. 추가분담금이 최소한 억이상 3. 현추진위의 거짓과 인신공격!증산4구역은 이미 28.61%란 공식적으로 반대동의서 제출(작년 8월) 이미 올려진 클린업시스템 평가액도 현시가보다 20~30% 저평가! 뉴타운을 가 볼 것도 없습니다. 그냥 깨지는 사업 해제 바랍니다1<NA><NA><NA><NA><NA><NA>2015-11-10 18:20:522015-11-11 16:26:44<NA><NA><NA><NA>
9B00285증산 4구역 해제 시켜주세요3미반영<NA><NA>직권해제 찬성뉴타운을 내 재산 작살납니다증산4구역 해제시키는 법 만들어 주세요1<NA><NA><NA><NA><NA><NA>2015-11-10 17:59:442015-11-11 16:26:22<NA><NA><NA><NA>
관리번호과제/법령명(아이디어제목)진행상황(1.아이디어제출2.검토3.건의,4.상황.5.종료)단계별 상세 부서단계별 상세 내용공개여부(y,n)관련볍령현황및문제점아이디어제안법령제도개선조항개선안대비표(현행)개선안대비표(개선안)건의부처1건의부처2건의부처3파일명등록일수정일첨부파일 오리지널명소관부서소관부서2소관부서3
6032012-B010자원봉사센터의 독립성 강화를 위한 기부금품 모집 허용5<NA><NA>Y기부금품의 모집 및 사용에 관한 법률, 자원봉사활동기본법□ 현 황 ○ 기부금품의 모집 및 사용에 관한 법률 제5조(국가 등 기부금품 모집?접수 제한 등) 에 따라 자치단체장의 실질적인 지휘?통제를 받는 지방자치단체 출자?출연법인?단체는 기부금품 모집 제한 - 서울시 자원봉사센터는 출연기관으로서 서울시의 예산지원에 의존하고 있어 기부금품 모집 불가 □ 문 제 점 ○ 자원봉사센터 운영의 효율성 위한 재원 확보수단 필요 - 민간의 창의적인 전문성 활용과 자율적인 운영을 위해서는 자원봉사센터를 민간주도로 운영해야 함 - 이를 위해 재정적 독립성 확보가 매우 중요하나, 센터운영에 필요한 기본경비, 사업비 등에 대한 자주적 재원 확보수단은 거의 없음□ 건의사항 ○ 지방자치단체가 설립한 자원봉사센터에서 기부금품 모집이 가능하도록 ˙기부금품의 모집 및 사용에 관한 법률˙ 제5조 개정 - 실질적인 민간주도의 자원봉사 운영을 위한 재정적 독립성 확보 기반 구축 - 자원봉사센터에서 무형의 기부인 재능기부를 통한 자원봉사와 함께 기부금품 모집이 가능해짐으로써 효율적 업무 추진 및 상승효과 발생 - 서울시자원봉사센터 출연금 연평균 2,000백만원으로 예산절감 가능2<NA><NA>행정자치부<NA><NA><NA>2012-01-01 06:33:372012-01-01 06:33:37<NA>자치행정과<NA><NA>
6042012-B009시내버스 공공성 향상을 위한 감차 등 시, 도지사 권한 확대9<NA><NA>Y여객자동차운수사업법□ 현 황 ○ ’04. 7. 시내버스 준공영제 도입 후 지자체에서 버스회사에 대한 재정지원을 시행 중이나, 이에 상응한 시.도지사의 계획적 운영권한 부재 - 여객자동차운수사업법 제23조제1항의 개선명령에서 ‘노선폐지나 감차 등의 결과가 따르는 사업계획의 변경’은 제외한다고 되어 있으며, - ’00. 1월 이후 법이 개정되지 않아 준 공영제 시행 전후의 달라진 상황을 반영하지 못하고 있음 ○ 지자체의 재정지원금에 대한 부적절한 집행시 제재수단 취약 - 여객자동차운수사업법 제85조제1항상 면허취소 등에 대한 권한 부여규정 미비 □ 문제점 ○ 시.도지사의 대중교통 정책 수립, 집행상의 저해요인 발생 - 노선권의 사유화 인식으로 노선조정(노선폐지) 등에 애로 - 버스 보유대수 적정 증.감차를 통한 버스총량 조정기능 미흡 - 지하철 노선신설 등 대체교통수단 확대에 따라 버스 공급대수의 적정한 감축이 필요하나, 실질적 조정수단 부재 ○ 수입금 탈루, 임금체불 등 도덕적 해이가 발생하는 회사에 대한 효과적인 제재수단 취약 - 버스 등 임금 체불로 반복적 민원을 야기하는 회사, S운수 등 대표이사의 회사자금 유용 등 물의를 야기하는 회사에 대한 면허취소 등 행정처분 불가능□ 건의사항 ○ 여객자동차 운수사업법 제23조제1항의 ‘노선폐지나 감차 등의 결과가 따르는 사업계획의변경은 제외한다’는 조항 삭제 - 준공영제하에서 공동운수협정에 의한 운송수입금 공동관리제를 시행하는 경우에는 시도지사의 계획에 따른 노선폐지나 감차가 가능하도록 개정 ○ 같은 법 제85조(면허취소 등)에 부도덕한 버스회사에 대한 제도화된 제재기준 마련 - 시내버스 수입금 탈루, 인건비 등 과다청구, 임금체불, 유가보조금 허위집행 등 부도덕한 버스회사에 대해 보조금 환수 처분 외에 사업일부정지, 감차, 면허취소 등 행정처분 가능토록 개정2<NA><NA>국토교통부<NA><NA><NA>2012-01-01 06:33:372012-01-01 06:33:37<NA>버스정책과<NA><NA>
6052012-B008지방자치단체의 기구?정원에 대한 자율권 강화5<NA><NA>Y지방자치법□ 현 황 ○ 지방자치법 및 동법 시행령에 따라 서울시 부시장의 수는 3명 ○서울시의 행정(1.2)부시장 사무분장을 동법 시행령에서 직접 규정 ○˙지방자치단체의 행정기구와 정원기준 등에 관한 규정˙(대통령령) 별표1과 별표2에 따라 서울시 실˙국˙본부의 수(14개)와 3급이상 담당관의 수(13개)가 제한 □ 문 제 점 ○경제.문화.교육 등 사회전반적 기능의 집중으로 복잡.다양해진 서울시의 업무를 효율적으로 추진하기 위해 책임 부시장제를 도입코자 하나, 부시장 수가 3명에 불과하여 도입 불가 -해외 도시들은 경제, 문화, 복지 등 분야별 책임부시장제도 도입 . 뉴욕시 : 7부시장(문화.디자인, 환경, 경제, 대외협력, 교육, 법제, 복지) . 베이징시 : 9부시장(재정, 문화, 법제, 경제, 사회보장, 주택, 상공, 물관리, 기타) -서울시는 법령상 부시장수 규제로 분야별 책임부시장제 도입 불가 ○지방자치단체 부단체장의 사무분장을 대통령령에 규정하여 행정환경의 변화와 지역특성에 맞는 지방자치단체의 자율적 기능배분을 저해 -부단체장의 사무분장은 행정환경 변화와 지역적 특성에 맞게 조정될 필요가 있으나, 대통령령에서 직접 규정하여 지자체의 자율성을 제한 - 대통령령에 규정되지 않은 혁신, 마을공동체 등 신규 업무에 대해서는 부시장의 소관이 불분명해지는 문제점도 발생 ○지속적인 행정수요 증가에도 불구하고 실.국.본부수 제한(14개)으로 인해 분야별 전담 대응이 불가 -서울시의 예산규모는 민선1기 대비 2.5배 이상 증가하고, 수도서울의 특수성으로 인해 다양한 유형의 직.간접적인 추가 행정수요가 유발 - 반면, 서울시의 조직은 실.국.본부수는 민선1기 대비 오히려 2개가 줄고, 정원도 2,055명이 감축 ○행정의 전문화.고도화에도 불구하고 낮은 상위직급비율로 인해 정책기능 중심의 조직체계 구성에 애로 ○총액인건비 범위내에서도 기구설치의 자율성이 극히 제한되어 총액인건비제 본래 취지에 맞는 탄력적 조직운용이 불가□ 건의사항 ○지방자치법 및 동법 시행령 개정을 통해 일부 책임부시장 제도 도입이 가능토록 부단체장(부시장)의 수를 3명→6명으로 확대 ○행정부시장의 사무분장을 조례로 정하여 지방자치단체의 특성에 맞는 조직구성이 가능하도록 지방자치법 시행령 개정 ○행정수요 급증분야에 대한 효과적 대응이 가능하도록 관련 법령 개정을 통해 실.국.본부수 최소 3개 확대 - 보건, 물관리, 지역균형 등 독자적 업무분야에 대한 전담기구화 ○정책보좌 기능강화를 위한 기획관제의 본격도입이 가능하도록 관련 법령 개정을 통해 2.3급 담당관수 최소 4개 확대 -경제진흥실, 주택정책실, 도시교통본부, 기후환경본부 등 대규모 행정 기구의 정책개발 및 조정기능 강화 ○궁극적으로 지방자치단체의 기구.정원은 지방의회의 통제와 총액인건비에 따라 규제되고 있으므로 총액인건비의 범위 내에서 지방자치단체의 여건에 맞게 조례로 정할 수 있도록 자율성 부여 필요 -부시장, 실.국.본부 및 3급 이상 담당관(보좌기관)의 수 등을 총액인건비 범위 내에서 조례로 정하도록 위임2<NA><NA>행정자치부<NA><NA><NA>2012-01-01 06:33:372012-01-01 06:33:37<NA>조직담당관<NA><NA>
6062012-B007도시계획시설 유지보수비 충당을 위한 도시개발특별회계 용도 확대8<NA><NA>Y도시개발법□ 현 황 : 도시계획시설사업(도로˙공원) ○‘도시개발특별회계’ 등 재원을 활용하여 지속적으로 도시 인프라를 확충한 결과, 점차 ‘신규설치’ 물량은 감소중 -도로의 경우 ’06~’07년도를 기점으로 고가도로 철거 등으로 오히려 감소추세에 있으며, -공원의 경우 지속적인 증가 추세에 있으나 ’09년도 이후 증가율 둔화 추세임 ○반면 시설 노후화에 따른 유지보수 수요는 증가하고 있으나 유지보수비는 일반회계로 충당되어 재원부족으로 응급보수 수준의 유지보수 시행중 -현재 도로시설물의 27%가 30년 이상 경과된 시설물로 20년 후에는 전체시설물의 81%가 30년 이상 시설물이 되어 유지보수비 급증 전망 ˙ 통상 도로시설물 건설후 30~40년 경과시부터 노후화로 인해 유지관리비 급증 -공원의 경우도 유지보수비 증가추이를 감안할 때 향후 유지보수비 증가 예상 □ 문 제 점 ○향후 도시계획시설의 신규확충은 줄고, 기존 시설에 대한 유지관리 비용은 급증할 것으로 전망되나, 재원적 뒷받침이 재정여건상 어려운 실정임 ○신규설치가 줄어듦에 따라 도시개발특별회계 재원의 여유가 발생할 것으로 전망되나, 법령상 제약으로 유지보수비로 충당 불가□ 건의사항 ○도시계획시설의 안전성 확보 및 유지보수 부족으로 인해 발생할 재설치 비용 절감을 위해○도로, 공원 등 도시계획시설의 신규설치 뿐만 아니라 기존 설치된도시계획시설의 유지보수비도 ‘도시개발특별회계’로 충당 가능하도록도시개발법 제61조 제1항 3호 개정 건의2<NA><NA>국토교통부, 법제처<NA><NA><NA>2012-01-01 06:33:372012-01-01 06:33:37<NA>도시시설과<NA><NA>
6072012-B006교육청 법정전출금 부담률 하향 조정7<NA><NA>Y지방교육재정 교부금법□ 현 황 ○시.도는 교육.학예에 소요되는 경비를 부담하기 위해 ‘지방교육재정교부금법’에 의거 지방세의 3.6%~10%, 담배소비세의 45%, 지방교육세 100%를 교육비특별회계로 전출(법정전출금) -지방세 부담 기준 : 특별시는 특별시세 총액 10%, 광역시 및 경기도는 5%, 기타 도는 3.6%로 차등 부담 ○국가는(교과부) 동법에 의거 지방자치단체가 교육기관 및 교육행정기관을 설치˙운영함에 필요한 재원을 시˙도교육청에 교육비특별회계로 교부(교부금) -총 재원규모 : 내국세 총액의 20.27% 및 교육세 세입액 전액 □ 문 제 점 ˙˙ 과도한 시 법정전출금 부담 ○우리시 교육비특별회계 법정전출금 총액은 경기도의 1.4배, 부산의 4.5배에 달하는 등 타 시.도에 비해 부담 비율이 매우 높음 -특히, 지방세 전출규모는 경기도의 3.6배, 부산의 7.3배 수준임 ○우리시는 보통교부세 불교부단체로 교부세를 교부받는 타 지방자치단체와 비교하여 재정여건에 큰 차이가 없음에도 차등 부담하고 있으며, ○특히, 보통세에 세입기반이 열악한 자치구 재정 지원금이 포함되어 있음에도 이를 전액 제외하지 않고 법정전출금 계상 ˙ 불균형적 지방교육재정교부금 지원 ○교육은 국가적 형평성이 필요한 사안으로 시.도 일반 자치단체는 보조.지원의 입장이어야 하나, ○시.도의 지원을 포함한 수입액 대비 초과되는 지출액만큼을 교부금으로 책정하여 교부금 지급 형평성 상실 -학생수, 학교수를 감안할 때 타 지역에 비해 교부금 지원 규모 과소□ 건의사항 ○우리시 재정여건이 악화되고 있어 현 수준의 부담을 감당하기 곤란하며, 재정여건이 타˙시도와 큰 차이도 없으므로 보통세 10% 부담을 타 광역시 수준인 5%로 하향조정 건의 -법개정으로 인한 교육청 수입 감소분은 교육재정교부금으로 충당 필요 ※ 보통세의 5%로 市 전출금 감소시 ’12년도 기준 약 4,504억원 감소 예상 ○ 아울러「지방교육재정교부금법」제11조 개정 시 발생한 법정전출금 감소분만큼 교육재정교부금으로 충당이 필요하므로 동법 제3조 제2항의 ①을 동시 개정하여 전체적인 보통교부금 확보액 상향 근거 마련 - 당해 연도의 내국세(목적세, 종합부동산세 및 다른 법률에 의하여 특별회계의 재원으로 사용되는 세목의 당해 금액을 제외) 총액의 1만분의 2,027에 해당하는 금액2<NA><NA>교육부<NA><NA><NA>2012-01-01 06:33:372012-01-01 06:33:37<NA>교육정책담당관<NA><NA>
6082012-B005지방재정 확충을 위한 지방소비세 세율 인상9<NA><NA>Y지방세법□ 현 황 ○ 부동산교부세는 '05.12월 부동산세제 개편으로 감소되는 재산세 및 주택 거래세 인하분 보전을 위하여 도입되었음 ○'09년도까지 당해연도 부동산 취득.등록세 부과액에서 '05년기준금액(서울시 3조 3,771억원)에 미달하는 금액보전 ○'10년부터 부동산교부세를 폐지하고 부가가치세의 5%를 지방소비세로 이양 □ 문 제 점 ○'10년부터 지방소비세를 신설하면서 부동산교부세를 폐지함에 따라 지방자치단체의 재정감소 초래 -서울시의 경우 지방소비세의 35%를 지역상생발전기금으로 출연함으로써 실질적으로 ‘10년 7천 5백억원, ’11년 5천 4백억원 정도의 세입감소 초래 ○특히, 서울시는 재산과세 비율이 전국 및 OECD국가에 비하여 상대적으로 높고, 다양한 재정수요에 탄력적인 소비과세는 낮은 편임□ 건의사항 ○지방소비세 세율을 현행 5%에서 20%로 인상 - 정부에서는 '09년 지방소비세 도입시 '13년부터 세율인상(5%→10%)을 발표하였으나, 서울시 실질적 세입은 부동산교부세 시행당시와 비교할 때 10%로 세율 인상시 3,300억원 감소, 15%로 세율 인상시 1,300억원이 감소함 - 향후 복지수요 증가 등 자치단체 재정여건을 감안시, 최소 20%로 인상 필요2<NA><NA>행정자치부, 기획재정부<NA><NA><NA>2012-01-01 06:33:372012-01-01 06:33:37<NA>세제과<NA><NA>
6092012-B004주택의 규모 및 건설비율 설정 권한 이양5<NA><NA>Y도시 및 주거 환경정비법□ 현 황 ○국토해양부장관이 지역별 특성을 고려하여 「정비사업의 임대주택 및 주택규모별 건설비율」을 고시하도록 하고 있음 □ 문 제 점 ○지역별 인구 및 가구구조, 주택보급률 등이 달라 건설비율 및 규모 등을 정부에서 일률적으로 적용하는 것은 불합리 ○고령화 및 1~2인 가구 증가 등 인구구조 변화, 전세난 등 급격하게 변화하는 주택시장 여건에 능동적 대처 곤란 -서울은 임대주택의 수요 증가에 따라 의무기준 상향이 요구되나 지방의 경우 의무기준의 하향조정을 요구하는 등 지역별 임대주택 수요 및 여건 다름 -지형여건, 자연환경, 역사.문화의 특성 등을 고려하지 않은 사업이 이루어짐에 따라 주변지역과 부조화 발생함에 따라 권한 이양 필요□ 건의사항 ○주택규모 및 임대주택 건설비율을 시.도 조례로 정할 수 있도록도시 및 주거환경정비법 개정2<NA><NA>국토교통부<NA><NA><NA>2012-01-01 06:33:372012-01-01 06:33:37<NA>주거재생과<NA><NA>
6102012-B003국민주택기금 운용 권한 일부 지자체 위임4<NA><NA>Y주택법□ 현 황 ○ 국민주택기금 적립 및 운용권한은 국토해양부장관이 보유하고 있으며, 국민은행에서 수탁 관리 중임 □ 문 제 점 ○ 주택건설자금의 원활한 공급 위해 국민주택기금을 설치.운용하고 있으나 대부분 융자사업(주택구입자금 지원 등)에 사용 - ‘11년도 운용액(35.6조원) 중 임대주택지원액은 1.7조원(4.8%)에 불과 ○ 정부의 임대주택공급은 대규모 택지 위주의 공급으로 수요.공급간 괴리 발생, LH공사 재무여건에 따라 공급 물량 유동적 - 임대주택 수요는 도심에 있으나 택지 확보가 어려워 대부분 외곽에 건설 - 주사업자인 LH공사 재무구조 악화로 사업 지속성에 부정적인 영향 초래 ○ 현행 기존주택 매입 임대사업은 지역의 주택재고량 범위 내에서 공급하는 것으로 신규 공급확대로 이어지지 않음 － 임대차 시장 안정을 위해 다가구주택 건설 등을 통한 공급 확대 필요 ○ 사회 취약계층 주거복지수요는 증가하고 있으나, 지자체는 재원부족으로 지역 주거복지정책 추진에 한계 － 임대주택 입주자에 대한 생계비, 주거비 지원 등 사회복지비용 증가○ 민간부문 임대주택 건설 촉진 또는 재해시 피해주택 복구에 신축적으로 활용할 수 있도록 국민주택기금의 운용권한을 일부 지자체에 위임 - 전체 기금수입액을 지자체별 징수비율에 따라 50%씩 위임 - 서울지역에서 발생되는 국민주택채권매입액, 청약저축가입금액의 50%의 운용권한 서울특별시장에게 위임2<NA><NA>국토교통부<NA><NA><NA>2012-01-01 06:33:372012-01-01 06:33:37<NA>주택정책과<NA><NA>
6112012-B002뉴타운?재개발 추진위원회 해산시 매몰비용 국고 지원 및 손금처리9<NA><NA>Y조세특례제한법□ 현 황 ○ 최근 7년간 정비구역 지정이 '04년 이전 7년간의 평균 5.7배 증가하는 등 뉴타운이 과다 지정되었음. ○ 이로 인해 부동산 투기, 강제철거, 서민주택 감소, 전월세 가격상승, 원주민 퇴출, 영세 가옥주.상인.세입자 등 사회적 약자 권익 침해 등으로 주민갈등 확대되고 서울의 고유성.정체성이 훼손되어 수습방안 마련 필요 □ 문 제 점 ○ 뉴타운.정비사업의 정책방향을 거주권 보호, 공동체, 마을만들기 중심으로 전환추진(전멸 철거→소규모 정비위주)할 계획이나 현행 법 체계에서는 수습방안 마련에 한계 발생 ○ 추진위원회 승인이 취소된 경우 추진위원회가 사용한 법정비용 중 일부를 지자체에서만 비용부담하게 되어 재원조달 어려움 ○ 개발과정에서 거주자인 세입자 대책 실효성 미흡□ 건의사항 ○ 뉴타운 수습방안에 대한 정부와 공동 재원 분담 필요 - 추진주체 해산 시 사용비용의 50% 국가 지원 필요 - 해제 지역에 대한 기반시설 설치 비용 지원근거 마련 ○ 정비사업 기반시설 국고지원 확대 - 현행 : 자치구 재정자립도 전국 평균 이하인 경우 10%~50% 지원 - 개선 : 자치구 재정자립도 전국 70% 이하인 경우 30%~70% 지원 ○ 상가 세입자의 권리보장 확대 - 현행 : 4개월 이내의 영업 휴업 등에 대한 보상 - 개선 : 상가세입자 실질적 대책 마련(휴업보상금 확대 등)2<NA><NA>국토교통부<NA><NA><NA>2012-01-01 06:33:372012-01-01 06:33:37<NA>재생협력과<NA><NA>
6122012-B001도시철도 무임승차에 따른 손실 국비지원5<NA><NA>Y도시철도법, 노인복지법, 장애인복지법, 독립유공자 예우에 관한 법률□ 현 황 ○’84년도부터 노인.장애인.국가유공자 등은 도시철도 이용시 노인복지법 등 개별법령에 따라 100% 운임 감면중임. ○ ’10년도 기준 서울시의 지하철 무임수송은 전체 이용인원 1,706백만명의 12.9%이며, 무임손실은 2,228억원으로 당기순손실(4,786억원)의 약 46.6%를 차지 □ 문 제 점 ○ 무임손실분에 대해 국가가 지원할 수 있다고 규정하고 있으나, 무임손실분 전액을 서울시가 부담함에 따라 재정상황악화 가중 ○ 한국철도공사는 ‘공익서비스 제공에 따른 정부와의 보상계약(PSO, 철도산업발전기본법)’에 따라 수도권 지하철 무임수송 손실액을 일부 지원하고 있어 서울시 도시철도와 형평성에 문제○ 무임수송은 해당 운영기관의 영업정책적인 할인제도와는 달리 관련 정부가 복지정책의 일환으로 감면제도를 시행하고 있으므로, 무임손실금에 대해 국비지원을 건의드림. - 도시철도법, 노인복지법 등 관련 법률에 ‘공익서비스 제공에 따른 보상계약’ 조항 신설 및 국비지원2<NA><NA>국토교통부<NA><NA><NA>2012-01-01 06:33:372012-01-01 06:33:37<NA>교통정책과<NA><NA>