Overview

Dataset statistics

Number of variables23
Number of observations384
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory72.1 KiB
Average record size in memory192.3 B

Variable types

Categorical11
Text6
Numeric6

Dataset

Description한국국제협력단에서 제공하는 국가별, 봉사단유형별, 사업분야별 지원실적(원, 달러) 데이터로,KOICA 분야명, 사업명, 지역명, 국가, 사업내용, 사업목적, 사업연도, 지원액(원, 달러) 항목을 제공합니다.*OECD 확정통계는 N+2년 1월 확정되므로, 본 데이터는 2021년 데이터입니다.2022년 데이터는 2024년 상반기 내에 게시될 예정입니다.* 코드 칼럼 설명- [지역명(통계)코드]: [지역명(통계)]칼럼에 명시된 데이터 값의 코드가 기재된 코드 칼럼입니다.- [전달채널코드]: [전달채널명]칼럼에 명시된 데이터 값의 코드가 기재된 코드 칼럼입니다.- [코드(CRS)]: [코드명(CRS)]칼럼에 명시된 데이터 값의 코드가 기재된 코드 칼럼입니다.- [사업유형(DAC)]: [사업유형명]칼럼에 명시된 데이터 값의 코드가 기재된 코드 칼럼입니다.
Author한국국제협력단
URLhttps://www.data.go.kr/data/15051108/fileData.do

Alerts

통계사업번호 has constant value ""Constant
사업유형명 has constant value ""Constant
사업연도 has constant value ""Constant
전달채널명 is highly imbalanced (73.9%)Imbalance
사업유형(DAC) is highly imbalanced (97.4%)Imbalance
사업명(한글) has unique valuesUnique
지역명(통계)코드 has 10 (2.6%) zerosZeros

Reproduction

Analysis started2023-12-12 22:43:06.460215
Analysis finished2023-12-12 22:43:07.310636
Duration0.85 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

통계사업번호
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
2020000000000
384 

Length

Max length13
Median length13
Mean length13
Min length13

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row2020000000000
2nd row2020000000000
3rd row2020000000000
4th row2020000000000
5th row2020000000000

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2020000000000 384
100.0%

Length

2023-12-13T07:43:07.372610image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T07:43:07.483108image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2020000000000 384
100.0%

분야코드명(KOICA)
Categorical

Distinct6
Distinct (%)1.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
교육
105 
기타
87 
공공행정
84 
기술환경에너지
57 
보건의료
29 

Length

Max length7
Median length5.5
Mean length3.4453125
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
교육 105
27.3%
기타 87
22.7%
공공행정 84
21.9%
기술환경에너지 57
14.8%
보건의료 29
 
7.6%
농림수산 22
 
5.7%

Length

2023-12-13T07:43:07.626734image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T07:43:07.765990image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
교육 105
27.3%
기타 87
22.7%
공공행정 84
21.9%
기술환경에너지 57
14.8%
보건의료 29
 
7.6%
농림수산 22
 
5.7%

사업유형명
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
봉사단
384 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
봉사단 384
100.0%

Length

2023-12-13T07:43:07.921418image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T07:43:08.025085image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
봉사단 384
100.0%

세부사업유형명
Categorical

Distinct10
Distinct (%)2.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
해외봉사단
205 
NGO봉사단
68 
WFK-퇴직전문가
26 
WFK-청년봉사단
24 
WFK-과학기술지원단
 
17
Other values (5)
44 

Length

Max length14
Median length5
Mean length6.4401042
Min length5

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row해외봉사단
2nd row해외봉사단
3rd row해외봉사단
4th rowWFK-퇴직전문가
5th row다자협력전문가

Common Values

ValueCountFrequency (%)
해외봉사단 205
53.4%
NGO봉사단 68
 
17.7%
WFK-퇴직전문가 26
 
6.8%
WFK-청년봉사단 24
 
6.2%
WFK-과학기술지원단 17
 
4.4%
봉사단(기타) 12
 
3.1%
WFK-대한민국 IT봉사단 11
 
2.9%
다자협력전문가 9
 
2.3%
글로벌협력의료진 9
 
2.3%
WFK-중장기자문단 3
 
0.8%

Length

2023-12-13T07:43:08.476132image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T07:43:08.622368image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
해외봉사단 205
51.9%
ngo봉사단 68
 
17.2%
wfk-퇴직전문가 26
 
6.6%
wfk-청년봉사단 24
 
6.1%
wfk-과학기술지원단 17
 
4.3%
봉사단(기타 12
 
3.0%
wfk-대한민국 11
 
2.8%
it봉사단 11
 
2.8%
다자협력전문가 9
 
2.3%
글로벌협력의료진 9
 
2.3%

사업명(한글)
Text

UNIQUE 

Distinct384
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
2023-12-13T07:43:08.962218image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length42
Median length37
Mean length28.117188
Min length20

Characters and Unicode

Total characters10797
Distinct characters219
Distinct categories7 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique384 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row라오스에 시민주도 평화구축, 분쟁예방 관련 해외봉사단 파견
2nd row태국에 시민주도 평화구축, 분쟁예방 관련 해외봉사단 파견
3rd row베트남에 인권 감시 및 교육 관련 해외봉사단 파견
4th row튀니지에 공공 재정 관리 관련 WFK-퇴직전문가 파견
5th rowFAO에 공공정책 및 행정관리 관련 다자협력전문가 파견
ValueCountFrequency (%)
파견 384
 
15.3%
관련 373
 
14.8%
해외봉사단 128
 
5.1%
및 125
 
5.0%
행정관리 104
 
4.1%
특정 75
 
3.0%
분야 75
 
3.0%
비 75
 
3.0%
ngo봉사단 68
 
2.7%
공공정책 53
 
2.1%
Other values (152) 1052
41.9%
2023-12-13T07:43:09.455598image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
2128
 
19.7%
관 522
 
4.8%
파 398
 
3.7%
에 391
 
3.6%
견 384
 
3.6%
련 375
 
3.5%
정 353
 
3.3%
단 256
 
2.4%
사 245
 
2.3%
봉 233
 
2.2%
Other values (209) 5512
51.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 7891
73.1%
Space Separator 2128
 
19.7%
Uppercase Letter 510
 
4.7%
Dash Punctuation 81
 
0.8%
Other Punctuation 81
 
0.8%
Open Punctuation 53
 
0.5%
Close Punctuation 53
 
0.5%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
관 522
 
6.6%
파 398
 
5.0%
에 391
 
5.0%
견 384
 
4.9%
련 375
 
4.8%
정 353
 
4.5%
단 256
 
3.2%
사 245
 
3.1%
봉 233
 
3.0%
리 172
 
2.2%
Other values (186) 4562
57.8%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
F 85
16.7%
W 82
16.1%
K 81
15.9%
N 74
14.5%
O 71
13.9%
G 71
13.9%
I 13
 
2.5%
T 11
 
2.2%
U 6
 
1.2%
P 4
 
0.8%
Other values (7) 12
 
2.4%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 55
67.9%
, 26
32.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
2128
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 81
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 53
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 53
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 7891
73.1%
Common 2396
 
22.2%
Latin 510
 
4.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
관 522
 
6.6%
파 398
 
5.0%
에 391
 
5.0%
견 384
 
4.9%
련 375
 
4.8%
정 353
 
4.5%
단 256
 
3.2%
사 245
 
3.1%
봉 233
 
3.0%
리 172
 
2.2%
Other values (186) 4562
57.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
F 85
16.7%
W 82
16.1%
K 81
15.9%
N 74
14.5%
O 71
13.9%
G 71
13.9%
I 13
 
2.5%
T 11
 
2.2%
U 6
 
1.2%
P 4
 
0.8%
Other values (7) 12
 
2.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
2128
88.8%
- 81
 
3.4%
/ 55
 
2.3%
( 53
 
2.2%
) 53
 
2.2%
, 26
 
1.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 7891
73.1%
ASCII 2906
 
26.9%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
2128
73.2%
F 85
 
2.9%
W 82
 
2.8%
- 81
 
2.8%
K 81
 
2.8%
N 74
 
2.5%
O 71
 
2.4%
G 71
 
2.4%
/ 55
 
1.9%
( 53
 
1.8%
Other values (13) 125
 
4.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
관 522
 
6.6%
파 398
 
5.0%
에 391
 
5.0%
견 384
 
4.9%
련 375
 
4.8%
정 353
 
4.5%
단 256
 
3.2%
사 245
 
3.1%
봉 233
 
3.0%
리 172
 
2.2%
Other values (186) 4562
57.8%

사업명(영문)
Text

Distinct383
Distinct (%)99.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
2023-12-13T07:43:09.790898image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length129
Median length86
Mean length65.429688
Min length36

Characters and Unicode

Total characters25125
Distinct characters57
Distinct categories7 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique382 ?
Unique (%)99.5%

Sample

1st rowKOICA Volunteers in Laos for Civilian peace-building, conflict prevention and resolution
2nd rowKOICA Volunteers in Thailand for Civilian peace-building, conflict prevention and resolution
3rd rowKOICA Volunteers in Vietnam for Human rights
4th rowSenior Volunteers in Tunisia for Public Finance Management (PFM)
5th rowKOICA Multilateral Coooperation Officers in FAO for Public sector policy and administrative management
ValueCountFrequency (%)
for 394
 
11.5%
in 384
 
11.2%
volunteers 288
 
8.4%
koica 190
 
5.5%
and 176
 
5.1%
management 124
 
3.6%
policy 122
 
3.5%
administrative 121
 
3.5%
education 88
 
2.6%
sectors 75
 
2.2%
Other values (167) 1475
42.9%
2023-12-13T07:43:10.309719image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
3057
12.2%
n 2142
 
8.5%
o 1992
 
7.9%
i 1985
 
7.9%
e 1895
 
7.5%
a 1689
 
6.7%
r 1476
 
5.9%
t 1415
 
5.6%
s 959
 
3.8%
l 897
 
3.6%
Other values (47) 7618
30.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 19349
77.0%
Space Separator 3057
 
12.2%
Uppercase Letter 2617
 
10.4%
Other Punctuation 39
 
0.2%
Open Punctuation 26
 
0.1%
Close Punctuation 26
 
0.1%
Dash Punctuation 11
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
n 2142
11.1%
o 1992
10.3%
i 1985
10.3%
e 1895
9.8%
a 1689
8.7%
r 1476
 
7.6%
t 1415
 
7.3%
s 959
 
5.0%
l 897
 
4.6%
c 783
 
4.0%
Other values (16) 4116
21.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 335
12.8%
V 314
12.0%
O 270
10.3%
I 261
10.0%
A 222
8.5%
K 210
8.0%
S 148
 
5.7%
P 144
 
5.5%
E 106
 
4.1%
T 97
 
3.7%
Other values (13) 510
19.5%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 27
69.2%
. 6
 
15.4%
' 3
 
7.7%
, 3
 
7.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
3057
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 26
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 26
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 11
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 21966
87.4%
Common 3159
 
12.6%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
n 2142
 
9.8%
o 1992
 
9.1%
i 1985
 
9.0%
e 1895
 
8.6%
a 1689
 
7.7%
r 1476
 
6.7%
t 1415
 
6.4%
s 959
 
4.4%
l 897
 
4.1%
c 783
 
3.6%
Other values (39) 6733
30.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
3057
96.8%
/ 27
 
0.9%
( 26
 
0.8%
) 26
 
0.8%
- 11
 
0.3%
. 6
 
0.2%
' 3
 
0.1%
, 3
 
0.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 25125
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
3057
12.2%
n 2142
 
8.5%
o 1992
 
7.9%
i 1985
 
7.9%
e 1895
 
7.5%
a 1689
 
6.7%
r 1476
 
5.9%
t 1415
 
5.6%
s 959
 
3.8%
l 897
 
3.6%
Other values (47) 7618
30.3%

지역명(통계)코드
Real number (ℝ)

ZEROS 

Distinct7
Distinct (%)1.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2.796875
Minimum0
Maximum7
Zeros10
Zeros (%)2.6%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size3.5 KiB
2023-12-13T07:43:10.460654image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile1
Q11
median3
Q35
95-th percentile7
Maximum7
Range7
Interquartile range (IQR)4

Descriptive statistics

Standard deviation2.0182951
Coefficient of variation (CV)0.72162506
Kurtosis-0.73380591
Mean2.796875
Median Absolute Deviation (MAD)2
Skewness0.66846554
Sum1074
Variance4.073515
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T07:43:10.613147image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=7)
ValueCountFrequency (%)
1 163
42.4%
3 102
26.6%
5 68
17.7%
7 31
 
8.1%
0 10
 
2.6%
6 7
 
1.8%
2 3
 
0.8%
ValueCountFrequency (%)
0 10
 
2.6%
1 163
42.4%
2 3
 
0.8%
3 102
26.6%
5 68
17.7%
6 7
 
1.8%
7 31
 
8.1%
ValueCountFrequency (%)
7 31
 
8.1%
6 7
 
1.8%
5 68
17.7%
3 102
26.6%
2 3
 
0.8%
1 163
42.4%
0 10
 
2.6%

지역명(통계)
Categorical

Distinct7
Distinct (%)1.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
아시아
163 
아프리카
102 
중남미
68 
동구 및 CIS
31 
기타
 
10
Other values (2)
 
10

Length

Max length8
Median length3
Mean length3.671875
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row아시아
2nd row아시아
3rd row아시아
4th row아프리카
5th row기타

Common Values

ValueCountFrequency (%)
아시아 163
42.4%
아프리카 102
26.6%
중남미 68
17.7%
동구 및 CIS 31
 
8.1%
기타 10
 
2.6%
오세아니아 7
 
1.8%
중동 3
 
0.8%

Length

2023-12-13T07:43:10.767136image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T07:43:10.909498image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
아시아 163
36.5%
아프리카 102
22.9%
중남미 68
15.2%
동구 31
 
7.0%
및 31
 
7.0%
cis 31
 
7.0%
기타 10
 
2.2%
오세아니아 7
 
1.6%
중동 3
 
0.7%

국가코드(DAC)
Real number (ℝ)

Distinct48
Distinct (%)12.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean543.41406
Minimum85
Maximum998
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size3.5 KiB
2023-12-13T07:43:11.080430image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum85
5-th percentile229
Q1285
median617
Q3745
95-th percentile769
Maximum998
Range913
Interquartile range (IQR)460

Descriptive statistics

Standard deviation226.67163
Coefficient of variation (CV)0.41712508
Kurtosis-1.2299683
Mean543.41406
Median Absolute Deviation (MAD)152
Skewness-0.20745204
Sum208671
Variance51380.029
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T07:43:11.247114image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=48)
ValueCountFrequency (%)
745 27
 
7.0%
769 24
 
6.2%
728 24
 
6.2%
753 23
 
6.0%
282 18
 
4.7%
266 16
 
4.2%
285 15
 
3.9%
755 13
 
3.4%
617 13
 
3.4%
428 13
 
3.4%
Other values (38) 198
51.6%
ValueCountFrequency (%)
85 1
 
0.3%
130 2
 
0.5%
136 4
1.0%
139 4
1.0%
142 6
1.6%
229 8
2.1%
235 3
 
0.8%
238 8
2.1%
241 4
1.0%
247 3
 
0.8%
ValueCountFrequency (%)
998 10
 
2.6%
832 7
 
1.8%
769 24
6.2%
765 7
 
1.8%
764 6
 
1.6%
755 13
3.4%
753 23
6.0%
751 2
 
0.5%
745 27
7.0%
738 6
 
1.6%

국가명(DAC)
Categorical

Distinct48
Distinct (%)12.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
라오스
27 
캄보디아
 
24
베트남
 
24
몽골
 
23
탄자니아
 
18
Other values (43)
268 

Length

Max length19
Median length7
Mean length4.0442708
Min length2

Unique

Unique5 ?
Unique (%)1.3%

Sample

1st row라오스
2nd row태국
3rd row베트남
4th row튀니지
5th row그외 지역 또는 다수국가 (미배분)

Common Values

ValueCountFrequency (%)
라오스 27
 
7.0%
캄보디아 24
 
6.2%
베트남 24
 
6.2%
몽골 23
 
6.0%
탄자니아 18
 
4.7%
르완다 16
 
4.2%
우간다 15
 
3.9%
필리핀 13
 
3.4%
우즈베키스탄 13
 
3.4%
볼리비아 13
 
3.4%
Other values (38) 198
51.6%

Length

2023-12-13T07:43:11.429461image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
라오스 27
 
6.4%
베트남 24
 
5.7%
캄보디아 24
 
5.7%
몽골 23
 
5.4%
탄자니아 18
 
4.2%
르완다 16
 
3.8%
우간다 15
 
3.5%
필리핀 13
 
3.1%
우즈베키스탄 13
 
3.1%
볼리비아 13
 
3.1%
Other values (42) 238
56.1%

지역명(DAC_한글)
Categorical

Distinct11
Distinct (%)2.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
극동아시아
132 
사하라 이남 아프리카
75 
남중아시아
61 
남미
53 
북부아프리카
16 
Other values (6)
47 

Length

Max length11
Median length5
Mean length5.7708333
Min length2

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.3%

Sample

1st row극동아시아
2nd row극동아시아
3rd row극동아시아
4th row북부아프리카
5th row양자, 미배분

Common Values

ValueCountFrequency (%)
극동아시아 132
34.4%
사하라 이남 아프리카 75
19.5%
남중아시아 61
15.9%
남미 53
13.8%
북부아프리카 16
 
4.2%
북중미 15
 
3.9%
중앙아프리카 11
 
2.9%
양자, 미배분 10
 
2.6%
오세아니아 7
 
1.8%
중동 3
 
0.8%

Length

2023-12-13T07:43:11.575449image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
극동아시아 132
24.3%
사하라 75
13.8%
이남 75
13.8%
아프리카 75
13.8%
남중아시아 61
11.2%
남미 53
9.7%
북부아프리카 16
 
2.9%
북중미 15
 
2.8%
중앙아프리카 11
 
2.0%
양자 10
 
1.8%
Other values (4) 21
 
3.9%

전달채널코드
Real number (ℝ)

Distinct11
Distinct (%)2.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean13674.706
Minimum11004
Maximum47136
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size3.5 KiB
2023-12-13T07:43:11.709827image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum11004
5-th percentile11004
Q111004
median11004
Q311004
95-th percentile22000
Maximum47136
Range36132
Interquartile range (IQR)0

Descriptive statistics

Standard deviation6065.472
Coefficient of variation (CV)0.44355412
Kurtosis9.1233302
Mean13674.706
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness2.7990946
Sum5251087
Variance36789951
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T07:43:11.870247image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=11)
ValueCountFrequency (%)
11004 307
79.9%
22000 68
 
17.7%
41301 1
 
0.3%
41304 1
 
0.3%
41114 1
 
0.3%
47136 1
 
0.3%
41121 1
 
0.3%
41140 1
 
0.3%
41122 1
 
0.3%
41502 1
 
0.3%
ValueCountFrequency (%)
11004 307
79.9%
22000 68
 
17.7%
41114 1
 
0.3%
41119 1
 
0.3%
41121 1
 
0.3%
41122 1
 
0.3%
41140 1
 
0.3%
41301 1
 
0.3%
41304 1
 
0.3%
41502 1
 
0.3%
ValueCountFrequency (%)
47136 1
 
0.3%
41502 1
 
0.3%
41304 1
 
0.3%
41301 1
 
0.3%
41140 1
 
0.3%
41122 1
 
0.3%
41121 1
 
0.3%
41119 1
 
0.3%
41114 1
 
0.3%
22000 68
17.7%

전달채널명
Categorical

IMBALANCE 

Distinct11
Distinct (%)2.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
한국국제협력단
307 
공여국내 NGO
68 
유엔식량농업기구
 
1
유엔교육과학문화기구
 
1
유엔개발계획
 
1
Other values (6)
 
6

Length

Max length10
Median length7
Mean length7.1927083
Min length6

Unique

Unique9 ?
Unique (%)2.3%

Sample

1st row한국국제협력단
2nd row한국국제협력단
3rd row한국국제협력단
4th row한국국제협력단
5th row유엔식량농업기구

Common Values

ValueCountFrequency (%)
한국국제협력단 307
79.9%
공여국내 NGO 68
 
17.7%
유엔식량농업기구 1
 
0.3%
유엔교육과학문화기구 1
 
0.3%
유엔개발계획 1
 
0.3%
글로벌녹색성장기구 1
 
0.3%
유엔난민최고대표 1
 
0.3%
세계식량계획 1
 
0.3%
유엔아동기금 1
 
0.3%
유엔프로젝트조달기구 1
 
0.3%

Length

2023-12-13T07:43:12.012819image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
한국국제협력단 307
67.9%
공여국내 68
 
15.0%
ngo 68
 
15.0%
유엔식량농업기구 1
 
0.2%
유엔교육과학문화기구 1
 
0.2%
유엔개발계획 1
 
0.2%
글로벌녹색성장기구 1
 
0.2%
유엔난민최고대표 1
 
0.2%
세계식량계획 1
 
0.2%
유엔아동기금 1
 
0.2%
Other values (2) 2
 
0.4%

사업유형(DAC)
Categorical

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)0.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
D01
383 
H01
 
1

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.3%

Sample

1st rowD01
2nd rowD01
3rd rowD01
4th rowD01
5th rowD01

Common Values

ValueCountFrequency (%)
D01 383
99.7%
H01 1
 
0.3%

Length

2023-12-13T07:43:12.153360image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T07:43:12.273725image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
d01 383
99.7%
h01 1
 
0.3%

코드(CRS)
Real number (ℝ)

Distinct44
Distinct (%)11.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean37044.37
Minimum11110
Maximum99820
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size3.5 KiB
2023-12-13T07:43:12.398177image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum11110
5-th percentile11110
Q111430
median16010
Q343040
95-th percentile99810
Maximum99820
Range88710
Interquartile range (IQR)31610

Descriptive statistics

Standard deviation35127.869
Coefficient of variation (CV)0.94826472
Kurtosis-0.54150756
Mean37044.37
Median Absolute Deviation (MAD)4900
Skewness1.1163854
Sum14225038
Variance1.2339672 × 109
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T07:43:12.551539image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=44)
ValueCountFrequency (%)
99810 86
22.4%
15110 53
13.8%
11110 48
12.5%
22040 24
 
6.2%
11220 14
 
3.6%
16010 12
 
3.1%
12191 12
 
3.1%
11420 11
 
2.9%
11430 11
 
2.9%
41010 10
 
2.6%
Other values (34) 103
26.8%
ValueCountFrequency (%)
11110 48
12.5%
11220 14
 
3.6%
11230 10
 
2.6%
11240 6
 
1.6%
11320 1
 
0.3%
11330 2
 
0.5%
11420 11
 
2.9%
11430 11
 
2.9%
12110 3
 
0.8%
12191 12
 
3.1%
ValueCountFrequency (%)
99820 1
 
0.3%
99810 86
22.4%
43082 7
 
1.8%
43040 9
 
2.3%
43030 2
 
0.5%
41010 10
 
2.6%
33210 3
 
0.8%
33120 1
 
0.3%
32310 1
 
0.3%
32182 2
 
0.5%

코드명(CRS)
Categorical

Distinct44
Distinct (%)11.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
비 특정 분야
86 
공공정책 및 행정관리
53 
교육정책 및 행정관리
48 
정보통신기술
24 
초등교육
 
14
Other values (39)
159 

Length

Max length23
Median length16
Mean length8.6666667
Min length4

Unique

Unique14 ?
Unique (%)3.6%

Sample

1st row시민주도 평화구축, 분쟁예방
2nd row시민주도 평화구축, 분쟁예방
3rd row인권 감시 및 교육
4th row공공 재정 관리
5th row공공정책 및 행정관리

Common Values

ValueCountFrequency (%)
비 특정 분야 86
22.4%
공공정책 및 행정관리 53
13.8%
교육정책 및 행정관리 48
12.5%
정보통신기술 24
 
6.2%
초등교육 14
 
3.6%
사회/복지 서비스 12
 
3.1%
의료 서비스 12
 
3.1%
전문대,대학, 대학원 교육 11
 
2.9%
고급기술 및 관리자 교육 11
 
2.9%
비정규 교육 10
 
2.6%
Other values (34) 103
26.8%

Length

2023-12-13T07:43:12.707288image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
및 125
12.8%
행정관리 104
 
10.6%
비 86
 
8.8%
분야 86
 
8.8%
특정 86
 
8.8%
공공정책 53
 
5.4%
교육정책 48
 
4.9%
교육 47
 
4.8%
정보통신기술 24
 
2.5%
서비스 24
 
2.5%
Other values (68) 295
30.2%

사업내용
Text

Distinct374
Distinct (%)97.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
2023-12-13T07:43:13.085356image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length254
Median length69
Mean length65.067708
Min length51

Characters and Unicode

Total characters24986
Distinct characters266
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

Unique373 ?
Unique (%)97.1%

Sample

1st row라오스에 시민주도 평화구축, 분쟁예방 관련 해외봉사단 파견(총인원: 16, 신규인원: 16, 남자: 4, 여자: 12)
2nd row태국에 시민주도 평화구축, 분쟁예방 관련 해외봉사단 파견(총인원: 16, 신규인원: 16, 남자: 4, 여자: 12)
3rd row베트남에 인권 감시 및 교육 관련 해외봉사단 파견(총인원: 17, 신규인원: 17, 남자: 4, 여자: 13)
4th row튀니지에 공공 재정 관리 관련 WFK-퇴직전문가 파견(총인원: 1, 신규인원: 0, 남자: 1, 여자: 0)
5th rowFAO에 공공정책 및 행정관리 관련 다자협력전문가 파견(총인원: 1, 신규인원: 0, 남자: 1, 여자: 0)
ValueCountFrequency (%)
1 477
 
8.3%
여자 373
 
6.5%
남자 373
 
6.5%
신규인원 373
 
6.5%
파견(총인원 373
 
6.5%
관련 373
 
6.5%
0 297
 
5.2%
2 206
 
3.6%
및 180
 
3.1%
해외봉사단 128
 
2.2%
Other values (235) 2564
44.8%
2023-12-13T07:43:13.642803image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
5333
21.3%
: 1492
 
6.0%
, 1156
 
4.6%
인 801
 
3.2%
자 788
 
3.2%
원 774
 
3.1%
1 586
 
2.3%
관 566
 
2.3%
파 431
 
1.7%
( 415
 
1.7%
Other values (256) 12644
50.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 13801
55.2%
Space Separator 5333
 
21.3%
Other Punctuation 2791
 
11.2%
Decimal Number 1640
 
6.6%
Uppercase Letter 510
 
2.0%
Open Punctuation 415
 
1.7%
Close Punctuation 415
 
1.7%
Dash Punctuation 81
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
인 801
 
5.8%
자 788
 
5.7%
원 774
 
5.6%
관 566
 
4.1%
파 431
 
3.1%
에 412
 
3.0%
신 410
 
3.0%
견 406
 
2.9%
남 396
 
2.9%
정 386
 
2.8%
Other values (221) 8431
61.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
F 85
16.7%
W 82
16.1%
K 81
15.9%
N 74
14.5%
G 71
13.9%
O 71
13.9%
I 13
 
2.5%
T 11
 
2.2%
U 6
 
1.2%
P 4
 
0.8%
Other values (7) 12
 
2.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 586
35.7%
0 315
19.2%
2 258
15.7%
3 122
 
7.4%
4 105
 
6.4%
5 99
 
6.0%
6 61
 
3.7%
8 47
 
2.9%
7 29
 
1.8%
9 18
 
1.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
: 1492
53.5%
, 1156
41.4%
/ 77
 
2.8%
. 66
 
2.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
5333
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 415
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 415
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 81
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 13801
55.2%
Common 10675
42.7%
Latin 510
 
2.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
인 801
 
5.8%
자 788
 
5.7%
원 774
 
5.6%
관 566
 
4.1%
파 431
 
3.1%
에 412
 
3.0%
신 410
 
3.0%
견 406
 
2.9%
남 396
 
2.9%
정 386
 
2.8%
Other values (221) 8431
61.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
5333
50.0%
: 1492
 
14.0%
, 1156
 
10.8%
1 586
 
5.5%
( 415
 
3.9%
) 415
 
3.9%
0 315
 
3.0%
2 258
 
2.4%
3 122
 
1.1%
4 105
 
1.0%
Other values (8) 478
 
4.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
F 85
16.7%
W 82
16.1%
K 81
15.9%
N 74
14.5%
G 71
13.9%
O 71
13.9%
I 13
 
2.5%
T 11
 
2.2%
U 6
 
1.2%
P 4
 
0.8%
Other values (7) 12
 
2.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 13801
55.2%
ASCII 11185
44.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
5333
47.7%
: 1492
 
13.3%
, 1156
 
10.3%
1 586
 
5.2%
( 415
 
3.7%
) 415
 
3.7%
0 315
 
2.8%
2 258
 
2.3%
3 122
 
1.1%
4 105
 
0.9%
Other values (25) 988
 
8.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
인 801
 
5.8%
자 788
 
5.7%
원 774
 
5.6%
관 566
 
4.1%
파 431
 
3.1%
에 412
 
3.0%
신 410
 
3.0%
견 406
 
2.9%
남 396
 
2.9%
정 386
 
2.8%
Other values (221) 8431
61.1%

영문사업내용
Text

Distinct374
Distinct (%)97.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
2023-12-13T07:43:13.958111image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length200
Median length159
Mean length139.13802
Min length112

Characters and Unicode

Total characters53429
Distinct characters68
Distinct categories8 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique373 ?
Unique (%)97.1%

Sample

1st rowDispatch of KOICA Volunteers in Laos for Civilian peace-building, conflict prevention and resolution(Total number of volunteer : 16 New : 16 Male : 4 Female : 12)
2nd rowDispatch of KOICA Volunteers in Thailand for Civilian peace-building, conflict prevention and resolution(Total number of volunteer : 16 New : 16 Male : 4 Female : 12)
3rd rowDispatch of KOICA Volunteers in Vietnam for Human rights(Total number of volunteer : 17 New : 17 Male : 4 Female : 13)
4th rowDispatch of Senior Volunteers in Tunisia for Public Finance Management (PFM)(Total number of volunteer : 1 New : 0 Male : 1 Female : 0)
5th rowDispatch of KOICA Multilateral Coooperation Officers in FAO for Public sector policy and administrative management(Total number of volunteer : 1 New : 0 Male : 1 Female : 0)
ValueCountFrequency (%)
1492
 
15.5%
of 772
 
8.0%
1 477
 
4.9%
for 394
 
4.1%
in 384
 
4.0%
number 373
 
3.9%
volunteer 373
 
3.9%
female 373
 
3.9%
new 373
 
3.9%
male 373
 
3.9%
Other values (241) 4263
44.2%
2023-12-13T07:43:14.463013image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
9264
17.3%
e 4706
 
8.8%
o 3588
 
6.7%
a 3256
 
6.1%
n 3042
 
5.7%
t 2652
 
5.0%
l 2453
 
4.6%
i 2417
 
4.5%
r 2319
 
4.3%
s 1536
 
2.9%
Other values (58) 18196
34.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 35725
66.9%
Space Separator 9264
 
17.3%
Uppercase Letter 4416
 
8.3%
Decimal Number 1640
 
3.1%
Other Punctuation 1553
 
2.9%
Close Punctuation 399
 
0.7%
Open Punctuation 399
 
0.7%
Dash Punctuation 33
 
0.1%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 4706
13.2%
o 3588
10.0%
a 3256
 
9.1%
n 3042
 
8.5%
t 2652
 
7.4%
l 2453
 
6.9%
i 2417
 
6.8%
r 2319
 
6.5%
s 1536
 
4.3%
u 1463
 
4.1%
Other values (16) 8293
23.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
T 469
10.6%
N 456
10.3%
M 431
9.8%
D 391
8.9%
F 386
8.7%
V 313
 
7.1%
C 312
 
7.1%
O 270
 
6.1%
I 248
 
5.6%
A 211
 
4.8%
Other values (13) 929
21.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 586
35.7%
0 315
19.2%
2 258
15.7%
3 122
 
7.4%
4 105
 
6.4%
5 99
 
6.0%
6 61
 
3.7%
8 47
 
2.9%
7 29
 
1.8%
9 18
 
1.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
: 1492
96.1%
. 28
 
1.8%
/ 27
 
1.7%
' 3
 
0.2%
, 3
 
0.2%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
9264
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 399
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 399
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 33
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 40141
75.1%
Common 13288
 
24.9%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
e 4706
 
11.7%
o 3588
 
8.9%
a 3256
 
8.1%
n 3042
 
7.6%
t 2652
 
6.6%
l 2453
 
6.1%
i 2417
 
6.0%
r 2319
 
5.8%
s 1536
 
3.8%
u 1463
 
3.6%
Other values (39) 12709
31.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
9264
69.7%
: 1492
 
11.2%
1 586
 
4.4%
) 399
 
3.0%
( 399
 
3.0%
0 315
 
2.4%
2 258
 
1.9%
3 122
 
0.9%
4 105
 
0.8%
5 99
 
0.7%
Other values (9) 249
 
1.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 53429
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
9264
17.3%
e 4706
 
8.8%
o 3588
 
6.7%
a 3256
 
6.1%
n 3042
 
5.7%
t 2652
 
5.0%
l 2453
 
4.6%
i 2417
 
4.5%
r 2319
 
4.3%
s 1536
 
2.9%
Other values (58) 18196
34.1%

사업목적한글설명
Text

Distinct374
Distinct (%)97.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
2023-12-13T07:43:14.789525image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length318
Median length38
Mean length36.403646
Min length20

Characters and Unicode

Total characters13979
Distinct characters257
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

Unique373 ?
Unique (%)97.1%

Sample

1st row라오스에 시민주도 평화구축, 분쟁예방 관련 해외봉사단 파견
2nd row태국에 시민주도 평화구축, 분쟁예방 관련 해외봉사단 파견
3rd row베트남에 인권 감시 및 교육 관련 해외봉사단 파견
4th row튀니지에 공공 재정 관리 관련 WFK-퇴직전문가 파견
5th rowFAO에 공공정책 및 행정관리 관련 다자협력전문가 파견
ValueCountFrequency (%)
파견 384
 
11.9%
관련 373
 
11.6%
및 136
 
4.2%
해외봉사단 128
 
4.0%
행정관리 104
 
3.2%
비 75
 
2.3%
특정 75
 
2.3%
분야 75
 
2.3%
ngo봉사단 68
 
2.1%
코디네이터 53
 
1.6%
Other values (201) 1745
54.3%
2023-12-13T07:43:15.249732image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
2832
 
20.3%
관 555
 
4.0%
에 412
 
2.9%
파 409
 
2.9%
련 397
 
2.8%
견 395
 
2.8%
정 375
 
2.7%
사 322
 
2.3%
단 256
 
1.8%
봉 233
 
1.7%
Other values (247) 7793
55.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 10237
73.2%
Space Separator 2832
 
20.3%
Uppercase Letter 510
 
3.6%
Other Punctuation 191
 
1.4%
Dash Punctuation 81
 
0.6%
Decimal Number 44
 
0.3%
Open Punctuation 42
 
0.3%
Close Punctuation 42
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
관 555
 
5.4%
에 412
 
4.0%
파 409
 
4.0%
련 397
 
3.9%
견 395
 
3.9%
정 375
 
3.7%
사 322
 
3.1%
단 256
 
2.5%
봉 233
 
2.3%
전 231
 
2.3%
Other values (220) 6652
65.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
F 85
16.7%
W 82
16.1%
K 81
15.9%
N 74
14.5%
G 71
13.9%
O 71
13.9%
I 13
 
2.5%
T 11
 
2.2%
U 6
 
1.2%
P 4
 
0.8%
Other values (7) 12
 
2.4%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 81
42.4%
/ 77
40.3%
. 33
17.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 22
50.0%
2 11
25.0%
3 11
25.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
2832
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 81
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 42
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 42
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 10237
73.2%
Common 3232
 
23.1%
Latin 510
 
3.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
관 555
 
5.4%
에 412
 
4.0%
파 409
 
4.0%
련 397
 
3.9%
견 395
 
3.9%
정 375
 
3.7%
사 322
 
3.1%
단 256
 
2.5%
봉 233
 
2.3%
전 231
 
2.3%
Other values (220) 6652
65.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
F 85
16.7%
W 82
16.1%
K 81
15.9%
N 74
14.5%
G 71
13.9%
O 71
13.9%
I 13
 
2.5%
T 11
 
2.2%
U 6
 
1.2%
P 4
 
0.8%
Other values (7) 12
 
2.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
2832
87.6%
- 81
 
2.5%
, 81
 
2.5%
/ 77
 
2.4%
( 42
 
1.3%
) 42
 
1.3%
. 33
 
1.0%
1 22
 
0.7%
2 11
 
0.3%
3 11
 
0.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 10237
73.2%
ASCII 3742
 
26.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
2832
75.7%
F 85
 
2.3%
W 82
 
2.2%
- 81
 
2.2%
, 81
 
2.2%
K 81
 
2.2%
/ 77
 
2.1%
N 74
 
2.0%
G 71
 
1.9%
O 71
 
1.9%
Other values (17) 207
 
5.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
관 555
 
5.4%
에 412
 
4.0%
파 409
 
4.0%
련 397
 
3.9%
견 395
 
3.9%
정 375
 
3.7%
사 322
 
3.1%
단 256
 
2.5%
봉 233
 
2.3%
전 231
 
2.3%
Other values (220) 6652
65.0%

사업목적영문설명
Text

Distinct374
Distinct (%)97.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
2023-12-13T07:43:15.537360image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length181
Median length87
Mean length69.471354
Min length41

Characters and Unicode

Total characters26677
Distinct characters57
Distinct categories7 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique373 ?
Unique (%)97.1%

Sample

1st rowKOICA Volunteers in Laos for Civilian peace-building, conflict prevention and resolution
2nd rowKOICA Volunteers in Thailand for Civilian peace-building, conflict prevention and resolution
3rd rowKOICA Volunteers in Vietnam for Human rights
4th rowSenior Volunteers in Tunisia for Public Finance Management (PFM)
5th rowKOICA Multilateral Coooperation Officers in FAO for Public sector policy and administrative management
ValueCountFrequency (%)
for 394
 
10.8%
in 384
 
10.6%
volunteers 299
 
8.2%
koica 190
 
5.2%
and 187
 
5.1%
management 124
 
3.4%
policy 122
 
3.4%
administrative 121
 
3.3%
education 88
 
2.4%
specified 75
 
2.1%
Other values (182) 1651
45.4%
2023-12-13T07:43:15.978712image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
3252
12.2%
n 2285
 
8.6%
e 2139
 
8.0%
i 2055
 
7.7%
o 2041
 
7.7%
a 1808
 
6.8%
r 1573
 
5.9%
t 1555
 
5.8%
s 1064
 
4.0%
l 950
 
3.6%
Other values (47) 7955
29.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 20673
77.5%
Space Separator 3252
 
12.2%
Uppercase Letter 2606
 
9.8%
Other Punctuation 83
 
0.3%
Close Punctuation 26
 
0.1%
Open Punctuation 26
 
0.1%
Dash Punctuation 11
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
n 2285
11.1%
e 2139
10.3%
i 2055
9.9%
o 2041
9.9%
a 1808
8.7%
r 1573
 
7.6%
t 1555
 
7.5%
s 1064
 
5.1%
l 950
 
4.6%
c 838
 
4.1%
Other values (16) 4365
21.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 323
12.4%
V 313
12.0%
O 270
10.4%
I 259
9.9%
A 222
8.5%
K 210
8.1%
S 147
 
5.6%
P 143
 
5.5%
T 107
 
4.1%
E 105
 
4.0%
Other values (13) 507
19.5%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 28
33.7%
/ 27
32.5%
, 25
30.1%
' 3
 
3.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
3252
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 26
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 26
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 11
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 23279
87.3%
Common 3398
 
12.7%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
n 2285
 
9.8%
e 2139
 
9.2%
i 2055
 
8.8%
o 2041
 
8.8%
a 1808
 
7.8%
r 1573
 
6.8%
t 1555
 
6.7%
s 1064
 
4.6%
l 950
 
4.1%
c 838
 
3.6%
Other values (39) 6971
29.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
3252
95.7%
. 28
 
0.8%
/ 27
 
0.8%
) 26
 
0.8%
( 26
 
0.8%
, 25
 
0.7%
- 11
 
0.3%
' 3
 
0.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 26677
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
3252
12.2%
n 2285
 
8.6%
e 2139
 
8.0%
i 2055
 
7.7%
o 2041
 
7.7%
a 1808
 
6.8%
r 1573
 
5.9%
t 1555
 
5.8%
s 1064
 
4.0%
l 950
 
3.6%
Other values (47) 7955
29.8%

사업연도
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.1 KiB
2021
384 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row2021
2nd row2021
3rd row2021
4th row2021
5th row2021

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2021 384
100.0%

Length

2023-12-13T07:43:16.101722image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T07:43:16.204226image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2021 384
100.0%

지원액(원화)
Real number (ℝ)

Distinct146
Distinct (%)38.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1.722778 × 108
Minimum4127574
Maximum3.5326778 × 109
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size3.5 KiB
2023-12-13T07:43:16.302579image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum4127574
5-th percentile4445103
Q135627294
median1.1497872 × 108
Q32.1376376 × 108
95-th percentile5.3440941 × 108
Maximum3.5326778 × 109
Range3.5285503 × 109
Interquartile range (IQR)1.7813647 × 108

Descriptive statistics

Standard deviation2.475668 × 108
Coefficient of variation (CV)1.4370209
Kurtosis88.766648
Mean1.722778 × 108
Median Absolute Deviation (MAD)79351426
Skewness7.194349
Sum6.6154676 × 1010
Variance6.1289322 × 1016
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T07:43:16.440259image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
35627294 41
 
10.7%
4445103 37
 
9.6%
135714286 23
 
6.0%
71254588 21
 
5.5%
8890206 18
 
4.7%
178136470 9
 
2.3%
142509176 7
 
1.8%
114978720 7
 
1.8%
104120301 6
 
1.6%
106881882 6
 
1.6%
Other values (136) 209
54.4%
ValueCountFrequency (%)
4127574 1
 
0.3%
4445103 37
9.6%
5628510 1
 
0.3%
6003744 1
 
0.3%
6378978 1
 
0.3%
6754212 1
 
0.3%
7129446 1
 
0.3%
8890206 18
4.7%
8890224 1
 
0.3%
9005616 1
 
0.3%
ValueCountFrequency (%)
3532677833 1
0.3%
1057384368 1
0.3%
890682350 1
0.3%
881153640 1
0.3%
870619170 1
0.3%
763666488 2
0.5%
712545880 1
0.3%
704922912 2
0.5%
675551124 1
0.3%
641291292 1
0.3%

지원액(달러)
Real number (ℝ)

Distinct134
Distinct (%)34.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean150532.44
Minimum3607
Maximum3086774
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size3.5 KiB
2023-12-13T07:43:16.576910image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum3607
5-th percentile3884
Q131130
median100466
Q3186782
95-th percentile466955
Maximum3086774
Range3083167
Interquartile range (IQR)155652

Descriptive statistics

Standard deviation216318.3
Coefficient of variation (CV)1.4370212
Kurtosis88.766604
Mean150532.44
Median Absolute Deviation (MAD)69336
Skewness7.1943467
Sum57804457
Variance4.6793607 × 1010
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T07:43:16.708292image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
31130 41
 
10.7%
3884 37
 
9.6%
118584 24
 
6.2%
62261 21
 
5.5%
7768 19
 
4.9%
155652 9
 
2.3%
124521 7
 
1.8%
90978 7
 
1.8%
100466 7
 
1.8%
93391 6
 
1.6%
Other values (124) 206
53.6%
ValueCountFrequency (%)
3607 1
 
0.3%
3884 37
9.6%
4918 1
 
0.3%
5246 1
 
0.3%
5574 1
 
0.3%
5902 1
 
0.3%
6230 1
 
0.3%
7768 19
4.9%
7869 1
 
0.3%
8197 1
 
0.3%
ValueCountFrequency (%)
3086774 1
0.3%
923919 1
0.3%
778258 1
0.3%
769932 1
0.3%
760727 1
0.3%
667275 2
0.5%
622607 1
0.3%
615946 2
0.5%
590281 1
0.3%
560346 1
0.3%

Sample

통계사업번호분야코드명(KOICA)사업유형명세부사업유형명사업명(한글)사업명(영문)지역명(통계)코드지역명(통계)국가코드(DAC)국가명(DAC)지역명(DAC_한글)전달채널코드전달채널명사업유형(DAC)코드(CRS)코드명(CRS)사업내용영문사업내용사업목적한글설명사업목적영문설명사업연도지원액(원화)지원액(달러)
02020000000000공공행정봉사단해외봉사단라오스에 시민주도 평화구축, 분쟁예방 관련 해외봉사단 파견KOICA Volunteers in Laos for Civilian peace-building, conflict prevention and resolution1아시아745라오스극동아시아11004한국국제협력단D0115220시민주도 평화구축, 분쟁예방라오스에 시민주도 평화구축, 분쟁예방 관련 해외봉사단 파견(총인원: 16, 신규인원: 16, 남자: 4, 여자: 12)Dispatch of KOICA Volunteers in Laos for Civilian peace-building, conflict prevention and resolution(Total number of volunteer : 16 New : 16 Male : 4 Female : 12)라오스에 시민주도 평화구축, 분쟁예방 관련 해외봉사단 파견KOICA Volunteers in Laos for Civilian peace-building, conflict prevention and resolution2021570036704498085
12020000000000공공행정봉사단해외봉사단태국에 시민주도 평화구축, 분쟁예방 관련 해외봉사단 파견KOICA Volunteers in Thailand for Civilian peace-building, conflict prevention and resolution1아시아764태국극동아시아11004한국국제협력단D0115220시민주도 평화구축, 분쟁예방태국에 시민주도 평화구축, 분쟁예방 관련 해외봉사단 파견(총인원: 16, 신규인원: 16, 남자: 4, 여자: 12)Dispatch of KOICA Volunteers in Thailand for Civilian peace-building, conflict prevention and resolution(Total number of volunteer : 16 New : 16 Male : 4 Female : 12)태국에 시민주도 평화구축, 분쟁예방 관련 해외봉사단 파견KOICA Volunteers in Thailand for Civilian peace-building, conflict prevention and resolution2021570036704498085
22020000000000공공행정봉사단해외봉사단베트남에 인권 감시 및 교육 관련 해외봉사단 파견KOICA Volunteers in Vietnam for Human rights1아시아769베트남극동아시아11004한국국제협력단D0115160인권 감시 및 교육베트남에 인권 감시 및 교육 관련 해외봉사단 파견(총인원: 17, 신규인원: 17, 남자: 4, 여자: 13)Dispatch of KOICA Volunteers in Vietnam for Human rights(Total number of volunteer : 17 New : 17 Male : 4 Female : 13)베트남에 인권 감시 및 교육 관련 해외봉사단 파견KOICA Volunteers in Vietnam for Human rights2021605663998529216
32020000000000공공행정봉사단WFK-퇴직전문가튀니지에 공공 재정 관리 관련 WFK-퇴직전문가 파견Senior Volunteers in Tunisia for Public Finance Management (PFM)3아프리카139튀니지북부아프리카11004한국국제협력단D0115111공공 재정 관리튀니지에 공공 재정 관리 관련 WFK-퇴직전문가 파견(총인원: 1, 신규인원: 0, 남자: 1, 여자: 0)Dispatch of Senior Volunteers in Tunisia for Public Finance Management (PFM)(Total number of volunteer : 1 New : 0 Male : 1 Female : 0)튀니지에 공공 재정 관리 관련 WFK-퇴직전문가 파견Senior Volunteers in Tunisia for Public Finance Management (PFM)2021135714286118584
42020000000000공공행정봉사단다자협력전문가FAO에 공공정책 및 행정관리 관련 다자협력전문가 파견KOICA Multilateral Coooperation Officers in FAO for Public sector policy and administrative management0기타998그외 지역 또는 다수국가 (미배분)양자, 미배분41301유엔식량농업기구D0115110공공정책 및 행정관리FAO에 공공정책 및 행정관리 관련 다자협력전문가 파견(총인원: 1, 신규인원: 0, 남자: 1, 여자: 0)Dispatch of KOICA Multilateral Coooperation Officers in FAO for Public sector policy and administrative management(Total number of volunteer : 1 New : 0 Male : 1 Female : 0)FAO에 공공정책 및 행정관리 관련 다자협력전문가 파견KOICA Multilateral Coooperation Officers in FAO for Public sector policy and administrative management20212418386621131
52020000000000공공행정봉사단다자협력전문가UNESCO에 공공정책 및 행정관리 관련 다자협력전문가 파견KOICA Multilateral Coooperation Officers in UNESCO for Public sector policy and administrative management0기타998그외 지역 또는 다수국가 (미배분)양자, 미배분41304유엔교육과학문화기구D0115110공공정책 및 행정관리UNESCO에 공공정책 및 행정관리 관련 다자협력전문가 파견(총인원: 6, 신규인원: 2, 남자: 0, 여자: 6)Dispatch of KOICA Multilateral Coooperation Officers in UNESCO for Public sector policy and administrative management(Total number of volunteer : 6 New : 2 Male : 0 Female : 6)UNESCO에 공공정책 및 행정관리 관련 다자협력전문가 파견KOICA Multilateral Coooperation Officers in UNESCO for Public sector policy and administrative management2021233777368204269
62020000000000공공행정봉사단다자협력전문가UNDP에 공공정책 및 행정관리 관련 다자협력전문가 파견KOICA Multilateral Coooperation Officers in UNDP for Public sector policy and administrative management0기타998그외 지역 또는 다수국가 (미배분)양자, 미배분41114유엔개발계획D0115110공공정책 및 행정관리UNDP에 공공정책 및 행정관리 관련 다자협력전문가 파견(총인원: 10, 신규인원: 3, 남자: 4, 여자: 6)Dispatch of KOICA Multilateral Coooperation Officers in UNDP for Public sector policy and administrative management(Total number of volunteer : 10 New : 3 Male : 4 Female : 6)UNDP에 공공정책 및 행정관리 관련 다자협력전문가 파견KOICA Multilateral Coooperation Officers in UNDP for Public sector policy and administrative management2021596535354521239
72020000000000공공행정봉사단다자협력전문가GGGI에 공공정책 및 행정관리 관련 다자협력전문가 파견KOICA Multilateral Coooperation Officers in GGGI Uzebekistan for Public sector policy and administrative management0기타998그외 지역 또는 다수국가 (미배분)양자, 미배분47136글로벌녹색성장기구D0115110공공정책 및 행정관리GGGI에 공공정책 및 행정관리 관련 다자협력전문가 파견(총인원: 8, 신규인원: 6, 남자: 3, 여자: 5)Dispatch of KOICA Multilateral Coooperation Officers in GGGI Uzebekistan for Public sector policy and administrative management(Total number of volunteer : 8 New : 6 Male : 3 Female : 5)GGGI에 공공정책 및 행정관리 관련 다자협력전문가 파견KOICA Multilateral Coooperation Officers in GGGI Uzebekistan for Public sector policy and administrative management2021257961235225401
82020000000000공공행정봉사단다자협력전문가UNHCR에 공공정책 및 행정관리 관련 다자협력전문가 파견KOICA Multilateral Coooperation Officers in UNHCR for Public sector policy and administrative management0기타998그외 지역 또는 다수국가 (미배분)양자, 미배분41121유엔난민최고대표D0115110공공정책 및 행정관리UNHCR에 공공정책 및 행정관리 관련 다자협력전문가 파견(총인원: 2, 신규인원: 1, 남자: 1, 여자: 1)Dispatch of KOICA Multilateral Coooperation Officers in UNHCR for Public sector policy and administrative management(Total number of volunteer : 2 New : 1 Male : 1 Female : 1)UNHCR에 공공정책 및 행정관리 관련 다자협력전문가 파견KOICA Multilateral Coooperation Officers in UNHCR for Public sector policy and administrative management20214030644335219
92020000000000공공행정봉사단다자협력전문가WFP에 공공정책 및 행정관리 관련 다자협력전문가 파견KOICA Multilateral Coooperation Officers in World Food Prpgramme for Public sector policy and administrative management0기타998그외 지역 또는 다수국가 (미배분)양자, 미배분41140세계식량계획D0115110공공정책 및 행정관리WFP에 공공정책 및 행정관리 관련 다자협력전문가 파견(총인원: 5, 신규인원: 5, 남자: 1, 여자: 4)Dispatch of KOICA Multilateral Coooperation Officers in World Food Prpgramme for Public sector policy and administrative management(Total number of volunteer : 5 New : 5 Male : 1 Female : 4)WFP에 공공정책 및 행정관리 관련 다자협력전문가 파견KOICA Multilateral Coooperation Officers in World Food Prpgramme for Public sector policy and administrative management2021193470926169051
통계사업번호분야코드명(KOICA)사업유형명세부사업유형명사업명(한글)사업명(영문)지역명(통계)코드지역명(통계)국가코드(DAC)국가명(DAC)지역명(DAC_한글)전달채널코드전달채널명사업유형(DAC)코드(CRS)코드명(CRS)사업내용영문사업내용사업목적한글설명사업목적영문설명사업연도지원액(원화)지원액(달러)
3742020000000000기타봉사단봉사단(기타)방글라데시 안전담당관(안전 업무 전담 코디네이터) 파견KOICA Coordinator in Bangladesh for Safety1아시아666방글라데시남중아시아11004한국국제협력단D0199810비 특정 분야해외사무소장의 지휘감독하에 직/간접 파견인력의 안전사고 예방관련 제반업무 총괄수행. 신뢰성 있는 현지의 안전정보를 획득하기 위한 정보획득 네트워크 구축과, 정보분석을 통해 위험 경보전파. 파견인력의 현지 안전교육과 분기/반기단위 안전교육계획을 수립 및 시행. 파견인력의 안전사고 발생 시 현장 대응 및 후속조치. 현지인 안전담당관 선발 및 관리 및 담당관의 통제 하 안전업무 수행. 매년 각 국가별 상황에 맞는 안전관리 지침 작성 및 비상대피 계획 수립.Promoting safety training system with local environment. On-site response and follow-up in case of safety issues for volunteers and partners to prevent the unnecessary loss of human resources.1. 안전사고 예방을 위해 안전정보 획득, 교육훈련 강화를 통해 안전사고 예방 및 후속지원이 가능하며 전문인력의 파견으로 양질의 안전정보 획득, 체계적인 교육훈련으로 해외사무소의 안전사고의 사전예방이 가능하도록 대응체질을 개선 / 2.국제기구, 공여기관 등의 안전관리분야의 진로를 희망하는 청 장년 인재에게 해외사업현장의 안전실무 경험을 제공함으로써 국제사회 안전관리분야에 특화된 경력개발 경로 제공 / 3.현행 안전업무는 코디네이터 1명이 안전업무를 겸임하여 수행, 후임 코디 전입 시 인계하여 전문성과 업무 연속성이 결여되어 있는 바, 안전관리 전담인력의 파견 필요To take precautionary measures to prevent an accident for KOICA colleagues, volunteers, and its partners. Safe environment in partner nations leads efficient development strategies.2021174215074152225
3752020000000000기타봉사단봉사단(기타)베트남 안전담당관(안전 업무 전담 코디네이터) 파견KOICA Coordinator in Vietnam for Safety1아시아769베트남극동아시아11004한국국제협력단D0199810비 특정 분야해외사무소장의 지휘감독하에 직/간접 파견인력의 안전사고 예방관련 제반업무 총괄수행. 신뢰성 있는 현지의 안전정보를 획득하기 위한 정보획득 네트워크 구축과, 정보분석을 통해 위험 경보전파. 파견인력의 현지 안전교육과 분기/반기단위 안전교육계획을 수립 및 시행. 파견인력의 안전사고 발생 시 현장 대응 및 후속조치. 현지인 안전담당관 선발 및 관리 및 담당관의 통제 하 안전업무 수행. 매년 각 국가별 상황에 맞는 안전관리 지침 작성 및 비상대피 계획 수립.Promoting safety training system with local environment. On-site response and follow-up in case of safety issues for volunteers and partners to prevent the unnecessary loss of human resources.1. 안전사고 예방을 위해 안전정보 획득, 교육훈련 강화를 통해 안전사고 예방 및 후속지원이 가능하며 전문인력의 파견으로 양질의 안전정보 획득, 체계적인 교육훈련으로 해외사무소의 안전사고의 사전예방이 가능하도록 대응체질을 개선 / 2.국제기구, 공여기관 등의 안전관리분야의 진로를 희망하는 청 장년 인재에게 해외사업현장의 안전실무 경험을 제공함으로써 국제사회 안전관리분야에 특화된 경력개발 경로 제공 / 3.현행 안전업무는 코디네이터 1명이 안전업무를 겸임하여 수행, 후임 코디 전입 시 인계하여 전문성과 업무 연속성이 결여되어 있는 바, 안전관리 전담인력의 파견 필요To take precautionary measures to prevent an accident for KOICA colleagues, volunteers, and its partners. Safe environment in partner nations leads efficient development strategies.2021157442567137570
3762020000000000기타봉사단봉사단(기타)세네갈 안전담당관(안전 업무 전담 코디네이터) 파견KOICA Coordinator in Senegal for Safety3아프리카269세네갈사하라 이남 아프리카11004한국국제협력단D0199810비 특정 분야해외사무소장의 지휘감독하에 직/간접 파견인력의 안전사고 예방관련 제반업무 총괄수행. 신뢰성 있는 현지의 안전정보를 획득하기 위한 정보획득 네트워크 구축과, 정보분석을 통해 위험 경보전파. 파견인력의 현지 안전교육과 분기/반기단위 안전교육계획을 수립 및 시행. 파견인력의 안전사고 발생 시 현장 대응 및 후속조치. 현지인 안전담당관 선발 및 관리 및 담당관의 통제 하 안전업무 수행. 매년 각 국가별 상황에 맞는 안전관리 지침 작성 및 비상대피 계획 수립.Promoting safety training system with local environment. On-site response and follow-up in case of safety issues for volunteers and partners to prevent the unnecessary loss of human resources.1. 안전사고 예방을 위해 안전정보 획득, 교육훈련 강화를 통해 안전사고 예방 및 후속지원이 가능하며 전문인력의 파견으로 양질의 안전정보 획득, 체계적인 교육훈련으로 해외사무소의 안전사고의 사전예방이 가능하도록 대응체질을 개선 / 2.국제기구, 공여기관 등의 안전관리분야의 진로를 희망하는 청 장년 인재에게 해외사업현장의 안전실무 경험을 제공함으로써 국제사회 안전관리분야에 특화된 경력개발 경로 제공 / 3.현행 안전업무는 코디네이터 1명이 안전업무를 겸임하여 수행, 후임 코디 전입 시 인계하여 전문성과 업무 연속성이 결여되어 있는 바, 안전관리 전담인력의 파견 필요To take precautionary measures to prevent an accident for KOICA colleagues, volunteers, and its partners. Safe environment in partner nations leads efficient development strategies.2021178440410155917
3772020000000000기타봉사단봉사단(기타)에티오피아 안전담당관(안전 업무 전담 코디네이터) 파견KOICA Coordinator in Ethiopia for Safety3아프리카238에티오피아사하라 이남 아프리카11004한국국제협력단D0199810비 특정 분야해외사무소장의 지휘감독하에 직/간접 파견인력의 안전사고 예방관련 제반업무 총괄수행. 신뢰성 있는 현지의 안전정보를 획득하기 위한 정보획득 네트워크 구축과, 정보분석을 통해 위험 경보전파. 파견인력의 현지 안전교육과 분기/반기단위 안전교육계획을 수립 및 시행. 파견인력의 안전사고 발생 시 현장 대응 및 후속조치. 현지인 안전담당관 선발 및 관리 및 담당관의 통제 하 안전업무 수행. 매년 각 국가별 상황에 맞는 안전관리 지침 작성 및 비상대피 계획 수립.Promoting safety training system with local environment. On-site response and follow-up in case of safety issues for volunteers and partners to prevent the unnecessary loss of human resources.1. 안전사고 예방을 위해 안전정보 획득, 교육훈련 강화를 통해 안전사고 예방 및 후속지원이 가능하며 전문인력의 파견으로 양질의 안전정보 획득, 체계적인 교육훈련으로 해외사무소의 안전사고의 사전예방이 가능하도록 대응체질을 개선 / 2.국제기구, 공여기관 등의 안전관리분야의 진로를 희망하는 청 장년 인재에게 해외사업현장의 안전실무 경험을 제공함으로써 국제사회 안전관리분야에 특화된 경력개발 경로 제공 / 3.현행 안전업무는 코디네이터 1명이 안전업무를 겸임하여 수행, 후임 코디 전입 시 인계하여 전문성과 업무 연속성이 결여되어 있는 바, 안전관리 전담인력의 파견 필요To take precautionary measures to prevent an accident for KOICA colleagues, volunteers, and its partners. Safe environment in partner nations leads efficient development strategies.2021171177263149571
3782020000000000기타봉사단봉사단(기타)우즈베키스탄 안전담당관(안전 업무 전담 코디네이터) 파견KOICA Coordinator in Uzbekistan for Safety7동구 및 CIS617우즈베키스탄남중아시아11004한국국제협력단D0199810비 특정 분야해외사무소장의 지휘감독하에 직/간접 파견인력의 안전사고 예방관련 제반업무 총괄수행. 신뢰성 있는 현지의 안전정보를 획득하기 위한 정보획득 네트워크 구축과, 정보분석을 통해 위험 경보전파. 파견인력의 현지 안전교육과 분기/반기단위 안전교육계획을 수립 및 시행. 파견인력의 안전사고 발생 시 현장 대응 및 후속조치. 현지인 안전담당관 선발 및 관리 및 담당관의 통제 하 안전업무 수행. 매년 각 국가별 상황에 맞는 안전관리 지침 작성 및 비상대피 계획 수립.Promoting safety training system with local environment. On-site response and follow-up in case of safety issues for volunteers and partners to prevent the unnecessary loss of human resources.1. 안전사고 예방을 위해 안전정보 획득, 교육훈련 강화를 통해 안전사고 예방 및 후속지원이 가능하며 전문인력의 파견으로 양질의 안전정보 획득, 체계적인 교육훈련으로 해외사무소의 안전사고의 사전예방이 가능하도록 대응체질을 개선 / 2.국제기구, 공여기관 등의 안전관리분야의 진로를 희망하는 청 장년 인재에게 해외사업현장의 안전실무 경험을 제공함으로써 국제사회 안전관리분야에 특화된 경력개발 경로 제공 / 3.현행 안전업무는 코디네이터 1명이 안전업무를 겸임하여 수행, 후임 코디 전입 시 인계하여 전문성과 업무 연속성이 결여되어 있는 바, 안전관리 전담인력의 파견 필요To take precautionary measures to prevent an accident for KOICA colleagues, volunteers, and its partners. Safe environment in partner nations leads efficient development strategies.20219401108982145
3792020000000000기타봉사단봉사단(기타)카메룬 안전담당관(안전 업무 전담 코디네이터) 파견KOICA Coordinator in Cameroon for Safety3아프리카229카메룬중앙아프리카11004한국국제협력단D0199810비 특정 분야해외사무소장의 지휘감독하에 직/간접 파견인력의 안전사고 예방관련 제반업무 총괄수행. 신뢰성 있는 현지의 안전정보를 획득하기 위한 정보획득 네트워크 구축과, 정보분석을 통해 위험 경보전파. 파견인력의 현지 안전교육과 분기/반기단위 안전교육계획을 수립 및 시행. 파견인력의 안전사고 발생 시 현장 대응 및 후속조치. 현지인 안전담당관 선발 및 관리 및 담당관의 통제 하 안전업무 수행. 매년 각 국가별 상황에 맞는 안전관리 지침 작성 및 비상대피 계획 수립.Promoting safety training system with local environment. On-site response and follow-up in case of safety issues for volunteers and partners to prevent the unnecessary loss of human resources.1. 안전사고 예방을 위해 안전정보 획득, 교육훈련 강화를 통해 안전사고 예방 및 후속지원이 가능하며 전문인력의 파견으로 양질의 안전정보 획득, 체계적인 교육훈련으로 해외사무소의 안전사고의 사전예방이 가능하도록 대응체질을 개선 / 2.국제기구, 공여기관 등의 안전관리분야의 진로를 희망하는 청 장년 인재에게 해외사업현장의 안전실무 경험을 제공함으로써 국제사회 안전관리분야에 특화된 경력개발 경로 제공 / 3.현행 안전업무는 코디네이터 1명이 안전업무를 겸임하여 수행, 후임 코디 전입 시 인계하여 전문성과 업무 연속성이 결여되어 있는 바, 안전관리 전담인력의 파견 필요To take precautionary measures to prevent an accident for KOICA colleagues, volunteers, and its partners. Safe environment in partner nations leads efficient development strategies.2021153175309133841
3802020000000000기타봉사단봉사단(기타)탄자니아 안전담당관(안전 업무 전담 코디네이터) 파견KOICA Coordinator in Tanzania for Safety3아프리카282탄자니아사하라 이남 아프리카11004한국국제협력단D0199810비 특정 분야해외사무소장의 지휘감독하에 직/간접 파견인력의 안전사고 예방관련 제반업무 총괄수행. 신뢰성 있는 현지의 안전정보를 획득하기 위한 정보획득 네트워크 구축과, 정보분석을 통해 위험 경보전파. 파견인력의 현지 안전교육과 분기/반기단위 안전교육계획을 수립 및 시행. 파견인력의 안전사고 발생 시 현장 대응 및 후속조치. 현지인 안전담당관 선발 및 관리 및 담당관의 통제 하 안전업무 수행. 매년 각 국가별 상황에 맞는 안전관리 지침 작성 및 비상대피 계획 수립.Promoting safety training system with local environment. On-site response and follow-up in case of safety issues for volunteers and partners to prevent the unnecessary loss of human resources.1. 안전사고 예방을 위해 안전정보 획득, 교육훈련 강화를 통해 안전사고 예방 및 후속지원이 가능하며 전문인력의 파견으로 양질의 안전정보 획득, 체계적인 교육훈련으로 해외사무소의 안전사고의 사전예방이 가능하도록 대응체질을 개선 / 2.국제기구, 공여기관 등의 안전관리분야의 진로를 희망하는 청 장년 인재에게 해외사업현장의 안전실무 경험을 제공함으로써 국제사회 안전관리분야에 특화된 경력개발 경로 제공 / 3.현행 안전업무는 코디네이터 1명이 안전업무를 겸임하여 수행, 후임 코디 전입 시 인계하여 전문성과 업무 연속성이 결여되어 있는 바, 안전관리 전담인력의 파견 필요To take precautionary measures to prevent an accident for KOICA colleagues, volunteers, and its partners. Safe environment in partner nations leads efficient development strategies.2021165099240144260
3812020000000000기타봉사단봉사단(기타)페루 안전담당관(안전 업무 전담 코디네이터) 파견KOICA Coordinator in Peru for Safety5중남미454페루남미11004한국국제협력단D0199810비 특정 분야해외사무소장의 지휘감독하에 직/간접 파견인력의 안전사고 예방관련 제반업무 총괄수행. 신뢰성 있는 현지의 안전정보를 획득하기 위한 정보획득 네트워크 구축과, 정보분석을 통해 위험 경보전파. 파견인력의 현지 안전교육과 분기/반기단위 안전교육계획을 수립 및 시행. 파견인력의 안전사고 발생 시 현장 대응 및 후속조치. 현지인 안전담당관 선발 및 관리 및 담당관의 통제 하 안전업무 수행. 매년 각 국가별 상황에 맞는 안전관리 지침 작성 및 비상대피 계획 수립.Promoting safety training system with local environment. On-site response and follow-up in case of safety issues for volunteers and partners to prevent the unnecessary loss of human resources.1. 안전사고 예방을 위해 안전정보 획득, 교육훈련 강화를 통해 안전사고 예방 및 후속지원이 가능하며 전문인력의 파견으로 양질의 안전정보 획득, 체계적인 교육훈련으로 해외사무소의 안전사고의 사전예방이 가능하도록 대응체질을 개선 / 2.국제기구, 공여기관 등의 안전관리분야의 진로를 희망하는 청 장년 인재에게 해외사업현장의 안전실무 경험을 제공함으로써 국제사회 안전관리분야에 특화된 경력개발 경로 제공 / 3.현행 안전업무는 코디네이터 1명이 안전업무를 겸임하여 수행, 후임 코디 전입 시 인계하여 전문성과 업무 연속성이 결여되어 있는 바, 안전관리 전담인력의 파견 필요To take precautionary measures to prevent an accident for KOICA colleagues, volunteers, and its partners. Safe environment in partner nations leads efficient development strategies.2021174491088152466
3822020000000000기타봉사단봉사단(기타)인도네시아 안전담당관(안전 업무 전담 코디네이터) 파견KOICA Coordinator in Indonesia for Safety1아시아738인도네시아극동아시아11004한국국제협력단D0199810비 특정 분야해외사무소장의 지휘감독하에 직/간접 파견인력의 안전사고 예방관련 제반업무 총괄수행. 신뢰성 있는 현지의 안전정보를 획득하기 위한 정보획득 네트워크 구축과, 정보분석을 통해 위험 경보전파. 파견인력의 현지 안전교육과 분기/반기단위 안전교육계획을 수립 및 시행. 파견인력의 안전사고 발생 시 현장 대응 및 후속조치. 현지인 안전담당관 선발 및 관리 및 담당관의 통제 하 안전업무 수행. 매년 각 국가별 상황에 맞는 안전관리 지침 작성 및 비상대피 계획 수립.Promoting safety training system with local environment. On-site response and follow-up in case of safety issues for volunteers and partners to prevent the unnecessary loss of human resources.1. 안전사고 예방을 위해 안전정보 획득, 교육훈련 강화를 통해 안전사고 예방 및 후속지원이 가능하며 전문인력의 파견으로 양질의 안전정보 획득, 체계적인 교육훈련으로 해외사무소의 안전사고의 사전예방이 가능하도록 대응체질을 개선 / 2.국제기구, 공여기관 등의 안전관리분야의 진로를 희망하는 청 장년 인재에게 해외사업현장의 안전실무 경험을 제공함으로써 국제사회 안전관리분야에 특화된 경력개발 경로 제공 / 3.현행 안전업무는 코디네이터 1명이 안전업무를 겸임하여 수행, 후임 코디 전입 시 인계하여 전문성과 업무 연속성이 결여되어 있는 바, 안전관리 전담인력의 파견 필요To take precautionary measures to prevent an accident for KOICA colleagues, volunteers, and its partners. Safe environment in partner nations leads efficient development strategies.2021120251471105073
3832020000000000기타봉사단봉사단(기타)네팔 안전담당관(안전 업무 전담 코디네이터) 파견KOICA Coordinator in Indonesia for Safety1아시아660네팔남중아시아11004한국국제협력단D0199810비 특정 분야해외사무소장의 지휘감독하에 직/간접 파견인력의 안전사고 예방관련 제반업무 총괄수행. 신뢰성 있는 현지의 안전정보를 획득하기 위한 정보획득 네트워크 구축과, 정보분석을 통해 위험 경보전파. 파견인력의 현지 안전교육과 분기/반기단위 안전교육계획을 수립 및 시행. 파견인력의 안전사고 발생 시 현장 대응 및 후속조치. 현지인 안전담당관 선발 및 관리 및 담당관의 통제 하 안전업무 수행. 매년 각 국가별 상황에 맞는 안전관리 지침 작성 및 비상대피 계획 수립.Promoting safety training system with local environment. On-site response and follow-up in case of safety issues for volunteers and partners to prevent the unnecessary loss of human resources.1. 안전사고 예방을 위해 안전정보 획득, 교육훈련 강화를 통해 안전사고 예방 및 후속지원이 가능하며 전문인력의 파견으로 양질의 안전정보 획득, 체계적인 교육훈련으로 해외사무소의 안전사고의 사전예방이 가능하도록 대응체질을 개선 / 2.국제기구, 공여기관 등의 안전관리분야의 진로를 희망하는 청 장년 인재에게 해외사업현장의 안전실무 경험을 제공함으로써 국제사회 안전관리분야에 특화된 경력개발 경로 제공 / 3.현행 안전업무는 코디네이터 1명이 안전업무를 겸임하여 수행, 후임 코디 전입 시 인계하여 전문성과 업무 연속성이 결여되어 있는 바, 안전관리 전담인력의 파견 필요To take precautionary measures to prevent an accident for KOICA colleagues, volunteers, and its partners. Safe environment in partner nations leads efficient development strategies.20215620594949111