Overview

Dataset statistics

Number of variables4
Number of observations23
Missing cells2
Missing cells (%)2.2%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory868.0 B
Average record size in memory37.7 B

Variable types

Text4

Dataset

Description행정중심복합도시의 공동 주택 별 명칭에 대한 명명 근거 및 명칭 설명, 각 생활권별 공동 주택 명칭 현황을 데이터로 정리함
URLhttps://www.data.go.kr/data/15054510/fileData.do

Alerts

명명근거 has 2 (8.7%) missing valuesMissing
생활권 has unique valuesUnique
명칭 has unique valuesUnique
명칭설명 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 11:54:41.996730
Analysis finished2023-12-12 11:54:42.608967
Duration0.61 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

생활권
Text

UNIQUE 

Distinct23
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size316.0 B
2023-12-12T20:54:42.769279image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Characters and Unicode

Total characters69
Distinct characters8
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

Unique23 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row1-1
2nd row1-2
3rd row1-3
4th row1-4
5th row1-5
ValueCountFrequency (%)
1-1 1
 
4.3%
4-1 1
 
4.3%
s-1 1
 
4.3%
6-4 1
 
4.3%
6-3 1
 
4.3%
6-2 1
 
4.3%
6-1 1
 
4.3%
5-3 1
 
4.3%
5-2 1
 
4.3%
5-1 1
 
4.3%
Other values (13) 13
56.5%
2023-12-12T20:54:43.200392image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
- 23
33.3%
1 12
17.4%
2 11
15.9%
3 8
 
11.6%
4 5
 
7.2%
5 4
 
5.8%
6 4
 
5.8%
S 2
 
2.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 44
63.8%
Dash Punctuation 23
33.3%
Uppercase Letter 2
 
2.9%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 12
27.3%
2 11
25.0%
3 8
18.2%
4 5
11.4%
5 4
 
9.1%
6 4
 
9.1%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 23
100.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 67
97.1%
Latin 2
 
2.9%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
- 23
34.3%
1 12
17.9%
2 11
16.4%
3 8
 
11.9%
4 5
 
7.5%
5 4
 
6.0%
6 4
 
6.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
S 2
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 69
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
- 23
33.3%
1 12
17.4%
2 11
15.9%
3 8
 
11.6%
4 5
 
7.2%
5 4
 
5.8%
6 4
 
5.8%
S 2
 
2.9%

명칭
Text

UNIQUE 

Distinct23
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size316.0 B
2023-12-12T20:54:43.445376image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length5
Median length4
Mean length4.3478261
Min length3

Characters and Unicode

Total characters100
Distinct characters40
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

Unique23 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row가락마을
2nd row범지기마을
3rd row가재마을
4th row도램마을
5th row한뜰마을
ValueCountFrequency (%)
가락마을 1
 
4.3%
수루배마을 1
 
4.3%
모롱지마을 1
 
4.3%
올목마을 1
 
4.3%
빗돌마을 1
 
4.3%
둔지미마을 1
 
4.3%
꽃재마을 1
 
4.3%
미리재마을 1
 
4.3%
글미마을 1
 
4.3%
꽃나루마을 1
 
4.3%
Other values (13) 13
56.5%
2023-12-12T20:54:43.832697image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
마 23
23.0%
을 23
23.0%
재 4
 
4.0%
가 3
 
3.0%
루 3
 
3.0%
지 3
 
3.0%
미 3
 
3.0%
나 3
 
3.0%
새 3
 
3.0%
꽃 2
 
2.0%
Other values (30) 30
30.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 100
100.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
마 23
23.0%
을 23
23.0%
재 4
 
4.0%
가 3
 
3.0%
루 3
 
3.0%
지 3
 
3.0%
미 3
 
3.0%
나 3
 
3.0%
새 3
 
3.0%
꽃 2
 
2.0%
Other values (30) 30
30.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 100
100.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
마 23
23.0%
을 23
23.0%
재 4
 
4.0%
가 3
 
3.0%
루 3
 
3.0%
지 3
 
3.0%
미 3
 
3.0%
나 3
 
3.0%
새 3
 
3.0%
꽃 2
 
2.0%
Other values (30) 30
30.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 100
100.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
마 23
23.0%
을 23
23.0%
재 4
 
4.0%
가 3
 
3.0%
루 3
 
3.0%
지 3
 
3.0%
미 3
 
3.0%
나 3
 
3.0%
새 3
 
3.0%
꽃 2
 
2.0%
Other values (30) 30
30.0%

명칭설명
Text

UNIQUE 

Distinct23
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size316.0 B
2023-12-12T20:54:44.187588image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length154
Median length85
Mean length77.478261
Min length14

Characters and Unicode

Total characters1782
Distinct characters216
Distinct categories7 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique23 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row이 지역 고유어 전래명칭 ‘가락골, 새골, 뜸이기, 솔밭티골,돗작골, 조뱅이골, 호매나무골, 주락골, 줄바위’ 중에서조음의 효율성을 고려하여 ‘가락골’을 활용함.
2nd row이 지역 고유어 전래명칭 ‘범지기마을(천), 가운데말, 긴골,늪말, 평들, 오가낭골, 통뫼, 해지개’ 중에서 조음의 효율성을 고려하여 ‘범지기마을’을 활용함.
3rd row이 지역 고유어 전래명칭 ‘멍에두들, 웃말, 가재, 웃뜸, 큰말’ 중에서 조음의 효율성을 고려하여 ‘가재골’을 활용함
4th row이 지역 고유어 전래명칭 ‘새너머터, 털골, 도램말, 고삐바위, 뒷골, 새암배미’ 중에서 조음의 효율성을 고려하여‘도램말’을 활용함.
5th row‘큰뜰’이라는 뜻의 고유어
ValueCountFrequency (%)
고유어 21
 
5.8%
이 20
 
5.5%
효율성을 20
 
5.5%
전래명칭 20
 
5.5%
지역 20
 
5.5%
활용함 20
 
5.5%
조음의 19
 
5.2%
중에서 19
 
5.2%
고려하여 18
 
5.0%
해지개’ 2
 
0.6%
Other values (181) 183
50.6%
2023-12-12T20:54:44.766227image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
340
 
19.1%
, 131
 
7.4%
을 54
 
3.0%
고 54
 
3.0%
’ 42
 
2.4%
‘ 42
 
2.4%
이 35
 
2.0%
골 34
 
1.9%
지 34
 
1.9%
래 28
 
1.6%
Other values (206) 988
55.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1204
67.6%
Space Separator 340
 
19.1%
Other Punctuation 152
 
8.5%
Final Punctuation 42
 
2.4%
Initial Punctuation 42
 
2.4%
Close Punctuation 1
 
0.1%
Open Punctuation 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
을 54
 
4.5%
고 54
 
4.5%
이 35
 
2.9%
골 34
 
2.8%
지 34
 
2.8%
래 28
 
2.3%
마 23
 
1.9%
에 23
 
1.9%
의 23
 
1.9%
명 22
 
1.8%
Other values (199) 874
72.6%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 131
86.2%
. 21
 
13.8%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
340
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 42
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 42
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1204
67.6%
Common 578
32.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
을 54
 
4.5%
고 54
 
4.5%
이 35
 
2.9%
골 34
 
2.8%
지 34
 
2.8%
래 28
 
2.3%
마 23
 
1.9%
에 23
 
1.9%
의 23
 
1.9%
명 22
 
1.8%
Other values (199) 874
72.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
340
58.8%
, 131
 
22.7%
’ 42
 
7.3%
‘ 42
 
7.3%
. 21
 
3.6%
) 1
 
0.2%
( 1
 
0.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1204
67.6%
ASCII 494
27.7%
Punctuation 84
 
4.7%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
340
68.8%
, 131
 
26.5%
. 21
 
4.3%
) 1
 
0.2%
( 1
 
0.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
을 54
 
4.5%
고 54
 
4.5%
이 35
 
2.9%
골 34
 
2.8%
지 34
 
2.8%
래 28
 
2.3%
마 23
 
1.9%
에 23
 
1.9%
의 23
 
1.9%
명 22
 
1.8%
Other values (199) 874
72.6%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 42
50.0%
‘ 42
50.0%

명명근거
Text

MISSING 

Distinct21
Distinct (%)100.0%
Missing2
Missing (%)8.7%
Memory size316.0 B
2023-12-12T20:54:45.171505image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length117
Median length54
Mean length53.666667
Min length14

Characters and Unicode

Total characters1127
Distinct characters197
Distinct categories7 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique21 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row가락골[마을]: 고정리에 위치한 마을이며, ‘갈림길에 있는 마을, 가락처럼 좁은 골짜기에 있는 마을’을 의미
2nd row범지기[마을]: 고정리에 위치한 마을이며, 마을이 범이 누워있는 모습을 닮아 ‘범지기’라 부름.
3rd row가재골[골]: 고정리에 위치한 골짜기이며, ‘마을의 중심에서한쪽 가장자리에 있는 골짜기’를 의미.
4th row도램말[마을]: 방축리에 위치한 마을이며, 지형이 황소의 뚜레(고삐)처럼 생겼다고 하여 도램말 이라고 불림.
5th row지역 전래명칭 ‘가운데말’과 동일한 뜻으로 ‘중심’, ‘골짜기 사이’ 등
ValueCountFrequency (%)
위치한 15
 
6.2%
의미 13
 
5.4%
있는 12
 
5.0%
마을이며 7
 
2.9%
좁은 3
 
1.2%
마을’을 3
 
1.2%
고정리에 3
 
1.2%
지형이 2
 
0.8%
하여 2
 
0.8%
부름 2
 
0.8%
Other values (167) 178
74.2%
2023-12-12T20:54:45.819123image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
221
 
19.6%
이 34
 
3.0%
을 33
 
2.9%
리 31
 
2.8%
에 27
 
2.4%
마 24
 
2.1%
’ 23
 
2.0%
‘ 23
 
2.0%
의 22
 
2.0%
, 20
 
1.8%
Other values (187) 669
59.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 760
67.4%
Space Separator 221
 
19.6%
Other Punctuation 56
 
5.0%
Final Punctuation 23
 
2.0%
Initial Punctuation 23
 
2.0%
Open Punctuation 22
 
2.0%
Close Punctuation 22
 
2.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 34
 
4.5%
을 33
 
4.3%
리 31
 
4.1%
에 27
 
3.6%
마 24
 
3.2%
의 22
 
2.9%
고 18
 
2.4%
미 18
 
2.4%
로 17
 
2.2%
한 17
 
2.2%
Other values (177) 519
68.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 20
35.7%
: 19
33.9%
. 17
30.4%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
[ 18
81.8%
( 4
 
18.2%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
] 18
81.8%
) 4
 
18.2%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
221
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 23
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 23
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 757
67.2%
Common 367
32.6%
Han 3
 
0.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 34
 
4.5%
을 33
 
4.4%
리 31
 
4.1%
에 27
 
3.6%
마 24
 
3.2%
의 22
 
2.9%
고 18
 
2.4%
미 18
 
2.4%
로 17
 
2.2%
한 17
 
2.2%
Other values (174) 516
68.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
221
60.2%
’ 23
 
6.3%
‘ 23
 
6.3%
, 20
 
5.4%
: 19
 
5.2%
[ 18
 
4.9%
] 18
 
4.9%
. 17
 
4.6%
) 4
 
1.1%
( 4
 
1.1%
Han
ValueCountFrequency (%)
灘 1
33.3%
壺 1
33.3%
浦 1
33.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 757
67.2%
ASCII 321
28.5%
Punctuation 46
 
4.1%
CJK 3
 
0.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
221
68.8%
, 20
 
6.2%
: 19
 
5.9%
[ 18
 
5.6%
] 18
 
5.6%
. 17
 
5.3%
) 4
 
1.2%
( 4
 
1.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 34
 
4.5%
을 33
 
4.4%
리 31
 
4.1%
에 27
 
3.6%
마 24
 
3.2%
의 22
 
2.9%
고 18
 
2.4%
미 18
 
2.4%
로 17
 
2.2%
한 17
 
2.2%
Other values (174) 516
68.2%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 23
50.0%
‘ 23
50.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
灘 1
33.3%
壺 1
33.3%
浦 1
33.3%

Correlations

2023-12-12T20:54:45.956728image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
생활권명칭명칭설명명명근거
생활권1.0001.0001.0001.000
명칭1.0001.0001.0001.000
명칭설명1.0001.0001.0001.000
명명근거1.0001.0001.0001.000

Missing values

2023-12-12T20:54:42.436867image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T20:54:42.554647image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.

Sample

생활권명칭명칭설명명명근거
01-1가락마을이 지역 고유어 전래명칭 ‘가락골, 새골, 뜸이기, 솔밭티골,돗작골, 조뱅이골, 호매나무골, 주락골, 줄바위’ 중에서조음의 효율성을 고려하여 ‘가락골’을 활용함.가락골[마을]: 고정리에 위치한 마을이며, ‘갈림길에 있는 마을, 가락처럼 좁은 골짜기에 있는 마을’을 의미
11-2범지기마을이 지역 고유어 전래명칭 ‘범지기마을(천), 가운데말, 긴골,늪말, 평들, 오가낭골, 통뫼, 해지개’ 중에서 조음의 효율성을 고려하여 ‘범지기마을’을 활용함.범지기[마을]: 고정리에 위치한 마을이며, 마을이 범이 누워있는 모습을 닮아 ‘범지기’라 부름.
21-3가재마을이 지역 고유어 전래명칭 ‘멍에두들, 웃말, 가재, 웃뜸, 큰말’ 중에서 조음의 효율성을 고려하여 ‘가재골’을 활용함가재골[골]: 고정리에 위치한 골짜기이며, ‘마을의 중심에서한쪽 가장자리에 있는 골짜기’를 의미.
31-4도램마을이 지역 고유어 전래명칭 ‘새너머터, 털골, 도램말, 고삐바위, 뒷골, 새암배미’ 중에서 조음의 효율성을 고려하여‘도램말’을 활용함.도램말[마을]: 방축리에 위치한 마을이며, 지형이 황소의 뚜레(고삐)처럼 생겼다고 하여 도램말 이라고 불림.
41-5한뜰마을‘큰뜰’이라는 뜻의 고유어<NA>
52-1가온마을이 지역 고유어 전래명칭 ‘가운데말, 너머말, 누에머리산, 다름천, 막음골, 샛골, 불탄터, 안터’ 중에서 조음의 효율성을 고려하여 ‘샛골’을 활용함.지역 전래명칭 ‘가운데말’과 동일한 뜻으로 ‘중심’, ‘골짜기 사이’ 등
62-2새뜸마을이 지역 고유어 전래명칭 ‘새뜸, 댕밑이, 소골마을, 절골’ 중에서 조음의 효율성을 고려하여 ‘새뜸’을 활용함.새뜸[마을]: 송원리에 위치한 마을이며, ‘새로 닦은터’를 의미.
72-3첫마을현재 명칭 ‘첫마을’ 활용<NA>
82-4나릿재마을이 지역 고유어 전래명칭 ‘나릿재, 둑안들, 돌마루, 돌쇠뿔,둥구나무, 뱃마티’ 중에서 조음의 효율성을 고려하여‘나릿재’를 활용함.나릿재[마을]: 나성리에 있는 토성주변에 있던 마을이며, ‘냇가에 있는 성’을 의미.
93-1해들마을세종대왕의 해시계 발명 업적을 되새김. 해가 따스하게 드는 마을의 이미지를 부각하고, 풍요로운 마을을 상징.마을부분 최우수 공모 명칭
생활권명칭명칭설명명명근거
134-2새나루마을이 지역 고유어 전래명칭 ‘가새바위, 개구리들, 구지낭께, 금댕이, 들목구레, 배내들, 큰굴, 참물래기, 잿절나루, 고이뱅이나루터, 누렁재, 마새들, 새나루터, 새말, 숯막재, 토끼바위, 허무니고개, 갱굴다리, 비뚤배기’ 중에서 조음의 효율성을 고려하여 ‘새나루터’를 활용함.새나루[나루터]: 봉기리에 위치한 나루이며, 지형이 고양이 모양으로 되었다하여 고이나루라 했으나 그 후 나루터의 위치가 변하여 약간 아래쪽으로 내려가 ‘새나루’라 함.
145-1꽃나루마을이 지역 고유어 전래명칭 ‘갯절나루, 거름뜸, 골뱅이나루, 꽃벼루, 꽃나루, 돌보, 두집메마을, 조개둠벙, 큰골’ 중에서 조음의 효율성을 고려하여 ‘꽃나루’를 활용함.꽃나루[나루터]: 합강리에 위치한 나루로 ‘꽃벼루나루’라고도 불리며, ‘산등성이가 강을 향하여 툭 튀어나온 지점에 있는 나루’를 의미.
155-2글미마을이 지역 고유어 전래명칭 ‘글미논, 다락바위, 부래미마을, 작은부래미, 주락골, 큰부래미’ 중에서 조음의 효율성을 고려하여 ‘글미논’을 활용함.글미[논]: 용호리에 위치한 논이며, ‘산의 끝’을 의미.
165-3미리재마을이 지역 고유어 전래명칭 ‘곶재들, 굴앞, 너더리고개, 돌마루들, 뫼골, 산너머, 미리재, 오리골, 진고개, 치바위, 누에머리’ 중에서 조음의 효율성을 고려하여 ‘미리재’를 활용함.미리재[산]: 용호리에 위치한 봉우리로 물봉재로도 불리며, 산의 모양이 용과 같다 하여 붙은 이름.
176-1꽃재마을이 지역 고유어 전래명칭 ‘든진이마을, 개골들, 말등구리, 고무래봉, 다리개울, 돌팍재’ 중에서 조음의 효율성을 고려하여 ‘꽃재마을’을 활용함.꽃재[마을]: 월산리에 위치한 마을이며, ‘산등성이가 들판 쪽으로 튀어나온 고개 밑에 있는 마을’을 의미.
186-2둔지미마을이 지역 고유어 전래명칭 ‘넷집뫼, 둔지미마을, 머위펀던, 바우네’ 중에서 조음의 효율성을 고려하여 ‘둔지지마을’을 활용함.둔지미[마을]: 연기리에 있는 마을이며, ‘둔전으로 부치던 밭이 있는 마을’을 의미.
196-3빗돌마을이 지역 고유어 전래명칭 ‘갓바재, 둠벙배미논, 빗돌거리, 새고개, 큰두렁마을’ 중에서 조음의 효율성을 고려하여 ‘빗돌거리’를 활용함.빗돌거리[거리]: 갈운리에 위치한 거리이며, 돌로 만든 할아버지, 할머니 미륵이 있는 양지말의 거리를 말함.
206-4올목마을이 지역 고유어 전래명칭 ‘아랫갱이들, 올목고개, 텃논, 해지개’ 중에서 조음의 효율성을 고려하여 ‘올목고개’를 활용함.올목고개[고개]: 갈운리에 위치한 고개이며, ‘오리목처럼 생긴 고개’로 중요하고 좁은 곳을 의미.
21S-1모롱지마을이 지역 고유어 전래명칭 ‘고무래봉, 큰골안, 골말마을, 물막이, 쑥밭논, 앵청이나루, 오얏고개, 방아마루들, 진여울마을, 모롱지산’ 중에서 조음의 효율성을 고려하여 ‘모롱지’을 활용함.모롱지[산]: 송담리에 있는 산으로, ‘산모퉁이를 휘어 돌린 곳’이라는 의미.
22S-2머래마을이 지역 고유어 전래명칭 ‘머래마을, 새터, 찬샘골’ 중에서 조음의 효율성을 고려하여 ‘머래마을’을 활용함.머래[마을]: 송원리에 위치한 마을로 ‘멀리 있는 개(浦)’를 의미.