Overview

Dataset statistics

Number of variables4
Number of observations274
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory9.0 KiB
Average record size in memory33.5 B

Variable types

Numeric1
Text3

Dataset

Description한국환경공단에서 운영 중인 통합기후변화홍보포털(정보마당-용어사전)에서 검색 가능한 기후변화 관련 용어 및 설명
Author한국환경공단
URLhttps://www.data.go.kr/data/15071948/fileData.do

Alerts

IDX has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 22:35:22.304228
Analysis finished2023-12-12 22:35:22.953292
Duration0.65 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

IDX
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct274
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean266.39051
Minimum1
Maximum529
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
2023-12-13T07:35:23.010963image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile14.65
Q181.25
median345.5
Q3420.75
95-th percentile500.7
Maximum529
Range528
Interquartile range (IQR)339.5

Descriptive statistics

Standard deviation178.14598
Coefficient of variation (CV)0.66873996
Kurtosis-1.6239682
Mean266.39051
Median Absolute Deviation (MAD)145
Skewness-0.16615724
Sum72991
Variance31735.99
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T07:35:23.154345image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
415 1
 
0.4%
369 1
 
0.4%
104 1
 
0.4%
103 1
 
0.4%
102 1
 
0.4%
400 1
 
0.4%
382 1
 
0.4%
374 1
 
0.4%
118 1
 
0.4%
482 1
 
0.4%
Other values (264) 264
96.4%
ValueCountFrequency (%)
1 1
0.4%
2 1
0.4%
3 1
0.4%
4 1
0.4%
5 1
0.4%
6 1
0.4%
7 1
0.4%
8 1
0.4%
9 1
0.4%
10 1
0.4%
ValueCountFrequency (%)
529 1
0.4%
528 1
0.4%
527 1
0.4%
526 1
0.4%
525 1
0.4%
524 1
0.4%
523 1
0.4%
522 1
0.4%
507 1
0.4%
506 1
0.4%

KOR_TITLE
Text

Distinct272
Distinct (%)99.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.3 KiB
2023-12-13T07:35:23.431032image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length18
Median length16
Mean length6.1861314
Min length2

Characters and Unicode

Total characters1695
Distinct characters324
Distinct categories10 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique270 ?
Unique (%)98.5%

Sample

1st row에코 드라이빙
2nd row열병합 발전
3rd row우드 펠릿
4th row인공태양
5th row탄소 마일리지 제도
ValueCountFrequency (%)
그린 10
 
2.3%
에너지 6
 
1.4%
발전 4
 
0.9%
국가 4
 
0.9%
스마트 4
 
0.9%
에코 4
 
0.9%
배출 3
 
0.7%
이산화탄소 3
 
0.7%
및 3
 
0.7%
부속서 3
 
0.7%
Other values (358) 396
90.0%
2023-12-13T07:35:23.874395image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
168
 
9.9%
소 42
 
2.5%
지 41
 
2.4%
기 38
 
2.2%
탄 36
 
2.1%
에 29
 
1.7%
전 26
 
1.5%
화 24
 
1.4%
이 24
 
1.4%
수 22
 
1.3%
Other values (314) 1245
73.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1461
86.2%
Space Separator 168
 
9.9%
Uppercase Letter 45
 
2.7%
Decimal Number 8
 
0.5%
Other Punctuation 7
 
0.4%
Lowercase Letter 2
 
0.1%
Letter Number 1
 
0.1%
Close Punctuation 1
 
0.1%
Open Punctuation 1
 
0.1%
Dash Punctuation 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
소 42
 
2.9%
지 41
 
2.8%
기 38
 
2.6%
탄 36
 
2.5%
에 29
 
2.0%
전 26
 
1.8%
화 24
 
1.6%
이 24
 
1.6%
수 22
 
1.5%
스 20
 
1.4%
Other values (280) 1159
79.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 5
11.1%
D 5
11.1%
E 5
11.1%
I 4
8.9%
C 4
8.9%
P 3
 
6.7%
O 3
 
6.7%
G 3
 
6.7%
B 2
 
4.4%
R 2
 
4.4%
Other values (7) 9
20.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
· 2
28.6%
. 2
28.6%
; 1
14.3%
/ 1
14.3%
: 1
14.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
4 2
25.0%
2 2
25.0%
7 2
25.0%
1 1
12.5%
5 1
12.5%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
b 1
50.0%
o 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
168
100.0%
Letter Number
ValueCountFrequency (%)
Ⅰ 1
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1459
86.1%
Common 186
 
11.0%
Latin 48
 
2.8%
Han 2
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
소 42
 
2.9%
지 41
 
2.8%
기 38
 
2.6%
탄 36
 
2.5%
에 29
 
2.0%
전 26
 
1.8%
화 24
 
1.6%
이 24
 
1.6%
수 22
 
1.5%
스 20
 
1.4%
Other values (278) 1157
79.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 5
10.4%
D 5
10.4%
E 5
10.4%
I 4
 
8.3%
C 4
 
8.3%
P 3
 
6.2%
O 3
 
6.2%
G 3
 
6.2%
B 2
 
4.2%
R 2
 
4.2%
Other values (10) 12
25.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
168
90.3%
· 2
 
1.1%
4 2
 
1.1%
2 2
 
1.1%
. 2
 
1.1%
7 2
 
1.1%
; 1
 
0.5%
/ 1
 
0.5%
1 1
 
0.5%
5 1
 
0.5%
Other values (4) 4
 
2.2%
Han
ValueCountFrequency (%)
事 1
50.0%
海 1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1459
86.1%
ASCII 231
 
13.6%
None 2
 
0.1%
CJK 2
 
0.1%
Number Forms 1
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
168
72.7%
A 5
 
2.2%
D 5
 
2.2%
E 5
 
2.2%
I 4
 
1.7%
C 4
 
1.7%
P 3
 
1.3%
O 3
 
1.3%
G 3
 
1.3%
B 2
 
0.9%
Other values (22) 29
 
12.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
소 42
 
2.9%
지 41
 
2.8%
기 38
 
2.6%
탄 36
 
2.5%
에 29
 
2.0%
전 26
 
1.8%
화 24
 
1.6%
이 24
 
1.6%
수 22
 
1.5%
스 20
 
1.4%
Other values (278) 1157
79.3%
None
ValueCountFrequency (%)
· 2
100.0%
Number Forms
ValueCountFrequency (%)
Ⅰ 1
100.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
事 1
50.0%
海 1
50.0%

ENG_TITLE
Text

Distinct270
Distinct (%)98.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.3 KiB
2023-12-13T07:35:24.158030image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length71
Median length42
Mean length18.923358
Min length3

Characters and Unicode

Total characters5185
Distinct characters69
Distinct categories10 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique266 ?
Unique (%)97.1%

Sample

1st rowEco Driving(or Green Driving)
2nd rowCHP(combined heat and power generation)
3rd rowWood pellet
4th rowArtificial Sun
5th rowCarbon Mileage
ValueCountFrequency (%)
carbon 23
 
3.5%
green 13
 
2.0%
energy 9
 
1.4%
of 9
 
1.4%
and 8
 
1.2%
power 8
 
1.2%
climate 8
 
1.2%
the 7
 
1.1%
fuel 6
 
0.9%
6
 
0.9%
Other values (430) 560
85.2%
2023-12-13T07:35:24.658207image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
e 458
 
8.8%
394
 
7.6%
n 383
 
7.4%
o 362
 
7.0%
i 345
 
6.7%
a 324
 
6.2%
t 303
 
5.8%
r 285
 
5.5%
l 206
 
4.0%
s 162
 
3.1%
Other values (59) 1963
37.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 3763
72.6%
Uppercase Letter 830
 
16.0%
Space Separator 394
 
7.6%
Open Punctuation 70
 
1.4%
Close Punctuation 69
 
1.3%
Dash Punctuation 23
 
0.4%
Decimal Number 20
 
0.4%
Other Punctuation 12
 
0.2%
Math Symbol 3
 
0.1%
Letter Number 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 458
12.2%
n 383
10.2%
o 362
9.6%
i 345
9.2%
a 324
8.6%
t 303
 
8.1%
r 285
 
7.6%
l 206
 
5.5%
s 162
 
4.3%
c 126
 
3.3%
Other values (16) 809
21.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 123
14.8%
E 83
 
10.0%
A 74
 
8.9%
P 71
 
8.6%
S 61
 
7.3%
G 52
 
6.3%
R 35
 
4.2%
O 35
 
4.2%
B 35
 
4.2%
I 34
 
4.1%
Other values (15) 227
27.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 5
25.0%
2 4
20.0%
4 4
20.0%
1 3
15.0%
7 2
 
10.0%
5 1
 
5.0%
6 1
 
5.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
: 4
33.3%
/ 3
25.0%
. 2
16.7%
, 2
16.7%
& 1
 
8.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
394
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 70
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 69
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 23
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
+ 3
100.0%
Letter Number
ValueCountFrequency (%)
Ⅰ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 4594
88.6%
Common 591
 
11.4%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
e 458
 
10.0%
n 383
 
8.3%
o 362
 
7.9%
i 345
 
7.5%
a 324
 
7.1%
t 303
 
6.6%
r 285
 
6.2%
l 206
 
4.5%
s 162
 
3.5%
c 126
 
2.7%
Other values (42) 1640
35.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
394
66.7%
( 70
 
11.8%
) 69
 
11.7%
- 23
 
3.9%
0 5
 
0.8%
2 4
 
0.7%
4 4
 
0.7%
: 4
 
0.7%
/ 3
 
0.5%
1 3
 
0.5%
Other values (7) 12
 
2.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 5184
> 99.9%
Number Forms 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
e 458
 
8.8%
394
 
7.6%
n 383
 
7.4%
o 362
 
7.0%
i 345
 
6.7%
a 324
 
6.2%
t 303
 
5.8%
r 285
 
5.5%
l 206
 
4.0%
s 162
 
3.1%
Other values (58) 1962
37.8%
Number Forms
ValueCountFrequency (%)
Ⅰ 1
100.0%

CONTENT
Text

Distinct272
Distinct (%)99.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.3 KiB
2023-12-13T07:35:24.993953image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length652
Median length201
Mean length149.31022
Min length6

Characters and Unicode

Total characters40911
Distinct characters747
Distinct categories14 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks9 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique270 ?
Unique (%)98.5%

Sample

1st row급발진, 급정지, 급가속 등을 지양하고 관성운전 등 한 템포 느리게 운전함으로써 연료를 적게 쓰고 환경을 보호하는 운전법을 말한다. 자동차 연료는 적게는 20%에서 40%까지 절감될 뿐 아니라 이산화탄소 배출량도 줄어들 뿐 아니라 교통사고도 급감하게 된다.
2nd row하나의 에너지원으로부터 전력과 열을 동시에 발생시키는 종합에너지 시스템(total energy system)으로 발전에 수반하여 발생하는 배열을 회수하여 이용하므로 에너지의 종합 열이용 효율을 높이는 것이 가능하기 때문에 산업체, 주거용 건축물 등의 전력 및 열원으로서 주목받고 있다.
3rd row신재생에너지 활용방안의 하나로 유럽 및 선진국에서 상용화하고 있으며, 자연에서 얻을 수 있는 지구상 최상의 대체 연료이다. 소나무를 파쇄, 건조, 소성, 냉각 과정을 거쳐 고발열량의 연료로 유럽을 중심으로 가정 및 산업용으로 널리 이용되고 환경오염을 최소화하여 신재생 연료원으로서 경유, 벙커C유 보다 비용이 저렴하여 분진, 황산화물, 일산화탄소 등이 발생하지 않는다.
4th row인공태양이란 태양빛을 반사하는 우산 모양의 대형 반사경을 우주공간에 설치하여 지구의 일부 지역에서 밤을 훤히 밝혀주는 것으로, 1993년 2월 러시아에서 '노비 스베트(새로운 빛)'라는 계획으로 실험에 들어갔는데, 우주 정거장 미르에서 분리된 무인화물운반우주선 '프로그래스 15'에 붙어 있는 폭 20m의 태양거울을 이용해 폭 4km정도의 지역에 달빛만큼 밝기로 조명에 성공하였다.
5th row개인 또는 법인에 대해 전기, 수도, 가스 등의 에너지 표준사용 기준량을 정해놓고 그보다 적게 쓰면 절약한 양만큼 마일리지를 지급하는 제도이다. 강남구 등에서 시행되고 있으며 이를 통해 실질적인 에너지 절약 및 온실가스 배출량 감축에 기여할 것으로 기대된다.
ValueCountFrequency (%)
있다 92
 
1.0%
수 78
 
0.9%
온실가스 68
 
0.8%
및 67
 
0.8%
있는 51
 
0.6%
등 48
 
0.5%
에너지 41
 
0.5%
이 40
 
0.5%
의해 33
 
0.4%
대한 32
 
0.4%
Other values (5225) 8314
93.8%
2023-12-13T07:35:25.579970image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
8711
 
21.3%
이 772
 
1.9%
의 748
 
1.8%
에 723
 
1.8%
는 678
 
1.7%
기 592
 
1.4%
, 567
 
1.4%
. 565
 
1.4%
하 550
 
1.3%
다 528
 
1.3%
Other values (737) 26477
64.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 27566
67.4%
Space Separator 8711
 
21.3%
Other Punctuation 1283
 
3.1%
Lowercase Letter 1277
 
3.1%
Decimal Number 875
 
2.1%
Uppercase Letter 759
 
1.9%
Close Punctuation 198
 
0.5%
Open Punctuation 195
 
0.5%
Dash Punctuation 23
 
0.1%
Math Symbol 17
 
< 0.1%
Other values (4) 7
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 772
 
2.8%
의 748
 
2.7%
에 723
 
2.6%
는 678
 
2.5%
기 592
 
2.1%
하 550
 
2.0%
다 528
 
1.9%
가 523
 
1.9%
로 517
 
1.9%
을 502
 
1.8%
Other values (655) 21433
77.8%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 143
11.2%
n 125
9.8%
a 120
 
9.4%
i 107
 
8.4%
o 105
 
8.2%
s 85
 
6.7%
t 82
 
6.4%
r 75
 
5.9%
m 64
 
5.0%
l 60
 
4.7%
Other values (16) 311
24.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 139
18.3%
P 56
 
7.4%
E 55
 
7.2%
I 54
 
7.1%
U 46
 
6.1%
G 44
 
5.8%
F 39
 
5.1%
N 39
 
5.1%
O 37
 
4.9%
D 35
 
4.6%
Other values (13) 215
28.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 219
25.0%
1 182
20.8%
2 120
13.7%
9 94
10.7%
5 59
 
6.7%
3 55
 
6.3%
4 55
 
6.3%
6 33
 
3.8%
8 29
 
3.3%
7 29
 
3.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 567
44.2%
. 565
44.0%
' 53
 
4.1%
% 35
 
2.7%
: 26
 
2.0%
· 24
 
1.9%
/ 11
 
0.9%
; 2
 
0.2%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 10
58.8%
× 5
29.4%
∼ 2
 
11.8%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 197
99.5%
] 1
 
0.5%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 194
99.5%
[ 1
 
0.5%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
℃ 2
66.7%
㎥ 1
33.3%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
” 1
50.0%
’ 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
8711
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 23
100.0%
Letter Number
ValueCountFrequency (%)
Ⅰ 1
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 27560
67.4%
Common 11308
27.6%
Latin 2037
 
5.0%
Han 6
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 772
 
2.8%
의 748
 
2.7%
에 723
 
2.6%
는 678
 
2.5%
기 592
 
2.1%
하 550
 
2.0%
다 528
 
1.9%
가 523
 
1.9%
로 517
 
1.9%
을 502
 
1.8%
Other values (649) 21427
77.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 143
 
7.0%
C 139
 
6.8%
n 125
 
6.1%
a 120
 
5.9%
i 107
 
5.3%
o 105
 
5.2%
s 85
 
4.2%
t 82
 
4.0%
r 75
 
3.7%
m 64
 
3.1%
Other values (40) 992
48.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
8711
77.0%
, 567
 
5.0%
. 565
 
5.0%
0 219
 
1.9%
) 197
 
1.7%
( 194
 
1.7%
1 182
 
1.6%
2 120
 
1.1%
9 94
 
0.8%
5 59
 
0.5%
Other values (22) 400
 
3.5%
Han
ValueCountFrequency (%)
氣 1
16.7%
腫 1
16.7%
肺 1
16.7%
湖 1
16.7%
沼 1
16.7%
質 1
16.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 27560
67.4%
ASCII 13307
32.5%
None 29
 
0.1%
CJK 6
 
< 0.1%
Punctuation 3
 
< 0.1%
Math Operators 2
 
< 0.1%
Letterlike Symbols 2
 
< 0.1%
Number Forms 1
 
< 0.1%
CJK Compat 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
8711
65.5%
, 567
 
4.3%
. 565
 
4.2%
0 219
 
1.6%
) 197
 
1.5%
( 194
 
1.5%
1 182
 
1.4%
e 143
 
1.1%
C 139
 
1.0%
n 125
 
0.9%
Other values (63) 2265
 
17.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 772
 
2.8%
의 748
 
2.7%
에 723
 
2.6%
는 678
 
2.5%
기 592
 
2.1%
하 550
 
2.0%
다 528
 
1.9%
가 523
 
1.9%
로 517
 
1.9%
을 502
 
1.8%
Other values (649) 21427
77.7%
None
ValueCountFrequency (%)
· 24
82.8%
× 5
 
17.2%
Math Operators
ValueCountFrequency (%)
∼ 2
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Letterlike Symbols
ValueCountFrequency (%)
℃ 2
100.0%
Number Forms
ValueCountFrequency (%)
Ⅰ 1
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Punctuation
ValueCountFrequency (%)
” 1
33.3%
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33.3%
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33.3%
CJK
ValueCountFrequency (%)
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腫 1
16.7%
肺 1
16.7%
湖 1
16.7%
沼 1
16.7%
質 1
16.7%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
㎥ 1
100.0%

Interactions

2023-12-13T07:35:22.782111image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Missing values

2023-12-13T07:35:22.863537image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T07:35:22.927386image/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

IDXKOR_TITLEENG_TITLECONTENT
0415에코 드라이빙Eco Driving(or Green Driving)급발진, 급정지, 급가속 등을 지양하고 관성운전 등 한 템포 느리게 운전함으로써 연료를 적게 쓰고 환경을 보호하는 운전법을 말한다. 자동차 연료는 적게는 20%에서 40%까지 절감될 뿐 아니라 이산화탄소 배출량도 줄어들 뿐 아니라 교통사고도 급감하게 된다.
1425열병합 발전CHP(combined heat and power generation)하나의 에너지원으로부터 전력과 열을 동시에 발생시키는 종합에너지 시스템(total energy system)으로 발전에 수반하여 발생하는 배열을 회수하여 이용하므로 에너지의 종합 열이용 효율을 높이는 것이 가능하기 때문에 산업체, 주거용 건축물 등의 전력 및 열원으로서 주목받고 있다.
2429우드 펠릿Wood pellet신재생에너지 활용방안의 하나로 유럽 및 선진국에서 상용화하고 있으며, 자연에서 얻을 수 있는 지구상 최상의 대체 연료이다. 소나무를 파쇄, 건조, 소성, 냉각 과정을 거쳐 고발열량의 연료로 유럽을 중심으로 가정 및 산업용으로 널리 이용되고 환경오염을 최소화하여 신재생 연료원으로서 경유, 벙커C유 보다 비용이 저렴하여 분진, 황산화물, 일산화탄소 등이 발생하지 않는다.
3435인공태양Artificial Sun인공태양이란 태양빛을 반사하는 우산 모양의 대형 반사경을 우주공간에 설치하여 지구의 일부 지역에서 밤을 훤히 밝혀주는 것으로, 1993년 2월 러시아에서 '노비 스베트(새로운 빛)'라는 계획으로 실험에 들어갔는데, 우주 정거장 미르에서 분리된 무인화물운반우주선 '프로그래스 15'에 붙어 있는 폭 20m의 태양거울을 이용해 폭 4km정도의 지역에 달빛만큼 밝기로 조명에 성공하였다.
4452탄소 마일리지 제도Carbon Mileage개인 또는 법인에 대해 전기, 수도, 가스 등의 에너지 표준사용 기준량을 정해놓고 그보다 적게 쓰면 절약한 양만큼 마일리지를 지급하는 제도이다. 강남구 등에서 시행되고 있으며 이를 통해 실질적인 에너지 절약 및 온실가스 배출량 감축에 기여할 것으로 기대된다.
5491탄소집약도TC/TOE탄소집약도란 소비한 에너지에서 발생된 CO2량을 총에너지소비량으로 나눈 값을 말한다. 탄소집약도가 높다는 의미는 상대적으로 탄소함유량이 높은 에너지 사용 비율이 높다는 것을 말한다. 예를 들어 같은 열량의 에너지를 얻기 위해 전체를 석탄으로 소비하는 경우와 전체를 천연가스로 소비하는 경우를 비교하면 전자의 경우가 후자에 비해 탄소집약도가 높다. (TC: 탄소톤, TOE: 석유환산톤)
6494태양광 발전Solar Photovoltatic Power Generation태양광 발전은 해의 빛을 직접 전기 에너지로 바꾸는 기술이다. 빛 에너지를 전기 에너지로 바꿔주는 장치인 태양전지를 만들어서 빛을 받아 전기를 만들어낸다. 태양광 발전을 하기 위해서는 태양전지와 전기를 모으는 축전지, 그리고 모아진 전기를 실제로 쓸 수 있는 전기로 바꾸어주는 역할을 하는 전력변환장치가 필요하다.
7495태양열Solar heat태양광선, 즉 태양의 빛에서 나오는 열을 흡수하고 모아 바꿔서 이용하는 기술이다. 태양열 이용시스템은 태양빛의 에너지를 모아 열로 바꿔주는 집열부, 그 열을 모으는 축열부 그리고 실제로 이용하는 이용부로 이루어진다. 이 시스템으로 태양열을 모아서 물을 뜨겁게 만들어 이 물로 건물의 난방을 하거나 따뜻한 물을 사용할 수 있게 만드는 것이다. 또 여기서 만들어진 에너지를 이용해서 냉방을 할 수도 있다. 태양열 에너지는 태양빛에 따라서 만들 수 있는 에너지의 양이 달라지기 때문에 빛을 받아서 모아둘 수 있는 기술이 가장 필요하다.
8496태양전지Solar Battery태양전지는 태양광을 직접 전기에너지로 변환하는 반도체이며, 건전지와 같은 기능을 가진 전지는 아니며, 태양광을 받는 동안만 전기를 발생하는 일종의 발전장치이다.
9497토양은행Soil Bank국가소유 부지 오염토양을 반입 정화한 후 토양이 필요한 곳에 공급.
IDXKOR_TITLEENG_TITLECONTENT
26425기후변화협약 4.2조Article 4.2부속서 I(Annex I) 국가들이 지켜야할 특정의무사항에 대해 규정. 부속서 I(Annex I) 국가들은 2000년까지 온실가스 배출량을 1990년 수준으로 감축해야 한다.
26526수증기Water Vapor대기 중에 기체 상태로 존재하는 물로 가장 양이 많은 온실가스이기도 하다. 반면에 인산 활동은 대기 중 수증기 농도를 높이는 주요한 원인은 아니며 지구온난화에 의해 증발이 증가하면서 온실효과를 강화하는 작용을 하기는 한다. 수증기는 자연적인 온실효과를 일으키는 역할 외에도 구름 및 강우 등 기상현상을 통해 지구의 열적 순환을 총괄하는 중요한 역할을 하고 있다. (예: 태풍은 적도지방의 에너지를 고위도 지방으로 보내는 주요한 수단이다.)
26627대기Atmosphere지구를 둘러싸고 있는 기체 상태의 외피를 말한다. 건조한 대기는 거의 대부분 질소(체적 혼합비 78.1%)와 산소(체적혼합비 20.9%)로 구성되어 있으며, 이외에도 아르곤(체적혼합비 0.93%), 헬륨, 그리고 이산화탄소(체적혼합비 0.035%)와 같이 복사를 활발히 하는 온실가스, 오존 등 수많은 미량 가스가 있다. 또한 대기는 수증기를 함유하고 있는데, 그 양은 크게 변하기는 하지만 체적 혼합비는 보통 1% 정도이다. 대기에는 또 구름과 에어러솔이 포함되어 있다. 대기는 화학조성과 특성에 의해서 몇 개의 층으로 나눠지는 데 일반적으로 온도에 따라 정의된다. 지표면에서 가장 가까운 층은 대류권으로 극지방에서는 고도 약 8km (5마일), 적도지방에서는 약 17km(11마일) 위에 층을 이루고 있다. 대류권 위로 약 50km(31마일) 까지는 성층권, 그 위로 80~90km까지 중간권이 있고 그 위로 열권 혹은 이온권이라고 불리는 층이 존재하고, 점점 옅어지면서 대기권 밖으로 퍼진다. 층과 층 사이에는 기체들이 약간씩 섞여있다.
267343마라케쉬 합의문Marrakech Agreement제7차 당사국총회(2001년 11월 모로코 마라케쉬)에서 채택된 합의문.
26829의정서Protocol법률과 시행령의 관계와 마찬가지로 협약을 구체적으로 이행하기 위한 내용을 담은 문서로 이미 존재하는 협약 내에 포함됨. 협약에 의해 지켜져야 할 세부적인 조항들을 첨가하며 일반적으로 의정서에 각 국이 비준하고 발효시키는 과정을 거치면서 협약의 힘을 강화시켜 나간다.
26930탄소순환Carbon Cycle대기, 해양, 육상 생물권 및 암석권을 통해 움직이는 탄소의 흐름(예를 들어 이산화탄소와 같이 다양한 형태로)을 기술하는데 사용되는 용어.
27031버블Bubble교토 의정서 4조에서 국가간 연합을 통해 부속서 I 국가들의 공동 감축 목표 달성을 허용한 것을 나타냄. EU 15개국이 개별 국가의 사정에 따라 책임을 분담하여 교토의정서에서 EU 국가들에 설정된 8% 감축 목표를 공동 달성할 수 있다.
271346국가 CDM 사업 승인기구Natioanl Authority: NACDM 사업 유치국가, 즉 개도국의 CDM 사업승인기구는 자국 내에서 이루어지는 CDM 사업을 승인하고, 제안된 CDM 사업이 자국의 지속가능한 개발에 기여도를 평가하여 승인서를 발급하는 기관.
27233휘발성 유기화합물VOC (Volatile Organic Compounds)증기압이 높아 대기 중으로 쉽게 증발되는 액체 또는 기체상 유기화합물의 총칭. 대기 중에서 질소산화물과 공존하면 햇빛의 작용으로 광화학반응을 일으켜 오존 및 팬(PAN:퍼옥시아세틸 나이트레이트) 등 광화학 산화성 물질을 생성시켜 광화학스모그를 유발하는 물질을 통칭한다. 또한 지구온난화와 성층권 오존층 파괴의 원인물질이고 악취를 일으키기도 한다. 배출원은 토양과 습지·초목·초지 등의 자연적 배출원과 유기용제사용시설·도장시설·세탁소·저유소·주유소 및 각종 운송수단의 배기가스 등의 인위적 배출원이 있는데, 배출량은 세계적으로 유기용제사용시설과 자동차 등의 이동 오염원이 대부분을 차지한다.
27334통합 평가Integrated assessment설명:환경 변화의 상태와 결과와 이에 대한 정책적 대응을 평가하기 위하여, 일관된 구조 속에서 물리학, 생물학, 경제학 및 사회과학의 결과와 모델들과 이러한 성분간의 상호 작용을 결합시켜 분석하는 방법