Overview

Dataset statistics

Number of variables13
Number of observations2571
Missing cells2432
Missing cells (%)7.3%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory271.3 KiB
Average record size in memory108.1 B

Variable types

Numeric3
Categorical7
Text3

Dataset

Description책자(도서)로 제작되어 특정소수에게만 제공되는 1,2차 화보집(울산의 도시형태와 경관)를 통합검색엔진을 통한 검색이 가능하도록 색인데이터화한 데이터
URLhttps://www.data.go.kr/data/15095621/fileData.do

Alerts

소분류 is highly overall correlated with 내용분류 and 1 other fieldsHigh correlation
텍스트외 포함 is highly overall correlated with 중분류 and 1 other fieldsHigh correlation
중분류 is highly overall correlated with 관리번호 and 5 other fieldsHigh correlation
대분류 is highly overall correlated with 관리번호 and 4 other fieldsHigh correlation
사업회차 is highly overall correlated with 관리번호 and 4 other fieldsHigh correlation
내용분류 is highly overall correlated with 관리번호 and 5 other fieldsHigh correlation
스캔문서경로 is highly overall correlated with 관리번호 and 4 other fieldsHigh correlation
관리번호 is highly overall correlated with 사업회차 and 4 other fieldsHigh correlation
일련번호 is highly overall correlated with 페이지번호High correlation
페이지번호 is highly overall correlated with 일련번호High correlation
소분류 is highly imbalanced (86.5%)Imbalance
텍스트외 포함 is highly imbalanced (74.7%)Imbalance
비교포인트 has 2427 (94.4%) missing valuesMissing
관리번호 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 02:18:04.359636
Analysis finished2023-12-12 02:18:07.656023
Duration3.3 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

관리번호
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct2571
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1286
Minimum1
Maximum2571
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size22.7 KiB
2023-12-12T11:18:07.787179image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile129.5
Q1643.5
median1286
Q31928.5
95-th percentile2442.5
Maximum2571
Range2570
Interquartile range (IQR)1285

Descriptive statistics

Standard deviation742.32809
Coefficient of variation (CV)0.57723802
Kurtosis-1.2
Mean1286
Median Absolute Deviation (MAD)643
Skewness0
Sum3306306
Variance551051
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-12T11:18:08.028203image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
< 0.1%
1769 1
 
< 0.1%
1711 1
 
< 0.1%
1712 1
 
< 0.1%
1713 1
 
< 0.1%
1714 1
 
< 0.1%
1715 1
 
< 0.1%
1716 1
 
< 0.1%
1717 1
 
< 0.1%
1718 1
 
< 0.1%
Other values (2561) 2561
99.6%
ValueCountFrequency (%)
1 1
< 0.1%
2 1
< 0.1%
3 1
< 0.1%
4 1
< 0.1%
5 1
< 0.1%
6 1
< 0.1%
7 1
< 0.1%
8 1
< 0.1%
9 1
< 0.1%
10 1
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
2571 1
< 0.1%
2570 1
< 0.1%
2569 1
< 0.1%
2568 1
< 0.1%
2567 1
< 0.1%
2566 1
< 0.1%
2565 1
< 0.1%
2564 1
< 0.1%
2563 1
< 0.1%
2562 1
< 0.1%

일련번호
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct1229
Distinct (%)47.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean545.97161
Minimum1
Maximum1229
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size22.7 KiB
2023-12-12T11:18:08.271022image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile43
Q1214.5
median530
Q3851
95-th percentile1108
Maximum1229
Range1228
Interquartile range (IQR)636.5

Descriptive statistics

Standard deviation352.70935
Coefficient of variation (CV)0.64602142
Kurtosis-1.2343967
Mean545.97161
Median Absolute Deviation (MAD)318
Skewness0.15042111
Sum1403693
Variance124403.89
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T11:18:08.489333image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
37 4
 
0.2%
1 3
 
0.1%
144 3
 
0.1%
146 3
 
0.1%
147 3
 
0.1%
148 3
 
0.1%
149 3
 
0.1%
150 3
 
0.1%
151 3
 
0.1%
152 3
 
0.1%
Other values (1219) 2540
98.8%
ValueCountFrequency (%)
1 3
0.1%
2 3
0.1%
3 3
0.1%
4 3
0.1%
5 3
0.1%
6 3
0.1%
7 3
0.1%
8 3
0.1%
9 3
0.1%
10 3
0.1%
ValueCountFrequency (%)
1229 1
< 0.1%
1228 1
< 0.1%
1227 1
< 0.1%
1226 1
< 0.1%
1225 1
< 0.1%
1224 1
< 0.1%
1223 1
< 0.1%
1222 1
< 0.1%
1221 1
< 0.1%
1220 1
< 0.1%

사업회차
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct2
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size20.2 KiB
2
1456 
1
1115 

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 1456
56.6%
1 1115
43.4%

Length

2023-12-12T11:18:08.678106image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T11:18:08.827805image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2 1456
56.6%
1 1115
43.4%

대분류
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct3
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size20.2 KiB
PDF
1229 
이북
1115 
온라인 전시회
227 

Length

Max length7
Median length3
Mean length2.9194866
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
PDF 1229
47.8%
이북 1115
43.4%
온라인 전시회 227
 
8.8%

Length

2023-12-12T11:18:08.977649image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T11:18:09.114408image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
pdf 1229
43.9%
이북 1115
39.8%
온라인 227
 
8.1%
전시회 227
 
8.1%

중분류
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct6
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size20.2 KiB
현재
1114 
과거
944 
콘텐츠
218 
기타
118 
미래
 
95

Length

Max length4
Median length2
Mean length2.1485803
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
현재 1114
43.3%
과거 944
36.7%
콘텐츠 218
 
8.5%
기타 118
 
4.6%
미래 95
 
3.7%
울산시민 82
 
3.2%

Length

2023-12-12T11:18:09.286800image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T11:18:09.448799image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
현재 1114
43.3%
과거 944
36.7%
콘텐츠 218
 
8.5%
기타 118
 
4.6%
미래 95
 
3.7%
울산시민 82
 
3.2%

소분류
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct14
Distinct (%)0.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size20.2 KiB
콘텐츠
2407 
간지
 
57
소 목차
 
41
부록
 
20
소 타이틀
 
15
Other values (9)
 
31

Length

Max length5
Median length3
Mean length2.9922209
Min length2

Unique

Unique2 ?
Unique (%)0.1%

Sample

1st row표지
2nd row속표지
3rd row프롤로그
4th row간지
5th row개요

Common Values

ValueCountFrequency (%)
콘텐츠 2407
93.6%
간지 57
 
2.2%
소 목차 41
 
1.6%
부록 20
 
0.8%
소 타이틀 15
 
0.6%
개요 12
 
0.5%
목차 5
 
0.2%
표지 3
 
0.1%
속표지 3
 
0.1%
프롤로그 2
 
0.1%
Other values (4) 6
 
0.2%

Length

2023-12-12T11:18:09.624508image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
콘텐츠 2407
91.6%
간지 57
 
2.2%
소 56
 
2.1%
목차 46
 
1.8%
부록 20
 
0.8%
타이틀 15
 
0.6%
개요 12
 
0.5%
표지 3
 
0.1%
속표지 3
 
0.1%
프롤로그 2
 
0.1%
Other values (4) 6
 
0.2%

페이지번호
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct576
Distinct (%)22.4%
Missing4
Missing (%)0.2%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean260.60927
Minimum1
Maximum576
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size22.7 KiB
2023-12-12T11:18:09.820143image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile32
Q1126.5
median245
Q3388
95-th percentile536
Maximum576
Range575
Interquartile range (IQR)261.5

Descriptive statistics

Standard deviation158.10123
Coefficient of variation (CV)0.60666003
Kurtosis-1.0801222
Mean260.60927
Median Absolute Deviation (MAD)129
Skewness0.24790506
Sum668984
Variance24995.998
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T11:18:10.060930image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
283 11
 
0.4%
334 10
 
0.4%
125 9
 
0.4%
136 9
 
0.4%
176 9
 
0.4%
87 9
 
0.4%
103 9
 
0.4%
336 9
 
0.4%
148 9
 
0.4%
228 9
 
0.4%
Other values (566) 2474
96.2%
ValueCountFrequency (%)
1 2
0.1%
2 2
0.1%
3 2
0.1%
4 3
0.1%
5 3
0.1%
6 3
0.1%
7 3
0.1%
8 3
0.1%
9 3
0.1%
10 3
0.1%
ValueCountFrequency (%)
576 1
< 0.1%
575 1
< 0.1%
574 1
< 0.1%
573 1
< 0.1%
572 1
< 0.1%
571 1
< 0.1%
570 1
< 0.1%
569 1
< 0.1%
568 1
< 0.1%
567 1
< 0.1%

내용분류
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct20
Distinct (%)0.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size20.2 KiB
제2장 현재의 울산
1150 
제1장 과거의 울산
910 
제3장 미래의 울산
 
102
제4장 울산시민
 
86
1960년대
 
62
Other values (15)
261 

Length

Max length12
Median length10
Mean length9.5309218
Min length2

Unique

Unique2 ?
Unique (%)0.1%

Sample

1st row<NA>
2nd row<NA>
3rd row<NA>
4th row<NA>
5th row발간사

Common Values

ValueCountFrequency (%)
제2장 현재의 울산 1150
44.7%
제1장 과거의 울산 910
35.4%
제3장 미래의 울산 102
 
4.0%
제4장 울산시민 86
 
3.3%
1960년대 62
 
2.4%
1980년대 59
 
2.3%
1990년대 49
 
1.9%
제1장 과거에서 현재 47
 
1.8%
1960년대 이전 25
 
1.0%
1970년대 23
 
0.9%
Other values (10) 58
 
2.3%

Length

2023-12-12T11:18:10.246249image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
울산 2162
30.3%
제2장 1150
16.1%
현재의 1150
16.1%
제1장 957
13.4%
과거의 910
12.8%
제3장 102
 
1.4%
미래의 102
 
1.4%
1960년대 87
 
1.2%
제4장 86
 
1.2%
울산시민 86
 
1.2%
Other values (18) 336
 
4.7%

내용텍스트
Text

Distinct2480
Distinct (%)96.5%
Missing1
Missing (%)< 0.1%
Memory size20.2 KiB
2023-12-12T11:18:10.573577image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length1024
Median length629
Mean length406.50039
Min length4

Characters and Unicode

Total characters1044706
Distinct characters872
Distinct categories17 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks10 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique2452 ?
Unique (%)95.4%

Sample

1st row공공누리 공공저작물 자유이용허락2014·2015울산의 도시형태와 경관The Urban Landscape of Ulsan Metropolitan City 울산광역시 도시경관기록울산광역시 ULSAN METROPOLITAN CITY
2nd row공공누리 공공저작물 자유이용허락2014·2015울산의 도시형태와 경관The Urban Landscape of Ulsan Metropolitan City 울산광역시 도시경관기록울산광역시 ULSAN METROPOLITAN CITY
3rd row울산광역시 제1차 도시경관 기록화 사업The 1st Urban Landscape of Ulsan Metropolitan City울산강물과 땅과 사람이 어우러져 시절마다 제 몫의 소임을 다해왔던태화강의 기상을 가진 곳, 울산Ulsan, Full of Spirits of the Taehwagang River, Where Human andNature Have Coexisted Since the Ancient Times
4th row<간지>
5th row발간사Publisher품격있고 따뜻한창조도시 울산우리 도시의 경관 기록화 사업을 통해울산의 경관자원을 보전하고 널리 홍보하는데중요한 역할을 할 수 있습니다.지난 2010년 울산광역시 경관기본계획이 수립된 이후 울산의 경관을 가꾸고 발전시키기 위한노력을 지속적으로 추진해 왔습니다. 울산시민의 삶의 질을 확보하고 더 나아가기 위해서는도시의 모습도 지속적으로 개선되고 향상되어야 합니다. 그러한 도시의 모습을 확인하고 기록하여 후대에 전하면서 향후의 경관관리에 보다 더 활용할 수 있도록 하기 위해 울산 최초의경관기록화사업 결과물을 발간하게 되었습니다.경관기록화사업은 1여년의 기간 동안 관계 전문가들의 자문과 한국사진작가협회 울산광역시지회의 참여 등 많은 분들의 노력에 의해 수행되었으며, 울산의 도시 모습을 다양한 관점과눈높이에서 기록하여 향후 우리시의 경관관리에 중요한 근거자료가 될 것으로 확신합니다.앞으로도 매 일정기간마다 시행되는 경관기록화사업이 보다 활성화되어 울산의 경관자원을널리 보전하고 홍보하는데 중요한 역할을 맡을 수 있도록 관계자 및 시민 여러분의 관심과성원을 당부 드립니다.감사합니다.울 산 광 역 시 장김 기 현
ValueCountFrequency (%)
the 5842
 
3.5%
of 5184
 
3.1%
and 4382
 
2.6%
is 3463
 
2.1%
in 2201
 
1.3%
ulsan 1696
 
1.0%
area 1484
 
0.9%
to 1257
 
0.7%
view 1186
 
0.7%
a 1130
 
0.7%
Other values (16057) 141019
83.5%
2023-12-12T11:18:11.082421image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
169242
 
16.2%
a 56757
 
5.4%
e 56713
 
5.4%
n 51065
 
4.9%
o 42568
 
4.1%
i 42087
 
4.0%
t 37868
 
3.6%
s 35944
 
3.4%
r 34232
 
3.3%
l 22384
 
2.1%
Other values (862) 495846
47.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 538120
51.5%
Other Letter 208805
 
20.0%
Space Separator 169242
 
16.2%
Decimal Number 47120
 
4.5%
Uppercase Letter 40211
 
3.8%
Other Punctuation 25425
 
2.4%
Dash Punctuation 5609
 
0.5%
Open Punctuation 3971
 
0.4%
Close Punctuation 3961
 
0.4%
Other Symbol 1543
 
0.1%
Other values (7) 699
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
지 5913
 
2.8%
산 5879
 
2.8%
이 5454
 
2.6%
다 4791
 
2.3%
로 4510
 
2.2%
의 4446
 
2.1%
시 4109
 
2.0%
경 4027
 
1.9%
울 3406
 
1.6%
에 3246
 
1.6%
Other values (757) 163024
78.1%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 56757
10.5%
e 56713
10.5%
n 51065
 
9.5%
o 42568
 
7.9%
i 42087
 
7.8%
t 37868
 
7.0%
s 35944
 
6.7%
r 34232
 
6.4%
l 22384
 
4.2%
d 20635
 
3.8%
Other values (17) 137867
25.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
U 3423
 
8.5%
C 3126
 
7.8%
P 2979
 
7.4%
S 2965
 
7.4%
T 2952
 
7.3%
I 2495
 
6.2%
L 2270
 
5.6%
D 2101
 
5.2%
N 1954
 
4.9%
M 1907
 
4.7%
Other values (16) 14039
34.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 11743
46.2%
. 11252
44.3%
% 996
 
3.9%
' 655
 
2.6%
· 309
 
1.2%
: 304
 
1.2%
& 60
 
0.2%
; 56
 
0.2%
/ 45
 
0.2%
" 4
 
< 0.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 8748
18.6%
1 8248
17.5%
2 7656
16.2%
5 4185
8.9%
3 3929
8.3%
9 3886
8.2%
4 3094
 
6.6%
7 2852
 
6.1%
6 2667
 
5.7%
8 1855
 
3.9%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㎢ 1188
77.0%
㎡ 241
 
15.6%
㎞ 52
 
3.4%
㏊ 31
 
2.0%
㎥ 24
 
1.6%
㎾ 3
 
0.2%
㈜ 3
 
0.2%
ⓒ 1
 
0.1%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
> 92
50.5%
< 60
33.0%
~ 28
 
15.4%
∼ 1
 
0.5%
｜ 1
 
0.5%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 3628
91.4%
[ 339
 
8.5%
「 3
 
0.1%
『 1
 
< 0.1%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 3619
91.4%
] 338
 
8.5%
」 3
 
0.1%
』 1
 
< 0.1%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 279
90.9%
” 28
 
9.1%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 134
81.7%
“ 30
 
18.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
169242
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 5609
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 21
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
` 11
100.0%
Letter Number
ValueCountFrequency (%)
Ⅶ 8
100.0%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
² 6
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 578339
55.4%
Common 257559
24.7%
Hangul 208642
 
20.0%
Han 166
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
지 5913
 
2.8%
산 5879
 
2.8%
이 5454
 
2.6%
다 4791
 
2.3%
로 4510
 
2.2%
의 4446
 
2.1%
시 4109
 
2.0%
경 4027
 
1.9%
울 3406
 
1.6%
에 3246
 
1.6%
Other values (705) 162861
78.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
a 56757
 
9.8%
e 56713
 
9.8%
n 51065
 
8.8%
o 42568
 
7.4%
i 42087
 
7.3%
t 37868
 
6.5%
s 35944
 
6.2%
r 34232
 
5.9%
l 22384
 
3.9%
d 20635
 
3.6%
Other values (44) 178086
30.8%
Han
ValueCountFrequency (%)
山 17
 
10.2%
三 11
 
6.6%
東 7
 
4.2%
龍 7
 
4.2%
魚 6
 
3.6%
岑 6
 
3.6%
浦 6
 
3.6%
月 4
 
2.4%
路 4
 
2.4%
方 3
 
1.8%
Other values (43) 95
57.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
169242
65.7%
, 11743
 
4.6%
. 11252
 
4.4%
0 8748
 
3.4%
1 8248
 
3.2%
2 7656
 
3.0%
- 5609
 
2.2%
5 4185
 
1.6%
3 3929
 
1.5%
9 3886
 
1.5%
Other values (40) 23061
 
9.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 833550
79.8%
Hangul 208639
 
20.0%
CJK Compat 1539
 
0.1%
Punctuation 472
 
< 0.1%
None 330
 
< 0.1%
CJK 159
 
< 0.1%
Number Forms 8
 
< 0.1%
CJK Compat Ideographs 7
 
< 0.1%
Math Operators 1
 
< 0.1%
Enclosed Alphanum 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
169242
20.3%
a 56757
 
6.8%
e 56713
 
6.8%
n 51065
 
6.1%
o 42568
 
5.1%
i 42087
 
5.0%
t 37868
 
4.5%
s 35944
 
4.3%
r 34232
 
4.1%
l 22384
 
2.7%
Other values (72) 284690
34.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
지 5913
 
2.8%
산 5879
 
2.8%
이 5454
 
2.6%
다 4791
 
2.3%
로 4510
 
2.2%
의 4446
 
2.1%
시 4109
 
2.0%
경 4027
 
1.9%
울 3406
 
1.6%
에 3246
 
1.6%
Other values (704) 162858
78.1%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
㎢ 1188
77.2%
㎡ 241
 
15.7%
㎞ 52
 
3.4%
㏊ 31
 
2.0%
㎥ 24
 
1.6%
㎾ 3
 
0.2%
None
ValueCountFrequency (%)
· 309
93.6%
² 6
 
1.8%
㈜ 3
 
0.9%
ｍ 3
 
0.9%
」 3
 
0.9%
「 3
 
0.9%
『 1
 
0.3%
』 1
 
0.3%
｜ 1
 
0.3%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 279
59.1%
‘ 134
28.4%
“ 30
 
6.4%
” 28
 
5.9%
※ 1
 
0.2%
CJK
ValueCountFrequency (%)
山 17
 
10.7%
三 11
 
6.9%
東 7
 
4.4%
魚 6
 
3.8%
岑 6
 
3.8%
浦 6
 
3.8%
月 4
 
2.5%
路 4
 
2.5%
方 3
 
1.9%
中 3
 
1.9%
Other values (42) 92
57.9%
Number Forms
ValueCountFrequency (%)
Ⅶ 8
100.0%
CJK Compat Ideographs
ValueCountFrequency (%)
龍 7
100.0%
Math Operators
ValueCountFrequency (%)
∼ 1
100.0%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
ⓒ 1
100.0%

텍스트외 포함
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct3
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size20.2 KiB
사진
2401 
<NA>
 
133
지도
 
37

Length

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Median length2
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Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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2nd row<NA>
3rd row<NA>
4th row<NA>
5th row<NA>

Common Values

ValueCountFrequency (%)
사진 2401
93.4%
<NA> 133
 
5.2%
지도 37
 
1.4%

Length

2023-12-12T11:18:11.243176image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T11:18:11.394460image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
사진 2401
93.4%
na 133
 
5.2%
지도 37
 
1.4%

스캔문서경로
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct4
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size20.2 KiB
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1227 
/PICTORIAL/01/SCAN/
1115 
/ONLINE/02/SCAN/
227 
/PICTORIAL/2/SCAN/
 
2

Length

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Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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3rd row/PICTORIAL/01/SCAN/
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5th row/PICTORIAL/01/SCAN/

Common Values

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0.1%

Length

2023-12-12T11:18:11.518694image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T11:18:11.646993image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
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47.7%
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43.4%
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8.8%
pictorial/2/scan 2
 
0.1%

스캔문서파일명
Text

Distinct1361
Distinct (%)52.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size20.2 KiB
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Length

Max length20
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Min length15

Characters and Unicode

Total characters40465
Distinct characters21
Distinct categories4 ?
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Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique761 ?
Unique (%)29.6%

Sample

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2nd rowPIC_01_0002.JPG
3rd rowPIC_01_0003.JPG
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0.3%
pic_01_0229.jpg 7
 
0.3%
pic_01_0137.jpg 6
 
0.2%
pic_01_0546.jpg 6
 
0.2%
pic_01_0540.jpg 6
 
0.2%
pic_01_0149.jpg 6
 
0.2%
pic_01_0380.jpg 6
 
0.2%
pic_01_0538.jpg 6
 
0.2%
pic_01_0379.jpg 6
 
0.2%
Other values (1351) 2505
97.4%
2023-12-12T11:18:12.450405image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 7342
18.1%
_ 5143
12.7%
P 4915
12.1%
. 2571
 
6.4%
G 2571
 
6.4%
I 2571
 
6.4%
J 2571
 
6.4%
2 2517
 
6.2%
C 2344
 
5.8%
1 2192
 
5.4%
Other values (11) 5728
14.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 16644
41.1%
Uppercase Letter 16107
39.8%
Connector Punctuation 5143
 
12.7%
Other Punctuation 2571
 
6.4%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 7342
44.1%
2 2517
 
15.1%
1 2192
 
13.2%
3 958
 
5.8%
4 907
 
5.4%
5 779
 
4.7%
7 499
 
3.0%
6 498
 
3.0%
8 490
 
2.9%
9 462
 
2.8%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
P 4915
30.5%
G 2571
16.0%
I 2571
16.0%
J 2571
16.0%
C 2344
14.6%
N 454
 
2.8%
O 227
 
1.4%
L 227
 
1.4%
E 227
 
1.4%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 5143
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 2571
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 24358
60.2%
Latin 16107
39.8%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
0 7342
30.1%
_ 5143
21.1%
. 2571
 
10.6%
2 2517
 
10.3%
1 2192
 
9.0%
3 958
 
3.9%
4 907
 
3.7%
5 779
 
3.2%
7 499
 
2.0%
6 498
 
2.0%
Other values (2) 952
 
3.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
P 4915
30.5%
G 2571
16.0%
I 2571
16.0%
J 2571
16.0%
C 2344
14.6%
N 454
 
2.8%
O 227
 
1.4%
L 227
 
1.4%
E 227
 
1.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 40465
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 7342
18.1%
_ 5143
12.7%
P 4915
12.1%
. 2571
 
6.4%
G 2571
 
6.4%
I 2571
 
6.4%
J 2571
 
6.4%
2 2517
 
6.2%
C 2344
 
5.8%
1 2192
 
5.4%
Other values (11) 5728
14.2%

비교포인트
Text

MISSING 

Distinct51
Distinct (%)35.4%
Missing2427
Missing (%)94.4%
Memory size20.2 KiB
2023-12-12T11:18:12.731189image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length8
Median length7
Mean length4.3055556
Min length2

Characters and Unicode

Total characters620
Distinct characters108
Distinct categories6 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique3 ?
Unique (%)2.1%

Sample

1st row구영리
2nd row구영리
3rd row함월산
4th row함월산
5th row돋질산
ValueCountFrequency (%)
학성공원 26
 
16.0%
돋질산 10
 
6.2%
문수산 6
 
3.7%
무룡산 6
 
3.7%
봉태산 5
 
3.1%
내아 4
 
2.5%
및 4
 
2.5%
목도 4
 
2.5%
구청사 4
 
2.5%
공업탑로터리 4
 
2.5%
Other values (46) 89
54.9%
2023-12-12T11:18:13.196525image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
산 47
 
7.6%
공 34
 
5.5%
학 32
 
5.2%
성 29
 
4.7%
원 28
 
4.5%
교 18
 
2.9%
18
 
2.9%
리 12
 
1.9%
태 12
 
1.9%
아 12
 
1.9%
Other values (98) 378
61.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 586
94.5%
Space Separator 18
 
2.9%
Uppercase Letter 6
 
1.0%
Lowercase Letter 6
 
1.0%
Close Punctuation 2
 
0.3%
Dash Punctuation 2
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
산 47
 
8.0%
공 34
 
5.8%
학 32
 
5.5%
성 29
 
4.9%
원 28
 
4.8%
교 18
 
3.1%
리 12
 
2.0%
태 12
 
2.0%
아 12
 
2.0%
구 11
 
1.9%
Other values (90) 351
59.9%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 2
33.3%
l 2
33.3%
i 2
33.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 4
66.7%
K 2
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
18
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 586
94.5%
Common 22
 
3.5%
Latin 12
 
1.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
산 47
 
8.0%
공 34
 
5.8%
학 32
 
5.5%
성 29
 
4.9%
원 28
 
4.8%
교 18
 
3.1%
리 12
 
2.0%
태 12
 
2.0%
아 12
 
2.0%
구 11
 
1.9%
Other values (90) 351
59.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
S 4
33.3%
o 2
16.7%
l 2
16.7%
i 2
16.7%
K 2
16.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
18
81.8%
) 2
 
9.1%
- 2
 
9.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 586
94.5%
ASCII 34
 
5.5%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
산 47
 
8.0%
공 34
 
5.8%
학 32
 
5.5%
성 29
 
4.9%
원 28
 
4.8%
교 18
 
3.1%
리 12
 
2.0%
태 12
 
2.0%
아 12
 
2.0%
구 11
 
1.9%
Other values (90) 351
59.9%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
18
52.9%
S 4
 
11.8%
) 2
 
5.9%
- 2
 
5.9%
o 2
 
5.9%
l 2
 
5.9%
i 2
 
5.9%
K 2
 
5.9%

Interactions

2023-12-12T11:18:06.759908image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T11:18:06.105421image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T11:18:06.428111image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
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Correlations

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Missing values

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A simple visualization of nullity by column.
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Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.
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The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

관리번호일련번호사업회차대분류중분류소분류페이지번호내용분류내용텍스트텍스트외 포함스캔문서경로스캔문서파일명비교포인트
0111이북기타표지<NA><NA>공공누리 공공저작물 자유이용허락2014·2015울산의 도시형태와 경관The Urban Landscape of Ulsan Metropolitan City 울산광역시 도시경관기록울산광역시 ULSAN METROPOLITAN CITY<NA>/PICTORIAL/01/SCAN/PIC_01_0001.JPG<NA>
1221이북기타속표지<NA><NA>공공누리 공공저작물 자유이용허락2014·2015울산의 도시형태와 경관The Urban Landscape of Ulsan Metropolitan City 울산광역시 도시경관기록울산광역시 ULSAN METROPOLITAN CITY<NA>/PICTORIAL/01/SCAN/PIC_01_0002.JPG<NA>
2331이북기타프롤로그<NA><NA>울산광역시 제1차 도시경관 기록화 사업The 1st Urban Landscape of Ulsan Metropolitan City울산강물과 땅과 사람이 어우러져 시절마다 제 몫의 소임을 다해왔던태화강의 기상을 가진 곳, 울산Ulsan, Full of Spirits of the Taehwagang River, Where Human andNature Have Coexisted Since the Ancient Times<NA>/PICTORIAL/01/SCAN/PIC_01_0003.JPG<NA>
3441이북기타간지<NA><NA><간지><NA>/PICTORIAL/01/SCAN/PIC_01_0004.JPG<NA>
4551이북기타개요4발간사발간사Publisher품격있고 따뜻한창조도시 울산우리 도시의 경관 기록화 사업을 통해울산의 경관자원을 보전하고 널리 홍보하는데중요한 역할을 할 수 있습니다.지난 2010년 울산광역시 경관기본계획이 수립된 이후 울산의 경관을 가꾸고 발전시키기 위한노력을 지속적으로 추진해 왔습니다. 울산시민의 삶의 질을 확보하고 더 나아가기 위해서는도시의 모습도 지속적으로 개선되고 향상되어야 합니다. 그러한 도시의 모습을 확인하고 기록하여 후대에 전하면서 향후의 경관관리에 보다 더 활용할 수 있도록 하기 위해 울산 최초의경관기록화사업 결과물을 발간하게 되었습니다.경관기록화사업은 1여년의 기간 동안 관계 전문가들의 자문과 한국사진작가협회 울산광역시지회의 참여 등 많은 분들의 노력에 의해 수행되었으며, 울산의 도시 모습을 다양한 관점과눈높이에서 기록하여 향후 우리시의 경관관리에 중요한 근거자료가 될 것으로 확신합니다.앞으로도 매 일정기간마다 시행되는 경관기록화사업이 보다 활성화되어 울산의 경관자원을널리 보전하고 홍보하는데 중요한 역할을 맡을 수 있도록 관계자 및 시민 여러분의 관심과성원을 당부 드립니다.감사합니다.울 산 광 역 시 장김 기 현<NA>/PICTORIAL/01/SCAN/PIC_01_0005.JPG<NA>
5661이북기타개요5발간사(영문)Elegant, Warm,Creative City, Ulsan.The Landscape Documentation Projectplays an important role in protecting andpromoting superb landscape resourcesin Ulsan.Since establishing the Landscape Basic Planning in 2010, Ulsan has made continuous efforts to improvethe landscape of the city. The urban landscape needs to be improved continuously to ensure the qualityof living for its residents. We have been able to publish the results of the Landscape DocumentationProject for the first time in the city history not only to identify and record the state of the city, but alsoto use them for the better management of city landscaping.The project has been conducted for over a year based on advices from relevant experts as well as participationof the Photo Artist Society of Korea. By recording diverse perspectives of the landscape ofUlsan, I have no doubt that the documentation will serve as an important basis for landscaping managementof the city for the years ahead.The city will continue to implement the project. I kindly a<NA>/PICTORIAL/01/SCAN/PIC_01_0006.JPG<NA>
6771이북기타목차6목차발간사Preface>> 4울산광역시 개요Overview of Ulsan Metropolitan City>> 8울산의 도시변화 과정History of Urban Planning in Ulsan>> 10제 1 장Chapter 1과거에서 현재From Past to Present->> 12제 2 장Chapter 2현재의 울산The Present of Ulsan-자연경관 >> 52Natural Landscape농산어촌경관 >> 118Agricultural, Fishing, and Mountainous Village Landscape시가지경관 >> 166Downtown Landscape도시기반시설경관 >> 238Urban Infrastructure Landscape역사문화경관 >> 342Historic and Cultural Landscape지역상징경관 >> 358Landmark Landscape산업지역경관 >> 374Industrial Area Landscape건축물 >> 394Buildings울산의 다양한 경관 >> 466Diverse Landscape of Ulsan<NA>/PICTORIAL/01/SCAN/PIC_01_0007.JPG<NA>
7881이북기타목차7목차제 3 장Chapter 3미래의 울산The Future of Ulsan->> 500제 4 장Chapter 4울산시민The People of Ulsan->> 528부록Supplement색인표Index->> 554<NA>/PICTORIAL/01/SCAN/PIC_01_0008.JPG<NA>
8991이북기타개요8울산광역시 개요울산광역시 개요백두산에서 지리산으로 뻗어 내리는 백두대간의 한줄기인 낙동정맥 상에 자리한울산은 서쪽으로 솟은 가지산, 신불산 등 1천ｍ 이상의 산군이 이른바 “영남 알프스”를이루고 그 사이로 발원하는 태화강이 1백리 물길을 달려 동해로 흘러간다. 태화강의왼편으로는 구도심인 중구가 자리하고 있으며 강의 오른쪽 삼산평야에는 남구 신도시가형성되어 있다.경주방면인 북쪽에서 흘러오는 동천강이 태화강과 하류에서 울산항으로 흘러들고울산만에는 울산항과 울산본항, 미포항, 장생포항, 울산신항, 방어진항 등이 자리잡고있다. 이들 항만을 중심으로 해안지역의 풍부한 공업용수 및 경암질 지반 덕분으로공장건설은 물론 산업도시로 발전할 수 있는 천혜의 입지조건을 갖추고 있어 1962년특정공업지구 지정 이래 50여 년 만에 2011년 수출 1,015억 달러를 달성하는 쾌거를거뒀다.지난 1995년 울산시·군이 통합되어 면적이 1,060.46㎢로 7대 특·광역시중 가장 넓은면적을 가지고 있으며 도·농복합도시에 걸맞은 도시공간을 조성하여 도시와 농촌이균형 발전하는 환경친화적 도시개발을 추진하고 있다. 또한, 경부고속국도 등 3개의고속국도와 5개의 일반국도·철도·항공·항만 등 사통팔달의 교통망 확보로 산업의 물류경쟁력을 강화하는 교통의 중심지이다.이러한 지리적 여건으로 울산은 지난 50년 가까이 우리나라 경제성장을 주도해 온세계적 산업도시이며, 고속철도 역사 개통에 이어 앞으로 33선석의 신항만을 울산항에추가 건설하고 동북아 오일허브를 구축하여 새로운 항만경제권을 형성함과 동시에21세기 국제무역도시로 발돋움할 원대한 계획을 가지고 있다.울산지역은 세계적 문화유산으로 가치를 인정받고 있는 반구대암각화와 천전리각석 등이름난 문화재들이 곳곳에 분포되어 있고, 영남알프스로 유명한 가지산·신불산·간월산과진하·일산 해수욕장, 강동·주전 해변, 대왕암 공원 등 산악과 해안이 공존하는 천혜의관광자원을 보유하고 있다. 또한, 동북아 대륙에서 가장 먼저 해가 떠오르는 간절곶은일출의 명소로 널리 알려져 있으며, 태화강대공원, 울산대공원, 울산체육공원 등 도<NA>/PICTORIAL/01/SCAN/PIC_01_0009.JPG<NA>
910101이북기타개요9울산광역시 개요(영문)Overview of Ulsan Metropolitan CityUlsan is located along the Nakdongjeongmaek Mountain Range, part of the BaekdudaeganMountain Range branched out of Jirisan Mountain. In the west of Ulsan is the so-calledYeongnam Alps, a group of mountains with peaks over 1,000m, including the Gajisan andSinbulsan Mountain, which rise to the west and the Taehwagang River, which forms outof the Yeongnam Alps, runs into the East Sea. To the left of the river is old downtown Jungguwhile new downtown Nam-gu is formed to the right of the river at Samsan PlainThe Dongcheongang River flowing from the North, Gyeongju-bound, merges into the downstreamof the Taehwagang River and, then, runs into the Ulsan Port. Ulsan Bay is home toUlsan Port, Ulsanbon Port, Mipo Port, Jangsaengpo Port, Ulsan New port, Bangeojin Port,and Jeongja Port. Along these ports are abundant industrial water and hard rock basinsthat help contribute to construction of factories and natural geographical conditions requiredfor development of an industrial city. Tha<NA>/PICTORIAL/01/SCAN/PIC_01_0010.JPG<NA>
관리번호일련번호사업회차대분류중분류소분류페이지번호내용분류내용텍스트텍스트외 포함스캔문서경로스캔문서파일명비교포인트
256125622172온라인 전시회콘텐츠콘텐츠2171990년대북부순환도로 북부순환도로는 남구 무거동 신복로터리에서 북구 연암동 상방사거리까지 이어지는 도로로, 국도7호선의 일부이자 울산고속도로와 국도31호선을 연결하기 위해 준공되었다. 위 사진은 중구 유곡동 공룡발자국 부근이다. [사진제공:울산광역시]사진/ONLINE/02/SCAN/ONLINE_02_0217.JPG<NA>
256225632182온라인 전시회콘텐츠콘텐츠2181990년대월드컵경기장 및 주변 전경(1998년) 남구 옥동에 위치한 울산문수축구경기장은 1996년 2002 FIFA 월드컵 대회 한국 개최가 확정됨에 따라 1998년 12월 공사에 착공하여 2001년 6월 완공되었다. [사진제공:울산광역시]사진/ONLINE/02/SCAN/ONLINE_02_0218.JPG<NA>
256325642192온라인 전시회콘텐츠콘텐츠2191990년대월드컵경기장 및 주변 전경 남구 옥동에 위치한 울산문수축구경기장은 1996년 2002 FIFA 월드컵 대회 한국 개최가 확정됨에 따라 1998년 12월 공사에 착공하여 2001년 6월 완공되었다. [사진제공:울산광역시]사진/ONLINE/02/SCAN/ONLINE_02_0219.JPG<NA>
256425652202온라인 전시회콘텐츠콘텐츠2201990년대상공에서 본 진하해수욕장 전경(1990년대) 진하해수욕장은 넓은 백사장이 형성되어 있고 경관이 좋아 1974년 최초로 공용 해수욕장으로 개장하였다. 소나무숲과 회야강이 잘 어울리며, 명선교에 오르면 진하해안과 강양항, 육계사주로 연결된 무인도인 명선도를 조망할 수 있다. [사진제공:경상일보]사진/ONLINE/02/SCAN/ONLINE_02_0220.JPG회야강
256525662212온라인 전시회콘텐츠콘텐츠2211990년대상공에서 본 진하해수욕장 전경 진하해수욕장은 넓은 백사장이 형성되어 있고 경관이 좋아 1974년 최초로 공용 해수욕장으로 개장하였다. 소나무숲과 회야강이 잘 어울리며, 명선교에 오르면 진하해안과 강양항, 육계사주로 연결된 무인도인 명선도를 조망할 수 있다. [사진제공:경상일보]사진/ONLINE/02/SCAN/ONLINE_02_0221.JPG회야강
256625672222온라인 전시회콘텐츠콘텐츠2221990년대삼산동 및 북구 일원 전경(1990년대) 남구의 삼산택지개발사업이 진행될 당시의 모습이고 북구 진장동에도 택지개발이 예정되어 있다. 명촌교와 철교가 효문공단으로 이어져 있다. [사진제공:경상일보]사진/ONLINE/02/SCAN/ONLINE_02_0222.JPG<NA>
256725682232온라인 전시회콘텐츠콘텐츠2231990년대삼산동 및 북구 일원 전경 남구의 삼산택지개발사업이 진행될 당시의 모습이고 북구 진장동에도 택지개발이 예정되어 있다. 명촌교와 철교가 효문공단으로 이어져 있다. [사진제공:경상일보]사진/ONLINE/02/SCAN/ONLINE_02_0223.JPG<NA>
256825692242온라인 전시회콘텐츠콘텐츠2241990년대간절곶등대(1990년대) 울주군 서생면 대송리에 있는 간절곶등대는 울산을 비롯한 동해 남부 연안을 지나는 선박들의 안전한 항해를 위하여 1920년 3월 26일 최초로 점등하였다. 또한 간절곶은 해맞이 명소로 유명하며, 탁 트인 동해바다를 조망할 수 있는 천혜의 자연경관을 가지고 있다. [사진제공:경상일보]사진/ONLINE/02/SCAN/ONLINE_02_0224.JPG간절곶등대
256925702252온라인 전시회콘텐츠콘텐츠2251990년대간절곶등대 울주군 서생면 대송리에 있는 간절곶등대는 울산을 비롯한 동해 남부 연안을 지나는 선박들의 안전한 항해를 위하여 1920년 3월 26일 최초로 점등하였다. 또한 간절곶은 해맞이 명소로 유명하며, 탁 트인 동해바다를 조망할 수 있는 천혜의 자연경관을 가지고 있다. [사진제공:경상일보]사진/ONLINE/02/SCAN/ONLINE_02_0225.JPG간절곶등대
257025712262온라인 전시회기타끝인사226<NA>울산의 어제와 오늘 감사합니다.<NA>/ONLINE/02/SCAN/ONLINE_02_0226.JPG<NA>