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publicdata_healthcare_2080	연령대별 응시자의 수와 연령대를 찾아줘		SELECT AGE_GROUP, COUNT(AGE_GROUP) FROM KUKSIWON_APPLICANT_STS_ASSISTANT_ENGINEERING_HISTORY GROUP BY AGE_GROUP
publicdata_healthcare_2080	졸업 예정이거나 일련번호가 세 글자인 응시자의 합격 여부를 알려줘	{'token': '졸업 예정', 'start': 0, 'column_index': 8}	SELECT PASSING FROM KUKSIWON_APPLICANT_STS_ASSISTANT_ENGINEERING_HISTORY WHERE GRADUATION = '졸업예정' OR SERIAL_NUMBER LIKE '___'
publicdata_healthcare_2080	20대 응시자의 합격 여부를 알려줘	{'token': '20', 'start': 0, 'column_index': 6}	SELECT PASSING FROM KUKSIWON_APPLICANT_STS_ASSISTANT_ENGINEERING_HISTORY WHERE AGE_GROUP = 20
publicdata_healthcare_2080	합격한 응시자의 최고 연령대를 중복 값은 제외하고 보여줘	{'token': '합격', 'start': 0, 'column_index': 9}	SELECT MAX(DISTINCT AGE_GROUP) FROM KUKSIWON_APPLICANT_STS_ASSISTANT_ENGINEERING_HISTORY WHERE PASSING = '합격'
publicdata_healthcare_2080	불합격인 응시자의 응시 지역은 어디야	{'token': '불합격', 'start': 0, 'column_index': 9}	SELECT STAMPING_AREA FROM KUKSIWON_APPLICANT_STS_ASSISTANT_ENGINEERING_HISTORY WHERE PASSING = '불합격'
publicdata_healthcare_2080	30대에 합격한 응시자의 성별을 알려줘	{'token': '30', 'start': 0, 'column_index': 6}, {'token': '합격', 'start': 5, 'column_index': 9}	SELECT GENDER FROM KUKSIWON_APPLICANT_STS_ASSISTANT_ENGINEERING_HISTORY WHERE AGE_GROUP = 30 AND PASSING = '합격'
publicdata_healthcare_2080	20대 남성의 졸업 여부를 보여줘	{'token': '20', 'start': 0, 'column_index': 6}, {'token': '남', 'start': 4, 'column_index': 5}	SELECT GRADUATION FROM KUKSIWON_APPLICANT_STS_ASSISTANT_ENGINEERING_HISTORY WHERE AGE_GROUP = 20 AND GENDER = '남'
publicdata_healthcare_2080	연령대별로 합격 여부가 결시인 응시자의 수와 연령대를 응시자의 수가 많은 순서대로 나타내줘	{'token': '결시', 'start': 13, 'column_index': 9}	SELECT AGE_GROUP, COUNT(DISTINCT SERIAL_NUMBER) FROM KUKSIWON_APPLICANT_STS_ASSISTANT_ENGINEERING_HISTORY WHERE PASSING = '결시' GROUP BY AGE_GROUP ORDER BY COUNT(DISTINCT SERIAL_NUMBER) DESC
publicdata_healthcare_2080	합격 여부별로 졸업 예정이거나 연령대가 20대인 응시자의 수를 합격 여부와 함께 보여줘	{'token': '졸업예정', 'start': 8, 'column_index': 8}, {'token': '20', 'start': 22, 'column_index': 6}	SELECT PASSING, COUNT(PASSING) FROM KUKSIWON_APPLICANT_STS_ASSISTANT_ENGINEERING_HISTORY WHERE GRADUATION = '졸업예정' OR AGE_GROUP = 20 GROUP BY PASSING
publicdata_healthcare_2080	불합격이거나 결시인 응시자의 성별별 인원 수를 성별과 함께 알려줘	{'token': '결시', 'start': 7, 'column_index': 9}, {'token': '불합격', 'start': 0, 'column_index': 9}	SELECT GENDER, COUNT(SERIAL_NUMBER) FROM KUKSIWON_APPLICANT_STS_ASSISTANT_ENGINEERING_HISTORY WHERE PASSING = '결시' OR PASSING = '불합격' GROUP BY GENDER
publicdata_healthcare_2183	2020년 요양보호사 직종의 30회차 합격자의 성별을 보여줘	{'token': '합격', 'start': 21, 'column_index': 8}, {'token': '30', 'start': 16, 'column_index': 4}, {'token': '2020', 'start': 0, 'column_index': 2}, {'token': '요양보호사', 'start': 6, 'column_index': 3}	SELECT GENDER FROM CURRENT_STS_KUKSIWON_APPLICANTS_NURSING_CARE_WORKER WHERE YEAR = 2020 AND OCCUPATION = '요양보호사' AND TURNOVER = 30 AND PASSING = '합격'
publicdata_healthcare_2183	시험에 불합격하거나 결시한 응시자의 연령대와 성별을 연령대가 낮은 순부터 보여줘	{'token': '불합격', 'start': 4, 'column_index': 8}, {'token': '결시', 'start': 11, 'column_index': 8}	SELECT AGE_GROUP, GENDER FROM CURRENT_STS_KUKSIWON_APPLICANTS_NURSING_CARE_WORKER WHERE PASSING = '불합격' OR PASSING = '결시' ORDER BY AGE_GROUP
publicdata_healthcare_2183	시험에 합격하거나 결시한 응시자의 연령대와 성별을 연령대가 높은 순부터 보여줘	{'token': '합격', 'start': 4, 'column_index': 8}, {'token': '결시', 'start': 10, 'column_index': 8}	SELECT AGE_GROUP, GENDER FROM CURRENT_STS_KUKSIWON_APPLICANTS_NURSING_CARE_WORKER WHERE PASSING = '합격' OR PASSING = '결시' ORDER BY AGE_GROUP DESC
publicdata_healthcare_2183	요양보호사 직종의 응시 지역을 중복을 제외하고 보여줘	{'token': '요양보호사', 'start': 0, 'column_index': 3}	SELECT DISTINCT STAMPING_AREA FROM CURRENT_STS_KUKSIWON_APPLICANTS_NURSING_CARE_WORKER WHERE OCCUPATION = '요양보호사'
publicdata_healthcare_2183	합격한 응시자의 회차를 중복 없이 알려줘	{'token': '합격', 'start': 0, 'column_index': 8}	SELECT DISTINCT TURNOVER FROM CURRENT_STS_KUKSIWON_APPLICANTS_NURSING_CARE_WORKER WHERE PASSING = '합격'
publicdata_healthcare_2183	2020년 30회차 시험에 합격한 응시자의 합격 여부를 보여줘	{'token': '2020', 'start': 0, 'column_index': 2}, {'token': '30', 'start': 6, 'column_index': 4}	SELECT PASSING FROM CURRENT_STS_KUKSIWON_APPLICANTS_NURSING_CARE_WORKER WHERE YEAR = 2020 AND TURNOVER = 30
publicdata_healthcare_2183	2020년도 30회차 시험의 40대 여성에 해당하는 합격 여부를 보여줘	{'token': '40', 'start': 16, 'column_index': 6}, {'token': '30', 'start': 7, 'column_index': 4}, {'token': '2020', 'start': 0, 'column_index': 2}, {'token': '여', 'start': 20, 'column_index': 5}	SELECT PASSING FROM CURRENT_STS_KUKSIWON_APPLICANTS_NURSING_CARE_WORKER WHERE YEAR = 2020 AND GENDER = '여' AND TURNOVER = 30 AND AGE_GROUP = 40
publicdata_healthcare_2183	연령대가 40이거나 50인 응시자의 합격 여부를 연도가 최신인 순으로 나타내줘	{'token': '40', 'start': 5, 'column_index': 6}, {'token': '50', 'start': 11, 'column_index': 6}	SELECT PASSING FROM CURRENT_STS_KUKSIWON_APPLICANTS_NURSING_CARE_WORKER WHERE AGE_GROUP = 40 OR AGE_GROUP = 50 ORDER BY YEAR DESC
publicdata_healthcare_2183	성별이 여자이거나 연령대가 60대 및 40대인 응시자의 합격 여부를 알려줘	{'token': '40', 'start': 21, 'column_index': 6}, {'token': '여', 'start': 4, 'column_index': 5}, {'token': '60', 'start': 15, 'column_index': 6}	SELECT PASSING FROM CURRENT_STS_KUKSIWON_APPLICANTS_NURSING_CARE_WORKER WHERE GENDER = '여' OR AGE_GROUP = 60 OR AGE_GROUP = 40
publicdata_healthcare_2183	광역시가 들어가는 지역에서 응시했거나 불합격한 응시자의 연령대를 알려줘	{'token': '광역시', 'start': 0, 'column_index': 7}, {'token': '불합격', 'start': 21, 'column_index': 8}	SELECT AGE_GROUP FROM CURRENT_STS_KUKSIWON_APPLICANTS_NURSING_CARE_WORKER WHERE STAMPING_AREA LIKE '%광역시%' OR PASSING = '불합격'
publicdata_healthcare_2196	응시자의 수와 성별을 성별로 묶어서 보여줘		SELECT GENDER, COUNT(GENDER) FROM KUKSIWON_APPLICANT_STS_DENTIST GROUP BY GENDER
publicdata_healthcare_2196	합격 여부가 합격인 응시자의 수를 보여줘	{'token': '합격', 'start': 0, 'column_index': 8}	SELECT COUNT(SERIAL_NUMBER) FROM KUKSIWON_APPLICANT_STS_DENTIST WHERE PASSING = '합격'
publicdata_healthcare_2196	불합격한 연령대를 보여줘	{'token': '불합격', 'start': 0, 'column_index': 8}	SELECT AGE_GROUP FROM KUKSIWON_APPLICANT_STS_DENTIST WHERE PASSING = '불합격'
publicdata_healthcare_2196	시험에 합격한 연령대가 20대인 치과의사의 성별을 알려줘	{'token': '20', 'start': 13, 'column_index': 6}, {'token': '합격', 'start': 4, 'column_index': 8}	SELECT GENDER FROM KUKSIWON_APPLICANT_STS_DENTIST WHERE AGE_GROUP = 20 AND PASSING = '합격'
publicdata_healthcare_2196	치과의사 응시지역에 충청이 들어가거나 성별이 여자인 사람의 합격 여부를 알려줘	{'token': '충청', 'start': 11, 'column_index': 7}, {'token': '여', 'start': 25, 'column_index': 5}	SELECT PASSING FROM KUKSIWON_APPLICANT_STS_DENTIST WHERE STAMPING_AREA LIKE '%충청%' OR GENDER = '여'
publicdata_healthcare_2196	연도별로 시험에 합격한 여성의 수와 연도를 연도가 최근인 순으로 나열해줘	{'token': '합격', 'start': 9, 'column_index': 8}, {'token': '여성', 'start': 13, 'column_index': 5}	SELECT YEAR, COUNT(PASSING) FROM KUKSIWON_APPLICANT_STS_DENTIST WHERE GENDER = '여' AND PASSING = '합격' GROUP BY YEAR ORDER BY YEAR DESC
publicdata_healthcare_2196	합격 여부가 불로 시작하거나 일련번호가 42인 응시자의 연령대를 알려줘	{'token': '불', 'start': 7, 'column_index': 8}, {'token': '42', 'start': 22, 'column_index': 4}	SELECT AGE_GROUP FROM KUKSIWON_APPLICANT_STS_DENTIST WHERE PASSING LIKE '불%' OR SERIAL_NUMBER = 42
publicdata_healthcare_2196	30대이거나 40대 및 20대 응시자의 합격 여부를 중복되지 않게 나타내줘	{'token': '20', 'start': 13, 'column_index': 6}, {'token': '30', 'start': 0, 'column_index': 6}, {'token': '40', 'start': 7, 'column_index': 6}	SELECT DISTINCT PASSING FROM KUKSIWON_APPLICANT_STS_DENTIST WHERE AGE_GROUP = 30 OR AGE_GROUP = 40 OR AGE_GROUP = 20
publicdata_healthcare_2197	응시 지역이 대전광역시이고 합격한 응시자의 연령대 평균을 나타내줘	{'token': '합격', 'start': 15, 'column_index': 8}, {'token': '대전광역시', 'start': 7, 'column_index': 7}	SELECT AVG(AGE_GROUP) FROM CURRENT_STS_KUKSIWON_CANDIDTS_ORIENTAL_MEDICINE_DOCTOR WHERE PASSING = '합격' AND STAMPING_AREA = '대전광역시'
publicdata_healthcare_2197	합격 여부가 합격인 응시자의 연령대 중 최댓값을 찾아줘	{'token': '합격', 'start': 0, 'column_index': 8}	SELECT MAX(AGE_GROUP) FROM CURRENT_STS_KUKSIWON_CANDIDTS_ORIENTAL_MEDICINE_DOCTOR WHERE PASSING = '합격'
publicdata_healthcare_2197	일련번호가 706번인 응시자의 합격 여부를 알려줘	{'token': '706', 'start': 6, 'column_index': 4}	SELECT PASSING FROM CURRENT_STS_KUKSIWON_CANDIDTS_ORIENTAL_MEDICINE_DOCTOR WHERE SERIAL_NUMBER = 706
publicdata_healthcare_2197	불합격인 응시 지역은 어디야	{'token': '불합격', 'start': 0, 'column_index': 8}	SELECT STAMPING_AREA FROM CURRENT_STS_KUKSIWON_CANDIDTS_ORIENTAL_MEDICINE_DOCTOR WHERE PASSING = '불합격'
publicdata_healthcare_2197	합격 여부가 합격이 아닌 성별과 연령대를 보여줘	{'token': '합격', 'start': 7, 'column_index': 8}	SELECT GENDER, AGE_GROUP FROM CURRENT_STS_KUKSIWON_CANDIDTS_ORIENTAL_MEDICINE_DOCTOR WHERE PASSING != '합격'
publicdata_healthcare_2197	대전광역시에서 시험이 열리는 연도를 중복 없이 보여줘	{'token': '대전광역시', 'start': 0, 'column_index': 7}	SELECT DISTINCT YEAR FROM CURRENT_STS_KUKSIWON_CANDIDTS_ORIENTAL_MEDICINE_DOCTOR WHERE STAMPING_AREA = '대전광역시'
publicdata_healthcare_2197	응시 지역이 광역시로 끝나거나 연령이 40대인 사람의 성별을 알려줘	{'token': '40', 'start': 21, 'column_index': 6}, {'token': '광역시', 'start': 7, 'column_index': 7}	SELECT GENDER FROM CURRENT_STS_KUKSIWON_CANDIDTS_ORIENTAL_MEDICINE_DOCTOR WHERE STAMPING_AREA LIKE '%광역시' OR AGE_GROUP = 40
publicdata_healthcare_2197	응시 지역별로 합격 여부가 합격이거나 연령대가 50대인 응시자의 수와 응시 지역을 찾아줘	{'token': '50', 'start': 26, 'column_index': 6}, {'token': '합격', 'start': 15, 'column_index': 8}	SELECT STAMPING_AREA, COUNT(SERIAL_NUMBER) FROM CURRENT_STS_KUKSIWON_CANDIDTS_ORIENTAL_MEDICINE_DOCTOR WHERE PASSING = '합격' OR AGE_GROUP = 50 GROUP BY STAMPING_AREA
publicdata_healthcare_2197	연령대별로 합격이 아닌 합격 여부의 수와 연령대를 나타내줘	{'token': '합격', 'start': 6, 'column_index': 8}	SELECT AGE_GROUP, COUNT(PASSING) FROM CURRENT_STS_KUKSIWON_CANDIDTS_ORIENTAL_MEDICINE_DOCTOR WHERE PASSING != '합격' GROUP BY AGE_GROUP
publicdata_healthcare_2197	응시 지역이 광역시로 끝나거나 연령대가 30대인 응시자의 합격 여부를 보여줘	{'token': '광역시', 'start': 7, 'column_index': 7}, {'token': '30', 'start': 22, 'column_index': 6}	SELECT PASSING FROM CURRENT_STS_KUKSIWON_CANDIDTS_ORIENTAL_MEDICINE_DOCTOR WHERE STAMPING_AREA LIKE '%광역시' OR AGE_GROUP = 30
publicdata_healthcare_2197	40대 남성의 한의사 시험 응시 지역을 중복 없이 보여줘	{'token': '40', 'start': 0, 'column_index': 6}, {'token': '남성', 'start': 4, 'column_index': 5}	SELECT DISTINCT STAMPING_AREA FROM CURRENT_STS_KUKSIWON_CANDIDTS_ORIENTAL_MEDICINE_DOCTOR WHERE GENDER = '남' AND AGE_GROUP = 40
publicdata_healthcare_2197	연령대가 40대이거나 30대 아니면 20대인 응시자의 성별을 중복 없이 보여줘	{'token': '20', 'start': 20, 'column_index': 6}, {'token': '40', 'start': 5, 'column_index': 6}, {'token': '30', 'start': 12, 'column_index': 6}	SELECT DISTINCT GENDER FROM CURRENT_STS_KUKSIWON_CANDIDTS_ORIENTAL_MEDICINE_DOCTOR WHERE AGE_GROUP = 40 OR AGE_GROUP = 30 OR AGE_GROUP = 20
publicdata_healthcare_2078	환불 요율이 100인 시험의 시작일과 종료일을 알려줘	{'token': '100', 'start': 7, 'column_index': 2}	SELECT START_DATE, END_DATE FROM KUKSIWON_EXAMINATION_FEE_REFUND_RATE_INFO_JOB_TYPE WHERE REFUND_RATE = 100
publicdata_healthcare_2078	환불 요율이 100퍼센트인 직종의 이름과 시작일을 알려줘	{'token': '100', 'start': 7, 'column_index': 2}	SELECT OCCUPATIONAL_NAME, START_DATE FROM KUKSIWON_EXAMINATION_FEE_REFUND_RATE_INFO_JOB_TYPE WHERE REFUND_RATE = 100
publicdata_healthcare_2078	시작일과 종료일을 알려줘		SELECT START_DATE, END_DATE FROM KUKSIWON_EXAMINATION_FEE_REFUND_RATE_INFO_JOB_TYPE
publicdata_healthcare_2078	직종명이 2019로 시작하고 특례가 들어가는 시험의 환불 요율을 찾아줘	{'token': '2019', 'start': 5, 'column_index': 1}, {'token': '특례', 'start': 16, 'column_index': 1}	SELECT REFUND_RATE FROM KUKSIWON_EXAMINATION_FEE_REFUND_RATE_INFO_JOB_TYPE WHERE OCCUPATIONAL_NAME LIKE '2019%' AND OCCUPATIONAL_NAME LIKE '%특례%'
publicdata_healthcare_2078	시험 시작일이 2018년이면서 종료일이 2019년인 시험의 직종명을 알려줘	{'token': '2018', 'start': 8, 'column_index': 3}, {'token': '2019', 'start': 22, 'column_index': 4}	SELECT OCCUPATIONAL_NAME FROM KUKSIWON_EXAMINATION_FEE_REFUND_RATE_INFO_JOB_TYPE WHERE START_DATE LIKE '2018%' AND END_DATE LIKE '2019%'
publicdata_healthcare_2078	환불 요율이 100인 직종명을 보여줘	{'token': '100', 'start': 7, 'column_index': 2}	SELECT OCCUPATIONAL_NAME FROM KUKSIWON_EXAMINATION_FEE_REFUND_RATE_INFO_JOB_TYPE WHERE REFUND_RATE = 100
publicdata_healthcare_2078	2018년 제42회 영양사 시험의 환불 요율은 얼마야	{'token': '2018년 제42회 영양사 시험', 'start': 0, 'column_index': 1}	SELECT REFUND_RATE FROM KUKSIWON_EXAMINATION_FEE_REFUND_RATE_INFO_JOB_TYPE WHERE OCCUPATIONAL_NAME = '2018년 제42회 영양사 시험'
publicdata_healthcare_2078	직종명에 한의사가 들어가거나 환불 요율이 100인 응시수수료 환불요율 정보의 시작일과 종료일을 보여줘	{'token': '한의사', 'start': 5, 'column_index': 1}, {'token': '100', 'start': 23, 'column_index': 2}	SELECT START_DATE, END_DATE FROM KUKSIWON_EXAMINATION_FEE_REFUND_RATE_INFO_JOB_TYPE WHERE OCCUPATIONAL_NAME LIKE '%한의사%' OR REFUND_RATE = 100
publicdata_healthcare_2078	직종명에 의사와 2019가 들어간 시험의 평균 환불 요율이 얼마야	{'token': '의사', 'start': 5, 'column_index': 1}, {'token': '2019', 'start': 9, 'column_index': 1}	SELECT AVG(REFUND_RATE) FROM KUKSIWON_EXAMINATION_FEE_REFUND_RATE_INFO_JOB_TYPE WHERE OCCUPATIONAL_NAME LIKE '%의사%' AND OCCUPATIONAL_NAME LIKE '%2019%'
publicdata_healthcare_1516	경기 지역에 있는 건물의 이름과 건물 주소를 보여줘	{'token': '경기', 'start': 0, 'column_index': 2}	SELECT BUILDING_NAME, BUILDING_ADDRESS FROM INFO_FAC_S_REDUCTION_KDHC_ENERGY_WELFARE_CHARGES WHERE LOCAL_PEOPLE = '경기'
publicdata_healthcare_1516	지역명이 세종인 곳의 건물명과 건물 주소를 중복 없이 보여줘	{'token': '세종', 'start': 5, 'column_index': 2}	SELECT DISTINCT BUILDING_NAME, BUILDING_ADDRESS FROM INFO_FAC_S_REDUCTION_KDHC_ENERGY_WELFARE_CHARGES WHERE LOCAL_PEOPLE = '세종'
publicdata_healthcare_1516	지역 이름이 세종이거나 건물 이름에 은평이 포함된 곳의 주소를 알려줘	{'token': '은평', 'start': 20, 'column_index': 3}, {'token': '세종', 'start': 7, 'column_index': 2}	SELECT BUILDING_ADDRESS FROM INFO_FAC_S_REDUCTION_KDHC_ENERGY_WELFARE_CHARGES WHERE BUILDING_NAME LIKE '%은평%' OR LOCAL_PEOPLE = '세종'
publicdata_healthcare_1516	단지가 들어가는 건물의 이름을 건물 주소의 가나다순으로 나열해 줘	{'token': '단지', 'start': 0, 'column_index': 3}	SELECT BUILDING_NAME FROM INFO_FAC_S_REDUCTION_KDHC_ENERGY_WELFARE_CHARGES WHERE BUILDING_NAME LIKE '%단지%' ORDER BY BUILDING_ADDRESS ASC
publicdata_healthcare_1516	경기 지역의 건물명을 보여줘	{'token': '경기', 'start': 0, 'column_index': 2}	SELECT BUILDING_NAME FROM INFO_FAC_S_REDUCTION_KDHC_ENERGY_WELFARE_CHARGES WHERE LOCAL_PEOPLE = '경기'
publicdata_healthcare_1516	서울 지역에서 요금 감면 대상인 건물명을 중복되지 않게 사전배열순으로 나타내줘	{'token': '서울', 'start': 0, 'column_index': 2}	SELECT DISTINCT BUILDING_NAME FROM INFO_FAC_S_REDUCTION_KDHC_ENERGY_WELFARE_CHARGES WHERE LOCAL_PEOPLE = '서울' ORDER BY BUILDING_NAME
publicdata_healthcare_1516	지역명이 세종이거나 건물명이 가온으로 시작하는 곳의 건물 주소와 기준일을 알려줘	{'token': '세종', 'start': 5, 'column_index': 2}, {'token': '가온', 'start': 16, 'column_index': 3}	SELECT BUILDING_ADDRESS, STANDARD_DAY FROM INFO_FAC_S_REDUCTION_KDHC_ENERGY_WELFARE_CHARGES WHERE LOCAL_PEOPLE = '세종' OR BUILDING_NAME LIKE '가온%'
publicdata_healthcare_1516	지역이 경기가 아닌 건물의 수를 구해줘	{'token': '경기', 'start': 4, 'column_index': 2}	SELECT COUNT(BUILDING_NAME) FROM INFO_FAC_S_REDUCTION_KDHC_ENERGY_WELFARE_CHARGES WHERE LOCAL_PEOPLE != '경기'
publicdata_healthcare_2627	이름이 신으로 시작하고 당으로 끝나는 경로당의 주소를 나타내줘		SELECT ADDRESSA FROM C_STS_PER_GNYS_SENIOR_CITIZEN WHERE N_S_C_C_DE LIKE '신%당'
publicdata_healthcare_2627	주소에 청운로가 들어가는 경로당의 이름을 알려줘		SELECT N_S_C_C_DE FROM C_STS_PER_GNYS_SENIOR_CITIZEN WHERE ADDRESSA LIKE '%청운로%'
publicdata_healthcare_2627	연락처에 383이 들어간 경로당의 이름과 주소를 알려줘	{'token': '383', 'start': 5, 'column_index': 3}	SELECT N_S_C_C_DE, ADDRESSA FROM C_STS_PER_GNYS_SENIOR_CITIZEN WHERE CONTACT_USB LIKE '%383%'
publicdata_healthcare_2627	연락처에 384가 들어가는 경로당의 주소를 가나다순으로 보여줘	{'token': '384', 'start': 5, 'column_index': 3}	SELECT ADDRESSA FROM C_STS_PER_GNYS_SENIOR_CITIZEN WHERE CONTACT_USB LIKE '%384%' ORDER BY ADDRESSA
publicdata_healthcare_2627	경민아파트경로당의 주소를 알려줘	{'token': '경민아파트경로당', 'start': 0, 'column_index': 1}	SELECT ADDRESSA FROM C_STS_PER_GNYS_SENIOR_CITIZEN WHERE N_S_C_C_DE = '경민아파트경로당'
publicdata_healthcare_2627	동중경로당의 연락처를 찾아줘	{'token': '동중경로당', 'start': 0, 'column_index': 1}	SELECT CONTACT_USB FROM C_STS_PER_GNYS_SENIOR_CITIZEN WHERE N_S_C_C_DE = '동중경로당'
publicdata_healthcare_2627	동중경로당의 주소를 찾아줘	{'token': '동중경로당', 'start': 0, 'column_index': 1}	SELECT ADDRESSA FROM C_STS_PER_GNYS_SENIOR_CITIZEN WHERE N_S_C_C_DE = '동중경로당'
publicdata_healthcare_2627	이름에 아파트가 들어가고 오봉로에 있는 경로당명을 보여줘	{'token': '아파트', 'start': 4, 'column_index': 1}, {'token': '오봉로', 'start': 14, 'column_index': 2}	SELECT N_S_C_C_DE FROM C_STS_PER_GNYS_SENIOR_CITIZEN WHERE N_S_C_C_DE LIKE '%아파트%' AND ADDRESSA LIKE '%오봉로%'
publicdata_healthcare_2627	연락처에 67이 들어가고 새실로에 위치한 경로당의 이름을 알려줘	{'token': '새실로', 'start': 14, 'column_index': 2}, {'token': '67', 'start': 5, 'column_index': 3}	SELECT N_S_C_C_DE FROM C_STS_PER_GNYS_SENIOR_CITIZEN WHERE ADDRESSA LIKE '%새실로%' AND CONTACT_USB LIKE '%67%'
publicdata_healthcare_2627	이름에 주공이 들어가는 경로당의 주소를 가나다순으로 보여줘	{'token': '주공', 'start': 4, 'column_index': 1}	SELECT ADDRESSA FROM C_STS_PER_GNYS_SENIOR_CITIZEN WHERE N_S_C_C_DE LIKE '주공%' ORDER BY ADDRESSA
publicdata_healthcare_2630	사업장 전화번호가 070으로 시작하는 안경 업소의 명칭과 사업장 소재지 도로명을 나타내줘	{'token': '070', 'start': 10, 'column_index': 4}	SELECT NM_OPTICIAN_SHOPD, ROAD_NM_BUSINESS_PLACEE FROM C_STS_GGBC_OPTICIANS WHERE B_E_P_N_J LIKE '070%'
publicdata_healthcare_2630	사업장 전화번호에 00이 들어가는 안경업소의 명칭을 알려줘	{'token': '00', 'start': 10, 'column_index': 4}	SELECT NM_OPTICIAN_SHOPD FROM C_STS_GGBC_OPTICIANS WHERE B_E_P_N_J LIKE '%00%'
publicdata_healthcare_2630	사업장 전화번호가 032로 시작하는 업소의 사업장 소재지 도로명을 보여줘		SELECT ROAD_NM_BUSINESS_PLACEE FROM C_STS_GGBC_OPTICIANS WHERE B_E_P_N_J LIKE '032%'
publicdata_healthcare_2630	안경 업소 명칭에 으뜸이 들어가고 도로명에 프라자가 들어가는 사업장의 전화번호가 뭐야	{'token': '으뜸', 'start': 10, 'column_index': 2}, {'token': '프라자', 'start': 24, 'column_index': 3}	SELECT B_E_P_N_J FROM C_STS_GGBC_OPTICIANS WHERE NM_OPTICIAN_SHOPD LIKE '%으뜸%' AND ROAD_NM_BUSINESS_PLACEE LIKE '%프라자%'
publicdata_healthcare_2630	통큰안경의 사업장 소재지 도로명 주소는 어디야	{'token': '통큰안경', 'start': 0, 'column_index': 2}	SELECT ROAD_NM_BUSINESS_PLACEE FROM C_STS_GGBC_OPTICIANS WHERE NM_OPTICIAN_SHOPD = '통큰안경'
publicdata_healthcare_2630	안경 매니져의 사업장 전화번호를 찾아줘	{'token': '안경매니져', 'start': 0, 'column_index': 2}	SELECT B_E_P_N_J FROM C_STS_GGBC_OPTICIANS WHERE NM_OPTICIAN_SHOPD = '안경매니져'
publicdata_healthcare_2630	오렌즈 신중동점의 전화번호를 알려줘	{'token': '오렌즈 신중동점', 'start': 0, 'column_index': 2}	SELECT B_E_P_N_J FROM C_STS_GGBC_OPTICIANS WHERE NM_OPTICIAN_SHOPD = '오렌즈 신중동점'
publicdata_healthcare_2630	길주로에 위치한 안경업소의 이름을 가나다순으로 알려줘	{'token': '길주로', 'start': 0, 'column_index': 3}	SELECT NM_OPTICIAN_SHOPD FROM C_STS_GGBC_OPTICIANS WHERE ROAD_NM_BUSINESS_PLACEE LIKE '%길주로%' ORDER BY NM_OPTICIAN_SHOPD
publicdata_healthcare_2630	전화번호가 032로 시작하고 도로명 주소에 석천로가 들어가는 안경 업소의 명칭을 보여줘	{'token': '032', 'start': 6, 'column_index': 4}, {'token': '석천로', 'start': 24, 'column_index': 3}	SELECT NM_OPTICIAN_SHOPD FROM C_STS_GGBC_OPTICIANS WHERE B_E_P_N_J LIKE '032%' AND ROAD_NM_BUSINESS_PLACEE LIKE '%석천로%'
publicdata_healthcare_2630	전화번호가 9로 끝나는 안경 업소의 명칭을 사전 배열순으로 정렬해 줘	{'token': '9', 'start': 6, 'column_index': 4}	SELECT NM_OPTICIAN_SHOPD FROM C_STS_GGBC_OPTICIANS WHERE B_E_P_N_J LIKE '%9' ORDER BY NM_OPTICIAN_SHOPD
publicdata_healthcare_2630	사업장 전화번호가 032-349-8399인 안경 업소의 명칭을 보여줘	{'token': '032-349-8399', 'start': 10, 'column_index': 4}	SELECT NM_OPTICIAN_SHOPD FROM C_STS_GGBC_OPTICIANS WHERE B_E_P_N_J = '032-349-8399'
publicdata_healthcare_2630	안경업소 명칭이 아이진으로 시작하거나 통큰안경인 사업장의 소재지 도로명은 뭐야	{'token': '아이진', 'start': 9, 'column_index': 2}, {'token': '통큰안경', 'start': 21, 'column_index': 2}	SELECT ROAD_NM_BUSINESS_PLACEE FROM C_STS_GGBC_OPTICIANS WHERE NM_OPTICIAN_SHOPD LIKE '아이진%' OR NM_OPTICIAN_SHOPD = '통큰안경'
publicdata_healthcare_2700	우물집의 도로명 주소와 주요 음식이 뭐야	{'token': '우물집', 'start': 0, 'column_index': 1}	SELECT ROAD_NM_ADDRESSJ, STAPLE_FOODK FROM C_STS_GW_M_RESTAURANTS WHERE BUSINESS_NMI = '우물집'
publicdata_healthcare_2700	주요 음식이 닭갈비이거나 갈비인 업소의 이름이 뭐야	{'token': '닭갈비', 'start': 7, 'column_index': 3}, {'token': '갈비', 'start': 14, 'column_index': 3}	SELECT BUSINESS_NMI FROM C_STS_GW_M_RESTAURANTS WHERE STAPLE_FOODK = '닭갈비' OR STAPLE_FOODK = '갈비'
publicdata_healthcare_2700	주요 음식에 닭갈비가 들어가는 모범 음식점의 업소명과 도로명 주소를 알려줘	{'token': '닭갈비', 'start': 7, 'column_index': 3}	SELECT BUSINESS_NMI, ROAD_NM_ADDRESSJ FROM C_STS_GW_M_RESTAURANTS WHERE STAPLE_FOODK LIKE '%닭갈비%'
publicdata_healthcare_2700	2010년에 모범 음식점으로 재지정된 사업장의 이름이 뭐야	{'token': '2010', 'start': 0, 'column_index': 6}	SELECT BUSINESS_NMI FROM C_STS_GW_M_RESTAURANTS WHERE RE_DESIGNATED_DTN LIKE '2010%'
publicdata_healthcare_2700	주요 음식에 등심이 포함된 업소의 이름을 모범음식점 신청 일자가 오래된 곳부터 보여줘	{'token': '등심', 'start': 7, 'column_index': 3}	SELECT BUSINESS_NMI FROM C_STS_GW_M_RESTAURANTS WHERE STAPLE_FOODK LIKE '%등심%' ORDER BY APPLICATION_DTL
publicdata_healthcare_2700	주요 음식에 갈비가 들어가는 곳의 업소명을 가나다순으로 보여줘	{'token': '갈비', 'start': 7, 'column_index': 3}	SELECT BUSINESS_NMI FROM C_STS_GW_M_RESTAURANTS WHERE STAPLE_FOODK LIKE '%갈비%' ORDER BY BUSINESS_NMI
publicdata_healthcare_2700	업소명이 세 글자인 곳의 모범음식점 신청 일자와 지정 일자를 도로명 주소 기준 가나다순으로 나열해 줘		SELECT APPLICATION_DTL, DESIGNATED_DTM FROM C_STS_GW_M_RESTAURANTS WHERE BUSINESS_NMI LIKE '___' ORDER BY ROAD_NM_ADDRESSJ
publicdata_healthcare_2700	우물집의 도로명 주소는 뭐야	{'token': '우물집', 'start': 0, 'column_index': 1}	SELECT ROAD_NM_ADDRESSJ FROM C_STS_GW_M_RESTAURANTS WHERE BUSINESS_NMI = '우물집'
publicdata_healthcare_2700	주요음식이 한정식인 곳의 업소명을 알려줘	{'token': '한정식', 'start': 6, 'column_index': 3}	SELECT BUSINESS_NMI FROM C_STS_GW_M_RESTAURANTS WHERE STAPLE_FOODK = '한정식'
publicdata_healthcare_2700	닭갈비가 주요 음식에 포함된 업소의 이름을 찾아줘	{'token': '닭갈비', 'start': 0, 'column_index': 3}	SELECT BUSINESS_NMI FROM C_STS_GW_M_RESTAURANTS WHERE STAPLE_FOODK LIKE '%닭갈비%'
publicdata_healthcare_2700	도로명 주소에 효자로가 들어가는 음식점의 신청일과 지정일을 알려줘	{'token': '효자로', 'start': 8, 'column_index': 2}	SELECT APPLICATION_DTL, DESIGNATED_DTM FROM C_STS_GW_M_RESTAURANTS WHERE ROAD_NM_ADDRESSJ LIKE '%효자로%'
publicdata_healthcare_2700	주요 음식에 막국수가 포함된 음식점의 업소명을 사전 배열순으로 나열해줘	{'token': '막국수', 'start': 7, 'column_index': 3}	SELECT BUSINESS_NMI FROM C_STS_GW_M_RESTAURANTS WHERE STAPLE_FOODK LIKE '%막국수%' ORDER BY BUSINESS_NMI
publicdata_healthcare_2700	주요 음식에 편육이 들어가는 업소의 이름을 모범음식점 신청 일자가 오래된 순으로 나열해 줘	{'token': '편육', 'start': 7, 'column_index': 3}	SELECT BUSINESS_NMI FROM C_STS_GW_M_RESTAURANTS WHERE STAPLE_FOODK LIKE '%편육%' ORDER BY APPLICATION_DTL
publicdata_healthcare_2700	업소명이 집으로 끝나는 곳의 도로명 주소를 가나다 역순으로 보여줘	{'token': '집', 'start': 5, 'column_index': 1}	SELECT ROAD_NM_ADDRESSJ FROM C_STS_GW_M_RESTAURANTS WHERE BUSINESS_NMI LIKE '%집' ORDER BY ROAD_NM_ADDRESSJ DESC
publicdata_healthcare_2700	도로명 주소에 영서로가 들어가는 업소의 이름을 가나다순으로 보여줘	{'token': '영서로', 'start': 8, 'column_index': 2}	SELECT BUSINESS_NMI FROM C_STS_GW_M_RESTAURANTS WHERE ROAD_NM_ADDRESSJ LIKE '%영서로%' ORDER BY BUSINESS_NMI
publicdata_healthcare_2700	도로명 주소가 강원도 춘천시 신북읍 상천3길 2인 업소 이름을 찾아줘	{'token': '강원도 춘천시 신북읍 상천3길 2', 'start': 8, 'column_index': 2}	SELECT BUSINESS_NMI FROM C_STS_GW_M_RESTAURANTS WHERE ROAD_NM_ADDRESSJ = '강원도 춘천시 신북읍 상천3길 2'
publicdata_healthcare_2700	주요 음식에 편육이 들어가는 업소의 이름을 가나다순으로 알려줘	{'token': '편육', 'start': 7, 'column_index': 3}	SELECT BUSINESS_NMI FROM C_STS_GW_M_RESTAURANTS WHERE STAPLE_FOODK LIKE '%편육%' ORDER BY BUSINESS_NMI
publicdata_healthcare_2700	업소명이 중화루이거나 도로명 주소에 춘천로가 들어간 음식점의 주요 음식은 뭐야	{'token': '중화루', 'start': 5, 'column_index': 1}, {'token': '춘천로', 'start': 20, 'column_index': 2}	SELECT STAPLE_FOODK FROM C_STS_GW_M_RESTAURANTS WHERE BUSINESS_NMI = '중화루' OR ROAD_NM_ADDRESSJ LIKE '%춘천로%'
publicdata_healthcare_2787	업종명별 업소의 수와 업종명을 찾아줘		SELECT BUSINESS_NMO, COUNT(BUSINESS_NMP) FROM GGGJ_HAIRDRESSERS GROUP BY BUSINESS_NMO
publicdata_healthcare_2787	업소명이 미용실로 끝나는 곳의 업소 이름이 뭐야		SELECT BUSINESS_NMP FROM GGGJ_HAIRDRESSERS WHERE BUSINESS_NMP LIKE '%미용실'
publicdata_healthcare_2787	업소 이름이 머리쟁이인 사업장의 소재지를 알려줘	{'token': '머리쟁이', 'start': 7, 'column_index': 3}	SELECT LOC_BUSINESSQ FROM GGGJ_HAIRDRESSERS WHERE BUSINESS_NMP = '머리쟁이'

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