데이터셋국토교통부· dataset_file2025.02.25
국토교통부_수단/목적비
대중교통 수단목적비 일간 데이터는 대중교통 이용 실태를 보다 세밀하게 분석하기 위해 수단통행량과 목적통행량으로 구분하여 집계한 자료입니다. 수단통행량은 버스, 지하철 등 각 교통수단별로 발생한 이동 횟수를 의미하며, 목적통행량은 출발지에서 최종 목적지까지의 이동 과정을 하나의 통행으로 간주하여 계산합니다.
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대중교통 수단목적비 일간 데이터는 대중교통 이용 실태를 보다 세밀하게 분석하기 위해 수단통행량과 목적통행량으로 구분하여 집계한 자료입니다. 수단통행량은 버스, 지하철 등 각 교통수단별로 발생한 이동 횟수를 의미하며, 목적통행량은 출발지에서 최종 목적지까지의 이동 과정을 하나의 통행으로 간주하여 계산합니다.
교통카드 이용자 유형에 대한 정보를 의미하며, 이용자 유형은 아래와 같이 분류될 수 있습니다. - 경로(노인): 65세 이상 고령자, 요금 감면 또는 무임승차 혜택 제공이 가능함. / 국가유공자: 국가 헌신 인정받은 사람, 요금 면제 또는 할인 혜택 제공 가능.
정류장 공급도는 특정 지역 내에 위치한 대중교통 정류장의 분포 상태를 종합적으로 평가하는 지표로서, 해당 지역 주민들이 대중교통 수단을 얼마나 편리하게 이용할 수 있는지를 객관적으로 파악하는 데 활용됩니다. 이를 통해 지역별 대중교통 접근성 수준을 분석할 수 있으며, 부족하거나 과밀한 구역을 식별하여 교통망 재설계, 정류장 신설 및 조정, 그리고 도시 인프라 개선 등의 정책적 의사결정에…
대중교통 노선 굴곡도는 노선의 직선성을 수치로 평가하는 지표로, 실제 이동 거리와 출발점-도착점 간 직선 거리의 비율을 통해 산출됩니다. 굴곡도 값이 1에 가까울수록 노선은 직선적이며, 1보다 클수록 경로가 굴곡져 있음을 의미합니다. 이 데이터는 노선 효율성 평가, 이용자 접근성 분석, 대중교통 정책 수립, 운영 비용 최적화 등에 활용됩니다.
대중교통 수단에 대한 정보를 의미하여, 유형은 아래와 같이 분류될 수 있습니다. - 마을버스: 주거지와 대중교통 허브를 연결하며, 단거리 이동에 특화. 주로 외곽이나 주택가에서 운영.
일별 대중교통 이용 인원 수 데이터는 버스와 지하철 승객 수를 체계적으로 집계하여 대중교통 수요 및 혼잡도를 정밀하게 분석하는 데 활용됩니다. 이 데이터는 시간대별, 요일별, 계절별 이용 패턴을 상세히 파악할 수 있게 하며, 이를 바탕으로 ① 혼잡 시간대에 맞춘 배차 간격 조정, ② 수요가 높은 지역을 중심으로 노선 재조정 및 신규 노선 개발, ③ 이용 패턴 변화에 따른 요금 체계 개편 및…
고속·시외버스 및 도시철도 이용 O/D 일간 데이터는 승객의 출발지와 도착지 정보를 기반으로 이동 경로를 기록한 자료로, 대중교통 이용 패턴을 심층 분석하고 교통 네트워크 효율성 개선에 활용됩니다. 이 데이터는 이동 경로 분석, 교통수단 간 연계성 강화, 운영 효율성 향상, 수요 기반 맞춤형 서비스 조정, 교통 정책 수립, 지역 간 접근성 평가, 환경 부담 완화, 에너지 절감 효과 분석 등…
대중교통 수단 간 분담률 일간 데이터는 특정 지역에서 하루 동안 대중교통 수단(버스, 지하철 등)이 전체 교통 수요에서 차지하는 비율을 나타냅니다. 주요 내용: 각 교통 수단 이용량을 집계하여 분담률(비율)을 계산한 데이터입니다. 예시: 버스 60%, 지하철 40%.
교통카드 정산사업자는 대중교통 이용 과정에서 발생하는 결제 데이터를 수집, 처리, 검증하여 카드 발급사, 대중교통 운영기관, 지방자치단체 간 요금을 정확하게 정산하고 분배하는 역할을 수행하는 기관입니다. 주요 업무는 결제 데이터 처리, 요금 정산 및 분배, 교통 이용 데이터 통계 제공, 시스템 유지 관리이며, 이를 통해 대중교통 운영의 투명성과 효율성을 높이고, 다양한 교통 정책 수립을…
교통카드유형 데이터는 대중교통 이용 시 사용되는 다양한 교통카드의 구분 정보를 제공하는 자료로, 선불교통카드, 후불교통카드, 모바일 교통카드 등 여러 형태의 결제 수단을 포함합니다. 이 데이터는 이용자별 결제 패턴 분석, 카드 발급 및 관리 정책 수립, 정산 체계 운영 등에서 중요한 역할을 하며, 교통 서비스 개선 및 다양한 교통 요금 정책 설계에도 활용됩니다.
일일 정류장별 이용량 데이터는 특정 지역 내 정류장에서 하루 동안 발생한 승객 이용 횟수를 기록한 자료로, 대중교통 운영 최적화와 승객 만족도 향상에 활용됩니다. 이 데이터를 통해 혼잡 완화 대책을 수립하고, 수요에 따른 노선 및 배차 간격을 조정할 수 있으며, 피크 타임 분석을 통해 추가 차량을 투입하거나 효율적인 자원 배분이 가능합니다.
노선별 혼잡도 데이터는 특정 버스 노선에서 시간대별, 구간별로 승객 밀집도를 정량적으로 측정한 자료로, 대중교통 운영의 효율성 향상과 승객 편의성 개선을 위한 핵심 자료로 활용됩니다. 이 데이터를 통해 혼잡이 집중되는 시간대와 구간을 정확히 파악할 수 있으며, 이를 기반으로 추가 차량 투입, 배차 간격 조정, 정류장 재배치, 대형 차량 도입, 교통 인프라 개선 등의 대책을 수립할 수…
대중교통 노선별 일일 이용량 정보는 특정 지역 내 대중교통 노선별로 하루 동안 집계된 승객 이용 데이터를 의미하며, 대중교통 운영의 효율성과 서비스 품질을 분석하는 데 활용됩니다. 이 데이터를 통해 혼잡 구간 파악, 배차 간격 조정, 노선 최적화, 수요 기반 운행 계획 수립 등이 가능하며, 승객 편의성 증진과 함께 교통 인프라의 효율적 운영을 지원합니다.
정류장별 정차 노선수 데이터는 특정 정류장에서 정차하는 버스 노선의 수를 기록한 자료로, 대중교통 연결성, 정류장의 중요도, 지역 접근성 등을 평가하는 데 유용한 지표입니다. 이 데이터는 정류장의 환승 기능 분석, 교통 수요 대응력 평가, 혼잡도 예측 등에 활용되며, 대중교통 서비스 품질 향상, 노선 최적화, 정류장 시설 개선, 도시 교통 인프라 구축 및 지역 간 균형 발전을 위한 교통…
일일 평균 통행시간은 대중교통 이용자가 하루 동안 이동하는 데 소요한 시간을 평균한 값으로, 대중교통 서비스의 효율성과 이용자 편의성을 평가하는 중요한 지표입니다. 이 데이터는 교통 수요 관리, 혼잡 완화, 통행 시간 단축을 위한 정책 수립, 배차 간격 조정, 노선 최적화 등에 활용되며, 지역별 교통 혼잡도 분석과 대중교통 서비스 품질 개선에도 기여합니다.
도시 철도 노선 정보는 철도 이용자와 운영자의 효율성을 높이는 데 필수적인 핵심 데이터입니다. 이 정보에는 권역 분류, 시·도, 노선명, 출발 정류장과 도착 정류장 등 주요 요소가 포함되며, 승객이 최적의 경로를 계획하고 이동 시간을 단축하는 데 중요한 역할을 합니다.
버스 노선별 경유 정류장 정보는 특정 노선이 어떤 정류장에 어떤 순서로 정차하는지를 상세히 제공하는 자료로, 승객이 경로를 명확히 파악하고 효율적으로 목적지에 도달할 수 있도록 돕습니다. 해당 데이터에는 행정구역 기반 지역정보(시·도, 시·군·구, 읍·면·동), 노선 고유 식별자인 노선ID 및 노선번호, 노선명 등의 노선정보, 그리고 정류장 순번, 정류장ID, 정류장명 등의 정류장 관련…
일일 목적 통행량은 이용자 유형과 지역별 대중교통 이용 목적을 기준으로 하루 동안 발생한 이동량을 측정한 지표로, 대중교통 수요를 세밀하게 분석하고 운영 효율성을 높이는 데 활용됩니다. 이 데이터는 통근, 통학, 쇼핑, 여가 등 다양한 이동 목적별 통행 패턴을 파악할 수 있게 하며, 교통 운영 최적화, 지역 간 균형 발전, 맞춤형 교통 정책 수립, 인프라 투자 계획 마련 등에 필수적인 기초…
도시철도 노선별 경유역 정보는 각 노선이 통과하는 역들의 세부 데이터를 포함하며, 주요 항목으로는 노선명, 역명, 역 ID, 역 순번, 노선별 정차역 등이 있습니다. 이 데이터는 승객이 최적의 이동 경로를 계획하는 데 활용되며, 운영자 입장에서는 노선별 정차 역 관리, 환승 편의성 향상, 운행 스케줄 최적화 등에 중요한 기초 자료로 사용됩니다.
일일 환승 통행량은 특정 하루 동안 버스, 지하철 등 교통수단 간 환승한 승객의 횟수나 인원을 기록한 데이터로, 지역별·유형별 환승 발생지와 도착지 정보를 포함합니다. 이 데이터는 교통 정책 수립의 핵심 기초 자료로 활용되며, 노선 조정, 환승 할인 제도 개선, 환승센터 및 정류장 시설물 배치 최적화, 교통 인프라 확충 계획 수립 등에 기여합니다.