- 경도
- 구분
- 상세주소
- 외 5개
- 경도
- 구분
- 데이터 총 개수
- 외 7개
설명
해양경찰청이 보유한 해안가 차량 추락, 고립, 침수에 대한 사고위치 주소(시도, 시군구, 읍면동, 상세주소), 좌표(위도, 경도) 데이터 입니다.
요청변수 11개
호출해 보기
주소는 예시입니다 — 이 API의 실제 호출 주소는 공공데이터포털이 로그인 뒤에만 공개해서 자동으로 가져올 수 없습니다. 파라미터 이름은 확실하니, 주소만 원문 활용가이드에서 확인해 채우십시오.
curl -G 'https://apis.data.go.kr/{기관코드}/{서비스명}/{오퍼레이션}' \
--data-urlencode 'serviceKey=발급받은_인증키' \
--data-urlencode '경도=126.9780' \
--data-urlencode '구분=값' \
--data-urlencode '상세주소=값' \
--data-urlencode '서비스키=값' \
--data-urlencode '시군구=값' \
--data-urlencode '위도=37.5665'
const params = new URLSearchParams({
"serviceKey": "발급받은_인증키",
"경도": "126.9780",
"구분": "값",
"상세주소": "값",
"서비스키": "값",
"시군구": "값",
"위도": "37.5665",
});
const res = await fetch(`https://apis.data.go.kr/{기관코드}/{서비스명}/{오퍼레이션}?${params}`);
if (!res.ok) throw new Error(`HTTP ${res.status}`);
const data = await res.json();
console.log(data);
import requests
params = {
"serviceKey": "발급받은_인증키",
"경도": "126.9780",
"구분": "값",
"상세주소": "값",
"서비스키": "값",
"시군구": "값",
"위도": "37.5665",
}
r = requests.get("https://apis.data.go.kr/{기관코드}/{서비스명}/{오퍼레이션}", params=params, timeout=15)
r.raise_for_status()
print(r.json())
같은 값을 넣을 수 있는 API
이 API 에 넣는 값을 그대로 쓸 수 있습니다
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(천문우주정보)지역별 해달 출몰시각정보, 위치별 해달 출몰시각정보를 조회하는 서비스 입니다.활용 시 날짜, 지역, 경도, 위도, 일출시각, 일몰시각, 일중시각, 월출시각, 월중시각, 월몰시각, 시민박명시각(아침,저녁), 항해박명시각(아침,저녁), 천문박명시각(아침, 저녁)을 확인할 수 있습니다.
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(천문우주정보)지역별 태양고도 정보, 위치별 태양고도 정보를 조회하는 서비스 입니다.활용시 위도, 경도, 방위각(9시, 12시, 15시), 고도(9시, 12시, 15시), 남중고도에 대해 확인 할 수 있습니다.
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한국공항공사가 운영하는 공항 인근 소음지역 조회서비스
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동네예보자료를 활용해 서리 발생 가능성 예측 정보를 조회하는 서비스UM수치모델 지역, UM수치모델 국지 자료와 과거 기사란 검색(관측정보) 자료를 이용, Random Forcast 방법을 이용하여 통계적 관계식을 만들었으며, 해당 관계식을 적용하여 서리발생 확률을 예측, 해당 정보를 제공합니다.(참고) 서리(Frost)란 밤사이 복사냉각으로 인해 지표면 근처의 기온이 0 ℃ 이하로 떨어지며
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이 데이터는 해양수산부에서 어획정보와 미래 수온의 융합정보 제공을 위해 수집한 데이터입니다.분석일자, 조회 대상 위도, 경도 파라미터 입력을 통해 데이터를 호출할 수 있으며, 본 데이터의 주요 내용은 미래 수온(수치모델 예측값), 어획량 등으로 구성되어 있습니다.본 데이터는 공공 및 행정기관에 한정하여 이용목적 심사 후 제공받으실 수 있습니다.본 데이터는 해양자원 관리 및 어업 정책 수립에
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충청북도에서 제공하는, 과거 대기질 자료를 날짜, 지역, 측정 구분, 측정값 기준으로 조회할 수 있는 Open API로, 특정 기간 동안의 대기환경 변화를 정량적으로 파악할 수 있습니다. 이 데이터는 대기농도의 시간적 변동을 분석할 수 있어 장기적인 대기질 개선 추세 평가, 기상 조건과의 상관성 분석, 계절별 특성 파악 등 다양한 환경 연구에 활용 가능합니다. 행정기관은 이를 기반으로 예보