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음식물쓰레기 종량제의 일환으로 시행중인 RFID기반 음식물쓰레기 종량제 시스템을 채택한 지자체의 음식물쓰레기 배출통계정보를 제공하는 서비스로 월단위 지자체의 음식물쓰레기 배출통계정보를 제공하는 서비스로 월단위 종합 배출내역, 지자체 배출내역, 아파트 배출내역 등 다양한 통계정보를 조회할 수 있으며, 음식물쓰레기 수거함의 상세한 상태정보를 제공
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버스 노선 정보는 특정 지역(시·도) 내 대중교통 서비스를 이해하고 분석하는 데 핵심적인 데이터를 제공합니다. 이 정보는 버스의 운행 경로, 정류장 위치, 정차 순서, 운행 시작 및 종료 시간, 배차 간격 등 다양한 세부사항을 포함하고 있으며, 이를 통해 이용자들은 최적의 이동 경로를 계획할 수 있습니다. 주요 제공 항목으로는 행정구역 코드, 노선 ID, 노선번호, 노선명, 출발 정류장, 도
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버스정류장 정보는 대중교통 시스템에서 핵심적인 역할을 하는 데이터로, 정류장의 위치, 명칭, 식별 정보(ID, ARS 번호 등)를 제공하여 이용자들의 이동 편의성과 운영자들의 관리 효율성을 높이는 데 활용됩니다. 주요 항목에는 지역정보(시·도, 시·군·구, 읍·면·동), 정류장 ID, BIMS ID, 정류장명 등이 포함되며, 이를 통해 정류장별 이용 현황 분석, 노선 관리, 환승 편의성 향상
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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 있습니다
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교통카드 데이터에 포함된 지역코드(시·도, 시·군·구, 읍·면·동)는 이용자의 이동 경로를 공간적으로 식별할 수 있도록 하는 중요한 정보입니다. 이 지역코드는 국가 표준 코드 체계 또는 각 기관별 운영 기준에 따라 부여되며, 데이터 분석, 지역별 통계 정렬, 대중교통 이용 패턴 분석, GIS(지리정보시스템) 연계 지도화 작업 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 합니다. 특히 교통 정책 수립,
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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
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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 정보
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대중교통 수단에 대한 정보를 의미하여, 유형은 아래와 같이 분류될 수 있습니다. - 마을버스: 주거지와 대중교통 허브를 연결하며, 단거리 이동에 특화. 주로 외곽이나 주택가에서 운영. / 시내버스: 도시 내 주요 지역 연결, 다양한 목적지 접근 가능. 중·대도시와 주변 지역에서 운영. / 좌석버스: 정류장이 적고 긴 이동거리 제공. 도시 간 또는 교외 지역에서 운영. / 도시철도(지하철):
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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. 또한 새로운 정류장 설치, 기존 정류장 위치 조정,
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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
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일반버스 및 도시철도 O/D 일간 데이터는 특정 일자에 대중교통(일반버스 및 도시철도)을 이용한 승객들의 출발지(Origin)와 도착지(Destination) 정보를 체계적으로 기록한 자료입니다. 이 데이터는 승객 이동 경로를 파악하여 대중교통 이용 패턴을 분석하고, 수요 예측, 노선 재구성, 환승 체계 개선, 혼잡 완화, 배차 간격 최적화 등 다양한 운영 개선 및 정책 수립에 활용됩니다.
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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 정책
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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. 또한 운영자 입장에서는 노선별 수요를 분석하고 혼잡도를 예측하여 열차 운행 간격을 조정하거나 노선을 재편성하는 데 활용할 수
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버스 노선별 차내 재차 인원 정보는 특정 지역의 각 버스 노선별 승객 수 데이터를 기록하고 분석한 자료로, 대중교통 서비스 개선과 운영 효율화를 위한 중요한 자료로 활용됩니다. 활용 방안: 승객 수에 따라 배차 간격 및 차량 수 조정. / 노선별 수익성 분석을 통한 자원 배분. / 특정 시간대나 노선의 수요에 맞춘 서비스 제공. / 승객 수요에 기반한 노선 변경 및 신규 노선 추가. / 혼잡
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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. 나아가 지속 가능한 도시 교통 체계
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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%. 활용 목적: 교통 수단의 효율성 평가, 정책 수립, 교통 수단 간 균형 유지, 환경 개선. 활용 방안: 혼잡 완화, 운영 계획
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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
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일별 수단 통행량은 특정 교통수단(버스, 지하철 등)을 이용해 하루 동안 실제 발생한 이동 건수를 의미하며, 대중교통 이용 현황을 가장 직접적으로 나타내는 핵심 지표입니다. 이 데이터는 교통수단별 수요를 정밀하게 파악하고, 배차 간격 조정, 노선 재편성, 혼잡 완화 대책 마련 등 대중교통 운영 최적화에 활용됩니다. 또한 지역별·시간대별 이동 패턴 분석을 통해 정책 결정, 서비스 품질 향상,
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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. 또한 도시 교통 인프라 계획과 환경
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노선별 경유 정류장별 일간 이용량 정보는 특정 노선과 정류장을 기준으로 승객 이용 데이터를 일 단위로 집계하여 교통 운영 최적화 및 정책 개선에 활용되는 핵심 자료입니다. 이 데이터를 통해 노선별 수요에 따른 배차 간격 조정, 정류장 시설 개선, 혼잡 시간대 관리가 가능하며, 교통카드 데이터를 기반으로 시계열 분석, 공간 분석, 인구통계 분석, 비용 정산 및 수요 예측 등 다양한 정밀 분석이
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