운행일자를 출력결과에 가진 데이터 46건
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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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이 데이터는 2021년 1월 1일부터 2023년 6월 30일까지 서울역에서 KTX와 무궁화 열차의 운행일자별 승차인원수와 하차인원수를 제공하는 자료입니다. 각 열차 종류별로 일별 승하차 실적을 확인할 수 있습니다.이 데이터를 분석하면 서울역의 주요 열차(고속철·일반열차)별 이용 수요와 흐름, 특정 기간의 승하차 인원 변화 추이, 코로나19 등 외부 요인에 따른 여객수요 변화, 주말·공휴일·평
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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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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. 또한 환승 편의성 평가, 교통 혼잡 완화,
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지역별 교통카드 이용내역 합성데이터는 실제 교통카드 이용 패턴을 기반으로 생성되며, 개인정보가 식별되지 않도록 익명화와 통계적 변형 절차를 적용해 안전성을 확보한 가상의 데이터이다. 합성데이터는 원본 데이터의 구조와 분포, 지역별·시간대별 이용 특성 등을 높은 유사도로 반영해 통계 분석, 정책 수립, 서비스 기획, 연구 개발 등 다양한 분야에서 활용할 수 있다. 공공기관은 교통 정책 개선이나
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일일 정류장별 경유 노선별 이용량 데이터는 특정 정류장(지하철 역사)를 경유하는 대중교통 노선별 승객 수를 일 단위로 기록한 자료로, 대중교통 서비스 품질 분석과 운영 개선에 필수적으로 활용됩니다. 이 데이터를 통해 승객 흐름과 정류장별 혼잡도를 파악하고, 시간대별 수요에 따라 배차 간격 조정, 노선 최적화, 정류장 편의 시설 보완 등의 정책을 수립할 수 있습니다. 특히 수요가 집중되는 시간
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일별 평균 통행거리 데이터는 대중교통 이용자의 1인당 하루 평균 이동 거리를 나타내는 지표로, 교통수단별 이용객 유형에 따라 세분화되어 계산됩니다. 이 데이터는 연령대별, 할인 혜택 적용 여부, 이동 목적 등에 따른 통행 패턴의 차이를 분석하는 데 활용되며, 대중교통 서비스 개선, 요금 정책 설계, 이용자 맞춤형 교통 전략 수립, 지역별 교통 수요 예측 등 다양한 분야에 기초 자료로 사용됩니
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환승접근성 일간 데이터는 특정 교통수단 간 환승 시 소요 시간, 환승 횟수, 환승 유형 등을 일 단위로 기록한 자료입니다. 이 데이터는 대중교통 시스템 내 환승 구간의 효율성과 편의성을 정밀하게 분석하는 데 활용되며, 환승 경로 최적화, 환승 시간 단축, 환승 시설 개선 등의 정책 수립에 중요한 기초 자료가 됩니다. 또한 승객 이동 패턴 분석, 혼잡 완화, 교통 수단 연계성 강화, 대중교통
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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. 예를 들어 고속버스 노선은 굴곡도가 낮고, 지선버
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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. 또한 역별 승하차 패턴 분석, 혼잡도 관리, 신
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‘한국철도공사_차세대예약발매_열차운행내역’ 데이터는 한국철도공사가 보유한 차세대예약발매시스템을 기반으로 제공되는 열차 운행 기록 데이터입니다. 이 데이터에는 열차운행일자, 열차번호, 운행역 등 주요 항목이 포함되어 있어 언제 어떤 열차가 어떤 역을 운행했는지에 관한 정보를 알 수 있습니다. CSV, XML, JSON 형태로 제공되며 전체 100건의 행 데이터로 구성되어, 철도 운행의 특정 기
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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 중요
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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. 이 데이터를 활용하면 교통수단별 수요 파악, 환승 패턴 분석, 노선 최적화, 혼잡 완화
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2023년 7월 한달 간 영천시 시내버스 교통카드 자료로, 승객의 승차장소, 하차장소와 승객 유형(어린이, 청소년, 성인)을 구별하는 교통카드 자료입니다.
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이 데이터는 2023년도 한국철도공사의 간선 여객을 기준으로, 일자별·역별로 집계된 승하차 인원수 정보를 포함하고 있는 통계 데이터입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.·1열: 운행일자해당 열에는 2023년 1월 1일부터 12월 31일까지의 날짜가 포함되어 있으며, 각 날짜별로 승하차 통계가 기록되어 있습니다. 평일, 주말, 공휴일 등 다양한 시기에 따른 철도 이용 패턴을 분석할 수 있습니다
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한국철도공사_강릉역 일별 승하차 인원 데이터는 2018년부터 2024년까지 강릉역을 이용한 일별 승차 및 하차 인원을 수집한 자료입니다. 이 데이터는 공공데이터 제공요청에 의해 구축, 공개된 것으로, 각 날짜별로 강릉역을 출발하거나 도착한 이용자 수가 기록되어 있습니다.이 데이터를 통해 연도 및 계절별 방문객 변화, 주말·평일·공휴일에 따른 승하차 패턴, 관광 성수기와 비수기 구분, 대형 행
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수요응답형 교통체계, 일명 DRT(Demand Responsive Transport)는 정해진 노선과 시간표에 맞춰 운행하는 기존 버스와 달리, 승객의 호출에 따라 실시간으로 노선을 변경하며 탄력적으로 운행하는 맞춤형 모빌리티 서비스입니다. 전통적인 버스가 정해진 길로만 다녔다면, DRT는 승객의 수요에 반응합니다. 똑타 앱 이용 또는 전화를 통해 출발지와 목적지를 입력하면, AI알고리즘이
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