한국도로공사

본 데이터는 한국도로공사에서 관리하는 2022년부터의 고속도로 졸음운전 교통사고 발생 현황을 제공한다. 데이터는 사고 발생 연도, 일자, 노선명, 사고 발생 이정, 주행 방향, 사망자 수, 부상자 수 등으로 구성되어 있으며, 졸음운전에 의한 사고의 시기별, 구간별, 노선별 특성을 분석할 수 있도록 체계적으로 정리되어 있다. 이를 통해 졸음운전 사고가 빈번히 발생하는 시간대 및 위치를 파악할

본 데이터는 한국도로공사에서 관리하는 고속도로 터널 내 소방방재설비의 설치 현황을 정리한 자료이다. 데이터는 노선명, 터널명, 터널길이, 설치된 소화기구 수량, 옥내소화전 개수 등으로 구성되어 있으며, 각 터널별 방재설비의 분포와 규모를 체계적으로 확인할 수 있다. 본 자료는 터널 내 화재 발생 시 대응력 확보를 위한 소방설비의 설치 수준을 진단하고, 안전관리 실태를 파악하며, 유지보수 및

본 데이터는 한국도로공사에서 관리하는 고속도로 지역 간 이동 교통량의 월간 누적 정보를 제공한다. 출발 및 도착 영업소 명칭, 출발 및 도착 지역 본부명 등의 항목으로 구성되어 있으며, 출발지와 도착지 간의 차량 흐름을 월별로 집계하여 지역 간 교통량 변화와 흐름을 분석하는 데 활용 가능하다. 이 데이터는 고속도로 이용 수요 예측, 교통 혼잡도 분석, 노선별 수송 효율성 평가 등에 유용하며,

본 데이터는 한국도로공사에서 관리하는 고속도로 출입시설의 준공 연도를 기준으로 지역별 설치 현황을 파악할 수 있도록 구성된 자료이다. 데이터는 각 노선번호와 노선명, 위치한 도 및 시군구, 읍면동 단위의 행정구역, 출입시설 명칭, 해당 지점의 이정 및 준공연도로 구성되어 있다. 이를 통해 고속도로 출입시설의 공간적 분포와 구축 시기를 확인할 수 있으며, 시설 유지관리 및 교통계획 수립, 정책

본 데이터는 한국도로공사가 관리하는 고속도로 졸음쉼터 내 가로등 설치 현황을 수록한 자료이다. 가로등은 야간 운전자 안전 확보 및 시설 이용 편의성을 높이기 위한 필수 기반시설로, 졸음쉼터의 조도 확보와 사고 예방에 중요한 역할을 한다. 데이터는 노선명, 위치, 이정, 설치 용량(KW), 설치 개소 수, 가로등 개수 항목으로 구성되어 있으며, 졸음쉼터별 가로등 설치 현황을 체계적으로 정리하고

본 데이터는 한국도로공사가 설날, 추석 등 특별교통소통대책기간 동안 집계한 고속도로 교통량 정보를 연도별로 정리한 자료이다. 해당 기간은 명절이나 대규모 이동 수요가 집중되는 시기로, 교통 혼잡을 예측하고 효율적인 운영 방안을 마련하는 데 활용된다. 데이터는 연도, 구분(명절명), 연휴일수, 연휴 5일 전부터 5일 후까지 총 11일간의 교통량 항목으로 구성되어 있으며, 시기별 통행량 변동 추

본 데이터는 한국도로공사가 운영하는 고속도로 휴게소 및 졸음쉼터 내 장애인 및 가족사랑 화장실의 설치 여부와 위치 정보를 수록한 자료이다. 해당 화장실은 교통약자와 가족 단위 이용자의 편의 증진을 위해 설치되며, 다양한 사용자의 접근성과 안전한 휴게 환경 조성을 위한 기반 시설이다. 데이터는 설치 휴게소명, 가족사랑 화장실 운영여부, 남자 장애인 화장실 운영여부, 여자 장애인 화장실 운영여부

본 데이터는 한국도로공사에서 조사한 고속도로 구간의 출근 및 퇴근 시간대 상시 교통량 정보를 제공한다. 여기서 상시조사 교통량이란, 도로교통량 조사지침에 의거 특정 조사지점에 대해 1년 이상 연속적으로 장기간 동안 조사한 교통량을 뜻한다. 대상 시간대는 오전 7시부터 10시, 오후 6시부터 9시까지로, 통행량 변화가 두드러지는 주요 시간대를 중심으로 통계가 산출된다. 데이터는 노선명, 주행방

본 데이터는 고속도로 영업소의 운영 체계와 개통 시점을 확인할 수 있는 정보를 제공하는 공공자료이다. 한국도로공사에서 관리하며, 영업소명, 영업체계(개방식, 폐쇄식), 개통일자 항목으로 구성되어 있다. 해당 데이터는 고속도로 요금 수납 방식의 변천 현황과 주요 지점별 운영 개시 시기를 파악하는 데 활용된다. 개방식과 폐쇄식 체계 구분은 통행료 부과 방식, 운영 효율성 평가, 시스템 개선 등의

본 데이터는 한국도로공사에서 관리하는 2022년부터의 고속도로 터널 내 교통사고 발생 현황을 수록한 자료이다. 주요 항목으로는 사고년도, 노선명, 사고발생이정, 기종점명, 터널명, 사고원인 등이 포함되어 있으며, 터널 구간에서 발생한 사고의 시기 및 원인 분석에 활용된다. 해당 정보는 터널 구조 특성상 돌발상황에 취약한 구간에 대한 위험도 평가와 안전대책 마련에 중요한 기초자료가 된다. 이를

본 데이터는 한국도로공사가 고속도로 제설작업에 활용하는 염화물 살포기의 운영 현황을 정리한 자료이다. 염화물 살포기는 겨울철 적설 및 결빙으로부터 도로의 안전을 확보하기 위해 제설용 염화칼슘, 염화나트륨 등을 노면에 분사하는 장비이다. 본 데이터는 장비의 효율적 관리를 위해 구축되었으며, 본부, 지사, 기준차량, 사용연수, 기준일 항목으로 구성되어 있다. 해당 정보는 장비의 노후도 점검, 교

본 데이터는 한국도로공사에서 조사한 고속도로 구간의 출근 및 퇴근 시간대 수시 교통량 정보를 제공한다. 여기서 수시 교통량이란 도로교통량조사지침에 의거 1일 이상의 짧은 기간 동안 조사한 교통량을 말한다. 대상 시간대는 오전 7시부터 10시, 오후 6시부터 9시까지로, 통행량 변화가 두드러지는 주요 시간대를 중심으로 통계가 산출된다. 데이터는 노선명, 주행방향, 대상구간, 시간대별 통행량 등

본 데이터는 한국도로공사가 관리하는 고속도로 내 노면색깔유도선의 재도색 현황을 수록한 자료이다. 노면색깔유도선은 교차로, 분기점 등 운전자가 진행 방향을 명확히 인지할 수 있도록 유도하는 시설로, 시인성 확보 및 사고 예방에 중요한 역할을 한다. 본 데이터는 노면유도선의 유지관리 실태를 파악하고 체계적인 관리에 활용하기 위해 작성되었으며, 본부, 지사, 노선명, 시설물 명칭, 방향, 분기 형

본 데이터는 한국도로공사가 고속도로 인근 산림지역에서 촬영한 멧돼지 이미지를 기반으로 제작한 학습용 자료로, 인공지능(AI) 모델의 객체 인식 및 분류 기능 강화를 위한 학습 데이터로 활용할 수 있다. 데이터는 다양한 시점, 배경, 조도, 거리 조건에서 촬영된 다수의 이미지로 구성되어 있으며, ZIP 파일 형태로 제공된다. 각 이미지에는 촬영 환경과 관련된 주요 메타정보가 포함되어 있어 정밀

본 데이터는 한국도로공사가 고속도로 인근 산림지역에서 촬영한 개 이미지를 기반으로 제작한 학습용 자료로, 인공지능(AI) 모델의 객체 인식 및 분류 기능 강화를 위한 학습 데이터로 활용할 수 있다. 데이터는 다양한 시점, 배경, 조도, 거리 조건에서 촬영된 다수의 이미지로 구성되어 있으며, ZIP 파일 형태로 제공된다. 각 이미지에는 촬영 환경과 관련된 주요 메타정보가 포함되어 있어 정밀한

본 데이터는 한국도로공사에서 수집한 2022년부터의 기상 상황별 교통사고 발생 현황을 제공한다. 데이터는 사고가 발생한 연도, 시간대, 당시의 기상 상황(강풍, 눈, 맑음, 비, 안개, 흐림) 등의 항목으로 구성되어 있으며, 날씨 조건에 따른 교통사고 경향을 정량적으로 파악할 수 있도록 구성되어 있다. 이를 통해 계절별 사고 발생 패턴이나 특정 기상 조건에서의 사고 위험도를 분석할 수 있으며

본 데이터는 한국도로공사가 고속도로 인근 산림지역에서 촬영한 새 이미지를 기반으로 제작한 학습용 자료로, 인공지능(AI) 모델의 객체 인식 및 분류 기능 강화를 위한 학습 데이터로 활용할 수 있다. 데이터는 다양한 시점, 배경, 조도, 거리 조건에서 촬영된 다수의 이미지로 구성되어 있으며, ZIP 파일 형태로 제공된다. 각 이미지에는 촬영 환경과 관련된 주요 메타정보가 포함되어 있어 정밀한

본 데이터는 한국도로공사가 고속도로 인근 산림지역에서 촬영한 삵 이미지를 기반으로 제작한 학습용 자료로, 인공지능(AI) 모델의 객체 인식 및 분류 기능 강화를 위한 학습 데이터로 활용할 수 있다. 데이터는 다양한 시점, 배경, 조도, 거리 조건에서 촬영된 다수의 이미지로 구성되어 있으며, ZIP 파일 형태로 제공된다. 각 이미지에는 촬영 환경과 관련된 주요 메타정보가 포함되어 있어 정밀한

본 데이터는 한국도로공사가 관리하는 고속도로 부속시설 내 오폐수 처리시설의 설치 현황을 정리한 자료이다. 해당 시설은 휴게소, 졸음쉼터 등에서 발생하는 배출수를 정화하여 환경오염을 방지하는 기반시설로, 공공위생 유지에도 중요한 역할을 한다. 데이터는 본부, 지사, 구분(오수/폐수), 설치위치, 처리용량, 시설유형 항목으로 구성되며, 시설별 운영 상태를 파악할 수 있도록 제공된다. 이 정보는

해당 데이터는 한국도로공사가 구축한 인공지능 학습용 자료로서, 도로를 주행하는 다양한 차량 유형을 체계적으로 분류하고 인식할 수 있도록 수집 및 가공된 것이다.데이터는 jpg 형식의 원천 이미지와 json 형식의 라벨링 파일로 구성되어 있으며, 각 이미지에는 차량의 종류, 크기, 외형적 특징, 주행 환경 등이 세부적으로 주석 처리되어 있다.이를 활용하면 연구자와 개발자는 객체 인식, 이미지