한국도로공사

본 데이터는 한국도로공사가 고속도로 인근 산림지역에서 촬영한 고라니 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 고양이 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 족제비 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 노루 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 담비 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 너구리 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

해당 데이터는 한국도로공사가 구축한 인공지능 학습용 자료로서, 도로를 주행하는 다양한 차량의 종류를 분류하고 인식하기 위하여 체계적으로 수집 및 가공된 것이다.데이터는 jpg 형식의 원천 이미지와 json 형식의 라벨링 파일로 구성되어 있으며, 각 이미지에는 차량의 크기, 외형적 특징, 차종 구분, 주행 환경 요소 등이 세부적으로 주석 처리되어 있다.연구자와 개발자는 본 자료를 활용하여 객체

이 데이터는 한국도로공사에서 구축한 CCTV 기반 멀티모달 인공지능 학습용 이미지 데이터셋이다. 제공되는 파일은 jpg 형식의 CCTV 영상 캡처 이미지로 구성되며 실제 도로 상황을 반영하고 있다. 각 데이터에는 폴더명, 가로 해상도, 세로 해상도, FPS, 영상 길이, 총 프레임 수, 촬영일자, 주석일자 등 기본 속성이 포함된다. 또한 한글 요약, 검토 완료 여부, 문장 리스트와 같은 주석

해당 데이터는 한국도로공사가 구축한 인공지능 학습용 자료로서, 도로 및 주변에서 관찰되는 야생동물 중 조류를 대상으로 한 이미지와 라벨링 정보를 포함하고 있다.데이터는 jpg 형식의 원천 이미지와 json 형식의 주석 파일로 구성되어 있으며, 각 이미지에는 개체의 위치, 형태, 자세, 색상 등 다양한 시각적 속성이 기록되어 있다.이를 활용하면 연구자와 개발자는 객체 인식, 이미지 분류, 행동

본 데이터는 한국도로공사가 고속도로 인근 산림지역에서 촬영한 오소리 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 산토끼 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 전국 고속도로 영업소의 하이패스 차로 개방 여부를 확인하기 위해 제공하는 정보이다.이용자는 해당 데이터를 통해 영업소별 차로번호, 차로유형, 차로구분 등 구조적 특성과 함께 LCS 상태를 기반으로 특정 시점에 개방 또는 폐쇄 여부를 확인할 수 있다.또한 근무일자와 수집일시, 최종저장일시가 포함되어 실시간성 및 이력 확인이 가능하다.본 데이터는 고속도로 운영, 교통서

본 데이터는 한국도로공사에서 2019년도 부터 연도별로 집계한 인건비 내역을 제공한다. 항목은 해당년도, 일반직 인건비, 무기계약직 인건비로 구성되며, 직종별 인건비 총액을 기준으로 연도 단위로 정리된다. 일반직은 정규직 인력을, 무기계약직은 무기한 고용계약 근로자를 의미하며, 각각의 인건비 수준을 구분하여 제공한다. 본 데이터는 공공기관의 예산 편성 및 인건비 집행의 투명성을 높이는 데 기

이 데이터는 LG U+와 BC카드의 고가치 민간 데이터를 금융결제원을 통해 결합해 만들어진 융합 데이터이다. 고속도로 외에서도 접근할 수 있는 6개 휴게소에서의 고속도로 이용객 인구통계특성 및 소비 이용정보를 담고 있으며, 가구유형에 따른 소비패턴을 확인할 수 있는 자료이다. 이를통해 맞춤형 마케팅 전략을 수립하는 데 활용할 수 있다. 각 휴게소별로 시간대별 평균 체류시간을 산출하고, 연령대

이 데이터는 LG U+와 BC카드의 고가치 민간 데이터를 금융결제원을 통해 결합해 만들어진 융합데이터이다. 고속도로 외에서도 접근할 수 있는 6개 휴게소에서의 고속도로 이용객 인구통계특성 및 소비 이용정보를 담고 있으며, 개인주소지에 따른 소비패턴을 확인할 수 있는 자료이다. 이를 통해 맞춤형 마케팅 전략을 수립하는데 활용할 수 있다. 각 휴게소별로 연령대, 성별, 지역(시도·시군구) 정보를

해당 데이터는 한국도로공사가 구축한 인공지능 학습용 자료로서, 도로 및 주변에서 관찰되는 야생동물 중 고라니를 대상으로 한 이미지와 라벨링 정보를 포함하고 있다.데이터는 jpg 형식의 원천 이미지와 json 형식의 주석 파일로 구성되어 있으며, 각 이미지에는 개체의 위치, 형태, 자세, 색상 등 다양한 시각적 속성이 기록되어 있다.이를 활용하면 연구자와 개발자는 객체 인식, 이미지 분류, 행

이 데이터는 LG U+와 BC카드의 고가치 민간 데이터를 금융결제원을 통해 결합해 만들어진 융합데이터 이다. 소비자의 소득구간에 따른 매장분류 판매정보를 담고있으며, 매장별 소비자 이용 행태정보를 비율값을 통해 휴게소 선호 컨텐츠를 확인할 수 있는 자료이다. 일반적인 휴게소 이용객과는 다른 개방형 휴게소 이용객들의 소비 및 행동 패턴을 심층적으로 분석할 수 있다. 휴게소별로 숙박·여행업, 레

이 데이터는 LG U+와 BC카드의 고가치 민간 데이터를 금융결제원을 통해 결합해 만들어진 융합데이터 이다. 소비자의 소득구간에 따른 매장분류 판매정보를 담고있으며, 매장별 소비자 이용 행태정보를 비율값을 통해 휴게소 선호 컨텐츠를 확인할 수 있는 자료이다. 일반적인 휴게소 이용객과는 다른 개방형 휴게소 이용객들의 소비 및 행동 패턴을 심층적으로 분석할 수 있다. 휴게소별로 숙박·여행업, 레

해당 데이터는 한국도로공사가 구축한 인공지능 학습용 자료로서, 도로 및 주변에서 관찰되는 야생동물 중 너구리를 대상으로 한 이미지와 라벨링 정보를 포함하고 있다.데이터는 jpg 형식의 원천 이미지와 json 형식의 주석 파일로 구성되어 있으며, 각 이미지에는 개체의 위치, 형태, 자세, 색상 등 다양한 시각적 속성이 기록되어 있다.이를 활용하면 연구자와 개발자는 객체 인식, 이미지 분류, 행

해당 데이터는 한국도로공사가 구축한 인공지능 학습용 자료로서, 도로 및 주변에서 관찰되는 야생동물 중 담비를 대상으로 한 이미지와 라벨링 정보를 포함하고 있다.데이터는 jpg 형식의 원천 이미지와 json 형식의 주석 파일로 구성되어 있으며, 각 이미지에는 개체의 위치, 형태, 자세, 색상 등 다양한 시각적 속성이 기록되어 있다.이를 활용하면 연구자와 개발자는 객체 인식, 이미지 분류, 행동