한국철도공사

한국철도공사_시군구단위 거주 철도이용객 라이프스테이지별 성연령 정보는 2022년 4월부터 6월까지 강릉, 경주, 목포, 부산, 안동, 영주, 여수, 전주를 방문한 철도 이용객을 기준으로, 거주지 시군구별 철도회원의 라이프스테이지(가족구성)별 회원 수와 성별, 연령대, 그리고 직업군 현황을 담고 있는 데이터입니다. 이 자료에는 각 지역(시군구)에서 가족구성 유형별로 몇 명의 철도회원이 있는지,

‘한국철도공사_시군구단위 거주 철도이용객 운행선별 발권 정보’는 2022년 4월부터 6월까지 강릉, 경주, 목포, 부산, 안동, 영주, 여수, 전주 등 주요 관광지를 방문한 철도 이용객의 거주지(시군구 단위)를 기준으로, 운행선별 철도회원 수와 발권량(더블카운트 포함)을 집계한 데이터입니다. 각 시군구별로 어떤 운행선(노선)에서 철도회원이 얼마나 승차권을 발권했는지, 실적 수치로 확인할 수

‘한국철도공사_8대도시(목포)_관광 형태 분석 보고서’는 2022년 국토교통 협력형 데이터 분석센터 구축 및 데이터 분석 용역의 일환으로 제작된 자료로, 목포를 포함한 8개 도시의 지역활력도 제고를 위해 교통데이터를 심층 분석한 결과를 담고 있습니다. 이 보고서는 한국철도공사의 여객열차 정보와 다양한 민간 데이터(신용카드, 통신 등)를 결합해 목포 지역의 관광객 이동, 방문 패턴, 교통 흐름

‘한국철도공사_시군구단위 거주 철도이용객 운행선별 선호레저 정보’는 2022년 4월부터 6월까지 강릉, 경주, 목포, 부산, 안동, 영주, 여수, 전주 등 주요 관광지를 방문한 철도 이용객을 대상으로, 거주지 시군구별로 발권한 운행선(즉, 철도 노선)별로 철도회원의 1순위 선호 레저 유형을 집계한 데이터입니다. 이 자료는 특정 기간 동안 각 시군구의 주민들이 어떤 운행선을 통해 여행하며, 해

이 데이터는 2022년 4월부터 6월까지 강릉, 경주, 목포, 부산, 안동, 영주, 여수, 전주 등 8개 주요 도시를 방문한 철도 이용객을 대상으로, 각 이용객의 거주지 시군구 단위별로 철도회원의 차량 보유 여부에 따라 구분된 발권 정보를 제공합니다. 데이터에는 고객 등급, 티켓 유형, 열차 종류, 발매처 등 세부 항목이 포함되어 있어, 차량 보유 유무에 따른 철도 이용 패턴을 다각적으로 분

‘한국철도공사_시군구단위 거주 철도이용객 열차종별 선호레저 정보’는 2022년 4월부터 6월까지 강릉, 경주, 목포, 부산, 안동, 영주, 여수, 전주 등 주요 관광지를 방문한 철도 이용객의 거주지(시군구)별로, 열차종별(예: KTX, 무궁화호, 새마을호 등)로 발권한 철도회원의 1순위 선호레저 유형을 집계한 데이터입니다. 이 데이터는 거주지 기준 시군구 단위로 각 열차종별 승차권을 이용한

이 데이터는 2022년 4월부터 6월까지 강릉, 경주, 목포, 부산, 안동, 영주, 여수, 전주 등 8개 주요 관광 도시를 방문한 철도 이용객을 대상으로, 각 이용객의 거주지 시군구 단위별로 발권된 철도회원의 카드 이용 관련 정보를 포함하고 있습니다. 주요 기간별로 중복이 포함되어 있으며, 이를 통해 특정 시기에 해당 지역을 방문한 철도 이용객이 카드로 어떤 소비 활동을 했는지 파악할 수 있

이 데이터는 2022년 4월부터 6월까지 강릉, 경주, 목포, 부산, 안동, 영주, 여수, 전주 등 8개 주요 관광 도시를 방문한 철도 이용객을 대상으로, 각 이용객의 거주지 시군구 단위별로 발권된 철도회원의 업종별 소비 건수를 포함하고 있습니다. 주요 기간별로 중복이 포함되어 있어, 특정 시기 동안 해당 지역을 방문한 사람들이 어디에서 얼마나 소비했는지 파악할 수 있습니다. 이를 통해 여행

한국철도공사_시군구단위 거주 철도이용객 발매처별 선호쇼핑 정보는 2022년 4월부터 6월까지 강릉, 경주, 목포, 부산, 안동, 영주, 여수, 전주를 방문한 철도 이용객을 대상으로, 거주지 시군구 단위별로 발매처별 철도회원이 가장 선호하는 쇼핑 유형을 집계한 데이터입니다. 이 자료는 각 지역별로 발매처별 철도 이용객의 1순위 쇼핑 선호 유형을 파악할 수 있으며, 대형마트, 백화점, 브랜드 매

‘한국철도공사_시군구단위 거주 철도이용객 주요 기간별 발권 정보’는 2022년 4월부터 6월까지 강릉, 경주, 목포, 부산, 안동, 영주, 여수, 전주 등 주요 관광지를 방문한 철도 이용객을 대상으로, 이들의 거주지 시군구 단위별로 주요 기간별 철도회원 수와 철도 발권량을 중복 포함하여 집계한 데이터입니다. 이 자료에서는 각 시군구에 거주하는 철도회원이 어떤 주요 기간(예: 주말, 공휴일,

‘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

‘한국철도공사_시군구단위 거주 철도이용객 운행선별 선호쇼핑 정보’는 2022년 4월부터 6월까지 강릉, 경주, 목포, 부산, 안동, 영주, 여수, 전주 등 주요 관광지를 방문한 철도 이용객을 대상으로, 거주지 시군구 단위로 발권된 운행선(철도 노선)별로 철도회원이 1순위로 선호하는 쇼핑 유형(예: 백화점, 마트, 전통시장, 쇼핑몰 등)을 집계한 데이터입니다. 이 정보는 운행선별로 주요 쇼핑

‘한국철도공사_시군구단위 거주 철도이용객 이용 시간대별 선호레저 정보’는 2022년 4월부터 6월까지 강릉, 경주, 목포, 부산, 안동, 영주, 여수, 전주 등 주요 관광지를 방문한 철도 이용객의 거주지 시군구 단위별로, 이용 시간대(예: 출근, 오전, 오후, 퇴근, 심야 등)별 철도회원의 1순위 선호 레저 유형을 집계한 데이터입니다. 이 데이터는 시간대별(중복 포함)로 각 시군구 주민이 해

이 데이터는 2022년 4월부터 6월까지 강릉, 경주, 목포, 부산, 안동, 영주, 여수, 전주 등 8개 도시를 방문한 철도 이용객을 대상으로, 근무지 시군구별로 선호 철도이용 정보를 담고 있습니다. 여기에는 이용객의 근무지별로 어떤 계절, 월, 운행선(노선), 객실 등급, 열차 종류를 선호하는지가 포함되어 있습니다. 데이터 파일은 공간정보(SHP) 형식으로 제공되어 GIS 소프트웨어를 통해

‘한국철도공사_철도운행거리_영동선’ 데이터는 영주역부터 청량신호소까지 영동선을 따라 위치한 각 역 구간의 실제 운행 거리를 km 단위로 표 형식으로 제공하는 자료입니다. 데이터에는 주요 역명(예: 영주, 북영주, 봉화, 봉성, 춘양, 석포, 동점, 동해, 정동진, 청량신호소 등)과 각 역 사이의 거리 정보가 포함되어 있으며, 총 34개의 구간 데이터로 구성되어 있습니다. 제공 형식은 CSV,

‘한국철도공사_철도운영정보_공통기준_코드맵핑_정보’ 데이터는 한국철도공사 철도운영정보시스템(운영정보 및 운영계획 시스템)에서 동일한 대상이나 항목에 대해 시스템별로 달리 사용되고 있는 코드 간의 맵핑(연계·대응) 정보를 정리한 테이블입니다. 주요 항목으로는 맵핑분류코드, ERP시스템지정코드, 철도운영시스템지정코드, 적용시작일자, 대분류코드명, 대분류코드약어명 등이 포함되어 있습니다. 총 87

‘한국철도공사_차세대예약발매_역코드’ 데이터는 한국철도공사가 운영하는 차세대예약발매시스템에서 사용되는 역 코드 정보를 담고 있습니다. 주요 항목에는 역코드, 한글역명, 역약어명, 영문역명 등이 포함되어 있어 각 역에 대한 고유 코드와 한글 및 영문 표기, 약어명을 확인할 수 있습니다. 전체 75행의 데이터로 구성되어 있으며, 등록일 및 수정일, 데이터 제공 형태 등도 기록되어 있습니다.이 데

한국철도공사의 열차 내 응급설비 정보 데이터는 KTX, KTX산천, KTX원강, KTX이음, ITX이음 등 주요 고속 및 간선 열차에 설치된 자동심장충격기와 소화기의 위치를 안내도로 제공하는 공식 자료입니다. 이 데이터는 각 열차별로 응급설비가 어디에 배치되어 있는지를 명확하게 보여주어, 긴급 상황 시 신속하고 효과적인 대응이 가능하도록 돕는 역할을 합니다.이 정보를 통해 열차 내 응급설비의

‘한국철도공사_철도고객센터DB의 예약집계 테이블 데이터’는 한국철도공사가 운영하는 고객센터에서 상담원이 고객의 전화를 통해 직접 열차 예약을 대행한 경우, 일자별·상담자별로 집계된 예약신청 건수를 기록한 데이터입니다. 주요 항목은 집계일자, 상담자 ID, 예약신청 건수 등으로 구성되어 있으며, 전화 예약 서비스의 운영 현황을 체계적으로 파악할 수 있도록 정형화되어 있습니다. 실제 상담사가 처

‘한국철도공사_8대도시(전주)_관광 형태 분석 보고서’는 2022년 국토교통 협력형 데이터 분석센터 구축과 데이터 분석 용역을 기반으로, 전주를 포함한 8개 도시의 지역활력도 제고를 위해 교통데이터를 분석한 결과를 담고 있습니다. 이 보고서는 한국철도공사의 여객 데이터와 민간 데이터(카드, 통신, 신용정보 등)를 결합해 전주 방문객의 이동 흐름, 관광지별 방문 현황, 체류 및 소비 행태 등