상기 데이터는 AI 친화 고가치 데이터로 주택 자체의 속성이 아닌 패널조사 응답가구를 중심으로 주변 주요시설의 최단거리값을 GIS분석을 통해 산출한 내용입니다.
데이터 축적은 Arc GIS pro 내 네트워크분석(최단거리 산출) 사용하였으며 네트워크 분석은 현실상의 실제 도로망(차도, 도보 등)을 기반으로 최단거리분석, 최소 이동시간 산출 등이 가능합니다.
이 중 최단거리분석은, 임의의 지점에서부터 임의의 시설까지의 최단거리를 실제 보행로 기준으로 거리를 산출이 가능하며 각 속성정보는 이동거리를 표현합니다.
각 세대 데이터는 동일 단지라고 하더라도 동단위로 접근성이 산출되었고, 각 가구별 주요시설(학교, 병원) 접근성을 정량화하여 거리값 제공을 통해 전처리 없이 AI에서 활용 가능합니다.
생활환경을 다차원적 분석할 수 있는 기반데이터이며 정책적 활용 가능성 측면에서 지역 간 생활환경 격차 파악 및 사회적 약자의 주거·이동권 분석, 맞춤형 도시계획·복지정책 설계의 기반이 될 수 있습니다.
각 세대에 대한 정보는 서울주택도시개발공사에서 제공하는 서울시 공공임대주택 입주자 패널조사 홈페이지에서 확인가능하며
접근경로는 아래와 같습니다.
http://shpanel.kr/board/list?bd_id=data The above data is AI-friendly, high-value data. Rather than focusing on the properties of the housing itself, it is based on GIS analysis of the shortest distances to major facilities around panel survey respondents. Data was collected using network analysis (calculating shortest distances) within Arc GIS Pro. Network analysis utilizes real-world road networks (roads, pedestrian walkways, etc.) to analyze shortest distances and calculate minimum travel times. Shortest distance analysis calculates the shortest distance from any point to any facility based on actual walking routes, and each attribute represents the travel distance. Accessibility for each household is calculated by unit, even within the same complex. Accessibility for each household to major facilities (schools, hospitals) is quantified and provided as a distance value, making it usable in AI without preprocessing. This data serves as a foundation for multidimensional analysis of living environments and, in terms of policy applicability, can serve as a foundation for identifying regional disparities in living environments, analyzing housing and mobility rights for the socially vulnerable, and designing customized urban planning and welfare policies. Information on each household can be found on the Seoul Public Rental Housing Tenant Panel Survey website provided by the Seoul Housing & Urban Development Corporation. The access path is as follows: http://shpanel.kr/board/list?bd_id=data 서울주택도시개발공사_패널조사 세대별 위치정보 Seoul Housing and Urban Development Corporation_Panel Survey Location Information by Generation 2025-10-31 2025-10-31 서울주택도시개발공사 AI디지털혁신부 지역개발 - 지역및도시 AI고가치,위치정보,임대주택패널조사,초등학교,중학교,고등학교,어린이집,상급종합병원 AI high value,Location information,Rental Housing Panel Survey,elementary school,middle school,high school,daycare center,Upper-level general hospital 이용허락범위 제한 없음 수시 csv 2025-10-31 서울주택도시개발공사_패널조사 세대별 위치정보_20250917 대한민국 서울 AI디지털혁신부 상기 데이터는 AI 친화 고가치 데이터로 주택 자체의 속성이 아닌 패널조사 응답가구를 중심으로 주변 주요시설의 최단거리값을 GIS분석을 통해 산출한 내용입니다.
데이터 축적은 Arc GIS pro 내 네트워크분석(최단거리 산출) 사용하였으며 네트워크 분석은 현실상의 실제 도로망(차도, 도보 등)을 기반으로 최단거리분석, 최소 이동시간 산출 등이 가능합니다.
이 중 최단거리분석은, 임의의 지점에서부터 임의의 시설까지의 최단거리를 실제 보행로 기준으로 거리를 산출이 가능하며 각 속성정보는 이동거리를 표현합니다.
각 세대 데이터는 동일 단지라고 하더라도 동단위로 접근성이 산출되었고, 각 가구별 주요시설(학교, 병원) 접근성을 정량화하여 거리값 제공을 통해 전처리 없이 AI에서 활용 가능합니다.
생활환경을 다차원적 분석할 수 있는 기반데이터이며 정책적 활용 가능성 측면에서 지역 간 생활환경 격차 파악 및 사회적 약자의 주거·이동권 분석, 맞춤형 도시계획·복지정책 설계의 기반이 될 수 있습니다.
각 세대에 대한 정보는 서울주택도시개발공사에서 제공하는 서울시 공공임대주택 입주자 패널조사 홈페이지에서 확인가능하며
접근경로는 아래와 같습니다.
http://shpanel.kr/board/list?bd_id=data 서울주택도시개발공사_패널조사 세대별 위치정보 2025-10-31 2025-10-31 서울주택도시개발공사 지역개발 - 지역및도시 AI고가치,위치정보,임대주택패널조사,초등학교,중학교,고등학교,어린이집,상급종합병원 AI high value,Location information,Rental Housing Panel Survey,elementary school,middle school,high school,daycare center,Upper-level general hospital 이용허락범위 제한 없음 대한민국 서울