본 데이터는 「보육교사 특성별 영유아 담당 현황」을 주제로 CTGAN 기반 합성데이터 생성 기법을 적용하여 구축된 인공지능 학습용 데이터로, 실제 교사의 개인정보를 포함하지 않으며 성별, 연령대, 학력, 근무지역, 기관유형 등 교사의 주요 특성과 담당반(영아반, 유아반 등) 간의 통계적 관계를 현실적으로 재현하였다. CTGAN은 원본 데이터의 분포와 속성 간 상호작용을 학습하여 실제 데이터와 유사한 형태의 데이터를 생성하되, 개인 식별 가능성을 완전히 제거함으로써 안전성과 신뢰성을 확보하였다.
이 데이터는 공공영역에서는 보육교사 배치 기준, 연령대별·자격별 담당반 구성의 적정성 검토, 지역별 인력 수급 정책 수립 등 정책기획에 활용될 수 있으며, 민간영역에서는 인력관리 시스템 고도화, 교사 역량 분석, 영유아 발달단계별 맞춤형 교육 프로그램 개발, AI기반 인력 배치 최적화 솔루션 등 다양한 응용 서비스에 활용 가치가 높다. 특히 기관유형별 담당반 구성 패턴을 분석함으로써 민간 교육기업, HR테크 기업, 보육 관련 스타트업이 데이터 기반의 맞춤형 서비스 전략을 수립하는 데 기여할 수 있다. This data is an AI training dataset constructed by applying CTGAN-based synthetic data generation techniques to the theme of "Current Status of Infant and Toddler Assignments by Childcare Teacher Characteristics." It does not include the personal information of actual teachers and realistically reproduces the statistical relationships between key teacher characteristics—such as gender, age group, educational background, work location, and institution type—and the classes they are assigned to (infant classes, toddler classes, etc.). CTGAN learns the distribution and interactions between attributes of the original data to generate data similar to actual data, while ensuring safety and reliability by completely eliminating the possibility of personal identification.
In the public sector, this data can be utilized for policy planning, such as establishing childcare teacher placement standards, reviewing the appropriateness of class compositions by age group and qualification, and formulating regional workforce supply and demand policies. In the private sector, it holds high value for various application services, including the advancement of workforce management systems, analysis of teacher competencies, development of customized educational programs for infants and toddlers at different developmental stages, and AI-based workforce allocation optimization solutions. In particular, by analyzing class composition patterns by institution type, this data can contribute to private education companies, HR tech firms, and childcare startups in establishing data-driven, customized service strategies. 한국영유아보육교육진흥원_보육교사 특성별 영유아 담당 현황_합성데이터 Korea Institute of Early Childhood Education and Care_Status of Infant and Toddler Assignments by Childcare Teacher Characteristics_Synthetic Data 2025-11-03 2025-11-03 한국영유아보육교육진흥원 정보안전부 교육 - 유아및초·중등교육 담당아동,교사 특성,지역유형,기관특성,인력수급 Children under charge, teacher characteristics, regional type, institution characteristics, manpower supply and demand 이용허락범위 제한 없음 수시 csv 2025-11-03 한국영유아보육교육진흥원_보육교사 특성별 영유아 담당 현황_합성데이터_20250901 정보안전부 본 데이터는 「보육교사 특성별 영유아 담당 현황」을 주제로 CTGAN 기반 합성데이터 생성 기법을 적용하여 구축된 인공지능 학습용 데이터로, 실제 교사의 개인정보를 포함하지 않으며 성별, 연령대, 학력, 근무지역, 기관유형 등 교사의 주요 특성과 담당반(영아반, 유아반 등) 간의 통계적 관계를 현실적으로 재현하였다. CTGAN은 원본 데이터의 분포와 속성 간 상호작용을 학습하여 실제 데이터와 유사한 형태의 데이터를 생성하되, 개인 식별 가능성을 완전히 제거함으로써 안전성과 신뢰성을 확보하였다.
이 데이터는 공공영역에서는 보육교사 배치 기준, 연령대별·자격별 담당반 구성의 적정성 검토, 지역별 인력 수급 정책 수립 등 정책기획에 활용될 수 있으며, 민간영역에서는 인력관리 시스템 고도화, 교사 역량 분석, 영유아 발달단계별 맞춤형 교육 프로그램 개발, AI기반 인력 배치 최적화 솔루션 등 다양한 응용 서비스에 활용 가치가 높다. 특히 기관유형별 담당반 구성 패턴을 분석함으로써 민간 교육기업, HR테크 기업, 보육 관련 스타트업이 데이터 기반의 맞춤형 서비스 전략을 수립하는 데 기여할 수 있다. 한국영유아보육교육진흥원_보육교사 특성별 영유아 담당 현황_합성데이터 2025-11-03 2025-11-03 한국영유아보육교육진흥원 교육 - 유아및초·중등교육 담당아동,교사 특성,지역유형,기관특성,인력수급 Children under charge, teacher characteristics, regional type, institution characteristics, manpower supply and demand 이용허락범위 제한 없음