2025년 상반기 차량 입차 데이터는 공공기관 청사 내 차량 출입 현황을 기반으로 생성된 합성데이터(Synthetic Data)로, 실제 차량의 개인정보나 번호정보 없이 통계적 특성만을 반영하여 구성되었습니다. 데이터는 입차 요일, 입차 시간, 입차 수 항목으로 이루어져 있으며, 특정 시간대·요일별 이용 패턴을 분석할 수 있도록 설계되었습니다. 본 데이터는 청사 주차공간의 효율적 운영, 방문객 이용행태 분석, 교통수요 예측 등 행정 및 연구 목적에 활용될 수 있습니다. 또한 민간에서는 스마트주차 시스템 개발, 교통혼잡 완화모델 학습, 시간대별 시설 이용률 예측 등 다양한 AI·데이터 분석 분야에서 적용이 가능합니다. 합성처리 과정을 통해 원본 데이터의 통계적 특성을 유지하면서도 개인정보 침해 우려를 제거하였으며, 공공시설 운영의 효율화 및 데이터 기반 의사결정 지원을 위한 안전한 개방형 데이터로 활용될 수 있습니다. The vehicle entry data for the first half of 2025 is synthetic data generated based on vehicle entry and exit status within public institutions. It reflects only statistical characteristics, without any personal information or license plate information. The data consists of entry day, entry time, and number of entries, and is designed to analyze usage patterns by specific time zone and day of the week. This data can be utilized for administrative and research purposes, such as efficiently managing office parking spaces, analyzing visitor usage patterns, and predicting traffic demand. In the private sector, it can also be applied to various AI and data analysis fields, such as developing smart parking systems, learning traffic congestion mitigation models, and predicting facility utilization rates by time zone. The synthetic processing process maintains the statistical characteristics of the original data while eliminating privacy concerns. It can be utilized as secure, open data for improving the efficiency of public facility operations and supporting data-driven decision-making. 한국지능정보사회진흥원_차량 입차 합성데이터 Korea Intelligence Information Society Agency_Vehicle Entry Synthetic Data 2025-11-11 2025-11-21 한국지능정보사회진흥원 기획조정팀 일반공공행정 - 일반행정 차량,입차 시간,입차 수,합성정보,합성데이터,입차 요일,공공기관,대구 혁신도시 vehicle,Entry time,Number of entries,Synthetic information,synthetic data,Entry day,public institutions,Daegu Innovation City 이용허락범위 제한 없음 수시 csv 2025-11-18 한국지능정보사회진흥원_차량 입차 합성데이터_20250630 기획조정팀 2025년 상반기 차량 입차 데이터는 공공기관 청사 내 차량 출입 현황을 기반으로 생성된 합성데이터(Synthetic Data)로, 실제 차량의 개인정보나 번호정보 없이 통계적 특성만을 반영하여 구성되었습니다. 데이터는 입차 요일, 입차 시간, 입차 수 항목으로 이루어져 있으며, 특정 시간대·요일별 이용 패턴을 분석할 수 있도록 설계되었습니다. 본 데이터는 청사 주차공간의 효율적 운영, 방문객 이용행태 분석, 교통수요 예측 등 행정 및 연구 목적에 활용될 수 있습니다. 또한 민간에서는 스마트주차 시스템 개발, 교통혼잡 완화모델 학습, 시간대별 시설 이용률 예측 등 다양한 AI·데이터 분석 분야에서 적용이 가능합니다. 합성처리 과정을 통해 원본 데이터의 통계적 특성을 유지하면서도 개인정보 침해 우려를 제거하였으며, 공공시설 운영의 효율화 및 데이터 기반 의사결정 지원을 위한 안전한 개방형 데이터로 활용될 수 있습니다. 한국지능정보사회진흥원_차량 입차 합성데이터 2025-11-11 2025-11-21 한국지능정보사회진흥원 일반공공행정 - 일반행정 차량,입차 시간,입차 수,합성정보,합성데이터,입차 요일,공공기관,대구 혁신도시 vehicle,Entry time,Number of entries,Synthetic information,synthetic data,Entry day,public institutions,Daegu Innovation City 이용허락범위 제한 없음