경상남도 진주시 도심 주요 교차로에 설치된 감응신호 시스템을 통해 수집된 차선별 교통량 통계 정보 데이터입니다. 본 데이터는 수집일자 및 교차로별·차선별 교통량과 차량 종류 정보를 체계적으로 기록하고 있습니다. 이 데이터는 교통 혼잡도 분석, 신호 최적화 알고리즘 개발, AI 기반 교통 예측 모델 학습, 자율주행 시뮬레이션 검증 등 다양한 분야에서 활용 가능하며, 스마트시티 구축을 위한 핵심 기반 데이터로서의 가치가 높습니다. 또한, 실시간 데이터 수집 및 분석 체계를 통해 교통 정책 의사 결정의 정확도 향상과 시민 체감형 교통서비스 고도화에 기여할 수 있습니다.
* 교통량, 차량종류 컬럼별 데이터의 의미는 다음과 같습니다. 차로별 교통량 데이터 : 직진 / 좌회전 / 우회전 / 유턴 / 잔여차량 / 대기차량 차로별 차량종류 데이터 : 승용 / 승합 / 버스 / 트럭 / 특수 / 오토바이 / 자전거
본 데이터는 카메라 영상 인식 기술을 기반으로 수집되며, 평상시에는 높은 정확도를 유지하나, 폭설·짙은 안개 등 극한 기상 상황에서는 인식률이 일시적으로 다소 저하될 수 있습니다.
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경상남도 진주시 도심 주요 교차로에 설치된 감응신호 시스템을 통해 수집된 차선별 교통량 통계 정보 데이터입니다. 본 데이터는 수집일자 및 교차로별·차선별 교통량과 차량 종류 정보를 체계적으로 기록하고 있습니다. 이 데이터는 교통 혼잡도 분석, 신호 최적화 알고리즘 개발, AI 기반 교통 예측 모델 학습, 자율주행 시뮬레이션 검증 등 다양한 분야에서 활용 가능하며, 스마트시티 구축을 위한 핵심 기반 데이터로서의 가치가 높습니다. 또한, 실시간 데이터 수집 및 분석 체계를 통해 교통 정책 의사 결정의 정확도 향상과 시민 체감형 교통서비스 고도화에 기여할 수 있습니다.
* 교통량, 차량종류 컬럼별 데이터의 의미는 다음과 같습니다. 차로별 교통량 데이터 : 직진 / 좌회전 / 우회전 / 유턴 / 잔여차량 / 대기차량 차로별 차량종류 데이터 : 승용 / 승합 / 버스 / 트럭 / 특수 / 오토바이 / 자전거
본 데이터는 카메라 영상 인식 기술을 기반으로 수집되며, 평상시에는 높은 정확도를 유지하나, 폭설·짙은 안개 등 극한 기상 상황에서는 인식률이 일시적으로 다소 저하될 수 있습니다.
기타 유의사항
교차로마다 차선 수가 다양하기 때문에 빈데이터 존재 가능하며 6차선의 컬럼이 유지되어야합니다. 또한, 데이터의 양이 방대하여 7일치의 데이터를 샘플로 개방하오니 과거의 데이터가 필요시 요청시 제공 가능합니다.
경상남도 진주시 도심 주요 교차로에 설치된 감응신호 시스템을 통해 수집된 차선별 교통량 통계 정보 데이터입니다. 본 데이터는 수집일자 및 교차로별·차선별 교통량과 차량 종류 정보를 체계적으로 기록하고 있습니다. 이 데이터는 교통 혼잡도 분석, 신호 최적화 알고리즘 개발, AI 기반 교통 예측 모델 학습, 자율주행 시뮬레이션 검증 등 다양한 분야에서 활용 가능하며, 스마트시티 구축을 위한 핵심 기반 데이터로서의 가치가 높습니다. 또한, 실시간 데이터 수집 및 분석 체계를 통해 교통 정책 의사 결정의 정확도 향상과 시민 체감형 교통서비스 고도화에 기여할 수 있습니다.
* 교통량, 차량종류 컬럼별 데이터의 의미는 다음과 같습니다. 차로별 교통량 데이터 : 직진 / 좌회전 / 우회전 / 유턴 / 잔여차량 / 대기차량 차로별 차량종류 데이터 : 승용 / 승합 / 버스 / 트럭 / 특수 / 오토바이 / 자전거
본 데이터는 카메라 영상 인식 기술을 기반으로 수집되며, 평상시에는 높은 정확도를 유지하나, 폭설·짙은 안개 등 극한 기상 상황에서는 인식률이 일시적으로 다소 저하될 수 있습니다.
기타 유의사항
교차로마다 차선 수가 다양하기 때문에 빈데이터 존재 가능하며 6차선의 컬럼이 유지되어야합니다. 또한, 데이터의 양이 방대하여 7일치의 데이터를 샘플로 개방하오니 과거의 데이터가 필요시 요청시 제공 가능합니다.
공공데이터활용지원센터는 공공데이터포털에 개방되는 3단계 이상의 오픈 포맷 파일데이터를 오픈 API(RestAPI 기반의 JSON/XML)로 자동변환하여 제공합니다.
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경상남도 진주시 도심 주요 교차로에 설치된 감응신호 시스템을 통해 수집된 차선별 교통량 통계 정보 데이터입니다. 본 데이터는 수집일자 및 교차로별·차선별 교통량과 차량 종류 정보를 체계적으로 기록하고 있습니다. 이 데이터는 교통 혼잡도 분석, 신호 최적화 알고리즘 개발, AI 기반 교통 예측 모델 학습, 자율주행 시뮬레이션 검증 등 다양한 분야에서 활용 가능하며, 스마트시티 구축을 위한 핵심 기반 데이터로서의 가치가 높습니다. 또한, 실시간 데이터 수집 및 분석 체계를 통해 교통 정책 의사 결정의 정확도 향상과 시민 체감형 교통서비스 고도화에 기여할 수 있습니다.
* 교통량, 차량종류 컬럼별 데이터의 의미는 다음과 같습니다. 차로별 교통량 데이터 : 직진 / 좌회전 / 우회전 / 유턴 / 잔여차량 / 대기차량 차로별 차량종류 데이터 : 승용 / 승합 / 버스 / 트럭 / 특수 / 오토바이 / 자전거
본 데이터는 카메라 영상 인식 기술을 기반으로 수집되며, 평상시에는 높은 정확도를 유지하나, 폭설·짙은 안개 등 극한 기상 상황에서는 인식률이 일시적으로 다소 저하될 수 있습니다.
기타 유의사항
교차로마다 차선 수가 다양하기 때문에 빈데이터 존재 가능하며 6차선의 컬럼이 유지되어야합니다. 또한, 데이터의 양이 방대하여 7일치의 데이터를 샘플로 개방하오니 과거의 데이터가 필요시 요청시 제공 가능합니다.
경상남도 진주시 도심 주요 교차로에 설치된 감응신호 시스템을 통해 수집된 차선별 교통량 통계 정보 데이터입니다. 본 데이터는 수집일자 및 교차로별·차선별 교통량과 차량 종류 정보를 체계적으로 기록하고 있습니다. 이 데이터는 교통 혼잡도 분석, 신호 최적화 알고리즘 개발, AI 기반 교통 예측 모델 학습, 자율주행 시뮬레이션 검증 등 다양한 분야에서 활용 가능하며, 스마트시티 구축을 위한 핵심 기반 데이터로서의 가치가 높습니다. 또한, 실시간 데이터 수집 및 분석 체계를 통해 교통 정책 의사 결정의 정확도 향상과 시민 체감형 교통서비스 고도화에 기여할 수 있습니다.
* 교통량, 차량종류 컬럼별 데이터의 의미는 다음과 같습니다. 차로별 교통량 데이터 : 직진 / 좌회전 / 우회전 / 유턴 / 잔여차량 / 대기차량 차로별 차량종류 데이터 : 승용 / 승합 / 버스 / 트럭 / 특수 / 오토바이 / 자전거
본 데이터는 카메라 영상 인식 기술을 기반으로 수집되며, 평상시에는 높은 정확도를 유지하나, 폭설·짙은 안개 등 극한 기상 상황에서는 인식률이 일시적으로 다소 저하될 수 있습니다.
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교차로마다 차선 수가 다양하기 때문에 빈데이터 존재 가능하며 6차선의 컬럼이 유지되어야합니다. 또한, 데이터의 양이 방대하여 7일치의 데이터를 샘플로 개방하오니 과거의 데이터가 필요시 요청시 제공 가능합니다.