이 데이터는 임대주택 계약자의 연령대, 성별, 소재지, 가족수, 임대주택 유형, 보호기록을 포함한 합성데이터입니다.개인식별자를 제거하였고, 합성데이터 모델을 활용해 실제 계약정보를 통계적,구조적으로 반영하면서도 개인정보 침해 위험이 없는 데이터를 생성하였습니다. 이를 통해 기관은 취약계층 현황을 파악하고 맞춤형 복지정책을 수립할 수 있으며, 민간은 사회복지 연구와 서비스 개선에 활용 가능합니다.
또한 보호기록과 임대 유형을 교차 분석해 특정 집단이 어떤 형태의 지원을 필요로 하는지 파악할 수 있습니다. 이를 통해 공공부문은 취약계층 맞춤형 정책을 설계할 수 있고, 민간에서는 취약계층 지원 프로그램을 보완할 수 있습니다. 학술 연구에서는 복지 사각지대 문제를 실증적으로 확인하고 정책적 대응 방안을 도출할 수 있습니다. This data is synthetic, including the age, gender, location, family size, rental housing type, and protection records of rental housing contract holders. Personal identifiers have been removed, and a synthetic data model has been used to create data that statistically and structurally reflects actual contract information while avoiding the risk of privacy infringement. This data allows institutions to understand the current status of vulnerable populations and develop customized welfare policies, while the private sector can utilize it for social welfare research and service improvement. Furthermore, cross-analyzing protection records and rental types can identify the types of support needed by specific groups. This allows the public sector to design customized policies for vulnerable populations, and the private sector to supplement support programs for vulnerable populations. Academic research can empirically identify blind spots in welfare and develop policy responses. 서울주택도시개발공사_임대주거취약 정보 현황_합성데이터 Seoul Housing and Urban Development Corporation_Rental Housing Vulnerability Information Status_Synthetic Data 2025-09-25 2025-11-10 서울주택도시개발공사 AI디지털혁신부 지역개발 - 지역및도시 복지유형,주택유형,가족,자치구별,보호기록 Welfare type,Housing type,family,By autonomous district,Protection records 이용허락범위 제한 없음 수시 csv 2025-11-03 서울주택도시개발공사_임대주거취약 정보 현황_합성데이터_20250901