서울교통공사에서 2020년 8월부터 2025년 7월까지 약 5년간 수집한 지하철 안전관리 데이터를 바탕으로, 개인정보와 민감정보를 철저히 제거하고 통계적 특성을 유지하여 생성한 합성데이터입니다.

본 데이터는 지하철 역사 내에서 발생한 각종 안전사고(승객 부주의 사고 포함)의 사고 종류, 발생 장소, 발생 시간, 호선 및 역사, 사고 특성(승객의 연령대·성별·요일·계절 등)을 포함하고 있습니다.
이를 통해 사고의 주요 발생 패턴과 취약 요인을 과학적으로 식별할 수 있으며, 안전 관리 체계의 선제적 개선과 맞춤형 예방 대책 수립에 활용할 수 있습니다.

또한, 합성데이터이므로 개인정보 유출 우려 없이 연구·서비스 개발·정책 수립 등 폭넓은 분야에서 안전하게 활용할 수 있습니다.

”(유의사항) 본 데이터에 포함된 각각의 사건은 실제 발생한 사고가 아니며, 통계적 특성을 반영하여 생성된 합성데이터입니다.
또한 본 데이터는 실제 사고 기록이 아닌, 통계적 특성을 반영하여 생성한 합성데이터로 개인정보 및 민감정보와 무관합니다.

특히,

연구자·학계: 안전사고 원인 분석, 교통공학 연구, 빅데이터 기반 사고 예측 모델 개발

공공기관·지자체: 정책 수립, 시설 투자 우선순위 결정, 사회적 비용 절감 효과 분석

기업·스타트업: 안전 관련 앱·서비스 개발, 교통약자 지원 솔루션, AI 학습용 데이터 활용

시민·단체: 안전 캠페인, 생활 속 안전 교육 자료 활용

등 다양한 활용이 가능합니다.

서울교통공사의 안전관리 합성데이터는 도시철도 안전성 향상, 공공데이터 기반 혁신 서비스 창출, 시민의 안전 체감도 제고에 기여하는 중요한 기반 자료입니다. This synthetic data was created based on subway safety management data collected by Seoul Metro over approximately five years, from August 2020 to July 2025. Personal information and sensitive information were thoroughly removed, while maintaining statistical characteristics. This data includes information on various safety accidents (including passenger negligence) that occurred within subway stations, including the type, location, time, line and station, and accident characteristics (passenger age, gender, day of the week, season, etc.). This allows for the scientific identification of key accident occurrence patterns and vulnerability factors, which can be utilized for preemptive improvements to safety management systems and the development of customized preventive measures. Furthermore, because it is synthetic data, it can be safely utilized in a wide range of fields, including research, service development, and policymaking, without concerns about personal information leakage. ”(Note) Each incident included in this data is not an actual accident, but synthetic data created to reflect statistical characteristics. In addition, this data is not an actual accident record, but synthetic data created to reflect statistical characteristics and has nothing to do with personal information or sensitive information. In particular, researchers and academia: Analysis of causes of safety accidents, transportation engineering research, development of big data-based accident prediction models Public institutions and local governments: Policy formulation, determination of facility investment priorities, analysis of social cost reduction effects Companies and startups: Development of safety-related apps and services, solutions to support the transportation vulnerable, use of data for AI learning Citizens and organizations: Various uses are possible, such as use of safety campaigns and safety education materials in daily life. Seoul Metro's safety management synthetic data is an important basic data that contributes to improving urban railway safety, creating innovative services based on public data, and enhancing citizens' sense of safety. 서울교통공사_(합성데이터)안전관리 데이터 Seoul Transportation Corporation_(synthetic data) safety management data 2025-09-25 2025-11-13 서울교통공사 데이터팀 교통및물류 - 철도 안전관리,사고,지하철,승객부주의,사고예 Safety management,accident,subway,Passenger negligence,Accident example 이용허락범위 제한 없음 수시 csv 2025-11-13 서울교통공사_(합성데이터)안전관리 데이터_20250925