한국 데이터 접근성 지도 — 1,354 기관 · 95K+ 데이터셋 · 4K+ 데이터 도메인
Korean data accessibility map for humans and AI agents.
Web Dashboard · npm · CLI · Library
에이전트 시대라는데 한국 데이터가 실제로 어느 수준인지 전체 그림을 한눈에 보면 좋겠더라. data.go.kr은 공공만 다루고, 민간은 각자 포털에 흩어져 있고. 뭐가 열려 있고 뭐가 닫혀 있는지 알 수가 없으니까.
궁금해서 직접 세봤다. 공공 1,203개 기관 + 민간 151개 기업. 데이터셋이 몇 개고, API가 있는지, 접근하려면 뭘 해야 하는지.
사람은 대시보드로 보고, AI 에이전트는 --json으로 바로 쿼리하면 되는 — 한국 데이터 어그리게이터.
솔직히 아직 초기다. 데이터 수집은 꽤 진행됐지만, 스코어링 모델은 실험적이고, UI는 계속 바뀌고 있다.
| 지표 | 수치 | 비고 |
|---|---|---|
| 등록 기관 | 1,354 | 공공 1,203 + 민간 151 |
| 데이터셋 | 95,731 | data.go.kr 전수 크롤 기반 |
| 민간 데이터 도메인 | 4,091 | 61개 기업 딥리서치 완료 |
| 카테고리 | 22 | 공공행정, 의료, 교통 등 |
아직 부족한 것들:
- 스코어링은 v1 — 공식이 확정된 게 아니라 계속 실험 중
- 민간 151개 중 딥리서치 완료는 61개, 나머지는 얕음
- KOSIS/ECOS/DART 같은 핵심 통계 DB 미연동
- 데이터셋 개별 상세(설명, 스키마, 샘플)는 아직 없음
- 모바일 UX 개선 필요
기여/피드백 환영. 데이터 오류 발견 시 Issue로.
대시보드만 만들려던 건 아니고, AI 에이전트한테 "한국에 교통 관련 공개 API 뭐 있어?" 물어보면 바로 답 나오는 구조를 만들고 싶었다.
datakorea search 교통 --json | jq '.orgs[] | {name, active_apis, data_tier}'사람은 대시보드로 보고, 에이전트는 CLI/JSON으로 쓰고 — 같은 데이터, 두 가지 인터페이스.
데이터 카탈로그 자체는 data.go.kr이 있긴 한데, "이 데이터에 실제로 접근할 수 있어?"에 대한 답은 안 해준다.
- API인지, 파일 다운로드만 되는 건지
- 인증이 필요한지, 승인 받아야 하는지
- 민간 기업은 뭘 갖고 있고 얼마나 열어놨는지
그래서 접근 가능 여부 기준으로 매핑했다.
공공은 "데이터를 잘 열어놨나"가 핵심이고, 민간은 "AI 시대에 데이터 개방에 감이 있는 회사인가"가 핵심이라 따로 평가한다.
공공 스코어 — 데이터 품질 (100점):
- API Coverage 40% + Format Quality 25% + Richness 20% + Friction 15%
- L5 Data Platform → L4 API Provider → L3 File Publisher → L2 Portal
민간 스코어 — 데이터 개방성 (100점):
- Openness 40% + DevEx 25% + Breadth 20% + Depth 15%
- L4 API Available → L3 Partnership → L2 Mostly Internal
pkcrox.github.io/datakorea — 서버 없이 브라우저에서 바로.
- 스캐터플롯 — 접근 난이도 × 데이터 품질. 1,354개 점. 호버 시 기관 상세 + 도메인 분포
- 섹터별 테이블 — 22개 카테고리, 접근 분포 시각화, 지역 계층 구조 (17개 광역시도)
- 기관 상세 — 클릭 시 통계, 스코어 차원 바, 도메인 목록, 외부 링크
- 민간 도메인 탐색 — 151개 기업의 데이터 도메인. 공개/유료/제휴/내부 분류
- 검색 — 기관명, 영문명, 사업 내용. 클라이언트 사이드, API 의존성 0
기술: 순수 HTML/CSS/JS 단일 파일. Canvas 스캐터플롯. 도메인 lazy load. 정적 JSON만 로드.
npx datakorea stats # 설치 없이 실행
npm install datakorea # 프로젝트에 추가$ datakorea stats
DataKorea Statistics
─────────────────────────────
Organizations: 1,354 (1,203 gov + 151 private)
Datasets: 95,731
Domains: 4,091
Categories: 40
datakorea search 기상청 # 기관/데이터셋 검색
datakorea org tech-naver # 기관 상세 (데이터셋 + 도메인)
datakorea orgs --type=private --json # AI 에이전트 친화 JSON 출력
datakorea domains tech-naver # 네이버 데이터 도메인 (82개)import { search, org, stats } from 'datakorea';
const naver = org('tech-naver');
console.log(naver.domains); // 82개 도메인| Phase | 소스 | 산출물 |
|---|---|---|
| 1 | data.go.kr 메타 API 전수 크롤 | 1,117 공공기관, 95K 데이터셋 |
| 2 | AI Hub + K-문샷 기업 | 905 데이터셋, 11 기관 |
| 3 | 테크 기업 dev portal 조사 | 20 기관, 42 데이터셋 |
| 4 | 금융 섹터 조사 | 33 기관, 44 데이터셋 |
| 5 | 산업별 수직 조사 | 42 기관, 54 데이터셋 |
| 7 | API Health Check | 98% 성공 |
| 9 | 민간 딥리서치 (9차) | 61 기업, 4,091 도메인 |
| 10 | 듀얼트랙 스코어링 | 공공 1,203 + 민간 150 |
- 스코어링 v2 — 모델 검증, 가중치 조정, 외부 피드백 반영
- 민간 딥리서치 확대 — 나머지 90개 기업
- 추가 소스 크롤/연동 — AI Hub AI 학습 데이터셋, KBig 빅데이터 포털, e-나라지표 개방 추이, KOSIS/ECOS/DART 통계 DB
- 데이터셋 메타데이터 강화 — 포맷 태그(CSV/JSON/API), 갱신 주기, 데이터 규모
- 해외 기관·기업 추가 — 같은 기준으로 미국(data.gov), EU(data.europa.eu), 일본, 글로벌 테크(Google, AWS, Meta) 매핑. 한국이 글로벌 대비 어디쯤인지 직접 비교
- AI 에이전트 전용 엔드포인트 (MCP 서버 / OpenAPI spec)
데이터 출처: 공공데이터포털, 각 기관 공개 정보, 수동 리서치. 공공데이터는 공공누리 제1유형에 따라 자유 이용 가능. 민간 기업 데이터는 각 기업의 공개 정보(개발자 포털, IR, 보도자료)를 기반으로 수집.