교육부 대학정보공시 API 활용 가이드

교육부 대학정보공시 API 활용 가이드

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이번에는 대학정보공시를 예로 들어보겠습니다. 수능과 대학 입시는 중요한 연례행사죠.

대학 입학을 준비하는 학생이나 학부모, 혹은 고등교육 데이터를 활용해 서비스를 만들고 싶은 개발자라면 교육부 대학정보공시 API는 꼭 알아야 할 중요한 데이터 소스입니다.

이 API를 활용하면 전국 대학의 입학, 취업, 재정, 학생 복지 등 다양한 정보를 손쉽게 가져올 수 있어, 공신력 있는 자료를 기반으로 분석과 서비스 개발이 가능합니다.

교육부 대학정보공시 API란?

교육부 대학정보공시 API는 한국대학교육협의회에서 운영하는 ‘대학알리미’(https://www.academyinfo.go.kr)에 공개된 데이터를 외부에서 쉽게 조회할 수 있도록 제공하는 서비스입니다.

  • 공개 데이터 범위
  • 대학 기본 현황(대학명, 위치, 설립 유형 등)
  • 입학 정원, 경쟁률, 등록금 정보
  • 졸업생 취업률, 진학률
  • 장학금 지급 현황, 기숙사 수용률
  • 재정 운영 및 대학평가 결과

이 데이터들은 매년 최신화되며, 정부 공식 데이터이기 때문에 신뢰도가 매우 높습니다.

API 사용을 위한 준비 단계

1. API 키 발급

  • 공공데이터포털(https://www.data.go.kr)에서 회원가입 후 ‘교육부 대학정보공시 API’를 검색합니다.
  • API 이용 신청을 하면 인증키(API Key)가 발급됩니다.
  • 일반적으로 REST 방식으로 호출하며, JSON 또는 XML 형식으로 데이터를 받을 수 있습니다.

2. API 엔드포인트 확인

  • 예시:
  https://openapi.academyinfo.go.kr/openapi/service/rest/univ?apiKey=인증키
  • 요청 파라미터로 연도, 대학 코드, 조회 항목 등을 넣어 원하는 데이터를 필터링할 수 있습니다.

주요 활용 사례

1. 대학 비교 서비스 제작

  • 입학 경쟁률, 등록금, 장학금 지급률 등을 종합하여 대학 비교 차트를 제공하는 웹/앱 서비스 개발
  • 예: “서울 소재 4년제 대학 등록금 TOP 10”

2. 취업률 분석 리포트

  • 특정 학과별 취업률 데이터를 API로 불러와서 통계 분석 후 보고서 작성
  • 예: “IT 계열 vs 인문 계열 졸업생 취업률 비교”

3. 진로 컨설팅 서비스

  • 학생 맞춤형 진학 추천 알고리즘에 대학정보공시 데이터를 결합하여 신뢰성 있는 결과 제공

API 호출 예제

import requests

API_KEY = "인증키"
URL = f"https://openapi.academyinfo.go.kr/openapi/service/rest/univ?apiKey={API_KEY}&year=2024"

response = requests.get(URL)
if response.status_code == 200:
    print(response.text)
else:
    print("API 호출 실패:", response.status_code)

이 예제는 Python을 사용해 2024년도 대학 기본 정보를 가져오는 코드입니다. 실제 서비스에서는 데이터 파싱과 가공 과정을 거쳐 원하는 형태로 제공할 수 있습니다.

데이터 항목별 세부 설명

교육부 대학정보공시 API에서 제공하는 데이터는 항목이 매우 다양합니다. 특히 교육·입학·재정·취업 관련 지표가 세분화되어 있어, 목적에 맞게 데이터를 선택할 수 있습니다.

1. 대학 기본 현황 정보

  • 대학명, 영문명, 소재지, 설립유형(국공립·사립)
  • 개교일, 총 학생 수, 전임교원 수
  • 학위 과정(전문학사·학사·석사·박사)

2. 입학 및 학사 현황

  • 모집 정원, 지원자 수, 경쟁률
  • 학과별 입학 성적 평균
  • 전과, 편입, 휴학·복학 인원

3. 재정 및 장학금 현황

  • 연간 등록금 평균(입학금, 수업료, 기타 비용)
  • 장학금 총액, 장학금 수혜 비율
  • 기숙사 수용 가능 인원, 생활관비

4. 졸업 후 현황

  • 취업률, 대학원 진학률
  • 산업별 취업자 분포
  • 취업 유지율

API 응답 데이터 파싱

대부분의 개발자들은 API 응답을 가공해 보기 좋은 형태로 변환합니다. 예를 들어 JSON 데이터를 Pandas 데이터프레임으로 변환해 시각화할 수 있습니다.

import requests
import pandas as pd

API_KEY = "인증키"
URL = f"https://openapi.academyinfo.go.kr/openapi/service/rest/univ?apiKey={API_KEY}&year=2024&perPage=100"

response = requests.get(URL)
data = response.json()

df = pd.DataFrame(data['response']['body']['items'])
print(df.head())

이렇게 하면 API에서 불러온 데이터를 표 형태로 가공해 분석과 시각화를 쉽게 진행할 수 있습니다.

활용 시 주의사항

호출 횟수 제한

    • 하루에 호출할 수 있는 API 횟수에 제한이 있으니, 캐싱 전략을 적용하는 것이 좋습니다.

    데이터 최신성

      • 대학정보공시는 연 1~2회 업데이트되므로 최신 데이터인지 확인해야 합니다.

      저작권 및 출처 표기

        • 공공데이터 활용 시 반드시 ‘교육부 대학정보공시(대학알리미)’ 출처를 명시해야 합니다.

        서비스 기획 아이디어

        • 대학 랭킹 사이트: 입학 성적, 취업률, 등록금 등을 종합 평가
        • 진로 추천 챗봇: 사용자가 원하는 지역·전공을 입력하면 맞춤형 대학 리스트 제공
        • 대학 입시 빅데이터 분석 리포트: 매년 입학 트렌드를 분석해 배포

        마무리

        교육부 대학정보공시 API는 대학 선택과 교육 정책 분석에 필수적인 공신력 있는 데이터를 제공합니다.

        단순한 정보 제공을 넘어, 이를 기반으로 한 서비스·리포트·앱 제작이 가능하기 때문에 교육, 취업, 입시 분야의 개발자와 기획자에게 매우 유용합니다.

        데이터 구조와 활용 범위를 잘 이해하고, 적절한 필터링과 시각화를 적용하면 경쟁력 있는 서비스를 만들 수 있습니다.

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