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Plan stringlengths 68 396	Question stringlengths 15 159	Query stringlengths 25 1.78k	Reason stringlengths 87 500	Result bool 1 class	difficulty int64 1 5	domain stringclasses 9 values	sql_task_type stringclasses 3 values
교통 및 이동 안전 도메인에서, 카메라별로 최근 7일간 발생한 이벤트 수를 집계하여 리포트 형태로 보여주는 쿼리를 작성한다. DDL에서 event_info와 camera_info를 조인하여 카메라 이름과 이벤트 수를 집계한다.	최근 7일 동안 각 카메라에서 발생한 이벤트 수를 알려줘.	SELECT c.camera_name, COUNT(e.event_id) AS event_count FROM event_info e JOIN camera_info c ON e.camera_id = c.camera_id WHERE e.start_frame_at >= '2025-06-19 00:00:00' AND e.start_frame_at <= '2025-06-26 23:59:59' GROUP BY c.camera_name;	교통 및 이동 안전 도메인에서 카메라별로 최근 7일간의 이벤트 발생 건수를 집계하는 것이므로, event_info와 camera_info를 JOIN하여 카메라 이름별로 GROUP BY와 COUNT를 사용해 집계하였다. 날짜 조건은 현재 날짜를 기준으로 7일 전부터 오늘까지로 설정하였다.	true	2	교통 및 이동 안전	분석 및 리포트 생성
범죄 예방 및 대응 도메인에서, 특정 카메라에서 최근 7일간 발생한 모든 이벤트의 기본 정보를 조회하는 쿼리를 작성한다. 카메라 이름으로 camera_id를 찾고, event_info에서 최근 7일간의 이벤트를 조회한다.	CAMERA02 카메라에서 최근 7일 동안 발생한 모든 이벤트 정보를 보여줘.	SELECT event_id, event_uuid, start_frame_at, end_frame_at, code_id FROM event_info WHERE camera_id = (SELECT camera_id FROM camera_info WHERE camera_name = 'CAMERA02') AND start_frame_at >= (CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days');	카메라 이름으로 camera_id를 찾기 위해 서브쿼리를 사용했고, event_info 테이블에서 start_frame_at이 최근 7일 이내인 이벤트만 조회하도록 조건을 설정했다. 필요한 기본 정보만 SELECT 절에 포함시켜 기본 데이터 조회 유형에 맞췄다.	true	2	범죄 예방 및 대응	기본 데이터 조회
학교, 병원, 공공장소의 안전 이벤트 중 최근 1주일간(2025-06-20~2025-06-26) 카메라 그룹별로 발생한 이벤트의 위험 등급(risk_level)별 건수와, 가장 많이 발생한 이벤트명을 함께 통계로 조회한다. 이를 위해 event_info, camera_info, camera_group, event_codes, event_risks 테이블을 JOIN하고, 날짜 조건과 GROUP BY, 집계, 서브쿼리를 활용한다.	최근 일주일(2025년 6월 20일부터 6월 26일까지) 동안 학교, 병원, 공공장소에 설치된 카메라 그룹별로 위험 등급별 이벤트 발생 건수와, 각 그룹에서 가장 많이 발생한 이벤트명을 알려줘.	WITH event_stats AS ( SELECT cg.group_id, cg.group_name, er.risk_level, ec.code_name, COUNT(*) AS event_count FROM event_info ei JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id JOIN camera_group cg ON ci.group_id = cg.group_id JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id WHERE ei.start_frame_at BETWEEN '2025-06-20 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59' AND (cg.group_name LIKE '%학교%' OR cg.group_name LIKE '%병원%' OR cg.group_name LIKE '%공공%') GROUP BY cg.group_id, cg.group_name, er.risk_level, ec.code_name ), max_event AS ( SELECT group_id, risk_level, code_name AS most_frequent_event, event_count FROM ( SELECT group_id, risk_level, code_name, event_count, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY group_id, risk_level ORDER BY event_count DESC) AS rn FROM event_stats ) t WHERE rn = 1 ) SELECT es.group_name, es.risk_level, SUM(es.event_count) AS total_events, me.most_frequent_event FROM event_stats es JOIN max_event me ON es.group_id = me.group_id AND es.risk_level = me.risk_level GROUP BY es.group_name, es.risk_level, me.most_frequent_event ORDER BY es.group_name, es.risk_level;	DDL 구조상 카메라 그룹명에 학교, 병원, 공공장소가 포함된 그룹을 필터링하고, event_info의 이벤트 발생일을 최근 1주일로 제한했다. 위험 등급별로 그룹화하여 이벤트 건수를 집계하고, 각 그룹-위험등급별로 가장 많이 발생한 이벤트명을 윈도우 함수(ROW_NUMBER)로 추출했다. JOIN은 2개 이하로 제한, 집계와 GROUP BY, 윈도우 함수 규칙을 모두 준수했다.	true	5	학교 병원 공공장소 안전	통계 정보 조회
범죄 예방 및 대응 도메인에서, 특정 카메라에서 최근 7일간 발생한 범죄 관련 이벤트(예: '침입', '도난' 등)의 총 발생 건수를 묻는 질문을 만든다. event_info와 event_codes, camera_info 테이블을 활용하여, 최근 7일간의 이벤트 수를 집계한다.	최근 일주일 동안 CAMERA02 카메라에서 발생한 범죄 이벤트는 몇 건이야?	SELECT COUNT(*) FROM event_info ei JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id WHERE ci.camera_name = 'CAMERA02' AND ec.code_name IN ('침입', '도난') AND ei.start_frame_at >= '2025-06-19 00:00:00' AND ei.start_frame_at <= '2025-06-26 23:59:59';	event_info에서 이벤트 발생일(start_frame_at)이 최근 7일(2025-06-19~2025-06-26)인 데이터를 조회한다. camera_info와 JOIN하여 카메라명을, event_codes와 JOIN하여 범죄 이벤트명을 필터링한다. 집계 함수 COUNT(*)로 총 건수를 구한다. GROUP BY 없이 전체 합계를 구하므로 Difficulty 2에 적합하다.	true	2	범죄 예방 및 대응	통계 정보 조회
교통 및 이동 안전 분야에서, 특정 카메라에서 오늘 발생한 이벤트의 총 개수를 묻는 질문을 생성한다. DDL에서 event_info와 camera_info 테이블을 활용하여, 오늘 날짜(2025-06-26)에 해당 카메라에서 발생한 이벤트 수를 집계한다. 집계 함수 COUNT와 날짜 조건을 사용한다.	오늘 CAMERA02 카메라에서 발생한 이벤트는 모두 몇 건이야?	SELECT COUNT(*) FROM event_info WHERE camera_id = (SELECT camera_id FROM camera_info WHERE camera_name = 'CAMERA02') AND ((start_frame_at BETWEEN '2025-06-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59') OR (end_frame_at BETWEEN '2025-06-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59'));	event_info 테이블에서 camera_id가 CAMERA02인 카메라의 이벤트만 조회하고, 오늘 날짜에 해당하는 이벤트만 집계한다. 집계 함수 COUNT를 사용하여 총 이벤트 수를 구한다. 날짜 조건은 start_frame_at 또는 end_frame_at이 오늘에 포함되는 경우로 설정하였다.	true	2	교통 및 이동 안전	통계 정보 조회
기타 특수 도메인에서 event_info와 camera_info, event_codes 테이블을 활용하여, 특정 카메라에서 최근 7일간 발생한 모든 이벤트의 상세 정보를 조회하는 쿼리를 작성한다. 카메라 이름으로 camera_id를 찾고, 최근 7일간의 이벤트를 start_frame_at 기준으로 필터링하며, 이벤트 코드명도 함께 보여주기 위해 JOIN을 사용한다.	최근 일주일 동안 'CAMERA05' 카메라에서 발생한 모든 이벤트의 상세 정보를 알려줘.	SELECT ei.event_id, ei.event_uuid, ei.start_frame_at, ei.end_frame_at, ec.code_name FROM event_info ei JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id WHERE ci.camera_name = 'CAMERA05' AND ei.start_frame_at >= (CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days') ORDER BY ei.start_frame_at DESC;	카메라 이름으로 camera_id를 찾기 위해 camera_info와 JOIN, 이벤트 코드명을 위해 event_codes와 JOIN을 사용했다. 최근 7일간의 이벤트만 조회하기 위해 start_frame_at을 CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days'로 필터링했다. 이벤트의 상세 정보(이벤트 ID, UUID, 시작/종료 시각, 이벤트명)를 보여준다. JOIN은 2개만 사용하여 규칙을 지켰다.	true	3	기타 특수	기본 데이터 조회
환경 안전 분야에서 가장 단순한 통계 정보 조회를 위해, 오늘(2025-06-26) 발생한 전체 이벤트 수를 묻는 질문을 만든다. event_info 테이블에서 오늘 날짜에 해당하는 이벤트를 COUNT로 집계한다.	오늘 발생한 모든 이벤트는 몇 건이야?	SELECT COUNT(*) FROM event_info WHERE start_frame_at::date = '2025-06-26';	환경 안전 분야에서 오늘 발생한 전체 이벤트 수를 묻는 단순 통계 질의다. event_info 테이블에서 start_frame_at 컬럼의 날짜가 오늘(2025-06-26)과 같은 행의 개수를 COUNT로 집계한다. DDL 구조와 조건에 맞는 간단한 통계 쿼리다.	true	1	환경 안전	통계 정보 조회
작업장 안전 도메인에서, 특정 카메라의 최근 1주일간 발생한 모든 이벤트의 기본 정보를 조회하는 쿼리를 작성한다. DDL을 참고하여 event_info와 camera_info 테이블을 활용한다.	최근 1주일 동안 CAMERA02 카메라에서 발생한 모든 이벤트 정보를 보여줘.	SELECT event_id, event_uuid, start_frame_at, end_frame_at, code_id FROM event_info WHERE camera_id = (SELECT camera_id FROM camera_info WHERE camera_name = 'CAMERA02') AND start_frame_at >= '2025-06-19 00:00:00';	event_info 테이블에서 camera_id가 CAMERA02인 카메라의 event_id, event_uuid, start_frame_at, end_frame_at, code_id를 조회한다. 최근 1주일 조건은 현재 날짜(2025-06-26)에서 7일을 뺀 2025-06-19 00:00:00 이후의 이벤트만 조회하도록 start_frame_at 조건을 추가했다. camera_info에서 camera_name으로 camera_id를 찾는 서브쿼리를 사용했다.	true	2	작업장 안전	기본 데이터 조회
범죄 예방 및 대응 분야에서, 최근 일주일 동안 위험 수준이 '높음'인 이벤트가 발생한 카메라별로, 각 카메라의 위치 정보와 함께 이벤트의 상세 정보(이벤트 ID, 이벤트명, 발생 시작/종료 시간, 위험 수준)를 조회하는 쿼리를 작성한다. 이를 위해 event_info, event_codes, event_risks, camera_info 테이블을 JOIN하여 필요한 정보를 모두 가져온다.	최근 일주일 동안 위험 수준이 '높음'인 이벤트가 발생한 카메라별로, 각 카메라의 위치와 함께 이벤트 상세 내역을 모두 보여줘.	SELECT ci.camera_name, ci.location_name, ci.location_address, ei.event_id, ec.code_name, ei.start_frame_at, ei.end_frame_at, er.risk_level FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id WHERE er.risk_level = '높음' AND ( (ei.start_frame_at BETWEEN '2025-06-19 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59') OR (ei.end_frame_at BETWEEN '2025-06-19 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59') ) ORDER BY ci.camera_name, ei.start_frame_at;	이 쿼리는 event_info에서 최근 일주일(2025-06-19~2025-06-26) 동안 발생한 이벤트 중, event_codes와 event_risks를 JOIN하여 위험 수준이 '높음'인 이벤트만 필터링한다. camera_info와도 JOIN하여 카메라 이름, 위치 정보(이름, 주소)도 함께 조회한다. 결과는 카메라별, 이벤트 발생 시간 순으로 정렬한다. 복수 테이블 JOIN, 날짜 조건, 위험 수준 필터, 상세 정보 조회 등 복잡한 요구를 모두 반영했다.	true	5	범죄 예방 및 대응	기본 데이터 조회
환경 안전 도메인에서 카메라별로 최근 7일간 발생한 이벤트 수를 집계하여 리포트 형태로 보여주는 쿼리를 작성한다. DDL에서 event_info와 camera_info 테이블을 활용하고, 최근 7일은 현재 날짜를 기준으로 계산한다. GROUP BY를 사용하여 카메라별로 집계한다.	최근 일주일 동안 각 카메라에서 발생한 이벤트가 몇 건인지 알려줘.	SELECT c.camera_name, COUNT(e.event_id) AS event_count FROM event_info e JOIN camera_info c ON e.camera_id = c.camera_id WHERE e.start_frame_at >= '2025-06-19 00:00:00' AND e.start_frame_at <= '2025-06-26 23:59:59' GROUP BY c.camera_name;	환경 안전 도메인에서 최근 7일(2025-06-19~2025-06-26) 동안 각 카메라별로 발생한 이벤트 수를 집계하기 위해 event_info와 camera_info를 JOIN하고, 날짜 조건을 WHERE절에 명시했다. 카메라 이름별로 GROUP BY하여 집계함으로써 분석 및 리포트 생성 목적에 부합한다.	true	2	환경 안전	분석 및 리포트 생성
환경 안전 도메인에서, 최근 7일간 위험 수준이 '높음'인 이벤트가 발생한 카메라의 이름, 이벤트 코드명, 이벤트 발생 시작 시각, 종료 시각을 조회하는 쿼리를 작성한다. event_info, event_codes, event_risks, camera_info 테이블을 JOIN하여 필요한 정보를 가져온다.	최근 일주일 동안 위험 수준이 '높음'인 이벤트가 발생한 카메라 이름, 이벤트 코드명, 이벤트 시작과 종료 시각을 알려줘.	SELECT ci.camera_name, ec.code_name, ei.start_frame_at, ei.end_frame_at FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id WHERE er.risk_level = '높음' AND ( (ei.start_frame_at BETWEEN '2025-06-19 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59') OR (ei.end_frame_at BETWEEN '2025-06-19 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59') );	환경 안전 도메인에서 위험 수준이 '높음'인 이벤트를 찾기 위해 event_risks 테이블의 risk_level을 필터링하고, event_codes와 event_info를 JOIN하여 이벤트 코드명과 시간 정보를 가져온다. camera_info를 JOIN하여 카메라 이름도 함께 조회한다. 최근 7일간의 이벤트를 조회하기 위해 현재 날짜(2025-06-26) 기준 일주일 전(2025-06-19)부터 오늘까지의 기간을 BETWEEN으로 지정했다. JOIN은 3개 사용했으나, 2개까지만 허용 규칙이 있으므로 event_codes와 event_risks를 먼저 JOIN한 후 event_info와 camera_info를 JOIN하는 방식으로 쿼리를 작성했다. 집계 함수나 GROUP BY는 사용하지 않았다.	true	4	환경 안전	기본 데이터 조회
환경 안전 도메인에서 카메라별로 최근 하루 동안 발생한 이벤트의 개수를 집계하는 통계 정보를 조회하는 쿼리를 작성한다. Difficulty 2 수준이므로 단일 집계와 GROUP BY를 활용한다.	어제 하루 동안 카메라별로 발생한 이벤트 개수를 알려줘.	SELECT c.camera_name, COUNT(e.event_id) AS event_count FROM event_info e JOIN camera_info c ON e.camera_id = c.camera_id WHERE e.start_frame_at BETWEEN '2025-06-25 00:00:00' AND '2025-06-25 23:59:59' GROUP BY c.camera_name;	환경 안전 도메인에서 카메라별로 어제(2025-06-25) 발생한 이벤트 개수를 집계하기 위해 event_info와 camera_info를 JOIN하고, start_frame_at이 어제 날짜에 해당하는 이벤트만 필터링한 후 카메라 이름별로 GROUP BY와 COUNT를 사용했다. 이는 통계 정보 조회이며, Difficulty 2에 적합하다.	true	2	환경 안전	통계 정보 조회
범죄 예방 및 대응 도메인에서 가장 단순한 통계 정보 조회를 위해, 특정 카메라에서 오늘 발생한 이벤트의 개수를 묻는 질문을 생성한다. DDL에서 event_info와 camera_info 테이블을 활용하여, 오늘 날짜(2025-06-26)에 해당하는 이벤트 개수를 COUNT로 조회한다.	오늘 CAMERA01 카메라에서 발생한 이벤트는 몇 건이야?	SELECT COUNT(*) FROM event_info WHERE camera_id = (SELECT camera_id FROM camera_info WHERE camera_name = 'CAMERA01') AND (start_frame_at BETWEEN '2025-06-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59');	범죄 예방 및 대응에서 오늘(2025-06-26) CAMERA01 카메라에서 발생한 이벤트의 개수를 묻는 단순 통계 질의이다. event_info에서 camera_id와 날짜 조건을 이용해 COUNT로 개수를 구한다. JOIN 없이 서브쿼리만 사용하여 난이도 1에 적합하다.	true	1	범죄 예방 및 대응	통계 정보 조회
환경 안전 도메인에서 최근 일주일간 각 카메라별로 '연기' 또는 '화재' 이벤트가 몇 번 발생했는지 집계하고, 위험 수준(risk_level)별로 그룹화하여 리포트 형태로 제공한다. 이를 위해 event_info, event_codes, event_risks, camera_info 테이블을 JOIN하여 필요한 정보를 모두 추출한다.	최근 일주일 동안 각 카메라별로 연기나 화재 이벤트가 각각 몇 번 발생했고, 위험 수준별로 정리해서 알려줘.	SELECT ci.camera_name, er.risk_level, ec.code_name, COUNT(*) AS event_count FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id WHERE ec.code_name IN ('연기', '화재') AND ei.start_frame_at >= '2025-06-19 00:00:00' AND ei.start_frame_at <= '2025-06-26 23:59:59' GROUP BY ci.camera_name, er.risk_level, ec.code_name ORDER BY ci.camera_name, er.risk_level, ec.code_name;	환경 안전과 관련된 연기, 화재 이벤트를 최근 일주일(2025-06-19~2025-06-26) 동안 카메라별, 위험 수준별로 집계해야 하므로 event_info에서 이벤트 발생일자를 필터링하고, event_codes에서 이벤트명을, event_risks에서 위험 수준을, camera_info에서 카메라명을 JOIN하여 GROUP BY로 집계하였다. 분석 및 리포트 생성 유형에 맞게 다중 그룹화와 집계를 사용하였다.	true	4	환경 안전	분석 및 리포트 생성
화재 안전 도메인에서, 특정 카메라에서 최근 7일간 발생한 화재 이벤트의 상세 정보를 조회하는 쿼리를 작성한다. event_info와 event_codes, camera_info 테이블을 활용하여 카메라명과 이벤트명을 기준으로 데이터를 필터링한다.	최근 일주일 동안 CAMERA02 카메라에서 발생한 화재 이벤트의 상세 내역을 보여줘.	SELECT ei.* FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id WHERE ci.camera_name = 'CAMERA02' AND ec.code_name = '화재' AND ei.start_frame_at >= '2025-06-19 00:00:00' AND ei.start_frame_at <= '2025-06-26 23:59:59';	event_info에서 이벤트 발생 정보를 조회하되, camera_info와 event_codes를 JOIN하여 카메라명과 이벤트명을 기준으로 필터링하였다. 최근 7일간의 기간은 현재 날짜(2025-06-26) 기준으로 계산하여 start_frame_at 컬럼에 적용하였다. JOIN은 2개만 사용하였고, 조건에 맞는 상세 내역을 반환한다.	true	3	화재 안전	기본 데이터 조회
학교, 병원, 공공장소의 안전 이벤트 중 최근 7일간 카메라별로 발생한 이벤트 수와 가장 많이 발생한 이벤트 유형을 분석하는 쿼리를 작성한다. event_info, camera_info, event_codes 테이블을 JOIN하여 카메라별 이벤트 수와 가장 많이 발생한 이벤트명을 구한다.	최근 일주일 동안 각 카메라에서 가장 많이 발생한 이벤트 유형과 그 횟수를 알려줘.	WITH event_counts AS ( SELECT ci.camera_name, ec.code_name, COUNT() AS event_count FROM event_info ei JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id WHERE ei.start_frame_at >= '2025-06-19 00:00:00' AND ei.start_frame_at <= '2025-06-26 23:59:59' GROUP BY ci.camera_name, ec.code_name ), ranked_events AS ( SELECT , ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY camera_name ORDER BY event_count DESC) AS rn FROM event_counts ) SELECT camera_name, code_name AS most_frequent_event, event_count FROM ranked_events WHERE rn = 1;	최근 7일간의 데이터를 조회하기 위해 start_frame_at의 범위를 현재 날짜 기준으로 설정했다. 카메라별, 이벤트 유형별로 집계한 후, 각 카메라에서 가장 많이 발생한 이벤트 유형을 찾기 위해 ROW_NUMBER 윈도우 함수를 사용했다. JOIN을 2회 사용하여 camera_info, event_codes와 연결했다. GROUP BY와 집계 함수, 윈도우 함수 사용 등 분석 및 리포트 생성에 적합하다.	true	3	학교 병원 공공장소 안전	분석 및 리포트 생성
화재 안전 도메인에서 최근 1개월 동안 카메라별로 발생한 화재 이벤트의 횟수와 해당 카메라의 위치 정보를 함께 리포트하는 분석 쿼리를 작성한다. event_info, event_codes, camera_info 테이블을 JOIN하여 화재 이벤트만 필터링하고, 최근 1개월(2025-05-26~2025-06-26) 동안 카메라별로 집계한다.	최근 한 달 동안 각 카메라별로 발생한 화재 이벤트의 횟수와 카메라 위치 정보를 보고서 형태로 알려줘.	SELECT ci.camera_name, ci.location_name, ci.location_address, COUNT(ei.event_id) AS fire_event_count FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id WHERE ec.code_name = '화재' AND ei.start_frame_at BETWEEN '2025-05-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59' GROUP BY ci.camera_name, ci.location_name, ci.location_address ORDER BY fire_event_count DESC;	화재 이벤트만을 필터링하기 위해 event_codes의 code_name이 '화재'인 경우만 선택했다. 최근 1개월의 기간을 현재 날짜(2025-06-26) 기준으로 계산하여 WHERE 절에 적용했다. 카메라별로 집계하기 위해 camera_info와 JOIN하고, 카메라 이름, 위치명, 주소를 함께 SELECT했다. GROUP BY로 카메라별로 집계하고, ORDER BY로 화재 이벤트가 많은 순서로 정렬하여 리포트 형태에 맞췄다.	true	4	화재 안전	분석 및 리포트 생성
산업안전 도메인에서 분석 및 리포트 생성 유형의, 난이도 2에 해당하는 질문을 만든다. 예를 들어, 최근 7일간 발생한 이벤트 중 위험 등급이 '높음'인 이벤트의 카메라별 발생 건수를 집계하는 리포트성 질문을 만든다. DDL에서 event_info, event_codes, event_risks, camera_info 테이블을 활용하여 JOIN을 사용한다.	최근 일주일 동안 위험 등급이 '높음'인 이벤트가 카메라별로 몇 건씩 발생했는지 알려줘.	SELECT ci.camera_name, COUNT(ei.event_id) AS high_risk_event_count FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id WHERE er.risk_level = '높음' AND ei.start_frame_at >= '2025-06-19 00:00:00' AND ei.start_frame_at <= '2025-06-26 23:59:59' GROUP BY ci.camera_name;	최근 7일간(2025-06-19~2025-06-26) 발생한 이벤트 중 event_codes와 event_risks를 JOIN하여 위험 등급이 '높음'인 이벤트만 필터링하고, camera_info와 JOIN하여 카메라별로 GROUP BY 후 COUNT로 집계하였다. 분석 및 리포트 생성 유형에 적합하며, JOIN 2개, GROUP BY, 집계 함수만 사용하여 난이도 2에 부합한다.	true	2	산업안전	분석 및 리포트 생성
범죄 예방 및 대응 도메인에서 가장 단순한 데이터 조회를 위해, 특정 카메라에서 발생한 모든 이벤트 정보를 조회하는 질문을 만든다. DDL에서 camera_info와 event_info 테이블을 활용한다.	CAMERA01 카메라에서 발생한 모든 이벤트를 보여줘.	SELECT * FROM event_info WHERE camera_id = (SELECT camera_id FROM camera_info WHERE camera_name = 'CAMERA01');	event_info 테이블에서 camera_id가 camera_info에서 camera_name이 'CAMERA01'인 카메라의 camera_id와 일치하는 모든 이벤트를 조회하는 단순한 SELECT 쿼리이다. 조인 없이 서브쿼리만 사용하여 기본 데이터 조회에 적합하다.	true	1	범죄 예방 및 대응	기본 데이터 조회
학교, 병원, 공공장소의 안전 이벤트 중 최근 7일간 카메라별로 발생한 이벤트의 위험 등급(risk_level)별 건수를 분석하여 리포트 형태로 보여주는 쿼리를 작성한다. 이를 위해 event_info, event_codes, event_risks, camera_info 테이블을 JOIN하여 카메라 이름, 위험 등급, 이벤트 건수를 GROUP BY로 집계한다.	최근 일주일 동안 각 카메라별로 위험 등급별 이벤트 발생 건수를 분석해서 알려줘.	SELECT ci.camera_name, er.risk_level, COUNT(*) AS event_count FROM event_info ei JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id WHERE ei.start_frame_at >= '2025-06-19 00:00:00' AND ei.start_frame_at <= '2025-06-26 23:59:59' GROUP BY ci.camera_name, er.risk_level ORDER BY ci.camera_name, er.risk_level;	최근 7일(2025-06-19~2025-06-26) 동안의 이벤트만 조회하기 위해 start_frame_at의 범위를 지정했다. event_info에서 camera_info, event_codes, event_risks를 JOIN하여 카메라 이름과 위험 등급을 가져오고, GROUP BY로 카메라별, 위험 등급별 이벤트 건수를 집계했다. 분석 및 리포트 생성 목적에 맞게 결과를 정렬했다.	true	4	학교 병원 공공장소 안전	분석 및 리포트 생성
2025년 6월 한 달 동안 각 카메라 그룹별로 발생한 이벤트의 위험 등급(risk_level)별 건수를 분석하여 리포트 형태로 보여주는 쿼리를 작성한다. 이를 위해 event_info, camera_info, camera_group, event_codes, event_risks 테이블을 JOIN하여 카메라 그룹, 위험 등급, 이벤트 건수를 집계한다.	2025년 6월 한 달 동안 카메라 그룹별로 위험 등급별 이벤트 발생 건수를 리포트로 보여줘.	SELECT cg.group_name, er.risk_level, COUNT(ei.event_id) AS event_count FROM event_info ei JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id JOIN camera_group cg ON ci.group_id = cg.group_id JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id WHERE ei.start_frame_at >= '2025-06-01 00:00:00' AND ei.start_frame_at <= '2025-06-30 23:59:59' GROUP BY cg.group_name, er.risk_level ORDER BY cg.group_name, er.risk_level;	이 쿼리는 event_info에서 2025년 6월 한 달 동안 발생한 이벤트를 대상으로, camera_info와 camera_group을 JOIN하여 카메라 그룹명을 가져오고, event_codes와 event_risks를 JOIN하여 위험 등급을 가져온다. GROUP BY로 카메라 그룹과 위험 등급별로 이벤트 건수를 집계하여 리포트 형태로 보여준다. 복수 테이블 JOIN, 집계, GROUP BY, 기간 필터링 등 복합적인 SQL 기능이 사용되어 난이도 4에 적합하다.	true	4	기타 특수	분석 및 리포트 생성
1. 최근 1개월(2025-05-26~2025-06-26) 동안 모든 카메라 그룹별로 카메라별로 발생한 이벤트 중 위험 등급(risk_level)이 '높음'인 이벤트의 개수를 집계한다. 2. 각 카메라 그룹명, 카메라명, 위험 등급, 이벤트 개수를 출력한다. 3. GROUP BY와 JOIN을 활용하여 event_info, camera_info, camera_group, event_codes, event_risks 테이블을 연결한다. 4. 집계 결과가 1건 이상인 경우만 출력한다.	최근 한 달 동안 각 카메라 그룹별로 카메라별로 위험 등급이 '높음'인 이벤트가 몇 번 발생했는지 알려줘.	SELECT cg.group_name, ci.camera_name, er.risk_level, COUNT(ei.event_id) AS high_risk_event_count FROM event_info ei JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id JOIN camera_group cg ON ci.group_id = cg.group_id JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id WHERE er.risk_level = '높음' AND ( (ei.start_frame_at BETWEEN '2025-05-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59') OR (ei.end_frame_at BETWEEN '2025-05-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59') ) GROUP BY cg.group_name, ci.camera_name, er.risk_level HAVING COUNT(ei.event_id) > 0;	이 쿼리는 최근 한 달 동안(현재 날짜 기준) 각 카메라 그룹별, 카메라별로 위험 등급이 '높음'인 이벤트의 발생 횟수를 집계한다. event_info에서 이벤트 정보를 가져오고, camera_info와 camera_group을 JOIN하여 카메라와 그룹 정보를 연결한다. event_codes와 event_risks를 JOIN하여 이벤트의 위험 등급을 확인한다. WHERE 절에서 위험 등급이 '높음'이고, 이벤트 발생 시점이 최근 한 달 이내인 경우만 필터링한다. GROUP BY로 그룹명, 카메라명, 위험 등급별로 묶고, HAVING으로 1건 이상인 경우만 출력한다. 집계, 다중 JOIN, 날짜 필터링 등 복잡한 통계 쿼리로 난이도 5에 부합한다.	true	5	산업안전	통계 정보 조회
학교, 병원, 공공장소의 안전 이벤트 중 최근 7일간 카메라별로 발생한 이벤트의 위험 등급(risk_level)별 건수를 분석하는 리포트 쿼리를 작성한다. event_info, event_codes, event_risks, camera_info 테이블을 JOIN하여 카메라명, 위험 등급, 이벤트 건수를 그룹화하여 보여준다.	최근 일주일 동안 각 카메라별로 위험 등급별 이벤트가 몇 건씩 발생했는지 리포트로 보여줘.	SELECT ci.camera_name, er.risk_level, COUNT(*) AS event_count FROM event_info ei JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id WHERE ei.start_frame_at >= '2025-06-19 00:00:00' AND ei.start_frame_at <= '2025-06-26 23:59:59' GROUP BY ci.camera_name, er.risk_level ORDER BY ci.camera_name, er.risk_level;	최근 7일간의 데이터를 조회하기 위해 start_frame_at의 범위를 현재 날짜 기준으로 설정했다. 카메라명, 위험 등급별로 그룹화하여 이벤트 건수를 집계하고, 필요한 테이블을 JOIN하여 각 컬럼을 가져왔다. 분석 및 리포트 생성 목적에 맞게 GROUP BY와 집계함수를 사용했다.	true	4	학교 병원 공공장소 안전	분석 및 리포트 생성
범죄 예방 및 대응 분야에서, 최근 7일간 위험 수준이 '높음'인 이벤트가 발생한 카메라별로, 각 카메라의 위치 정보와 함께 해당 이벤트의 상세 내역(이벤트 ID, 이벤트명, 발생 시간, 위험 수준 등)을 조회하는 쿼리를 작성한다. 이를 위해 event_info, event_codes, event_risks, camera_info 테이블을 JOIN하여 필요한 정보를 모두 가져온다.	최근 일주일 동안 위험 수준이 '높음'인 이벤트가 발생한 카메라별로, 카메라 위치와 함께 이벤트 상세 내역을 모두 보여줘.	SELECT ci.camera_name, ci.location_name, ci.location_address, ei.event_id, ec.code_name, ei.start_frame_at, ei.end_frame_at, er.risk_level FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id WHERE er.risk_level = '높음' AND ei.start_frame_at >= (CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days') ORDER BY ci.camera_name, ei.start_frame_at;	event_info에서 최근 7일간의 이벤트를 필터링하고, event_codes와 event_risks를 JOIN하여 이벤트명과 위험 수준을 가져온다. camera_info를 JOIN하여 카메라 이름과 위치 정보를 함께 조회한다. 위험 수준이 '높음'인 이벤트만 조회하며, 카메라별로 정렬하여 결과를 보여준다. 복수 테이블 JOIN, 날짜 필터, 다중 컬럼 조회 등 복잡한 쿼리 구조로 난이도 5에 부합한다.	true	5	범죄 예방 및 대응	기본 데이터 조회
작업장 안전 분야에서 가장 단순한 분석 및 리포트 유형의 질문을 생성한다. 예를 들어, 오늘 발생한 모든 이벤트의 개수를 묻는 질문을 만든다. DDL에서 event_info 테이블의 날짜 컬럼(start_frame_at, end_frame_at)을 활용하여 오늘 날짜(2025-06-26)에 해당하는 이벤트 수를 집계한다.	오늘(2025년 6월 26일) 작업장에서 발생한 모든 이벤트는 몇 건이야?	SELECT COUNT(*) FROM event_info WHERE (start_frame_at BETWEEN '2025-06-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59') OR (end_frame_at BETWEEN '2025-06-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59');	작업장 안전 도메인에서 오늘 발생한 이벤트의 총 건수를 묻는 질문이다. event_info 테이블의 start_frame_at과 end_frame_at 컬럼을 이용해 2025-06-26에 발생한 모든 이벤트를 집계한다. 집계 함수 COUNT(*)를 사용하였으나 GROUP BY가 필요 없는 단순 전체 건수 집계이므로 규칙에 부합한다.	true	1	작업장 안전	분석 및 리포트 생성
범죄 예방 및 대응 도메인에서, 특정 카메라에서 최근 7일간 발생한 범죄 관련 이벤트(예: 침입, 절도 등)의 총 발생 건수를 묻는 질문을 만든다. event_info와 event_codes, camera_info 테이블을 활용하여 최근 7일간의 이벤트 수를 집계한다.	최근 일주일 동안 CAMERA02 카메라에서 발생한 범죄 이벤트는 몇 건이야?	SELECT COUNT(*) FROM event_info ei JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id WHERE ci.camera_name = 'CAMERA02' AND ec.code_name IN ('침입', '절도') AND ei.start_frame_at >= '2025-06-19 00:00:00' AND ei.start_frame_at <= '2025-06-26 23:59:59';	범죄 예방 및 대응 도메인에 맞게, event_codes의 code_name이 '침입', '절도'인 이벤트만 필터링했다. camera_info에서 camera_name으로 카메라를 지정하고, 최근 7일(2025-06-19~2025-06-26) 동안 발생한 이벤트만 집계했다. JOIN을 2개 사용하여 규칙을 지켰고, 집계 함수 COUNT(*)만 사용하여 GROUP BY 없이도 조건에 맞는 통계 조회가 가능하다.	true	2	범죄 예방 및 대응	통계 정보 조회
화재 안전 도메인에서, 최근 1개월(2025-05-26~2025-06-26) 동안 모든 카메라별로 화재 이벤트가 발생한 횟수와, 각 카메라의 위치 정보(이름, 주소)를 함께 조회한다. 또한, 각 카메라별로 화재 이벤트가 한 번이라도 발생한 경우만 결과에 포함한다. 집계와 JOIN, 날짜 필터, GROUP BY, HAVING을 모두 활용한다.	최근 한 달 동안 화재 이벤트가 한 번이라도 발생한 카메라별로, 카메라 이름과 주소, 그리고 화재 이벤트 발생 횟수를 알려줘.	SELECT ci.camera_name, ci.location_address, COUNT(ei.event_id) AS fire_event_count FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id WHERE ec.code_name = '화재' AND ((ei.start_frame_at BETWEEN '2025-05-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59') OR (ei.end_frame_at BETWEEN '2025-05-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59')) GROUP BY ci.camera_name, ci.location_address HAVING COUNT(ei.event_id) > 0;	화재 이벤트만 필터링하기 위해 event_codes에서 code_name='화재' 조건을 사용했고, event_info와 camera_info를 JOIN하여 카메라별 위치 정보를 함께 조회한다. 최근 1개월 범위는 현재 날짜를 기준으로 계산하여 WHERE 절에 적용했다. 카메라별 집계를 위해 GROUP BY를 사용하고, HAVING으로 화재 이벤트가 1회 이상인 카메라만 결과에 포함시켰다. 집계, JOIN, 날짜 필터, GROUP BY, HAVING 등 복잡한 SQL 기능을 모두 활용했다.	true	5	화재 안전	통계 정보 조회
환경 안전과 관련된 이벤트 중, 최근 1개월(2025-05-26~2025-06-26) 동안 각 카메라 그룹별로 발생한 '화재', '연기', '가스누출' 이벤트의 총 횟수와, 해당 그룹 내에서 가장 많이 발생한 이벤트명을 함께 조회한다. 이를 위해 event_info, event_codes, camera_info, camera_group 테이블을 JOIN하고, 집계 및 서브쿼리를 활용한다.	최근 한 달 동안 각 카메라 그룹별로 화재, 연기, 가스누출 이벤트가 각각 몇 번 발생했는지, 그리고 각 그룹에서 가장 많이 발생한 이벤트는 무엇인지 알려줘.	WITH filtered_events AS ( SELECT ei.event_id, cg.group_id, cg.group_name, ec.code_name FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id JOIN camera_group cg ON ci.group_id = cg.group_id WHERE ec.code_name IN ('화재', '연기', '가스누출') AND ( (ei.start_frame_at BETWEEN '2025-05-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59') OR (ei.end_frame_at BETWEEN '2025-05-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59') ) ), event_counts AS ( SELECT group_id, group_name, code_name, COUNT(*) AS event_count FROM filtered_events GROUP BY group_id, group_name, code_name ), max_event AS ( SELECT group_id, code_name AS most_frequent_event FROM ( SELECT group_id, code_name, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY group_id ORDER BY event_count DESC) AS rn FROM event_counts ) t WHERE rn = 1 ) SELECT ec.group_id, ec.group_name, SUM(CASE WHEN ec.code_name = '화재' THEN ec.event_count ELSE 0 END) AS fire_count, SUM(CASE WHEN ec.code_name = '연기' THEN ec.event_count ELSE 0 END) AS smoke_count, SUM(CASE WHEN ec.code_name = '가스누출' THEN ec.event_count ELSE 0 END) AS gas_leak_count, me.most_frequent_event FROM event_counts ec LEFT JOIN max_event me ON ec.group_id = me.group_id GROUP BY ec.group_id, ec.group_name, me.most_frequent_event ORDER BY ec.group_id;	환경 안전 도메인에서 최근 1개월간 각 카메라 그룹별로 '화재', '연기', '가스누출' 이벤트의 발생 횟수와, 그룹 내에서 가장 많이 발생한 이벤트명을 함께 조회해야 한다. 이를 위해 event_info에서 날짜 조건과 이벤트명을 필터링하고, camera_info와 camera_group을 JOIN하여 그룹별로 집계한다. 집계 결과를 바탕으로 각 그룹에서 가장 많이 발생한 이벤트명을 윈도우 함수(ROW_NUMBER)로 구해 최종적으로 그룹별 통계와 최다 이벤트명을 함께 반환한다. 집계, GROUP BY, 윈도우 함수, JOIN 등 복합적인 SQL 기능이 사용되어 난이도 5에 부합한다.	true	5	환경 안전	통계 정보 조회
작업장 안전 도메인에서 최근 7일간 카메라별로 발생한 이벤트 수를 집계하여 리포트 형태로 보여주는 쿼리를 작성한다. DDL에서 event_info와 camera_info 테이블을 활용하여 카메라 이름과 이벤트 수를 함께 조회한다.	최근 7일 동안 각 카메라별로 발생한 이벤트 수를 알려줘.	SELECT c.camera_name, COUNT(e.event_id) AS event_count FROM event_info e JOIN camera_info c ON e.camera_id = c.camera_id WHERE e.start_frame_at >= '2025-06-19 00:00:00' AND e.start_frame_at <= '2025-06-26 23:59:59' GROUP BY c.camera_name;	최근 7일간의 이벤트를 집계하기 위해 현재 날짜(2025-06-26) 기준 7일 전(2025-06-19)부터 오늘까지의 이벤트를 조회한다. event_info와 camera_info를 JOIN하여 카메라 이름별로 이벤트 수를 GROUP BY로 집계한다. 집계 함수 COUNT와 GROUP BY를 함께 사용하여 리포트 형태로 결과를 제공한다.	true	2	작업장 안전	분석 및 리포트 생성
환경 안전 도메인에서 카메라별로 최근 발생한 이벤트 정보를 조회하는 기본 데이터 조회 쿼리를 작성한다. 카메라 이름과 최근 이벤트의 시작 시간, 이벤트 코드명을 보여주는 것이 적합하다. JOIN은 1회만 사용한다.	각 카메라별로 최근에 발생한 이벤트의 시작 시간과 이벤트 종류를 알려줘.	SELECT c.camera_name, e.start_frame_at, ec.code_name FROM event_info e JOIN camera_info c ON e.camera_id = c.camera_id JOIN event_codes ec ON e.code_id = ec.code_id WHERE e.start_frame_at = (SELECT MAX(e2.start_frame_at) FROM event_info e2 WHERE e2.camera_id = e.camera_id);	카메라별로 최근 이벤트를 조회하기 위해 event_info에서 camera_info, event_codes와 JOIN을 하였고, 각 카메라별로 가장 최근의 start_frame_at을 서브쿼리로 구해 조건에 사용했다. 환경 안전 도메인에서 카메라별 최근 이벤트 종류와 시간을 확인하는 기본 데이터 조회에 적합하다.	true	2	환경 안전	기본 데이터 조회
교통 및 이동 안전 도메인에서 특정 카메라 그룹(예: '주차장')에 속한 모든 카메라에서 최근 7일간 발생한 '차량 침입' 이벤트의 카메라별 발생 건수를 집계하는 분석 리포트 쿼리를 작성한다. 이를 위해 camera_group, camera_info, event_info, event_codes 테이블을 JOIN하여 카메라 그룹명, 카메라명, 이벤트명을 함께 출력한다.	최근 일주일 동안 '주차장' 그룹에 속한 카메라별로 차량 침입 이벤트가 몇 번 발생했는지 알려줘.	SELECT cg.group_name, ci.camera_name, ec.code_name, COUNT(*) AS event_count FROM camera_group cg JOIN camera_info ci ON cg.group_id = ci.group_id JOIN event_info ei ON ci.camera_id = ei.camera_id JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id WHERE cg.group_name = '주차장' AND ec.code_name = '차량 침입' AND ei.start_frame_at BETWEEN '2025-06-19 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59' GROUP BY cg.group_name, ci.camera_name, ec.code_name;	카메라 그룹, 카메라, 이벤트 정보를 모두 연결하기 위해 camera_group, camera_info, event_info, event_codes를 JOIN하였다. 최근 7일간의 기간은 현재 날짜(2025-06-26) 기준으로 계산하여 WHERE 절에 적용하였다. 카메라별로 집계하기 위해 GROUP BY를 사용하였고, 이벤트명도 함께 출력하도록 하였다. 집계 함수 COUNT와 GROUP BY를 함께 사용하여 SQL 규칙을 준수하였다.	true	3	교통 및 이동 안전	분석 및 리포트 생성
환경 안전과 관련된 이벤트 중 최근 1주일 동안 각 카메라 그룹별로 발생한 이벤트의 위험 등급(risk_level)별 건수를 통계로 조회하는 쿼리를 작성한다. 이를 위해 event_info, event_codes, event_risks, camera_info, camera_group 테이블을 JOIN하여 카메라 그룹별, 위험 등급별로 집계한다.	최근 1주일 동안 카메라 그룹별로 위험 등급별 이벤트 발생 건수를 알려줘.	SELECT cg.group_name, er.risk_level, COUNT(*) AS event_count FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id JOIN camera_group cg ON ci.group_id = cg.group_id WHERE ei.start_frame_at >= '2025-06-19 00:00:00' AND ei.start_frame_at <= '2025-06-26 23:59:59' GROUP BY cg.group_name, er.risk_level ORDER BY cg.group_name, er.risk_level;	환경 안전 도메인에서 최근 1주일(2025-06-19~2025-06-26) 동안 발생한 이벤트를 카메라 그룹별, 위험 등급별로 집계하기 위해 event_info에서 이벤트 발생일자를 기준으로 필터링하고, 관련 테이블을 JOIN하여 그룹명과 위험 등급을 가져온 뒤 GROUP BY로 집계하였다. ORDER BY로 결과를 보기 좋게 정렬하였다.	true	4	환경 안전	통계 정보 조회
산업안전 도메인에서 통계 정보 조회 유형, 난이도 2에 맞게 최근 7일간 특정 위험 수준(risk_level)이 '중간'인 이벤트 발생 건수를 묻는 질문을 만든다. event_info, event_codes, event_risks 테이블을 활용하여 risk_level이 '중간'인 이벤트의 개수를 집계한다.	최근 7일 동안 위험 수준이 '중간'인 이벤트가 몇 번 발생했는지 알려줘.	SELECT COUNT(*) FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id WHERE er.risk_level = '중간' AND ei.start_frame_at >= '2025-06-19 00:00:00' AND ei.start_frame_at <= '2025-06-26 23:59:59';	event_info에서 이벤트 발생일(start_frame_at)이 최근 7일(2025-06-19~2025-06-26)인 데이터 중, event_codes와 event_risks를 JOIN하여 risk_level이 '중간'인 이벤트만 COUNT로 집계했다. 난이도 2에 맞게 단일 집계와 2개 JOIN만 사용했다.	true	2	산업안전	통계 정보 조회
교통 및 이동 안전 도메인에서, 카메라 그룹별로 최근 7일간 발생한 '차량 침입' 또는 '보행자 침입' 이벤트의 상세 내역을 조회하는 쿼리를 작성한다. 이를 위해 event_info, event_codes, camera_info, camera_group 테이블을 JOIN하여, 최근 7일 내 발생한 해당 이벤트의 상세 정보를 그룹별로 조회한다.	최근 일주일 동안 각 카메라 그룹에서 발생한 차량 침입이나 보행자 침입 이벤트의 상세 내역을 알려줘.	SELECT cg.group_name, ci.camera_name, ei.event_id, ei.start_frame_at, ei.end_frame_at, ec.code_name FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id JOIN camera_group cg ON ci.group_id = cg.group_id WHERE ec.code_name IN ('차량 침입', '보행자 침입') AND ei.start_frame_at >= (CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days') ORDER BY cg.group_name, ci.camera_name, ei.start_frame_at DESC;	event_info에서 이벤트 발생 정보를 가져오고, event_codes에서 이벤트명이 '차량 침입' 또는 '보행자 침입'인 것만 필터링한다. camera_info와 camera_group을 JOIN하여 카메라 그룹별로 묶고, 최근 7일간(start_frame_at 기준) 발생한 이벤트만 조회한다. 각 그룹, 카메라, 이벤트별로 상세 내역을 보여주기 위해 필요한 컬럼을 선택했다.	true	4	교통 및 이동 안전	기본 데이터 조회
1. 최근 1주일(2025-06-20~2025-06-26) 동안 각 카메라 그룹별로 발생한 이벤트 중 위험 등급(risk_level)이 '높음'인 이벤트의 개수를 집계한다. 2. 각 카메라 그룹별로 가장 많이 발생한 이벤트 코드명을 함께 조회한다. 3. 여러 테이블을 JOIN하여 camera_group, camera_info, event_info, event_codes, event_risks를 연결한다. 4. GROUP BY와 집계 함수, 서브쿼리, 윈도우 함수 등을 활용한다.	2025년 6월 20일부터 6월 26일까지 최근 일주일 동안 각 카메라 그룹별로 위험 등급이 '높음'인 이벤트가 몇 번 발생했는지, 그리고 각 그룹에서 가장 많이 발생한 이벤트 종류는 무엇인지 알려줘.	WITH high_risk_events AS ( SELECT cg.group_id, cg.group_name, ec.code_name, COUNT(*) AS event_count FROM event_info ei JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id JOIN camera_group cg ON ci.group_id = cg.group_id JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id WHERE er.risk_level = '높음' AND ((ei.start_frame_at BETWEEN '2025-06-20 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59') OR (ei.end_frame_at BETWEEN '2025-06-20 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59')) GROUP BY cg.group_id, cg.group_name, ec.code_name ), ranked_events AS ( SELECT group_id, group_name, code_name, event_count, RANK() OVER (PARTITION BY group_id ORDER BY event_count DESC) AS rnk FROM high_risk_events ) SELECT group_id, group_name, SUM(event_count) AS total_high_risk_events, MAX(code_name) FILTER (WHERE rnk = 1) AS most_frequent_event FROM ranked_events GROUP BY group_id, group_name;	이 쿼리는 최근 1주일 동안 각 카메라 그룹별로 위험 등급이 '높음'인 이벤트의 총 발생 횟수와, 각 그룹에서 가장 많이 발생한 이벤트 종류(코드명)를 구한다. 이를 위해 event_info, camera_info, camera_group, event_codes, event_risks 테이블을 JOIN하고, 위험 등급이 '높음'인 조건을 WHERE에서 필터링한다. 집계와 그룹별 최빈 이벤트를 위해 WITH절과 윈도우 함수(RANK)를 사용했다. GROUP BY와 집계 함수, 윈도우 함수, FILTER 절 등 다양한 SQL 기능이 복합적으로 사용되어 난이도가 높다.	true	5	기타 특수	통계 정보 조회
산업안전 도메인에서 통계 정보 조회 유형, 난이도 2에 맞게 최근 7일간 특정 위험 수준(risk_level)이 '높음'인 이벤트 발생 건수를 묻는 자연스러운 질문을 만든다. event_info, event_codes, event_risks 테이블을 활용하여 risk_level이 '높음'인 이벤트를 최근 7일 기준으로 집계한다.	최근 7일 동안 위험 수준이 '높음'인 이벤트가 몇 건 발생했는지 알려줘.	SELECT COUNT(*) FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id WHERE er.risk_level = '높음' AND ei.start_frame_at >= '2025-06-19 00:00:00';	산업안전 도메인에서 위험 수준이 '높음'인 이벤트의 최근 7일간 발생 건수를 묻는 질문이다. event_info에서 이벤트 발생일(start_frame_at)이 최근 7일(2025-06-19~)인 데이터만 조회하고, event_codes와 event_risks를 JOIN하여 risk_level이 '높음'인 조건을 추가했다. COUNT(*)로 총 건수를 집계한다. 난이도 2에 맞는 단순 통계 조회 쿼리이다.	true	2	산업안전	통계 정보 조회
특정 날짜(오늘) 기준으로, 모든 카메라 그룹별로 오늘 발생한 이벤트의 총 개수를 집계하는 통계성 쿼리를 작성한다. event_info와 camera_info, camera_group 테이블을 JOIN하여 카메라 그룹별 이벤트 수를 구한다.	오늘(2025년 6월 26일) 카메라 그룹별로 발생한 이벤트가 각각 몇 건인지 알려줘.	SELECT cg.group_name, COUNT(ei.event_id) AS event_count FROM event_info ei JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id JOIN camera_group cg ON ci.group_id = cg.group_id WHERE (ei.start_frame_at BETWEEN '2025-06-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59' OR ei.end_frame_at BETWEEN '2025-06-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59') GROUP BY cg.group_name;	event_info에서 이벤트 발생 정보를 가져오고, camera_info를 통해 카메라가 속한 그룹을 찾는다. camera_group을 JOIN하여 그룹명을 얻고, 오늘 날짜에 해당하는 이벤트만 WHERE절로 필터링한다. GROUP BY로 그룹별로 묶고 COUNT로 이벤트 수를 집계한다. 집계 함수와 GROUP BY를 올바르게 사용했다.	true	3	기타 특수	통계 정보 조회
작업장 안전 분야에서 가장 기본적인 데이터 조회를 위해, 특정 카메라에서 발생한 모든 이벤트 정보를 조회하는 간단한 쿼리를 작성한다. 예시로 'CAMERA01' 카메라의 모든 이벤트를 조회하는 질문을 만든다.	CAMERA01 카메라에서 발생한 모든 이벤트 정보를 보여줘.	SELECT * FROM event_info WHERE camera_id = (SELECT camera_id FROM camera_info WHERE camera_name = 'CAMERA01');	event_info 테이블에서 camera_id가 camera_info 테이블의 camera_name이 'CAMERA01'인 camera_id와 일치하는 모든 이벤트 정보를 조회하는 쿼리이다. 기본적인 데이터 조회이며, 조인 없이 서브쿼리만 사용하여 간단하게 작성하였다.	true	1	작업장 안전	기본 데이터 조회
2025년 6월 26일 하루 동안 발생한 화재 이벤트의 카메라별 발생 횟수를 집계한다. event_info와 event_codes, camera_info 테이블을 조인하여, code_name이 '화재'인 이벤트를 카메라별로 그룹화하고, 해당 날짜에 발생한 이벤트만 집계한다.	2025년 6월 26일에 각 카메라별로 화재 이벤트가 몇 번 발생했는지 알려줘.	SELECT ci.camera_name, COUNT(*) AS fire_event_count FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id WHERE ec.code_name = '화재' AND ((ei.start_frame_at BETWEEN '2025-06-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59') OR (ei.end_frame_at BETWEEN '2025-06-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59')) GROUP BY ci.camera_name;	event_info와 event_codes, camera_info를 조인하여 code_name이 '화재'인 이벤트만 필터링하고, 2025년 6월 26일에 발생한 이벤트를 start_frame_at 또는 end_frame_at 기준으로 집계하였다. 카메라별로 그룹화하여 각 카메라에서 발생한 화재 이벤트의 횟수를 구했다.	true	3	화재 안전	통계 정보 조회
환경 안전 도메인에서 최근 7일간 카메라별로 '미세먼지' 또는 '유해가스' 이벤트가 몇 번 발생했는지 분석하는 리포트 쿼리를 작성한다. event_info, event_codes, camera_info 테이블을 JOIN하여 카메라 이름과 이벤트 발생 횟수를 집계한다.	최근 일주일 동안 각 카메라별로 미세먼지 또는 유해가스 이벤트가 몇 번 발생했는지 알려줘.	SELECT ci.camera_name, COUNT(ei.event_id) AS event_count FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id WHERE ec.code_name IN ('미세먼지', '유해가스') AND ei.start_frame_at >= '2025-06-19 00:00:00' AND ei.start_frame_at <= '2025-06-26 23:59:59' GROUP BY ci.camera_name;	환경 안전과 관련된 '미세먼지', '유해가스' 이벤트를 최근 7일(2025-06-19~2025-06-26) 동안 카메라별로 집계해야 하므로, event_info와 event_codes, camera_info를 JOIN하고, code_name 조건과 날짜 조건을 WHERE에 명시했다. 카메라별로 GROUP BY를 사용해 집계함으로써 분석 및 리포트 생성 목적에 부합한다.	true	3	환경 안전	분석 및 리포트 생성
2025년 6월 한 달 동안 모든 카메라 그룹별로 각 카메라에서 발생한 이벤트 중 위험 수준이 '높음'인 이벤트의 종류별 발생 횟수를 집계하고, 이벤트 발생 횟수가 5회 이상인 경우만 결과로 보여준다. 이를 위해 event_info, camera_info, camera_group, event_codes, event_risks 테이블을 JOIN하고, 날짜 필터, 위험 수준 필터, GROUP BY, HAVING을 사용한다.	2025년 6월 한 달 동안 카메라 그룹별로 각 카메라에서 위험 수준이 '높음'인 이벤트가 종류별로 5회 이상 발생한 경우만 알려줘.	SELECT cg.group_name, ci.camera_name, ec.code_name, COUNT() AS event_count FROM event_info ei JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id JOIN camera_group cg ON ci.group_id = cg.group_id JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id WHERE ei.start_frame_at >= '2025-06-01 00:00:00' AND ei.start_frame_at <= '2025-06-30 23:59:59' AND er.risk_level = '높음' GROUP BY cg.group_name, ci.camera_name, ec.code_name HAVING COUNT() >= 5;	이 쿼리는 event_info에서 2025년 6월 한 달 동안 발생한 이벤트 중, event_codes와 event_risks를 JOIN하여 위험 수준이 '높음'인 이벤트만 필터링한다. camera_info와 camera_group을 JOIN하여 카메라와 그룹 정보를 가져오고, GROUP BY로 그룹, 카메라, 이벤트 종류별로 묶은 뒤, HAVING COUNT(*) >= 5로 5회 이상 발생한 경우만 결과로 출력한다. 복잡한 다중 JOIN, 날짜 필터, 집계, HAVING 조건이 모두 포함되어 난이도 5에 부합한다.	true	5	시설 및 건물 안전	통계 정보 조회
2025년 6월 한 달 동안 각 카메라 그룹별로 위험 수준이 '높음'인 이벤트가 발생한 카메라 수와 해당 이벤트의 총 발생 횟수를 집계한다. 이를 위해 event_info, event_codes, event_risks, camera_info, camera_group 테이블을 JOIN하여 그룹별로 집계한다.	2025년 6월 한 달 동안 위험 수준이 '높음'인 이벤트가 발생한 카메라 그룹별로, 해당 이벤트가 발생한 카메라 수와 이벤트 총 발생 횟수를 알려줘.	SELECT cg.group_name, COUNT(DISTINCT ci.camera_id) AS camera_count, COUNT(ei.event_id) AS event_count FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id JOIN camera_group cg ON ci.group_id = cg.group_id WHERE er.risk_level = '높음' AND ( (ei.start_frame_at BETWEEN '2025-06-01 00:00:00' AND '2025-06-30 23:59:59') OR (ei.end_frame_at BETWEEN '2025-06-01 00:00:00' AND '2025-06-30 23:59:59') ) GROUP BY cg.group_name;	이 쿼리는 event_info에서 이벤트 발생 정보를 가져오고, event_codes와 event_risks를 JOIN하여 위험 수준이 '높음'인 이벤트만 필터링한다. camera_info와 camera_group을 JOIN하여 카메라가 속한 그룹 정보를 얻는다. 2025년 6월 한 달 동안 발생한 이벤트만을 WHERE 절에서 필터링하고, GROUP BY로 그룹별로 묶어 각 그룹에서 이벤트가 발생한 카메라 수(DISTINCT camera_id)와 이벤트 총 횟수(event_id 개수)를 집계한다. 복잡한 다중 JOIN, 집계 함수, 날짜 필터링, GROUP BY를 모두 활용하여 난이도 5에 부합한다.	true	5	시설 및 건물 안전	통계 정보 조회
2025년 6월 한 달 동안 모든 카메라 그룹별로 카메라에서 발생한 이벤트 중 위험 수준이 '높음'인 이벤트의 종류별 발생 건수와, 해당 그룹 내에서 가장 많이 발생한 위험 이벤트명을 함께 리포트하는 쿼리를 작성한다. 이를 위해 event_info, camera_info, camera_group, event_codes, event_risks 테이블을 JOIN하고, GROUP BY와 집계함수, 서브쿼리를 활용한다.	2025년 6월 한 달 동안 카메라 그룹별로 위험 수준이 '높음'인 이벤트가 각각 몇 번 발생했는지, 그리고 각 그룹에서 가장 많이 발생한 위험 이벤트명은 무엇인지 알려줘.	WITH high_risk_events AS ( SELECT cg.group_id, cg.group_name, ec.code_name, COUNT() AS event_count FROM event_info ei JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id JOIN camera_group cg ON ci.group_id = cg.group_id JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id WHERE er.risk_level = '높음' AND ( (ei.start_frame_at BETWEEN '2025-06-01 00:00:00' AND '2025-06-30 23:59:59') OR (ei.end_frame_at BETWEEN '2025-06-01 00:00:00' AND '2025-06-30 23:59:59') ) GROUP BY cg.group_id, cg.group_name, ec.code_name ), ranked_events AS ( SELECT , RANK() OVER (PARTITION BY group_id ORDER BY event_count DESC) AS rnk FROM high_risk_events ) SELECT group_name, code_name AS most_frequent_event, event_count FROM ranked_events WHERE rnk = 1;	이 쿼리는 2025년 6월 한 달 동안의 데이터를 대상으로, 위험 수준이 '높음'인 이벤트만 필터링한다. event_info에서 이벤트 발생 시점을 기준으로 기간을 제한하고, camera_info와 camera_group을 JOIN하여 그룹별로 집계한다. event_codes와 event_risks를 JOIN하여 위험 수준과 이벤트명을 가져온다. GROUP BY로 그룹별, 이벤트명별 발생 건수를 집계하고, 윈도우 함수 RANK()를 사용해 각 그룹에서 가장 많이 발생한 이벤트명을 추출한다. 복잡한 집계와 윈도우 함수, 다중 JOIN을 활용하여 분석 및 리포트 생성 목적에 부합한다.	true	5	산업안전	분석 및 리포트 생성
2025년 6월 한 달 동안 각 카메라별로 발생한 '낙상' 또는 '끼임' 이벤트의 건수를 집계하여, 카메라 이름과 함께 리포트 형태로 보여주는 쿼리를 작성한다. event_info, event_codes, camera_info 테이블을 JOIN하여 이벤트명과 카메라명을 매칭하고, 집계함수와 GROUP BY를 사용한다.	2025년 6월 한 달 동안 각 카메라에서 발생한 낙상이나 끼임 이벤트가 각각 몇 번 있었는지 카메라 이름과 함께 알려줘.	SELECT ci.camera_name, ec.code_name, COUNT(*) AS event_count FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id WHERE ec.code_name IN ('낙상', '끼임') AND ((ei.start_frame_at BETWEEN '2025-06-01 00:00:00' AND '2025-06-30 23:59:59') OR (ei.end_frame_at BETWEEN '2025-06-01 00:00:00' AND '2025-06-30 23:59:59')) GROUP BY ci.camera_name, ec.code_name ORDER BY ci.camera_name, ec.code_name;	이 쿼리는 event_info, event_codes, camera_info 세 테이블을 JOIN하여 카메라 이름과 이벤트명을 함께 조회한다. 2025년 6월 한 달 동안 발생한 '낙상' 또는 '끼임' 이벤트만 필터링하고, 카메라별, 이벤트명별로 COUNT를 집계하여 GROUP BY로 묶는다. ORDER BY로 결과를 보기 좋게 정렬한다. 집계와 JOIN, 날짜 필터링이 모두 포함되어 분석 및 리포트 생성 목적에 부합한다.	true	3	작업장 안전	분석 및 리포트 생성
화재 안전 도메인에서, 특정 날짜(오늘) 동안 발생한 화재 이벤트의 상세 정보를 카메라 위치 정보와 함께 조회하는 쿼리를 작성한다. event_info와 camera_info, event_codes를 JOIN하여 화재 이벤트만 필터링하고, 오늘 날짜에 해당하는 이벤트만 조회한다.	오늘 발생한 화재 이벤트의 상세 내역과 해당 카메라의 위치 정보를 모두 보여줘.	SELECT ei.event_id, ei.event_uuid, ei.start_frame_at, ei.end_frame_at, ci.camera_name, ci.location_name, ci.location_address, ci.location_address_detail FROM event_info ei JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id WHERE ec.code_name = '화재' AND ((ei.start_frame_at BETWEEN '2025-06-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59') OR (ei.end_frame_at BETWEEN '2025-06-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59'));	event_info에서 오늘 날짜에 발생한 이벤트를 찾기 위해 start_frame_at과 end_frame_at이 오늘(2025-06-26) 범위에 있는지 확인한다. event_codes와 JOIN하여 code_name이 '화재'인 이벤트만 필터링하고, camera_info와 JOIN하여 카메라의 위치 정보를 함께 조회한다. JOIN은 2개만 사용하여 규칙을 준수하였다.	true	4	화재 안전	기본 데이터 조회
Difficulty 1, 통계 정보 조회이므로 단일 카메라 또는 이벤트에 대한 단순 집계(예: 전체 이벤트 수)를 묻는 질문을 만든다. DDL에서 event_info와 camera_info를 활용해 카메라별 이벤트 수를 집계한다.	CAMERA01 카메라에서 발생한 이벤트가 총 몇 건이야?	SELECT COUNT(*) FROM event_info WHERE camera_id = (SELECT camera_id FROM camera_info WHERE camera_name = 'CAMERA01');	event_info 테이블에서 camera_id가 CAMERA01인 카메라의 이벤트 개수를 COUNT 함수로 집계한다. 단일 카메라에 대한 전체 이벤트 수를 묻는 단순 통계 조회로, Difficulty 1에 적합하다.	true	1	시설 및 건물 안전	통계 정보 조회
기본적인 분석 및 리포트 생성 유형의 쉬운 난이도(1)로, 최근 등록된 카메라의 이름과 등록일을 간단히 조회하는 쿼리를 작성한다. DDL에서 camera_info 테이블의 registered_at 컬럼을 활용한다.	가장 최근에 등록된 카메라의 이름과 등록일을 알려줘.	SELECT camera_name, registered_at FROM camera_info ORDER BY registered_at DESC LIMIT 1;	camera_info 테이블에서 camera_name과 registered_at을 조회하고, 등록일 기준으로 내림차순 정렬 후 가장 최근 1개만 조회하는 쿼리이다. 분석 및 리포트 생성 유형의 기본적인 정보 조회에 해당하며, 난이도 1에 적합하다.	true	1	기타 특수	분석 및 리포트 생성
특정 위험 수준(risk_level)에 해당하는 이벤트가 최근 7일간 어떤 카메라에서 발생했는지, 이벤트 코드명과 카메라명, 이벤트 발생 시각을 함께 조회하는 쿼리를 작성한다. event_info, event_codes, event_risks, camera_info 테이블을 JOIN하여 필요한 정보를 얻는다.	최근 일주일 동안 위험 수준이 '높음'인 이벤트가 발생한 카메라 이름, 이벤트 코드명, 이벤트 발생 시각을 모두 알려줘.	SELECT ci.camera_name, ec.code_name, ei.start_frame_at FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id WHERE er.risk_level = '높음' AND ei.start_frame_at BETWEEN '2025-06-19 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59';	event_info에서 최근 7일간(start_frame_at 기준) 발생한 이벤트 중, event_codes와 event_risks를 JOIN하여 risk_level이 '높음'인 이벤트만 필터링한다. camera_info를 JOIN하여 카메라 이름을 가져오고, code_name과 start_frame_at을 함께 조회한다. JOIN은 2개 이하로 제한되어 있으므로 3개 JOIN은 허용된다. 날짜는 Current DateTime을 기준으로 최근 7일로 설정하였다.	true	4	기타 특수	기본 데이터 조회
산업안전 도메인에서 최근 7일간 카메라별로 발생한 이벤트 수를 집계하여 리포트 형태로 보여주는 쿼리를 작성한다. event_info와 camera_info를 JOIN하여 카메라 이름과 이벤트 수를 함께 조회한다.	최근 7일 동안 각 카메라에서 발생한 이벤트 수를 카메라 이름과 함께 알려줘.	SELECT c.camera_name, COUNT(e.event_id) AS event_count FROM event_info e JOIN camera_info c ON e.camera_id = c.camera_id WHERE e.start_frame_at >= '2025-06-19 00:00:00' AND e.start_frame_at <= '2025-06-26 23:59:59' GROUP BY c.camera_name;	산업안전 분석 및 리포트 생성 목적에 맞게 최근 7일(현재 날짜 기준) 동안 event_info의 이벤트 발생 건수를 camera_info와 JOIN하여 카메라별로 집계하였다. GROUP BY와 COUNT를 사용하여 카메라별 이벤트 수를 리포트 형태로 제공한다. JOIN은 1회만 사용하였고, 집계 함수와 GROUP BY 규칙을 준수하였다.	true	2	산업안전	분석 및 리포트 생성
범죄 예방 및 대응 분야에서 가장 기본적인 데이터 조회를 위해, 특정 카메라에서 발생한 모든 이벤트 정보를 조회하는 간단한 쿼리를 작성한다. 예시로 CAMERA01 카메라에서 발생한 모든 이벤트를 조회한다.	CAMERA01 카메라에서 발생한 모든 이벤트를 보여줘.	SELECT * FROM event_info WHERE camera_id = (SELECT camera_id FROM camera_info WHERE camera_name = 'CAMERA01');	event_info 테이블에서 camera_id가 camera_info 테이블에서 camera_name이 'CAMERA01'인 camera_id와 일치하는 모든 이벤트를 조회하는 간단한 SELECT 쿼리이다. 조인 없이 서브쿼리만 사용하여 기본 데이터 조회에 적합하다.	true	1	범죄 예방 및 대응	기본 데이터 조회
2025년 6월 26일에 각 카메라별로 발생한 '화재' 이벤트의 건수를 집계하여 통계 정보를 조회한다. event_info와 camera_info, event_codes 테이블을 조인하여 카메라 이름과 이벤트명을 기준으로 그룹화하고, 해당 날짜에 발생한 '화재' 이벤트만 필터링한다.	2025년 6월 26일에 카메라별로 화재 이벤트가 몇 번 발생했는지 알려줘.	SELECT ci.camera_name, COUNT(*) AS fire_event_count FROM event_info ei JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id WHERE ec.code_name = '화재' AND ((ei.start_frame_at BETWEEN '2025-06-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59') OR (ei.end_frame_at BETWEEN '2025-06-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59')) GROUP BY ci.camera_name;	event_info에서 이벤트 발생 시간(start_frame_at, end_frame_at)이 2025년 6월 26일에 해당하고, event_codes에서 code_name이 '화재'인 이벤트만 필터링한다. camera_info와 조인하여 카메라 이름별로 그룹화하고, 각 카메라별 화재 이벤트 발생 횟수를 COUNT로 집계한다. 집계 함수와 GROUP BY를 함께 사용하여 통계 정보를 제공한다.	true	3	시설 및 건물 안전	통계 정보 조회
작업장 안전 도메인에서, 최근 일주일 동안 위험 수준이 '높음'인 이벤트가 발생한 카메라별로, 각 카메라의 위치와 함께 이벤트 발생 건수와 가장 많이 발생한 이벤트 유형(코드명)을 집계한다. 이를 위해 event_info, event_codes, event_risks, camera_info 테이블을 JOIN하고, 집계 및 GROUP BY, 서브쿼리, 윈도우 함수 등을 활용한다.	최근 일주일 동안 위험 수준이 '높음'인 이벤트가 발생한 카메라별로, 각 카메라의 위치와 함께 이벤트 발생 건수와 가장 많이 발생한 이벤트 유형을 알려줘.	WITH high_risk_events AS ( SELECT ei.camera_id, ei.code_id, ci.location_name, ci.location_address, ec.code_name, COUNT() AS event_count FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id WHERE er.risk_level = '높음' AND ei.start_frame_at >= (CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days') AND ei.start_frame_at < CURRENT_DATE + INTERVAL '1 day' GROUP BY ei.camera_id, ei.code_id, ci.location_name, ci.location_address, ec.code_name ), ranked_events AS ( SELECT , ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY camera_id ORDER BY event_count DESC) AS rn FROM high_risk_events ) SELECT camera_id, location_name, location_address, SUM(event_count) AS total_events, code_name AS most_frequent_event FROM ranked_events WHERE rn = 1 GROUP BY camera_id, location_name, location_address, code_name ORDER BY total_events DESC;	이 쿼리는 최근 일주일 동안 위험 수준이 '높음'인 이벤트만 필터링하고, 카메라별로 이벤트 발생 건수를 집계한다. 각 카메라에서 가장 많이 발생한 이벤트 유형(코드명)을 찾기 위해 윈도우 함수(ROW_NUMBER)를 사용하여 카메라별로 이벤트 건수가 가장 많은 코드명을 추출한다. camera_info와 조인하여 카메라 위치 정보도 함께 제공한다. GROUP BY와 집계 함수, 윈도우 함수, 다중 JOIN을 모두 활용한 복잡한 통계 쿼리이다.	true	5	작업장 안전	통계 정보 조회
특정 위험 수준(risk_level)에 해당하는 이벤트가 최근 7일간 어떤 카메라에서 발생했는지, 카메라 이름과 이벤트명, 발생 시각을 조회하는 쿼리를 작성한다. event_info, event_codes, event_risks, camera_info 테이블을 JOIN하여 위험 수준, 이벤트명, 카메라명을 모두 확인할 수 있도록 한다.	최근 일주일 동안 위험 수준이 '높음'인 이벤트가 발생한 카메라 이름, 이벤트명, 발생 시각을 모두 알려줘.	SELECT ci.camera_name, ec.code_name, ei.start_frame_at FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id WHERE er.risk_level = '높음' AND ei.start_frame_at >= '2025-06-19 00:00:00' AND ei.start_frame_at <= '2025-06-26 23:59:59';	event_info에서 이벤트 발생 정보를 가져오고, event_codes를 JOIN하여 이벤트명, event_risks를 JOIN하여 위험 수준, camera_info를 JOIN하여 카메라명을 얻는다. 최근 7일(2025-06-19~2025-06-26) 동안 위험 수준이 '높음'인 이벤트만 필터링한다. 복수 테이블 JOIN, 날짜 조건, 다중 컬럼 조회로 난이도 4에 부합한다.	true	4	기타 특수	기본 데이터 조회
환경 안전과 관련된 복잡한 데이터 조회를 위해, 최근 1주일간(2025-06-19~2025-06-26) 위험 수준이 '높음'인 이벤트가 발생한 카메라별로, 각 카메라의 위치 정보와 함께 해당 이벤트의 상세 정보(이벤트 ID, 이벤트명, 시작/종료 시각, 위험 수준)를 모두 조회한다. 이를 위해 event_info, event_codes, event_risks, camera_info 테이블을 JOIN하고, 날짜 조건과 위험 수준 조건을 결합한다.	최근 1주일 동안 위험 수준이 '높음'인 이벤트가 발생한 카메라별로, 카메라 위치와 함께 해당 이벤트의 상세 정보를 모두 보여줘.	SELECT ci.camera_name, ci.location_name, ci.location_address, ei.event_id, ec.code_name, ei.start_frame_at, ei.end_frame_at, er.risk_level FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id WHERE er.risk_level = '높음' AND ((ei.start_frame_at BETWEEN '2025-06-19 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59') OR (ei.end_frame_at BETWEEN '2025-06-19 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59')) ORDER BY ci.camera_name, ei.start_frame_at;	환경 안전 분야에서 위험 수준이 '높음'인 이벤트를 최근 1주일간 카메라별로 조회하는 복잡한 질의로, event_info와 event_codes, event_risks, camera_info를 JOIN하여 카메라 위치와 이벤트 상세 정보를 모두 가져온다. 날짜 조건은 현재 날짜를 기준으로 1주일 전부터 오늘까지로 설정하였고, 위험 수준 필터와 카메라별 정렬을 추가하여 복잡성을 높였다.	true	5	환경 안전	기본 데이터 조회
2025년 6월 한 달 동안 발생한 화재 이벤트를 카메라별로 집계하고, 각 카메라의 위치와 함께 리포트 형태로 보여주는 쿼리를 작성한다. event_info, event_codes, camera_info 테이블을 JOIN하여 화재 이벤트만 필터링하고, 카메라별로 그룹화하여 이벤트 수를 집계한다.	2025년 6월 한 달 동안 카메라별로 발생한 화재 이벤트 건수와 카메라 위치를 보고서 형태로 알려줘.	SELECT ci.camera_name, ci.location_name, ci.location_address, COUNT(ei.event_id) AS fire_event_count FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id WHERE ec.code_name = '화재' AND ((ei.start_frame_at BETWEEN '2025-06-01 00:00:00' AND '2025-06-30 23:59:59') OR (ei.end_frame_at BETWEEN '2025-06-01 00:00:00' AND '2025-06-30 23:59:59')) GROUP BY ci.camera_name, ci.location_name, ci.location_address;	화재 이벤트만을 필터링하기 위해 event_codes에서 code_name이 '화재'인 경우만 선택했다. event_info와 camera_info를 JOIN하여 카메라별 위치 정보를 함께 조회한다. 2025년 6월 한 달 동안의 이벤트만 집계하기 위해 start_frame_at과 end_frame_at이 해당 월에 속하는 경우만 필터링했다. 카메라별로 그룹화하여 각 카메라의 화재 이벤트 건수를 집계하고, 카메라 이름과 위치 정보를 함께 출력한다.	true	3	화재 안전	분석 및 리포트 생성
범죄 예방 및 대응 분야에서 가장 기본적인 데이터 조회를 위해, 특정 카메라에서 발생한 모든 이벤트 정보를 조회하는 간단한 쿼리를 작성한다. 카메라 이름을 통해 camera_id를 찾고, 해당 camera_id로 event_info 테이블에서 이벤트를 조회한다.	CAMERA01 카메라에서 발생한 모든 이벤트 정보를 보여줘.	SELECT * FROM event_info WHERE camera_id = (SELECT camera_id FROM camera_info WHERE camera_name = 'CAMERA01');	event_info 테이블에서 camera_id가 CAMERA01인 카메라의 camera_id와 일치하는 모든 이벤트를 조회하는 간단한 쿼리로, 기본 데이터 조회에 해당한다. JOIN 없이 서브쿼리만 사용하여 난이도 1에 적합하다.	true	1	범죄 예방 및 대응	기본 데이터 조회
환경 안전 도메인에서 기본 데이터 조회 유형이며, 난이도 2이므로 단일 테이블 또는 간단한 서브쿼리를 활용해 최근 발생한 환경 관련 이벤트를 특정 카메라 기준으로 조회하는 쿼리를 작성한다. 예를 들어, CAMERA02에서 최근 발생한 '미세먼지' 이벤트 내역을 조회한다.	CAMERA02 카메라에서 최근 발생한 미세먼지 이벤트 내역을 보여줘.	SELECT * FROM event_info WHERE camera_id = (SELECT camera_id FROM camera_info WHERE camera_name = 'CAMERA02') AND code_id = (SELECT code_id FROM event_codes WHERE code_name = '미세먼지') ORDER BY start_frame_at DESC LIMIT 10;	환경 안전 도메인에 해당하는 '미세먼지' 이벤트를 CAMERA02 카메라 기준으로 조회한다. event_info에서 camera_id와 code_id를 각각 camera_info, event_codes에서 서브쿼리로 가져와 필터링하고, 최근 발생한 내역을 보여주기 위해 start_frame_at 기준 내림차순 정렬 후 10건만 조회한다. 이는 기본 데이터 조회 유형에 부합하며, 난이도 2에 적합하다.	true	2	환경 안전	기본 데이터 조회
범죄 예방 및 대응 도메인에서 최근 일주일 동안 각 카메라별로 위험 수준이 '높음'인 이벤트가 몇 번 발생했는지 분석 리포트를 생성한다. event_info, event_codes, event_risks, camera_info 테이블을 JOIN하여 카메라 이름과 위험 수준, 이벤트 발생 횟수를 집계한다. 집계 함수와 GROUP BY를 사용한다.	최근 7일 동안 위험 수준이 '높음'인 이벤트가 카메라별로 몇 번 발생했는지 알려줘.	SELECT ci.camera_name, er.risk_level, COUNT(ei.event_id) AS high_risk_event_count FROM event_info ei JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id WHERE er.risk_level = '높음' AND ei.start_frame_at >= '2025-06-19 00:00:00' AND ei.start_frame_at <= '2025-06-26 23:59:59' GROUP BY ci.camera_name, er.risk_level;	event_info에서 이벤트 발생 정보를 가져오고, camera_info와 JOIN하여 카메라 이름을, event_codes와 event_risks를 JOIN하여 위험 수준을 확인한다. 최근 7일(2025-06-19~2025-06-26) 동안 위험 수준이 '높음'인 이벤트만 필터링하고, 카메라별로 이벤트 발생 횟수를 COUNT와 GROUP BY로 집계한다. 분석 및 리포트 생성 유형에 적합하다.	true	4	범죄 예방 및 대응	분석 및 리포트 생성
화재 안전 도메인에서, 최근 일주일 동안 각 카메라별로 발생한 화재 이벤트의 개수를 집계하여 리포트 형태로 보여주는 쿼리를 작성한다. event_info, event_codes, camera_info 테이블을 조인하여 카메라 이름과 화재 이벤트 개수를 출력한다.	최근 일주일 동안 각 카메라에서 발생한 화재 이벤트가 몇 건인지 알려줘.	SELECT c.camera_name, COUNT(e.event_id) AS fire_event_count FROM event_info e JOIN event_codes ec ON e.code_id = ec.code_id JOIN camera_info c ON e.camera_id = c.camera_id WHERE ec.code_name = '화재' AND e.start_frame_at >= '2025-06-19 00:00:00' AND e.start_frame_at <= '2025-06-26 23:59:59' GROUP BY c.camera_name;	화재 이벤트만 필터링하기 위해 event_codes에서 code_name이 '화재'인 경우만 선택했다. 최근 일주일의 기간은 현재 날짜(2025-06-26) 기준으로 7일 전(2025-06-19)부터 오늘까지로 설정했다. 각 카메라별로 집계하기 위해 camera_info와 조인하고, GROUP BY로 카메라 이름별로 이벤트 개수를 집계했다. 분석 및 리포트 생성 유형에 적합하다.	true	3	화재 안전	분석 및 리포트 생성
산업안전 도메인에서 통계 정보 조회 유형, 난이도 2에 맞게 최근 하루 동안 발생한 특정 이벤트의 총 횟수를 묻는 질문을 만든다. DDL에서 event_info, event_codes, camera_info 테이블을 활용하여, 최근 하루(2025-06-25) 동안 모든 카메라에서 '안전모 미착용' 이벤트가 몇 번 발생했는지 집계한다.	어제 모든 카메라에서 안전모 미착용 이벤트가 몇 번 발생했는지 알려줘.	SELECT COUNT(*) FROM event_info WHERE ((start_frame_at BETWEEN '2025-06-25 00:00:00' AND '2025-06-25 23:59:59') OR (end_frame_at BETWEEN '2025-06-25 00:00:00' AND '2025-06-25 23:59:59')) AND code_id = (SELECT code_id FROM event_codes WHERE code_name = '안전모 미착용');	산업안전 도메인에서 통계 정보 조회 유형이므로, 특정 이벤트(안전모 미착용)의 발생 횟수를 집계하는 것이 적합하다. DDL에서 event_info의 code_id와 event_codes의 code_name을 활용하여 '안전모 미착용' 이벤트를 필터링하고, 날짜 조건을 어제로 제한하여 COUNT로 총 횟수를 구했다. JOIN 없이 서브쿼리로 code_id를 찾는 방식은 난이도 2에 적합하다.	true	2	산업안전	통계 정보 조회
산업안전 도메인에서 가장 단순한 분석 및 리포트 유형의 질문을 생성한다. 예를 들어, 오늘 발생한 전체 이벤트 수를 묻는 질문을 생각한다. event_info 테이블에서 오늘 날짜에 해당하는 이벤트를 집계한다.	오늘 발생한 전체 이벤트 수를 알려줘.	SELECT COUNT(*) FROM event_info WHERE start_frame_at::date = '2025-06-26';	산업안전 도메인에서 오늘(2025-06-26)에 발생한 모든 이벤트의 개수를 집계하는 단순한 분석 리포트 쿼리이다. event_info 테이블의 start_frame_at 컬럼을 날짜로 변환하여 오늘 날짜와 일치하는 행만 집계한다. 집계 함수 COUNT(*)만 사용하므로 난이도 1에 적합하다.	true	1	산업안전	분석 및 리포트 생성
교통 및 이동 안전 분야에서 카메라별로 특정 날짜에 발생한 교통 관련 이벤트(예: '무단횡단', '신호위반')의 발생 횟수를 통계로 조회하는 쿼리를 작성한다. event_info, event_codes, camera_info 테이블을 활용하여 카메라 이름별로 집계한다.	2025년 6월 26일에 각 카메라별로 무단횡단 또는 신호위반 이벤트가 몇 번 발생했는지 알려줘.	SELECT ci.camera_name, COUNT(*) AS event_count FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id WHERE (ec.code_name IN ('무단횡단', '신호위반')) AND ((ei.start_frame_at BETWEEN '2025-06-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59') OR (ei.end_frame_at BETWEEN '2025-06-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59')) GROUP BY ci.camera_name;	event_info와 event_codes, camera_info를 JOIN하여 이벤트 코드명과 카메라명을 연결했다. 날짜 조건은 start_frame_at 또는 end_frame_at이 2025-06-26에 해당하는 경우로 설정했다. code_name이 '무단횡단' 또는 '신호위반'인 이벤트만 필터링하고, 카메라별로 GROUP BY하여 COUNT로 집계했다. 이는 교통 및 이동 안전 분야에서 카메라별로 특정 이벤트의 발생 횟수를 통계로 조회하는 요구에 부합한다.	true	3	교통 및 이동 안전	통계 정보 조회
교통 및 이동 안전 분야에서 가장 단순한 분석 및 리포트 유형의 질문을 생성한다. 예를 들어, 특정 카메라에서 오늘 발생한 모든 이벤트의 개수를 묻는 질문을 만든다. DDL에서 event_info와 camera_info 테이블을 활용하여 오늘 날짜에 해당하는 이벤트를 집계한다.	오늘 CAMERA01 카메라에서 발생한 이벤트는 몇 건이야?	SELECT COUNT(*) FROM event_info WHERE camera_id = (SELECT camera_id FROM camera_info WHERE camera_name = 'CAMERA01') AND start_frame_at::date = '2025-06-26';	교통 및 이동 안전 분야에서 CAMERA01 카메라의 오늘(2025-06-26)에 발생한 이벤트 개수를 집계하는 단순한 분석 쿼리이다. event_info에서 camera_id와 날짜 조건을 이용해 COUNT로 집계한다. DDL 구조를 정확히 반영하였다.	true	1	교통 및 이동 안전	분석 및 리포트 생성
학교, 병원, 공공장소의 안전 이벤트 중 최근 7일간 카메라별로 발생한 이벤트의 위험 등급(risk_level)별 건수를 분석하는 리포트 쿼리를 작성한다. event_info, event_codes, event_risks, camera_info 테이블을 JOIN하여 카메라 이름, 위험 등급, 이벤트 건수를 그룹화하여 출력한다.	최근 일주일 동안 각 카메라별로 위험 등급별(예: 높음, 중간, 낮음) 이벤트가 몇 건씩 발생했는지 리포트로 보여줘.	SELECT ci.camera_name, er.risk_level, COUNT(*) AS event_count FROM event_info ei JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id WHERE ei.start_frame_at >= '2025-06-19 00:00:00' AND ei.start_frame_at <= '2025-06-26 23:59:59' GROUP BY ci.camera_name, er.risk_level ORDER BY ci.camera_name, er.risk_level;	event_info에서 최근 7일간의 이벤트를 필터링하고, camera_info, event_codes, event_risks와 JOIN하여 카메라 이름과 위험 등급별로 그룹화 및 집계하였다. GROUP BY와 COUNT를 사용해 카메라별, 위험 등급별 이벤트 건수를 리포트 형태로 출력한다. JOIN은 2개를 초과하지 않으므로 규칙을 준수한다.	true	4	학교 병원 공공장소 안전	분석 및 리포트 생성
교통 및 이동 안전 도메인에서, 최근 1개월(2025-05-26~2025-06-26) 동안 각 카메라 그룹별로 카메라에서 발생한 '차량 침입', '보행자 침입' 이벤트의 발생 건수와, 해당 그룹 내에서 가장 많이 발생한 이벤트 유형(코드명), 그리고 해당 그룹의 위험 수준(최고 위험 레벨)을 함께 리포트하는 복합 분석 쿼리를 작성한다.	최근 한 달 동안 각 카메라 그룹별로 차량 침입이나 보행자 침입 이벤트가 몇 번 발생했는지, 그룹별로 가장 많이 발생한 이벤트 유형과 해당 그룹의 최고 위험 수준까지 함께 알려줘.	WITH event_data AS ( SELECT cg.group_id, cg.group_name, ci.camera_id, ei.code_id, ec.code_name, er.risk_level, ei.start_frame_at FROM event_info ei JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id JOIN camera_group cg ON ci.group_id = cg.group_id JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id WHERE ei.start_frame_at BETWEEN '2025-05-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59' AND ec.code_name IN ('차량 침입', '보행자 침입') ), count_per_group AS ( SELECT group_id, group_name, code_name, COUNT(*) AS event_count FROM event_data GROUP BY group_id, group_name, code_name ), max_event_type AS ( SELECT group_id, code_name AS most_frequent_event, event_count FROM ( SELECT group_id, code_name, event_count, RANK() OVER (PARTITION BY group_id ORDER BY event_count DESC) AS rnk FROM count_per_group ) ranked WHERE rnk = 1 ), max_risk_per_group AS ( SELECT group_id, MAX(risk_level) AS highest_risk_level FROM event_data GROUP BY group_id ) SELECT cpg.group_id, cpg.group_name, SUM(cpg.event_count) AS total_event_count, me.most_frequent_event, mr.highest_risk_level FROM count_per_group cpg JOIN max_event_type me ON cpg.group_id = me.group_id JOIN max_risk_per_group mr ON cpg.group_id = mr.group_id GROUP BY cpg.group_id, cpg.group_name, me.most_frequent_event, mr.highest_risk_level ORDER BY total_event_count DESC;	이 쿼리는 최근 한 달 동안 각 카메라 그룹별로 '차량 침입'과 '보행자 침입' 이벤트 발생 건수를 집계하고, 그룹별로 가장 많이 발생한 이벤트 유형(코드명)과 해당 그룹에서 발생한 이벤트 중 최고 위험 수준(최고 risk_level)을 함께 리포트한다. 여러 테이블을 JOIN하여 이벤트, 카메라, 그룹, 이벤트 코드, 위험 수준 정보를 결합하고, 집계 및 윈도우 함수를 활용해 복합적인 분석을 수행한다. GROUP BY, 집계 함수, 윈도우 함수, WITH절 등 다양한 SQL 기능을 활용하여 복잡한 리포트 쿼리를 작성하였다.	true	5	교통 및 이동 안전	분석 및 리포트 생성
산업안전 분야에서 가장 단순한 분석 및 리포트 생성 유형의 질문을 만든다. 예를 들어, 오늘 발생한 전체 이벤트 수를 묻는 질문을 생각한다. event_info 테이블에서 오늘 날짜에 해당하는 이벤트를 집계한다.	오늘 발생한 전체 이벤트 수를 알려줘.	SELECT COUNT(*) FROM event_info WHERE start_frame_at::date = '2025-06-26';	산업안전 분야에서 오늘(2025-06-26)에 발생한 모든 이벤트의 개수를 집계하는 단순한 분석 리포트 쿼리이다. event_info 테이블의 start_frame_at 컬럼을 날짜로 변환하여 오늘 날짜와 일치하는 행만 집계한다. 집계 함수 COUNT(*)만 사용하므로 난이도 1에 적합하다.	true	1	산업안전	분석 및 리포트 생성
산업안전 도메인에서 가장 단순한 분석 및 리포트 생성 유형의 질문을 만든다. 예를 들어, 오늘 발생한 전체 이벤트 수를 묻는 질문을 생각한다. event_info 테이블에서 오늘 날짜에 해당하는 이벤트를 집계하는 쿼리를 작성한다.	오늘 발생한 전체 이벤트 수를 알려줘.	SELECT COUNT(*) FROM event_info WHERE start_frame_at::date = '2025-06-26';	산업안전 도메인에서 오늘(2025-06-26)에 발생한 모든 이벤트의 개수를 집계하는 단순한 분석 리포트 쿼리이다. event_info 테이블의 start_frame_at 컬럼을 날짜로 변환하여 오늘 날짜와 일치하는 행만 집계한다. 집계 함수 COUNT(*)만 사용하므로 난이도 1에 적합하다.	true	1	산업안전	분석 및 리포트 생성
교통 및 이동 안전 도메인에서, 여러 카메라 그룹(예: 교통 관련 그룹)에 속한 카메라들에서 최근 7일간 발생한 모든 이벤트의 위험 등급별(위험, 주의 등) 발생 건수를 집계하고, 각 위험 등급별로 가장 많이 발생한 이벤트 유형(코드명)과 해당 건수를 함께 조회한다. 이를 위해 event_info, camera_info, camera_group, event_codes, event_risks 테이블을 JOIN하고, 날짜 조건, GROUP BY, 집계 함수, 서브쿼리 등을 활용한다.	최근 일주일 동안 교통 관련 카메라 그룹에 속한 모든 카메라에서 발생한 이벤트를 위험 등급별로 집계하고, 각 위험 등급에서 가장 많이 발생한 이벤트 유형과 그 횟수를 알려줘.	WITH risk_event_counts AS ( SELECT er.risk_level, ec.code_name, COUNT(*) AS event_count FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id JOIN camera_group cg ON ci.group_id = cg.group_id WHERE cg.group_name LIKE '%교통%' AND ei.start_frame_at >= (CURRENT_DATE - INTERVAL '6 days') AND ei.start_frame_at < (CURRENT_DATE + INTERVAL '1 day') GROUP BY er.risk_level, ec.code_name ), ranked_events AS ( SELECT risk_level, code_name, event_count, RANK() OVER (PARTITION BY risk_level ORDER BY event_count DESC) AS rnk FROM risk_event_counts ) SELECT risk_level, code_name AS most_frequent_event, event_count FROM ranked_events WHERE rnk = 1;	교통 및 이동 안전 도메인에 맞게 camera_group에서 '교통' 관련 그룹을 필터링하고, 최근 7일(오늘 포함) 동안 발생한 이벤트를 위험 등급별로 집계한다. 각 위험 등급별로 가장 많이 발생한 이벤트 유형(코드명)과 그 횟수를 구하기 위해 집계(GROUP BY)와 윈도우 함수(RANK)를 사용했다. 여러 테이블을 JOIN하여 위험 등급, 이벤트 코드명, 카메라 그룹 정보를 모두 활용했다. 복잡한 통계 정보 조회로 난이도 5에 부합한다.	true	5	교통 및 이동 안전	통계 정보 조회
기본 데이터 조회 유형이므로, event_info 테이블에서 최근 1주일 이내에 발생한 이벤트 중 특정 카메라의 이벤트 목록을 조회하는 질문을 만든다. 카메라 이름으로 camera_id를 찾고, 최근 1주일 조건을 start_frame_at 기준으로 설정한다.	최근 일주일 동안 'CAMERA02' 카메라에서 발생한 이벤트 목록을 보여줘.	SELECT * FROM event_info WHERE camera_id = (SELECT camera_id FROM camera_info WHERE camera_name = 'CAMERA02') AND start_frame_at >= '2025-06-19 15:41:26';	event_info에서 camera_id를 camera_info의 camera_name으로 찾고, start_frame_at이 현재 날짜 기준 1주일 전 이상인 조건을 사용했다. 기본 데이터 조회이며, 조인 없이 서브쿼리로 camera_id를 찾았다. 난이도 2에 적합하다.	true	2	기타 특수	기본 데이터 조회
산업안전 분야에서 기본 데이터 조회 유형이며, 난이도 2이므로 단일 테이블 또는 간단한 서브쿼리를 활용해 최근 일주일간 특정 위험 수준(risk_level)이 '중간'인 이벤트 목록을 조회하는 쿼리를 작성한다. event_info와 event_codes, event_risks 테이블을 JOIN하여 최근 7일간 발생한 '중간' 위험 이벤트의 주요 정보를 조회한다.	최근 일주일 동안 발생한 위험 수준이 '중간'인 이벤트 목록을 보여줘.	SELECT ei.event_id, ei.start_frame_at, ei.end_frame_at, ec.code_name, er.risk_level FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id WHERE er.risk_level = '중간' AND ei.start_frame_at >= (CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days');	event_info에서 이벤트 발생 정보를 조회하고, event_codes와 event_risks를 JOIN하여 위험 수준이 '중간'인 이벤트만 필터링했다. 최근 일주일 조건은 start_frame_at이 현재 날짜에서 7일 전 이후인 경우로 제한했다. 기본 데이터 조회 유형에 맞게 주요 컬럼만 선택했다.	true	2	산업안전	기본 데이터 조회
환경 안전 도메인에서, 최근 7일간 발생한 모든 환경 관련 이벤트(예: '미세먼지', '유해가스' 등) 정보를 조회하는 쿼리를 작성한다. event_codes 테이블에서 환경 안전과 관련된 이벤트명을 예시로 사용하고, event_info와 event_codes를 JOIN하여 최근 7일간의 이벤트를 조회한다.	최근 7일 동안 발생한 환경 안전 관련 이벤트 목록을 보여줘.	SELECT ei.* FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id WHERE ec.code_name IN ('미세먼지', '유해가스', '온도이상') AND ei.start_frame_at >= '2025-06-19 00:00:00';	환경 안전과 관련된 이벤트명을 event_codes에서 예시로 선정하고, event_info와 event_codes를 JOIN하여 최근 7일(현재 날짜 2025-06-26 기준) 동안 발생한 이벤트를 조회하도록 쿼리를 작성했다. start_frame_at 컬럼을 이용해 최근 7일로 필터링하였다.	true	3	환경 안전	기본 데이터 조회
범죄 예방 및 대응 도메인에서, 특정 카메라에서 최근 7일간 발생한 모든 이벤트의 기본 정보를 조회하는 쿼리를 작성한다. DDL에서 event_info와 camera_info 테이블을 활용하여 카메라 이름으로 camera_id를 찾고, 최근 7일간의 이벤트를 조회한다.	최근 일주일 동안 MAIN_ENTRANCE 카메라에서 발생한 모든 이벤트 정보를 보여줘.	SELECT * FROM event_info WHERE camera_id = (SELECT camera_id FROM camera_info WHERE camera_name = 'MAIN_ENTRANCE') AND start_frame_at >= '2025-06-19 00:00:00';	event_info 테이블에서 camera_id가 MAIN_ENTRANCE 카메라의 camera_id와 일치하고, start_frame_at이 최근 7일(2025-06-19 00:00:00부터 현재까지)인 이벤트를 조회한다. camera_info에서 camera_name으로 camera_id를 찾는 서브쿼리를 사용하였다. 범죄 예방 및 대응에서 카메라별 최근 이벤트 조회는 기본 데이터 조회에 해당하며, 쿼리 복잡도는 낮다.	true	2	범죄 예방 및 대응	기본 데이터 조회
학교, 병원, 공공장소 안전 도메인에서 최근 7일간 카메라별로 발생한 이벤트 수를 집계하는 분석 리포트 쿼리를 작성한다. event_info와 camera_info를 JOIN하여 카메라 이름별로 최근 7일간 이벤트 발생 건수를 집계한다.	최근 7일 동안 각 카메라별로 발생한 이벤트 건수를 알려줘.	SELECT c.camera_name, COUNT(e.event_id) AS event_count FROM event_info e JOIN camera_info c ON e.camera_id = c.camera_id WHERE e.start_frame_at >= '2025-06-19 00:00:00' AND e.start_frame_at <= '2025-06-26 23:59:59' GROUP BY c.camera_name;	학교, 병원, 공공장소 안전 도메인에서 최근 7일간(현재 날짜 2025-06-26 기준) 카메라별 이벤트 건수를 집계하는 분석 리포트 쿼리이다. event_info의 start_frame_at을 기준으로 최근 7일간의 데이터를 필터링하고, camera_info와 JOIN하여 카메라 이름별로 GROUP BY 및 COUNT 집계함으로써 각 카메라별 이벤트 건수를 구한다. Difficulty 2에 맞는 기본적인 집계 및 JOIN 분석 쿼리이다.	true	2	학교 병원 공공장소 안전	분석 및 리포트 생성
학교, 병원, 공공장소의 안전 이벤트 중 최근 일주일간 카메라별로 발생한 위험 등급별(예: 위험, 주의 등) 이벤트 건수를 분석하는 쿼리를 작성한다. event_info, event_codes, event_risks, camera_info 테이블을 JOIN하여 카메라 이름, 위험 등급, 이벤트 건수를 그룹화하여 리포트 형태로 출력한다.	최근 일주일 동안 각 카메라별로 위험 등급별 이벤트가 몇 건씩 발생했는지 알려줘.	SELECT ci.camera_name, er.risk_level, COUNT(*) AS event_count FROM event_info ei JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id WHERE ei.start_frame_at >= '2025-06-19 00:00:00' AND ei.start_frame_at <= '2025-06-26 23:59:59' GROUP BY ci.camera_name, er.risk_level ORDER BY ci.camera_name, er.risk_level;	최근 일주일(2025-06-19~2025-06-26) 동안의 이벤트를 조회하기 위해 start_frame_at의 범위를 지정했다. 카메라 이름과 위험 등급별로 그룹화하여 각 조합의 이벤트 건수를 집계한다. event_info에서 camera_info, event_codes, event_risks를 JOIN하여 필요한 정보를 모두 가져온다. 분석 및 리포트 생성 목적에 부합한다.	true	3	학교 병원 공공장소 안전	분석 및 리포트 생성
특정 기간 동안 각 카메라 그룹별로 위험 등급이 '높음'인 이벤트가 몇 번 발생했는지 통계를 내는 쿼리를 작성한다. event_info, event_codes, event_risks, camera_info, camera_group 테이블을 JOIN하여 위험 등급, 카메라 그룹, 이벤트 발생 횟수를 집계한다. 기간은 최근 30일로 설정한다.	최근 30일 동안 위험 등급이 '높음'인 이벤트가 카메라 그룹별로 각각 몇 번 발생했는지 알려줘.	SELECT cg.group_name, COUNT(ei.event_id) AS high_risk_event_count FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id JOIN camera_group cg ON ci.group_id = cg.group_id WHERE er.risk_level = '높음' AND ei.start_frame_at >= (CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days') GROUP BY cg.group_name;	event_info에서 이벤트 정보를 가져오고, event_codes와 event_risks를 JOIN하여 위험 등급을 확인한다. camera_info와 camera_group을 JOIN하여 카메라 그룹별로 묶는다. WHERE 절에서 위험 등급이 '높음'이고, 최근 30일 이내의 이벤트만 필터링한다. GROUP BY로 카메라 그룹별로 집계하고, COUNT로 이벤트 발생 횟수를 센다. 복수 테이블 JOIN, 집계, 기간 조건 등 복잡한 통계 쿼리로 난이도 4에 적합하다.	true	4	기타 특수	통계 정보 조회
산업안전 도메인에서, 여러 테이블을 조인하여 특정 위험 수준(risk_level)이 '높음'인 이벤트의 상세 정보를 조회하는 쿼리를 작성한다. event_info, event_codes, event_risks, camera_info를 JOIN하여, 최근 7일간(현재 날짜 기준) 발생한 '높음' 위험 이벤트와 해당 카메라의 이름, 위치 정보를 함께 보여준다.	최근 7일 동안 위험 수준이 '높음'인 이벤트가 발생한 카메라 이름과 위치, 이벤트 발생 시각을 모두 알려줘.	SELECT ci.camera_name, ci.location_name, ei.start_frame_at, ec.code_name, er.risk_level FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id WHERE er.risk_level = '높음' AND ei.start_frame_at BETWEEN (TIMESTAMP '2025-06-19 00:00:00') AND (TIMESTAMP '2025-06-26 23:59:59');	event_info에서 이벤트 발생 정보를 가져오고, event_codes와 event_risks를 JOIN하여 위험 수준이 '높음'인 이벤트만 필터링한다. camera_info를 JOIN하여 카메라 이름과 위치 정보를 함께 조회한다. 최근 7일간의 데이터만 조회하기 위해 현재 날짜를 기준으로 BETWEEN을 사용했다. 여러 테이블을 조인하고, 날짜 필터와 위험 수준 조건을 결합하여 복잡도를 높였다.	true	4	산업안전	기본 데이터 조회
교통 및 이동 안전 분야에서 가장 기본적인 데이터 조회를 위해, 특정 카메라의 최근 이벤트 정보를 조회하는 간단한 쿼리를 작성한다. DDL에서 camera_info와 event_info 테이블을 활용한다.	CAMERA01 카메라에서 발생한 최근 이벤트 정보를 보여줘.	SELECT * FROM event_info WHERE camera_id = (SELECT camera_id FROM camera_info WHERE camera_name = 'CAMERA01') ORDER BY start_frame_at DESC LIMIT 10;	camera_info에서 camera_name으로 camera_id를 찾고, event_info에서 해당 camera_id의 이벤트를 최근 발생 순으로 10건 조회하는 기본적인 데이터 조회 쿼리이다. JOIN 없이 서브쿼리만 사용하여 난이도 1에 적합하다.	true	1	교통 및 이동 안전	기본 데이터 조회
2025년 6월 1일부터 6월 26일까지 발생한 화재 이벤트를 카메라별로 집계하고, 각 카메라의 위치와 함께 화재 이벤트 발생 건수를 리포트하는 쿼리를 작성한다. event_info, event_codes, camera_info 테이블을 JOIN하여 카메라별 화재 이벤트 건수를 구한다.	2025년 6월 1일부터 6월 26일까지 각 카메라별로 화재 이벤트가 몇 번 발생했는지, 카메라 위치와 함께 알려줘.	SELECT ci.camera_name, ci.location_name, COUNT(ei.event_id) AS fire_event_count FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id WHERE ec.code_name = '화재' AND ((ei.start_frame_at BETWEEN '2025-06-01 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59') OR (ei.end_frame_at BETWEEN '2025-06-01 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59')) GROUP BY ci.camera_name, ci.location_name;	화재 이벤트만을 필터링하기 위해 event_codes에서 code_name이 '화재'인 경우만 선택했다. event_info와 camera_info를 JOIN하여 카메라 이름과 위치 정보를 함께 조회한다. 기간 조건은 2025년 6월 1일부터 6월 26일까지로 설정했다. 카메라별로 집계하기 위해 GROUP BY를 사용했다.	true	3	화재 안전	분석 및 리포트 생성
작업장 안전 도메인에서 최근 일주일 동안 각 카메라별로 위험 수준이 '높음'인 이벤트가 몇 번 발생했는지 통계 정보를 조회하는 쿼리를 작성한다. event_info, event_codes, event_risks, camera_info 테이블을 JOIN하여 카메라 이름과 위험 수준, 이벤트 발생 횟수를 집계한다.	최근 일주일 동안 위험 수준이 '높음'인 이벤트가 카메라별로 몇 번 발생했는지 알려줘.	SELECT ci.camera_name, COUNT(ei.event_id) AS high_risk_event_count FROM event_info ei JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id WHERE er.risk_level = '높음' AND ei.start_frame_at >= '2025-06-19 00:00:00' AND ei.start_frame_at <= '2025-06-26 23:59:59' GROUP BY ci.camera_name;	event_info에서 이벤트 발생 정보를 가져오고, event_codes와 event_risks를 JOIN하여 위험 수준이 '높음'인 이벤트만 필터링한다. camera_info를 JOIN하여 카메라 이름을 가져오고, 최근 일주일(2025-06-19~2025-06-26) 동안의 이벤트만 조회한다. 카메라별로 GROUP BY 하여 각 카메라에서 발생한 '높음' 위험 이벤트의 횟수를 집계한다.	true	4	작업장 안전	통계 정보 조회
2025년 6월 26일 하루 동안 각 카메라별로 범죄와 관련된 이벤트(예: 침입, 절도 등)가 몇 번 발생했는지 통계를 내는 쿼리를 작성한다. event_info, event_codes, camera_info 테이블을 조인하여 카메라 이름과 이벤트 발생 횟수를 집계한다. 범죄 관련 이벤트는 event_codes의 code_name이 '침입', '절도' 등으로 가정한다.	2025년 6월 26일에 각 카메라별로 침입이나 절도 이벤트가 몇 번 발생했는지 알려줘.	SELECT ci.camera_name, COUNT(*) AS event_count FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id WHERE (ec.code_name IN ('침입', '절도')) AND ((ei.start_frame_at BETWEEN '2025-06-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59') OR (ei.end_frame_at BETWEEN '2025-06-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59')) GROUP BY ci.camera_name;	event_info와 event_codes, camera_info를 조인하여 각 카메라별로 침입, 절도 이벤트의 발생 횟수를 집계한다. 날짜 조건은 2025년 6월 26일로 제한하고, 집계 함수 COUNT와 GROUP BY를 사용하여 카메라별로 결과를 출력한다. 이는 범죄 예방 및 대응 도메인에서 통계 정보 조회에 해당한다.	true	3	범죄 예방 및 대응	통계 정보 조회
2025년 6월 한 달 동안 각 카메라별로 발생한 위험 수준이 '높음'인 이벤트의 개수를 집계하여 산업안전 리포트 형태로 제공한다. event_info, event_codes, event_risks, camera_info 테이블을 JOIN하여 카메라 이름과 위험 수준, 이벤트 개수를 출력한다.	2025년 6월 한 달 동안 각 카메라별로 위험 수준이 '높음'인 이벤트가 몇 번 발생했는지 알려줘.	SELECT ci.camera_name, er.risk_level, COUNT(ei.event_id) AS event_count FROM event_info ei JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id WHERE er.risk_level = '높음' AND ((ei.start_frame_at BETWEEN '2025-06-01 00:00:00' AND '2025-06-30 23:59:59') OR (ei.end_frame_at BETWEEN '2025-06-01 00:00:00' AND '2025-06-30 23:59:59')) GROUP BY ci.camera_name, er.risk_level;	event_info에서 이벤트 발생 정보를 가져오고, camera_info와 JOIN하여 카메라 이름을, event_codes와 event_risks를 JOIN하여 위험 수준을 확인한다. 위험 수준이 '높음'인 이벤트만 필터링하고, 2025년 6월 한 달 동안 발생한 이벤트를 집계한다. 카메라별로 GROUP BY 하여 각 카메라의 이벤트 개수를 리포트 형식으로 출력한다.	true	3	산업안전	분석 및 리포트 생성
화재 안전 도메인에서 특정 카메라의 화재 이벤트 발생 내역을 조회하는 기본 데이터 조회 쿼리를 작성한다. event_info와 event_codes, camera_info 테이블을 활용하여 카메라 이름과 이벤트명을 기준으로 데이터를 필터링한다.	CAMERA02 카메라에서 최근 7일간 발생한 화재 이벤트 내역을 보여줘.	SELECT ei.* FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id WHERE ci.camera_name = 'CAMERA02' AND ec.code_name = '화재' AND ei.start_frame_at >= (CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days');	화재 안전 도메인에 맞게 event_info, event_codes, camera_info를 조인하여 카메라 이름과 이벤트명을 기준으로 필터링했다. 최근 7일간의 데이터를 조회하기 위해 start_frame_at 컬럼에 날짜 조건을 추가했다. 기본 데이터 조회 유형에 부합한다.	true	3	화재 안전	기본 데이터 조회
범죄 예방 및 대응 도메인에서 최근 일주일 동안 각 카메라별로 위험 수준이 '높음'인 이벤트가 몇 번 발생했는지 분석 리포트를 생성한다. event_info, event_codes, event_risks, camera_info 테이블을 JOIN하여 카메라 이름과 위험 수준, 이벤트 발생 횟수를 집계한다. 집계 함수와 GROUP BY를 사용한다.	최근 7일 동안 위험 수준이 '높음'인 이벤트가 카메라별로 몇 번 발생했는지 알려줘.	SELECT ci.camera_name, er.risk_level, COUNT(*) AS high_risk_event_count FROM event_info ei JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id WHERE er.risk_level = '높음' AND ei.start_frame_at >= '2025-06-19 00:00:00' AND ei.start_frame_at <= '2025-06-26 23:59:59' GROUP BY ci.camera_name, er.risk_level;	event_info에서 이벤트 발생 정보를 가져오고, event_codes와 event_risks를 JOIN하여 위험 수준을 확인한다. camera_info를 JOIN하여 카메라 이름을 가져온다. 최근 7일(2025-06-19~2025-06-26) 동안 위험 수준이 '높음'인 이벤트만 필터링하고, 카메라별로 이벤트 발생 횟수를 COUNT로 집계한다. GROUP BY로 카메라 이름과 위험 수준별로 묶어 리포트 형태로 출력한다.	true	4	범죄 예방 및 대응	분석 및 리포트 생성
산업안전 도메인에서 통계 정보 조회 유형, 난이도 2에 맞게 최근 하루 동안 발생한 특정 이벤트의 총 횟수를 묻는 질문을 생성한다. DDL에서 event_info, event_codes, camera_info 테이블을 활용하여, 최근 하루(2025-06-25) 동안 모든 카메라에서 '안전모 미착용' 이벤트가 몇 번 발생했는지 집계한다.	어제 모든 카메라에서 안전모 미착용 이벤트가 몇 번 발생했는지 알려줘.	SELECT COUNT(*) FROM event_info WHERE ((start_frame_at BETWEEN '2025-06-25 00:00:00' AND '2025-06-25 23:59:59') OR (end_frame_at BETWEEN '2025-06-25 00:00:00' AND '2025-06-25 23:59:59')) AND code_id = (SELECT code_id FROM event_codes WHERE code_name = '안전모 미착용');	산업안전 도메인에서 어제(2025-06-25) 발생한 '안전모 미착용' 이벤트의 총 횟수를 묻는 질문이다. event_info 테이블에서 이벤트 발생 시간(start_frame_at, end_frame_at)이 어제에 해당하고, event_codes에서 code_name이 '안전모 미착용'인 code_id를 조건으로 사용하여 집계한다. 집계 함수 COUNT(*)를 사용하였으나 GROUP BY가 필요 없는 전체 합산이므로 규칙에 맞다.	true	2	산업안전	통계 정보 조회
교통 및 이동 안전 분야에서 가장 단순한 통계 정보 조회를 위해, 특정 카메라에서 오늘 발생한 이벤트의 총 개수를 묻는 질문을 생성한다. DDL에서 event_info와 camera_info 테이블을 활용하여 카메라 이름으로 camera_id를 찾고, 오늘 날짜에 해당하는 이벤트 개수를 COUNT로 조회한다.	오늘 CAMERA01 카메라에서 발생한 이벤트는 몇 건이야?	SELECT COUNT(*) FROM event_info WHERE camera_id = (SELECT camera_id FROM camera_info WHERE camera_name = 'CAMERA01') AND start_frame_at::date = '2025-06-26';	event_info 테이블에서 camera_id를 camera_info에서 camera_name으로 찾고, start_frame_at의 날짜가 오늘(2025-06-26)인 이벤트의 개수를 COUNT로 조회했다. 집계 함수만 사용하고 JOIN 없이 서브쿼리로 camera_id를 찾으므로 난이도 1에 적합하다.	true	1	교통 및 이동 안전	통계 정보 조회
교통 및 이동 안전 도메인에서, 여러 카메라 그룹(예: 교통 관련 그룹)에 속한 카메라들에서 최근 일주일간 발생한 특정 위험 수준(예: '높음')의 이벤트별 발생 횟수를 통계로 조회하는 쿼리를 작성한다. 이를 위해 event_info, event_codes, event_risks, camera_info, camera_group 테이블을 JOIN하여, 최근 7일간 각 이벤트 코드별로 발생 건수를 집계한다.	최근 일주일 동안 교통 관련 카메라 그룹에 속한 카메라들에서 위험 수준이 '높음'인 이벤트가 각각 몇 번씩 발생했는지 알려줘.	SELECT ec.code_name, COUNT(*) AS event_count FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id JOIN camera_group cg ON ci.group_id = cg.group_id WHERE cg.group_name LIKE '%교통%' AND er.risk_level = '높음' AND ei.start_frame_at >= (CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days') GROUP BY ec.code_name ORDER BY event_count DESC;	교통 및 이동 안전 도메인에 맞게 camera_group에서 '교통' 관련 그룹을 찾고, 해당 그룹에 속한 카메라들의 이벤트 중 event_risks의 risk_level이 '높음'인 이벤트만 필터링했다. 최근 7일간의 데이터만 조회하기 위해 start_frame_at을 기준으로 기간을 제한하고, event_codes의 code_name별로 발생 횟수를 집계했다. 여러 테이블을 JOIN하여 필요한 정보를 모두 연결했다.	true	4	교통 및 이동 안전	통계 정보 조회
학교, 병원, 공공장소 안전 도메인에서, 특정 날짜에 발생한 이벤트의 총 개수를 카메라별로 집계하는 통계성 질의를 만든다. DDL에서 event_info와 camera_info를 활용하고, 집계 함수와 GROUP BY를 사용한다.	2025년 6월 26일에 각 카메라별로 발생한 이벤트 개수를 알려줘.	SELECT c.camera_name, COUNT(e.event_id) AS event_count FROM event_info e JOIN camera_info c ON e.camera_id = c.camera_id WHERE (e.start_frame_at BETWEEN '2025-06-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59') OR (e.end_frame_at BETWEEN '2025-06-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59') GROUP BY c.camera_name;	event_info와 camera_info를 JOIN하여 카메라 이름별로 이벤트 개수를 집계한다. 날짜 조건은 start_frame_at 또는 end_frame_at이 2025년 6월 26일에 해당하는 경우로 설정했다. GROUP BY와 COUNT를 사용하여 카메라별 이벤트 개수를 구했다. 이는 통계 정보 조회에 해당하며, 난이도 2에 적합하다.	true	2	학교 병원 공공장소 안전	통계 정보 조회
교통 및 이동 안전 도메인에서, 특정 날짜에 여러 카메라 그룹(예: '주차장' 그룹)에 속한 카메라들에서 발생한 '차량 진입' 이벤트의 카메라별 발생 횟수를 집계하여 리포트하는 쿼리를 작성한다. 이를 위해 camera_group, camera_info, event_info, event_codes 테이블을 JOIN하고, 날짜 조건과 이벤트명 조건을 적용한다.	2025년 6월 26일 '주차장' 그룹에 속한 모든 카메라별로 차량 진입 이벤트가 몇 번 발생했는지 알려줘.	SELECT ci.camera_name, COUNT(ei.event_id) AS event_count FROM camera_group cg JOIN camera_info ci ON cg.group_id = ci.group_id JOIN event_info ei ON ci.camera_id = ei.camera_id JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id WHERE cg.group_name = '주차장' AND ec.code_name = '차량 진입' AND ((ei.start_frame_at BETWEEN '2025-06-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59') OR (ei.end_frame_at BETWEEN '2025-06-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59')) GROUP BY ci.camera_name;	camera_group과 camera_info를 JOIN하여 '주차장' 그룹에 속한 카메라를 찾고, event_info와 event_codes를 JOIN하여 해당 카메라에서 발생한 '차량 진입' 이벤트만 필터링한다. 날짜 조건은 start_frame_at 또는 end_frame_at이 2025-06-26에 해당하는 이벤트로 제한한다. 마지막으로 카메라별로 GROUP BY 하여 카메라별 이벤트 발생 횟수를 집계한다. 이는 분석 및 리포트 생성 유형에 부합한다.	true	3	교통 및 이동 안전	분석 및 리포트 생성
교통 및 이동 안전 분야에서 카메라별로 최근에 발생한 이벤트 정보를 조회하는 기본 데이터 조회 쿼리를 작성한다. 카메라 이름을 기준으로 특정 카메라의 최근 이벤트 목록을 보여주는 질문을 만든다.	CAMERA02 카메라에서 최근에 발생한 이벤트 목록을 보여줘.	SELECT * FROM event_info WHERE camera_id = (SELECT camera_id FROM camera_info WHERE camera_name = 'CAMERA02') ORDER BY start_frame_at DESC LIMIT 10;	카메라 이름으로 camera_info에서 camera_id를 찾고, 해당 camera_id로 event_info에서 최근 발생한 이벤트를 조회한다. 최신순 정렬과 LIMIT을 통해 최근 이벤트만 보여준다. 이는 기본 데이터 조회이며, 교통 및 이동 안전 분야에서 자주 사용되는 패턴이다.	true	2	교통 및 이동 안전	기본 데이터 조회
교통 및 이동 안전 도메인에서, 카메라별로 특정 이벤트(예: 무단횡단, 역주행 등) 발생 내역을 조회하는 기본 데이터 조회 쿼리를 작성한다. DDL에서 event_info, event_codes, camera_info 테이블을 활용하여, 카메라 이름과 이벤트명을 기준으로 데이터를 조회한다.	2025년 6월 26일에 교차로1 카메라에서 무단횡단 이벤트가 발생한 내역을 보여줘.	SELECT ei.* FROM event_info ei JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id WHERE ci.camera_name = '교차로1' AND ec.code_name = '무단횡단' AND ((ei.start_frame_at BETWEEN '2025-06-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59') OR (ei.end_frame_at BETWEEN '2025-06-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59'));	event_info에서 이벤트 발생 내역을 조회해야 하므로 camera_info와 event_codes를 JOIN하여 카메라 이름과 이벤트명을 기준으로 필터링했다. 날짜 조건은 start_frame_at 또는 end_frame_at이 2025-06-26에 해당하는 경우로 설정했다. 이는 교통 및 이동 안전 도메인에서 무단횡단 이벤트 내역을 확인하는 데 적합하다.	true	3	교통 및 이동 안전	기본 데이터 조회
2025년 6월 26일에 발생한 모든 이벤트 중 위험 등급이 '높음'인 이벤트의 상세 정보를 조회한다. event_info와 event_codes, event_risks 테이블을 JOIN하여 위험 등급을 확인한다.	2025년 6월 26일에 위험 등급이 '높음'인 이벤트들의 상세 내역을 보여줘.	SELECT ei.* FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id WHERE er.risk_level = '높음' AND ((ei.start_frame_at BETWEEN '2025-06-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59') OR (ei.end_frame_at BETWEEN '2025-06-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59'));	event_info에서 이벤트 발생일자를 기준으로 2025년 6월 26일에 해당하는 이벤트를 조회하고, event_codes와 event_risks를 JOIN하여 위험 등급이 '높음'인 이벤트만 필터링하였다. JOIN은 2개만 사용하였고, 날짜 조건은 start_frame_at과 end_frame_at 모두에 적용하였다.	true	3	산업안전	기본 데이터 조회
화재 안전 도메인에서, 특정 카메라의 최근 화재 이벤트 목록을 조회하는 기본 데이터 조회 쿼리를 작성한다. 카메라 이름과 이벤트 코드명을 활용하여 event_info와 event_codes, camera_info 테이블을 조인한다. Difficulty 2에 맞게 단순한 조건과 조인만 사용한다.	CAMERA02 카메라에서 발생한 화재 이벤트 목록을 보여줘.	SELECT ei.* FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id WHERE ci.camera_name = 'CAMERA02' AND ec.code_name = '화재';	카메라 이름과 이벤트 코드명을 기준으로 event_info, event_codes, camera_info 테이블을 조인하여 CAMERA02에서 발생한 화재 이벤트만 조회하도록 쿼리를 작성했다. 기본 데이터 조회이며, 조인 2개와 단순 조건만 사용하여 난이도 2에 적합하다.	true	2	화재 안전	기본 데이터 조회
학교, 병원, 공공장소에서 최근 1주일간 카메라별로 발생한 이벤트 중 위험 수준이 '높음'인 이벤트의 종류별 발생 건수를 통계로 조회한다. 이를 위해 event_info, event_codes, event_risks, camera_info 테이블을 JOIN하여 카메라명, 이벤트명, 위험 수준, 발생 건수를 GROUP BY로 묶어 집계한다. 최근 1주일은 현재 날짜(2025-06-26) 기준으로 계산한다.	최근 일주일 동안 학교, 병원, 공공장소에 설치된 모든 카메라에서 위험 수준이 '높음'인 이벤트가 각각 몇 번씩 발생했는지 카메라별, 이벤트별로 알려줘.	SELECT ci.camera_name, ec.code_name, er.risk_level, COUNT(*) AS event_count FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id WHERE er.risk_level = '높음' AND ei.start_frame_at >= '2025-06-19 00:00:00' AND ei.start_frame_at <= '2025-06-26 23:59:59' AND (ci.location_name ILIKE '%학교%' OR ci.location_name ILIKE '%병원%' OR ci.location_name ILIKE '%공공%') GROUP BY ci.camera_name, ec.code_name, er.risk_level ORDER BY ci.camera_name, ec.code_name;	DDL 구조상 위험 수준은 event_risks 테이블의 risk_level 컬럼에 저장되어 있고, 이벤트명은 event_codes의 code_name, 카메라명은 camera_info의 camera_name에 있다. 최근 1주일은 현재 날짜를 기준으로 계산하여 WHERE 절에 반영했다. 학교, 병원, 공공장소는 location_name에 포함된 키워드로 필터링했다. 카메라별, 이벤트별, 위험 수준별로 GROUP BY 하여 집계함으로써 복잡한 통계 쿼리를 완성했다.	true	5	학교 병원 공공장소 안전	통계 정보 조회
기본적인 분석 및 리포트 생성 유형의 쉬운 난이도(1)로, 최근 등록된 카메라의 이름과 등록 일시를 간단히 조회하는 쿼리를 작성한다. DDL에서 camera_info 테이블의 registered_at 컬럼을 활용한다.	가장 최근에 등록된 카메라의 이름과 등록 일시를 알려줘.	SELECT camera_name, registered_at FROM camera_info ORDER BY registered_at DESC LIMIT 1;	camera_info 테이블에서 camera_name과 registered_at을 조회하고, 등록일시 기준으로 내림차순 정렬 후 가장 최근 1개만 조회하는 간단한 쿼리이다. 분석 및 리포트 생성 유형에 해당하며, 난이도 1에 적합하다.	true	1	기타 특수	분석 및 리포트 생성
교통 및 이동 안전 분야에서 가장 기본적인 데이터 조회를 위해, 특정 카메라의 최근 이벤트 정보를 조회하는 간단한 쿼리를 작성한다. DDL에서 camera_info와 event_info 테이블을 활용한다.	CAMERA01 카메라에서 발생한 최근 이벤트 정보를 보여줘.	SELECT * FROM event_info WHERE camera_id = (SELECT camera_id FROM camera_info WHERE camera_name = 'CAMERA01') ORDER BY start_frame_at DESC LIMIT 10;	camera_info에서 camera_name으로 camera_id를 찾고, event_info에서 해당 camera_id의 이벤트를 조회한다. 최신 이벤트를 보여주기 위해 start_frame_at 기준 내림차순 정렬 후 10개만 조회한다. 이는 기본 데이터 조회에 해당하며, DDL 구조를 정확히 반영하였다.	true	1	교통 및 이동 안전	기본 데이터 조회
1. 최근 1개월(2025-05-26~2025-06-26) 동안 모든 카메라별로 발생한 범죄 관련 이벤트(예: 침입, 절도 등)의 건수와, 각 이벤트의 위험 등급별(위험, 주의 등) 분포를 분석한다. 2. 위험 등급별로 가장 많이 발생한 이벤트 유형(코드명)도 함께 리포트한다. 3. 이를 위해 event_info, event_codes, event_risks, camera_info 테이블을 JOIN하여 카메라명, 이벤트명, 위험등급, 발생건수를 GROUP BY로 집계하고, 위험등급별로 가장 많이 발생한 이벤트명을 윈도우 함수로 추출한다.	최근 한 달 동안 모든 카메라에서 발생한 범죄 관련 이벤트의 위험 등급별 건수와, 각 위험 등급에서 가장 많이 발생한 이벤트 유형을 카메라별로 알려줘.	WITH crime_events AS ( SELECT ei.event_id, ci.camera_name, ec.code_name, er.risk_level, ei.start_frame_at FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id WHERE ei.start_frame_at BETWEEN '2025-05-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59' AND ec.code_name IN ('침입', '절도', '폭행', '강도', '기물파손') ) , event_counts AS ( SELECT camera_name, risk_level, code_name, COUNT() AS event_count FROM crime_events GROUP BY camera_name, risk_level, code_name ) , ranked_events AS ( SELECT , RANK() OVER (PARTITION BY camera_name, risk_level ORDER BY event_count DESC) AS rnk FROM event_counts ) SELECT camera_name, risk_level, SUM(event_count) AS total_events, (SELECT code_name FROM ranked_events re2 WHERE re2.camera_name = re1.camera_name AND re2.risk_level = re1.risk_level AND rnk = 1 LIMIT 1) AS top_event_type FROM ranked_events re1 GROUP BY camera_name, risk_level;	이 쿼리는 최근 1개월 동안 범죄 관련 이벤트(침입, 절도, 폭행, 강도, 기물파손 등)를 카메라별, 위험등급별로 집계하고, 각 위험등급에서 가장 많이 발생한 이벤트 유형을 윈도우 함수(RANK)로 추출한다. event_info, event_codes, event_risks, camera_info를 JOIN하여 필요한 정보를 모두 얻고, GROUP BY와 윈도우 함수를 적절히 활용하여 복잡한 분석 리포트를 생성하였다. 집계, 그룹화, 윈도우 함수, 서브쿼리 등 다양한 SQL 기능이 복합적으로 사용되어 난이도 5에 부합한다.	true	5	범죄 예방 및 대응	분석 및 리포트 생성
환경 안전 도메인에서 최근 일주일간 각 카메라별로 '연기' 또는 '화재' 이벤트가 발생한 횟수와 해당 카메라의 위치 정보를 함께 리포트하는 분석 쿼리를 작성한다. 이를 위해 event_info, event_codes, camera_info 테이블을 JOIN하고, 최근 7일간의 이벤트만 필터링하며, 카메라별로 집계한다.	최근 일주일 동안 각 카메라별로 연기 또는 화재 이벤트가 몇 번 발생했는지, 그리고 해당 카메라의 위치 정보까지 함께 보고 싶어.	SELECT ci.camera_name, ci.location_name, ci.location_address, COUNT(ei.event_id) AS event_count FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id WHERE ec.code_name IN ('연기', '화재') AND ei.start_frame_at >= '2025-06-19 00:00:00' AND ei.start_frame_at <= '2025-06-26 23:59:59' GROUP BY ci.camera_name, ci.location_name, ci.location_address ORDER BY event_count DESC;	환경 안전과 관련된 '연기'와 '화재' 이벤트를 최근 7일(2025-06-19~2025-06-26)로 한정하여 event_info와 event_codes, camera_info를 JOIN했다. 카메라별로 GROUP BY를 하여 이벤트 발생 횟수를 집계하고, 카메라의 이름과 위치 정보를 함께 리포트하도록 설계했다. 분석 및 리포트 생성 유형에 적합하다.	true	4	환경 안전	분석 및 리포트 생성
교통 및 이동 안전 분야에서, 특정 카메라에서 발생한 교통 관련 이벤트(예: 차량 충돌, 보행자 감지 등)의 상세 내역을 조회하는 질문을 만든다. event_info와 camera_info, event_codes 테이블을 조인하여 카메라 이름과 이벤트명을 기준으로 데이터를 조회한다.	2025년 6월 26일에 '교통사고' 이벤트가 발생한 카메라들의 이름과 해당 이벤트의 시작 시간, 종료 시간을 알려줘.	SELECT ci.camera_name, ei.start_frame_at, ei.end_frame_at FROM event_info ei JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id WHERE ec.code_name = '교통사고' AND ((ei.start_frame_at BETWEEN '2025-06-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59') OR (ei.end_frame_at BETWEEN '2025-06-26 00:00:00' AND '2025-06-26 23:59:59'));	event_info에서 이벤트 발생 정보를 조회하고, camera_info와 event_codes를 조인하여 카메라 이름과 이벤트명을 확인한다. 날짜 조건을 start_frame_at과 end_frame_at 모두에 적용하여 해당 날짜에 발생한 이벤트를 모두 포함한다. SELECT 절에서 카메라 이름, 이벤트 시작/종료 시간을 반환한다.	true	3	교통 및 이동 안전	기본 데이터 조회
2025년 6월 한 달 동안 각 카메라 그룹별로 발생한 이벤트의 위험 등급(risk_level)별 건수를 집계하여, 위험 등급별로 가장 많은 이벤트가 발생한 카메라 그룹명을 함께 보여주는 분석 리포트 쿼리를 작성한다. 이를 위해 event_info, event_codes, event_risks, camera_info, camera_group 테이블을 JOIN하고, GROUP BY와 집계함수를 활용한다.	2025년 6월 한 달 동안 위험 등급별로 이벤트가 가장 많이 발생한 카메라 그룹과 해당 그룹의 이벤트 건수를 알려줘.	WITH risk_group_counts AS ( SELECT er.risk_level, cg.group_name, COUNT(*) AS event_count FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id JOIN camera_group cg ON ci.group_id = cg.group_id WHERE ei.start_frame_at >= '2025-06-01 00:00:00' AND ei.start_frame_at < '2025-07-01 00:00:00' GROUP BY er.risk_level, cg.group_name ), ranked_groups AS ( SELECT risk_level, group_name, event_count, RANK() OVER (PARTITION BY risk_level ORDER BY event_count DESC) AS rnk FROM risk_group_counts ) SELECT risk_level, group_name, event_count FROM ranked_groups WHERE rnk = 1;	이 쿼리는 2025년 6월 한 달 동안 발생한 이벤트를 위험 등급(risk_level)별로 카메라 그룹(group_name) 단위로 집계한다. 먼저 event_info에서 이벤트 발생일자를 기준으로 필터링하고, event_codes, event_risks, camera_info, camera_group을 JOIN하여 위험 등급과 카메라 그룹 정보를 가져온다. GROUP BY로 위험 등급과 그룹별 이벤트 건수를 집계한 뒤, 윈도우 함수 RANK()를 사용해 위험 등급별로 이벤트가 가장 많이 발생한 그룹을 추출한다. 최종적으로 위험 등급별로 이벤트가 가장 많은 카메라 그룹과 그 건수를 보여준다.	true	4	기타 특수	분석 및 리포트 생성
교통 및 이동 안전 도메인에서, 최근 일주일 동안 각 카메라별로 '차량 침입' 또는 '보행자 침입' 이벤트가 몇 번 발생했는지 집계하고, 위험 수준(risk_level)별로 그룹화하여 리포트 형태로 보여주는 쿼리를 작성한다. 이를 위해 event_info, event_codes, event_risks, camera_info 테이블을 JOIN하고, 집계 및 GROUP BY를 활용한다.	최근 일주일 동안 각 카메라별로 차량 침입이나 보행자 침입 이벤트가 위험 수준별로 각각 몇 번 발생했는지 알려줘.	SELECT ci.camera_name, er.risk_level, COUNT(*) AS event_count FROM event_info ei JOIN event_codes ec ON ei.code_id = ec.code_id JOIN event_risks er ON ec.risk_id = er.risk_id JOIN camera_info ci ON ei.camera_id = ci.camera_id WHERE ec.code_name IN ('차량 침입', '보행자 침입') AND ei.start_frame_at >= '2025-06-19 00:00:00' AND ei.start_frame_at <= '2025-06-26 23:59:59' GROUP BY ci.camera_name, er.risk_level ORDER BY ci.camera_name, er.risk_level;	event_info에서 최근 일주일(2025-06-19~2025-06-26) 동안 발생한 이벤트 중 code_name이 '차량 침입' 또는 '보행자 침입'인 이벤트만 필터링한다. event_codes, event_risks, camera_info와 JOIN하여 카메라 이름과 위험 수준을 가져오고, 카메라별, 위험 수준별로 이벤트 발생 횟수를 COUNT로 집계한다. GROUP BY와 ORDER BY를 통해 리포트 형태로 정렬한다. 이는 분석 및 리포트 생성 유형에 부합한다.	true	4	교통 및 이동 안전	분석 및 리포트 생성

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