[논문]도시단위 건축물 CO2 저감을 위한 데이터 통합 활용 기반기술에 관한 연구

최혜미; 박창한; 김주형; 김재준

doi:10.13161/kibim.2015.5.3.001

도시단위 건축물 CO2 저감을 위한 데이터 통합 활용 기반기술에 관한 연구
A Study on Integrated Utilization of Urban Spatial Data and Building Data for CO2 Reduction 원문보기

Journal of KIBIM = 한국BIM학회논문집, v.5 no.3, 2015년, pp.1 - 10

최혜미 (한양대학교 일반대학원 건축환경공학과) , 박창한 (RP종합건축사사무소) , 김주형 (한양대학교 건축공학과) , 김재준 (한양대학교 건축공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

We have researched a character of BIM(Building Information Modeling) and GIS(Geographic Information System) data for integrated utilization of urban spatial data and building data for $CO_2$ reduction. We consider literature on integrated utilization of BIM and GIS and measure method of $CO_2$ in urban spatial unit. Among them without distortion of standard data structure, derive method how to install between BIM and GIS standard data. Rhino & Grasshopper is utilization tools of DB platform. The compatibility with existing BIM and GIS data format, graphic and numeric results can be output at the same time. And using the existing ARCHSIM, it can be easily combined for building energy analysis program. Based on BIM and GIS data to run an energy analysis target on Majang-dong, it could be poly synthetically derived the value information and graphic information.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

이강희와 양재혁(2009)은 주요 건축자재의 에너지 소비 및 이산화탄소 배출량 원단위를 구축했고, 홍태훈외 2인(2012)은 대표 건축자재인 콘크리트와 철골, 철근을 대상으로 강도에 따른 이산화탄소 배출량 원단위를 구축했다. 건축물의 도시탄소 배출량 평가모델을 개발하기 위해 신축 시 투입되는 건축자재의 상세 물량데이터와 운영단계의 에너지 사용량 데이터를 바탕으로, 건축물의 전생애 주기 동안 배출되는 도시탄소량을 산출하는 방법을 제시했다. 홍태훈외 3인(2013)은 건축자재에 대한 물량 정보와 시공계획 정보를 바탕으로 건축물의 건축자재, 운송, 시공단계에서 배출되는 도시탄소 배출량을 산출하는 방법을 제시했다.
본 연구에서는 도시공간데이터, 건축물데이터와 외부데이터 베이스를 통합 활용 할 수 있는 기반기술에 중점을 두고 이를 실습하는 것에 의의를 두었으며, CO₂ 저감과 관련하여 구체적인 저감량을 제시하지 않은 한계가 있다. 향후 제시된 기반기술을 활용하여 CO₂ 저감과 관련된 구체적인 연구가 진행 될 수 있다.
이 중 도시/건축부문을 맡고 있는 국토교통부는 2017년 패시브하우스, 2025년 제로에너지 하우스 건축 의무화에 대비하여, 제로에너지 주택 실현 및 확대 보급을 추진하고 있다. 이는 제로에너지 주택의 보급 확산을 위해 기 개발된 기술을 바탕으로 주택단지 최적화모델 개발 및 실증단지 구축을 목표로 하고 있다. 주요 감축 요인은 에너지 절감 및 성능향상과 냉난방 설비 효율개선으로 BAU 대비 26.
이를 해결하기 위해 각 데이터의 상호운용을 위한 플랫폼을 제시하거나(황정래외 2인, 2012), 데이터 구조의 확장 및 변화를 통해 BIM과 GIS를 통합하려는 연구(원지선&주기범, 2013), BIM 도구에서 생성된 표준 데이터 중 통합 가능한 요인을 도출하여 GIS 표준데이터인 CityGML로 불러와 매핑(mapping) 시키려는 연구가 진행되었다(강태욱 외 3인, 2014). 이를 기반으로, 본 연구에서는 GIS와 BIM을 활용하여 생성된 데이터에 중점을 두고 도시공간데이터와 건축물데이터, CO₂ 저감에 필요한 변수가 저장된 외부에서 생성된 데이터베이스를 통합 활용하여 CO₂ 저감을 지원할 수 있는 데이터베이스 플랫폼을 제시하고자 한다.
이와 같이 온실가스 감축을 위해, 도시/건축 부문은 에너지 절감을 위한 방법을 도입하거나 재생에너지를 활용하고자 한다.

가설 설정

둘째, 유연한 객체 관계성이다. IFC 객체 간 관계는 속성으로 미리 정의되어 있지 않고, IfcObjectDefinition이 IfcRel*로 시작되는 클래스 관계(relationship)를 관리한다.

제안 방법

도시단위 건축물 에너지 분석 DB플랫폼 적용 프로세스는 Figure 4와 같다. BIM 툴과 GIS를 활용하여 분석하고자 하는 도시공간을 모델링한다. 도시공간데이터와 건축물데이터를 추출하기 위해, 번지를 기반으로 BIM 툴로 생성된 모델은 건축물 모델 표준데이터인 IFC로 변환하고 GIS로 생성된 모델은 도시 공간 모델 표준 데이터인 CityGML로 변환 후 확장성 생성 언어인 XML로 변환한다.
CO2 저감을 위해 활용 가능한 알고리즘 및 에너지 분석 프로그램을 조사하여 Rhino & Grasshopper에서 플러그인으로 적용할 수 있는 ARCHSIM을 선정했다.
선정된 지형의 형상데이터 중 건축물에 해당하는 레이어만 활성화시켜 형상데이터를 추출했으며, 추출된 데이터를 Grasshopper로 불러와 객체의 이름에 해당하는 건축물의 지번을 입력했다. Grasshopper에서 선택된 영역의 지번을 기반으로 외부 DB에서 작성한 지번을 적용하여 Curve들을 선택하여 지번 정보를 입력했다. 입력된 Curve객체의 속성을 추출한 후, 프로덕트 모델의 Surface를 생성한다.
각 데이터의 통합 활용 가능한 Expert System을 조사하여, DB 플랫폼 구축의 활용 도구 중 대안들의 시각적 판단이 가능한 3D 모델링 도구와 알고리즘을 구현하여 수치적 결과를 동시에 출력 가능한 Rhino & Grasshopper를 선정했다.
건축물 에너지 분석을 위해 Rhino & Grasshopper에서 제공하는 ARCHSIM 플러그인을 적용하여 에너지 소비 범주를 설정했다.
건축부문에서의 에너지 사용량 감축은 개별 건축물의 에너지 효율을 제고하는 방향으로 진행되고 있다(이상헌, 2011). 건축물에 대한 도시탄소 배출량 평가를 위한 기초자료인, 건축 자재에 대한 도시탄소 배출량 원단위 데이터를 구축했다. 이강희와 양재혁(2009)은 주요 건축자재의 에너지 소비 및 이산화탄소 배출량 원단위를 구축했고, 홍태훈외 2인(2012)은 대표 건축자재인 콘크리트와 철골, 철근을 대상으로 강도에 따른 이산화탄소 배출량 원단위를 구축했다.
BIM 툴과 GIS를 활용하여 분석하고자 하는 도시공간을 모델링한다. 도시공간데이터와 건축물데이터를 추출하기 위해, 번지를 기반으로 BIM 툴로 생성된 모델은 건축물 모델 표준데이터인 IFC로 변환하고 GIS로 생성된 모델은 도시 공간 모델 표준 데이터인 CityGML로 변환 후 확장성 생성 언어인 XML로 변환한다. 변환된 데이터를 Expert System 중 Rhino & Grasshopper에서 그래픽 정보를 생성하고 속성정보를 입력한다.
도시단위 건축물 CO₂ 저감을 위한 도시공간데이터와 건축물 데이터의 통합 활용을 위해 문헌을 고찰하고 도시공간데이터와 건축물데이터를 기반으로 건축물 에너지분석을 위한 LoD를 조사했다. 각 데이터의 통합 활용 가능한 Expert System을 조사하여, DB 플랫폼 구축의 활용 도구 중 대안들의 시각적 판단이 가능한 3D 모델링 도구와 알고리즘을 구현하여 수치적 결과를 동시에 출력 가능한 Rhino & Grasshopper를 선정했다.
하지만 두 포맷의 구조가 매우 다르기 때문에 직접적인 매핑이 어려워 각 시스템의 스키마를 확장하는 방안이 있으나 이것은 표준화에 있어 문제가 발생할 소지가 있다. 두 번째 방법은 IFC 포맷을 CityGML에 매핑하는 중간에 별도의 응용프로그램을 설치하는 것이다. 이것은 IFC의 LoD는 CityGML의 최대 LoD보다도 상대적으로 매우 높은 LoD 수준을 가지고 있기 때문에 IFC의 LoD를 CityGML의 수준으로 저하시키는 응용프로그램을 개발하여 설치하는 방안이다.
이 과정에서 사용자가 직접 입력한 정보들은 Excel과 같은 외부DB의 개념으로 입출력이 가능하다. 또한, Grasshopper의 플러그인인 EnergyPlus에서 제공하는 에너지 분석 알고리즘기반 ARCHSIM을 이용하여 CO₂ 저감을 위한 대안을 생성한다. Rhino에서는 그래픽 정보를 출력할 수 있고, Grasshopper에서는 수치정보들을 출력할 수 있으며, 이를 활용해 생성된 여러 대안 중 최적의 대안을 선택할 수 있도록 지원한다.
미리 저장된 외부DB를 필드명 JIBUN으로 설정하여 옵션을 설정한 뒤, 데이터 배치방법을 설정하여 GIS 정보를 입력한다. BIM DB에서 층수와 세대수를 설정하여 ‘층수’와 ‘세대수’열에 해당되는 데이터를 분류하여 저장한다.
본 연구는 도시단위 건축물 CO₂ 저감을 지원하기위해 GIS와 BIM을 활용하여 생성된 도시공간데이터와 건축물데이터, 외부에서 생성된 데이터베이스의 통합 활용 방안으로 연구 범위를 설정했으며, 연구 진행절차는 다음과 같다.
본 연구에서는 도시공간데이터와 건축물데이터를 활용하여 Rhino & Grasshopper을 기반으로 CO2 배출량을 산출했다.
본 연구에서는 도시공간데이터의 특성을 고려하여 기본단위당 탄소배출량을 적용하고자 하며, Table 1과 같이 신은미(2013)가 제시한 건축물 카테고리 단위별 탄소배출량을 활용한다.
선정된 지형의 형상데이터 중 건축물에 해당하는 레이어만 활성화시켜 형상데이터를 추출했으며, 추출된 데이터를 Grasshopper로 불러와 객체의 이름에 해당하는 건축물의 지번을 입력했다. Grasshopper에서 선택된 영역의 지번을 기반으로 외부 DB에서 작성한 지번을 적용하여 Curve들을 선택하여 지번 정보를 입력했다.
하지만 이러한 방안도 결국 스키마의 변경을 요구하기 때문에 표준화에 대한 문제가 발생한다. 세 번째 방법은 IFC와 CityGML 사이에 상호 운용을 위한 별도의 DB 플랫폼을 설치하는 것이다. 이것은 각 시스템의 구조를 변경시키지 않는다는 점에서 적절한 방법으로 고려될 수 있다.
이를 위해 기 연구에서 도출된 CO2 산정 알고리즘 적용하는 방법과 Rhino & Grasshopper에서 제공하는 ARCHSIM 플러그인을 활용하는 방법의 두가지 방향으로 실습했다.
BIM과 GIS 간의 데이터모델 통합은 두 모델이 데이터 특성이나 세밀도 수준, 도메인이 매우 다르기 때문에 데이터모델 통합을 위한 대안으로의 가능성을 보여주었다. 이를 확장하여 본 연구에서는 데이터베이스 플랫폼을 극대화하기 위한 요소기술을 도출했으며, 이를 활용하여 플랫폼을 구성하는 요소들의 기능을 정의했다.
기존의 BIM과 GIS의 통합 관련 연구들을 종합해 보면 크게 세 가지로 나눌 수 있다. 첫 번째 방법은 IFC를 CityGML에 직접 매핑하는 방법이다. 하지만 두 포맷의 구조가 매우 다르기 때문에 직접적인 매핑이 어려워 각 시스템의 스키마를 확장하는 방안이 있으나 이것은 표준화에 있어 문제가 발생할 소지가 있다.
산정을 위해 필요한 변수들을 추출했다. 추출된 도시공간데이터와 건축물 데이터를 표준으로 변환하여, 확장성 생성언어인 XML로 변환했다. 생성된 대안들의 Rhino & Grasshopper에서 불러왔으며, 에너지 분석에 필요한 변수를 입력하여 건축물 형상정보, Zone정보, 에너지 소비 범주를 시각적으로 확인 할 수 있었다.
강태욱 외 3인(2012)는 표준 BIM 데이터 모델과 표준 GIS 데이터 모델 간 상호운용성에 대해 연구하였다. 표준 BIM 데이터 모델인 IFC와 표준 GIS 데이터 모델인 CityGML이 공통적으로 겹쳐지는 부분에 대해 확장한 후, 확장된 클래스에 메타데이터를 정의하여, 유즈케이스에서 필요한 정보만 CityGML에서 IFC로 정보 질의를 지원하도록 IFC에서 CityGML로 매핑 할 수 있는 구조와 매핑 규칙 함수를 제안하였다. 하지만 캐쉬 기법과 같이 매핑 되어 추출된 속성들을 보관하여 빈번한 정보 쿼리 시 빠르게 처리하거나, 추출된 속성들을 압축하여 파일 크기를 줄이는 등의 압축 기법은 고려하지 않았다.
Rhino & Grasshopper에서 제공하는 ARCHSIM 플러그인을 활용할 경우, 도시공간데이터와 건축물데이터 매핑시 GIS에서 추출된 데이터와 BIM에서 추출된 데이터 간 위계의 고려가 필요했으며, 이는 데이터 표준 변환을 활용했으며 그 결과를 공간정보 위계에 따라 매칭했다. 표준데이터 구조가 왜곡되지 않는 수준에서 DB의 행과 열을 조정하여 ARCHSIM 플러그인을 활용하여 CO₂ 값을 산정했다.

대상 데이터

Rhino & Grasshopper기반으로 CO2산정을 위해 CO2발생량 계산에 필요한 도시공간데이터와 건축물데이터 통합 DB의 ‘세대수’정보를 추출했다.
본 연구에서 제안하는 모델을 적용하기 위해 당장 자료 취득이 가능한 서울시 성동구 마장동을 선정했다. 마장동 지적도 파일(.
이를 서울시 성동구 마장동을 대상으로, BIM/GIS 기반으로 CO₂ 산정을 위해 필요한 변수들을 추출했다. 추출된 도시공간데이터와 건축물 데이터를 표준으로 변환하여, 확장성 생성언어인 XML로 변환했다.

이론/모형

신은미(2013)이 제시한 기본단위(m²) CO₂당 배출량을 적용했으며, 가계부문은 가정용 도시가스 CO₂배출량과 가정용 전력 CO₂배출량 데이터를 활용하여 가정용 건축물의 CO₂배출량을 산정했다(Figure 8).

성능/효과

(1) Rhino & Grasshopper는 IFC와 IFC의 확장 언어인 STEP 및 CAD, SHP 등 기존의 BIM 및 GIS 관련 포맷들과 높은 호환성을 가지고 있다.
(2) Grasshopper는 Rhino의 3D 모델링 도구와 통합된 하나의 시스템이기 때문에 Grasshopper에서 구축한 알고리즘의 적용 및 수치적 결과물과 Rhino에서의 그래픽적 결과물을 동시에 출력할 수 있는 장점이 있다.
(3) Grasshopper 지원 플러그인을 이용하여 AHCHSIM과 같은 건축물에너지 분석 프로그램인 Energyplus를 쉽게 접목 시킬 수 있다.
황정래 외 2인(2012)은 BIM과 GIS의 효율적인 연계 활용하여 시스템적으로 상호운용성을 확보하고자 BIM과 GIS의 상호운용 플랫폼을 제시하였다. BIM과 GIS 간의 데이터모델 통합은 두 모델이 데이터 특성이나 세밀도 수준, 도메인이 매우 다르기 때문에 데이터모델 통합을 위한 대안으로의 가능성을 보여주었다. 이를 확장하여 본 연구에서는 데이터베이스 플랫폼을 극대화하기 위한 요소기술을 도출했으며, 이를 활용하여 플랫폼을 구성하는 요소들의 기능을 정의했다.
CO2 산정 알고리즘을 Rhino & Grasshopper기반으로 직접 구현했을 시, DB플랫폼에서 데이터 구조의 왜곡 없이 조작이 가능했으며 통계치를 활용하여 직접적으로 필요한 범위에서 정보 값을 산정할 수 있었다.
Expert System을 활용한 건축물 CO₂배출량 산정방식의 경우를 종합해보면 건물 형상정보, 구조체 정보, Zone 정보 등 IFC에서 추출한 BIM 데이터 활용 변수 정보들에 재질 및 기상 데이터 같은 사용자 입력변수들의 외부 DB를 적용함으로써 건축물 에너지 분석 결과를 도출하는 프로세스가 대부분이었다. 대표적으로 TRNSYS와 EnergyPlus 가 있으며, ARCHSIM은 EnergyPlus기반의 건축물 에너지 분석이 가능한 Grasshopper 지원 플러그인이다.
생성된 대안들의 Rhino & Grasshopper에서 불러왔으며, 에너지 분석에 필요한 변수를 입력하여 건축물 형상정보, Zone정보, 에너지 소비 범주를 시각적으로 확인 할 수 있었다.
셋째, 확장성 있는 속성 구조를 가지고 있다. IFC는 Figure 1과 같이 확장성 있는 속성구조를 가지고 있다.

후속연구

또한, BIM과 GIS 데이터의 통합으로 인해 데이터의 크기가 커짐에 따라 시스템의 부담이 증가하는 문제가 발생했다. 향후 이를 압축할 수 있는 기법 등에 관한 연구가 필요하다.
저감과 관련하여 구체적인 저감량을 제시하지 않은 한계가 있다. 향후 제시된 기반기술을 활용하여 CO₂ 저감과 관련된 구체적인 연구가 진행 될 수 있다. 또한, BIM과 GIS 데이터의 통합으로 인해 데이터의 크기가 커짐에 따라 시스템의 부담이 증가하는 문제가 발생했다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	UNFCCC는 언제 발효되었는가?	1994년 3월 지구의 기후변화 방지를 위해 노력하겠다는 의미로 UNFCCC(United Nations Framework Convention on Climate Change)가 발효되었다. UNFCCC는 온실가스를 감축하는데 있어 구속력이 없는 권고수준인 반해, 1997년 12월 교토에서 채택된 교토의정서는 온실가스 감축을 이행하기 위해 ‘누가, 얼마만큼, 어떻게 줄일 것인가’에 대한 문제를 결정한 내용이 포함된다.
	교토의정서는 어떤 내용이 포함되는가?	1994년 3월 지구의 기후변화 방지를 위해 노력하겠다는 의미로 UNFCCC(United Nations Framework Convention on Climate Change)가 발효되었다. UNFCCC는 온실가스를 감축하는데 있어 구속력이 없는 권고수준인 반해, 1997년 12월 교토에서 채택된 교토의정서는 온실가스 감축을 이행하기 위해 ‘누가, 얼마만큼, 어떻게 줄일 것인가’에 대한 문제를 결정한 내용이 포함된다. 교토의정서는 공동이행제도(선진국간의 공동 온실가스 감축 사업), 청정개발체제(선진국이 개발도상국에서 온실가스 감축사업을 수행해 달성한 실적의 일부를 선진국의 감축량으로 허용), 배출권거래제도(배출권의 거래)와 같은 유연성체제(교토 메커니즘)를 도입해 온실가스를 효과적이고 경제적으로 감축하도록 했다.
	IFC 릴리즈 초기 버전은 어떤 모델을 포함하는가?	0은 전 생애주기 동안의 AEC/FM 프로 젝트에 사용 되는 분산된 프로젝트 모델의 정의를 가지고 있다. 초기의 릴리즈는 Architectural design, HVAC engineering design, Facilities management, 그리고 Cost estimating 안에서의 프로세스를 지원하는 모델을 포함했다. 이후 릴리즈 2.

참고문헌 (29)

Andrew. A. & Christopher. Z. (2012), "The Role of Public Policy in Optimizing Renewable Energy Development in the Greater Southern Appalachian Mountains", Renewable& Sustainable Energy Reviews, 15(8), pp.3690-3702.
Antipova. E., Boer., D., Gonzalo. G. G. Cabeza. L. F. Jimenez. L. (2014), "Multi-Objective Optimization coupled with Life Cycle Assessment for Retrofitting Buildings", Energy and Buildings, 82, pp.92-99.

상세보기
Baek. C., Park. S. H., Suzuki. M., Lee. S. H. (2013), "Life cycle carbon dioxide assemssment tool for buildings in the schematic design phase", Energy and Buildings, 61, pp.274-287.
Choi. D. S., Chun. H. C., Cho. K. H. (2013), "A study on the LCA of an apartment house through a simplified technique", Architectural Institute of Korea, 29(1), pp.307-316.
Farzana. S., Liu. M., Baldwin. A., Hossain. U. (2014), "Multi-model Prediction and Simulation of Residential Building Energy in Urban Areas of Chongqing", Energy and Buildings, 81, pp.161-169.

상세보기
Han. X., Pei. J., Liu. J., Xu. L. (2013), "Multi-Objective Building Energy Consumption Prediction and Optimization for Eco-community Planning", Energy and Buildings, 66, pp.22-32.

상세보기
Hong. T., Ji. C., Park. H. (2012), "Integrated model for assessing the cost and CO2 emission(IMACC) for sustainable structural design in ready-mix concrete", Journal of Environmental Managment, vol.103, pp.1-8.
Hwang. J. R., Kang. H. Y., Hong. C. H. (2012), "A Study on the Platform Design for Efficient Interoperability of BIM and GIS", Korea Spatial Information Society, 20(6), pp.99-107.
Hwang. J. R., Kang. T. W., Hong. C. H. (2012), "A Study on the Correlation Analysis between IFC and CityGML for Efficent Utilization of Construction Data and GIS Data", Korea Spatial Information Society, 20(5), pp.49-56.

원문보기 상세보기
IPCC (2006), "2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories", IGES, Japan.
Jenkins. D. P., Singh. H., Eames. P. C. (2009), "Interventions for Large-Scale Carbon Emission Reductions in Future UK Offices", Energy and Buildings, 41, pp.1374-1380.

상세보기
Jeong. K., Ji. C., Koo. C., Hong. T., Park. H. (2014), "A model for predicting the environmental impacts of educational facilities in the project planning phase", Journal of Cleaner Production, pp.1-12.
Kang. T. W., Youn. J. H., Lee. W. S., Choi. H. S. (2013), "A Study Related to Interoperability Development Strategy between BIM and GIS", Korean Institute of BIM, 3(1), pp.21-27.
Kim. I. H., Choi. J. S., Kim. H. J. (2013), "Proposition and Application of Mapping System for Input Data between Open BIM Data and Building Energy Simulation Software-Focused on Building Material Library and Energy Plus", Architectural Institute of Korea, 29(4), pp.3-12.
Lee. K. H., Yang. J. H. (2009), "A Study on the Functional Unit Estimation of Energy Consumption and Carbon Dioxide Emission in the Construction Materials", Architectural Institute of Korea, 25(6), pp.43-50.
Lee. S. H. (2011), "Space Allocation Simulator in Early Urban Design Stage to Reduce Carbon Emissions: Focused on the Prediction of the Travel Distance Using Lansd Use and Transprotation Plan", Journal of the Korea Academia-Industrial Cooperation Society, 12(11), pp.5231-5329.
Lee. S. W. &Tae. S. H. (2010), "A Preliminary Study of BIM Utilization and CO2 Monitoring in Building Maintenance", Architectural Insistute of Korea Conference, 30(1), pp.169-170.
Li. W., Chen. T., Wentz. E. A., Fan. C. (2014), "NMMI: A Mass Compactness Measure for Spatial Pattern Analysis of Areal Features", Annals of the Association of American Geographers, 104(6), pp.1116-1133.

상세보기
Moughtin. C. et al (1999), "Urban Design: Method and Techniques", Architectural Press, Woburn.
Noh. K., Wang. K., Yu. S., Min. K., Lee. G., Kim. S., Kwon. Y. (2013), "A case study on carbon reduction plan for urban initiative and application model", The Korean Geographic Society, 47(1), pp.1-10.
Omitaomu. O. et al (2012), "Adapting a GIS-Based Multicriteria Decision Analysis Approach for Evaluating New Power Generating Site", Applied Energy, vol.96, pp.292-301.

상세보기
Pozoukidou. G. (2014), "Facilitating land use forecasting in planning agencies", Sustainable Development and Planning III, vol.1, pp.10-22.
Sin. E. M (2013), "Analysis of Carbon Emission and Quantitative Evaluation Method for Low Carbon Mixed Use Development", Hanyang University Master Thesis, Seoul.
Store. R., Kangas. J. (2001), "Integrating Spatial Multi-Criteria Evaluation and Expert Knowledge for GIS-based Habitat Sustability Modelling", Landscape and Uraban Planning, 55(2), pp.79-93.

상세보기
Won. J. S. & Ju. K. B. (2013), "Extesion Method of IFC Core Schema to Represent Information for Road Facility", The Conference on Korea Institute of Construction Engineering and Management, pp.285-286.
Woo. S. J., Yoon. S. M., Choi. J. W. (2013), "A Study on the Development of the gbXML and Web Based Analysis Tool(E-Zero) for the Estimate of Building Energy Needs and CO2 Emissions", Architectural Institute of Korea, 29(40), pp.251-258.
Zagonari. F. (2009), "An Optimization Model for Integrated Urban Planning: Development and Application to Algeria's Regha？a and Heraoua Municipalities", Environmental Management, vol.47, pp. 937-959.
http://www.gir.go.kr/
http://www.keiti.re.kr/home/index.do

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증