[논문]OEMGD 알고리즘을 이용한 건물 냉난방용 최적 에너지 믹스 모델에 관한 연구 - 지열히트펌프와 지역냉난방 시스템을 중심으로

이기창; 홍준희; 이규건

doi:10.7856/kjcls.2016.27.2.281

OEMGD 알고리즘을 이용한 건물 냉난방용 최적 에너지 믹스 모델에 관한 연구 - 지열히트펌프와 지역냉난방 시스템을 중심으로
A Study on the Optimal Energy Mix Model in Buildings with OEMGD Algorithm Focusing on Ground Source Heat Pump and District Heating & Cooling System 원문보기

한국지역사회생활과학회지 = The Korean Journal of Community Living Science, v.27 no.2, 2016년, pp.281 - 294

이기창 (한국산업기술대학교 지식기반기술.에너지대학원) , 홍준희 (가천대학교 에너지IT학과) , 이규건 (서정대학 인터넷 정보과)

Abstract ▼ AI-Helper

This study was conducted to promote consumer interest in Geothermal Heat Pump (Ground Source Heat Pump, GSHP) and district heating and cooling (District Heating & Cooling, DHC) systems, which are competing with each other in the heating and cooling field. Considering not only the required cost data of energy itself, but also external influence factors, the optimal mix ratio of these two energy systems was studied as follows. The quantitative data of the two energy systems was entered into a database and the non-quantitative factors of external influence were applied in the form of coefficients. Considering both of these factors, the optimal mix ratio of GSHP and DHC systems and minimum Life Cycle Cost (LCC) were obtained using an algorithm model design. The Optimal Energy Mix of GSHP & DHC (OEMGD) algorithm was developed using a software program (Octave 4.0). The numerical result was able to reflect the variety of external influence factors through the OEMGD algorithm. The OEMGD model found that the DHC system is more economical than the GSHP system and was able to represent the optimal energy mix ratio and LCC of mixed energy systems according to changes in the external influences. The OEMGD algorithm could be of help to improve the consumers' experience and rationalize their energy usage.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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

문제 정의

본 연구는 GSHP와 DHC의 경제성 비교연구를 우선 하였다. 신재생에너지인 GSHP 시스템으로 운영 중인 건물의 경제성을 DHC로 공급했을 때의 비용요소들과 비교 연구하였는데 비교대상은 약 3,800kW 규모의 GSHP 시스템을 설치한 서울 지역의 공공건물과 DHC 2,000 kW규모의 공동주택 건물에 대하여 수명주기 30년을 기준으로 초기투자비, 에너지비용, 수선유지비, 환경비용을 비교한 결과 공공건물의 LCC 비교분석 결과는 Table 1, Fig.
본 연구는 최근 신재생에너지설비 의무화에 따라 확대되고 있는 지열히트펌프와 도농지역까지 확대되는 지역난방의 경제성을 수리적으로 비교하고자, 수치해석 알고리즘 모델을 개발하여 연구를 수행하였다. 신재생에너지 보급 목표를 달성하되 지중열 사용에 따른 지중 온도변화 등의 우려를 극복하기 위하여, 단일 에너지시스템보다는 에너지시스템을 믹스하여 시너지 효과를 도모할 수 있는 최적 믹스비율을 수리적으로 산정하여 에너지 이용효율을 제고하는 데 목적이 있었다.
본 연구에서는 농촌에너지 분야에서 에너지 절감시설로 인식되고 신재생에너지 확대를 위해 장려되는 지열(Kim 2014)과 지역냉난방 시스템의 경제성에 대한 연구를 수행하였다. 소비자의 에너지 비용 절감과 합리적인 에너지 선택을 위하여 건물 냉난방 시스템 도입 전 에너지믹스 최적 구간을 찾는 프로그램 개발에 대한 연구 필요성을 제기하면서, 에너지 선택에 영향을 미치는 두 가지 요소인 정량적 비용 데이터와 정성적인 외부 영향요소를 포함하여 경쟁관계에 있는 GSHP와 DHC 시스템의 최적 이용방안을 찾고자 하였다.
본 연구에서는 농촌에너지 분야에서 에너지 절감시설로 인식되고 신재생에너지 확대를 위해 장려되는 지열(Kim 2014)과 지역냉난방 시스템의 경제성에 대한 연구를 수행하였다. 소비자의 에너지 비용 절감과 합리적인 에너지 선택을 위하여 건물 냉난방 시스템 도입 전 에너지믹스 최적 구간을 찾는 프로그램 개발에 대한 연구 필요성을 제기하면서, 에너지 선택에 영향을 미치는 두 가지 요소인 정량적 비용 데이터와 정성적인 외부 영향요소를 포함하여 경쟁관계에 있는 GSHP와 DHC 시스템의 최적 이용방안을 찾고자 하였다.
본 연구는 최근 신재생에너지설비 의무화에 따라 확대되고 있는 지열히트펌프와 도농지역까지 확대되는 지역난방의 경제성을 수리적으로 비교하고자, 수치해석 알고리즘 모델을 개발하여 연구를 수행하였다. 신재생에너지 보급 목표를 달성하되 지중열 사용에 따른 지중 온도변화 등의 우려를 극복하기 위하여, 단일 에너지시스템보다는 에너지시스템을 믹스하여 시너지 효과를 도모할 수 있는 최적 믹스비율을 수리적으로 산정하여 에너지 이용효율을 제고하는 데 목적이 있었다.
신재생에너지 사용 의무화 정책에 따라 보급되고 있는 지열을 이용한 GSHP와 기존 에너지 시스템인DHC의 최적 믹스모델로 설계한 OEMGD 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 아래 6개의 시나리오를 설정하였다. 비용 데이터는 Table 7과 같이 냉난방을 공급하고 있는 전국 28개 건물의 냉난방 관련 비용 DB를 이용하고 외부영향요소는 몬테카를로 기법을 활용하여 난수를 채택하여, 예시된 Fig.

제안 방법

GSHP와 DHC 시스템의 최적 믹스구간(Mix Ratio)을 찾아내는 알고리즘 모델을 설계한 후 외부영향 요소의 변화 시나리오별 검증을 통한 알고리즘 모델의 타당성 확인까지를 연구 범위로 하였다.
실측자료가 축적되지 않는 정량적 데이터는 Cho(2002)의 기존연구에서와 같이 LCC 분석을 위한 데이터 불확실성 처리기법을 기반으로 비용을 추정하였다. 각 비용요소들을 DB화 하였는데 Fig. 3 및 Fig. 4와 같이 초기운영비, 에너지비용, 수선유지비, 환경비용, 폐기비용 등 5가지 비용요소를 DBMS MySQL(Server 5.7.11)을 이용하여 관계형 DB를 구축하였다. 구축된 DB를 이용하여 Fig.
냉난방을 공급중인 건물 데이터를 이용하여 에너지 믹스에 영향을 미치는 비용요소인 초기설치비, 에너지 비용, 수선유지비, 환경비용 등 각 시스템의 항목별 LCC 산출을 연구의 범위로 삼았다. 산출된 항목별 LCC를 프로그램을 이용하여 데이터베이스화하였다.
수치해석 프로그램인 Octave 4.0을 이용하여OEMGD 알고리즘 모델을 설계하여 최적믹스비율(MIXRNRE), 건물주의 신재생에너지 도입의지(αNRE),최적믹스비율일 때 수명주기비용(LCC)을 산출하게 하였다.
이 문제를 극복하고자 본 연구에서는 신재생에너지 의무화 목표 등 조절 가능한 외부목표인 정부정책, 조세영향 등에 상수를 부여하고 GSHP와 DHC시스템의 환경비용, 기술발전에 따른 비용은 동일조건으로 하고 5,000개의 난수를 생성시켜 OEMGD 알고리즘 모델의 민감도와 최적 LCC 도출을 검증하였다
이를 해소하기 위해서 시나리오 기법을 적용하여(Choi & Park 2000) 일부 영향요소에 상수를 부여하고 믹스비율에 직접 영향을 미치는 외부 요인들만 난수를 생성하도록 하였다.
책, 국내외 신재생에너지의 도입 요구, 건물주의 도입의지 및 GSHP와 DHC 시스템에 각각 영향을 미치는 조세, 환경비용, 기술발전 등 9개의 요소를 선정하고 각 요소의 영향 정도에 따라 계수를 부여하였다. 9개의 외부영향요소는 가변적인 변량값을 갖는다.

대상 데이터

신재생에너지와 기존 에너지간의 합리적인 에너지 믹스구간을 찾고자 냉난방을 공급하는 건물 정보를 활용하여 사업수명주기 30년간 소요되는 초기투자비, 에너지비용, 수선유지비, 환경비용을 현재가치로 환산하여 각 건물에서 발생하는 냉난방 에너지비용을 비교 연구 대상으로 하였다. 또 비용 요소 이외의 신재생에너지와 기존에너지 중 선택에 영향을 미칠 수 있는 조세, 환경비용, 기술비용, 정책 및 건물주의 도입의지 등 9개의 외부 영향요소를 고려하여 최적 에너지 믹스구간을 찾는 알고리즘 모델을 연구 대상으로 하였다.
신재생에너지 사용 의무화 정책에 따라 보급되고 있는 지열을 이용한 GSHP와 기존 에너지 시스템인DHC의 최적 믹스모델로 설계한 OEMGD 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 아래 6개의 시나리오를 설정하였다. 비용 데이터는 Table 7과 같이 냉난방을 공급하고 있는 전국 28개 건물의 냉난방 관련 비용 DB를 이용하고 외부영향요소는 몬테카를로 기법을 활용하여 난수를 채택하여, 예시된 Fig. 7과 같이 수치해석 프로그램 Octave 4.0으로 알고리즘 코드를 작성하였다. 각 건물에서 수집된 비용 데이터와 외부영향요소가 믹스되는 개념은 Fig.
신재생에너지 이용 의무화 정책, 국내외 사회적 신재생 도입 요구, 건물주의 도입의지와 조세, 환경 비용, 기술비용 등 외부 영향요소를 연구 범위에 포함하였다. OEMGD 알고리즘에 포함되는 외부영향요소는 Table 3과 같이 설정하였고 각 영향요소는 영향력의 정도에 따라 계수값을 달리하였다.
신재생에너지와 기존 에너지간의 합리적인 에너지 믹스구간을 찾고자 냉난방을 공급하는 건물 정보를 활용하여 사업수명주기 30년간 소요되는 초기투자비, 에너지비용, 수선유지비, 환경비용을 현재가치로 환산하여 각 건물에서 발생하는 냉난방 에너지비용을 비교 연구 대상으로 하였다. 또 비용 요소 이외의 신재생에너지와 기존에너지 중 선택에 영향을 미칠 수 있는 조세, 환경비용, 기술비용, 정책 및 건물주의 도입의지 등 9개의 외부 영향요소를 고려하여 최적 에너지 믹스구간을 찾는 알고리즘 모델을 연구 대상으로 하였다.
본 연구는 GSHP와 DHC의 경제성 비교연구를 우선 하였다. 신재생에너지인 GSHP 시스템으로 운영 중인 건물의 경제성을 DHC로 공급했을 때의 비용요소들과 비교 연구하였는데 비교대상은 약 3,800kW 규모의 GSHP 시스템을 설치한 서울 지역의 공공건물과 DHC 2,000 kW규모의 공동주택 건물에 대하여 수명주기 30년을 기준으로 초기투자비, 에너지비용, 수선유지비, 환경비용을 비교한 결과 공공건물의 LCC 비교분석 결과는 Table 1, Fig. 1과 같았으며 공동주택 건물에 대해서는 Table 2, Fig. 2와 같았다. 환경비용의 경우 SO_x, NO_x, Dust와 CO₂ 처리비를 합산하는 것으로 하였다.

데이터처리

냉난방을 공급중인 건물 데이터를 이용하여 에너지 믹스에 영향을 미치는 비용요소인 초기설치비, 에너지 비용, 수선유지비, 환경비용 등 각 시스템의 항목별 LCC 산출을 연구의 범위로 삼았다. 산출된 항목별 LCC를 프로그램을 이용하여 데이터베이스화하였다.

이론/모형

9개의 비정량적 외부영향요소의 영향을 관련기관마다 문의하기 어렵고, 얻어진 회신 또한 정확성을 담보하기 어려우므로 몬테카를로 기법(Monte Carlo method)으로 난수를 사용하여 확률과정을 수치적으로 반복 시행함으로서 극한적으로 해를 얻고자 하였다(Lee & Shin 2006).
5%를 적용하였다(Ahn 2008). 실측자료가 축적되지 않는 정량적 데이터는 Cho(2002)의 기존연구에서와 같이 LCC 분석을 위한 데이터 불확실성 처리기법을 기반으로 비용을 추정하였다. 각 비용요소들을 DB화 하였는데 Fig.
OEMGD 알고리즘에 포함되는 외부영향요소는 Table 3과 같이 설정하였고 각 영향요소는 영향력의 정도에 따라 계수값을 달리하였다. 에너지믹스에 영향을 미치는 두 요소 즉 비용요소와 외부영향요소를 Table 4와 같이 기호화 하여 OEMGD 알고리즘에 사용하였다.

성능/효과

8과 같이 나타낼 수 있다. 각 시나리오를 알고리즘으로 산정한 결과 Table 6과 같이 각 시나리오 별 최적 믹스비율과 단위면적 1 ㎡에서 GSHP와 DHC시스템이 믹스된 최소 수명주기비용(LCC)을 얻게 되었다.
기존 건물에서 얻어진 냉난방 정량적 비용 정보를 기반으로 하고 외부영향요소를 반영한 알고리즘 모델이 산출한 최적믹스비율과 단위 면적당 LCC를 분석한 결과 외부요인의 변화에 따라 알고리즘의 결과값이 예민하게 연동하는 것을 확인할 수 있었다. 즉시나리오 A ~ C에서 외부변수 GP(정부정책)의 목표상승에 따라 신재생에너지 믹스비율이 상승하고 단위면적당 LCC 비용은 신재생에너지 믹스비율 MIXR_NRE가 상승할수록 냉난방 LCC 비용이 커지는 것을 볼 수 있었다.
본 연구에서 설계한 OEMGD 알고리즘 모델의 구동 결과는 기존 에너지인 DHC 시스템이 신재생에너지인 GSHP에 비하여 경제성이 있는 것으로 나타난다. 이는 환경 친화적이고 연료비용이 저렴한 신재생에너지가 경제성이 있을 것이라는 예상과는 상이한 결과로써 에너지 시스템을 도입할 때 연료비용 이외 시설투자비, 수선유지비, 환경비용, 폐기비 등장기간에 걸친 비용이 고려되지 않았기 때문이다.
환경비용의 경우 SO_x, NO_x, Dust와 CO₂ 처리비를 합산하는 것으로 하였다. 비교 결과 신재생에너지 보급정책으로 빠르게 확대되고 있는 기존 에너지시스템인 DHC 시스템이 초기투자비가 큰 GSHP 시스템에 비해 비경제적이지만, 공동주택의 에너지비용 면에서는 GSHP 시스템이 경제적이었다. 그 원인을 분석한 결과, 2009년 5월 이후 주택용 GSHP 시스템에 대한 전기요금의 누진세 감면 제도가 시행된 것으로 확인되었다(Ministry of Knowledge Economy 2009).
가 상승하고 조세 경감에 따라 LCC가 낮아지는 것을 보여준다. 신재생에너지 도입에 대한 정부의 보급 목표가 강해질 때(GP 0.3) 시나리오 C와 F를 비교해 보면 조세인하에 따라 신재생에너지의 믹스비율이 상승하고 건물주의 GSHP 도입 의지도 상승하는 것을 보여준다. 이와 같이 외부영향요소의 조건변화는 OEMGD 알고리즘의 결과에 정확히 반영되어 OEMGD 알고리즘은 타당한 모델로 확인됨을 알 수 있었다.
3) 시나리오 C와 F를 비교해 보면 조세인하에 따라 신재생에너지의 믹스비율이 상승하고 건물주의 GSHP 도입 의지도 상승하는 것을 보여준다. 이와 같이 외부영향요소의 조건변화는 OEMGD 알고리즘의 결과에 정확히 반영되어 OEMGD 알고리즘은 타당한 모델로 확인됨을 알 수 있었다. 즉 초기투자비와 수선유지비 비용이 큰 GSHP 시스템이 확대될 때 LCC가 증가하는 것이 수치 해석의 결과로 나타났다.
이와 같이 외부영향요소의 조건변화는 OEMGD 알고리즘의 결과에 정확히 반영되어 OEMGD 알고리즘은 타당한 모델로 확인됨을 알 수 있었다. 즉 초기투자비와 수선유지비 비용이 큰 GSHP 시스템이 확대될 때 LCC가 증가하는 것이 수치 해석의 결과로 나타났다.
기존 건물에서 얻어진 냉난방 정량적 비용 정보를 기반으로 하고 외부영향요소를 반영한 알고리즘 모델이 산출한 최적믹스비율과 단위 면적당 LCC를 분석한 결과 외부요인의 변화에 따라 알고리즘의 결과값이 예민하게 연동하는 것을 확인할 수 있었다. 즉시나리오 A ~ C에서 외부변수 GP(정부정책)의 목표상승에 따라 신재생에너지 믹스비율이 상승하고 단위면적당 LCC 비용은 신재생에너지 믹스비율 MIXR_NRE가 상승할수록 냉난방 LCC 비용이 커지는 것을 볼 수 있었다. 이는 Lee et al.
(2016)의 선행연구에서GSHP비용이 DHC보다 높은 비용이 발생한 것과 같은 결과임을 알 수 있었다. 타 외부변수의 변화가 없을 때 믹스비율과 LCC는 비례관계를 갖는다는 것을 확인하며 정량요소로 입력한 DB와 알고리즘의 타당성이 확인되었다.

후속연구

따라서 연료비용 이외의 다양한 비용요소를 고려하여 기존 에너지 시스템이 아닌 타 에너지를 도입할 때 두 시스템간의 적정 믹스 비율을 산출하고 점진적으로 새로운 에너지시스템을 확대하게 된다면 기존 에너지시스템의 유휴화도 방지할 수 있을 것이다. GSHP가 농촌과 농업부문에서 지속적으로 확대되려면 설치비용의 지원뿐만 아니라 GSHP의 단점인 초기투자비 절감을 위한 기술연구 지원도 필요할 것으로 사료된다.
냉난방 에너지 비용에 대한 정보가 축적되고 외부영향요소를 정확히 판단하는 전문가가 육성된다면,OEMGD 알고리즘 모델 연구와 같은 최적 에너지믹스 연구는 소비자와 투자자의 비용절감과 에너지 이용 효율제고에 기여할 것으로 예상된다.
이는 환경 친화적이고 연료비용이 저렴한 신재생에너지가 경제성이 있을 것이라는 예상과는 상이한 결과로써 에너지 시스템을 도입할 때 연료비용 이외 시설투자비, 수선유지비, 환경비용, 폐기비 등장기간에 걸친 비용이 고려되지 않았기 때문이다. 따라서 연료비용 이외의 다양한 비용요소를 고려하여 기존 에너지 시스템이 아닌 타 에너지를 도입할 때 두 시스템간의 적정 믹스 비율을 산출하고 점진적으로 새로운 에너지시스템을 확대하게 된다면 기존 에너지시스템의 유휴화도 방지할 수 있을 것이다. GSHP가 농촌과 농업부문에서 지속적으로 확대되려면 설치비용의 지원뿐만 아니라 GSHP의 단점인 초기투자비 절감을 위한 기술연구 지원도 필요할 것으로 사료된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	지열히트펌프와 지역난방의 경제성을 비교하고자, 수치해석 알고리즘 모델을 개발하여 수행한 본 연구의 목적은 무엇인가?	본 연구는 최근 신재생에너지설비 의무화에 따라 확대되고 있는 지열히트펌프와 도농지역까지 확대되는 지역난방의 경제성을 수리적으로 비교하고자, 수치해석 알고리즘 모델을 개발하여 연구를 수행하였다. 신재생에너지 보급 목표를 달성하되 지중열 사용에 따른 지중 온도변화 등의 우려를 극복하기 위하여, 단일 에너지시스템보다는 에너지시스템을 믹스하여 시너지 효과를 도모할 수 있는 최적 믹스비율을 수리적으로 산정하여 에너지 이용효율을 제고하는 데 목적이 있었다.
	지열에너지는 어떤 장점이 있는가?	화석연료를 대체하는 3개의 신에너지(new energy)인 연료전지, 석탄액화가스화, 수소에너지와 8개 재생에너지(renewable energy)인 태양열, 태양광, 바이오, 풍력, 수력, 지열, 해양, 폐기물 에너지(Jo et al. 2009) 중에서 지열에너지는 사계절이 뚜렷하고 연중 일정한 지중 온도는 우리나라의 특성에 적합하고, 외부 기후조건과 환경변화에 관계없이 지속적이고 안정적인 에너지를 공급할 수 있는 장점으로 인해 2010년 이후 국내에서 빠르게 확대되고 있다(Yasukawa & Takasugi 2003; Moretti et al. 2013; Beijia & Volker 2015).
	화석연료를 대체하는 에너지에는 어떤 것들이 있는가?	화석연료 사용을 줄이고 온실가스를 저감하여 기후변화에 적극 대응하고자 하는 국가적 노력 속에서 2004년 신에너지 및 재생에너지 개발ㆍ이용ㆍ보급 촉진법이 제정되었고, 1,000 ㎡ 이상 공공건물에 대한 신재생에너지 공급의무화 비율이 연도별로 상향되는 가운데 국내 신재생에너지 공급은 점진적으로 확대되고 있다. 화석연료를 대체하는 3개의 신에너지(new energy)인 연료전지, 석탄액화가스화, 수소에너지와 8개 재생에너지(renewable energy)인 태양열, 태양광, 바이오, 풍력, 수력, 지열, 해양, 폐기물 에너지(Jo et al. 2009) 중에서 지열에너지는 사계절이 뚜렷하고 연중 일정한 지중 온도는 우리나라의 특성에 적합하고, 외부 기후조건과 환경변화에 관계없이 지속적이고 안정적인 에너지를 공급할 수 있는 장점으로 인해 2010년 이후 국내에서 빠르게 확대되고 있다(Yasukawa & Takasugi 2003; Moretti et al. 2013; Beijia & Volker 2015).

참고문헌 (13)

Ahn SH(2008) General Guide for Feasibility 5th ed. Korea Development Institute
Beijia H, Volker M(2015) Life cycle sustain ability assessment of ground source heat pump in Shanghai, China. J Cleaner Production 1-8
Cho HN(2002) Development of an uncertainty treatment module for life cycle cost analysis system of steel bridge. Korea Infrastructure Safety & Technology Corporation
Choi DJ, Park HK(2000) Analysis of Water Privatization Scenarios with Multi-Criteria Decision Techniques. Korean Soc Civil Engineers 20(1) 175-187
Jang YJ, Kim SY, Shin YS, Kim GH(2014) Economic analysis of geothermal energy facilities applied to public buildings. Korean J Inst Build Const 14(5), 423-432

원문보기 상세보기
Jo YJ, Lee JY, Lim SY, Hong GP(2009) A review on potential effects of installation and operation of ground source heat pumps on soil and ground water environment. Korean J Soil Groundw Environ 14(3), 22-31
Kim YJ(2014) A study of agriculture.rural use condition & policy plan. Korea Rural Economic Institute
Ko MJ, Oh JK, Kim YI, Kim YS(2007) Economic estimation of heat storage type geothermal source heat pump system adopted in government office building by a payback period method. Korean J Solar Energy Soc 27(4), 175-182
Lee DK, Shin SM(2006) A study on uncertainty analyses of monte carlo techniques using sets of double uniform random numbers. Arch Res 8(2), 27-36
Lee KC, Hong JH, Kong HJ(2016) A Study of comparative economic evaluation for the system of ground source heat pump and district heating and cooling. Korean J Air-Conditioning Refrigeration Engineering 28(3), 103-109

원문보기 상세보기
Ministry of Knowledge Economy(2009) Regulation of progressive tax exemption in geothermal energy use. Available from http//www.mke.go.kr [cited 2016 May]
Ryu HG, Jung WS(2014) A research for application of geothermal cooling-heating system in multi family apartment. Korean Institute of Architectural Sustainable Environment and Building Systems 10 19-31
Yasukawa K, Takasugi S(2003) Present status of underground thermal utilization in Japan. Elsevier 32(4), 609-618

상세보기

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