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The purpose of this study is to review, and categorize building information for the development of school particulate matter management technology. Therefore, in this study, we will divide the data into 7 categories (School Type, Area, External Environment, Internal Environment, School Building Status, Building Certification Status, Et Cetera) and subdivisions from 1,000 schools and organize the database by organizing data for a total of 38 detailed types. In this study, we present a method of outputting data according to 7 categories. Due to its easy syntax and high productivity, it outputs the desired data using Python, which is widely used in the recent use of big data. In order to output data efficiently, Pandas library for data processing and Matplotlib library for visualization are used. Through this, it becomes the basis for the development of a school particulate matter prediction model, and it can be used as reference data for establishing a database for the influence of particulate matter transmitted by each school and for preparing support measures using this.

목차

Abstract
1. 서론
2. 학교 건물 DB 구축
3. 코드체계 표준화
4. 학교 건물 DB 및 코드체계 활용방안
5. 결론
References

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