smms 를 활용한 중장비 예지 정비 효과에 대한 연구 논문을 정리

-
smms 를 활용한 중장비 예지 정비 효과에 대한 연구 논문을 정리 SMMS(스마트 유지보수 관리 시스템)를 활용한 중장비 예지 정비에 대한 최신 연구 논문과 관련 효과, 기술적 배경, 실제 현장 적용 사례를 정리하면 아래와 같습니다[1][2][3][4][5]. 주요 최신 논문 및 연구 자료 정리 논문 제목 발행연도 연구 배경 연구 목적 연구 방법 연구 결과 연구의 기여 Predictive Maintenance in Industry 4.0: A Systematic Multi-sector Review 2024 산업 4.0 시대, 스마트 유지보수 도입 확대 중장비 포함 제조·건설·물류분야 예지정비 실효성 체계적 검토 문헌 리뷰, 현장 사례 분석 사전고장 예측 정확도 개선, 비용/생산성 이점 증명 AI·IoT 기반 PdM의 산업 적용 가이드라인 제공[2] Systematic Review of Predictive Maintenance Practices 2025 다양한 제조 산업에서 PdM 적용 현황 분석 최신 예지정비 기술의 효과 및 사례 파악 PRISMA 프레임워크로 문헌 리뷰 설비 다운타임 감소, 운용 효율 향상, 신뢰도 증가 향후 PdM 기술 도입 전략 제안[1] AI-Enabled Predictive Maintenance in Heavy Equipment Market 2025 AI·IoT 기반 중장비 시장 변화 예지정비가 중장비 운영에 미치는 영향 분석 AI/ML 모델 적용사례, 현장 성능 검증 장비수명 연장, 돌발정지 감소, 유지비 절감 산업별 AI 예지정비 도입 성공요인·시장 전망 분석[4] Enhancing Heavy Equipment Maintenance with Artificial Intelligence 2023 중장비 예지정비 영역의 AI 활용 초기 도전 CBM(조건기반 정비)와 AI 연계 효과 실험 센서 데이터, 머신러닝, 현장 실험 진동·온도·압력 데이터로 고장 예측 정확도 상승 실질적인 CBM+AI 설계, 운용 가이드 제공[5] SMMS 기반 ...
댓글 쓰기

(DBMS) MariaDB Galera Cluster 특징

-

(DBMS) MariaDB Galera Cluster 특징


MariaDB Galera Cluster 

MariaDB Galera Cluster는 분산 데이터베이스 클러스터 솔루션으로, MariaDB 데이터베이스 서버를 기반으로 동작하는 고가용성 및 확장성을 제공하는 기술입니다. Galera Cluster는 MariaDB 데이터베이스 서버 간에 실시간 동기화를 통해 데이터 일관성을 유지하고 여러 노드 간에 데이터를 분산 저장하여 데이터베이스 시스템의 고가용성과 확장성을 확보할 수 있습니다.


MariaDB Galera Cluster 의 특징


(1) 동기화된 다중 마스터 구성:

MariaDB Galera Cluster는 여러 마스터 노드를 동시에 지원합니다. 이것은 각 노드가 데이터의 읽기와 쓰기를 처리할 수 있음을 의미하며, 동시 쓰기 충돌을 처리하면서 데이터 일관성을 유지합니다.


(2) 실시간 데이터 동기화:

클러스터 내의 모든 노드는 실시간으로 데이터를 동기화하므로 데이터베이스 간에 일관성이 항상 유지됩니다. 이러한 동기화는 Galera Replication 기술을 사용하여 이루어집니다.


(3) 데이터 분산 저장: 

데이터베이스의 데이터는 클러스터의 여러 노드에 분산 저장되며, 각 노드는 전체 데이터베이스의 일부를 가지고 있습니다. 이것은 데이터베이스의 확장성을 높이고 읽기 및 쓰기 작업을 분산시키는 데 도움이 됩니다.


(4) 자동 장애 감지와 복구: 

Galera Cluster는 장애 감지 및 복구를 자동으로 처리합니다. 노드 중 하나가 다운될 때 클러스터는 다른 노드로 트래픽을 자동으로 전환하여 가용성을 제공합니다.


(5) 고가용성: 

마스터 노드 중 하나가 다운되더라도 다른 노드가 가용하므로 고가용성을 보장합니다. 이는 서비스 중단을 최소화하고 연속적인 데이터베이스 작업을 지원하는 데 중요합니다.


(6) 설정과 관리 편의성: 

MariaDB Galera Cluster는 간단한 설정 및 관리를 통해 쉽게 구성할 수 있습니다. 기존 MariaDB 데이터베이스와 호환되며, 데이터베이스 관리자들이 익숙한 도구와 프로세스를 사용하여 관리할 수 있습니다.





댓글

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

KrakenD API Gateway - krakend.json 파일의 기본 구조

-
KrakenD의 설정 파일인 `krakend.json`은 KrakenD API Gateway의 동작을 정의하는 중요한 파일입니다.  이 파일의 구조와 주요 요소를 설명해 드릴게요. ### krakend.json 파일의 기본 구조 ```json {   "$schema": "https://www.krakend.io/schema/v2.7/krakend.json",   "version": 3,   "endpoints": [],   "extra_config": {} } ``` - **$schema**: 선택 사항으로, IDE 통합을 통해 자동 완성 및 문서를 사용할 수 있게 합니다. - **version**: 필수 항목으로, 설정 파일 형식의 버전을 나타냅니다. 현재 버전은 3입니다. - **endpoints**: API 게이트웨이가 제공하는 엔드포인트와 관련된 백엔드 및 설정을 정의하는 배열입니다. - **extra_config**: Lura 프로젝트의 핵심 기능이 아닌 서비스 구성 요소의 설정을 저장합니다². ### 엔드포인트 설정 엔드포인트는 게이트웨이가 사용자에게 제공하는 URL을 정의합니다. 각 엔드포인트는 최소 하나 이상의 백엔드를 선언해야 합니다. ```json {   "endpoints": [     {       "endpoint": "/v1/foo-bar",       "backend": [         {           "url_pattern": "/foo",           "host": ["https://my.foo-api.com"]         },         {         ...
Read more »

Kraken api - get token with python

-
Kraken api - get token with python an example of how you can generate a WebSocket authentication token using Python for Kraken's API: ```python import time import base64 import hashlib import hmac import urllib.request import json # Replace with your Kraken API public and private keys api_key = 'YOUR_API_PUBLIC_KEY' api_secret = 'YOUR_API_PRIVATE_KEY' # API endpoint and parameters api_path = '/0/private/GetWebSocketsToken' api_nonce = str(int(time.time() * 1000)) api_post = 'nonce=' + api_nonce # Create the SHA256 hash api_sha256 = hashlib.sha256(api_nonce.encode('utf-8') + api_post.encode('utf-8')).digest() # Create the HMAC signature api_hmac = hmac.new(base64.b64decode(api_secret), api_path.encode('utf-8') + api_sha256, hashlib.sha512) api_signature = base64.b64encode(api_hmac.digest()) # Create the request api_request = urllib.request.Request('https://api.kraken.com' + api_path, api_post.encode('utf-8')) ap...
Read more »

( 경영전략,사업전략 ) 마이클 포터의 가치사슬 분석(Value Chain Analysis) 이론

-
이미지
( 경영전략,사업전략 ) 마이클 포터의 가치사슬 분석(Value Chain Analysis) 이론 ​ ​ #경영전략 #기업혁신전략 #가치창출전략 #생산유통전략 #가치사슬이론 #오픈이노베이션 #개방혁신전략 ​ ​ ​ 신사업을 하려면 사업 전략 기획 뿐아니라 프로그램을 개발하는 개발자도 경영 전략에 대한 인사이트가 필요 합니다. ​ ​ 시장에 대한 기회요인과 필요한 기술을 찾고 투입 되는 생산 비용과 효율성을 확보하는 것은 디지털 기업이 성공하는 필수적이고 핵섬적인 전략 요소가 될 것입니다. (실패하지 않으려면) (경영전략.사업전략) 기업의 가치 창출 전략 이론 ​ (1) 마이클 포터의 가치사슬 분석(Value Chain Analysis) (2) 자원 기반 관점 (Resource-Based View, RBV) 역량 확보 전략 (3) 헨리 체스브로(Henry Chesbrough) 개방형 혁신(Open Innovation) 이론 (4) 블루 오션 전략 (Blue Ocean Strategy) https://couplewith.tistory.com/668 마이클 포터의 가치사슬 분석(Value Chain Analysis) 이론 마이클 포터의 가치사슬 분석(Value Chain Analysis)은 기업의 활동을 여러 단계로 나누어 각 단계에서 가치를 창출하는 방식을 분석하는 도구입니다. ​ 이 기법은 1985년 마이클 포터가 제안한 것으로, 기업 내부의 활동을 기본 활동과 지원 활동으로 구분하여 분석합니다. 이를 통해 기업은 각 활동에서 발생하는 비용과 가치를 파악하여 경쟁력을 강화할 수 있습니다. ​ ​ 1. 기본 활동 (Primary Activities) 2. 지원 활동 (Support Activities) ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ 1. 기본 활동 (Primary Activities) ​ ​ 1.1.내부 물류 (Inbound Logistics) ​ 설명: 원재료의 수급 및 저장, 재고 관리 등을 포함합니다. 예시: 자동차 제조업체...
Read more »