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smms 를 활용한 중장비 예지 정비 효과에 대한 연구 논문을 정리

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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 ...
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실시간데이터처리 Cloud-Native Singlestore DB 특징과 Linux 설치 가이드

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  #SingleStoreDB_Self-Managed #SingleStore #Cloud-nativeDB #SingleStore_Install #Install_Docker 실시간데이터처리 Cloud-Native Singlestore DB 특징과  Linux  설치 가이드   SingleStoreDB 는? SingleStoreDB 는 대규모 트랜잭션과 실시간 분석을 모두 처리하는 분산형 관계형 데이터베이스입니다 . 표준 쿼리(SQL)를 통해 데이터를 관리 할 수 있고, Kafka와 같은 Data Pipe-line을 구성 할수 있는 광범위한 드라이버와  애플리케이션 에코시스템을 제공 합니다. SingleStoreDB의 SQL 엔진은 Mysql과 같아서 Mysql 문법을 그대로 이용할 수 있습니다. SQL, Procedure, Function 등이 호환 가능하므로 마이그레이션도 쉽습니다.  대용량 분산DB 와 OLAP와 OLTP 지원 SingleStore의 활용을 고려 할때 가장 큰 장점은 대량의 데이터를 저장하고 관리하기 위한 분산 스토리지 아키텍처입니다. 시스템 구성은 데이터 처리와 시스템 관리를 담당하는 메인노드와 데이터를 저장하고 연산하는 Leaf노드로 구성되어 대량의 데이터 저장을 위한 확장성과 빠른 응답 처리가 가능합니다. SingleStoreDB의 SQL 엔진은 Mysql과 같아서 Mysql을 이용하는 문법을 그대로 이용 가능합니다.    기존 관리가 어려웠던 빅데이터 분석 플랫폼 환경보다 SQL을 통해 쉽게 데이터를 활용 할 수 있습니다. 그리고 오라클 (Oracle EXA)와 같은 하이엔드 DB대비 비용 경제성이 있고,  통합 DashBoard를 통해서 시스템 모니터링과 업그레이드 관리도 용이합니다. 또한 병렬 SQL처리로 대량의 데이터를 핸들링할 수 있어서 빅데이터, 인공지능 분석 업무에 활용하는 것이 효과적입니다.  Install o...
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[DB솔루션] 데이터 처리와 분석을 위한 통합 플랫폼 Translytical Data Platforms (TDPs)

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데이터 처리와 분석을 위한 통합 플랫폼 Translytical Data Platforms (TDPs) Translytical Data Platforms  종류 Aerospike, Cockroach Labs, Couchbase, DataStax, GigaSpaces, GridGain, IBM, InterSystems, Microsoft, MongoDB, Oracle, PingCAP, Redis, SAP, and SingleStore  #TDPs # Translytical_Data_Platforms #트랜잭션처리_OLTP #분석처리_OLAP  Translytical Data Platforms 특징 Translytical Data Platforms (TDPs)는 데이터 처리와 분석을 위한 통합 플랫폼입니다. 이것은 트랜잭션 처리(OLTP)와 분석 처리(OLAP)를 한 번에 수행할 수 있는 기술을 나타냅니다.  이것은 다음과 같은 중요한 특징을 가지고 있습니다: 1. 실시간 분석 및 트랜잭션 처리:  TDPs는 실시간으로 데이터를 처리하고 분석할 수 있어 실시간 의사 결정에 유용합니다. 2. 복합 데이터 모델:  TDPs는 다양한 데이터 유형을 처리하고 관리할 수 있는 복합 데이터 모델을 제공합니다. 관계형 데이터베이스, NoSQL 데이터베이스, 그리고 대규모 데이터 스토리지를 통합할 수 있습니다. 3. 성능 최적화: TDPs는 데이터 쿼리 및 처리를 최적화하여 대량의 데이터를 빠르게 분석하고 효율적으로 처리할 수 있습니다. 4. 스케일 아웃: 대용량 데이터 처리를 위해 스케일 아웃 아키텍처를 지원하여 시스템 성능을 쉽게 확장할 수 있습니다. 5. 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 시각화:  TDPs는 데이터를 시각화하고 비즈니스 인텔리전스 도구와 통합하여 의사 결정을 지원합니다. 이러한 기능을 통해 Translytical Data Platforms는 다양한 업계에서 데이터 분석 및 실시간 의사 결정을 ...
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KrakenD API Gateway - krakend.json 파일의 기본 구조

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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"]         },         {         ...
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Kraken api - get token with python

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

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( 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...
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