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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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로그의 통찰 로그 인텔리전스(Log Intelligence AIOps)

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로그의 통찰 로그 인텔리전스(AIOps) 로그 인텔리전스 (Log Intelligence, AIOps)는 인공 지능과 기계 학습을 활용하여 IT 운영을 자동화하고 개선하기 위한 접근 방식입니다. AIOps는 IT 환경에서 발생하는 대량의 데이터와 로그를 분석하여 문제를 예측하고 해결하며, 더 나은 운영 및 관리 프로세스를 구축 할 수 있습니다. 로그의 통찰 로그 인텔리전스 (AIOps) 사례와  도구 로그는 애플리케이션에서 생기는 오류나 처리 상황을 파악하기 위해 사용하는 프로그램의 모니터링에 가장 기본적인 기능입니다. 최근 로그들의 분석 환경들은 클라우드 및 분산 환경의 다양하고 방대한 로그를 수집하여 실시간 분석하여 자동화하는 것이 로그 인텔리전스의 동향입니다.   일반적인 로그의 활용 개발 측면에서는 애플리케이션과 시스템의 로그를 수집하여 애플리케이션들의 결함을 찾고 성능과 품질을 개선하는데 활용 합니다. 보안 측면에서는 서비스의 이상 징후나 침해 예방을 위한 보안 감시를 통해 서비스를 감시/관리 하는데 활용됩니다. 또 비즈니스 상에서는 서비스의 결함과 처리 상태를 확인하여 완전한 서비스 품질관리 차원에서 활용되고 있습니다 이러한 일반적인 환경들도 대부분 통합 로그시스템, 클라우기반 로그수집과 분석 등을 할 수있는  다양한 도구와 결합하여 실시간으로 로그 수집과 분석이 가능해 졌습니다.   로그 분석 도구의 동향 최근 로그 분석 도구는  앱 또는 시스템의 이용자 관점에서 데이터를 수집하여 통찰력을 얻을 수 있도록  통합된 환경에서 로그를  실시간으로  수집하고 모니터링하고  분석/평가가 가능해졌습니다. 산더미 같은 로그 데이터에서 가장 의미 있는 이용자의 행동 패턴을 실시간으로 찾아냄으로써 발생한 문제를 신속하게 해결하고 수정할 수 있게 되었습니다. 반면 기존의 로그 분석 도구는 배치를 통한 수동 쿼리 수준에서 동일한 데이터...
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자기주권 신원 (SSI Self-Sovereign Identity) 인증의 발전 그리고 정보 민주화 (Information Democratization)

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자기주권 신원 (SSI Self-Sovereign Identity) 인증의 발전 그리고 정보 민주화 (Information Democratization) 최근의 마이데이터(My-Data), STO (Security Token), Password-less Authentication , FIDO, 긱 경제 , 프로토콜 경제 등의 정보 민주화에 대한 생각이 나서 정리해 보았습니다. 앞으로 인공지능과 같은 서비스들이 활성화 되기 위해서는 개인정보 없이도 정보 분석이 가능하고,  정보의 소유 주체에서 개인화가 필요하다고 생각합니다.  이유는 많겠지만 예를 들어 독자 여러분의 사진을 딥페이킹을 해서 해외 금융 계좌를 개설하거나,  음성 정보를 이용해서 가상 인간을 만든다면 세상을 어떻게 될까요 ? 넷플릭스의 블랙미러라는 시리즈를 보시는 분들도 계실텐테 정보 기술로 인한 인간의 생활이 어떻게 변할수 있는지 아주 극한의 상황들을 보여 주는 드라마 시리즈 입니다.   2023년 최근  "블랙미러 시리즈 중에  : 존은 끔찍해" 를 보셨다면 인공 지능과 결합된 개인 정보의 위험이 어떻게 되는지 상상 이상의 충격을 엿볼 수 있습니다. 주인공이 다니는 인공지능 회사에서 양자 컴퓨팅으로 직원 중에 특정 인물의 일상을 실시간으로 드라마 영상을 제작해서 유튜브에 생중계를 하는데,  실제 인물의 생활을 자극적인 내용으로 왜곡해서 방송하여 그 사람의 인생을 완전히 망가 뜨리는 내용 입니다.  주인공은 항의를 하지만 그것에 대한 통제가 불가능 하다는 것이고 ... 등등 ... 드라마는  앞으로 컴퓨팅의 기술이 발전 할 수록 우리가 상상하는 그 이상의 정보 변조가 가능 하다는 것이고 정보에 대한 자기 주체로서 역할을 할 수 없는 것에 대한 경고를 보여주는 영화 였습니다. 이런 드라마의 사례가 아니더라도  현재 개인의 정보를 관리...
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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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( 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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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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