글

라벨이 Large Language Model인 게시물 표시

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
Read more »

[인공지능] Llama2 AI모델을 이용한 검색 기술에 활용하기

-
이미지
Llama 2는 누구나 무료로 다운로드하여 사용할 수 있는 대규모 오픈 소스 언어 모델 입니다. 자율주행차부터 챗봇까지,   AI혁명으로 사회 전반의 삶의 변화가 일어나고 있습니다.  AI의 가장 흥미로운 발전 중 하나는 대규모 언어 모델의 생성입니다. 이러한 모델은 일관되고 이해하기 쉬운 새로운 텍스트를 생성하기 위해 기사 및 소셜 미디어 게시물과 같은 대량의 데이터에 대해 훈련되었습니다. 대규모 언어 모델의 잘 알려진 예로는 OpenAI의 ChatGPT, Google의 Google Bard, Meta의 Llama 2가 있습니다. Meta는 Microsoft와 협력하여 Lama 2 모델을 출시했습니다. Lama2 AI모델에 대한 소개 Llama 2는 페이스북 모회사 메타의 AI 그룹에서 개발한 대규모 언어 모델입니다. 이 모델은 사전 학습된 매개변수 규모에 따라 3가지 버전으로 제공됩니다: 1. Llama-2-7B: 70억 개의 매개변수로 사전 학습  2. Llama-2-13B: 130억 개의 매개변수로 사전 학습 3. Llama-2-70B: 700억 개의 매개변수로 사전 학습 이 모델들은 연구와 상업적인 용도로 완전 무료로 사용할 수 있으며, 매개변수 규모를 선택하여 다양한 작업에 활용할 수 있습니다. Llama 2는 기존 버전보다 더 많은 토큰으로 학습되었으며, 컨텍스트 길이도 증가하여 다양한 언어 처리 작업에서 효과적으로 활용할 수 있습니다. Llama 2는 Amazon Web Services(AWS), Hugging Face 및 기타 제공업체를 통해서도 제공됩니다  Llama 2의 우선 파트너로서 Microsoft와의 파트너십을 한 단계 더 발전시키고 생성 AI에 대한 노력을 확대하였습니다. 이제 Llama 2가 Azure AI 모델 카탈로그에서도 제공됩니다. Microsoft Azure를 사용하는 개발자는 Llama 2를 사용하여 구축하고 콘텐츠 필터링 및 안전 기능을 위한 클라우드 기반 도구를 활용할 수 ...
댓글 쓰기
Read more »

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 »