요약: 연구는 과학적 연구와 실무 관점에서 디지털 및 지속 가능한 유지보수 서비스 접근 방식을 설명하고 있다. 사례 연구 접근법을 통해 디지털 및 지속 가능한 유지보수 서비스 모델을 검증하고, 디지털 제공 요소를 설명하며, 디지털화의 중요성과 디지털 유지보수의 성과를 제시했다. 해당 연구에서는 디지털 유지보수의 초기 사례인 Metso Outotec의 ‘Connected Service’가 포함되었다. 이 연구는 디지털 유지보수가 주는 경제적 절감, 생산 손실 감소, 시간 절약, 현장 방문 감소, 결함 예방을 통한 안전 보장을 보장한다.
요약: Digital Water Metering 데이터를 활용하여 물 보존과 수요 관리에 기여할 수 있는 머신러닝 및 데이터 분석 기법을 분석하였다. 물 수요 예측, 사회경제적 분석, 행동 분석, 물 사용 피드백 등의 주요 주제를 나누어 관련 연구들을 정리하고 평가하였다. 또한, 고급 데이터 관리 솔루션의 필요성을 강조하였다.
Machine Learning and Data Analytic Techniques in Digital Water Metering_A Review.hwp
요약: 이탈리아의 주요 수도 사업체인 Gruppo CAP을 사례로, 물 관리 산업에서의 디지털 전환의 중요성과 이로 인해 운영 효율성과 투자 최적화가 어떻게 개선될 수 있는지를 탐구한다. 특히, 데이터 기반의 비즈니스 인텔리전스(BI) 플랫폼을 도입하여 수도 관리 시스템을 통합하고, 실시간 대시보드와 주요 성과 지표(KPI) 시각화를 통해 운영의 신속한 대응과 더 나은 의사 결정을 지원하는 방법을 제시한다. 이를 통해 수도 사업체가 보다 효율적이고 지속 가능한 방식으로 운영될 수 있음을 보여준다.
요약: 항공 전자기(AEM) 데이터를 해석하기 위해 에너지 엔벨로프(EE)와 T-컴포넌트 반응을 비교 연구하였다. 에너지 엔벨로프는 힐버트 변환을 포함한 세 개의 컴포넌트 AEM 데이터의 제곱합의 제곱근이며, T-컴포넌트 반응은 힐버트 변환 항을 포함하지 않는 유사한 양이다. 이 양들은 콤팩트 이상 타겟의 대략적인 기하학적 매개변수를 결정하는 데 사용될 수 있으며, 이러한 매개변수는 자동 해석 알고리즘을 제한하는 데 유용하다. 합성 예제는 딥폴 도체 모델을 사용하여 생성되었다. 힐버트 변환 항을 포함한 에너지 엔벨로프는 AEM 데이터 해석에 있어 추가적인 이점을 제공하지 않으며, T-컴포넌트 반응이 더 효율적이라는 결론을 도출했다.
요약: 세계 인구 증가, 산업화 및 수자원 보안에 대한 필요성은 수처리 및 정화와 관련된 새로운 기술에 대한 수요를 촉진시켰다. 특정 수질 매트릭스의 산소 요구량은 샘플 내 유기 화합물의 존재에 대한 유용한 정보를 제공하고, 수자원 사용 및 처리에 대한 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있다. 전통적인 산소 요구량 측정 방법은 시간이 많이 걸리고 유해한 시약을 사용해야 한다. TiO2 기반 광전기화학적 산소 요구량(PeCOD) 방법은 전통적인 분석 과정보다 더 빠르고 효율적이며 정확한 대안을 제공한다. 이러한 방법은 TiO2를 매개로 한 광전기촉매(PEC)를 사용하여 유기 오염 물질을 산화시킨다. 이 논문은 COD 센서에서 전극 준비와 관련하여 TiO2 나노물질의 최근 합성 방법, TiO2 광/광전기촉매의 기본 원리, TiO2 기반 PeCOD 센서, 그리고 PeCOD 센서 시스템 셀 설계를 검토한다. PEC는 광촉매와 전기화학적 방법을 결합하여 다양한 응용 분야에서 향상된 광촉매 성능을 제공한다. TiO2 기반 PeCOD 센서는 본질적으로 저비용, 비독성, 화학적 안정성 및 감지 응용에서의 가용성으로 인해 유망하다. 본 논문에서는 혁신적인 PeCOD 센서 시스템 셀 설계 시스템을 시연한다. 이 리뷰 논문은 대규모 환경, 토양 및 가스 감지 응용을 위한 TiO2 PeCOD 센서 시스템에 대한 과학적 및 기술적 개요를 제공하는 것을 목표로 한다.