배터리를 효율적으로 관리하기 위해서는 배터리의 건강 상태와 잔여 수명을 정확하게 추정하고 관리하는 것이 중요하다. 배터리는 같은 종류여도 설비용량 및 전압 등의 특성이 다르며 학습용 모델을 위한 배터리와 모델을 통한 예측을 위한 배터리가 서로 다를 경우에는 정확도 측정에 한계가 있다. 본 논문에서는 전압의 분포와 방전 시간을 이용한 엔트로피 지수를 일반화하고 4개의 배터리를 각각 1개씩 교차적으로 훈련 집합과 테스트 집합으로 정의하여 기계학습의 선형회귀 분석을 통하여 배터리의 건강 상태를 예측하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 평균 절대값 퍼센트 오차를 이용하여 95% 이상의 높은 정확도를 나타내었다.
식 구간에서 인공위성이 필요로 하는 모든 전력을 공급하는 배터리의 수명은 인공위성의 수명과 직결된다. 배터리의 수명은 배터리 충전 방식에 의해 영향을 받으므로, 배터리 충전을 제어하는 전력제어유닛은 배터리 수명을 고려하여 설계되어야 한다. 배터리 충전은 낮 구간에서 태양전지로부터 생성된 전력을 전력제어유닛의 충전 전류 제어를 통해 이루어진다. 계절마다 다른 식 구간의 빈도를 고려하고 배터리 과충전 방지를 위하여 배터리 충전관련 변수들은 계절에 따라 각각 다르게 설계되어야 한다. 또한 충전 시 과전류 충전과 과전압 충전을 방지하기 위해 배터리 충/방전 상태, 충전전류 양, 배터리 전압, 배터리 용량, 배터리 온도, 배터리 셀 전압 등을 모니터링 하여 충전 전류를 제어한다. 인공위성에서는 각 조건을 반영하여 충전 전류를 제어하는 tapering 방식을 사용한다. 본 논문에서는 tapering 충전 방식을 적용한 인공위성 전력제어유닛의 배터리 충전 알고리즘을 설계한다. 설계된 알고리즘을 위성에 업로드 할 수 있는 코드로 변환하고 구축된 위성환경에서의 시험을 통해 동작을 검증한다.
최적의 식물 생장을 위해서는 적절한 수분의 유지가 필수적이며 넓은 지역, 다양한 종류, 고가의 식물의 경우일수록 적절한 수분의 관리를 위한 시스템의 도움이 필요하다. 이를 위해 저가의 센서노드 시스템이 적절한 해결책이 될 수 있으나 일반적인 배터리 기반의 센서노드 시스템을 적용시 배터리 용량 확인 및 교체 등의 유지보수 문제가 대두된다. 본 논문에서는 이러한 유지보수의 문제를 해결하고 식물재배에 도움을 줄 수 있는 자기유지 지원 방식의 정전용량 센싱기반의 수분 모니터링 센서노드를 설계하였다. UHF 기반의 무선 전력 전송의 자기유지 지원 시스템 및 PCB 패턴기반의 정전용량센싱 수분센서와 초저전력 센서노드 시스템으로 구성된다. 센서노드는 한번 송신시 약 0.24 mJ을 소모하며 에너지획득모듈은 에너지 획득 주기마다 약 4 mJ의 에너지를 공급하도록 설계하여 센서동작을 위한 충분한 에너지 마진을 주도록 설계하였다.
리튬이온 배터리(LIB)는 다른 배터리에 비해 수명이 길고, 에너지 밀도가 높으며, 자체 방전율이 낮아, 에너지 저장장치(ESS)로 선호되고 있다. 하지만, 2017~2019년 기간 동안 국내에서만도 28건의 화재사고가 발생하였으며, LIB의 운영 중 안전성 및 신뢰성을 보장하기 위해 LIB의 정확한 용량추정은 필수요소이다. 본 연구에서는 LIB의 충방전 cycle에 따른 용량변화를 예측하는 기계학습 기반 모델의 설계에 있어 중요한 요소인 최적 머신러닝 모델의 선정을 위해, Decision Tree, 앙상블학습법, Support Vector Regression, Gaussian Process Regression (GPR) 각각을 이용한 예측모델을 구현하고 성능비교를 실시하였다. 학습을 위해 NASA에서 제공하는 시험데이터를 사용하였으며, GPR이 가장 좋은 예측성능을 보였다. 이를 바탕으로 추가 시험데이터 학습을 통해 개선된 LIB 용량예측과 잔여 수명추정 모델을 개발하여, 운영 중 이상 감지 및 모니터링 성능을 높여, 보다 안전하고 안정된 ESS 운용에 활용하고자 한다.
배터리는 ESS, 전기자동차 및 무정전 전원 백업 시스템 등의 다양한 분야에서 사용이 증가하고 있다. 납산배터리는 에너지밀도가 낮지만, 신뢰성이 높고 저가격의 이점으로 대용량 전력백업 장비에 가장 많이 사용되는 배터리이다. 배터리의 사용에 따라 노화가 진행되면 충전 가능 용량(SoH)이 줄어들게 되어 상태를 추정하는 것이 매우 중요하며, 배터리의 내부저항으로 SoH를 추정하는 방법을 많이 사용한다. 본 논문에서는 대표적인 대용량 무정전 전원장치인 IDC를 위한 배터리 모니터링 시스템(BMS)을 제안하였다. 내부저항을 측정하는 간단한 알고리즘을 제안하고, BMS 시스템 구성을 위한 CPU 및 아날로그 회로 구성과 신호처리 알고리즘에 대한 연산 블록도를 보였다. 실제 IDC 현장에 적용한 측정결과 사례를 제시하여 제안한 방법의 유용함을 보였다.
배터리를 사용함에 따라 노화가 진행되면 배터리의 충전 가능 용량을 나타내는 State of Health(SoH)가 줄어들게 된다. 배터리 모니터링 시스템(BMS)에서 SoH를 추정하는 것이 매우 중요하며, 이를 위해 배터리 내부 저항을 측정하는 방법이 많이 사용된다. 일반적으로 배터리에 특정한 주파수의 전류원을 인가하고 전압응답을 측정하여 내부저항을 연산한다. 충전기가 동작할 경우 전압응답에 충전 고조파 잡음이 발생하여 저항 측정의 정확도가 떨어진다. 본 논문에서는 충전잡음의 영향을 제거하기 위하여 강인한 배터리 내부저항 측정 알고리즘을 제안하였다. 전류원 신호와 전압응답 신호를 일정한 주기 동안 적분하여 잡음을 제거하는 방법으로 우수한 정확도와 안정된 연산결과를 보였다. 무정전 전원장치용 BMS에 적용하여 제안한 방법의 유용함을 입증하였다.
본 논문은 추정 정확도를 높이기 위해 비례적분 관측기를 이용한 실시간 잔존용량 추정 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리즘의 타당성을 검증하였고, 초기 잔존 용량이 불명확하거나 배터리 모델 파라미터 값이 실제와 일치하지 않더라도 평균 추정오차는 0.3% 미만으로 확인되었다.
최근 선박의 환경오염에 대한 규제가 강화됨에 따라 하이브리드형 전력체계를 갖춘 전기 추진 선박과 같은 스마트 선박에 대한 관심이 높아지고 있다. 전기추진선박에서 사용되는 배터리는 차량 등에 사용되는 배터리보다 용량이 크므로, 가격이 높아지고 유지 보수 측면이 중요하게 여겨진다. 선박용 배터리는 일체형으로 제작되어 배터리관리 시스템에 의해 관리되며, 배터리의 유지·보수는 배터리의 교체를 통하여 이루어진다. 본 연구에서는 배터리의 용이한 관리를 위해서 예비-셀을 적용한 배터리 모듈과 제어 알고리즘을 설계 및 구현한다. 또한, 전기추진선박 전력 체계 제어에 필요한 데이터를 전력 제어 시스템에 송신 할 수 있도록 제어기를 설계한다. 해당 예비-셀을 적용한 배터리를 사용할 경우 선박 및 배터리 시스템의 안정성이 높아지며, 유지 및 보수 측면에서 이점을 가질 수 있다.
클라우드 스토리지로 데이터를 전송하는 경우, 데이터의 전송용량 및 속도와 모바일 기기의 배터리 사용량 과다로 인해 많은 제약이 따르게 된다. 특히 스마트폰과 같은 모바일 기기들이 대용량 데이터를 전송할 때, 일정하지 않은 데이터 전송 속도와 배터리 사용량은 신뢰성 있는 고속 통신 환경을 구축하는데 큰 장애가 되고 있다. 본 연구는 하둡(Hadoop) 기반의 클라우드 스토리지로 효율적인 데이터 전송을 실행하기 위한 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 기법은 USB Hijacking을 이용하여 모바일 기기와 사용자 PC를 동기화 시키도록 하였으며, 이를 통해 데이터 통신 시 용량이나 배터리의 제한 없이 대용량 데이터 전송이 이루어지도록 구현하였다.
휴대기기 발전과 사용 증가로 인해 배터리의 고용량화와 소형화가 요구되고 있으며, 특히 의료용 센서 기기 같은 health care device에서 소형화에 대한 관심이 증가하였다. 박막 이차 전지는 박막형태로 배터리의 구성요소를 한층씩 쌓아 올린 형태이므로 소형화가 가능하며, 내부에 액체전해질이 없어 누액으로 인한 폭발등의 염려가 없다. 또한 Si 반도체 소자에 integration 할 수 있어 다양한 분야에 적용할 수 있다. 하지만 Si 소자에 integration시 리튬이 기판으로 확산되어 배터리 용량이 감소하거나 Si 소자에 악영향을 미칠 수 있다. 따라서 본 연구에서는 리튬의 확산 여부를 민감하게 평가할 수 있는 방법 및 리튬 확산을 억제할 수 있는 확산방지막에 대한 연구를 진행하였다. 리튬의 확산을 평가하는 방법으로는 물리적 분석 방법 및 전기적 분석 방법을 평가하여 가장 민감한 방법을 선정하였다. 또한 확산방지막으로는 반도체 배선공정에서 Cu 확산 방지막으로 사용되고 있는 Ta, TaN 등과 함께 Na 확산 방지막으로 알려진 $Al_2O_3$ [1]등을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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