• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2013.11a
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• pp.60-62
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• 2013

기본적으로 많은 인자들에 의해 영향을 받는 배터리 시스템은 일반적으로 사용 용도에 따라 단위 배터리 셀을 직렬 또는 병렬로 연결하여 하나의 배터리 모듈을 형성하고 있다. 다수개의 단위 배터리 셀을 연결하여 하나의 배터리 모듈로 사용하는 경우, 개별 셀의 활물질 및 전해액의 미소 변동, 충방전 사이클 차이, 온도의 영향에 따라 배터리 특성이 다르게 나타난다. 이러한 특성으로 인해 충전 및 방전이 진행됨에 따라 셀간의 전압 불균형 현상이 발생하고 이로 인해 배터리 수명은 급격하게 감소하여 배터리 교체와 같은 경제적 손실을 초래한다. 본 논문에서는 배터리의 성능과 안전성을 확보하기 위해 배터리 밸런싱에 관한 연구를 수행하였다. 기존의 수동적 밸런싱의 단점을 보완한 능동적 밸런싱을 사용하였고 제안한 회로의 기능 및 성능의 검증을 위해 배터리 관리 장치 보드를 설계 및 제작하여 시험한 결과 개선된 기능이 원활히 수행됨을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.491-492
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• 2007

무선 센서 네트워크는 많은 수의 노드들로 구성되어 있고 각각의 노드들은 네트워크 일정 범위 안에 가깝게 또는 멀리 배열되어져 있다. 각각의 노드들의 수명은 전체 센서 네트워크의 수명에 중요하게 작용한다. 이러한 노드들은 네트워크 토플로지에서 배터리를 사용되고 이 배터리는 현실상 충전과 교체가 거의 불가능하므로 우리는 배터리의 에너지를 최대한 효율적으로 사용해야 한다. 효율적인 에너지 사용은 전체 센서 네트워크의 수명을 늘려주고 임무를 완수하게 해 준다. 이 논문에서는 지리 정보를 바탕으로 이루어진 센서 네트워크에서의 노드들의 효율적인 에너지 소비를 위한 라우팅 알고리즘을 제안한다. 지리 정보를 바탕으로 한 알고리즘 중 GAF(Geographic Aladaptive Fidelity) 알고리즘을 기반으로 보다 더 에너지를 효율적으로 소비하는 Improved GAF를 제안한다. GAF 알고리즘은 한 좌표(gird)당 자기 위치를 알고 있는 한 노드들이 라우팅을 유지하면서 필요 혀는 노드들은 sleeping mode로 전환하여 동등하게 에너지 소비하여 에너지를 보전한다. Improved GAF는 한 좌표당 하나의 센서노드가 아닌 두 개 이하의 센서 노드가 작동하여 기존의 GAF 알고리즘보다 최대 50%까지 에너지 낭비를 막을 수 있다. 따라서 각각의 노드들의 효율적인 에너지 소비로 인하여 전체 센서 네트워크의 수명도 늘어난다. 또한 모바일 싱크가 이동을 하였을 때, 전체 네트워크 라우팅 프로토콜이 아닌 지역적인 라우팅 프로토콜만 재구성하여 에너지 효율적인 데이터 수집 기법을 제안한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.4
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• pp.579-586
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• 2023

A wireless sensor network (WSN) has limited battery power because it is used wirelessly using low-cost small sensors. Since the battery cannot be replaced, the lifespan of the sensor node is directly related to the lifespan of the battery, so power must be used efficiently to maximize the lifespan of the network. In this study, based on PEGASIS, a representative energy-efficient routing protocol, we propose a protocol that classifies layers according to the distance from the sink node and configures multiple chains rather than one chain. The proposed protocol can increase network lifespan by reducing the transmission distance between nodes to prevent unnecessary energy consumption.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.40 no.10
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• pp.895-900
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• 2016

Remaining useful life (RUL) estimation of the Li-ion battery has gained great interest because it is necessary for quality assurance, operation planning, and determination of the exchange period. This paper presents the RUL estimation of an Li-ion battery for an energy storage system using exponential function for the degradation model and Markov Chain Monte Carlo (MCMC) approach for parameter estimation. The MCMC approach is dependent upon information such as model initial parameters and input setting parameters which highly affect the estimation result. To overcome this difficulty, this paper offers a guideline for model initial parameters based on the regression result, and MCMC input parameters derived by comparisons with a thorough search of theoretical results.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2018.07a
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• pp.159-161
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• 2018

지난 수년 간 다량으로 배출되고 있는 폐 배터리를 에너지 저장장치(ESS)로서 재활용하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 ESS 시스템에는 사용하는 배터리마다의 규격이나 이전 사용 시 수명, 배출 시 상태의 차이가 존재하기 때문에 각 배터리 간 셀밸런싱 시스템이 필수로 요구된다. 현재까지 직렬형, 병렬형 등이 연구되고 있지만 모듈화나 신뢰성 등을 만족 시키기 위해서는 병렬형이 유리하다. 본 논문에서는 양방향 리니어 레귤레이터를 사용하며 셀 벨런싱 회로가 없는 병렬형 충방전 시스템을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2018.07a
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• pp.464-465
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• 2018

트램 및 전기자동차와 같은 운송 시스템에 들어가는 배터리팩은 지속적인 진동을 받게 되고 이러한 진동은 SOH(State of Health)를 감소시킨다. 뿐만 아니라 진동으로 인해 배터리팩 내부 셀들 간의 SOH가 불균일해지는 문제점이 있다. SOH의 불균형은 배터리의 수명을 단축시킨다. 본 논문에서는 각 셀 간의 SOH 균형을 위한 Thermal Balancing 기법을 제시한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2017.07a
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• pp.108-109
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• 2017

전기자동차 보급 확대로 인해 2018년부터 전 세계적으로 폐배터리가 다량으로 배출될 것으로 예상되어 폐 배터리를 에너지저장장치(ESS)로 재활용하는 방안이 연구되고 있다. 하지만 배터리간 규격이나 수명, 상태의 차이가 존재하기 때문에 셀밸런싱 시스템이 필수로 요구된다. 기존에는 이러한 시스템으로 직렬형 시스템을 채용하고 있지만 모듈화나 신뢰성 등 시스템이 요구하는 조건을 만족시키기 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 기존 시스템과 차별화 된 분산 충 방전 병렬 시스템을 제안하고 그에 사용되는 전력조절기를 소개하고자 한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2018.11a
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• pp.133-134
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• 2018

배터리의 효율적인 사용을 위해 배터리 관리 시스템(BMS)는 중요하다. 그 중 배터리의 잔존 수명을 나타내는 지표인 SOH(State of Health)를 예측하기 위해 본 논문에서는 18650 리튬이온 셀에 전기적 노화 실험(Cycle Life Test)을 적용하였다. 방전 용량 및 저항 변화에 의한 SOH 변화를 인공 신경망(Artificial Neural Network)을 사용하여 예측하도록 설계하고 이에 대한 검증을 수행하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2019.11a
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• pp.206-207
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• 2019

리튬이온 배터리의 상태를 모니터링 하는 방법에 있어서, 대표적으로 배터리의 충전 상태(SOC)와 배터리의 건강 상태(SOH)를 추정하여 상태 지표로 사용된다. 본 연구에서는 리튬 이온 배터리의 상태 지표를 위한 용량 정보의 추정을 데이터 기반의 근사 모델을 이용하여 수행하였다. 다양한 근사 모델링 방법을 적용하여 추정되는 용량 정보를 비교하고, 모델링 방법에 따른 용량 추정 성능을 확인하였다. 또한, 이를 바탕으로 리튬이온 배터리의 용량을 예측하고 예측 성능을 분석하였다. 본 연구를 통하여 근사모델을 이용하는 경우, 리튬이온 배터리의 용량 추정은 물론 예측을 수행하는 방법으로서의 활용 가능성을 확인하였으며, 또한 제안하는 방법을 이용하여 보유하고 있는 모니터링 데이터를 활용하여 리튬이온 배터리의 성능을 평가하는데 있어 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2012.07a
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• pp.267-268
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• 2012

본 논문에서는 3상 계통연계형 배터리 충전기의 전류리플 발생 원인을 분석하고 보상하는 기법을 제안한다. 배터리 전류리플의 요소로는 전류 측정 시 발생하는 오차에와 데드타임에 의해 각각 기본파, 2고조파, 6고조파 성분이 발생한다. 배터리 전류의 리플 성분은 배터리 수명을 저하시키는 요소 중 하나로 리플 성분을 보상하여 그 크기를 줄이는 알고리즘이 필요하다. 배터리 전류 리플 성분의 발생은 시뮬레이션과 실험을 통해 확인하였고, 공진형 전류제어기를 사용하여 특정 고조파에 해당하는 리플 성분을 보상하여 배터리 전류의 리플을 보상하는 알고리즘을 적용하여 배터리의 리플 성분이 감소함을 확인하였다.