태양광발전 시스템에서 축전지는 일조시간에 태양 전지에 의해 충전된 전력을 일몰 후와 같이 태양전지로 부터의 출력이 없을때나 흐린날, 우천시와 같이 태양 전지의 출력이 부족할 때 방전하여 부하에 전력을 공급하게 된다. 이와같이 축전지는 태양 광발전 시스템이라는 특별한 용도에 사용되기 때문에 일반적인 용도와는 달리 매우 가혹한 사용 조건하에서 가동된다. 즉, 축전지의 충전량은 기후 변화에 의해서 좌우되므로 과충전, 부족충전, 과방전이 진행되면 축전지의 노화 즉, 용량 감소는 급격히 일어나게 된다. 물론 최적의 충전 상태를 유지하기 위해서 충전기를 개량하거나, 부조일을 감안하면 축전지의 용량을 설계하거나, 디젤 보조발전기를 사용하여 일사량이 적은 경우에 충전 전기량을 보충하는 등 여러가지 개선책이 있지만, 불규칙적이며 가혹한 사용조건은 자연 현상에 의한 것이므로 근본적인 해결책은 될 수가 없다.
현대의 많은 Internet of Thing (IoT)기기들의 충전방식이 유선 충전이 아닌 무선 충전을 사용함에 따라 다양한 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 그 중 공진을 이용한 자기공진 방식의 무선충전 시스템은 전자기유도 방식보다 먼 거리에서 충전이 가능하고 공진부 코일의 중심점을 맞추지 않아도 효율에 큰 차이를 보이지 않는 장점이 있다. 점점 더 무선충전이 가능한 기기들이 많아짐에 따라 소모전력이 큰 기기들의 무선전력전송이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 2개의 송신코일을 사용하여 기존의 1Transmitter - 1Rectifier (1Tx-1Rx) 방식보다 대용량 전력을 전송할 수 있음을 검증하고자 한다.
비충전, 카본블랙 충전, 그리고 실리카 충전 천연고무(NR) 복합체를 원형 변형 상태로 $60-90^{\circ}C$에서 노화시켜 회복 거동을 조사하였다. 시험편은 공기와 물을 매일 교대로 교체하는 교매질 시스템 하에서 노화시켰다. 충전시스템에 따른 회복률의 순서는 비보강 > 실리카 보강 > 카본블랙 보강 순이었다. 공기에서 물로 교체하는 교매질 시스템에서 노화된 시험편의 회복률이 물에서 공기로 교체하는 교매질 시스템에서 노화된 시험편의 회복률보다 더 컸다. 최초 노화 매질은 변형 정도에 지배적으로 영향을 끼쳤다.
액체로켓에 산화제를 충전하는 과정은 크게 산화제 탱크의 냉각, 고유량 충전, 소유량 충전, 온도 보정을 위한 추가 충전으로 나눌 수 있다. 나로호(KSLV-I) 1단의 산화제는 액체산소를 사용하며, 각 충전모드에 해당하는 유량 및 온도 요구조건이 제시되어 있다. 이러한 유량 및 온도 요구조건을 만족하기 위해서 산화제 공급시스템에는 유량조절용 밸브와 열교환기가 설치되어 있다. 본 연구에서는 발사체 산화제 충전과정에서 정밀한 유량 공급을 위하여 상용 1차원 열-유동 해석 프로그램인 Flowmaster를 이용하여 1차원 유동 시스템 해석을 수행하였다. 아울러 제한된 인증 시험을 통하여 각 모드에서의 유량 조건을 만족시키기 위한 유량제어밸브들의 유량 보정 민감도를 해석적으로 구하였다.
최근 자율주행차 시장이 지속해 성장함에 따라 충전 인프라에 대한 필요성이 커지고 있다. 그러나 무선 충전 시스템의 경우 기존 유선 충전에 비해 대출력이 요구되어 안정성 문제가 제기되고 있다. 자율주행차 무선 충전 인프라를 구축하기 위한 표준으로는 SAE J2954가 존재하며 해당 표준에서는 차량과 전력 전송 시스템 간의 통신 방법에 대해 정의한다. SAE J2954에서는 자율주행차량의 무선 충전 통신 방법으로 Wi-Fi, Bluetooth 및 UWB와 같은 물리적 미디어를 사용해 차량과 충전 패드 간의 통신을 활성화할 것을 권장한다. 특히 UWB는 실내 환경에서 견고한 통신 능력을 보이고 간섭에 민감하지 않기 때문에 실내외 충전 환경에서 적합한 솔루션이다. 해당 표준에서는 무선전력전송 시스템을 구축하기 위한 프로세스로 충전 시작부터 충전 완료까지를 여러 단계로 구분하였다. 본 연구에서는 UWB 기술을 사용하여 무선전력전송 시스템의 한 가지 프로세스인 Fine alignment의 수단으로 사용한다. 실제 자율주행차 무선전력전송 시스템에 적용 가능성을 판단하기 위해 거리에 따라 실험을 수행하였으며 UWB로부터 거리 정보를 수집하였다. UWB로부터 얻어진 거리 데이터의 정확도를 향상시키기 위해 수집한 데이터를 세 단계의 전처리 과정을 거쳐 머신러닝과 딥러닝 기법을 적용한 Single Model과 Multi Model을 제안한다.
급격한 원유가격 상승과 환경 친화적 차량에 대한 수요가 증가하면서 전기자동차에 대한 연구개발이 활발히 진행되고 있으며, 특히 근거리 전기자동차(NEV)는 양산 가능성이 매우 높은 무공해 차량으로 관련 기술에 대한 개발이 시급히 요구되는 시점이다. 본 논문에서 연구하고자 하는 중대형 2차전지 On-Board 충전기는 우주항공 및 일반 산업 분야에서도 충분히 응용가능한 요소 기술이고, Off-Board 스탠드형 충전기는 향후 활성화될 충전 인프라 구축 사업에 활용할 수 있을 것으로 예상된다.
항공기 배터리는 항공기의 엔진 시동 전원 및 비상 전원을 공급하는 역할을 하는 핵심 장비이다. 배터리는 안정적인 전원 공급을 위해 언제나 충분한 용량을 보장하도록 충전되어야 하며 높은 신뢰성을 유지해야 한다. T-50 계열 항공기 배터리는 -18 ℃ 이상의 낮은 온도에서 엔진을 최대 2회 시동할 수 있도록 설계하였으나, 겨울철에 엔진 시동에 실패하는 현상이 간헐적으로 발생하였다. 이에 본 논문에서는 배터리의 저온 충전 시 발생하는 실패 현상에 대하여 분석 및 시험을 수행하고 이를 바탕으로 충전 알고리즘을 개선하였다. 또한 저온시동 모사시험을 수행한 결과 저온에서의 배터리 충전 결함이 해결되었으며 충전 성능 향상이 확인되어 새로운 알고리즘의 개선을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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