Recently lithium ion secondary batteries (LIB) have rapidly developed because of their advantages such as high energy densities and capacities. Among them, an electrical vehicle which is the one of the environmental-friendly transportation facilities has been received a great attention, but, it is needed to overcome several obstacles of the LIB performances. LIB is practically adapted to Hybrid Electric Vehicle (HEV), but the issues for high capacities, long life time and safety should be solved. Moreover, LIBs still have some possibilities of explosion in the case of overheating of the used organic electrolyte and overcharging of the cell. Hence, it is urgently needed to replace the liquid electrolytes into the solid electrolytes due to the safety issues. Therefore, in this review, we summarized and discussed the research trends of the solid electrolyte to solve the concerns of safety and capacity of LIBs and published patents and articles.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.41
no.3
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pp.245-250
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2017
Worldwide environmental regulations have been enhanced for emission reduction of greenhouse gases and air pollutants; accordingly, some measures were prepared. Furthermore, the need for effective and reasonable energy-saving methods is growing in accordance with that for environmental pollution minimization. In the case of marine engineering, techniques for the development of eco-friendly vessels have been actively studied, including reduction of exhaust gas emissions, development of alternative fuel, and development of a new propulsion system. In this study, we presented the basic concepts and analyzed the speed, current, voltage, and output power characteristics of each operating mode, i.e., operating mode of battery, generator, and full power.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.3
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pp.1-10
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2010
As processor platforms are continuously moving toward wireless mobile systems, embedded mobile processors are expected to perform more and more powerful, and therefore the development of an efficient power management algorithm for these battery-operated mobile and handheld systems has become a critical challenge. It is well known that a memory system is a main performance limiter in the processor point of view. Although many DVFS studies have been considered for the efficient utilization of limited battery resources, recent works do not explicitly show the interaction between the processor and the memory. In this research, to properly reflect short/long-term memory access patterns of the embedded workloads in wireless mobile processors, we propose a memory buffer utilization as a new index of DVFS level prediction. The simulation results show that our solution provides 5.86% energy saving compared to the existing DVFS policy in case of memory intensive applications, and it provides 3.60% energy saving on average.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38B
no.5
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pp.315-327
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2013
Wireless Body Area Network (WBAN) is a network around a human body within 3~5m which consists of medical or non-medical device. WBAN has to satisfy many kinds of demands such as low-power, a variety of data rate and a data priority. Especially, it is hard for the nodes for monitoring vital signs to replace battery. Thus energy and channel efficiency is important because the battery power is limited. In this thesis, a novel algorithm for reducing the energy consumption is proposed. The proposed algorithm adjusts transmission period according to traffic. by means of determining transmission period by amount of data, the node can reduce energy consumption. Energy detection is performed in order to guarantee data priority before attempting to transmit. In case of failing to transmit, it is proposed that energy consumption is reduced through avoiding collision by changing priority. The comparison result shows that the proposed algorithm reduces power consumption and increasing maximum channel efficiency by avoiding collision.
The routing protocol for low-power and lossy networks (RPL) is an internet protocol based routing protocol developed and standardized by IETF in 2012 to support a wide range of applications for low-power and lossy-networks (LLNs). In LLNs consisting of resource-constrained devices, the energy consumption of battery powered sensing devices during network operations can greatly impact network lifetime. In the case of inefficient route selection, the energy depletion from even a few nodes in the network can damage network integrity and reliability by creating holes in the network. In this paper, a composite energy-aware node metric ($RER_{BDI}$) is proposed for RPL; this metric uses both the residual energy ratio (RER) of the nodes and their battery discharge index. This composite metric helps avoid overburdening power depleted network nodes during packet routing from the source towards the destination oriented directed acyclic graph root node. Additionally, an objective function is defined for RPL, which combines the node metric $RER_{BDI}$ and the expected transmission count (ETX) link quality metric; this helps to improve the overall network packet delivery ratio. The COOJA simulator is used to evaluate the performance of the proposed scheme. The simulations show encouraging results for the proposed scheme in terms of network lifetime, packet delivery ratio and energy consumption, when compared to the most popular schemes for RPL like ETX, hop-count and RER.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.14
no.4
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pp.65-70
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2010
A small unmanned aerial vehicle(UAV), which uses a propulsion system consisting of electric motor and battery, weighs less than 8 kg, capable of hand launch. Because it is easy to operate and able to transmit image information in real time, the use of small UAV has been increasing. However, very few analysis methods or analysis results on flight performance of the small UAV have been known so far. In this paper, the performance analysis methods of a small UAV, which is manufactured to study an electric powered UAV, are suggested and their results are achieved. Aerodynamic data of the vehicle are obtained by making use of gliding performance from actual flight test, and required thrust and required power by flight speed are predicted. In addition, the methods to predict range and endurance in case of using battery as power source are suggested and their results are achieved.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.25
no.3
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pp.423-431
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2022
The UPS(Uninterruptible Power Supply) system operates in the battery charging mode when the grid is normal, and in the UPS mode, which is the battery discharge mode when a grid error occurs. Since the UPS must supply the same voltage as the grid to the load within 4 [ms] in case of a grid error, the switching time and power recovery time should be short when controlling the output voltage and current of the UPS, and the power failure detection time is also important. The power outage detection algorithm using DFT(Discrete Fourier Transform) proposed in this paper compares the grid voltage waveform with the voltage waveform including the 9th harmonic generated through DFT using Schmitt trigger to detect power outage faster than the existing power outage monitoring algorithm. There are advantages. Therefore, it is possible to supply instant and stable power when switching modes in the UPS system. The multi-power-applied UPS system proposed in this paper uses DFT, which is faster than the conventional blackout monitoring algorithm in detecting power failure, to provide stable power to the load in a shorter time than the existing power outage monitoring algorithm when a system error occurs. The detection method was applied. The changeover time of mode switching was set to less than 4 [ms], which is 1/4 of the system cycle, in accordance with KSC 4310 regulation, which was established by the Industrial Standards Council on the regulation of uninterruptible power supply. A 10 [kW] UPS system in which commercial voltage, vehicle generator, and auxiliary diesel generator can be connected to each of the proposed transfer devices was constructed and the feasibility was verified by conducting an experiment.
A long-term monitoring investigation at Sarushima Battery (Kanagawa, Japan), which is one of the modernization heritages was conducted from 2017.06 to 2020.12. The investigation of the temperature and relative humidity (RH), measurement of the amount of brick decay, and X-ray diffraction analysis of the brick decay was conducted to understand in detail the environment in which the historical brick structure, the state of deterioration, identify the factors of deterioration. Furthermore, it was discussed whether the suitability of these investigation methods for assessing the status, identifying the level of deterioration and the factors that led to deterioration at the historical brick heritages. It was found that the brick deterioration at the site progressed especially in two periods: in April, and from June to August. These periods coincided with the period when the RH inside the structure decreased, and the Toyo-gumi bricks were in the process of absorbing moisture. Several different types of salts were detected in brick decay, especially thenardite, which is considered highly hazardous and destructive during periods when the amount of brick decay increased. Therefore, the RH in the structure and the salts present in the bricks were identified as one of the factors in the deterioration of the bricks at the site. The methods used in this study are appropriate as the initial survey methods for investigating the current conditions and identifying the causes of deterioration because it is possible to understand the environment within the modernization heritages, grasp the details of deterioration progression, and identify the characteristics of deterioration progression and its factors through long-term investigation using the simple methods.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.3
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pp.201-206
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2022
Energy harvesting is a concept introduced in 1954 by Bell Labs in the US while conducting research on solar cells that convert sunlight into energy. Such energy harvesting technology is a technology that collects wasted or unused energy in daily life and recycles it as electric power. In particular In the case of a photovoltaic power generation system, energy harvesting can be applied by storing electricity generated by using a battery to reduce power consumption generated by the inverter in the form of loss of power generation in cloudy weather compared to sunny days. Therefore, in this paper, energy harvesting technology is applied in the low sunlight section such as sunrise, sunset, and cloudy weather to improve the amount of power generation by recovering the power that is below the minimum operating voltage of the inverter and dissipated. Accordingly, the research contents were verified through the development of systems and algorithms according to the amount of solar power generation and the development of systems and algorithms using low power generated in sunset, sunrise, and other environments.
Licensing the next-generation of nuclear reactor designs requires extensive use of Modeling and Simulation (M&S) to investigate system response to many operational conditions, identify possible accidental scenarios and predict their evolution to undesirable consequences that are to be prevented or mitigated via the deployment of adequate safety barriers. Deep Learning (DL) and Artificial Intelligence (AI) can support M&S computationally by providing surrogates of the complex multi-physics high-fidelity models used for design. However, DL and AI are, generally, low-fidelity 'black-box' models that do not assure any structure based on physical laws and constraints, and may, thus, lack interpretability and accuracy of the results. This poses limitations on their credibility and doubts about their adoption for the safety assessment and licensing of novel reactor designs. In this regard, Physics Informed Neural Networks (PINNs) are receiving growing attention for their ability to integrate fundamental physics laws and domain knowledge in the neural networks, thus assuring credible generalization capabilities and credible predictions. This paper presents the use of PINNs as surrogate models for accidental scenarios simulation in Nuclear Power Plants (NPPs). A case study of a Loss of Heat Sink (LOHS) accidental scenario in a Nuclear Battery (NB), a unique class of transportable, plug-and-play microreactors, is considered. A PINN is developed and compared with a Deep Neural Network (DNN). The results show the advantages of PINNs in providing accurate solutions, avoiding overfitting, underfitting and intrinsically ensuring physics-consistent results.
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