• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제5권4호
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• pp.338-345
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• 2011

Nowadays mobile devices are used for various applications such as making voice/video calls, browsing the Internet, listening to music etc. The average battery consumption of each of these activities and the length of time a user spends on each one determines the battery lifetime of a mobile device. Previous methods have provided predictions of battery lifetime using a static battery consumption rate that does not consider user characteristics. This paper proposes an approach to predict a mobile device's available battery lifetime based on usage patterns. Because every user has a different pattern of voice calls, data communication, and video call usage, we can use such usage patterns for personalized prediction of battery lifetime. Firstly, we define one or more states that affect battery consumption. Then, we record time-series log data related to battery consumption and the use time of each state. We calculate the average battery consumption rate for each state and determine the usage pattern based on the time-series data. Finally, we predict the available battery time based on the average battery consumption rate for each state and the usage pattern. We also present the experimental trials used to validate our approach in the real world.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2016년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.423-424
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• 2016

Recently, the mass production of Energy storage system (ESS) is actively perform around world. Energy storage system is a technique that stores power to energy storage device to supply energy into grid and load at peak-load. Therefore, the efficient energy management is available by using ESS system. The life of Lithium-ion battery is varied corresponding to the power usage, especially selected depth of discharge (DOD). The lifetime of battery is the one of the most issue of the ESS system because of its stability and reliability. Therefore, lifetime management of battery and power converter of ESS module is required. In this paper, the battery lifetime management method estimating residual power and lifetime of lithium ion battery of ESS system is proposed. Also, total avenue prediction of ESS system is simulated considering the total lifetime of battery.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권3호
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• pp.1173-1184
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• 2018

The lifetime of a lithium-ion battery is one of the most important issues of the energy storage system (ESS) because of its stable and reliable operation. In this paper, the lifetime management method of the lithium-ion battery for energy storage system is proposed. The lifetime of the lithium-ion battery varies, depending on the power usage, operation condition, and, especially the selected depth of discharge (DOD). The proposed method estimates the total lifetime of the lithium-ion battery by calculating the total transferable energy corresponding to the selected DOD and achievable cycle (ACC) data. It is also demonstrated that the battery model can obtain state of charge (SOC) corresponding to the ESS operation simultaneously. The simulation results are presented performing the proposed lifetime management method. Also, the total revenue and entire lifetime prediction of a lithium-ion battery of ESS are presented considering the DOD, operation and various condition for the nations of USA and Korea using the proposed method.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.96-105
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• 2014

본 논문에서는 배터리의 비선형적 방전 특성인 회복효과를 사용하여 배터리의 사용 시간을 연장하는 기법을 제안한다. 일반적으로 배터리의 사용 시간을 예측할 때에는 배터리 내부에 저장된 에너지가 일정하다고 가정하지만, 실제로는 배터리 내부의 화학 반응 때문에 배터리를 계속 방전시키지 않고 중간에 쉬는 시간을 만들어주면 더 많은 에너지를 끌어낼 수 있는데 이를 회복효과라 한다. 제안하는 기법에서는 다수의 배터리 셀을 교대로 방전시킴으로서 기기의 전력 공급은 그대로 유지하면서 배터리 셀 일부를 쉬게 하여 회복효과를 발생시키고, 이에 따라 배터리의 사용 시간을 연장시킬 수 있다. 실험 결과, 2개의 배터리 셀을 기존처럼 병렬 연결하여 방전시키는 것에 비해 배터리 셀을 교대로 방전시키면 배터리 사용시간이 약 7% 증가하였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제10권4호
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• pp.25-29
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• 2011

Emerging demands for rechargeable battery for various applications needs more effective battery management system such as the prediction of the usable time about a battery. Many prediction methods have been suggested but none of them come into bounds of reliability. In this paper, we proposed a new prediction algorithm for the remaining capacity of a rechargeable battery by using the transformed curve based on its impedance. Hardware for monitoring a battery was designed and made. Through a series of experiment, we showed the effectiveness of the proposed prediction algorithm of a battery's remaining capacity.

• 에너지공학
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• 제22권4호
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• pp.338-346
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• 2013

일반 납축전지는 차량의 시동 성능 위주로 최적 설계되어 있다. 최근 차량 전장 시스템과 납축전지를 활용한 연비기술 적용의 증가로 납축전지의 사용 빈도가 늘어나고 있다. 연비기술 적용은 납축전지의 잦은 충방전 반응을 일으켜 납축전지 내구 수명을 단축시키고 있다. 본 연구에서는 납축전지의 노화 수명 모델 구현을 통해 배터리 내구 수명을 예측하는 방법을 제시하고자 한다. 납축전지의 노화에 영향을 미치는 요인은 방전율, 충전 시간, 완충 시간, 온도 조건 등이 있다. 본 논문에서는 납축전지의 동적 거동을 예측하기 위하여 전기화학반응 속도론, 이온의 전달현상, 전극 공극률의 시간에 따른 변화를 고려하였다. 수명 예측을 위해서 노화 메커니즘 중 노화에 가장 큰 영향을 주는 극판 부식 현상과 활물질 탈락을 노화 모델링에 반영하였다. 개발된 납축전지의 노화 모델을 검증하기 위하여 납축전지의 가속 충방전 시험을 수행하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.165-173
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• 2008

하이브리드 애드 혹 네트워크는 통합 네트워크로서 홈 네트워크, 텔레매틱스, 센서 네트워크 등에서 다양한 종류의 서비스를 제공할 수 있다. 특히 애드 혹 네트워크의 각 노드는 이웃 노드들에 데이터를 전송해야 하므로, 전체 에너지의 사용량을 줄이면서, 균형적으로 에너지를 사용하게 해야 한다. 균형적으로 에너지를 사용하지 않으면 부하가 걸린 노드에서 빠른 시간 내에 노드 전송 실패가 나타날 수 있으며, 이는 네트워크 분할 및 네트워크의 기능제공 시간이 단축되는 것을 의미한다. 그러므로 본 논문에서는 에너지의 효율성을 고려한 라우팅 알고리즘에 관한 연구를 수행하였다. 제안한 알고리즘에서는 예측모델을 이용해 각 노드의 에너지의 잔량을 예측하므로, 라우팅 경로의 설정시 에너지 정보를 얻기 위한 많은 부하를 감소시킬 수 있으며, 전체 노드에 걸쳐 에너지의 사용을 균형적으로 사용하게 할 수 있다. 이에 따라 에너지의 손실의 감소 및 네트워크의 가용시간을 연장할 수 있다

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권3호
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• pp.236-241
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• 2024

Due to the recent emphasis on carbon neutrality and environmental regulations, the global electric vehicle (EV) market is experiencing rapid growth. This surge has raised concerns about the recycling and disposal methods for EV batteries. Unlike traditional internal combustion engine vehicles, EVs require unique and safe methods for the recovery and disposal of their batteries. In this process, predicting the lifespan of the battery is essential. Impedance and State of Charge (SOC) analysis are commonly used methods for this purpose. However, predicting the lifespan of batteries with complex chemical characteristics through electrical measurements presents significant challenges. To enhance the accuracy and precision of existing measurement methods, this paper proposes using a Long Short-Term Memory (LSTM) model, a type of deep learning-based recurrent neural network, to diagnose battery performance. The goal is to achieve safe classification through this model. The designed structure was evaluated, yielding results with a Mean Absolute Error (MAE) of 0.8451, a Root Mean Square Error (RMSE) of 1.3448, and an accuracy of 0.984, demonstrating excellent performance.

• Journal of Power Electronics
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• 제16권1호
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• pp.217-226
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• 2016

A new method is proposed based on a hidden Markov model (HMM) to estimate and analyze battery states of health. Battery system health states are defined according to the relationship between internal resistance and lifetime of cells. The source data (terminal voltages and currents) can be obtained from vehicular battery models. A characteristic value extraction method is proposed for HMM. A recognition framework and testing datasets are built to test the estimation rates of different states. Test results show that the estimation rates achieved based on this method are above 90% under single conditions. The method achieves the same results under hybrid conditions. We can also use the HMMs that correspond to hybrid conditions to estimate the states under a single condition. Therefore, this method can achieve the purpose of the study in estimating battery life states. Only voltage and current are used in this method, thereby establishing its simplicity compared with other methods. The batteries can also be tested online, and the method can be used for online prediction.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제39권7호
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• pp.754-759
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• 2015

오늘날 선박 내 승선자의 위치인식과, 이를 모니터링을 하는 데 저 전력 근거리 통신시스템이 많이 개발되고 있으며, 이러한 저 전력 근거리 통신을 위해서 BLE, Zigbee 등과 같은 저 전력 통신 모듈이 이용되고 있다. 저 전력 통신 모듈은 1:N 통신이 가능하고, 휴대폰, 인체 등의 이동 물체에 탑재할 수 있어 각광을 받고 있다. 저 전력 통신모듈을 사용하는 데 있어서, 배터리의 용량이나 크기가 각각 시스템의 작동시간이나 통신모듈의 디자인에 중요한 요소가 된다. 따라서 모듈은 가급적 작게 만들어져야 하고, 배터리는 모듈의 크기보다 더 작게 선정되는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 전송률 1/250 조건에서 데이터 시트와 방전특성 그래프를 참조하여 SIVCP용 BLE 모듈에 사용되고 있는 배터리의 이론 수명을 산출하고, 위와 동일한 전송률과 1/5000 전송률의 조건에서 각각 송전전류와 저속모드 전류를 검출하여 실험수명을 산출하며, 전송률을 1/25로 하여 수일 동안 고속 방전 장기 실험수명을 측정한다. 이와 같은 실험을 통하여, 배터리의 수명예측과 수명연장 방법을 실험적으로 검증하고, 이를 선박의 용도와 승객의 유형에 따른 적절한 배터리 선정에 활용하고자 한다. 모듈의 전송률과 배터리 크기 선정은 모듈의 설계비용의 감소, 배터리 유지관리 및 승객의 편의 등에 중요한 영향을 미치는 요소가 된다.