• 한국가스학회지
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• 제24권6호
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• pp.91-97
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• 2020

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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.355-357
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• 2004

In this paper, to calculate accurate remaining volume, it presents how to figure out nickel-cadmium battery algorithm. A nickel-cadmium battery has widely been used in industrial field and to military. Recent high demands on the battery caused 'How to calculate accurate remaining volume is very important task to be solved. In this paper, it says it is useful using the terminal voltage change of the resistance that can be connected with the battery and the differentiation of the terminal voltage to calculate remaining volume of nickel-cadmium battery. And these can be used for volume inference data so that it is fuzzy based system which can be helpful to inference the remaining volume by the resistance of terminal voltage change. Because of electrochemical complexity, the volume calculating system is inferencing undirectly by experimentally built DB where as current the existing volume models are suffering to be adapted.

• 전력전자학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.48-55
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• 2022

This paper proposes a battery remaining useful life (RUL) prediction method using a deep learning-based EMD-CNN-LSTM hybrid method. The proposed method pre-processes capacity data by applying empirical mode decomposition (EMD) and predicts the remaining useful life using CNN-LSTM. CNN-LSTM is a hybrid method that combines convolution neural network (CNN), which analyzes spatial features, and long short term memory (LSTM), which is a deep learning technique that processes time series data analysis. The performance of the proposed remaining useful life prediction method is verified using the battery aging experiment data provided by the NASA Ames Prognostics Center of Excellence and shows higher accuracy than does the conventional method.

• Journal of Electrochemical Science and Technology
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• 제7권2호
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• pp.161-169
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• 2016

Porous tungsten oxide thin films were prepared by electrodeposition and tested as anodes of lithium secondary batteries. The synthesized films were composed of nanoparticles of 60-140 nm size, with porosities of 30-40 %. Increasing the temperature turned out to be a more effective approach to introduce porosity in the structure than increasing the electrolyte viscosity. The assessment of the synthesized films as anodes of lithium secondary batteries revealed a much higher initial discharge capacity for the porous than the dense samples. The discharge capacity retention significantly increased with increasing porosity and was further enhanced by heat treatment. In particular, a thin film composed of particles of about 140 nm in size and with a porosity of 40 % exhibited an initial discharge capacity higher than 600 mAh/g and a remaining capacity above 300 mAh/g after 30 cycles. Following heat treatment, the remaining capacity of this sample after 30 cycles increased to about 500 mA h/g.

• 대한수학회지
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• 제42권3호
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• pp.517-527
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• 2005

This paper considers a discrete-time queueing system with variable service capacity. Using the supplementary variable method and the generating function technique, we compute the joint probability distribution of queue length and remaining service time at an arbitrary slot boundary, and also compute the distribution of the queue length at a departure time.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.2171-2172
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• 2011

Recently, while interests on supply of electric vehicles have increased there still are insufficient charging facilities. As a solution to this matter, using electric power grids that constantly retain about 30~50[%] residual power is being considered. Therefore proposed in this paper railway, is a method to establish a charging infrastructure to utilize railway DC power grids. In addition we designed a high-speed DC charging system, and simulated improvements of the charging structure's charging efficiency according to remaining capacity of batteries.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제29권1호
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• pp.75-91
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• 2020

Purpose Retrofit, defined to be addition of new technologies or features to the old system to increase efficiency or to abate GHG emissions, is considered as an important alternative for the old coal-fired power plant. The purpose of this study is to propose mathematical method to model multiple alternative retrofit in Generation Capacity Expansion Planning(GCEP) problem, and to get insight to the retrofit patterns from realistic case studies. Design/methodology/approach This study made a multi-alternative retrofit GECP model by adopting some new variables and equations to the existing GECP model. Added variables and equations are to ensure the retrofit feature that the life time of retrofitted plant is the remaining life time of the old power plant. We formulated such that multiple retrofit alternatives are simultaneously compared and the best retrofit alternative can be selected. And we found that old approach to model retrofit has a problem that old plant with long remaining life time is retrofitted earlier than the one with short remaining life time, fixed the problem by some constraints with some binary variables. Therefore, the proposed model is formulated into a mixed binary programming problem, and coded and run using the GAMS/cplex. Findings According to the empirical analysis result, we found that approach to model the multiple alternative retrofit proposed in this study is comparing simultaneously multiple retrofit alternatives and select the best retrofit satisfying the retrofit features related to the life time. And we found that retrofit order problem is cleared. In addition, the model is expected to be very useful in evaluating and developing the national policies concerning coal-fired power plant retrofit.

• 정보처리학회논문지C
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• 제15C권4호
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• pp.303-310
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• 2008

ad-hoc네트워크에서 네트워크의 생존시간을 연장하기 위해서는 네트워크 트래픽 부하를 전체 네트워크에 골고루 분산시켜 노드당 평균 에너지 소모율을 균일하게 유지할 수 있어야만 한다. 본 논문에서는 노드의 에너지 잔량 및 사용 빈도 등을 고려해 경로를 설정하는 수정 AODV 프로토콜을 제안하였다. 또한 경로 재설정 과정에서 생성되는 엄청난 양의 AODV 제어 메시지 발생으로 인한 에너지 소모를 줄이기 위해 출발지 노드의 버퍼에 다중 경로 정보를 저장하도록 하였다. 링크 단절 시 경로 재설정 과정 전에 경로 테이블에 저장된 경로 정보를 활용할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위해 기존 AODV 및 에너지 기반 라우팅 프로토콜인 MMBCR방식과 전체 노드의 에너지 잔량, 네트워크 생존시간 및 데이터 패킷 수신율 등 3가지 평가 항목을 사용해 비교하였다.

• 한국가스학회지
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• 제23권5호
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• pp.1-7
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• 2019

호흡용 용기에 흠 등의 결함이 발생하였을 때 용기의 잔존강도를 파악하여 파열압력을 판단해야하지만, 복합재료 용기의 경우 흠에 따른 파열 강도의 예측이 어려우며 기법이 복잡하다. 따라서 본 연구에서는 Type-I 용기의 면적용량법 적용 결과를 토대로 Type-III 용기에 결함발생시 파열을 예측하기 위해 면적 용량법 모델을 개발하였으며, 그 신뢰성을 확인하기 위해 용기의 외면에 흠을 가공하여 파열시험을 실시하였다. 면적 용량법 모델의 예측 결과와 실험의 경향이 매우 일치하는 경향을 보였으며, 향후 복합재 용기의 파열압력 추정 방법에 있어 중요한 자료가 될 것으로 기대한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제22권1호
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• pp.90-97
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• 2016

침몰선박은 침몰 당시뿐만 아니라 오랜 시간이 경과된 후에도 선체 내에 잔존하고 있는 연료유 등 유해물질의 지속적 혹은 일시적 유출로 2차 해양오염사고를 발생시킬 수 있다. 정부에서는 1999년부터 침몰선박에 대한 관리업무를 수행하고, 침몰선박의 잠재적 위해도를 정량적으로 평가할 수 있는 위해도 평가표를 개발하여 운영함으로써 침몰선박에 대한 국가적 관리체계를 구축하고 있다. 그러나 현재의 침몰선박의 위해도 평가는 침몰선박에 잔존하고 있는 연료유 등의 양에 의해 평가점수가 판이하게 달라짐에도 불구하고, 침몰선박 현황보고자료 중 상당수가 연료유 잔존량 항목이 누락되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 선박 연료유 잔존량에 대한 추정모델을 개발하여, 현행 침몰선박 위해도 평가에 적용함으로써 보다 정확한 평가를 수행할 수 있는 방안을 마련하였다.