일반적으로 휴대폰에는 리튬이온(Ll-lon) 전지(battery)를 많이 사용하고 있으며 그 전지(battery)를 충전시키기 위해 Microcontroller를 사용해서 과충전과 방전, 그리고 전지(battery) 보호와 충전에 대한 일정한 전류를 제어한다. 여기에서 충전 동작 시 필요한 일반직인 충전 전류 제어를 PWM의 방식에 의존하지 않고 인공지능 기법을 이용해 소프트웨어적으로 처리가 필요한 파라메터 값을 추정해 적용시키고자 한다. 따라서 개발한 충전시스템에 일반적인 충전 파라메터를 전압과 전류 그리고 시간으로 분류하여 Microcontroller에 그 파라메터를 적용시켜 PWM 방식으로 제어한 후에 실험에 의한 결과값을 얻는다. 그리고 이것들을 비교하여 보다 나은 충전시스템을 구현하기 위해 인공지능 기법 중에 하나인 신경망을 이용하여 전압과 전류 그리고 시간에 대한 파라메터를 처리하였다. 본 논문에서 신경망에 대한 파라메터의 학습을 일반 FC에서 구현하고 여기에서 추출된 학습 값을 Microcontroller에 적용시켜 입력값에 따라 다양한 PWM 신호를 발생시키도록 구현했다. 이후 실제적인 실험에 의한 결과값을 본 논문에서 서술하였다.
고용량 $LiNi_{1-y}M_yO_2$(M=Al, Zn and Ti, y=0.000, 0.005, 0.010, 0.025, 0.050 and 0.100) 양극재료를 합성하기 위하여 연소법을 사용하였다. 합성한 시료들을 X-선회절 분석, 미세구조관찰, 전자침미세분석(EPMA)을 하였다. battery 충${\cdot}$방전기를 사용하여 리튬의 삽입${\cdot}$추출 반응으로 인하여 나타나는 충${\cdot}$방전 곡선의 변화를 조사하였고, 합성한 각 시편에 대해 충${\cdot}$방전 싸이클 수에 따른 방전용량의 변화를 조사하였다. XRD pattern 분석결과 모든 조성에서 $R\bar{3}m$ 구조를 보여주었다. Ni 자리에 Al, Zn, Ti를 치환한 결과 방전용량은 감소하였으나 M=Al 시료는 싸이클 특성이 증가하였다.
본 논문에서는 리튬 인산철 배터리($LiFePO_4$)의 내부 파라미터 추출 방법으로 전기화학적 기반인 정전류식 간헐적 적정 테크닉(galvanostatic intermittent titration technique;GITT)을 사용하였다. 배터리 관리 시스템(battery management system;BMS) 알고리즘의 기본적으로 들어가는 충방전 저항을 미세 구간으로 나누어 볼 수 있다. SOC(state-of-charge)에 맞는 저항 성분을 찾을 수 있고, 미소 용량 정보를 알아내어 특정 SOC 구간에서의 LFP 배터리 최적 운용 구간을 알 수 있다.
본 논문은 확장 칼만 필터(EKF)를 이용하여 배터리의 SOC(State-of-Charge) 추정 방법을 제안하였다. EKF는 정확한 모델에서만 제대로 동작 할 수 있다. 따라서, 본 논문은 EKF의 적용을 위해 높은 정확도를 가진 전기적 배터리 모델에 대해 설명한다. 배터리 모델은 4.2V, 40Ah의 리튬폴리머 전지에서 추출되었다. 배터리는 Bulk 커패시터, 두 개의 R-C회로, 직렬 저항을 사용하여 모델링하였다. EKF를 모델에 적용하기 위해 캐패시터 전압은 개방 회로 전압(OCV)을 나타내는데 사용된다. EKF는 충/방전 기기인 Maccor 8500에 의해 얻을 실험 데이터로 테스트하였다. 테스트 결과에서 추정의 오차가 최대 5% 정도로 줄일 수 있다는 것을 보여준다.
배터리 시스템은 어플리케이션의 대영화에 따른 데이터 저장공간 문제 및 연속적인 배터리 신뢰성 문제 해결을 위한 건전성 예측 및 관리기술 접목에 관한 문제에 직면해 있으며, 이러한 문제 해결을 위해서는 배터리 시스템 신호를 통해 추출 가능한 건전성 지표 수립이 중요하다. 본 논문은 건전성 지표를 물리적, 간접적 지표로써 정의하고, 사이클 노화 데이터를 통해 건전성 지표로써의 성능을 검증하였다.
The surge in demand for lithium is primarily fueled by the expanding electric vehicle market, the necessity for renewable energy storage, and governmental initiatives aimed at achieving carbon neutrality. This study proposes a straightforward method for lithium extraction utilizing cellulose nanofiber (CNF) via a vacuum filtration process. This approach yields a porous CNF film, showcasing its potential utility as a lithium extractor and indicator. Given its abundance and eco-friendly characteristics, cellulose nanofiber (CNF) emerges as a material offering both economic and environmental advantages over traditional lithium extraction techniques. Hence, this research not only contributes to lithium recovery but also presents a sustainable solution to meet the growing demand for lithium in energy storage technologies.
본 연구에서는 폐 리튬이차전지의 스크랩으로부터 순도 높은 황산코발트($CoSO_4$) 용액을 회수하고, 회수된 용액을 이용하여 리튬이차전지의 양극활물질인 $LiCoO_2$를 제조하여 전기화학적 특성을 평가하였다. 황산코발트의 제조는 황산과 과산화수소수를 이용하여 원료물질로부터 금속물질을 녹여내기 위한 침출단계, 가성소다를 이용한 pH 조절로 1차 불순물을 제거하기 위한 중화공정 및 D2EHPA와 $CYANEX^{(R)}272$를 이용하여 2차 불순물을 제거하기 위한 용매추출공정을 거쳐 고순도의 용액을 회수한다. 회수된 황산코발트는 증류수와 희석하여 6 wt.% 황산코발트 용액으로 만들고, 다시 옥살산과 혼합 및 교반 후 건조, 하소 및 리튬의 원료가 되는 $Li_2CO_3$ 분말과 혼합 후 합성 공정을 거쳐 이차전지의 양극활물질인 $LiCoO_2$를 제조하였다. 이를 이용하여 전극을 조립하고, 전기화학적 특성을 평가하였다. 전기화학적 특성은 본 실험에서 합성된 $LiCoO_2$와 상업용 $LiCoO_2$(Aldrich사)를 비교하였으며, 결과는 유사하거나 혹은 합성된 $LiCoO_2$가 더 우수한 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 본 실험을 통해 양극활물질의 재활용 가능성을 확인하였다.
탄화수소가스를 고온$(1000^{\circ}C)$에서 열분해 하여 고상화하는 기상 열분해법을 사용하여 저결정질 탄소재를 제조하고 같은 방법으로 붕소를 첨가한 저결정질 탄소재$C_{l-x}B_x(x=0.05,\;0.10,\;0.20)$를 제조하여, 리튬 이온 이차전지의 부극으로서의 전기화학적 특성을 조사하였다. 시료 대 PVDF를 95:5의 무게비로 첨가한 경우, 붕소를 첨가하지 않은 저 결정질 탄소재(x=0.00)는 초기 방전용량 374mAh/g을 나타내었으며, 제 2싸이클부터는 싸이클 성능이 비교적 우수하여 제 10싸이클에서 258mAh/g의 방전용량을 나타내었다. 시료 대 PVDF를 95:5의 무게비로 첨가한 경우, $C_{1-x}B_x(x=0.00,\;0.05,\;0.10\;0.20)$ 시료들 중에서 x=0.05 조성의 시료는 가장 큰 초기 방전용량 860mAh/g을 나타내었으며, 10번째 싸이클에서 181mAh/g의 방전용량을 나타내었다. 제 2싸이클부터 싸이클 성능은 모두가 비슷하게 나타났다 초기방전 용량(PVDF $10wt.\%$ 사용시, 853mAh/g), 싸이클 성능, 방전용량(PVDF $10wt.\%$사용시 10번째 싸이클에서 400mAh/g)면에서 $C_{0.90}B_{0.10}$ 시료가 리튬이온 이차전지의 부극으로서의 가장 우수한 전기화학적 특성을 나타내었다. 합성한 탄소에 NMP를 용매로 한 액상 혼합 바인더(PVDF)를 90:10의 무게비로 첨가한 경우가 95:5의 무게비로 첨가한 경우보다 대체로 모든 조성에서 충$\cdot$방전용량이 크게 나타났다. 붕소가 첨가되어 덜 disordered된 구조가 됨으로써 1.25V보다 낮은 전압 부분에서 평탄구역이 증가하는 것으로 판단된다. 붕소가 첨가된 경우 충$\cdot$방전용량이 제 2싸이클에서부터 급격히 감소하였는데, 이는 첨가된 붕소가 제 1싸이클에서 삽입되는 Li과 일부는 강하게 결합하여 추출이 안되고 일부만이 다시 가역적으로 추출$\cdot$삽입되기 때문으로 생각된다. 붕소 첨가에 의한 충$\cdot$방전용량의 증가는, 붕소가 electron acceptor로 작용하여 삽입된 Li와 붕소-탄소 host 사이의 결합 강도를 증가시킴으로써 붕소치환 된 탄소에서 Li의 전위를 상승시키기 때문에 일어난다고 사려된다.
최근 들어 첨단산업에 활용되는 핵심광물의 확보를 위한 광물수요국들의 대응이 빠르게 진행되고 있다. 흑연은 중국 생산량이 압도적 우위에 있지만, EV 배터리 부문의 기하급수적인 성장에 따라 글로벌 공급에서 변화가 초래되고 있으며, 동 아프리카에서의 활발한 탐사가 좋은 사례이다. 우리나라에서도 생산이 증가되고 있다. 희토류는 첨단산업에 폭넓게 사용되고 있는 핵심원료이다. 세계적으로 희토류를 생산하는 광상은 카보너타이트형, 라테라이트형 및 이온흡착형 광상이 개발 중에 있다. 중국의 생산이 다소 감소되는 추세이지만 여전히 압도적인 우위를 점하고 있다. 최근 수년간의 변화는 미얀마의 급부상과 베트남의 생산 증가이다. 니켈은 다양한 화학 및 금속 산업에 사용되어 온 금속이지만 최근 밧데리 비중이 점차 증가되고 있는 추세이다. 세계 니켈 광상은 초염기성암에서 유래된 유화형 광상과 라테라이트형 광상으로 크게 구분된다. 유화형 광상은 호주에서 개발이 지속적으로 증가 할 것으로 예측되며, 라테라이트형 광상은 인도네시아에서의 개발이 촉진 될 것으로 보인다. 리튬이온 배터리 수요에 따라 니켈 시장도 견인될 것으로 전망된다. 세계 리튬 광상은 염호형(78%)과 암석/광물형(스포듀민 19%), 점토형(3%)이 생산되고 있다. 암석형 광상이 염호형 광상보다 품위가 다소 높지만 매장량이 적고 페그마타이트에 함유된 스포듀민 리튬광물이 대상이다. 칠레, 아르헨티나, 미국에서는 염호형 광상을 주로 개발하고 있으며, 호주와 중국에서는 염호 및 암석/광물 두 근원으로부터 리튬을 추출하고 있고 캐나다에서는 암석/광물로부터만 생산한다. 바나듐은 전통적으로 강철 합금에 약 90% 이용되어 왔으나 최근 대규모 전력 저장을 위한 바나듐 레독스 흐름배터리 용도가 증가 추세에 있다. 세계 바나듐 공급원은 광산에서 생산하는 바나듐을 함유한 철광석(81%)과 부산물에서 회수하는 바나듐(2차 근원, 18%)으로 양대분 된다. 81%를 차지하는 바나듐-철광석 근원은 제강공정에서 유래된 바나듐 슬래그가 70%를 차지하고 광산에서 생산하는 1차 근원인 광석은 30%에 불가하다. 이러한 공급원으로부터 중간재인 바나듐 산화물이 제조된다. 바나듐 광상은 함바나듐 티탄자철석형 광상, 사암 모암형 광상, 셰일 모암형 광상과 바나듐산염형 광상으로 구분되는데 함바나듐 티탄자철석형 광상만이 현재 개발되고 있다.
본 논문은 시각 장애인이 보행 중 장해물의 위치와 거리를 판단할 수 있는 보행안전장치 개발을 위해 소프트웨어와 하드웨어, 기구설계를 진행하였다. 첫 번째 소프트웨어 구현은 초음파센서 측정 거리 대 전압의 비에 대한 그래프를 알고리즘으로 구현 방법을 제시하였다. 그리고 정확한 거리측정을 할 수 있도록 시뮬레이션을 통해 정확한 거리 측정 파라메타 값을 추출하여 하였다. 두 번째 하드웨어 구현은 시각장애인의 보행보조를 위한 비교적 단순한 센서 기반으로 장애물을 감지할 수 있도록 회로를 설계하였다. 또한 배더리 충전의 편리성을 위해 고성능의 스위칭 레귤레이터 IC를 사용하여 리튬-이온(Li-ion) 배터리 3.7V를 5V로 승압하여 사용할 수 있도록 설계하였다. 세 번째 기구설계는 지팡이 지면 각도와 센서 각도를 분석하여 기구설계를 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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