센서 네트워크를 구성하는 대부분의 센서 노드들은 제한된 용량의 배터리로부터 전력을 공급받는다. 그러한 센서 노드들의 수명은 장착된 배터리의 수명에 의해 결정되기 때문에 배터리의 수명을 최대화시키는 것이 센서 네트워크 응용 설계에서 중요한 고려 사항이 된다. 한편, 배터리는 전력 소모 패턴에 따라 전지가 제공할 수 있는 총 용량이 일정하지 않으며 방전이 진행됨에 따라서 비선형적인 특성을 보이기 때문에, 배터리의 수명은 연결된 로드의 특성에 따라서 항상 다르게 결정된다. 본 논문에서는 그러한 배터리의 방전 특성을 고려한 실시간 태스크 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 얻은 결과는 제안된 배터리의 특성을 고려한 태스크 스케줄링 알고리즘이 그렇지 않은 태스크 스케줄링 알고리즘에 비해 배터리 수명을 향상시킴을 보인다.
휴대용 기기의 사용이 증가하면서 배터리의 고용량화와 소형화가 요구되고 있다. 특히 내시경 캡슐과 같은 의료용 센서 기기에서는 소형화가 매우 중요하며 인체에 해로운 액체전해질이 들어가지 않는 것이 바람직하다. 최근 무선센서, RFID 태그, 스마트 카드 등을 위하여 고체전해질을 사용하는 박막 마이크로 배터리가 개발되고 있으나, 에너지 저장용량이 작아 응용분야가 제한적이다. Si wafer 위에 형성된 고단차의 3차원 구조 위에 박막 배터리를 형성한다면 표면적 증가에 의해 에너지 저장용량 역시 크게 증가할 것이며, Si 기반의 반도체, 디스플레이, 태양전지 등과 쉽게 집적이 가능할 것이다. 본 연구에서는 펄스 레이저 증착법(Pulsed Laser Deposition)으로 리튬 배터리의 cathode 물질인 $LiCoO_2$를 박막으로 제조하고 그 특성을 연구하였다. 펄스 레이저 증착법은 저온 증착이 가능하고 타겟 물질과 같은 조성의 박막을 증착하는 것이 용이한 장점이 있다. Pt, TiN 등의 기판 위에 $LiCoO_2$ 박막을 증착하고 증착 온도와 산소($O_2$) 분압이 박막의 조성, 미세구조, 결정성, 그리고 전하저장용량에 미치는 영향을 고찰하였다.
본 논문에서는 배터리의 수명을 연장할 수 있는 효율적인 충전방법에 대해 제안하였다. 제안된 방법은 우선 충전하고자 하는 배터리의 전압과 전류를 측정한다. 측정된 배터리의 전압과 같은 값에서 1.5배 값까지 단계적으로 전압을 상승시켜 배터리의 상태를 검사한다. 배터리의 반응 상태들 중에서 충전이 가장 안정적인 전압을 결정한다. 전압이 결정되면 배터리의 전류 값을 배터리 용량의 1/3에서 1/10까지 단계적으로 조율하여 충전을 하도록 한다. 이러한 방법은 배터리를 보호하면서 충전 시간을 축소시켜 효율적으로 배터리를 관리할 수 있는 방법이다. 제안된 방법의 효율성을 입증하기 위해 핸드폰 보조배터리로 가장 많이 사용되고 있는 리튬 폴리머 배터리를 이용하여 실험하였다. 실험 결과 충전시간의 감소와 안전성 등의 효율성이 입증되었다.
본 논문에서는 솔라셀을 사용하여 외부에서 별도의 전원 공급이 필요없는 식물 생장 모니터 시스템을 제안한다. 식물 생장 모니터링을 위해 필요한 대기 온도, 습도와 토양의 온도, 수분 함유 상태를 측정할 수 있는 센서를 설치하고 원격지로 측정 데이터를 전송할 수 있는 통신 장치로 서버로 전송한다. 적합한 솔라셀의 용량과 충전배터리의 용량을 결정하기 위하여 식물 생장을 측정하기 위한 센서부의 소비 전력과 통신부의 소비 전력을 측정하여 산출된 용량값을 가지는 솔라셀과 충전배터리를 부착하여 실시간 모니터링 시스템을 구축하였다. 본 시스템으로 고부가가치 농업 분야에서 식물 생장 모니터링이 확대됨에 따라 외부 전원이 필요없는 간편한 원격 모니터링 서비스가 제공될 것이다.
전기자동차에 대한 연구가 진행됨에 따라 동력원으로 사용되는 대용량 리튬-폴리머 배터리의 운용과 관리에 대한 관심이 증가하고 있다. 다중 셀로 구성된 대용량 리튬-폴리머 배터리는 물리적 화학적 특성에 따라 충전시 셀간 전압 격차가 발생하게 된다. 셀간 전압차는 배터리 용량, 수명, 안정성에 부정적 영향을 주게 된다. 기존 연구들은 각 셀의 특성을 고려하지 않고 충전 결과를 바탕으로 동일한 밸런싱 방법을 적용시킴으로 효율성을 떨어트린다. 본 논문에서는 진화 신경망 기반의 지능형 셀 밸런싱 시스템을 제안한다. 배터리의 특성을 진화 신경망을 통해 학습시킴으로 각 셀 충전시 저항의 크기를 결정한다. 이를 통해 각 셀 특성을 고려한 사전 셀 밸런싱을 수행하였다. 제안하는 방법의 유용성을 입증하기 위해 카이스트 온라인 전기자동차에 장착 예정인 배터리 관리 시스템 기반 시뮬레이션을 수행하여 효과적인 셀 밸런싱이 가능함을 보였다.
본 논문은 리튬 폴리머 배터리 전기적 등가 회로 모델의 정확도 향상을 위하여 내부 파라미터를 결정하는 개선된 방법을 제안한다. 종래의 파라미터 결정 방법이 내부 용량성 임피던스의 영향으로 부정확해지는 현상을 분석하고, 해결방안을 제시한다. 제안하는 방법으로 얻어진 배터리 모델의 정확성은 시뮬레이션 결과 및 단전지의 실험적 결과를 통하여 검증한다.
UPS 시스템에서 정전시 안정적인 전력공급을 방해하는 요소의 대부분은 배터리의 불량이 차지하고 있다. 일반적으로 UPS 시스템에 적용되는 배터리는 일정시간이 경과되면 전체를 교체하는 관리시스템을 가지며, 주기적인 방전시험을 실시하지만 교체기준에 대한 명확한 방안이 마련되어 있지 않다. 일부에서는 배터리의 내부저항 혹은 임피던스를 측정하여 배터리의 교체여부를 판단하는 기준으로 삼고 있지만 배터리의 비선형적 특성으로 인하여 그 오차범위는 크다고 할 수 있다. 또한 배터리는 부동충전시에는 정상적인 특성을 보이지만 방전시 불량 특성이 나타나는 경우가 많고, 리튬-이온 배터리의 경우 내부저항은 수십$[m\Omega]$의 비교적 큰 값을 가지지만 UPS에 적용되는 납축전지의 경우 수$[m\Omega]$ 정도의 아주 낮은 내부저항을 가져 측정오차에 의해 불량 여부를 명확히 판단하지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점에 착안하여 평상시에는 배터리의 개별셀 전압, 온도, 전체전압 및 보관함의 온도, 충방전 전류, SOC(State of Charge)를 현장 및 원격지의 모니터링 PC로 전송하여 사용자에게 보여주며, 정전으로 인한 방전시에는 내부저항과 개별셀의 용량을 계산하고 이를 통해 교체시기를 결정할 수 있도록 구성되어 있으며, 실험을 통해 타당성을 확인하였다.
센서 네트워크를 구성하는 센서 노드는 제한된 용량의 배터리를 가지고 동작한다. 이러한 센서 노드들은 배터리의 양에 따라 수명이 결정되게 되므로 배터리의 효율을 늘이는 것이 센서 네트워크의 중요한 고려사항 중의 하나이다. 따라서 현재 배터리의 효율을 늘이기 위해 에너지 효율적인 라우팅 알고리즘 들이 많이 발표되고 있다. 하지만 센서 네트워크에서는 센싱 된 데이터가 베이스 스테이션으로 집중되기 때문에 베이스 스테이션 주변의 노드들은 주변 노드들이 전달되는 데이터를 베이스 스테이션으로 보내기 위해 다른 센서 노드들 보다 많은 에너지를 소비 하게 된다. 따라서 센서 네트워크의 토폴로지는 다른 무선 네트워크와 다르게 설계되어야 한다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 라이프 타임을 늘이기 위한 토플로지의 형태를 제안하여, 제안된 토폴로지에 맞는 라우팅 방법들에 대하여 얘기 한다.
2012년 Renewable Portfolio Standard(RPS) 제도가 시행된 이래, 태양광 및 풍력 등의 신재생 전원에 대한 대규모 투자가 이루어져 왔고, 최근에 정부는 배터리 에너지 저장시스템(Battery Energy Storage System, BESS)의 신재생설비 연계설치에 대한 정책을 도입하여 신재생설비가 전원으로서의 역할이 가능하게끔 유도하고 있다. 정책입안자 입장에서 변화하는 전력산업 환경을 수급관점에서 고려하기 위해서는 개별 정책효과 분석을 단순화하는 방법론을 필요로 한다. 이에 본 연구에서는 초기단계로 시작한 태양광발전 연계형 배터리시스템 정책 분석을 위해 국내 태양광 발전 실적을 바탕으로 태양광 발전량 분포를 일간이용률 지속곡선 형태로 제안하였고, 이를 바탕으로 최적 BESS 용량을 산출하는 방식을 통해 분석의 용이성을 향상시킬 수 있도록 하였다. 본 논문의 방식을 통해 System Marginal Price(SMP) 및 REC 변화에 따른 BESS의 적정용량 범위를 간단히 파악할 수 있으며, 신재생정책 입안자 입장에서 정책효과를 가늠할 수 있도록 하는 도구로 이용할 수 있다. 현행 연계형 BESS 지원정책은 투자유인 제공이 부분적으로 가능하나, 설치 시점의 SMP 및 REC 가격에 영향을 받게 된다는 한계가 있다. REC 가격 상승과 감소에 따라서 시기별 최적용량이 바뀌어 설치비율이 계속 달라질 수 있어 정책변화에 의해 기술의 적용이 달라지는 결과를 가져온다. 따라서, 향후 제도개선을 모색할 경우에는 연계형 BESS 가치평가시, 신재생전원과의 BESS의 발전량 분할로 인해 발생하는 정책지원에 대한 기술 의존성을 해결할 수 있는 방안을 고려하는 연구개발이 필요하다.
본 논문은 무선 충전 시스템의 최적화 기법에 대한 것으로서, 특히 캡슐형 내시경 응용을 위한 회로를 기반으로 한다. 이 논문에서는 저용량 배터리를 내장하는 무선 충전 시스템에서 전자기 유도 원리를 이용한 방식을 적용하여 배터리 용량을 필요 이상으로 증가시키지 않는 상태에서 여러 가지 상황에 대응하여 무선 전력 전송의 효율을 최적화하는 것을 목표로 하였다. 전자기 공진 코일의 무선 전력 전송의 효율을 증가시키기 위하여 전력 전송의 주요 결정 요소를 분석하고 주파수 제어에 의한 효율 최적화를 시도하였다. 모의실험 결과 제안된 최적화 기법은 무선 충전 효율을 안정화시키고 현재 문제가 되고 있는 거리 및 기생 성분에 의한 전송 효율 변이를 효과적으로 개선하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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