파워 매니지먼트는 휴대용 전자 기기에서 매우 중요한 역할을 한다. 휴대용 전자 기기는 배터리의 수명을 증가시키기 위해 LDO와 같은 파워 효율적인 파워 매니지먼트를 요구한다. 그래서 배터리 전원을 사용하는 휴대폰, 카메라 레코더, laptop, 자동차 전장용, 산업용 기기 등의 응용에서는 배터리의 전압변동이 크기 때문에, 배터리 전원을 그대로 사용하지 않고 내부회로의 전원을 제공해 주는 LDO를 이용한다. 레귤레이터는 배터리 전원전압 보다 낮은DC전압을 내부회로에 제공하며, 큰 변동을 보이는 배터리 전압에 관계없이 일정한 DC전압을 제공할 수 있다. 본 연구에서는 0.18um CMOS 공정기술로 제작된 온칩 LDO의 파워 세이브 모드 전류 특성과 IR-Drop 특성을 파악해 보았다.
태양광 전원은 태양광 패널이 설치된 지역의 위치와 날씨 그리고 기후 등에 매우 큰 영향을 받으며, 전원으로서의 사용시간의 제한과 출력의 불확실성이라는 특성을 갖는다. 이러한 태양광 전원의 불확실성을 가능한 줄이기 위해, 태양광 전원의 출력에 대한 오랜 기간 동안의 데이터를 분석하여 출력의 평균값을 산출해 내었다. 태양광 전원의 출력의 평균값은 태양광 전원에 직접 연결되어 그리드에 안정적인 전력을 공급하기 위한 Li 에너지 저장장치의 적정 용량산정과 운용방식에 꼭 필요한 데이터이며, 이로부터 Li 배터리의 충방전모드에 의해 그리드에 일정한 출력의 전력을 공급하는 것이 가능하도록 하였다. 태양광 전원과 Li 배터리를 포함하는 시스템이 악조건의 그리드 운전상태에서의 동작특성을 관찰하기 위해 Li 배터리의 충전율이 100%에서 10%로 단시간에 감소될 정도의 과부하 상태에 대해 태양광 전원과 Li 배터리의 운용특성을 분석하고 Li 배터리 셀 단위의 출력 및 온도특성을 해석하였다.
DMAIC는 배터리 제조 관련 엔지니어들에게 가장 친숙한 문제해결방법론이나, 배터리 생산시스템 개발자의 다양한 과제에 대한 무분별한 적용으로 과제 지연, 성과 미흡 및 부분 최적화 등 지속적인 문제 발생이 되고 있는 실정이다. 배터리 생산시스템 개발자 과제를 효과적으로 대응할 수 있는"DMAIC 방법론의 최적화 모델"을 확보하고자 3단계 연구모형을 활용하여 생산시스템 개발자 과제 방법론의 요구특성을 도출하고, DMAIC의 적합성을 분석하여 부족한 부분을 보완하여 최적화 모델링을 실시하였다. 본 연구 결과물인 "시스템 구조적 7단계 방법론"을 활용하여 개발자 과제에 적용해 봄으로서 DMAIC 방법론을 보다 적합성을 높일 수 있다는 점을 확인하였다. 하나의 방법론으로 보다 학습이 용이하고 다양한 산업별 특성에 맞춰 차별화 운영을 할 수 있도록 하여 향후 다양한 산업분야에 적용 가능할 것으로 기대된다.
신재생에너지를 활용한 발전원의 경우, 날씨 등의 영향을 많이 받아 전력 생산량이 원활하지 않을 수 있다. 태양광 및 풍력 발전의 효율성을 높이기 위해 에너지 저장 장치(ESS·Energy Storage System)를 활용한다. ESS는 배터리 보호 시스템과 운영관리, 제어체제가 미흡하거나, 설치상의 부주의 등의 원인으로 인해 화재가 속출하고 있으며, 매우 큰 인명 피해와 경제적 손실로 이어지고 있어 ESS의 안정성 및 배터리 보호 시스템 운영관리 기술이 필수적으로 요구되고 있다. 본 논문에서는 ESS 최적화 및 안정적인 운영을 위한 배터리 잔량 산출 알고리즘과 고장 예측 알고리즘을 제시한다. 제시한 알고리즘은 배터리의 충전 및 방전 수행 시 실시간으로 전류량을 누적하여 정확한 배터리 잔량을 산출하며, 배터리 셀 간의 전압불균형 현상을 이용하여 배터리의 고장 유무를 산출한다. 제시된 알고리즘들은 ESS를 최적의 상태로 운영하는데 필요한 정확한 배터리 잔량과 고장 예측이 가능하다. 따라서 ESS의 배터리의 정확한 상태 정보를 측정하고 신뢰성 있게 모니터링 하여 대형 사고를 미연에 방지할 수 있다.
본 논문에서는 전기자동차용 배터리의 충방전 상태를 정확하게 추정하고 안정적으로 평가하기 위하여, 비선형성을 가지는 배터리의 출력특성을 단계마다 선형화시켜 상태를 평가하고, 실시간 구현 및 모델의 오차보정과 노이즈에 강인한 특성을 가지고 있는 확장칼만필터 알고리즘을 이용한 SOC 추정 방법을 제안한다. 확장칼만필터를 적용하기 위해 배터리를 1차 Thevenin 모델로 나타내고, SOC 추정을 위한 배터리 성능평가 시뮬레이터를 구현하여, 실험을 통해 확장칼만필터에 적용될 파라미터를 도출한다. 본 논문에 적용된 SOC 상태추정 전략에서는 기존 선행 연구들과 다르게 배터리에 명시되어 있는 정격용량을 최대 충전가능용량으로 대체함으로써, 배터리의 노화에 상관없이 언제나 0%~100%의 SOC를 가질 수 있도록 변경된 수법을 제안한다. 이를 통해, 고정밀 CT를 사용한 Ah counting에 의한 SOC 추정을 기준으로 하여 본 논문에서는 배터리의 비선형 구간에서도 오차를 줄일 수 있는 확장칼만필터 방법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 배터리 전 SOC 영역에서 추정오차를 5% 미만으로 줄일 수 있음을 확인한다.
본 연구는 통신위성 전력제어장치(Power control&Distribution Unit)의 설계 및 해석에 관한 내용을 기술한다. 위성체 전력제어장치는 임무기간동안 각 서브시스템과 탑재체에 충분한 전력을 공급하여야 하며, 또한 우주환경 하에서 높은 신뢰성 및 성능이 요구된다. 전력제어 및 분배장치의 제어회로를 위해 버스전압검출 및 필터회로, 오차신호 증폭회로 그리고 SAS 및 BPC 오차신호 회로가 포함되었다. 설계된 제어보상회로에 대한 주파수 응답특성분석을 통해 각 회로의 위상여유와 이득이 분석되었다. 또한 배터리 충/방전을 위한 BPC회로 분석을 통해 배터리 충전 연속모드, 배터리 방전 연속/불연속 모드에서의 입출력 전달함수가 제시되었다.
본 논문에서는 휴대용 IT 기기 및 EV, ESS 등 사용이 급증하고 있는 리튬 폴리머 배터리의 화재사고 원인 분석기법에 대하여 나타내었다. 사고 원인 분석기법은 사례분석을 통하여 외형 및 탄화패턴 분석을 통한 발화 추정위치로 외력에 의한 사고 및 내부 절연 열화에 의한 사고 원인 분석 등을 나타내었다. 사고원인 분석은 배터리 안전성 확보와 사고 재발 방지를 위한 대책 마련에 필수적인 기술로 향후 증가하는 제품사고에 대한 분석기법 개발에 기초연구로 활용하고자 한다. 본 논문에서 제시한 분석기술과 향후 내부 절연 열화 원인 분석 기법을 개발하여 리튬 계열 배터리에서 발생하는 사고에 대하여 정확한 원인 분석에 활용할 것이다.
모바일 기기에서의 워크플로우 실행에서 기존의 클라우드 컴퓨팅 환경을 사용하는 것은 컴퓨팅 자원 제한 측면에서는 유용할 수 있지만 모바일 기기의 이동성, 배터리 제한의 제약 때문에 새로운 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 모바일 클라우드 환경에서 모바일 클라우드 워크플로우 브로커(Mobile Cloud Workflow Broker)를 이용하여 모바일 기기의 이동성과 배터리 제한의 제약을 고려하며 워크플로우를 관리하는 방법에 관하여 다룬다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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