모바일 스마트 장치 배터리의 남은 시간 예측에 통계적 기법이 많이 사용되고 있다. 그러나 특정 통계 기법만을 사용한 기존 연구들의 결과만으로는, 통계적 기법이 배터리의 남은 시간 예측에 적합한지가 판단하기 어렵다. 이에 본 논문에서는 스마트 장치 배터리의 남은 시간 예측에 적용 가능한 다양한 통계 기법들의 성능을 평가하였다. 평가에 사용된 통계 예측 기법은 단순 및 이동 평균, 선형 회귀, 다변수 적응 회귀, 자기 회귀, 다항식 회귀, 이중 및 삼중 지수평활 기법이다. 분석 결과는, 향후 통계적 기법을 배터리 남은 사용 시간 예측에 적용하려는 IT 엔지니어에게 중요한 자료로 활용될 수 있다.
배터리 수명은 휴대폰, MP3 플레이어, PMP와 같은 모바일 디바이스의 품질에 있어 중요한 요소 중의 하나이다. 일반적으로 남은 배터리의 양은 셋 혹은 넷으로 균등하게 분할된 블록을 가진 '배터리 바' 아이콘에 의해 표시된다. 그러나 몇몇 휴대폰 제조사들은 균등분할 표시된 각 배터리 블록에 불균등하게 시간을 할당함으로써 사용자가 실제보다 배터리를 더 오래간다고 느끼도록 할 수 있다고 믿고 있다. 본 연구는 그러한 믿음에 대한 검증을 목적으로 두 번의 실험을 수행하였다. 첫 번째 실험은 배터리 바 블록마다의 불균등한 시간 비율이 배터리 수명에 대한 사용자들의 인지적 체감시간에 미치는 영향을 검증하기 위한 것이었다. 두 번째 실험은 배터리 바 표시와 실제 시간 비율 사이의 디스플레이 양립성이 사용자의 시간 인지에 어떤 영향을 주는지 밝히는 것을 목적으로 하였다. 실험 결과, 배터리가 얼마 남지 않음을 표시하는 (예. 배터리 바 한칸) 시간비율이 커지면 사용자는 배터리 수명이 더 짧다고 느끼는 경향이 있음을 보였다. 하지만 배터리가 가득 찬 경우를 표시하는 (예. 배터리 바가 모두 채워진 상태) 시간비율을 오래 유지하는 것은 사용자의 시간 인지에 어떤 영향도 주지 않았다. 이러한 결과는 모바일 디바이스의 배터리 바 표시설계에 대한 가이드라인으로 활용 가능할 것이다.
모바일 스마트 장치 배터리의 잔여 시간을 예측하기 위해 범용 통계적 회귀 기법을 적용한 경우, 배터리 잔량별 배터리 사용 시간의 편차가 커질수록 범용 통계적 회귀 기법의 예측 정확도가 낮아진다. 따라서 범용 통계적 회귀 기법의 예측 정확도를 향상시키기 위해서는 배터리 잔량별 배터리 사용 시간의 편차가 큰 원 측정 데이터를 가공 처리하여 정제된 데이터로 변환시키는 작업이 필요하다. 이에 본 논문에서는 원 측정 데이터를 정제된 데이터로 가공 처리하는 데이터 전처리 프레임워크를 제안하였다. 제안한 프레임워크를 통해 가공 처리하여 정제된 데이터를 범용 통계적 회귀 기법에 적용한 결과, 범용 통계적 회귀 기법의 예측 정확도가 향상됨을 확인하였다.
MANET(Mobile Ad-hoc Network)에서 이동 노드는 제한된 배터리로 동작한다. 네트워크의 종료를 막기 위해, 주어진 배터리를 효율적으로 소모하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 기존의 에너지를 고려한 라우팅 방법과 동적 소스 라우팅 (DSR:Dynamic Source Routing)을 소개하고, 전체 네트워크의 생존시간과 전송되는 패킷의 개수를 증가시키기 위한 에너지를 고려한 동적 소스 라우팅 EDSR(Energy-aware Dynamic Source Routing)을 제안한다. 기존의 DSR에서는 남아 있는 에너지를 고려하지 않고 경로 선택을 하였지만, EDSR은 에너지 경계값(threshold)을 두어 배터리의 남아 있는 에너지 잔량을 고려하여 경로를 선택하게 된다. EDSR을 시뮬레이션을 통해 실험한 결과 전체 네트워크의 생존시간과 전송되는 총 데이터 패킷의 용량에서 향상된 성능을 보여주었으며, 소모되는 에너지도 고르게 분포되는 것을 확인하였다.
실시간 태스크의 스케줄링 가능성 검사를 위해 미리 설정된 태스크의 최악 실행 시간보다 태스크의 실제 실행 시간이 짧은 경우, 최악 실행 시간에서 남은 실행 유휴 시간이 발생한다. 발생된 실행 유휴 시간은 실시간 전력 관리 스케줄링 기법을 통해 배터리 기반 센서 노드의 전력 소비 감소에 활용될 수 있다. 이에 본 논문에서는 발생된 남은 최악 실행 유휴 시간을 분배하여 실시간 전력 관리 스케줄링 기법에서 활용할 수 있도록 세 가지 분배 정책을 제안하였다. 제안한 분배 정책은 보수적, 중도적, 그리고 공격적 실행 유휴 시간 분배 정책으로 각각 구분하였다. 그리고 분배 정책 유형에 따른 실시간 전력 관리 스케줄링 기법의 성능 평가는 전력 소비 측면에서 비교 분석하였다.
전기자동차에 사용되는 배터리는 전기자동차의 특성상 정격용량이 매우 커다란 배터리이다. 전기자동차를 장기간 운행하거나 교통사고로 전기자동차가 폐차되게 되면 전기자동차용 배터리는 폐배터리가 된다. 폐차되는 차량이더라도 전기자동차용 폐배터리에 남아 있는 용량은 다른 용도로 사용하기에 충분하다. 자동차용 폐배터리는 매우 고가이기때문에 재활용 및 재사용이 필요하지만 재활용 및 재사용을 위한 폐배터리 성능등급 측정기준이 부족한 문제가 있었다. 폐배터리의 잔존용량을 측정하는 방법으로 가장 안정적이고 신뢰할 수 있는 방법은 완전 충·방전을 이용하여 배터리의 잔존용량을 측정하는 것이다. 하지만 이러한 완전 충·방전에 방식에 의한 검사 방법은 배터리의 용량에 따라 다르지만 검사하는데 하루 이상이 걸리는 단점을 가지고 있으며 많은 사람들이 이러한 문제를 해결하기 위하여 많은 노력을 하고 있다. 본 논문에서는 전기자동차 배터리에 대한 검사 시간을 줄일 수 있는 방법으로 셀간 전압 편차를 활용한 전기자동차 배터리 잔존용량 분석 기법을 연구 분석하였다. 이를 위하여 완전 충·방전 기반의 용량 측정시스템을 구성하고 코나 폐배터리를 이용하여 실험데이터를 수집하였고 배터리 팩을 구성하고 있는 배터리 셀간 전압 편차와 잔존용량과의 상관관계를 분석하여 배터리 검사에 활용할 수 있는지를 검증하였다.
본 논문에서는 델타 시그마를 이용하여 고분해능의 주파수 튜닝 범위를 가지는 저전력 디지털 주파수 합성기를 제안한다. 의료 기기용 센서 장치는 배터리 사용 시간의 제약으로 인해 저전력, 고성능 RF (Radio Frequency) 트랜시버를 필요로 한다. 반도체 공정의 미세화로 인한 디지털 회로 설계 기법의 발전으로, 이전의 아날로그 회로 설계의 한계를 극복하고, 고성능의 집적화가 가능해 지고 있다. 따라서, 전력 소모를 줄이기 위해 디지털 회로 기반의 주파수 합성기를 설계했다. 높은 주파수 분해능을 가지기 위해 델타 시그마 변조기를 링 발진기에 적용하여, 소수부 튜닝을 구현했다. 모의실험을 통해 제안된 구조가 전력 및 분해능에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 연구에서는 리튬이온전지용 친수화된 세퍼레이터의 전기화학적 성능에 대한 연구를 진행하였다. 리튬이온전지용 분리막으로 사용되는 폴리올레핀 소재는 소수성이고, 카보네이트 계열의 유기용매를 사용하는 전해액은 친수성을 가진다. 따라서 리튬이온전지는 수계전해액을 사용하기 때문에 폴리올레핀계 분리막에 다양한 친수성 고분자를 도입하여 친수화 처리하였다. 코팅된 세퍼레이터의 변화를 평가하기 위해, 표면 관찰, 코팅시간에 따른 친수화도, 다공성, 젖음성에 대한 특성평가를 수행하였다. 최종적으로 리튬이온이 코팅된 세퍼레이터의 저항과., 이온전도도를 측정하여 리튬이온전지 성능평가를 진행하였다. PMVE로 코팅한 세퍼레이터의 친수화 정도가 우수하며, 세퍼레이터의 기공이 잘 유지되어 우수한 이온전도도를 나타냄으로써 이차전지 배터리에 적용을 위한 잠재성을 가짐을 확인하였다.
V2G (Vehicle-to-Grid)는 전기자동차 배터리에 저장된 전기를 전력판매사의 전력망을 통해 되파는 양방향 전력 전송 기술이다. V2G 시스템을 활용하는 전기자동차 운전자는 전기요금이 저렴한 심야에 충전한 뒤 출퇴근시 사용하고 남은 전력을 전력사용량이 많고 전기요금이 높은 주간에 판매하므로, 피크시 전력수급의 안정성이 향상된다. 이에 정부는 V2G 인프라 구축 및 지원 대책을 마련하면서 V2G 시스템에 대한 잠재적 소비자의 선호 정보를 요구하고 있다. 본 논문에서는 잠재적 소비자인 일반 국민 1,000명을 대상으로 한 일대일 개별면접 설문조사를 통해 수집된 자료를 수집하였다. 소비자의 선호를 분석하기 위해 경제학적 기법인 선택실험법을 적용한다. V2G 시스템의 속성으로 잔존 전력량, 전력 판매시간, 의무접속시간, 현행 차량가액에 추가하는 가격으로 평가된 지불의 사액이라는 4개를 고려하였다. 분석모형으로는 우선 다항로짓모형을 적용하였는데 '비관련 대안의 독립성' 가정이 위배되어, 이 가정을 요구하지 않는 중첩로짓모형을 최종적으로 적용하였다. 효용함수의 모든 추정계수는 유의수준 10%에서 통계적으로 유의하였다. 속성별 분석결과, 전력 판매가능시간이 1시간 증가하는 것에 대한 한계지불의사액(MWTP, marginal willingness to pay)은 1,601,057원이었다. 그러나 잔존 전력량이 1% 감소 및 의무접속시간 1시간 증가에 대한 MWTP는 각각 -91,911원 및 -470,619원으로 분석되었다. 본 연구에서 도출한 V2G 시스템에 대한 정량적인 소비자 선호 정보는 향후 V2G 시스템 도입 및 관리정책에 유용하게 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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