센서네트워크에서 라이프타임에 관한 기존 연구는 다음 노드까지 데이터를 전송하는데 필요한 에너지 혹은 데이터의 생성 속도 등 미리 정해진 몇몇 값에 의존하는 경향이 있어 동적인 네트워크의 상황을 제대로 반영하지 못한다. 본 논문에서 제시하는 라우팅 알고리즘은 주기적으로 배터리의 전압값을 읽고 시간당 전압 감소율을 계산하여 각 노드의 작동 가능한 시간을 계산한다. 또 하드웨어에 따른 배터리 소비 특성을 데이터베이스화하여 참고하기 때문에 보다 정확한 라이프타임의 예측이 가능하다. 이렇게 계산된 결과를 바탕으로 라이프타임이 큰 노드만 선택하여 데이터를 전송하기 때문에 전체 네트워크가 동작하는 시간을 연장시킬 수 있다.
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.
전류 적산법(Coulomb counting, Ampere counting)을 이용한 배터리 SOC(State of Charge) 추정 방식은 초기 SOC 값에 존재하는 오차와 SOC를 추정하는 시간동안 누적되는 전류값의 오차로 인해 추정이 실패할 수 있는 단점이 존재한다. 하지만 알고리즘이 직관적이며 단시간 내에서는 그 오차가 크지않고, 상용화된 배터리 SOC 추정 IC가 존재하여 구현이 간단하다는 장점 또한 있다. 본 논문에서는 전류 적산법 기반의 배터리 SOC 추정 IC를 사용하여 $LiFePO_4$ 리튬 폴리머 배터리의 SOC 추정 회로를 구현하는 과정을 제안한다. 또한 실험을 통해 제안된 배터리 SOC 추정 회로의 성능을 확인해본다.
최근 스마트폰 시장은 기하급수적인 성장세를 지속하고 있다. 또한 소비자들의 사용패턴 또한 기존의 음성통화에서 데이터 통신으로 변화되면서 소비전류 및 사용시간이 증대되고 있는 실정이다. 이러한 사용자의 불만을 해소하기 위해서는 배터리의 용량 증대가 필요하나 공간상의 제약으로 인해 한계점에 도달한 상태이다. 따라서 제한된 체적내에서 최대의 용량을 사용하기 위해 배터리팩의 과충전 차단전압은 점차 높아지고 과방전 차단전압은 점차 낮아져서 배터리팩의 가용영역을 확대하고 있는 추세에 있다. 이러한 사용전압영역의 확대는 배터리팩의 안전성 및 수명 등에 악영향을 미치나 배터리의 신소재 개발, 보호회로의 채용 등으로 이러한 단점을 보완하고 있다.
휴대용 이동전화(Mobile Phone)의 편리성 등에 의해 이동전화의 보급률이 증가하고 있다. 이에 따라 이동 전화 기기(핸드폰)에 사용되는 배터리에서의 폭발이나 화재사고의 발생률이 증가되고 있어 이로 인한 사고의 위험과 피해도 점차 증가되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 현재 유통되고 있는 국내 외 배터리 팩 4종을 선별하여 배터리팩의 외부 단자 사이를 1시간 이상 길게 지속적으로 단락(긴 단락)시켜보고, 1초 간격으로 접촉과 해제를 200회 가량 반복하여 단락(짧은 단락)시켜 보았다. 또한, 배터리팩을 분해한 후 보호회로를 제거한 상태에서 셀의 양극과 음극을 금속으로 단락(내부 단락)시켜 셀의 방전실험을 하여, 이에 따른 방전특성과 온도상승에 대한 실험을 하였다. 이를 통해 핸드폰 배터리에서의 폭발 화재로의 발전가능성 및 위험성에 대해 살펴보았다.
배터리를 효율적으로 관리하기 위해서는 배터리의 건강 상태와 잔여 수명을 정확하게 추정하고 관리하는 것이 중요하다. 배터리는 같은 종류여도 설비용량 및 전압 등의 특성이 다르며 학습용 모델을 위한 배터리와 모델을 통한 예측을 위한 배터리가 서로 다를 경우에는 정확도 측정에 한계가 있다. 본 논문에서는 전압의 분포와 방전 시간을 이용한 엔트로피 지수를 일반화하고 4개의 배터리를 각각 1개씩 교차적으로 훈련 집합과 테스트 집합으로 정의하여 기계학습의 선형회귀 분석을 통하여 배터리의 건강 상태를 예측하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 평균 절대값 퍼센트 오차를 이용하여 95% 이상의 높은 정확도를 나타내었다.
지구 온난화, 화석연료의 고갈 등이 중요한 문제로 대두됨에 따라 전기자동차가 관심을 얻고 있다. 그러나 배터리 충전 시간, 높은 배터리 제조비용 등은 전기자동차가 널리 보급되는데 장애요인이 되고 있다. 이런 기술적 문제점을 해결하기 위한 대안으로 배터리를 교체하여 운행하는 운영 방식이 개발되었다. 배터리 교체형 시스템에서는 배터리의 공급망이 복잡하기 때문에 배터리의 신뢰성 확보 및 관리의 효율화를 위해서는 배터리 이력추적 시스템의 구축도 함께 진행되어야 한다. 본 연구에서는 전기자동차 배터리 이력추적 시스템에서 배터리 식별을 위해 사용될 RFID 코드를 설계하였다. 설계된 코드는 EPCglobal의 GRAI-96 표준을 기반으로 하였으며 배터리의 외형적 특성, 화학적 특성, 제조사, 제조일 등을 반영하였다. 설계된 코드는 RFID 코드뿐만 아니라 각 배터리의 개체식별번호로도 적용이 가능하다.
솔라셀의 동작 상태와 센서 MAC 프로토콜의 Active 및 Sleep 동작 모드를 고려하여 충전배터리와 센서통신장치의 입력 전원을 제어하는 회로를 설계한다. 솔라셀과 재충전 배터리를 단순 조합하는 센서통신장치는 햇빛이 없는 시간이 장기간 지속될 때 배터리 소모가 많아서 작동을 멈추게 된다. 일반적으로 센서 MAC 프로토콜은 전력소모를 줄이기 위하여 짧은 Active모드와 전력 소모가 거의 없는 긴 Sleep모드를 반복한다. 이러한 특성을 고려하여, 햇빛이 충분하고 Sleep모드이면 배터리를 충전하고 햇빛이 불충분하고 Active모드이면 배터리 전력을 사용하도록 설계함으로써 배터리 지속 시간을 크게 향상시켰다. 또한, 센서통신장치는 솔라셀의 출력전력값의 크기에 따라서 솔라셀과 배터리 사이에서 입력 전원을 스위칭 하도록 하였다. 스위칭 도중에 일시적 전원 차단으로 인한 마이크로프로세서의 리셋을 방지하기 위하여 커패시터를 사용하였다. 또한, 커패시터는 Sleep모드에서 전원을 공급한다. 실험을 통하여 본 센서통신장치가 장기간의 햇빛이 없는 경우에도 안정적으로 작동한다는 것을 입증하였다.
전세계적으로 온실가스 및 미세먼지 저감을 위한 탄소중립 정책에 따라 전기차보급이 확대될 전망이다. 전기자동창의 운용은 열악한 환경에서 사용되고 충전과 방전 등을 거듭할수록 에너지밀도가 낮아지고 내부분리막의 손상등의 이유로 건전성이 떨어짐에 따라 차량의 주행거리가 줄고, 충전 속도가 느려지는 이유로 대략 5~10년 정도 사용한 배터리들은 폐배터리로 분류하며 이 같은 이유로 배터리 화재 및 폭발 등의 위험성이 높아 지게 됩에 따라 배터리의 진단 및 SOH의 추정이 필수적이라 할 수 있다. 배터리 SOH추정은 매우 중요한 요소로 현재는 배터리 충방전을 반복하면서 소요되는 시간, 온도, 전압을 측정하여 배터리의 상태를 평가하는데 정확도가 낮다. 불안정한 폐배터리를 다수의 반복적 충전과 방전을 통해 진단하는 과정에서 화재 및 폭발의 취약점을 보완하여 신뢰성이 높은 폐배터리의 상태데이터를 취득할 수 있는 기반을 마련하고 본 논문에서는 리튬이온 배터리의 SOH예측을 위해 테슬라 폐배터리를 이용한 방전 용량 측정을 바탕으로 획득한 데이터를 서포트 벡터 머신 기반으로 예측하고자 하였다.
최근 테블릿 PC 및 스마트폰과 같은 휴대용 전자제품의 사용량이 증가되고 있다. 이러한 휴대용 기기들은 배터리로 동작하기 때문에 실제 사용시간이 제한된다는 특징을 가진다. 이렇게 배터리로 동작하는 임베디드 시스템은 애플리케이션을 보다 오랜 시간 동안 동작할 수 있도록 저전력 기법이 적용된 운영체제를 필요로 한다. 본 논문에서는 스마트폰과 같은 휴대용 기기들에서 사용할 수 있는 실시간 운영체제인 CNU_RTOS에 S3C2440 칩셋에서 제공하는 CPU 상태 모드를 이용한 저전력 기법을 구현하여 전력 감소율을 측정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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