• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.27 no.6
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• pp.1441-1455
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• 2017

In order to build a secure electric vehicle charging infrastructure, security research is required because various data including charging and payment data are transmitted in the electric vehicle charging infrastructure. However, previous researches have focused on smart grid related security research such as power system infrastructure rather than charging infrastructure for electric vehicle charging. In addition, research on charging infrastructure is still lacking, and research using a systematic methodology such as threat modeling is not yet under way. Therefore, it is necessary to apply threat modeling to identify security threats and systematically analyze security requirements to build a secure electric vehicle charging infrastructure. In this paper, we analyze the electric vehicle charging infrastructure by accurately identifying possible threats and deriving objective security requirements using threat modeling including Data Flow Diagram, STRIDE, and Attack Tree.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.20 no.2
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• pp.51-59
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• 2019

In this paper, we analyzed the relationship between charging operation system and electricity charges connected with charging infrastructure among data of many demonstration projects focused on electric vehicles recently. At this point in time, due to the rapid increase in demand for the electric charging infrastructure that will take place in the future, we can prepare for an upcoming era in the sense of forecasting the demand value. At the same time, demonstrating and modeling optimized system modeling centering on sites is a prerequisite. The modeling based on the existing small - scale simulation and the design of the operating system are based on the data linkage analysis. In this paper, we implemented a new optimized system modeling and introduced it as a standard format to analyze time - dependent time - divisional data for each vehicle and user in each point and node. In order to verify the efficiency of the optimization based on the data linkage analysis for the actual implemented electric car charging infrastructure and operation system.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.87-88
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• 2011

전기 자동차는 내연기관 차량을 대체할 차세대 그린카의 대표 차종으로 부각되고 있다. 전기 자동차가 상용화되기 위해서는 전기자동차 자체의 성능뿐만 아니라 충전 인프라 발전이 함께 이뤄져야 한다. 현재 개발된 전기 자동차의 경우 충전 시간이 긴 반면 주행 거리가 짧기 때문에 효용성이 크게 떨어진다. 따라서 충전 시간을 최대한 단축 시키기 위한 급속 충전 시스템 개발이 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 전기 자동차용 급속 충전기에 적용되는 실제적인 DC-DC 컨버터를 ATPDraw/MODELS를 이용해 모델링하고 검증하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.89-90
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• 2011

최근 친환경적인 자동차 산업을 위해 지속적인 전기 자동차의 보급이 이루어지고 있다. 따라서 내연기관의 대체 교통수단으로 자리매김하기 위해 전기 자동차 충전소와 같은 적합한 인프라 구축이 필요하다. 전기 자동차 보급에 있어 가장 이슈가 되고 있는 부분은 전기 자동차의 충전시간이며 이 충전시간은 내연기관 차량의 주유 시간과 비교했을 때 비교적 길기 때문에 이를 최대한 단축시키기 위한 급속 충전 기술 개발이 시급하다. 본 논문에서는 전기 자동차용 급속 충전기에 대한 분석을 위해 EMTP(Electro Magnetic Transient Program)를 이용하여 3상 AC/DC 컨버터를 모델링하고 검증하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.596-598
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• 2015

본 논문에서는 전기자동차 충전 시 예상되는 선로 과부하 문제와 전압강하 문제를 해결하기 위해 연료전지를 이용한 충전 Aggregator 알고리즘을 제안한다. 충전Aggregator 알고리즘은 충전부하 투입 알고리즘과 충전부하 제거 알고리즘으로 구성되어 있다. 충전부하 투입 알고리즘은 충전부하 투입 전 선로전력과 전압강하를 예측하여 예측 된 값들이 허용범위를 초과하지 않을 경우 충전을 시작하는 알고리즘 이고 충전부하 제거 알고리즘은 전기자동차 충전 중 일반부하의 증가로 문제 발생 시 충전부하를 제거하는 알고리즘이다. 제안된 알고리즘은 PSCAD/EMTDC를 이용해서 연료전지가 연계된 특정지역의 배전계통을 모델링하여 검증하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2018.11a
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• pp.39-41
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• 2018

에너지 저장 장치에서 배터리의 효율적인 운용과 정확한 SOC 모니터링을 위해 배터리 노화 시 충전 미소용량과 방전용량의 회귀 모형 기반 배터리 방전 용량의 갱신을 통해 SOC 추정 기법을 제안한다. 본 논문에서는 전기적 노화 실험을 수행하였고, 충전 시 특정 전압 영역의 충전 미소 용량과 방전용량을 산출하여 미소용량과 방전용량의 상관관계를 확인하였고, 이를 통해 회귀모형을 모델링하였다. 모델링된 선형회귀모형을 적용하여 노화에 따른 SOC의 정확도를 향상시켰으며, 이의 검증을 수행하였다.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.12 no.4
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• pp.324-331
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• 2007

This paper studies new estimation method for state of charge (SOC) of the hybrid electric vehicle lithium battery using sliding mode observer. A simple R-C Lithium battery modeling technique is established and the errors caused by simple modeling was compensated by the sliding mode observer. The structure of the sliding mode observer is simple, but it shows robust control property against modeling errors and uncertainties. The performance of the system has been verified by the UUDS test. The test results of the proposed observer system shows robust tracking performance under real driving environments.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2020.08a
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• pp.363-364
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• 2020

본 논문은 최근 주목 받고 있는 데이터 기반 인공지능 알고리즘을 사용하는 배터리 충전 상태 추정 기법에 대하여 조사 분석한다. 기존의 배터리 모델링 기법의 단점을 회피할 수 있는 데이터 기반 인공지능 알고리즘의 구조적 특징을 확인하고, 배터리 충전 상태 추정에 데이터 기반 인공지능 알고리즘을 적용 했을 때, 충전 상태 추정 정확도에 영향을 끼치는 요소인 데이터 구성에 대한 분석을 실시하여, 데이터 구성 시 필수적으로 고려해야하는 설계조건을 조사 분석한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.640-641
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• 2011

스마트그리드 환경하에서 플러그인 전기 자동차(PEV)는 새로운 도전이자 과제이다. 전 세계적으로 전기 자동차에 대한 관심이 높아지면서 PEV가 전력망에 미치는 영향에 관한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 LA사업자(Load Aggregator)는 소비자들의 부하를 통합적으로 관리하여 에너지 비용을 최소화하며 인센티브 지급을 통한 V2G 서비스를 사용하여 피크 삭감을 유도한다. PEV 운영 비용 최소화와 부하 평탄화를 목적으로 하는 LA사업자에 의한 PEV 충전 부하 관리의 잠재적인 이점들을 평가하며, 최적 충전 제어 방식을 위하여 하루전 시장에서 충전 부하와 V2G 가능 용량을 예측하고 PEV 배터리를 분석하여 모델링하는 방법을 제시하였다. 사례연구에서는 다음의 세 가지 PEV 충전 시나리오 즉, 제어되지 않는 시나리오(퇴근 후 충전), TOU 요금제를 적용한 시나리오와 최적 충전 제어 시나리오에 대해 에너지 비용과 피크 수요 감축 측면에서 비교 평가하였다. 이는 향후 증가하는 PEV로 인한 계통의 경제성 평가 및 신뢰도 평가로 사용할 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2017.05a
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• pp.14-20
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• 2017

In this paper, KSLV-I flight test data and critical design results of filling operation for liquid oxygen filling system are compared to validate the reliability of the critical design modeling. Applying the filling and operation conditions on the critical design modeling, comparison of major flow rates and pressure values between test data and calculation results are conducted.