• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2014년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.528-529
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• 2014

본 논문은 리튬-이온 배터리의 OCV 예측기법에 대해서 제안하였다. OCV는 배터리의 SOC를 추정할 때 중요한 정보이다. 하지만, 정확한 OCV를 측정하기 위해서는 최소 30분 이상의 휴지시간이 소요된다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문은 이런 단점을 해결하기 위해 OCV 예측기법에 대해서 제안하였다. 제안한 OCV 예측기법의 타당성은 배터리 모델의 OCV와 예측된 OCV를 비교하는 시뮬레이션 통해 검증하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제57권6호
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• pp.768-773
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• 2019

고분자전해질연료전지(PEMFC)의 고분자막의 전기화학적 내구성을 평가하는 펜톤(Fenton)반응과 개회로전위 유지(OCV Holding)방법에 의한 고분자 막의 열화 결과를 비교하였다. 펜톤 반응은 셀 밖에서 OCV Holding 방법보다 더 짧은 시간에 고분자막의 화학적인 내구를 평가할 수 있는 방법이다. 펜톤 반응은 과산화수소 30%, 철이온 80 ppm, $80^{\circ}C$에서 24시간 실시하였다. OCV Holding은 $90^{\circ}C$, 상대습도 30%, OCV에서 168시간 시간 구동하였다. 펜톤 반응에 의해서는 고분자막의 내부에서 열화가 많이 발생하는 현상을 보였다. 반면에 OCV Holding에서는 표면과 내부 전체적인 열화에 의해 막 두께가 얇아졌다. 펜톤 반응에 의해 불소유출속도는 OCV Holding에 비해 10배 이상 높았다. 수소투과속도는 펜톤 반응 24시간에 약 30% 증가하였다. OCV Holding에서는 24시간에 수소투과도가 감소하였고 이후 증가하는 경향을 보였다. 전체적으로 펜톤 반응과 OCV Holding에 의한 고분자막 열화는 차이가 있었다.

• 기본간호학회지
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• 제7권3호
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• pp.429-440
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• 2000

The purpose of this study was to validate self care outcomes included Nursing Outcomes Classification(NOC) developed by Johnson and Maas at the University of Iowa. A sample of 103 nurse experts working in university affiliated hospitals participated in this study. They were asked to rate indicators that examplified the outcomes on a scale of 1(indicator is not at all characteristic) to 5(indicator is very characteristic). A questionnaire with an adaptation of Fehring's methodology was used to establish the content validity of outcomes. The results were as follows : 1. All indicators were considered to be 'supporting' and no indicators were considered to be 'nonsupporting'. 2. 'Self care: Toileting' attained an OCV score of 0.884 and was the highest OCV score among self care outcomes. 3. 'Self care: Oral Hygiene' attained an OCV score of 0.756 and was the lowest OCV score among self care outcomes. 4. 'Self-care: Activities of Daily Living (ADL)' attained an OCV score of 0.845 and the highest indicator was 'eating'. 5. 'Self-care: Bathing' attained an OCV score of 0.810 and the highest indicator was 'washes body'. 6. 'Self-care: Dressing' attained an OCV score of 0.831 and the highest indicator was 'buttons clothing'. 7. 'Self-care: Eating' attained an OCV score of 0.815 and the highest indicator was 'chews food'. 8. 'Self-care: Grooming' attained an OCV score of 0.833 and the highest indicator was 'combs or brushes hair'. 9. 'Self-care: Hygiene' attained an OCV score of 0.823 and the highest indicator was 'washes hands'. 10. 'Self-care: Insrumental Activities of Daily Living(IADL)' attained an OCV score of 0.776 and the highest indicator was 'uses telephones'. 11. 'Self-care: Non-Parenteral Medication' attained an OCV score of 0.796 and the highest indicator was 'identifies medication'. 12. 'Self-care: Parenteral Medication attained an OCV score of 0.810 and the highest indicator were 'identifies medication' and 'administers medication correctly'. More outcomes need to be validated and outcomes sensitive to Korean culture need to be developed.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2019년도 전력전자학술대회
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• pp.445-446
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• 2019

전기적 등가회로의 모델의 정확도 향상을 위하여 정확한 내부 저항과 OCV의 반영은 필수적이며, 이를 위한 OCV 실험에서 SOC 구간을 작게 작을수록 OCV의 정확도는 향상되지만 실험시간은 증가한다. 따라서 실험 시간을 고려한 적당한 SOC(5%, 10%) 구간으로 실험을 진행하며, 측정 되지 않은 영역의 내부 파라미터는 선형보간법으로 등가회로 모델에 반영한다. 이러한 문제로, 본 연구는 SOC 추정에의 주요 인자인 OCV의 추정 기법으로 뉴럴 네트워크(Neural Network)를 사용하였다. 추정 방법은 뉴럴 네트워크로 기존 OCV 실험 데이터를 학습하여 모델을 구축한다. 학습 모델의 입력값으로 용량 실험 데이터의 전압, 전류를 적용하였고 결과로 얻은 SOC-OCV 곡선을 비교 분석하였다.

• 간호행정학회지
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• 제6권3호
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• pp.357-374
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• 2000

The purpose of this study was to validate knowledge outcomes included Nursing Outcomes Classification(NOC) developed by Johnson and Maas at the University of Iowa. A sample of 71 nurse experts working in university affiliated hospitals participated in this study. They were asked to rate indicators that examplified the outcomes on a scale of 1(indicator is not all characteristic) to 5(indicator is very characteristic). A questionnaire with an adaptation of Fehring's methodology was used to establish the content validity of outcomes. The results were as follow: 1. All indicators were considered to be 'supporting' and no indicators were considered to be 'nonsupporting'. 2. 'Knowledge: Treatment Regimen' attained and OCV score of 0.816 and was the highest OCV score among outcomes. 3. 'Knowledge: Energy Conservation' attained an OCV score of 0.748 and was the lowest OCV score among abuse outcomes. 4. 'Knowledge: Breastfeeding' attained an OCV score of 0.790 and was the highest indicator was 'description of benefits of breastfeeding'. 5. 'Knowledge: Child Safety' attained an OCV score of 0.778 and was the highest indicator was 'demonstration of first aids techniques'. 6. 'Knowledge: Diet' attained an OCV score of 0.779 and was the highest indicator was 'performance of self-monitoring activities'. 7. 'Knowledge: Disease Process' attained an OCV score of 0.815 and was the highest indicator was 'description of signs and symptoms'. 8. 'Knowledge: Health Behaviors' attained an OCV score of 0.800 and was the highest indicator was 'description of safe use of prescription drugs'. 9. 'Knowledge: Health Resources' attained an OCV score of 0.794 and was the highest indicator was 'description of need for follow-up care'. 10. 'Knowledge: Infection Control' attained an OCV score of 0.793 and was the highest indicator was 'description of signs and symptoms'. 11. 'Knowledge: Medication' attained an OCV score of 0.789 and was the highest indicator was 'description of correct administration of medication'. 12. 'Knowledge: Personal Safety' attained an OCV score of 0.804 and was the highest indicator was 'description of measures to reduce risk of accidental injury'. 13. 'Knowledge: Prescribed Activity' attained an OCV score of 0.810 and was the highest indicator was 'proper performance of exercise'. 14. 'Knowledge: Substance Use Control' attained an OCV score of 0.809 and was the highest indicator was 'description of signs of dependence during substance withdrawl'. 15. 'Knowledge: Treatment Procedure(s)' attained an OCV score of 0.795 and was the highest indicator was 'description of appropriate action for complications'. 16. 'Knowledge: Treatment Regimen' attained an OCV score of 0.816 and was the highest indicator was 'description of self-care responsibilities for emergency situations'. More outcomes need to be validated and outcomes sensitive to Korean culture need to be developed.

• Journal of Power Electronics
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• 제10권2호
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• pp.181-186
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• 2010

This paper presents a new method for the estimation of State of Charge (SOC) for NiMH batteries. Among the conventional methods to estimate SOC, Coulomb Counting is widely used, but this method is not precise due to error integration. Another method that has been proposed to estimate SOC is by using a measurement of the Open Circuit Voltage (OCV). This method is found to be a precise one for SOC estimation. In NiMH batteries, the hysteresis characteristic of OCV is very strong compared to other type of batteries. Another characteristic of NiMH battery to be considered is that the OCV of a NiMH battery under discharging mode is lower than it is under charging mode. In this paper, the OCV is modeled by a simple method based on a hyperbolic function which well known as Takacs’s model. The OCV model is then used for SOC estimation. Although the model is simple, the error is within 10%.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제45권4호
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• pp.345-350
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• 2007

고분자전해질 연료전지를 OCV(open circuit voltage)나 저가습 조건하에서 운전하면 고분자전해질 막의 열화 (degradation)가 가속화된다. 그런데 왜 이러한 조건에서 막 열화가 심하게 되는지 명확히 규명한 연구결과들이 없다. 본 연구에서는 OCV/저가습 조건에서 운전 중 막의 수소 투과도, I-V 분극곡선 변화를 측정하고 응축수 내 불소이온 방출 속도(FER)와 셀 내 생성된 과산화수소 농도를 측정하였다. 그리고 기존의 과산화수소와 라디칼에 의한 고분자막 열화 메카니즘이 실험결과를 설명할 수 있는지 비교 검토하였다. OCV/저가습 조건에서 고분자 막 열화가 잘 되는 것은 건조한 anode의 Pt 촉매 상에서 Pt와 수소원자가 결합된 상태 즉 [PtH]로의 반응이 잘 일어나고 이 [PtH]가 OCV 조건에서는 $HO_2{\cdot}$를 형성할 수 있는 조건을 만족하기 때문으로 보인다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.301-302
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• 2011

본 논문에서는 리튬 폴리머 배터리($LiFePO_4/C$)의 개방전압(OCV;open-circuit voltage) 히스테리시스 특성을 이용한 확장 칼만 필터(EKF;extended Kalman filter) 기반 state-of-charge(SOC) 추정방법을 소개한다. 배터리 등가회로의 중요 요소인 OCV 모델링을 위해 충전 및 방전 각각의 OCV 히스테리시스 특성을 고려하였고 더불어 OCV-SOC 관계의 SOC 간격을 10%에서 5%로 조정하여 EKF 기반 SOC 추정알고리즘의 성능이 향상되었다. 축소된 하이브리드 자동차용 전류프로파일을 적용했을 때 SOC 추정이 잘 이루어지지 않는 영역은 EKF의 측정방정식에 노이즈 모델 및 데이터 리젝션(data rejection)을 구축하였다. 제안된 방법을 이용하여 SOC 추정결과 전류적산법 대비 5%이내의 SOC 추정에러를 만족하였다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2007년도 추계학술대회 논문집
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• pp.180-182
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• 2007

PEMFC의 상용화 진입에 있어서 걸림돌 중의 하나가 열화(degradation)에 의한 성능감소이다. PEMFC 고분자 막의 열화가 PEMFC 성능 감소에 많은 영향을 미친다. 고분자 막의 성능 감소 원인은 여러가지가 있지만 무가습/OCV조건에서 성능 감소가 잘 된다. 그 이유에 대해서는 OCV/무가습 조건에서 과산화수소나 라디칼이 많이 형성될 수 있다는 것과, OCV조건에서 사용되지 못하는 수소와 산소의 gas-crossover 가 많기 때문이라는 것 그리고 무가습 조건에서 수소와 산소의 분압이 높아 gas-crossover 가 유리하고 악의 건조에 따른 물리적인 영향 등등이 거론되고 있다. 본 연구에서는 같은 조건에서 Cell 운전온도가 막열화에 미치는 영향을 실험하였다. OCV 여려 조건 에서 단위전지 실험을 한 후 I-V, 수소 투과도, 임피던스, FER(fluoride emission rate)등을 측정해 그 결과를 검토 분석하였다. OCV/Anode 무가습 조건이 알려진 대로 막열화 가속조건 이었음을 확인하였고, 실험 결과 Cell 운전온도가 $10^{\circ}C$증가 할 때마다 FER(fluroide emission rate)이 즉 막 열화속도가 약 2배정도 증가함을 보였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제53권1호
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• pp.6-10
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• 2015

효소 전극 anode와 PEMFC용 전극 cathode를 이용하여 효소연료전지를 구동하였다. 효소 anode는 그래파이트 분말과 효소로서 글루코스 산화제, 전자매개체로서 페로센을 혼합해 압축해서 만들고 Nafion 이오노머로 코팅하였다. anode 제조조건을 변화시키며 OCV를 측정해 효소 anode 제조 최적조건을 찾았다. 효소 anode 압축 시 최적 압력은 9.0 MPa였다. 효소 anode에서 그래파이트가 60%일 때 최고의 OCV를 나타냈다. anode 기질 용액의 최적 글루코스 농도는 1.7 mol/l이었으며, anode의 효소 활성은 7일 동안 안정적으로 유지되었다.