• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제27권1호
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• pp.1-7
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• 2018

제한된 자원인 모바일 디바이스 배터리의 소모는 회로 설계자들이 회로를 분석 및 평가할 때 중요한 척도가 된다. 기존의 모바일 디바이스 배터리 소모 분석을 위해 여러 배터리 소모 모델 생성 연구가 수행되었으며, 배터리 소모 모델 생성 기법은 센서의 사용 유무, 런타임 모델 생성 여부, 검증 및 테스팅 목적으로의 모델 이용 여부 등에 따라 서로 다른 특징을 가진다. 본 연구에서는 모바일 디바이스회로 설계자들이 회로를 분석하는데 도움을 주기 위한 목적으로 지금까지 연구되어 온 배터리 소모 모델 분석 기법들에 대하여 비교 및 평가하고자 한다. 평가 결과를 기반으로 향후 모바일 디바이스 배터리 소모 분석 연구의 발전 방향을 제안한다.

• 한국환경과학회지
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• 제33권7호
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• pp.523-532
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• 2024

In popular tourist destinations such as Jeju and Gangwon, electric rental cars are increasingly adopted. However, sudden battery drain due to weather conditions can pose safety issues. To address this, we developed a battery consumption analysis model that considers resistive energy factors such as acceleration, rolling resistance, and aerodynamic drag. Focusing on the effects of ambient temperature and wind speed, the model's performance was evaluated during an empirical validation period from November to December 2023. Comparing predicted and actual state of charge (SoC) across different routes identified ambient temperature, wind speed, and driving time as major sources of error. The mean absolute error (MAE) increased with lower temperatures due to reduced battery efficiency. Higher wind speeds on routes 1 and 6 resulted in larger errors, indicating the model's limitation in considering only tailwinds for aerodynamic drag calculations. Additionally, longer driving times led to higher actual SoC than predicted, suggesting the need to account for varying driver habits influenced by road conditions. Our model, providing more accurate SoC predictions to prevent battery depletion incidents, shows high potential for application in navigation apps for electric vehicle users in tourist areas. Future research should endeavor to the model by including wind direction, HVAC system usage, and braking frequency to improve prediction accuracy further.

• Transactions on Electrical and Electronic Materials
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• 제18권5호
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• pp.237-245
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• 2017

A novel battery model based on the manufacturer datasheet is proposed. According to this model, not only the steady state but also the dynamic charging performance of the Li-ion battery can be analyzed and evaluated. The major advantage of our model is that all the parameters can be directly obtained from the datasheet and no additional experiments are required. Moreover, the transition between charge and discharge stages was analyzed based on our model, and a novel Simulink module was built to predict the energy consumption of a battery-powered system. Experiments were carried out to verify the model accuracy. Although the new model was developed for the Li-ion battery, it is expected to be applicable to other batteries.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제32권5호
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• pp.677-683
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• 2008

The electric propulsion system us closely related with the economical efficiency of ship operation. Fuel efficiency is mainly decided by propulsion system such as diesel engine, propulsion motor and steam turbine. The hybrid propulsion system for fishing boat consists of diesel engine and battery as propulsion power source. This paper is to design battery capacity according to power consumption with ship operation condition, and to test the power consumption of model ship in the circulating water channel. As a result. it can be known that the optimum ship operation condition affects the fuel efficiency.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제12권3호
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• pp.436-454
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• 2016

This research presents the battery discharge rate models for the energy consumption of mobile phone batteries based on machine learning by taking into account three usage patterns of the phone: the standby state, video playing, and web browsing. We present the experimental design methodology for collecting data, preprocessing, model construction, and parameter selections. The data is collected based on the HTC One X hardware platform. We considered various setting factors, such as Bluetooth, brightness, 3G, GPS, Wi-Fi, and Sync. The battery levels for each possible state vector were measured, and then we constructed the battery prediction model using different regression functions based on the collected data. The accuracy of the constructed models using the multi-layer perceptron (MLP) and the support vector machine (SVM) were compared using varying kernel functions. Various parameters for MLP and SVM were considered. The measurement of prediction efficiency was done by the mean absolute error (MAE) and the root mean squared error (RMSE). The experiments showed that the MLP with linear regression performs well overall, while the SVM with the polynomial kernel function based on the linear regression gives a low MAE and RMSE. As a result, we were able to demonstrate how to apply the derived model to predict the remaining battery charge.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.17-25
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• 2023

도심용 무인항공기의 사용범위가 넓어지면서 다양한 미션을 효율적으로 수행하기 위해서는 배터리를 합리적으로 운용해야 한다. 배터리를 합리적으로 운용하기 위해서는 실제 비행 미션을 수행하기 전에 다양한 시뮬레이션을 통해 최적의 경로를 도출할 수 있다. 이를 위해서는 배터리의 전력 소모 및 에너지 잔량을 예측 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 도심용 무인항공기의 비행 중 속도 및 가속도에 따른 소비전력 간의 관계성을 분석하고 이를 이용해 빠르게 소비전력을 도출 할 수 있는 선형 전력 소모 모델을 도출하였다. 또한, 정확한 전력 소모를 예측하기 위해서 딥러닝에 기반한 전력 소모 모델을 도출하였다. 이때 정확하며 효율적인 전력소모 모델을 얻기 위해 모델링 입력 값으로 1) GPS 3축 속도 및 가속도, 2) IMU 3축 속도, 3) IMU 3축 속도 및 가속도 데이터를 사용한 모델들을 도출하여 비교하였다. 최종적으로 얻은 모델은 전력소모 오차율 5.86%을 얻었으며, 누적 에너지 오차율 1.50%를 얻었다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제38권3호
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• pp.227-234
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• 2014

전기 자동차의 연료 소모량은 배터리 성능에 의존한다. 배터리의 성능은 작동온도에 민감하기 때문에, 배터리 온도 관리는 성능과 내구성을 보장한다. 특히, 배터리 팩에서의 모듈의 온도 분포는 냉각특성에 영향을 미친다. 이 연구는 모듈 사이의 온도 분포를 확인 할 수 있는 배터리 열적 모델링에 초점을 두었다. 본 연구의 배터리 모델은 NiMH 각형 모델이며, 10개의 모듈로 구성되어졌다. 배터리 열 모델은 열 발생, 채널을 통과하는 대류 열 전달 그리고 모듈 사이의 전도 열 전달로 구성되었다. 배터리 내에서 발생되는 열발생 모델은 충/방전 동안의 전기적인 저항열에 의해 계산되어 진다. 모델은 전 하이브리드 자동차의 운전 동안 적절한 열관리의 전략을 결정한다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제23권3호
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• pp.326-335
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• 2015

In this paper, is a study that analyzed the fuel consumption of hybrid tractor. Testing and analysis in order to evaluate the fuel consumption was performed. Analysis model was developed by using the SimulationX that is a commercial software. Also, map of the analysis model was modeled on the basis of test data. Test was performed using a dynamo device. The engine was tested the fuel consumption in accordance with the conditions on the load and throttle opening. The battery was tested the discharge and charge in accordance with the current amount. We verified the reliability of the analysis model by comparing the analysis results with the rest results. After considering the reliability of each analysis model was extended to the entire hybrid tractor system. To evaluate the efficiency using the analysis model, compared the fuel consumption of general tractor with hybrid tractor in the same load conditions.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권11호
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• pp.419-426
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• 2014

최근 스마트 모바일 기기에서의 고성능화 추세는 더 많은 소비 전력을 요구하게 되어 배터리 사용 시간의 감소로 이어지고 있다. 이에 배터리 관리의 중요성과 그 연구에 필요한 정확한 배터리 모델링 방법이 중요해지고 있다. 배터리 모델은 크게 수학적 모델, 전기화학적 모델, 전기적 모델로 구분된다. 그중 전기적 모델에서 전기적 소자를 사용한 테브닌 등가회로와 SOC의 비선형 함수 모델을 사용하는 것이 일반적이나, 온도나 사용연한에 따른 특성 변화, 전기적 소자로 표현할 수 없는 비정형적 저항성분 등의 존재로 OCV 결과 출력의 정확성에 한계가 존재한다. 본 논문에서는 기존의 모델의 정확성을 향상시키기 위하여 배터리의 SOC 특성을 나타내는 수학적 함수 모델을 개선하고 온도, 수명, 그리고 전기적 특성의 비선형성을 포함하는 새로운 배터리 모델을 제안한다. 또한 제안한 모델을 구현한 시뮬레이터를 사용하여 정적 전류 상태와 동적 전류 상태에서의 배터리의 방전 결과를 예측한 결과, 기존 방법 대비 실측값과의 MSE가 개선된 결과를 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.2418-2423
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• 2012

최근 정보 기술의 가장 큰 변화 중 하나인 스마트폰은 다양한 정보 및 서비스를 손쉽게 제공하므로 기업의 여러 분야에 활용될 수 있다. 특히 의사결정을 위해 구축된 방대한 데이터를 검색하는 시스템의 경우에 스마트폰으로 서버에 질의를 요청하여 결과를 제공받을 수 있다. 스마트폰의 경우 4G 방식을 사용하여 빠른 속도로 통신할 수 있으나 배터리 소모가 매우 심하다는 것이 큰 단점이다. 본 논문에서는 모바일기기인 클라이언트와 서버로 구성된 모바일환경에서 배터리의 소모를 줄이기 위해 모바일 뷰를 제안한다. 모바일 뷰는 질의처리 시 실체화 뷰를 이용하여 서버와의 통신을 줄임으로써 배터리 소모를 줄인다. 또한 소스 변경에 따라 모바일 뷰의 일관성을 제어하기 위한 방법을 분류하고 제시된 배터리소모 비용 모델을 기반으로 각 방법의 비용을 제시한다.