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학술대회자료
저자정보
최근호 (한밭대학교) 김건우 (한밭대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2018년 한국지능정보시스템학회 춘계학술대회 논문집
발행연도
2018.6
수록면
33 - 54 (22page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

머신러닝 기법을 이용한 납축전지 열화 예측 모델 개발
최근호 ,  김건우 지능정보연구 2018.06 학술저널
머신러닝 기법을 이용한 납축전지 열화 예측 모델 개발
최근호 ,  김건우 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2018.06 학술대회자료

초록· 키워드

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현재 전세계 배터리 시장은 이차전지 개발에 박차를 가하고 있는 실정이지만, 실제로 소비되는 배터리 중 가격 대비 성능이 좋고 재충전을 통해 다시 재사용이 가능한 납축전지(이차전지)의 소비가 광범위하게 이루어지고 있다. 하지만 납축전지는 복합적 셀(cell)을 묶어 하나의 배터리를 구성하여 활용하는 배터리의 특성상 하나의 셀에서 열화가 발생하면 전체 배터리의 손상을 가져와 열화가 빨리 진행되는 문제가 존재한다. 이를 극복하기 위해 본 연구는 기계학습을 통한 배터리 상태 데이터를 학습하여 배터리 열화를 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 실제 현장에서 배터리 상태를 지속적으로 모니터링 할 수 있는 센서를 골프장 카트에 부착하여 실시간으로 배터리 상태 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 이용하여 기계학습 기법을 적용한 분석을 통해 열화 전조 현상에 대한 예측 모델을 개발한다. 본 연구의 목적은 골프장 카트(전기자동차)에 쓰이는 이차납축전지의 사용 정보와 골프장 전기자동차의 운행 특성에 따른 정보를 활용하여 배터리 열화 패턴인식 모델을 개발하는 것이다. 본 연구에서 제안하는 배터리 열화 예측 모델은 배터리 열화의 전조현상을 사전에 예측함으로써 배터리 관리를 효율적으로 수행하고 이에 따른 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대한다.
#배터리 열화 #납축전지 #열화 예측 #머신러닝 #데이터 마이닝

목차

국문초록
서론
납축전지 열화 관련 선행연구
연구 방법
실험 설계 및 결과
결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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