신재생에너지 연구실
숭실대학교 본교(제1캠퍼스) 전기공학부
최우진 교수
배터리 임피던스 분광법(EIS)
Distribution of Relaxation Times(DRT)
배터리 상태진단(SOH)
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신재생에너지 연구실
숭실대학교 본교(제1캠퍼스) 전기공학부 최우진 교수
신재생에너지 연구실은 전기공학부에 소속된 연구실로, 주로 배터리 시스템과 인버터 컨버터, 배터리 진단 시스템에 대한 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 특히, 전기차용 온보드 충전기를 위한 3포트 컨버터와 배터리 진단 기능을 갖춘 지능형 충전기 개발에 주력하고 있습니다. 최근 3년간 다수의 논문과 특허를 통해 배터리 상태 추정 기술과 고성능 태양광 차량 충전기, 연료전지 전원 공급 장치 등의 연구 성과를 발표하였으며, 기업과의 협업을 통해 실용화 단계에 이르고 있습니다.
배터리 임피던스 분광법(EIS)Distribution of Relaxation Times(DRT)배터리 상태진단(SOH)고속 다채널 임피던스 측정Lock-in Amplifier 기반 계측
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
Li-ion 배터리 진단을 위한 EIS/DRT 기반 상태 추정 및 수명 예측 연구
EIS/DRT-based State Estimation and Lifetime Prediction for Li-ion Batteries
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Li-ion 배터리 진단을 위한 EIS/DRT 기반 상태 추정 및 수명 예측 연구
EIS/DRT-based State Estimation and Lifetime Prediction for Li-ion Batteries
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LIA/주파수추종 기반 전력계측 및 인버터 고조파·섬아일링 검출 연구
Power Measurement and Inverter Control using LIA/Frequency-Locked Loop
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CLLLC/CLL-C 공진 컨버터 기반 V2G 충전과 멀티채널 구동 토폴로지 연구
CLLLC/CLL-C Resonant Converter Topologies for V2G Charging and Multi-Channel Driving
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
5
논문 전체보기
1
Article
|
인용수 6
·
2025SOH Estimation of Lithium-Ion Batteries Using Distribution of Relaxation Times Parameters and Long Short-Term Memory Model
Abdul Shakoor Akram, Muhammad Sohaib, Woojin Choi
IF 4.8 (2025)
Batteries
리튬이온 배터리는 높은 에너지 밀도, 긴 사이클 수명, 효율성으로 인해 현대의 다양한 응용 분야에서 널리 사용되고 있다. 지속 가능한 에너지 저장 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라, 배터리 열화 및 이차 수명 관리와 관련된 문제를 해결하기 위해 상태건전도(State of Health, SOH)를 정확히 추정하는 것이 필수적이다. 전기화학 임피던스 분광법(Electrochemical Impedance Spectroscopy, EIS)은 단순성과 비용 효율성으로 인해 배터리 성능을 평가하는 데 널리 사용되는 진단 도구이다. 그러나 EIS는 종종 중첩된 전기화학적 과정들을 분리(디커플링)하는 데 어려움을 겪는다. 분산 이완 시간(Distribution of Relaxation Times, DRT) 방법은 무기성 저항(옴 저항), SEI 저항, 전하 전달 저항, 확산과 같은 핵심 과정들을 분리할 수 있게 하여, 배터리 노화 메커니즘에 대한 더 깊은 통찰을 제공하는 강력한 대안으로 부상하고 있다. 본 논문은 여러 상태충전량(State of Charge, SOC) 수준에 걸친 DRT 파라미터를 활용하여 배터리의 상태건전도(State of Health, SOH)를 추정하기 위한 새로운 접근법을 제시한다. 본 연구는 초기 용량이 서로 다른 리튬이온 배터리 3종의 데이터를 통합하여, 실제 배터리 성능에서 관찰되는 자연스러운 차이를 반영하는 변동성을 도입한다. 장단기 메모리(Long Short-Term Memory, LSTM) 기반 기계학습 모델을 적용함으로써, 제안된 프레임워크는 기존의 EIS 기반 방법에 비해 SOH 예측에서 더 우수한 정확도를 보인다. 결과는 DRT 파라미터가 SOH 열화에 대해 민감함을 보여주며, 배터리 건전도의 신뢰할 수 있는 지표로서의 유효성을 검증한다. 본 연구는 DRT 분석과 AI 기반 모델의 결합을 통해 확장 가능하고 정밀하며 해석 가능한 배터리 진단을 발전시킬 잠재력을 강조한다.
https://doi.org/10.3390/batteries11050183
Term (time)
Lithium (medication)
Ion
Materials science
Relaxation (psychology)
Estimation
Computer science
Biological system
Chemistry
Physics
2
Article
|
인용수 2
·
2025Evaluating the Status of Lithium-Ion Cells Without Historical Data Using the Distribution of Relaxation Time Method
Muhammad Sohaib, Woojin Choi
IF 4.8 (2025)
Batteries
본 논문에서는 리튬이온 배터리의 노화 메커니즘을 이해하기 위한 강력한 도구로서 분포형 이완시간(Distribution of Relaxation Time, DRT) 분석을 제시하며, 이를 상태건전성(State of Health, SOH) 추정에 적용하는 데 초점을 둔다. DRT 분석으로부터 도출되는 새로운 파라미터인 특성 이완시간(characteristic relaxation time)을 도입하여 SOH 추정을 향상시켰다. 충전 이동(charge transfer) 피크와 확산(diffusion) 피크 사이의 중심 이완시간(τ) 비율을 분석함으로써, 과거 데이터의 필요 없이 배터리 상태를 판단할 수 있다. 18650 원통형 셀과 LR2032 코인 셀을 포함한 리튬이온 배터리의 실험 데이터를 수명 종료(end of their life) 시점까지 검토하였다. 다양한 주파수 범위에서의 Nyquist 및 DRT 플롯은 특히 충전 이동과 확산 과정에서 일관된 노화 경향을 보여주었다. 이러한 과정들은 DRT 플롯에서 피크의 이동과 병합으로 나타났으며, 이는 점진적 열화를 의미한다. τ 비율 그래프에 적합한 다항식 방정식은 높은 정확도(Adj. R2 = 0.9994)를 달성하여, 신뢰할 수 있는 배터리 수명 예측을 가능하게 했다. Samsung Galaxy S9+ 배터리로 검증한 결과, 해당 방법은 남은 수명을 추정할 수 있었고 총 수명은 약 2100 사이클로 예측되었는데(이미 완료된 1000 사이클과 비교), 이는 추가적인 신뢰성을 보여준다. 이러한 결과는 사전 데이터 없이도 SOH 추정이 가능함을 확인하며, 배터리 장기성(longevity)을 정확하고 정량적으로 예측하기 위한 DRT 분석의 잠재력을 부각한다.
https://doi.org/10.3390/batteries11100366
Battery (electricity)
Relaxation (psychology)
Diffusion
Charge (physics)
Transfer function
Polynomial
Graph
Focus (optics)
3
Article
|
인용수 14
·
2025Analysis of Aging and Degradation in Lithium Batteries Using Distribution of Relaxation Time
Muhammad Sohaib, Abdul Shakoor Akram, Woojin Choi
IF 4.8 (2025)
Batteries
본 논문에서는 전기화학 임피던스 분광법(Electrochemical Impedance Spectroscopy, EIS) 데이터를 분포된 이완 시간(Distribution of Relaxation Times, DRT)으로 역분해하여 리튬이온 배터리의 열화 메커니즘을 보다 상세히 분석하고자 한다. 가우스 함수로 구성된 nth RC 모델을 사용하여, 본 연구는 기존의 구간별 선형 함수(piecewise linear functions)보다 가우스 함수가 더 매끄러운 전이를 제공하고 피크 식별을 보다 명확히 하므로, 중첩된 전기화학적 과정을 향상된 분리 성능으로 도출한다. 최대 엔트로피(Maximum Entropy, ME) 및 FFT 방법과 비교하여, 가우스 함수와 함께 티호노프 정칙화(Tikhonov Regularization, TR)를 사용하는 접근의 장점이 강조되는데, 이는 우수한 잡음 내성, 편향되지 않은 분석, 그리고 중요한 특징에 대한 향상된 분해능을 제공하기 때문이다. 이 접근법을 LIB 셀 데이터에 적용하여 DRT 플롯의 특징적 피크를 식별하고 그것들이 배터리 열화와 갖는 상관관계를 평가한다. 배터리 노화가 진행되는 동안 사이클에 따라 이러한 피크가 어떻게 변화하는지를 관찰함으로써, 특정 열화 메커니즘과 성능 저하에 대한 통찰을 얻는다. 본 연구는 실험적 측정과 DRT 피크 분석을 결합하여 LIB 내부의 임피던스 분포를 특성화함으로써 열화 경로의 가속된 탐지를 가능하게 하고 배터리 수명 및 신뢰성에 대한 예측 정확도를 향상시킨다. 본 분석은 LIB 열화 거동에 대한 정밀한 이해에 기여하며, 다양한 응용 분야에서 LIB의 운용 수명을 연장하고 배터리 성능을 최적화하며 안전성을 향상시키도록 설계된 고도화된 배터리 관리 시스템의 개발을 뒷받침한다.
https://doi.org/10.3390/batteries11010034
Degradation (telecommunications)
Lithium (medication)
Accelerated aging
Relaxation (psychology)
Materials science
Battery (electricity)
Distribution (mathematics)
Environmental science
Computer science
Thermodynamics
최신 정부 과제
21
과제 전체보기
1
주관|
2021년 2월-2024년 2월
|95,840,000원배터리 성능 평가용 고속 다채널 임피던스 스펙트럼 측정 기술 연구
(1) 1차년도: Digital Signal Processor를 이용한 8채널 임피던스 분광 시스템의 하드웨어 개발
1차년도의 목표는 DSP를 이용한 다채널 임피던스 분광 시스템의 하드웨어를 개발하는 것으로 다채널 신호 인터페이스 회로를 설계하고, 8패널 A/D 변환 시스템과 섭동 신호 출력용 D/A 변환 시스템 회로를 통한 신호 처리 회로의 신뢰성을 확보한다.
연구목표:
- DSP를 이용한 8채널 임피던스 분광 시스템의 하드웨어 개발
연구범위 및 내용:
- DSP를 이용한 8채널 A/D 변환 회로 및 D/A 섭동 출력 회로 설계
- 신호 처리용 능동 필터 및 증폭 회로 설계
- 측정 전압 및 전류 신호 처리를 위한 Memory Interface 및 Programmable Logic Device 설계
(2) 2차년도: 최적의 다중 신호 중첩 알고리즘 개발
중첩된 섭동 신호의 크기를 배터리의 선형 동작을 보장하는 크기로 제한하면서 일정 크기의 다중 주파수 성분을 갖는 신호의 발생 알고리즘을 다양한 중첩 신호 알고리즘을 통해 비교 연구하여 최적의 신호를 합성하는 방법을 찾는다. 이러한 신호로 섭동된 배터리의 응답 신호로부터 다채널 디지털 록인 앰프를 이용하여 각각의 주파수 성분을 추출해 내는 임피던스 스펙트럼 측정 알고리즘을 개발한다.
연구목표:
- 최적의 다중 신호 중첩 알고리즘 개발 및 디지털 록인 앰프를 이용한 임피던스 스펙트럼 측정 알고리즘 개발
연구범위 및 내용:
- CMSS(Combined Multi-Sine Signal), PRBS(Pseudo Random Binary Signal), MSBS(Multi-Sine Binary Signal), CPSM(Combined Phased Shifted Multi-Sine) 알고리즘 비교를 통한 최적의 신호 중첩 알고리즘 연구
- 디지털 록인 앰프를 이용한 임피던스 측정 알고리즘 설계
(3) 3차년도: 고속 8채널 임피던스 분광 시스템을 이용한 배터리 잔존 수명 추정 알고리즘 개발
1차년도에 개발된 시스템의 하드웨어와 2차년도에 개발된 소프트웨어를 결합한 시스템의 신뢰성을 시험하여 성능을 검증하고, 측정된 임피던스 스펙트럼으로부터 CNN(Convolution Neural Network)를 이용한 배터리의 잔존 수명을 추정하는 알고리즘을 개발한다.
연구목표:
- 고속 8채널 임피던스 분광 시스템의 하드웨어 및 소프트웨어 결합
- 임피던스 스펙트럼을 이용한 배터리 상태 진단 알고리즘 개발
연구범위 및 내용:
- 고속 8채널 임피던스 분광 시스템 신뢰성 검증(정확성 및 재현성)
- 배터리 임피던스 스펙트럼과 배터리 내부 활성도와의 상관관계 연구
- CNN 및 배터리 임피던스 스펙트럼을 이용한 배터리 잔존 수명 추정 알고리즘 개발
배터리
재사용
잔존수명
임피던스 분광법
다채널 EIS 장비
2
주관|
2021년 2월-2024년 2월
|95,840,000원배터리 성능 평가용 고속 다채널 임피던스 스펙트럼 측정 기술 연구
(1) 1차년도: Digital Signal Processor를 이용한 8채널 임피던스 분광 시스템의 하드웨어 개발
1차년도의 목표는 DSP를 이용한 다채널 임피던스 분광 시스템의 하드웨어를 개발하는 것으로 다채널 신호 인터페이스 회로를 설계하고, 8패널 A/D 변환 시스템과 섭동 신호 출력용 D/A 변환 시스템 회로를 통한 신호 처리 회로의 신뢰성을 확보한다.
연구목표:
- DSP를 이용한 8채널 임피던스 분광 시스템의 하드웨어 개발
연구범위 및 내용:
- DSP를 이용한 8채널 A/D 변환 회로 및 D/A 섭동 출력 회로 설계
- 신호 처리용 능동 필터 및 증폭 회로 설계
- 측정 전압 및 전류 신호 처리를 위한 Memory Interface 및 Programmable Logic Device 설계
(2) 2차년도: 최적의 다중 신호 중첩 알고리즘 개발
중첩된 섭동 신호의 크기를 배터리의 선형 동작을 보장하는 크기로 제한하면서 일정 크기의 다중 주파수 성분을 갖는 신호의 발생 알고리즘을 다양한 중첩 신호 알고리즘을 통해 비교 연구하여 최적의 신호를 합성하는 방법을 찾는다. 이러한 신호로 섭동된 배터리의 응답 신호로부터 다채널 디지털 록인 앰프를 이용하여 각각의 주파수 성분을 추출해 내는 임피던스 스펙트럼 측정 알고리즘을 개발한다.
연구목표:
- 최적의 다중 신호 중첩 알고리즘 개발 및 디지털 록인 앰프를 이용한 임피던스 스펙트럼 측정 알고리즘 개발
연구범위 및 내용:
- CMSS(Combined Multi-Sine Signal), PRBS(Pseudo Random Binary Signal), MSBS(Multi-Sine Binary Signal), CPSM(Combined Phased Shifted Multi-Sine) 알고리즘 비교를 통한 최적의 신호 중첩 알고리즘 연구
- 디지털 록인 앰프를 이용한 임피던스 측정 알고리즘 설계
(3) 3차년도: 고속 8채널 임피던스 분광 시스템을 이용한 배터리 잔존 수명 추정 알고리즘 개발
1차년도에 개발된 시스템의 하드웨어와 2차년도에 개발된 소프트웨어를 결합한 시스템의 신뢰성을 시험하여 성능을 검증하고, 측정된 임피던스 스펙트럼으로부터 CNN(Convolution Neural Network)를 이용한 배터리의 잔존 수명을 추정하는 알고리즘을 개발한다.
연구목표:
- 고속 8채널 임피던스 분광 시스템의 하드웨어 및 소프트웨어 결합
- 임피던스 스펙트럼을 이용한 배터리 상태 진단 알고리즘 개발
연구범위 및 내용:
- 고속 8채널 임피던스 분광 시스템 신뢰성 검증(정확성 및 재현성)
- 배터리 임피던스 스펙트럼과 배터리 내부 활성도와의 상관관계 연구
- CNN 및 배터리 임피던스 스펙트럼을 이용한 배터리 잔존 수명 추정 알고리즘 개발
배터리
재사용
잔존수명
임피던스 분광법
디채널 EIS 장비
3
주관|
2020년 3월-2021년 3월
|176,960,000원전기자동차 완속충전기용 적산전력계 통합 릴레이 모듈 개발
본 과제는 전기자동차 완속 충전 시 전력 사용량을 정확하게 측정하고 제어하는 '적산전력계 통합 릴레이 모듈'을 개발하는 연구임. 이는 전기차 충전 요금 부과의 신뢰성을 높이고 충전기 보급을 확대하는 데 목적이 있음.
연구 목표는 주변 부하 변화에 영향을 최소화한 고신뢰성 유효전력 추출 알고리즘을 개발하고, 이를 적용한 전기차 완속충전기용 적산전력계 내장 스마트 릴레이 모듈 및 7KW급 완속충전기를 개발하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 SOGI(Second Order Generalized Integrator) 기반의 기본파 및 고조파 추출, PLL(Phase-Locked Loop), FLL(Frequency-Locked Loop) 알고리즘 개발을 통해 유효전력 및 전력량 계산 알고리즘을 구현하는 것임. 또한, 이 알고리즘이 적용된 적산전력 내장형 스마트 릴레이 모듈과 7KW급 전기차 완속충전기 개발이 포함됨. 기대 효과는 고품질, 저비용의 콤팩트한 전기차 완속충전기 개발을 가능하게 하여 공용 충전기의 과금 민원을 근본적으로 해결하고, 비공용 충전기에서도 우수한 성능의 제품을 공급하는 것임. 이를 통해 전 세계 전기차 보급 확산과 연계하여 경쟁력 있는 전략 수출 품목으로 육성될 것으로 전망됨.
유효전력측정
전기자동차
계량기반 충전기
완속충전기
원격검침
최신 특허
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전체 특허
고속 임피던스 분광시스템 및 방법
상태
공개출원연도
2024출원번호
1020240065062배터리 오믹 저항의 고속 측정 장치 및 방법
상태
등록출원연도
2023출원번호
1020230029159단상 계통 연계형 인버터용 잠금 증폭기 기반의 주파수 추적형 고조파 제거 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치
상태
등록출원연도
2021출원번호
1020210034751맞춤형 인사이트 리포트
연구실의 전체 데이터를 활용한 맞춤형 인사이트 리포트
연구 트렌드부터 공동 연구 방향성 기획까지
연구실과 같이 할 수 있는게 무엇인지,
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