(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

(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

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.

본 과제는 전기차에 사용되는 배터리의 상태를 정확하게 진단하고 품질을 평가하기 위해 기계학습(Machine Learning) 기술을 활용하는 연구임. 특히, 배터리 납품 단계에서 품질 테스트를 자동화하고 불량품을 신속하게 판별하는 기술 개발을 목표로 함. 연구 목표는 전기차용 구동 배터리의 품질 테스트 라인에 적용 가능한 시험 기술을 개발하고, 셀 및 모듈 단위의 품질 테스트 시스템을 설계하는 데 있음. 이를 위해 배터리 모듈 EIS(Electrochemical Impedance Spectroscopy)용 센싱 회로 및 디지털 인터페이스 하드웨어 구현, 그리고 배터리의 비선형 특성을 해석하는 AI 모델(CNN, AutoEncoder, GAN 등) 개발, 정보 등록 및 결과 관리를 위한 Web API 및 UI 제작을 포함함. 핵심 연구 내용은 EIS 센싱 회로 및 디지털 인터페이스 하드웨어 구현, 특정 주파수 성분 추출 및 임피던스 계산을 위한 디지털 록인 앰프 알고리즘 구현, EIS 측정 인터페이스 소프트웨어 개발임. 또한, GAN과 AutoEncoder 모델을 활용하여 소수의 EIS 측정 데이터 기반의 AI 학습용 데이터를 생성하고, 이를 통해 배터리 상태를 판정하는 AI 모델(CNN, AutoEncoder)을 개발하며, EIS 측정 및 판정 결과 조회 화면을 제작함. 기대 효과는 중국의 전기차 시장 진입을 위한 국내 업체 지원과 중국산 LiFePO4 전기차 배터리의 고속 불량 판정 기술 지원에 있음. 또한, AI 기술을 전기차용 배터리 진단에 적용하여 미래 전기차 시장에서 기술 우위를 확보하는 데 크게 기여할 것으로 전망됨.