KR101934857B1 - 차량 배터리 상태 진단 장치 - Google Patents

차량 배터리 상태 진단 장치 Download PDF

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조승완
이상석
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부산과학기술대학교 산학협력단
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Abstract

본 발명은 차량 배터리 상태 진단 장치에 관한 것이다. 차량 배터리 상태 진단 장치는 차량 배터리의 배터리 상태를 모니터링하기 위해 구현된 배터리 상태 모니터링부와 배터리 상태에 대한 정보를 사용자 장치로 전송하기 위해 구현된 통신부를 포함할 수 있다.

Description

차량 배터리 상태 진단 장치{Apparatus for monitoring battery status of vehicle}
본 발명은 차량 배터리 상태 진단 장치에 관한 것이다. 보다 상세하게는 사용자가 보다 편리하게 사용자의 자동차의 배터리 상태를 진단하기 위한 차량 배터리 상태 진단 장치에 관한 것이다.
최근의 배터리는 충전/방전 효율은 예전에 비해 높아졌다. 배터리의 기술과 성능이 더 발전하였으나 자동차의 전자화 및 자동차 내부에 전력으로 구동되는 편의 장비의 증대로 인해 전기적인 에너지도 더 많이 필요해지는 상황이다.
납 축전지는 다른 2차 전지에 비해 가격이 저렴하고 안정성이 뛰어난 장점을 가지고 있다. 따라서, 납축전지는 현재까지도 차량의 시동(starting), 점등(lighting), 점화(ignition) 기능을 비롯하여 차량의 전기 부하가 공급 장치의 용량을 초과할 경우 여분의 에너지를 공급하는 역할을 담당하고 있다. 차세대 차량에서는 조향(steering), 제동(braking), 공조(air-conditioning) 등의 기계적 구성 요소가 안전성, 경제성, 안락함 등을 이유로 동일 기능을 수행하는 전기적 구성 요소로 대체되고 있다. 이는 납 축전지에게 요구되는 전기 부하가 급속도로 증가하는 것을 의미한다.
보통 자동차 배터리의 수명은 구입 이후 3~4년으로 알려져 있다. 하지만 요즘은 블랙박스를 비롯한 소형 기기들의 사용이 늘어남에 따라 배터리 소모가 빨라지고 운전자의 습관에 따라 자동차 배터리 수명이 고무줄처럼 늘어났다가 줄어든다. 이뿐만 아니라 갑작스럽게 낮아진 기온은 운전자뿐 아니라 차량에도 큰 부담이 된다. 기온에 따라 성능 변화가 심한 부품 가운데 하나가 배터리이다. 영하 20℃의 기온에선 배터리의 성능이 상온의 50% 수준으로 떨어진다. 낮은 온도로 인해 전해액의 비중이 낮아지고, 배터리에서 발생되는 전압도 떨어지기 때문이다. 그래서 추운 날 아침에는 엔진 시동 걸기가 어려워진다. 기온이 낮지 않다면 별 문제 없이 시동이 걸릴 수 있는 상태의 배터리도 저온에선 과방전될 수 있다. 이 경우 배터리 점프케이블을 이용해 다른 차량의 도움을 받아야 한다.
따라서, 사용자의 안전한 차량 운행을 위해 차량 배터리 상태에 대한 사용자의 주기적인 체크가 필요하다.
본 발명은 상술한 문제점을 모두 해결하는 것을 그 목적으로 한다.
또한, 본 발명은, 차량 배터리 상태를 직접적으로 모니터링한 결과가 사용자 장치로 바로 제공될 수 있고, 모니터링 결과를 기반으로 사용자에게 보다 정확한 현재 차량 배터리 상태 정보를 제공하는 것을 다른 목적으로 한다.
또한, 본 발명은, 차량 배터리 상태 정보 및 차량 운행 정보를 기반으로 차량의 운행 중 배터리로 인한 차량 운행 상 발생할 수 있는 위험을 미리 경고하는 것을 다른 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 대표적인 구성은 다음과 같다.
본 발명의 일 태양에 따르면, 차량 배터리 상태 진단 장치는 차량 배터리의 배터리 상태를 모니터링하기 위해 구현된 배터리 상태 모니터링부와 상기 배터리 상태에 대한 정보를 사용자 장치로 전송하기 위해 구현된 통신부를 포함할 수 있다.
한편, 상기 배터리 상태 모니터링부는 상기 차량 배터리에 표시된 정격 CCA(Cold Cranking Amps) 전류가 임계 퍼센트 이하가 나오게 되면 상기 차량 배터리에 대한 점검이 필요하다고 판단하고, 상기 배터리 상태 모니터링 부는 전압 강하가 임계 전압 이상일 경우 상기 차량 배터리가 정상이라고 판단하되, 상기 임계 퍼센트는 80%이고, 상기 임계 전압은 9.6V일 수 있다.
또한, 차량 배터리 모니터링 서버는 상기 배터리 상태 정보 및 차량 운행 정보를 수신하고, 상기 차량 운행 정보는 차량 운행 기록 정보, 사용자 운행 습관 정보, 사용자 차량 정보, 배터리 상태 기록 정보를 포함하고, 상기 차량 배터리 모니터링 서버는 상기 배터리 상태 정보 및 상기 차량 운행 정보에 대한 학습을 통해 차량의 운행자의 운행 습관을 고려하여 상기 차량의 운행 거리에 따른 예측 배터리 상태를 결정할 수 있다.
또한, 상기 차량 배터리 모니터링 서버는 상기 예측 배터리 상태에 따라 상기 차량의 정상 운행 예측 거리가 결정되고, 상기 차량의 상기 정상 운행 예측 거리에 따라 상기 차량 배터리 상태 진단 장치의 모니터링 주기가 결정될 수 있다.
본 발명에 의하면, 차량의 배터리 상태를 직접적으로 모니터링한 결과가 사용자 장치로 바로 제공될 수 있고, 모니터링 결과를 기반으로 사용자에게 보다 정확한 현재 차량의 배터리 상태 정보가 제공될 수 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 차량 배터리 상태 정보 및 차량 운행 정보를 기반으로 차량의 운행 중 배터리로 인한 차량 운행 상 발생할 수 있는 위험에 대한 경고가 미리 수행될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 배터리 상태 모니터링 방법을 나타낸 개념도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 차량 배터리 모니터링 시스템을 나타낸 개념도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 차량 배터리 모니터링 서버의 배터리 상태 모니터링 방법을 나타낸 개념도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 차량 배터리 모니터링 서버의 배터리 상태 모니터링 방법을 나타낸 개념도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 차량 배터리 모니터링 서버의 추천 운행 정보 제공 방법을 나타낸 개념도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 모니터링 모듈의 전력 절약 동작을 나타낸 개념도이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이러한 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 본 명세서에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않으면서 일 실시예로부터 다른 실시예로 변경되어 구현될 수 있다. 또한, 각각의 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치도 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 행하여 지는 것이 아니며, 본 발명의 범위는 특허청구범위의 청구항들이 청구하는 범위 및 그와 균등한 모든 범위를 포괄하는 것으로 받아들여져야 한다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 구성요소를 나타낸다.
이하에서는, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 여러 바람직한 실시예에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
축전지 용량은 축전지 용량(K[Ah])과 방전전류(I[A]) 그리고 방전시간(t[h])은
Figure 112017107697316-pat00001
의 관계를 가진다. 보통 20시간 방전률로 나타내는데 완전 충전된 축전지가 방전시(셀 전압 1.75V 또는 전해액 비중 1.14)까지 20시간 동안 일정한 전류로 방전할 수 있는 능력은
Figure 112017107697316-pat00002
로 표현될 수 있다. 여기서 KN=K20: 정격용량[Ah], IE: 방전전류(평균)[A], 20h: 방전시간(=20시간)일 수 있다.
일반적으로 축전지의 수명은 최소한 250회의 충전/방전 사이클을 반복할 수 있어야 하는 것으로 규정되어 있다. 이때 충전/방전 사이클은 정격 용량 40%의 전류로 1시간 방전하고, 정격용량 10%의 전류로 5시간 충전하는 것으로 되어 있다. 이론적으로는 사용 가능한 용량이 정격 용량의 50%이하이면, 축전지 수명이 다한 것으로 본다.
일반적으로 사용자들은 차량의 배터리의 상태를 배터리의 점검창 상태를 보고 판단하거나 자동차 정비소에서 진단 장비를 이용하여 판단한다. 따라서, 배터리 상태를 점검하는 것은 사용자의 입장에서 상당히 번거롭고 불편하다. 이 중 대부분의 사용자들은 배터리에 장착된 점검창을 통해 배터리 상태를 확인한다. 하지만, 배터리 점검창은 녹색으로 정상이지만 시동이 걸리지 않는 경우가 빈번하게 발생한다.
이것은 배터리 점검창 내부의 지시기 불량으로 인해 발생하는 문제이다. 지시기가 특정 위치에 고정되고, 배터리 내부의 전해액의 밀도차로 인해 밀도가 높은 전해액이 밀도가 낮은 전해액과 아직 완전히 혼합이 되지 않은 경우, 지시기가 배터리 상태를 정확하게 판단하기 못하기 때문이다. 그리고 멀티 테스트기를 이용해서 전압을 측정해서 판단하는 경우에도 전압은 정상이지만 막상 크랭킹을 하게 되면 배터리 용량 부족으로 인해 급격한 전압 강화와 함께 시동이 걸리지 않게 된다. 따라서 전압만으로는 배터리 상태를 정확하게 판단하기가 어렵다는 것을 알 수 있다. 또한 대부분의 사용자가 현재 자신의 차량에 장착되어 있는 배터리의 상태가 어떠하며, 배터리는 언제쯤 교체해야 되는지 정확히 판단하기가 어렵다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 배터리 상태 모니터링 방법을 나타낸 개념도이다.
도 1에서는 일반 자동차 사용자들이 차량 시동시 차량에 장착되어 있는 배터리 상태를 모니터링해주면서 동시에 배터리의 교환 판단 여부를 진단해 줄 수 있는 배터리 상태 모니터 장치가 개시된다.
배터리 상태 모니터링 장치는 차량 시동시 배터리 최대 방전 전류 및 전압 강하 측정을 통한 배터리 상태를 검사한다.
이때 최대 부하에서 발생하는 최대 전류의 확인 후 차량의 배터리에 표시된 정격 CCA(Cold Cranking Amps) 전류의 임계 퍼센트(예를 들어, 80%) 이하가 나오게 되면 배터리 점검이 필요하다고 판단할 수 있으며, 전압 강하는 임계 전압(예를 들어, 9.6V) 이상일 경우 정상이라고 판단할 수 있다.
도 1을 참조하면, 차량의 내부의 배터리부에 모니터링 모듈(100)이 결합될 수 있다. 모니터링 모듈(100)은 IC(integrated circuit) 칩일 수 있고, 모니터링 모듈(100)은 납 축전지의 전압, 전류 및 온도를 정확하게 측정하며 배터리 상태를 계산할 수 있다. 모니터링 모듈(100)은 다른 표현으로 자동차 배터리 상태 진단 장치라는 용어로 표현될 수 있다.
구체적으로 모니터링 모듈(100)은 차량 내부의 배터리부의 배터리 상태를 모니터링할 수 있는 배터리 상태 모니터링부 및 통신부를 포함할 수 있다. 배터리 상태 모니터링부는 배터리 상태 정보를 모니터링하기 위해 구현될 수 있다. 통신부는 배터리 상태 정보를 사용자 장치(예를 들어, 스마트폰)(120)으로 전송하기 위해 구현될 수 있다. 수집된 배터리 상태 정보는 통신부를 통해 사용자 장치(120)로 전송되고, 사용자는 사용자 장치(120) 상에서 배터리 상태 정보를 확인할 수 있다.
사용자 장치(120) 상에서는 배터리 상태 정보를 확인할 수 있는 배터리 상태 확인 어플리케이션이 설치되고, 배터리 상태 확인 어플리케이션은 배터리 상태 정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 배터리 상태 정보는 배터리 용량 정보, 배터리 잔량 정보, 전류 충전량, 배터리전압, 배터리 온도, 배터리 수명에 대한 정보 등을 포함할 수 있다.
또는 본 발명의 실시예에 따르면, 차량의 OBD(On Board Diagnostic)를 통해 수신한 배터리 상태 정보를 기반으로 사용자 장치(120) 상의 배터리 상태 확인 어플리케이션을 통해 배터리 상태 정보를 출력할 수도 있다.
사용자는 사용자 장치(120) 상에서 출력되는 배터리 상태 정보를 확인하고 배터리 상태를 판단할 수 있다. 즉, 본 발명에서는 차량의 배터리 상태를 직접적으로 모니터링한 결과가 사용자 장치(120)로 바로 제공될 수 있고, 보다 정확하게 현재 차량의 배터리 상태가 판단될 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 차량 배터리 모니터링 시스템을 나타낸 개념도이다.
도 2에서는 차량 배터리 모니터링 시스템은 차량 배터리 모니터링 서버, 사용자 장치, 모니터링 모듈을 포함할 수 있다.
도 2를 참조하면, 차량 배터리 모니터링 서버는 복수의 사용자 장치로부터 복수의 배터리 상태 정보 및 차량 운행 정보 등을 수신하고, 배터리 상태 정보(200)를 기반으로 배터리 이상 발생 여부의 예측을 위해 구현될 수 있다. 차량 운행 정보(220)는 차량 운행 기록 정보, 사용자 운행 습관 정보, 사용자 차량 정보, 배터리 상태 기록 정보 등을 포함할 수 있다.
차량 운행 기록 정보는 차량의 운행 상에서 생성된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 차량 운행 기록 정보는 사용자 차량의 운행 경로, 운행 속도, 운행 중 사용된 차량 전자 장치, 차량 운행 중 발생한 이상 등에 대한 정보를 포함할 수 있다.
사용자 운행 습관 정보는 사용자의 차량 운행 패턴에 대한 정보를 포함할 수 있다. 사용자 차량 운행 패턴은 엑셀, 브레이크 등의 사용, 가속, 감속 특성 등을 포함할 수 있다.
사용자 차량 정보는 사용자 차량의 종류, 연식, 배터리 교환 시기 정보 등에 대한 정보를 포함할 수 있다.
배터리 기록 정보는 차량의 운행에 따라 발생된 배터리 상태의 변화에 대한 정보를 포함할 수 있다. 배터리 기록 정보는 배터리에 발생한 이상에 대한 정보를 포함할 수 있다.
차량 배터리 모니터링 서버는 복수의 사용자 장치 각각으로부터 복수의 배터리 상태 정보(200) 및 차량 운행 정보(차량 운행 기록 정보, 사용자 운행 습관 정보, 사용자 차량 정보, 배터리 기록 정보 등)(220)를 기반으로 사용자 차량의 배터리 상태의 변화를 예측할 수 있다. 예를 들어, 차량의 배터리 상태는 정상 상태, 경고 상태, 위험 상태로 분류되어 차량의 운행 구간(운행 시간)에 따라 예측될 수 있다.
정상 상태는 제1 임계 시간(또는 제1 임계 구간) 이후에도 차량이 제2 임계 시간(또는 제2 임계 구간) 동안 정상적으로 계속 운행 가능할 것으로 예측되는 상태일 수 있다.
경고 상태는 차량의 현재 운행에는 문제가 없으나 제1 임계 시간(또는 제1 임계 구간) 이후 배터리에 문제로 인해 차량의 정상적인 운행이 불가능할 것으로 예측되는 상태일 수 있다.
위험 상태는 현재 차량의 운행에 문제가 발생하였거나 제1 임계 시간(또는 제1 임계 구간) 내에 배터리에 문제로 인해 차량의 정상적인 운행이 불가능할 것으로 예측되는 상태일 수 있다.
차량 배터리 모니터링 서버는 복수의 사용자 장치로부터 배터리 상태 정보(200) 및 차량 운행 정보(220)를 수집하고, 차량 배터리 모니터링 서버는 정상 상태, 경고 상태, 위험 상태에 대한 판단을 사용자의 운행 습관 및 사용자의 차량 상태에 따라 적응적으로 수행할 수 있다.
차량 배터리 모니터링 서버는 사용자 및 사용자의 차량에 따라 적응적인 배터리 상태의 판단을 수행하고, 차량의 배터리 상태에 대해 보다 정확한 판단이 수행될 수 있다.
모니터링 모듈은 전술한 바와 같이 모니터링되는 배터리 상태 정보(200)를 사용자 장치로 전송할 수 있다. 모니터링 모듈은 배터리 상태 예측값에 따라 모니터링 주기를 다르게 설정하여 동작할 수 있다. 즉, 불필요한 모니터링을 막기 위해 배터리 상태를 예측하고 그에 따라 모니터링 주기를 적응적으로 설정하여 불필요한 모니터링을 막을 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 차량 배터리 모니터링 서버의 배터리 상태 모니터링 방법을 나타낸 개념도이다.
도 3에서는 차량 배터리 모니터링 서버가 차량별 배터리 상태를 관리하고 모니터링하기 위한 방법이 개시된다.
도 3을 참조하면, 차량 배터리 모니터링 서버가 복수의 사용자 장치로부터 배터리 상태 정보 및 차량 운행 정보를 수신한다(단계 S300).
전술한 바와 같이 차량 배터리 모니터링 서버가 복수의 사용자 장치로부터 복수의 배터리 상태 정보 및 차량 운행 정보를 수집할 수 있다.
차량 배터리 모니터링 서버가 배터리 상태 정보 및 차량 운행 정보를 학습하여 차량별 배터리 상태를 예측한다(단계 S310).
예를 들어, 차량 배터리 모니터링 서버는 배터리 상태 정보 및 차량 운행 정보를 기반으로 배터리의 정상 상태 유지 기록, 배터리 상태 변화 기록, 배터리 상태 정보의 경고 상태에서 위험 상태로의 전환 기록과 같은 배터리 상태의 변화에 대한 정보를 추출할 수 있다.
차량 배터리 모니터링 서버는 배터리 상태에 따른 차량 운행 정보를 기반으로 1) 배터리 상태를 정상 상태로 유지시 차량 운행 정보, 2) 배터리 상태를 정상 상태에서 경고 상태로 전환시 차량 운행 정보, 3) 배터리 상태를 경고 상태에서 위험 상태로 전환시 차량 운행 정보에 대한 학습을 수행할 수 있다.
이러한 학습 결과를 기반으로 차량 배터리 모니터링 서버는 차량 배터리가 향후 정상 상태를 유지할 수 있을 것으로 예측되는 예측 시간(또는 예측 구간), 차량 배터리가 정상 상태에서 경고 상태로 변화될 것으로 예측되는 예측 시간(또는 예측 구간), 차량 배터리가 경고 상태에서 위험 상태로 변화될 것으로 예측되는 시간(또는 예측 구간)을 결정할 수 있다.
차량 배터리 모니터링 서버가 배터리 상태 예측 결과를 사용자 장치로 제공한다(단계 S320).
차량 배터리 모니터링 서버는 현재 배터리 상태 예측 결과가 정상 상태인지, 정상 상태이나 경고 상태로 변화될 가능성이 있는지, 경고 상태인지, 경고 상태이나 위험 상태로 변화될 가능성이 있는지 여부에 대한 정보를 사용자 장치로 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면 차량 배터리 모니터링 서버는 차량 배터리가 정상 상태에서 경고 상태로 변화될 것으로 예측되는 경우, 차량을 일정 임계 시간(또는 임계 구간) 동안 정상 상태로 유지하기 위한 추천 운행 정보를 제공할 수 있다. 또한, 차량 배터리 모니터링 서버는 차량 배터리가 경고 상태에서 위험 상태로 변화될 것으로 예측되는 경우, 차량을 일정 임계 시간(또는 임계 구간) 동안 경고 상태로 유지하기 위한 추천 운행 정보를 제공할 수 있다.
추천 운행 정보도 기존의 1) 배터리 상태를 정상 상태로 유지시 차량 운행 정보, 2) 배터리 상태를 정상 상태에서 경고 상태로 전환시 차량 운행 정보, 3) 배터리 상태를 경고 상태에서 위험 상태로 전환시 차량 운행 정보에 대한 학습을 기반으로 제공될 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 차량 배터리 모니터링 서버의 배터리 상태 모니터링 방법을 나타낸 개념도이다.
도 4에서는 차량별 배터리 상태를 예측하기 위한 차량 배터리 모니터링 서버의 학습 방법이 개시된다.
도 4를 참조하면, 차량 배터리 모니터링 서버는 수집된 데이터를 차량 운행 정보(420) 및 배터리 상태 정보(400)를 고려하여 1차적으로 그룹핑할 수 있다.
차량 운행 정보(420) 및 배터리 상태 정보(400)가 설정 범위에 존재하는 경우, 하나의 학습 데이터 그룹으로 설정될 수 있다.
예를 들어, 차량이 그랜저이고, 차량 연식이 2009~2010년이고, 배터리 상태 정보(400)로서 배터리 용량, 배터리 잔량, 전류 충전량, 배터리 전압, 배터리 온도, 배터리 수명 각각이 유사 범위에 포함되는 차량은 동일한 학습 데이터 그룹으로 분류될 수 있다.
차량 배터리 모니터링 서버는 동일한 학습 데이터 그룹에 대한 학습을 통해 차량의 운행에 따른 배터리 상태 정보(400)의 변화에 대한 학습이 수행될 수 있다. 예를 들어, 그랜저1의 운행자가 제1 운행 패턴을 가지고, 배터리 용량(a), 배터리 잔량(b), 전류 충전량(c), 배터리 전압(d), 배터리 온도(e), 배터리 수명(f)의 배터리 상태를 가진 차량이 운행되는 경우, 임계 거리의 운행 이후 배터리 상태가 정상 상태에서 경고 상태로 전환된 기록이 존재할 수 있다. 이와 유사 설정 범위의 배터리 상태 정보(400) 및 차량 운행 정보(420)에 따라 동일하게 임계 거리의 운행 이후 배터리 상태가 정상 상태에서 경고 상태로 전환된 기록이 임계 횟수 이상 존재할 수 있다.
차량 배터리 모니터링 서버는 차량 운행 정보(420)에 포함되는 사용자 운행 습관 정보를 분류하여 사용자의 운행 패턴을 복수개로 분류할 수 있다. 예를 들어, 가속, 감속 등에 대한 정보를 기반으로 사용자의 운행 패턴은 에코 운행 패턴, 노말 운행 패턴, 공격 운행 패턴 등으로 분류될 수 있다.
유사 설정 범위는 유사 범위로 판단하여 동일한 차량 운행 정보(420) 및 동일한 배터리 상태로 간주하기 위한 범위일 수 있다. 예를 들어, 배터리 잔량의 유사 설정 범위가 x~y 범위로 설정되는 경우, 배터리 잔량이 x~y 범위라면, 동일한 상태로서 분류할 수 있다.
이러한 경우, 차량 배터리 모니터링 서버는 학습 결과를 기반으로 그랜저n의 운행자가 제1 운행 패턴을 가지고, 배터리 용량(a'), 배터리 잔량(b'), 전류 충전량(c'), 배터리 전압(d'), 배터리 온도(e'), 배터리 수명(f')의 배터리 상태를 가진 차량이 임계 거리 이상의 운행이 예정된 경우, 미리 임계 거리 운행 이후 차량의 배터리가 정상 상태에서 경고 상태로 전환될 수 있음을 미리 경고할 수 있다. 차량의 운행 계획은 네비게이션(또는 네비게이션 역할을 하는 사용자 장치)로부터 수신할 수 있다.
사용자가 보다 정확한 정보를 제공하기 위해 유사 설정 범위에 대한 조정이 수행될 수 있다. 유사 설정 범위는 판단 결과에 대한 피드백을 통해 수행될 수 있다. 예를 들어, 동일한 배터리 상황으로 판단하여 임계 거리 이후, 배터리가 정상 상태에서 경고 상태로 변할 것으로 예측하였으나 예측 결과가 틀릴 수 있다. 이러한 경우, 차량 배터리 모니터링 서버는 예측 결과를 다르게 만든 배터리 상태 정보를 역으로 추적하여 유사 설정 범위에 대한 조정을 수행할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 차량 배터리 모니터링 서버의 추천 운행 정보 제공 방법을 나타낸 개념도이다.
도 5를 참조하면, 차량 배터리 모니터링 서버는 동일한 학습 데이터 그룹에 대한 학습을 통해 해당 차량이 운행에 따른 배터리 상태 정보(500)의 변화에 대한 학습이 수행될 수 있다.
도 4에서 차량 배터리 모니터링 서버는 전술한 바와 같이 유사 설정 범위 내의 차량 운행 정보(520) 및 배터리 상태 정보(500)에서 예외적으로 배터리 상태가 정상 상태에서 경고 상태 또는 경고 상태에서 위험 상태로 전환되지 않는 사용자 운행 패턴을 추출할 수 있다.
차량 배터리 모니터링 장치는 차량이 임계 구간(또는 임계 시간) 이후에 전환될 것으로 예상되는 경우, 추출된 사용자 운행 패턴에 대한 정보를 추천 운행 정보로서 제공할 수 있다.
또한 본 발명의 실시예에 따르면, 추천 운행 정보의 적용을 사용자가 수락하는 경우, 사용자의 기존 운행 패턴대로 운행하여도 일정한 가속을 제한하는 등의 차량 운행 상태의 자동적인 제어가 수행될 수도 있다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 모니터링 모듈의 전력 절약 동작을 나타낸 개념도이다.
도 6을 참조하면, 모니터링 모듈은 배터리 상태 예측값(600)에 따라 모니터링 모듈의 모니터링 주기(620)를 다르게 설정하여 동작할 수 있다. 즉, 불필요한 모니터링을 막기 위해 배터리 상태를 예측하고 그에 따라 모니터링 주기를 적응적으로 설정하여 불필요한 모니터링을 막을 수 있다.
차량 배터리 모니터링 서버는 정상 상태의 배터리 상태로 운행 가능한 예측 거리(또는 예측 시간)인 정상 운행 예측 거리가 1000km인 경우, 1000km 동안 모니터링 모듈의 배터리 상태를 예측하는 주기를 제1 주기로 설정할 수 있다. 제1 주기는 다른 제n 주기보다 상대적으로 긴 값이고, 제1 주기는 정상 운행 예측 거리의 운행이 가까워질수록 적응적으로 짧아질 수 있다. 예를 들어, 정상 운행 예측 거리의 결정 후 100km 일 때 제1 주기는 900km 일 때 제1 주기보다 상대적으로 길 수 있다.
또한, 차량 배터리 모니터링 서버는 경고 상태의 배터리 상태로 운행 가능한 예측 거리(또는 예측 시간)인 경고 운행 예측 거리가 200km인 경우, 200km 동안 배터리 상태를 예측하는 주기를 제2 주기로 설정할 수 있다. 제2 주기는 제1주기 보다 상대적으로 짧은 값일 수 있다. 제2 주기는 경고 운행 예측 거리의 운행이 가까워질수록 적응적으로 짧아질 수 있다. 예를 들어, 경고 운행 예측 거리의 결정 후 50km 일 때 제1 주기는 150km 일 때 제2 주기보다 상대적으로 길 수 있다.
또한, 차량 배터리 모니터링 서버는 위험 상태의 배터리 상태로 운행 가능한 예측 거리(또는 예측 시간)인 경고 운행 예측 거리가 30km인 경우, 30km 동안 배터리 상태를 예측하는 주기를 제3 주기로 설정할 수 있다. 제3 주기는 제2주기 보다 상대적으로 짧은 값일 수 있다. 제3 주기는 경고 운행 예측 거리의 운행이 가까워질수록 적응적으로 짧아질 수 있다. 예를 들어, 경고 운행 예측 거리의 결정 후 5km 일 때 제3 주기는 25km 일 때 제2 주기보다 상대적으로 길 수 있다.
이상 설명된 본 발명에 따른 실시예는 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위하여 하나 이상의 소프트웨어 모듈로 변경될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항과 한정된 실시예 및 도면에 의하여 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위하여 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정과 변경을 꾀할 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims (4)

  1. 차량 배터리 상태 진단 장치는,
    차량 배터리의 배터리 상태를 모니터링하기 위해 구현된 배터리 상태 모니터링부; 및
    상기 배터리 상태에 대한 정보인 배터리 상태 정보와 차량 운행 정보를 사용자 장치로 전송하기 위해 구현된 통신부를 포함하고,
    상기 통신부와 통신 가능한 차량 배터리 모니터링 서버는 상기 배터리 상태 정보 및 상기 차량 운행 정보를 수신하고,
    상기 차량 운행 정보는 차량 운행 기록 정보, 사용자 운행 습관 정보, 사용자 차량 정보, 배터리 상태 기록 정보를 포함하고,
    상기 차량 배터리 모니터링 서버는 상기 배터리 상태 정보 및 상기 차량 운행 정보에 대한 학습을 통해 차량의 운행자의 운행 습관을 고려하여 상기 차량의 운행 거리에 따른 예측 배터리 상태를 결정하고,
    상기 차량 배터리 모니터링 서버는 상기 예측 배터리 상태에 따른 운행 예측 거리를 결정하고,
    상기 차량의 상기 운행 예측 거리에 따라 상기 차량 배터리 상태 진단 장치의 모니터링 주기가 결정되고,
    상기 예측 배터리 상태는 정상 상태, 경고 상태, 위험 상태 중 하나이고,
    상기 정상 상태는 제1 임계 구간 이후에도 상기 차량이 제2 임계 구간 동안 정상적으로 계속 운행 가능할 것으로 예측되는 상태이고,
    상기 경고 상태는 상기 차량의 현재 운행에는 문제가 없으나 상기 제1 임계 구간 이후 상기 차량 배터리에 문제로 인해 상기 차량의 정상적인 운행이 불가능할 것으로 예측되는 상태이고,
    상기 위험 상태는 상기 차량의 현재 운행에 문제가 발생하였거나 상기 제1 임계 구간 내에 상기 차량 배터리에 문제로 인해 상기 차량의 정상적인 운행이 불가능할 것으로 예측되는 상태이고,
    상기 모니터링 주기는 상기 정상 상태, 상기 경고 상태, 상기 위험 상태로 진행될수록 상대적으로 짧아지고,
    상기 모니터링 주기는 상기 정상 상태, 상기 경고 상태, 상기 위험 상태 각각의 상태별 운행 예측 거리에 가까워질수록 상대적으로 짧아지고,
    상기 차량 배터리 모니터링 서버는 상기 배터리 상태에 따른 상기 차량 운행 정보를 기반으로 상기 배터리 상태를 상기 정상 상태로 유지시 상기 차량 운행 정보, 상기 배터리 상태를 상기 정상 상태에서 상기 경고 상태로 전환시 상기 차량 운행 정보, 상기 배터리 상태를 상기 경고 상태에서 상기 위험 상태로 전환시 상기 차량 운행 정보에 대한 학습을 기반으로 상기 제1 임계 구간 및 상기 제2 임계 구간을 결정하는 것을 특징으로 하는 차량 배터리 상태 진단 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 배터리 상태 모니터링부는 상기 차량 배터리에 표시된 정격 CCA(Cold Cranking Amps) 전류가 임계 퍼센트 이하가 나오게 되면 상기 차량 배터리에 대한 점검이 필요하다고 판단하고,
    상기 배터리 상태 모니터링 부는 전압 강하가 임계 전압 이상일 경우 상기 차량 배터리가 정상이라고 판단하되,
    상기 임계 퍼센트는 80%이고,
    상기 임계 전압은 9.6V인 것을 특징으로 하는 차량 배터리 상태 진단 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 차량 배터리 모니터링 서버는 상기 차량 운행 정보 및 상기 배터리 상태 정보가 유사 설정 범위에 존재하는 경우, 동일 학습 데이터 그룹으로 그룹핑하고,
    상기 차량 배터리 모니터링 서버는 상기 동일 학습 데이터 그룹에 대한 학습을 통해 상기 차량의 운행에 따른 상기 배터리 상태 정보의 변화에 대한 학습을 수행하고,
    상기 차량 배터리 모니터링 서버는 상기 유사 설정 범위를 기준으로 상기 차량 운행 정보에 포함되는 상기 사용자 운행 습관 정보를 분류하여 사용자 운행 패턴을 에코 운행 패턴, 노말 운행 패턴, 공격 운행 패턴으로 분류하고,
    상기 차량 배터리 모니터링 서버는 상기 유사 설정 범위 기반의 학습을 통해 차량별, 운전자 운행 습관별 상기 제1 임계 구간 및 상기 제2 임계 구간을 적응적으로 결정하고,
    상기 차량 배터리 모니터링 서버는 상기 제1 임계 구간 및 상기 제2 임계 구간에 대한 예측 결과가 틀린 경우, 상기 예측 결과를 다르게 만든 상기 배터리 상태 정보를 역으로 추적하여 상기 유사 설정 범위를 조정하는 것을 특징으로 하는 차량 베터리 상태 진단 장치.
  4. 제3항에 이어서,
    상기 차량 배터리 모니터링 서버는 상기 유사 설정 범위 내의 상기 차량 운행 정보 및 상기 배터리 상태 정보에서 예외적으로 상기 배터리 상태가 상기 정상 상태에서 상기 경고 상태 또는 상기 경고 상태에서 상기 위험 상태로 전환되지 않는 예외적 사용자 운행 패턴을 추출하고,
    상기 차량 배터리 모니터링 장치는 상기 차량이 상기 경고 상태 또는 상기 위험 상태로 전환될 것으로 예상되는 경우, 추출된 예외적 사용자 운행 패턴에 대한 정보를 추천 운행 정보로서 제공하고,
    추천 운행 정보의 적용을 상기 운행자가 수락하는 경우, 상기 운행자의 기존 운행 패턴대로 운행하여도 차량 운행 상태의 자동적인 제어가 수행되는 것을 특징으로 하는 차량 베터리 상태 진단 장치.
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