KR20040051195A - 배터리 잔량 측정 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 배터리 잔량 측정 장치 및 방법은, 배터리의 최대 용량에 영향을 주는 온도, 재사용 횟수, 씨-레이트(C-rate), 자기 방전 등의 모든 요소를 고려하기 위하여 신경망을 이용하여 근사화된 측정 함수를 구하고, 이러한 측정 함수를 배터리 잔략 측정에 적용함으로써, 실제와 가까운 측정 결과를 획득할 수 있는 배터리 잔량 측정 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명은, 전원 전압을 공급하는 전원부; 복수개의 뉴론을 포함하는 입력층, 중간층 및 출력층을 구비하고, 상기 입력층과 상기 중간층 사이에서 뉴런을 연결하는 제1 연결부 및 상기 중간층과 상기 출력층 사이에서 뉴런을 연결하는 제2 연결부를 구비하며, 상기 전원부로부터의 전원 전압을 입력층으로 입력받아 상기 출력층으로 배터리 잔량의 측정값인 측정 신호를 출력하고, 미리 설정된 목표치와 상기 측정 신호를 비교하여 오차값을 구하며, 상기 오차값에 의하여 상기 제1 연결부와 상기 제2 연결부의 연결 강도를 조절하는 신경망 회로부; 상기 신경망 회로부로부터 상기 측정 신호를 입력받아 영상 신호로 변환하는 MSM; 및 상기 영상 신호를 입력받아 표시하는 LCD 표시부를 포함한다.

Description

배터리 잔량 측정 장치 및 방법{APPARATUS FOR GAUGING BATTERY AND METHOD THEREOF}
본 발명은 배터리 잔량 측정 장치 및 방법에 관한 것으로, 특히, 휴대용 단말기의 배터리 잔량 측정에 있어서, 실행 시간에 비례하는 효과적인 측정을 수행하는 배터리 잔량 측정 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 전자기기의 홍수속에서 살고있는 현대인들은 제각각의 용도에 따라 소정의 전자기기들을 사용하고 있다. 그 중에서도 다량의 정보를 처리하기 위한 컴퓨터나 노트북컴퓨터, 전자수첩, PDA(Personal Digital Assistant) 등의 정보처리기기가 대중을 이루고 있으며, 그 다음으로 부각되고 있는 것은 통신수단으로 보급되고 있는 무선전화기나 무선호출기와 같은 무선통신기기들이 바로 그것이다.
이러한 정보처리기기나 통신기기들은 각기 해당 장치의 동작을 위한 전원의 공급을 요구하게 되는데, 전원콘센트가 주변에 있는 경우에는 바로 콘센트에 연결하여 전원을 공급받음으로써 해당 장치의 사용이 가능하지만, 전원공급용 콘센트가주변에 없는 경우에는 보조전원공급수단으로서의 배터리를 내부에 장착하게 된다.
상기 배터리는 주전원의 공급이 차단된 경우의 보조전원으로서의 사용이 가능하며, 충전이 되는 정보처리기기나 통신기기에 있어서는 시간이 허락하는 경우, 소정 양의 충전한 후에 주전원의 공급없이 기기를 사용하다가, 전원이 소진되면 다시배터리를 교체하거나 재충전하여 사용할 수 있는 장치이기도 하다. 이러한 배터리의 잔량을 측정하기 위해서는, 휴대용 단말기의 배터리 팩에 내장된 보호 회로 및 잔량 측정기(fuel gauge)에 의하여 휴대 가능한 단말기의 배터리 상태를 체크하여 그 잔량 정보를 표시해주는 시스템을 채용하고 있다.
도 1은 종래의 배터리 잔량 검출 방법을 나타낸 동작흐름도로서, 이러한 종래의 배터리 잔량 검출 방법은, 단말기 배터리 팩에 내장된 잔량 측정기에 의해 아날로그 값으로 표시되는 배터리의 잔량을 검출하는 단계(S101); 잔량측정 회로에 의하여 검출된 값을 디지털 값으로 변환하는 단계(S102); 및 서비스 가능한 배터리 잔량을 나타내는 디지털 값을 사용자 인터페이스에 의해 LCD표시부를 통하여 표시하는 단계(S103)를 포함한다.
이러한 휴대용 단말기의 서비스 시간은 그 단말기에 사용하는 배터리의 크기와 용량에 직접적으로 관계되어 있는 듯 보이나, 실제 디지털 실험 장비를 가지고 측정해보면 그 동작 시간은 저장된 에너지 양에 반드시 비례하지는 않는다. 휴대용 단말기를 사용하다 보면, 특정한 실행 시간이 지나면 단말기의 전원이 급격히 감소하는 것을 알 수 있다.
또한, 종래의 휴대용 단말기에 탑재된 리튬 이온 배터리의 잔량 측정은 최대 충전 용량에서 방전 용량을 감산함으로써 계산할 수 있다. 리튬 이온 배터리의 방전 용량은 배터리 주변에 부가 회로를 이용하여 전류와 전압을 측정함으로써 얻을 수 있다. 이론적으로는 충전 용량은 배터리에 입력되는 용량이므로 입력되는 용량을 측정함으로써 얻어질 수 있다. 그러나 최대 충전 용량은 배터리의 화학적 특성에 의해 여러 환경적 요소에 의해 변화된다. 예를 들어, 25℃에 완전 충전시킨 배터리는 0℃에서는 70%의 용량 정도 밖에 낼 수 없다. 이 때, 최대 충전 용량을 배터리 입력 용량으로 계산하여 잔량 측정을 수행하면, 계산된 잔량 정보는 심각한 오차를 갖는다. 배터리가 충전할 수 있는 용량은 어떤 종류의 휴대용 단말기를 사용하는지 여부 및 배터리의 노화, 화학적 작용, 관리 부족 등으로 용량이 서서히 감소된다. 새 배터리가 100% 용량을 가지므로, 배터리는 그 용량의 70% 또는 60% 수준으로 떨어졌을때 결국 교환해줄 필요가 있으며, 일반적으로 교환해 주는 배터리의 용량은 80%에서 시작된다. 배터리가 에너지를 저장하는 부분은 3개의 가상 부분으로 나눌 수 있다. 이러한 3개의 부분은 첫째로, 이용 가능한 에너지 공간, 둘째로, 다시 채울 수 있는 빈 공간, 및 세째로, 사용할 수 없는 "록 컨텐트(rock content)"이다. 시간이 경과할 수록 노화가 진행되어 사용할 수 없는 "록 컨텐트(rock content)"의 영역이 점차 넓어진다.
그럼에도 불구하고, 상술한 종래의 잔량 측정 방법에 의하면, 이러한 다양한 배터리 작용 요소가 고려되지 않으므로, 정확하고 효과적인 배터리의 잔량 측정이 이루어질 수 없는 문제점이 있다.
상기 문제점을 해결하기 위하여 안출된 본 발명은, 배터리의 최대 용량에 영향을 주는 온도, 재사용 횟수, 씨-레이트(C-rate), 자기 방전 등의 모든 요소를 고려하기 위하여 신경망을 이용하여 근사화된 측정 함수를 구하고, 이러한 측정 함수를 배터리 잔략 측정에 적용함으로써, 실제와 가까운 측정 결과를 획득할 수 있는 배터리 잔량 측정 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
도 1은 종래의 배터리 잔량 검출 방법을 나타낸 동작흐름도,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 배터리 잔량 측정 장치를 나타낸 블록도,
도 3은 다층 구조 신경망을 나타낸 예시도,
도 4는 실질적인 리튬 이온 배터리의 전압·전류 특성 곡선을 나타낸 그래프,
도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 배터리 잔량 측정 방법을 나타낸 동작 흐름도.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *
210 : 전원부220 : 신경망 회로부
230 : MSM240 : LCD 표시부
상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 배터리 잔량 측정 장치는, 전원 전압을 공급하는 전원부; 복수개의 뉴론을 포함하는 입력층, 중간층 및 출력층을 구비하고, 상기 입력층과 상기 중간층 사이에서 뉴런을 연결하는 제1 연결부 및 상기 중간층과 상기 출력층 사이에서 뉴런을 연결하는 제2 연결부를 구비하며, 상기 전원부로부터의 전원 전압을 입력층으로 입력받아 상기 출력층으로 배터리 잔량의 측정값인 측정 신호를 출력하고, 미리 설정된 목표치와 상기 측정 신호를 비교하여 오차값을 구하며, 상기 오차값에 의하여 상기 제1 연결부와 상기 제2 연결부의 연결 강도를 조절하는 신경망 회로부; 상기 신경망 회로부로부터 상기 측정 신호를 입력받아 영상 신호로 변환하는 MSM; 및 상기 영상 신호를 입력받아 표시하는 LCD 표시부를 포함한다.
또한, 상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 배터리 잔량 측정 방법은, 복수개의 뉴론을 포함하는 입력층, 중간층 및 출력층을 구비하고, 상기 입력층과 상기 중간층 사이에서 뉴런을 연결하는 제1 연결부 및 상기 중간층과 상기 출력층 사이에서 뉴런을 연결하는 제2 연결부를 구비하는 신경망 회로부를 사용하는 배터리 잔량 측정 방법에 있어서, 전원 전압을 상기 신경망 회로부의 상기 입력층으로 입력받는 단계; 상기 출력층으로 배터리 잔량의 측정값인 측정 신호를 출력하고, 미리 설정된 목표치와 상기 측정 신호를 비교하여 오차값을 구하는 단계; 상기 오차값에 의하여 상기 제2 연결부의 연결 강도가 변화되는 단계; 변화된 상기 제2 연결부의 연결 강도에 비례하여 상기 제1 연결부의 연결 강도가 변화되는 단계; 출력오차가 미리 결정된 값보다 작은지 여부를 판단하고, 상기 출력 오차가 미리 결정된 값 이상인 경우에는 상기 오차값을 구하는 단계로 돌아가는 단계; 및 상기 출력 오차가 미리 결정된 값보다 작은 경우에는 상기 신경망 회로부에 의하여 배터리의 잔량을 측정하는 단계를 포함한다.
이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여 본 발명의 가장 바람직한 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 설명하기로 한다.
먼저, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 배터리 잔량 측정 장치를 나타낸 블록도로서, 이러한 본 발명의 배터리 잔량 측정 장치는, 전원부(210), 신경망 회로부(220), MSM(230) 및 LCD 표시부(240)를 포함한다.
전원부(210)는, 휴대용 단말기의 배터리로서, 휴대용 단말기에 전원 전압을 공급하는 역할을 한다.
또한, 신경망 회로부(220)는, 복수개의 뉴론을 포함하는 입력층, 중간층 및 출력층을 구비하고, 상기 입력층과 상기 중간층 사이에서 뉴런을 연결하는 제1 연결부 및 상기 중간층과 상기 출력층 사이에서 뉴런을 연결하는 제2 연결부를 구비하며, 상기 전원부(210)로부터의 전원 전압을 입력층으로 입력받아 상기 출력층으로 배터리 잔량의 측정값인 측정 신호를 출력하고, 미리 설정된 목표치와 상기 측정 신호를 비교하여 오차값을 구하며, 상기 오차값에 의하여 상기 제1 연결부와 상기 제2 연결부의 연결 강도를 조절하는 역할을 한다. 여기서, 상기 목표치는 도 4에 도시된 그래프에 의한다.
한편, MSM(230)은, 상기 신경망 회로부(220)로부터 상기 측정 신호를 입력받아 영상 신호로 변환한 후, 후술하는 LCD 표시부(240)로 출력하는 역할을 한다.
또한, LCD 표시부(240)는, 상기 MSM(230)으로부터 영상 신호를 입력받아 사용자가 인식할 수 있는 영상으로 표시하는 역할을 한다.
상술한 본 발명의 배터리 잔량 측정 장치의 동작에 관하여 설명하면 다음과 같다.
배터리의 최대 용량에 영향을 주는 온도, 재사용 횟수, 씨-레이트(C-rate), 자기 방전 등의 파라미터에 따른 용량 변화를 수식적으로 표현하기에는 어려움이 따르는데, 이는 다음과 같은 이유이다. 첫째로, 리튬 이온 배터리 마다 화학적인 특성이 모두 틀리므로, 배터리에 대한 특성은 평균적인 수치로 밖에 표현할 수 없다. 둘째로, 특성 곡선은 비선형성이 강하므로, 간략한 수식으로 표현하기 어렵다. 따라서, 파라미터에 따른 최대 용량 변화를 신경망 회로를 이용해 함수를 근사화시키는 방법을 사용하는 것이다.
신경망 회로부(220)는, 복수개의 뉴론을 포함하는 입력층, 중간층 및 출력층을 구비하고, 상기 입력층과 상기 중간층 사이에서 뉴런을 연결하는 제1 연결부 및 상기 중간층과 상기 출력층 사이에서 뉴런을 연결하는 제2 연결부로 이루어진다. 이에 관하여 상세히 설명하면, 기능별로 입력을 받아들이는 입력층, 내부적인 표현을 담당하는 중간층 및 출력을 발생시키는 출력층으로 나누어진다. 신경망에서 학습이란 입력에 대하여 원하는 출력이 나오도록 내부의 연결 강도를 조정하는 것을 말하며, 신경망 학습 알고리즘의 종류는 교사 학습(Supervised Learning)과 비교사 학습(Unsupervised Learning)으로 크게 구분할 수 있다. 교사 학습은 입력에 대한 목표치가 주어질 경우에 사용할 수 있으며, 입력에 대한 목표치와 신경망의 오차를 줄여나가는 방법으로 학습한다. 비교사 학습은 입력에 대한 목표치가 주어지지 않을 경우에 사용하며 입력만으로 신경망이 스스로 학습하여 출력을 만들어 낸다.
도 3은 다층 구조 신경망을 나타낸 예시도로서, 어떤 시스템에 입출력 데이터가 주어졌을때 신경망은 이런 데이터들로부터 주어진 시스템의 입출력 특성을 연결 강도에 저장함으로써 시스템을 근사화할 수 있으며, 위에서 제시한 신경망에서는 오차 역전파 알고리즘을 사용한다. 오차 역전파 알고리즘에서는 입력층의 각 뉴론에 학습 데이터가 입력되면, 상기 학습 데이터는 각 뉴론에서 변환되어 중간층에 전달되고 마지막으로 출력층으로 값을 출력한다. 신경망의 실제 출력과 목표치를 비교하여 차이를 줄여 나가는 방향으로 내부의 연결 강도를 조절하고, 출력에서 입력으로 오차를 역전파하면서 연결 강도를 조정해 나가고 모든 학습 데이터에 대해서 이러한 과정을 반복하고 오차가 충분히 작아졌을때 학습을 마친다.
신경망 구조가 하나의 중간층이 존재하는 다층 구조일 경우, 오차 역전파 알고리즘의 학습규칙은 하기 수학식에 나타나 있다.
입력층과 중간층에 대한 학습규칙은 아래와 같다
여기서, wji는 입력층 뉴론 i와 중간층 뉴론j 사이의 연결 강도이며, n은 반복 회수(iteration)이다.
중간층과 출력층의 학습 규칙은 아래와 같다.
여기서, wkj는 입력층 뉴론 j와 중간층 뉴론 k 사이의 연결 강도이다.
즉, 도 4에 도시된 바와 같은 휴대용 단말기에 장착된 리튬이온 배터리의 비선형적인 특성을 파악하여, 그것의 최대 용량의 변화를 인공 지능적 방법에 의해 학습시켜서 이 학습된 데이터를 단말기에 제공해 줌으로써 보다 효과적인 단말기의 잔량 변화를 감지할 수 있으며, 비선형적으로 변화하는 단말기의 잔량 정보 데이터를 신경망을 통해서 학습시키는 기능을 가지는 블록을 구현하여 사용하는 것이다. 이를 통하여 셀 특성을 학습시킴으로써 효과적이고 신뢰성 있는 잔량 정보를 구하는데 목적이 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 배터리 잔량 측정 방법을 나타낸 동작 흐름도로서, 이에 관하여 설명하면 다음과 같다.
상기 전원부(210)로부터의 전원 전압을 신경망 회로부(220)의 입력층으로 입력받는다(S501).
이후에, 신경망 회로부(220)에서는, 출력층으로 배터리 잔량의 측정값인 측정 신호를 출력하고, 미리 설정된 목표치와 상기 측정 신호를 비교하여 오차값을 구한다(S502).
다음에, 신경망 회로부(220)는, 상기 오차값에 의하여 제2 연결부의 연결 강도를 변화시킨다(S503).
이후에, 신경망 회로부(220)는, 변화된 상기 제2 연결부의 연결 강도에 비례하여 제1 연결부의 연결 강도를 변화시킨다(S504).
다음에, 출력 오차가 미리 결정된 값(K)보다 작은지 여부를 판단하고, 상기 출력 오차가 미리 결정된 값(K) 이상인 경우에는 오차값을 구하는 단계로 돌아간다(S505).
만약, 상기 출력 오차가 미리 결정된 값(K)보다 작은 경우에는 상기 연결 강도에 의하여 배터리의 잔량을 측정하게 된다(S506).
이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지로 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 한정되는 것이 아니다.
본 발명은 배터리의 최대 용량에 영향을 주는 온도, 재사용 횟수, 씨-레이트(C-rate), 자기 방전 등의 모든 요소를 고려하기 위하여 신경망을 이용하여 근사화된 측정 함수를 구하고, 이러한 측정 함수를 배터리 잔략 측정에 적용함으로써, 실제와 가까운 측정 결과를 획득할 수 있는 이점이 있다.

Claims (4)

  1. 전원 전압을 공급하는 전원부;
    복수개의 뉴론을 포함하는 입력층, 중간층 및 출력층을 구비하고, 상기 입력층과 상기 중간층 사이에서 뉴런을 연결하는 제1 연결부 및 상기 중간층과 상기 출력층 사이에서 뉴런을 연결하는 제2 연결부를 구비하며, 상기 전원부로부터의 전원 전압을 입력층으로 입력받아 상기 출력층으로 배터리 잔량의 측정값인 측정 신호를 출력하고, 미리 설정된 목표치와 상기 측정 신호를 비교하여 오차값을 구하며, 상기 오차값에 의하여 상기 제1 연결부와 상기 제2 연결부의 연결 강도를 조절하는 신경망 회로부;
    상기 신경망 회로부로부터 상기 측정 신호를 입력받아 영상 신호로 변환하는 MSM; 및
    상기 영상 신호를 입력받아 표시하는 LCD 표시부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리 잔량 측정 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 미리 설정된 목표치는, 리튬 이온 배터리의 전압·전류 특성 곡선에 따르는
    것을 특징으로 하는 배터리 잔량 측정 장치.
  3. 복수개의 뉴론을 포함하는 입력층, 중간층 및 출력층을 구비하고, 상기 입력층과 상기 중간층 사이에서 뉴런을 연결하는 제1 연결부 및 상기 중간층과 상기 출력층 사이에서 뉴런을 연결하는 제2 연결부를 구비하는 신경망 회로부를 사용하는 배터리 잔량 측정 방법에 있어서,
    전원 전압을 상기 신경망 회로부의 상기 입력층으로 입력받는 단계;
    상기 출력층으로 배터리 잔량의 측정값인 측정 신호를 출력하고, 미리 설정된 목표치와 상기 측정 신호를 비교하여 오차값을 구하는 단계;
    상기 오차값에 의하여 상기 제2 연결부의 연결 강도가 변화되는 단계;
    변화된 상기 제2 연결부의 연결 강도에 비례하여 상기 제1 연결부의 연결 강도가 변화되는 단계;
    출력 오차가 미리 결정된 값보다 작은지 여부를 판단하고, 상기 출력 오차가 미리 결정된 값 이상인 경우에는 상기 오차값을 구하는 단계로 돌아가는 단계; 및
    상기 출력 오차가 미리 결정된 값보다 작은 경우에는 상기 신경망 회로부에 의하여 배터리의 잔량을 측정하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리 잔량 측정 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 미리 설정된 목표치는, 리튬 이온 배터리의 전압·전류 특성 곡선에 따르는
    것을 특징으로 하는 배터리 잔량 측정 방법.
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