KR20230005534A - 전지셀의 벤트 발생시점 예측 시스템 및 예측방법 - Google Patents

전지셀의 벤트 발생시점 예측 시스템 및 예측방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 파우치형 전지 케이스의 적어도 일측에 실링부를 포함하는 테라스부가 형성되고, 테라스부의 끝단에 전극 리드가 인출된 전지셀의 벤트 발생시점 예측 시스템에 관한 것으로, 잔여 실링부의 폭에 따른 벤트 발생시점에 대한 데이터를 수집하는 저장부; 측정 대상 전지셀의 잔여 실링부의 폭을 주기적으로 측정하는 측정부; 및 측정된 잔여 실링부의 폭과 상기 수집된 데이터를 비교하여 측정 대상 전지셀의 벤트 발생시점을 예측하는 판정부; 를 포함한다.

Description

전지셀의 벤트 발생시점 예측 시스템 및 예측방법{SYSTEM AND METHOD FOR PREDICTING THE OCCURRENCE OF GAS VENTING IN BATTERY CELLS}
본 발명은 전지셀의 벤트 발생시점을 예측하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.
최근, 충방전이 가능한 이차전지는 와이어리스 모바일 기기의 에너지원으로 광범위하게 사용되고 있다. 또한, 이차전지는, 화석 연료를 사용하는 기존의 가솔린 차량, 디젤 차량 등의 대기오염 등을 해결하기 위한 방안으로 제시되고 있는 전기자동차, 하이브리드 전기자동차 등의 에너지원으로서도 주목받고 있다. 따라서, 이차전지를 사용하는 애플리케이션의 종류는 이차전지의 장점으로 인해 매우 다양화되고 있으며, 향후에는 지금보다는 많은 분야와 제품들에 이차전지가 적용될 것으로 예상된다.
이러한 이차전지는 전극과 전해액의 구성에 따라 리튬이온 전지, 리튬이온 폴리머 전지, 리튬 폴리머 전지 등으로 분류되기도 하며, 그 중 전해액의 누액 가능성이 적으며, 제조가 용이한 리튬이온 폴리머 전지의 사용량이 늘어나고 있다. 일반적으로, 이차전지는 전지케이스의 형상에 따라, 전극조립체가 원통형 또는 각형의 금속 캔에 내장되어 있는 원통형 전지 및 각형 전지와, 전극조립체가 알루미늄 라미네이트 시트의 파우치형 케이스에 내장되어 있는 파우치형 전지로 분류되며, 전지케이스에 내장되는 전극조립체는 양극, 음극, 및 상기 양극과 상기 음극 사이에 개재된 분리막 구조로 이루어져 충방전이 가능한 발전소자로서, 활물질이 도포된 긴 시트형의 양극과 음극 사이에 분리막을 개재하여 권취한 젤리-롤형과, 소정 크기의 다수의 양극과 음극을 분리막에 개재된 상태에서 순차적으로 적층한 스택형으로 분류된다.
도 1은 일반적인 파우치형 전지셀의 형태를 나타낸 모식도이다.
도 1을 참조하면, 파우치형 전지셀은 파우치형 전지 케이스(10) 내에 전극 조립체(20)가 수납되고, 전지 케이스(10)의 양측 단부에 전극 리드(30)가 인출되며, 전지 케이스의 외주변에는 실링부(11a)가 형성된 구조이다. 이 때, 전극 조립체가 수납된 공간과 전지 케이스 단부 사이의 공간인 테라스부(11)에는 실링부(11a) 및 실링부와 수납 공간 사이에 빈 공간 형태의 가스 포켓부(11b)가 형성된다. 상기 가스 포켓부(11b)는 다양한 이유로 전지 내부에서 가스가 발생할 시 가스가 모이는 공간이다.
상기와 같은 전지셀은 고객사의 요구에 따라 다양한 고온 저장 실험을 수행하게 된다. 이는 가혹 조건에서 전지셀의 안전성 및 내구성을 판단하기 위함이다. 이 때, 고온 저장 실험에서의 벤트 시점을 예측하면, 해당 셀의 내구성 및 성능을 예측할 수 있다.
구체적으로, 고온 환경 실험 등 다양한 이유로 전지셀 내부의 가스 발생량이 증가할 경우 실링부(11a)의 폭이 점차 감소하다가 종국에는 실링부(11a)가 터져 가스가 배출되는 벤트 현상이 발생하게 된다.
종래에는 이와 같은 실링부(11a)의 벤트 시점을 사람이 직접 육안으로 실링부(11a)의 폭을 측정하고, 이로부터 벤트 시점을 예측하고 벤트 여부를 확인하였다. 이로 인해 공정에 많은 시간이 소요되었으며, 측정을 수행하지 않은 시점에 벤트가 발생할 경우 실험을 다시 수행해야 하는 문제가 있었다.
한국등록특허 제10-2125238호
본 발명은 상기와 같은 과제를 해결하기 위해 안출된 것으로, 자동으로 벤트 발생시점을 예측하고, 벤트 발생시점 예측의 정확성을 향상시킬 수 있는 전지셀의 벤트 발생시점 예측 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 파우치형 전지 케이스의 적어도 일측에 실링부를 포함하는 테라스부가 형성되고, 테라스부의 끝단에 전극 리드가 인출된 전지셀의 벤트 발생시점 예측 시스템에 관한 것으로, 잔여 실링부의 폭에 따른 벤트 발생시점에 대한 데이터를 수집하는 저장부; 측정 대상 전지셀의 잔여 실링부의 폭을 주기적으로 측정하는 측정부; 및 측정된 잔여 실링부의 폭과 상기 수집된 데이터를 비교하여 측정 대상 전지셀의 벤트 발생시점을 예측하는 판정부; 를 포함한다.
상기 측정부는 상기 테라스부의 이미지 또는 영상을 촬영하는 카메라; 및 촬영된 이미지 또는 영상에서 잔여 실링부의 폭을 산출하는 산출부; 를 포함할 수 있다.
상기 측정부는 벤트 발생시점이 임박할수록 주기를 짧게 하여 잔여 실링부의 폭을 측정할 수 있다.
구체적인 예에서, 상기 데이터의 수집 및 잔여 실링부의 폭 측정은, 60℃이상의 고온에서 수행될 수 있다.
구체적인 예에서, 상기 판정부는 머신 러닝 또는 딥러닝을 통해 측정 대상 전지셀의 벤트 발생시점을 예측할 수 있다.
구체적으로, 상기 판정부는 상기 데이터로부터 잔여 실링부의 폭과 이에 따른 벤트 발생시점에 대한 상관 관계를 도출할 수 있다.
또한, 상기 판정부는 상기 상관 관계에 근거하여, 측정된 잔여 실링부의 폭에 따른 전지셀의 벤트 발생시점을 잔여 실링부 폭의 측정 주기마다 예측할 수 있다.
다른 하나의 예에서, 본 발명에 따른 전지셀의 벤트 발생시점 예측 시스템은, 상기 예측 결과를 학습하기 위한 학습부를 더 포함할 수 있다.
구체적인 예에서, 상기 학습부는 벤트 발생시점 예측을 위한 학습 데이터를 구성하고, 상기 판정부는 상기 학습 데이터로부터 잔여 실링부의 폭과 이에 따른 벤트 발생시점에 대한 상관 관계를 새롭게 도출한 후, 이로부터 측정된 잔여 실링부의 폭에 따른 전지셀의 벤트 발생시점을 예측할 수 있다.
구체적으로, 상기 학습부는 예측된 벤트 발생시점과 실제 벤트 발생시점을 대비하여 데이터의 유효성을 검증하고, 상기 저장부에 수집된 데이터에 검증 결과를 업데이트하여 학습 데이터를 구성할 수 있다.
또한, 본 발명은 전지셀의 벤트 발생시점 예측 시스템을 사용하여 전지셀의 벤트 발생시점 예측하는 방법을 제공한다.
본 발명에 따른 전지셀의 벤트 발생시점 예측 방법은, 잔여 실링부의 폭에 따른 벤트 발생시점에 대한 데이터를 수집하는 단계; 측정 대상 전지셀의 잔여 실링부의 폭을 주기적으로 측정하는 단계; 및 측정된 잔여 실링부의 폭과 상기 수집된 데이터를 비교하여 측정 대상 전지셀의 벤트 발생시점을 예측하는 단계; 를 포함한다.
구체적인 예에서, 상기 잔여 실링부의 폭을 주기적으로 측정하는 단계는, 카메라로 테라스부의 이미지 또는 영상을 촬영하고, 촬영된 이미지 또는 영상에서 잔여 실링부의 폭을 산출하는 과정을 포함할 수 있다.
구체적인 예에서, 상기 측정 대상 전지셀의 벤트 발생시점을 예측하는 단계는, 잔여 실링부의 폭과 이에 따른 벤트 발생시점에 대한 상관 관계를 도출하고, 상관 관계에 근거하여 측정된 잔여 실링부의 폭에 따른 측정 대상 전지셀의 벤트 발생시점을 주기적으로 예측하는 과정을 포함할 수 있다.
구체적인 예에서, 본 발명은 예측 결과를 학습하는 단계를 더 포함할 수 있다.
구체적인 예에서, 상기 예측 결과를 학습하는 단계는, 예측된 벤트 발생시점과 실제 벤트 발생시점을 대비하여 데이터의 유효성을 검증하고, 상기 데이터에 검증 결과를 업데이트하여 학습 데이터를 구성하는 것일 수 있다.
상기 측정 대상 전지셀의 벤트 발생시점을 예측하는 단계는, 상기 학습 데이터로부터 잔여 실링부의 폭과 이에 따른 벤트 발생시점에 대한 상관 관계를 새롭게 도출한 후, 이로부터 측정된 잔여 실링부의 폭에 따른 전지셀의 벤트 발생시점을 예측하는 것일 수 있다.
본 발명은 머신 러닝 등에 기반하여 벤트 발생시점을 예측함으로써, 자동으로 벤트 발생시점을 예측하고, 벤트 발생시점 예측의 정확성을 향상시킬 수 있다.
도 1은 일반적인 파우치형 전지셀의 형태를 나타낸 모식도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전지셀의 벤트 발생시점 예측 시스템의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 3은 잔여 실링부의 폭을 측정하는 과정을 나타낸 모식도이다.
도 4는 카메라에 의해 촬영된 이미지를 나타낸 사진이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 전지셀의 벤트 발생시점 예측 시스템의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 6은 예측 결과를 학습하는 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 7은 딥러닝에 의한 학습 방법을 나타낸 모식도이다.
이하, 본 발명에 대하여 상세히 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 특허청구범위에 사용된 용어 또는 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 층, 막, 영역, 판 등의 부분이 다른 부분 "상에" 있다고 할 경우, 이는 다른 부분 "바로 위에" 있는 경우뿐만 아니라 그 중간에 또 다른 부분이 있는 경우도 포함한다. 반대로 층, 막, 영역, 판 등의 부분이 다른 부분 "하에" 있다고 할 경우, 이는 다른 부분 "바로 아래에" 있는 경우뿐만 아니라 그 중간에 또 다른 부분이 있는 경우도 포함한다. 또한, 본 출원에서 "상에" 배치된다고 하는 것은 상부뿐 아니라 하부에 배치되는 경우도 포함하는 것일 수 있다.
이하 본 발명에 대해 자세히 설명한다.
(제1 실시형태)
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전지셀의 벤트 발생시점 예측 시스템의 구성을 나타낸 블록도이다. 도 3은 잔여 실링부의 폭을 측정하는 과정을 나타낸 모식도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명은 파우치형 전지 케이스의 적어도 일측에 실링부를 포함하는 테라스부가 형성되고, 테라스부의 끝단에 전극 리드가 인출된 전지셀의 벤트 발생시점 예측 시스템(100)에 관한 것으로, 잔여 실링부의 폭에 따른 벤트 발생시점에 대한 데이터를 수집하는 저장부(110); 측정 대상 전지셀의 잔여 실링부의 폭(w)을 주기적으로 측정하는 측정부(120); 및 측정된 잔여 실링부의 폭과 상기 수집된 데이터를 비교하여 측정 대상 전지셀의 벤트 발생시점을 예측하는 판정부(130); 를 포함한다.
본 발명은 머신 러닝 등에 기반하여 벤트 발생시점을 예측함으로써, 자동으로 벤트 발생시점을 예측하고, 벤트 발생시점 예측의 정확성을 향상시킬 수 있다.
도 1 내지 도 3을 참조하면, 본 발명은 파우치형 전지셀의 벤트 발생시점을 예측하기 위한 것이다. 앞서 설명한 바와 같이, 파우치형 전지셀은 파우치형 전지 케이스(10) 내에 전극 조립체(20)가 수납되고, 전지 케이스(10)의 양측 단부에 전극 리드(30)가 인출되며, 전지 케이스의 외주변에는 실링부(11a)가 형성된 구조이다. 이 때, 전극 조립체가 수납된 공간과 전지 케이스 단부 사이의 공간인 테라스부(11)에는 실링부(11a) 및 실링부와 수납 공간 사이에 빈 공간 형태의 가스 포켓부(11b)가 형성된다.
상기 전극 리드(30)는 양극 리드 및 음극 리드를 포함하는데, 양극 리드및 음극 리드는 도 1 및 도 3에 도시된 바와 같이 전지 케이스에서 서로 반대 방향으로 인출될 수 있으나, 그 구조가 이에 제한되는 것은 아니다. 상기 전극 조립체 및 이를 구성하는 요소들에 관한 내용은 통상의 기술자에게 공지되어 있는 사항이므로 자세한 설명을 생략한다.
한편, 상기 전지 케이스(10)는 전지의 포장을 위한 외장재로 사용되는 것이라면 특별히 제한되지 않으며, 원통형, 각형 또는 파우치형이 사용될 수 있으나, 상세하게는 파우치형 전지 케이스가 사용될 수 있다. 파우치형 전지 케이스는 통상적으로 알루미늄 라미네이트 시트로 이루어져 있으며, 밀봉을 위한 내부 실란트층, 물질의 침투를 방지하는 금속층, 및 케이스의 최외곽을 이루는 외부 수지층으로 구성될 수 있다. 이하 전지 케이스에 대한 구체적인 내용은 통상의 기술자에게 공지된 사항이므로 자세한 설명을 생략한다.
이 때, 고온 저장 실험 등 고온 환경에서 전지셀이 동작하게 되는 경우 전지셀 내부에서 많은 양의 가스가 발생하게 되며, 이러한 가스는 가스 포켓부(11b)에 포집된다. 그러나 가스의 양이 지나치게 증가할 경우 실링부(11a)의 실링이 파괴되면서 내부의 가스가 밖으로 배출되는 벤트 현상이 발생하게 된다. 이 때, 벤트 현상이 일시에 발생하는 것이 아니라, 내부의 압력이 증가함에 따라 잔여 실링부의 폭(w)이 점차 감소하게 되고, 내부 압력이 임계치를 벗어나게 될 경우 실링이 파괴되면서 벤트 현상이 발생하게 된다. 여기서 잔여 실링부의 폭이란 전지셀 내부의 압력이 증가함에 따라 실링부 사이 실링(열융착)된 부분이 서서히 뜯어져 나가면서 남은 실링된 부분의 폭(w)을 의미한다. 본 발명은 다수의 데이터로부터 실제 벤트 현상이 발생할 때까지 기다릴 필요 없이 측정된 잔여 실링부의 폭에 따른 전지셀의 벤트 발생시점을 예측할 수 있다.
상기 다수의 데이터는 잔여 실링부의 폭에 따른 벤트 발생시점에 대한 데이터로, 저장부(110)에 저장된다. 저장부(110)는 다수의 전지셀에 대해 벤트 발생시점을 예측 및 측정하는 과정에서 촬영된 이미지, 잔여 실링부의 폭 수치 및 벤트 발생시점이 축적되어 빅데이터로 구성될 수 있다. 여기서, 벤트 발생시점은 잔여 실링부의 측정 이후 벤트 발생까지 소요되는 시간으로 정의될 수 있다. 이 때, 상기 저장부(110)는 상기 데이터들을 저장 및 관리하는 DB를 포함할 수 있으며, 이는 후술하는 학습부에서 학습 데이터 구성을 위한 기초 자료로 활용될 수 있다. 이 때, 상기 데이터는 전지셀의 규격 및 실험 조건에 따라 분류되어 저장될 수 있다.
측정부(120)는 측정 대상 전지셀(1)의 잔여 실링부의 폭을 측정한다. 구체적으로, 상기 측정부(120)는 상기 테라스부의 이미지 또는 영상을 촬영하는 카메라(121); 및 촬영된 이미지 또는 영상에서 잔여 실링부의 폭을 산출하는 산출부(122); 를 포함할 수 있다.
도 3을 도 1과 함께 참조하면, 상기 테라스부(11)의 이미지 또는 영상의 촬영은 전지셀(1)을 지그(123)에 마운팅한 상태에서 수행될 수 있다. 상기 지그(123)는 적어도 한 개의 전지셀(1)이 마운팅될 수 있으며, 테라스부의 이미지 또는 영상을 촬영하기 용이하도록 전지셀(1)을 고정하는 역할을 한다. 도 3에는 한 개의 전지셀(1)이 지그(123)에 마운팅되는 것으로 도시하였으나 도 4와 같이 2개 이상의 전지셀(1)이 동시에 장착된 상태에서 촬영될 수 있다. 또한, 상기 지그(123)에는 테라스부(11)의 이미지가 용이하게 촬영되고, 가스 포켓부(11b)에 가스의 포집이 용이하도록 전지셀(1)이 지면에 수직인 방향으로 장착될 수 있다. 아울러, 상기 지그(123)는 그 형상에 특별한 제한은 없으나, 전지셀의 벤트에 영향을 주지 않도록 전지셀과 지그(123)와의 접촉 면적은 최소로 되는 것이 바람직하다. 전극 리드(30)에는 도 4와 같이 단락 방지를 위해 캡을 씌우는 것이 바람직하다.
한편, 상기 카메라(121)는 이미지 또는 영상을 촬영할 수 있으면 그 종류에 특별한 제한은 없으며, 예를 들어 CCD 카메라 등을 사용할 수 있다.
그 외에, 상기 측정부(120)는 촬영된 이미지를 화상 데이터로 표시하는 디스플레이 장치(미도시)를 더 포함할 수 있다.
도 4는 카메라에 의해 촬영된 이미지를 나타낸 사진이다.
도 4에 나타난 바와 같이, 카메라(121)에 의해 촬영된 이미지는 상기 디스플레이 장치에 의해 화상으로 표시된다. 표시된 이미지는 산출부(122)에 의해 잔여 실링부의 폭(w)이 측정된다. 상기 산출부(122)는 통상의 컴퓨팅 장치일 수 있다.
이 때, 디스플레이 장치는 상기 이미지 상에 일정한 크기의 격자 형태로 형성된 눈금을 표시하며, 산출부(122)는 상기 이미지에서 도 4에 도시된 바와 같이 잔여 실링부에 해당하는 부분의 폭을 눈금과 대조하여 계산할 수 있다. 도 4의 경우 잔여 실링부의 폭은 8.7mm로 계산됨을 알 수 있다.
이와 같은 과정은 전지셀의 벤트 발생 시까지 주기적으로 수행되면서, 잔여 실링부의 폭에 따른 벤트 발생시점을 기록한 데이터가 저장부(110)에 저장될 수 있다. 이 때, 전지셀 내부의 가스 발생에 따라 잔여 실링부의 폭이 점차 감소하게 되는데, 상기 측정부(120)는 벤트 발생시점이 임박할수록, 즉 잔여 실링부의 폭이 감소할수록 그 주기를 짧게 하여 잔여 실링부의 폭을 측정하게 된다. 이는 잔여 실링부의 폭이 감소할수록 파우치 사이의 접착력이 감소하여 분리가 가속되기 때문이다. 이 때문에 측정 주기를 짧게 하여 벤트 시점을 정확히 포착할 수 있는 것이다.
한편, 이와 같은 전지셀의 벤팅 현상은 고온 저장 실험과 같이 전지셀이 고온 환경에 놓였을 때 발생할 확률이 높으므로, 상기 데이터의 수집 및 잔여 실링부의 폭 측정은 고온에서 수행될 수 있으며, 구체적으로 60℃ 이상의 고온에서 수행될 수 있다.
측정부(120)에서 측정된 결과는 저장부(110)에 전송된 후 저장되어 데이터의 일부로 구성될 수 있다.
잔여 실링부의 폭이 측정되면, 이로부터 전지셀의 벤트 시점이 예측된다. 상기 판정부(130)는 컴퓨팅 장치에서 수행될 수 있으며, 머신 러닝 또는 딥러닝을 통해 측정 대상 전지셀의 벤트 발생시점을 자동으로 예측하는바, 예측의 정확성이 향상될 수 있다.
구체적으로, 상기 판정부(130)는 상기 데이터, 다시 말해 잔여 실링부의 폭에 따른 벤트 발생시점에 대한 데이터로부터 잔여 실링부의 폭과 이에 따른 벤트 발생시점에 대한 상관 관계를 도출할 수 있다. 잔여 실링부의 폭과 이에 따른 벤트 발생시점에 대한 상관 관계란 잔여 실링부 폭 측정값에 대한 벤트 발생시점(벤트까지 소요되는 시간)이 나타내는 경향성을 의미한다. 예를 들어, 상기 잔여 실링부의 폭과 이에 따른 벤트 발생시점에 대한 상관 관계를 하나의 식으로 나타낼 수 있으며, 이는 회귀 분석에 의해 수행될 수 있다. 이를 통해, 잔여 실링부의 폭을 독립변수로 설정하고, 벤트 발생시점을 종속변수로 설정한 후 데이터를 적절히 반영하는 관계식이 도출될 수 있다. 상기 관계식은 일차 함수, 이차 함수, 그 밖의 다항함수, 지수함수, 로그함수 등 다양한 형태를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 벤트 발생시점이 잔여 실링부의 폭에 대하여 일차 함수의 관계가 있을 경우, 관계식은 하기와 같이 표현될 수 있다.
y = ax + b …(1)
(상기 식 (1)에서, x는 잔여 실링부의 폭(mm)이고, y는 잔여 실링부의 폭 측정 이후 벤트 발생 때까지 소요된 시간(h), a 및 b는 상수)
이와 같이 잔여 실링부의 폭과 벤트 발생시점 사이의 관계를 수식으로 도식화함으로써, 잔여 실링부의 폭만 측정되면 이에 따른 벤트 발생시점이 자동으로 예측될 수 있다.
잔여 실링부의 폭과 이에 따른 벤트 발생시점에 대한 상관 관계가 도출되면, 상기 판정부(130)는 상기 상기 상관 관계에 근거하여, 측정된 잔여 실링부의 폭에 따른 전지셀의 벤트 발생시점을 잔여 실링부 폭을 예측할 수 있다. 상관 관계가 상기와 같은 수식으로 도출된 경우, 측정된 잔여 실링부의 폭을 수식에 대입하여 벤트 시점을 예측할 수 있다. 측정부(120)가 잔여 실링부의 폭을 일정 주기로 예측하므로, 판정부(130) 또한 전지셀의 벤트 발생시점을 잔여 실링부 폭의 측정 주기마다 예측할 수 있다.
상술한 과정들은 전지셀의 벤트가 발생하는 시점까지 자동으로 반복 수행된다. 즉, 본 발명에 따른 전지셀의 벤트 발셍시점 예측 시스템은, 잔여 실링부의 폭을 측정하고, 이를 기 저장된 데이터와 비교하여 벤트 발생시점을 예측하며, 벤트가 발생하지 않은 경우 다시 일정 주기로 잔여 실링부의 폭을 측정하는 과정을 반복할 수 있다. 이러한 방법을 통해 사람이 육안으로 확인하여 실험한 경우에 비해 정확성을 향상시킬 수 있고, 벤트 발생 순간을 정확히 포착할 수 있는 것이다.
(제2 실시형태)
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 전지셀의 벤트 발생시점 예측 시스템의 구성을 나타낸 블록도이며, 도 6은 예측 결과를 학습하는 과정을 나타낸 흐름도이다. 도 7은 딥러닝에 의한 학습 방법을 나타낸 모식도이다.
도 5를 참조하면, 전지셀의 벤트 발생시점 예측 시스템(200)은 상기 예측 결과를 학습하기 위한 학습부(140)를 더 포함할 수 있다. 본 발명에서, 상기 학습부는 산출부 및 판정부와 비교했을 때 편의상 그 역할을 구분해 놓은 것이며, 산출부 및 판정부와 마찬가지로 컴퓨팅 장치로 구성되고, 산출부 및 판정부 등과 동일한 장치에서 수행될 수 있다. 본 발명은 머신 러닝 또는 딥 러닝을 통해 예측 결과가 정확하거나 부정확한 경우에 이를 반영함으로써 예측의 정확성을 더욱 향상시킬 수 있다.
도 5를 도 6과 함께 참조하면, 상기 학습부(140)는 벤트 발생시점 예측을 위한 학습 데이터를 구성할 수 있다. 상기 학습 데이터는 저장부에 기 저장된 데이터에 새롭게 측정된 결과를 업데이트하여 구성될 수 있다. 먼저, 상기 학습부(140)는 예측된 벤트 발생시점과 실제 벤트 발생시점을 대비하여 데이터의 유효성을 검증한다. 예측된 벤트 발생시점과 실제 벤트 발생시점이 일치할 경우, 데이터가 유효한 것으로 판단하여 이를 저장부(110)에 기록하게 된다. 만약 예측된 벤트 발생시점과 실제 벤트 발생시점이 불일치하는 경우, 저장부(110)에 저장된 데이터를 수정 및 업데이트한다. 이 때, 저장된 데이터와 함께 입력되는 실험 조건(전지셀의 온도 등)을 함께 고려하여, 데이터가 불일치하게 된 이유를 분석할 수 있다. 학습부는 상기 저장부(110)에 검증 결과를 업데이트하여 학습 데이터를 구성하게 된다. 이와 같이 학습부(140)는 머신 러닝을 통해 보다 정확한 데이터를 도출할 수 있다.
나아가, 상기 학습부(140)의 학습 데이터 구성 및 데이터의 학습을 딥러닝에 의해 수행하는 경우, 상기 학습부(140)는 심층신경망으로 구성될 수 있다.
심층신경망(Deep Neural Network, DNN)은, 학습된 데이터를 기반으로 입력받은 데이터를 분류하는 딥러닝(Machine Learning)의 모델 중 하나로서, 하나 이상의 컴퓨터 내에 하나 이상의 레이어(Layer)를 구축하여 복수의 데이터를 바탕으로 판단을 수행하는 시스템 또는 네트워크를 의미한다
도 7을 참조하면, 심층신경망은 입력 레이어(input layer, 141), 하나 이상의 히든 레이어(hidden layer,142) 및 출력 레이어(output layer, 143)로 구성될 수 있다.
입력 레이어(141)에는 상기 학습 데이터가 입력되고, 히든 레이어와 출력 레이어를 통해 계산된 결과 값을 실제 값과 비교하여, 가중치의 값을 역으로 업데이트한다. 모든 학습이 끝난 뒤에, 예측이 필요한 정보를 입력하여 결과 값을 얻을 수 있다.
히든 레이어(142)는 컨볼루션 레이어(convolution layer), 풀링 레이어(pooling layer) 및 완전 연결 레이어(fully connected layer)를 포함할 수 있다. 여기서, 컨볼루션 레이어는, 입력 레이어에 입력된 이미지에 대해 특징맵을 추출하고 컨볼루션 연산을 수행할 수 있다. 풀링 레이어는 컨볼루션 레이어와 연결되어 컨볼루션 레이어의 출력에 대한 서브 샘플링을 수행할 수 있다. 완전 연결 레이어는 풀링 레이어와 연결되어 서브 샘플링 된 풀링 레이어의 출력을 학습하여 출력 레이어(323)에 출력될 카테고리에 따라 학습할 수 있다.
한편, 심층신경망을 이루는 각 층의 연결 구조는 공지의 알고리즘을 적절히 선택하여 형성될 수 있으며, 예를 들어, 나선형 신경망(Convolutional Neural Network; CNN) 구조 또는 순환형 신경망(Recurrent Neural Network; RNN) 구조로 형성될 수 있다.
이러한 심층신경망은 하나의 컴퓨터 내에서 구현될 수도 있고, 복수의 컴퓨터가 연결되어 네트워크망을 통해 구현될 수도 있다.
상기 학습부(140)는 업데이트된 학습 데이터를 심층신경망 상의 입력 레이어(141)에 입력한다. 입력된 학습 데이터는 히든 레이어(142)를 거쳐 출력 레이어(143)에서 최종적인 아웃풋으로 출력된다. 상기 학습부는 예측 결과의 유효성 검증 결과에 따른 가중치를 업데이트함으로써 새롭게 업데이트된 학습 데이터를 학습할 수 있다.
데이터의 학습이 완료되면, 상기 판정부(130)는 상기 학습된 데이터로부터 잔여 실링부의 폭과 이에 따른 벤트 발생시점에 대한 상관 관계를 새롭게 도출한 후, 이로부터 측정된 잔여 실링부의 폭에 따른 전지셀의 벤트 발생시점을 예측하게 된다. 이후 예측 결과에 대한 유효성을 검증하고, 이를 반영하는 과정이 반복 수행되어, 예측 결과의 정확성을 더욱 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명은 앞서 설명한 바와 같은 전지셀의 벤트 발생시점을 사용하여 전지셀의 벤트 발생시점을 예측하는 방법을 제공한다.
구체적으로, 상기 전지셀의 벤트 발생시점 예측 방법은 잔여 실링부의 폭에 따른 벤트 발생시점에 대한 데이터를 수집하는 단계; 측정 대상 전지셀의 잔여 실링부의 폭을 주기적으로 측정하는 단계; 및 측정된 잔여 실링부의 폭과 상기 수집된 데이터를 비교하여 측정 대상 전지셀의 벤트 발생시점을 예측하는 단계; 를 포함할 수 있다.
상기 데이터를 수집하는 단계에서는 저장부에 다수의 전지셀에 대해 벤트 발생시점을 예측 및 측정하는 과정에서 촬영된 이미지, 잔여 실링부의 폭 수치 및 벤트 발생시점이 축적될 수 있다.
상기 잔여 실링부의 폭을 주기적으로 측정하는 단계는, 카메라로 테라스부의 이미지 또는 영상을 촬영하고, 촬영된 이미지 또는 영상에서 잔여 실링부의 폭을 산출하는 과정을 포함할 수 있다. 상기 촬영 과정은 전지셀을 지그에 마운팅한 상태에서 수행될 수 있다. 촬영된 이미지가 디스플레이 장치 상에 표시된 상태에서 잔여 실링부의 폭이 측정될 수 있다.
잔여 실링부의 폭 측정은 전지셀의 벤트 발생 시까지 주기적으로 수행되면서, 잔여 실링부의 폭에 따른 벤트 발생시점을 기록한 데이터가 저장부에 저장될 수 있다. 이 때 벤트 발생시점이 임박할수록 그 주기를 짧게 하여 잔여 실링부의 폭을 측정할 수 있다. 또한, 상기 과정은 60℃ 이상의 고온에서 수행될 수 있다.
한편, 상기 측정 대상 전지셀의 벤트 발생시점을 예측하는 단계는, 머신 러닝 또는 딥러닝에 의해 수행될 수 있으며, 잔여 실링부의 폭과 이에 따른 벤트 발생시점에 대한 상관 관계를 도출하고, 상관 관계에 근거하여 측정된 잔여 실링부의 폭에 따른 측정 대상 전지셀의 벤트 발생시점을 주기적으로 예측하는 과정을 포함할 수 있다. 상기 상관 관계 도출은 회귀 분석에 의해 수행될 수 있으며, 구체적인 방법은 전술한 바와 같다.
또한, 본 발명에 따른 전지셀의 벤트 발생시점 예측 방법은 예측 결과를 학습하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 예측 결과를 학습하는 단계는, 예측된 벤트 발생시점과 실제 벤트 발생시점을 대비하여 데이터의 유효성을 검증하고, 상기 데이터에 검증 결과를 업데이트하여 학습 데이터를 구성하는 과정을 포함할 수 있다.
이후, 상기 학습 데이터로부터 잔여 실링부의 폭과 이에 따른 벤트 발생시점에 대한 상관 관계를 새롭게 도출한 후, 이로부터 측정된 잔여 실링부의 폭에 따른 전지셀의 벤트 발생시점이 예측될 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
한편, 본 명세서에서 상, 하, 좌, 우, 전, 후와 같은 방향을 나타내는 용어가 사용되었으나, 이러한 용어들은 설명의 편의를 위한 것일 뿐, 대상이 되는 사물의 위치나 관측자의 위치 등에 따라 달라질 수 있음은 자명하다.
1: 전지셀
10: 전지 케이스
11: 테라스부
11a: 실링부
11b: 가스 포켓부
20: 전극 조립체
30: 전극 리드
100: 벤트 발생시점 예측 시스템
110: 저장부
120: 측정부
121: 카메라
122: 산출부
123: 지그
130: 판정부
140: 학습부
141: 입력 레이어
142: 히든 레이어
143: 출력 레이어

Claims (16)

  1. 파우치형 전지 케이스의 적어도 일측에 실링부를 포함하는 테라스부가 형성되고, 테라스부의 끝단에 전극 리드가 인출된 전지셀의 벤트 발생시점 예측 시스템에 있어서,
    잔여 실링부의 폭에 따른 벤트 발생시점에 대한 데이터를 수집하는 저장부;
    측정 대상 전지셀의 잔여 실링부의 폭을 주기적으로 측정하는 측정부; 및
    측정된 잔여 실링부의 폭과 상기 수집된 데이터를 비교하여 측정 대상 전지셀의 벤트 발생시점을 예측하는 판정부; 를 포함하는 전지셀의 벤트 발생시점 예측 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 측정부는 상기 테라스부의 이미지 또는 영상을 촬영하는 카메라; 및
    촬영된 이미지 또는 영상에서 잔여 실링부의 폭을 산출하는 산출부; 를 포함하는 전지셀의 벤트 발생시점 예측 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 측정부는 벤트 발생시점이 임박할수록 주기를 짧게 하여 잔여 실링부의 폭을 측정하는 전지셀의 벤트 발생시점 예측 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 데이터의 수집 및 잔여 실링부의 폭 측정은,
    60℃ 이상의 고온에서 수행되는 전지셀의 벤트 발생시점 예측 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 판정부는 머신 러닝 또는 딥러닝을 통해 측정 대상 전지셀의 벤트 발생시점을 예측하는 전지셀의 벤트 발생시점 예측 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 판정부는 상기 데이터로부터 잔여 실링부의 폭과 이에 따른 벤트 발생시점에 대한 상관 관계를 도출하는 전지셀의 벤트 발생시점 예측 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 판정부는 상기 상관 관계에 근거하여, 측정된 잔여 실링부의 폭에 따른 전지셀의 벤트 발생시점을 잔여 실링부 폭의 측정 주기마다 예측하는 전지셀의 벤트 발생시점 예측 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 예측 결과를 학습하기 위한 학습부를 더 포함하는 전지셀의 벤트 발생시점 예측 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 학습부는 벤트 발생시점 예측을 위한 학습 데이터를 구성하고,
    상기 판정부는 상기 학습 데이터로부터 잔여 실링부의 폭과 이에 따른 벤트 발생시점에 대한 상관 관계를 새롭게 도출한 후, 이로부터 측정된 잔여 실링부의 폭에 따른 전지셀의 벤트 발생시점을 예측하는 전지셀의 벤트 발생시점 예측 시스템.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 학습부는 예측된 벤트 발생시점과 실제 벤트 발생시점을 대비하여 데이터의 유효성을 검증하고,
    상기 저장부에 수집된 데이터에 검증 결과를 업데이트하여 학습 데이터를 구성하는 전지셀의 벤트 발생시점 예측 시스템.
  11. 제1항에 따른 전지셀의 벤트 발생시점 예측 시스템을 사용하여 전지셀의 벤트 발생시점을 예측하는 방법에 있어서,
    잔여 실링부의 폭에 따른 벤트 발생시점에 대한 데이터를 수집하는 단계;
    측정 대상 전지셀의 잔여 실링부의 폭을 주기적으로 측정하는 단계; 및
    측정된 잔여 실링부의 폭과 상기 수집된 데이터를 비교하여 측정 대상 전지셀의 벤트 발생시점을 예측하는 단계; 를 포함하는 전지셀의 벤트 발생시점 예측 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 잔여 실링부의 폭을 주기적으로 측정하는 단계는,
    카메라로 테라스부의 이미지 또는 영상을 촬영하고, 촬영된 이미지 또는 영상에서 잔여 실링부의 폭을 산출하는 과정을 포함하는 전지셀의 벤트 발생시점 예측 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 측정 대상 전지셀의 벤트 발생시점을 예측하는 단계는,
    잔여 실링부의 폭과 이에 따른 벤트 발생시점에 대한 상관 관계를 도출하고, 상관 관계에 근거하여 측정된 잔여 실링부의 폭에 따른 측정 대상 전지셀의 벤트 발생시점을 주기적으로 예측하는 과정을 포함하는 전지셀의 벤트 발생시점 예측 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    예측 결과를 학습하는 단계를 더 포함하는 전지셀의 벤트 발생시점 예측 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 예측 결과를 학습하는 단계는,
    예측된 벤트 발생시점과 실제 벤트 발생시점을 대비하여 데이터의 유효성을 검증하고, 상기 데이터에 검증 결과를 업데이트하여 학습 데이터를 구성하는 전지셀의 벤트 발생시점 예측 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 측정 대상 전지셀의 벤트 발생시점을 예측하는 단계는,
    상기 학습 데이터로부터 잔여 실링부의 폭과 이에 따른 벤트 발생시점에 대한 상관 관계를 새롭게 도출한 후, 이로부터 측정된 잔여 실링부의 폭에 따른 전지셀의 벤트 발생시점을 예측하는 전지셀의 벤트 발생시점 예측 방법.
KR1020210086372A 2021-07-01 2021-07-01 전지셀의 벤트 발생시점 예측 시스템 및 예측방법 KR20230005534A (ko)

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