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전기 화학 임피던스 분광법을 이용한 배터리 상태 판단 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2022011214
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 전기 화학 임피던스 분광법을 이용한 배터리 상태 판단 장치 및 방법이 개시된다. 개시된 장치는, 획득된 EIS 데이터가 정상적인 EIS 데이터인지 비정상적인 EIS 데이터인지 여부를 판별하는 EIS 판별부; 상기 획득된 EIS 데이터가 정상적인 데이터일 경우, 상기 획득된 EIS 데이터에 대한 전기 화학 모델링을 수행하는 전기 화학 모델링부; 상기 전기 화학 모델링부에서 생성된 전기 화학 모델로부터 최적화 연산을 통해 제1 전기 화학 파라미터를 획득하는 최적화부; 상기 획득된 EIS 데이터가 비정상적인 데이터일 경우, 상기 비정상적인 EIS 데이터를 오토 인코더에 입력하여 제1 신경망 연산을 수행하고, 상기 제1 신경망 연산 결과 상기 오토 인코더에 내재된 잠재 변수를 획득하며, 상기 잠재 변수를 입력받아 데이터 처리 신경망을 통해 제2 신경망 연산을 수행하여 제2 전기 화학 파라미터를 출력하는 전가 화학 파라미터 출력 신경망; 상기 제1 전기 화학 파라미터 또는 상기 제2 전기 화학 파라미터 중 어느 하나를 이용하여 배터리 상태를 판단하는 배터리 상태 판단부를 포함한다. 개시된 장치 및 방법에 의하면, , 비정상적인 EIS 데이터가 획득되더라도 이에 기초하여 배터리 상태를 판단할 수 있는 장점이 있다.
Int. CL G01R 31/389 (2019.01.01) G01R 31/367 (2019.01.01) G01R 23/17 (2006.01.01) G01R 31/392 (2019.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G01R 31/389(2013.01) G01R 31/367(2013.01) G01R 23/17(2013.01) G01R 31/392(2013.01) G06N 20/00(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020200178211 (2020.12.18)
출원인 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0087810 (2022.06.27) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.12.18)
심사청구항수 4

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최정일 경기도 고양시 일산서구
2 김성윤 인천광역시 부평구
3 최윤영 경기도 고양시 덕양구
4 김경현 서울특별시 중구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 민영준 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로 ****, *층(도곡동, 차우빌딩)(맥스국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.12.18 수리 (Accepted) 1-1-2020-1378956-38
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번호 청구항
1 1
획득된 EIS 데이터가 정상적인 EIS 데이터인지 비정상적인 EIS 데이터인지 여부를 판별하는 EIS 판별부;상기 획득된 EIS 데이터가 정상적인 데이터일 경우, 상기 획득된 EIS 데이터에 대한 전기 화학 모델링을 수행하는 전기 화학 모델링부;상기 전기 화학 모델링부에서 생성된 전기 화학 모델로부터 최적화 연산을 통해 제1 전기 화학 파라미터를 획득하는 최적화부;상기 획득된 EIS 데이터가 비정상적인 데이터일 경우, 상기 비정상적인 EIS 데이터를 오토 인코더에 입력하여 제1 신경망 연산을 수행하고, 상기 제1 신경망 연산 결과 상기 오토 인코더에 내재된 잠재 변수를 획득하며, 상기 잠재 변수를 입력받아 데이터 처리 신경망을 통해 제2 신경망 연산을 수행하여 제2 전기 화학 파라미터를 출력하는 전가 화학 파라미터 출력 신경망;상기 제1 전기 화학 파라미터 또는 상기 제2 전기 화학 파라미터 중 어느 하나를 이용하여 배터리 상태를 판단하는 배터리 상태 판단부를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기 화학 임피던스 분광법을 이용한 배터리 상태 판단 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 전기 화학 파라미터 출력 신경망의 데이터 처리 신경망은 학습 시 입력된 EIS 데이터에 대한 상기 제2 신경망 연산 결과 출력되는 전기 화학 파라미터와 상기 학습 시 입력된 EIS 데이터에 대해 전기 화학 모델링 및 최적화를 통해 출력되는 전기 화학 파라미터간의 차를 손실로 입력받아 역전파하여 학습되는 것을 특징으로 하는 전기 화학 임피던스 분광법을 이용한 배터리 상태 판단 장치
3 3
획득된 EIS 데이터가 정상적인 EIS 데이터인지 비정상적인 EIS 데이터인지 여부를 판별하는 단계(a);상기 획득된 EIS 데이터가 정상적인 데이터일 경우, 상기 획득된 EIS 데이터에 대한 전기 화학 모델링을 수행하는 단계(b);상기 전기 화학 모델링부에서 생성된 전기 화학 모델로부터 최적화 연산을 통해 제1 전기 화학 파라미터를 획득하는 단계(c);상기 획득된 EIS 데이터가 비정상적인 데이터일 경우, 상기 비정상적인 EIS 데이터를 오토 인코더에 입력하여 제1 신경망 연산을 수행하고, 상기 제1 신경망 연산 결과 상기 오토 인코더에 내재된 잠재 변수를 획득하며, 상기 잠재 변수를 입력받아 데이터 처리 신경망을 통해 제2 신경망 연산을 수행하여 제2 전기 화학 파라미터를 출력하는 단계(d); 상기 제1 전기 화학 파라미터 또는 상기 제2 전기 화학 파라미터 중 어느 하나를 이용하여 배터리 상태를 단계(e)를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기 화학 임피던스 분광법을 이용한 배터리 상태 판단 방법
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제3항에 있어서,상기 단계(d)의 데이터 처리 신경망은 학습 시 입력된 EIS 데이터에 대한 상기 제2 신경망 연산 결과 출력되는 전기 화학 파라미터와 상기 학습 시 입력된 EIS 데이터에 대해 전기 화학 모델링 및 최적화를 통해 출력되는 전기 화학 파라미터간의 차를 손실로 입력받아 역전파하여 학습되는 것을 특징으로 하는 전기 화학 임피던스 분광법을 이용한 배터리 상태 판단 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.