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리튬이온 2 차전지 SOC 예측 정확도 개선 방안

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  • 발행기관
    한국경영정보학회 바로가기
  • 간행물
    한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
  • 통권
    2017년 경영정보관련 추계학술대회 (2017.12)바로가기
  • 페이지
    pp.418-420
  • 저자
    신희성, 이송하, 김태성, 김성철, 이성규
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A317376

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원문정보

초록

한국어
리튬이온 2 차 전지는 신재생/그린에너지 산업의 필수 요소이며, 최근 급속도로 진행되고 있는 전기자동차 대중화의 핵심이다. 또한 전기를 주에너지원으로 하는 선박, 비행기, 잠수정, 로봇 등 다양한 제품에 적용이 시도되고 있다. 따라서, 데이터 마이닝을 활용하여 이차전지의 SOC 를 정밀하게 예측하여 배터리 방전으로 인한 위험에 대한 경보 및 사전 예방조치를 수행할 수 있다. 이에 본 연구는 SOC 에 영향을 미치는 일반적인 요인들을 측정하고 데이터 마이닝을 활용한 SOC 예측 정확성 향상을 위한 수학적 모델링 방법이 아닌 환경적인 요인에 초점을 맞추어 제시한다.

목차

Abstract
 서론
 SOC 예측 방법
 본론
  요인 간의 특성 분석
 결론 및 향후 계획
 Acknowledgments
 참고문헌

키워드

SOC Data Mining Battery Safety

저자

  • 신희성 [ 충북대학교 정보보호경영학과, 충북대학교 보안경제연구소 ]
  • 이송하 [ 충북대학교 경영정보학과, 충북대학교 보안경제연구소 ] 교신저자
  • 김태성 [ 충북대학교 경영정보학과, 충북대학교 보안경제연구소 ] 교신저자
  • 김성철 [ ㈜티움리서치 ]
  • 이성규 [ ㈜티움리서치 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
  • 설립연도
    1989
  • 분야
    사회과학>경영학
  • 소개
    이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.

간행물

  • 간행물명
    한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    1990~2025
  • 십진분류
    KDC 325 DDC 658

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