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This paper describes a battery equivalent model’s SOC(state of charge) coefficient calibration method to improve the accuracy of the battery equivalent model. The battery SOC difference between each cells is a major factor of decreasing the battery life. BMS (battery management system) has been developed in order to reduce the inter-cell battery SOC deviation. however, since the general battery cell balancing techniques operate by measuring only the voltage of the battery cell, they can not keep up with the electrical characteristics due to variation of the internal resistance of the capacitor. In this paper, we propose the battery equivalent model’s SOC coefficient calibration algorithm : (1)choses the battery and battery model, (2)measure the battery charging and discharging characteristics, (3)extracting the resistance and the capacitor value on the simulation, following the actual battery charge and discharge characteristic curve. in this paper, we use a 3.7 V, 280 mAh and 650 mAh lithium battery. And a RC Tank based battery equivalent model is adopted. The maximum error of charging and discharging characteristic between measurement and modeling is approximately 2.13 %.

전기차 배터리 관리 시스템(Battery Management System, BMS) 데이터의 효율적인 블록체인 기록을 위해, 충전소 엣지 노드에 Merkle 트리를 활용하는 아키텍처를 제안한다. 이 구조는 엣지 노드가 다수 BMS 데이 터를 Merkle 트리로 구성하고 루트 값만 블록체인에 전송하여 데이터 전송 지연과 네트워크 부하를 줄인다. OMNeT++/INET 시뮬레이션을 통해 클라우드 직접 전송 및 엣지 개별 처리 방식과 비교한 결과, 제안 방식이 종단 간 지연, 초당 트랜잭션, 네트워크 부하 모든 면에서 우수함을 확인했다. 본 연구는 전기차 충전 인프라에서 엣지 컴퓨팅과 블록체인 결합을 통한 BMS 데이터 처리 최적화 가능성을 제시한다.

This paper proposes a novel architecture using edge nodes at EV charging stations for efficient blockchain recording of BMS data. We compare direct cloud transmission, individual edge processing, and our Merkle tree-based edge approach. Edge nodes aggregate BMS data into a Merkle tree, sending only its root to the blockchain, reducing latency and load. Simulations show our method significantly improves end-to-end delay, TPS, and network load. This highlights edge-blockchain synergy for BMS data optimization.

This study presents a standalone diagnostic device for HEV high-voltage battery packs that communicates directly with the BMS outside the vehicle and enables quantitative verification of BMS SOC and SOH outputs. The prototype, developed for a Renault CMA HEV pack, activates the BMS via the low-voltage harness, reads key variables such as SOC, SOH, cell voltage and temperature, and pack voltage and current over CAN, and safely controls the pack’s high-voltage relay. Using a pack reported as 100% SOH by the BMS, constant- current discharge at about a 0.1 C-rate was performed in the SOC range from 30% to 45%, and for 5, 10 and 15-minute segments the usable energy estimated from the BMS SOC and the rated capacity showed mean values around 1.54kWh with a coefficient of variation of approximately 2-3%. The proposed BMS-linked evaluation equipment estimates the usable capacity within a tolerance consistent with the manufacturer’s nominal specification and can serve as a practical basis and tool for second-life evaluation of used high voltage battery packs.

도시교통혼잡과 통행속도감소로 버스의 분담률은 지속적으로 감소 추세를 보이고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 각 지방자치단체는 버스운행관리시스템(BMS) 또는 버스운행정보시스템(BIS)을 구축하고 있다. 대중교통 우선정책을 시행함에 있어 사업의 전. 후 분석을 통해 효과를 검증하고 평가하는 것은 향후 효율적인 대중교통정책을 수립하는데 있어 매우 중요하다. 본 논문에서는 현재 운영중인 BMS의 자료를 기초로 사전 사후조사를 실시하여 사업을 분석, 평가하였다. 연구 결과가 향후 버스운행관리시스템 도입시 정책결정에 있어 참고자료로 활용될 것을 기대한다.

The share rate of bus mode has been decreasing continuously. To solve this problem, the local governments implement Bus Management System(BMS) or Bus Impormation System(BIS). In operating the public transportation preferential policy, it is very important to verify the effectiveness of the projects. This study performed the effectiveness of BMS through before and after study based on the field data. Moreover, this study analyzed the factors affecting to BMS. We anticipate that the results of this study would be useful reference in local government's BMS planning.

Recently, as electric vehicles operate using battery voltages, issues such as thermal run-away or fire in batteries have been reported. The primary cause of this thermal runaway is the volt-age difference between cells that occurs during charging and discharging processes. Therefore, it is essential to accurately balance the battery using a battery management system (BMS). This paper proposes an isolated balancing circuit designed to stably maintain the balance of each unit cell in a high-voltage battery pack structure. The control circuit signal is transmitted to a photo diode, and the balancing operation is controlled using signals from an optical detector. The low-voltage oper-ation control circuit is isolated from the high-voltage circuit, enabling reliable balancing even under high voltages of thousands of volts. The cell-by-cell register operation method allows simultaneous balancing of multiple cells. A balancing current of 80 mA was achieved, and within a temperature range from -20°C to 80°C, the balancing operation showed a variation within 81 mA ± 1 mA, owing to the temperature-compensated balancing mechanism of the isolation circuit. The proposed bal-ancing circuit is designed to operate at an ultra-low power of 180 μW, minimizing the battery energy consumption required for the balancing operation.

교량유지관리시스템(Bridge Management System, BMS)은 교량을 사용하면서 교량구조물이 제 기능을 발휘하도록 유지 관리를 목적으로 하는 것으로, 교량에 가해지는 충격량, 이상발생 신호 및 보수 이력 등을 기록, 정리, 분석하여 효율적이고 경제 적인 교량 유지관리가 가능하도록 하는 것을 말한다. BMS(교량유지관리시스템)는 기존 동적 계측장비에서 가장 문제시 되는 노이즈 문제를 해결하기 위하여 측정 센서에서 장비까지의 데이터 전송을 디지털로 처리하고자 한다. 디지털데이터 전송의 경 우 전송케이블 길이 및 주변상황의 영향을 거의 받지 않으므로 원본 데이터의 왜곡 없이 원거리 전송이 가능한 디지털 동적계측 기를 개발하며, 수신된 데이터를 교량유지관리 프로그램을 통해서 교량의 효율적인 유지관리가 가능하도록 교량유지관리시 스템을 개발한다.

연구목적: 본 연구에서는 제안되는 ESS 컨테이너 화재사고의 원인들에 대한 상관관계를 확인하였다. 연구방법: 이들의 개선에 필요한 컨테이너 내부의 환경개선을 통하여 컨테이너 화재사고의 저감 가능 성에 대한 조사를 시행하였다. 연구결과: 본 연구를 통해 내·외부 온도차에 발생되는 수분응결 조건의 개선과 이를 통한 BMS board의 절연 내력의 변화가 있음을 확인하였다. 연구결론: BMS Board 응결과 절연 내력저하와의 상관 관계를 확인하였다.

Purpose: In this study, we investigated the relationship between the causes of ESS container fire accidents. Method: We investigated the possibility of reducing the container fire accident by improving the air environment of the container which is necessary for improvement of these. Result: Through this study, we can be confirmed that the condensing condition of water in the air caused by the difference of internal and external temperature is improved and the dielectric strength of BMS board is reduced. Conclusion: The correlation between the BMS board condensation and the dielectric strength was confirmed.

본 연구는 현재 적용되고 있는 버스 도착 예측정보 생성 알고리즘에서 반영할 수 없었던 요소인 신호 지체시간을 고려한 버스 도착시간 예측 방법론을 제안하였다. 신호지체시간을 반영하기 위해 정류장간 통행시간을 서비스시간, 순통행시간, 신호지체시간으로 분할하였고, 신호지체시간은 교차로 도착시간과 신호운영계획(TOD)를 이용하여 추정하였다. 본 연구에서 제안한 방법론으로 도착시간을 예측할 때에 발생하는 오차 대부분이 약 ±30초 이내로 나타 났으나 일부 다소 큰 값의 오차를 발견할 수 있었는데 이러한 오차의 발생 원인은 예측 신호 주기보다 앞 신호주기에 통과했기 때문인 것으로 분석되었다. 교차로 도착시각을 관측값이 아닌 추정값을 사용하는 본 방법론의 특성상 광역버스 등의 도착시각을 예측할 수 없는 한 계가 존재한다. 실시간 위치정보를 통해 이를 개선하는 등의 향후 연구를 통해 본 방법론의 정확도를 크게 향상시킬 수 있을 것이다.

This study propose a method to predict the bus arrival time by considering the signal delay time which is an element which can not be considered in the current bus arrival prediction information generation algorithm. In order to consider the signal delay time, travel time is divided into three components: service time, cruising travel time, and signal delay time. Signal delay time was estimated using intersection arrival time and TOD. The results show that most of the errors that occurred in predicting the arrival time are within about 30 seconds. Some of the estimates have large errors due to the nature of this methodology that uses the estimated value of the intersection arrival time rather than the observation value. It is also difficult to predict the arrival time of the express buses using this method. Future studies such as improving this through real-time location information will greatly improve the accuracy of the methodology.

Purpose: This study aimed to evaluate the validity and reliability of the Korean version of the Behavioral Management Skill (K-BMS) for family caregivers of people with Alzheimer’s dementia (AD) and other types of dementia (non-AD). Methods: 258 family caregivers of people with AD and 201 family caregivers of people with non-AD were included to examine the K-BMS’s reliability and validity by psychometric tests. Item analysis, construct validity with exploratory and confirmatory factor analysis, the known-groups method, concurrent validity test with correlations testing among a visual analogue scale (VAS), single general item (SGI), and Zarit Burden Interview (ZBI), and internal consistency reliability were conducted for the psychometric tests. Results: The exploratory and confirmatory factor analysis yielded a two-factor model with 11 items. Results supported that the K-BMS was an appropriate model for both AD and non-AD groups with good convergent validity. Construct validity and reliability were established using the known-groups method and Cronbach’s ?. The concurrent validity was established with a VAS (AD: r=.22, p<.001; non-AD: r=.27, p<.001), SGI (AD: r=.30, p<.001), and ZBI (AD: r=.36, p<.001; non-AD: r=.40, p<.001). Conclusion: The K-BMS is a valid and reliable measurement to assess family caregivers’ skills to manage behavioral and psychological symptoms of dementia regardless of the type of dementia. Other scales to measure similar concepts must be developed further.

전기차 배터리 관리 시스템(BMS)은 차량 안전성과 직결되는 핵심 기술로, 실시간 센서 데이터를 기반으로 배터리 상태를 진단하고 제어한다. 그러나 기존의 중앙 집중형 데이터 관리 방식은 해킹, 위변조 등 보안 위협에 취약하다는 한계 가 있다. 이에 따라, BMS 데이터를 보다 안전하고 신뢰성 있게 처리할 수 있는 새로운 구조가 필요하다. 본 논문에서는 블록체인 기반 데이터 무결성 보장 아키텍처를 제안하고, 해시 기반 데이터 검증 및 스마트 컨트랙트(Smart Contract) 자동화를 통해 위변조 탐지 및 검증 효율성을 제고한다. 특히, 프라이빗 블록체인과 클라우드 이중 저장 구조를 통해 실시 간 검증과 저장 효율성을 동시에 달성하였다. 제안된 시스템은 OCPP 기반 충전 데이터, ISO 15118 기반 V2G 데이터 등 다양한 전기차 인프라로의 확장 가능성을 지니며, 실증 기반의 연구로 발전할 수 있는 기초를 제공한다.

Battery management systems (BMS) play a critical role in ensuring the safety and efficiency of electric vehicles, relying on real-time sensor data. However, centralized architectures currently used for BMS data management are increasingly vulnerable to hacking and data tampering, highlighting the urgent need for a secure and trustworthy data management framework. This paper proposes a blockchain-based architecture for real-time data integrity assurance in BMS. The framework employs a dual-storage structure in which hash values are recorded on a private blockchain while original data are stored in the cloud. Automated verification through smart contracts enables efficient, tamper-proof validation of the data. The architecture not only strengthens data reliability and traceability but also supports future expansion to EV infrastructure, such as OCPP-compliant charging data and ISO 15118-based V2G applications. This work offers a foundational framework for further empirical development of secure data systems in intelligent mobility.

현재 UTIS는 수도권 22개 지자체에 노변기지국 1,150개소, 차량내장치 51,000여대를 구축하여 교통정보를 수집, 제공 하고 있으나, UTIS 사업의 안정화 및 결측구간을 최소화 하기위해서는 교통정보 수집원의 확대 및 이를 통한 UTIS 교통 정보의 질 제고가 필수적이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하기 위한 방편으로 수도권에 구축되어 운영중인 BIS(Bus Information System)를 기반으로 하여 실시간으로 수집되는 BMS 데이터를 이용한 일반차량의 링크 통행시간 추정모형 개발을 통해 UTIS 결측 구간의 정보제공에 활용하고자 한다. 이를 위해 수원시(경수대로, 중부대로 구간), 안양시(흥안대로 구간)의 전용차로 여부에 따른 일부 구간을 선정하여 각각의 Case별 BMS 자료와 UTIS 교통정보와의 모형 추정 및 검증을 실시하였다. 그 결과 Case2, 4, 6, 8의 경우 UTIS 소통정보와 추정값 간의 신뢰도가 높게 나타났으며, Case 3, 5의 경우 큰 오차로 인해 UTIS 결측구간의 소통정보를 대 체하기에는 다소 무리가 있을 것으로 판단된다. 따라서 대상구간의 도로운영 조건 및 상황에 맞추어 신뢰도가 높은 모 형식을 적용 할 필요가 있다.

Now, UTIS collects and provides traffic information by building RSE 1,150(unit) and OBE about 51,000(vehicle). it's inevitable to enlarge traffic information sources which use to improve quality of UTIS traffic information for Stabilizing UTIS's service. but there are missing data sections. And, In this study as a way to overcome these problems, based on BIS (Bus information system) installed and operating in the capital area to develop normal vehicle's link transit time estimation model which is used realtime collecting BMS data, we'll utilize the model to provide missing data section's information. For these problem, we selected partial section of suwon-city, anyang-city followed by drive only way or not and conducted model estimating and verification each of BMS data and UTIS traffic information. Consequently, Case2,4,6,8 presented highly credibility between UTIS communication data and estimated value but In the Case 3,5 we determined to replace communication data of UTIS' missing data section too hard for large error. So we need to apply high credibility model formula adjusting road managing condition and the situation of object section.

현재 자동차를 포함한 에너지 저장장치 제품에는 리튬 이온 배터리가 주로 사용되고 있으며, 이를 과충전하거나, 고온 상황에 방치하는 잘못된 배터리 관리 상황 발생시 폭발 등 위험한 상황에 노출될 수 있으며, 과방전 시 배터리 불능 상황을 야기한다. 이로 인해 배터리 상태를 관리해주는 시스템이 필요하며 배터리 관리 시스템은 배터리 상태를 정확하게 인지하고 각 셀의 전압을 일정하게 유지하여 최적의 배터리 효율을 얻는 데 목적이 있다. 본 논문에서는 일반 적 리튬이온배터리에 비해 고안전성을 갖는 리튬인산철 배터리팩과 이를 관리하기 위해 Matlab Simulink 기반의 시뮬 레이션을 사용하여 셀 특성을 확인할 수 있는 RC등가회로 모델을 이용한 분석방법을 제시하고, 저전력 및 상호통신 간섭이 적은 블루투스 기반 BMS 모듈의 알고리즘을 개발하였다.

Currently, lithium-ion batteries are mainly used in energy storage equipment products including automobiles. This can be exposed to dangerous situations such as explosions in the event of incorrect battery management conditions that are overcharged or left in high temperature conditions. It also causes a situation battery cannot be used when it has been over discharged. Therefore, a system that manages the state of the battery is required. The battery management system aims to obtain optimum battery efficiency by accurately recognizing the state of the battery and keeping the voltage of each cell constant. In this paper, we develop a lithium-iron phosphate battery that has higher safety than a general lithium-ion battery. Then, in order to manage this, we try to develop the algorithm of the BMS module based on the Bluetooth communication using the MATLAB-SIMULINK.