< Previous박수인·서우창·양은주·서대화 자동차안전학회지:제14권,제1호,2022 Fig. 3 Dual V2X based system architecture Fig. 4 TCP Connection between Cloud server and OBU 호제어기로부터 나오는 신호 데이터를 WAVE와 LTE 모 듈로 동시에 정보를 취득하고 분석할 수 있는 시스템 아키 텍처를 구성하였다. Fig. 3의 (a)는 신호제어기로부터 현재 교차로 신호등 의 상태와 잔여시간 정보를 수신받아 이더넷 통신을 통해 RSU와 Cloud Server로 전송하는 단계를 나타낸다. (b)는 RSU가 신호제어기로부터 수신한 정보를 기반으로 SPaT 메시지를 생성한 뒤 WAVE 브로드캐스트를 수행하여 인 접한 거리에 있는 차량으로 정보를 전송하는 단계이다. 생 성된 SPaT 메시지는 SAE J2735에 정의된 표준 메시지 형식을 따른다. (c)는 차량 단말기가 차량의 위치 정보를 수집하여 SAE J2735의 PVD 메시지를 생성한 뒤 LTE 통신을 통해 TCP 인터페이스로 연결된 Cloud Server로 전송하는 단계이다. 그리고 Cloud Server는 차량의 위치 및 주행정보를 기반으로 교차로에 진입한 것으로 판단된 경우 SPaT 메시지를 차량 단말기로 전송한다. (d)는 Cloud Server가 각 신호교차로에 설치된 RSU 또는 신호제어기 로부터 제공받은 상태정보를 관리하는 역할을 하는 단계 를 의미한다. Cloud Server와 차량 단말기 간 통신 네트워 크 계층은 Fig. 4와 같다. 이와 같은 과정을 통해 차량 내부에 설치된 차량 단말 기는 교차로에 접근할 때 WAVE와 LTE 모듈로 데이터를 동시에 수신받을 수 있다. 구성된 OBU와 RSU, Cloud Server는 GPS 시간으로 동기화된 시간정보를 사용한다. 차량 단말기는 수신된 SPaT 메시지 내의 시간 정보를 이 용하여 WAVE와 LTE 사이의 지연시간 차이를 계산할 수 있으며 이는 4장에서 실험을 통해 다룬다. Fig. 5는 차량에 설치된 OBU의 H/W 및 S/W Layer를 나타낸 것이다. 선택적으로 통신인터페이스를 변경하여 운용되는 Hybrid 방식이 아닌 WAVE 통신과 LTE 통신 모듈을 동시에 사용할 수 있는 Dual Interface를 갖추었기 때문에 각 통신인터페이스로부터 동시에 메시지를 수신 하는 것이 가능하다. GNSS 수신기가 내부 탑재되어 있어 차량의 위치와 주행방향, 속도, GPS UTC 시간을 취득할 수 LTE 기반 차량용 V2X 통신단말에 대한 신호 교차로 C-ITS 메시지의 타이밍 데이터 최적화 기법 자동차안전학회지:제14권,제1호,2022 Fig. 5 Base device design Fig. 6 Block diagram handling received message Fig. 7 SPAT Optimization flow 있다. 그리고 SAE J2735 메시지를 처리할 수 있는 S/W 모듈을 포함하고 있기 때문에 UPER 형식으로 인코딩된 J2735 메시지 셋을 디코딩하는 것이 가능하다. Message Handler는 제안하는 응용 애플리케이션을 위한 모듈이며, GPS를 통해 현재 위치와 시간 정보를 관리하며 PVD 메시 지를 생성하여 Cloud Server로 전송할 수 있다. 그리고 각 통신 인터페이스로 수신된 J2735 메시지 중 하나인 SPaT 메시지에 대해 동기화된 시간을 바탕으로 지연시간 을 측정하고 보상하는 기능을 포함한다. User Interface 는 최상위 계층이며 사용자가 Message Handler로 처리 되는 SPaT 정보를 UI로 확인하거나 장치의 동작 설정을 변경하는 기능을 수행하는 모듈이다. 3.2. LTE Latency Compensation Algorithm RSU가 송출하는 메시지들은 SPaT를 제외하면 데이터 통신 지연시간에 민감하지 않은 정적데이터로 구성되어 있다. 대표적인 정적데이터로는 교차로의 기하구조 정보 를 담고 있는 MAP 메시지가 있으며 교차로 내의 형태가 바뀌지 않는 한 고정된 메시지를 송출하기 때문에 통신 지연에 덜 민감하다고 볼 수 있다. 반면 SPaT 메시지는 교차로 신호 잔여시간 등의 실시간 정보를 담고 있어 차량 안전 관점에서 통신 지연에 대한 중요성이 상대적으로 높 다. 따라서 본 논문에서는 RSU가 LTE로 송출한 데이터 중 SPaT를 중점적으로 다루며 통신 지연시간을 보상하기 위 한 방법을 제안한다. Fig. 6은 OBU가 V2X 메시지를 수신한 후 처리하는 프 로세스 과정을 도식화한 것이다. LTE와 WAVE로 수신받 은 V2X 메시지는 모두 J2735 표준을 따르며 UPER 포맷 으로 인코딩되어 있기 때문에 이를 사용하기 위해서는 다 시 디코딩하는 과정이 필요하다. SPaT Optimization은 S/W에서 활용 가능한 형태로 디코딩된 SPaT 메시지에 대한 시간 정확도를 높이기 위한 보상 알고리즘을 사용한 다. Optimization 된 결과물은 Massage Converter 과정 을 거쳐 사용자의 필요에 맞게 가공하여 제공된다. Fig. 7은 SPaT Optimization의 세부 흐름도이다. D(t 0 ) 는 시간 t 0 에서 생성된 SPaT 메시지를 의미하며, 데이터를 처리하는 시점( t c )보다 이전에 생성된 데이터이 다. 이는 SPaT 데이터 내에 있는 Intersection key 값과 함께 내부 메모리에 저장되며 데이터 출력이 요청될 때 불러올 수 있다. Data procedure는 특정 교차로에 대한 데이터 출력이 요청되었을 때의 시간( t c )과 저장된 교차로 신호정보( D(t 0 ) )를 가져와 timing Optimization으로 전달박수인·서우창·양은주·서대화 자동차안전학회지:제14권,제1호,2022 Fig. 8 Timing Optimization Detailed Flowchart Fig. 9 Selection of routes and intersections for actual vehicle testing 한다. timing Optimization는 current time( t c )과 D(t 0 ) 의 생성시간 차이를 계산한 뒤 current time으로 보정된 SPaT 데이터( D(t c ) )를 생성한 뒤 출력한다. Fig. 8은 SPaT Timing Optimization의 상세 흐름도이 다. 각 장치는 GPS 시간으로 동기화되어 있기 때문에 수 신한 SPaT 메시지 내에 기록된 시간정보와 시스템의 현 재 시간정보를 바탕으로 지연시간( t l )을 계산할 수 있다. t 0 는 메시지를 생성한 시간, t c 는 데이터를 수신받을 때의 시스템시간을 의미한다. (1) 이렇게 계산한 지연시간( t l )은 메시지 생성시점에서 차 량단말기로 수신되기까지의 각 구성요소별 통신지연과 처리지연(Processing delay)을 모두 포함하고 있다. 이 값은 SPaT 내에 있는 중요 동적 정보인 Movement State 필드의 값을 보상하는 데 사용한다. Movement State는 교차로 내의 현재 신호를 포함한 n 개의 신호 잔여시간 정 보 리스트를 가지고 있으며 각 구성요소 별 잔여시간은 T i 로 표현하였다. 리스트 내의 구성요소 각각에 대해 t l 값 으로 시간을 보상하는 작업을 수행하여 발생한 지연시간 만큼 보상한 SPaT 결과 데이터를 얻을 수 있다. 만약 보상된 잔여시간 값이 음수가 나온 경우, 신호 phase가 바뀌었고 다음 신호주기를 알 수 없는 상태를 의 미한다. 이 경우 신호 phase를 다음 값으로 바꾸고 잔여시 간( t i )을 unavailable을 의미하는 65535 값으로 할당하여 현재 신호상태는 표시하되 잔여시간은 알 수 없는 데이터 로 기록한다. 이러한 과정을 통해 메시지 전송과 처리 사이에서 발생 하는 다양한 지연요소를 모두 반영한 SPaT 결과 데이터 를 얻을 수 있다. 4. 실험 및 결과 4.1. 테스트 필드 제안하는 시스템의 실차 환경 테스트를 위해 세종시의 BRT(Bus Rapid Transit) 노선을 선정하였다. 이 구간은 교차로마다 신호제어기와 연계할 수 있는 RSU가 설치되 어 있고, WAVE로 전송하는 SPaT 메시지를 LTE 망으로 도 동일하게 전송 가능한 C-ITS 통신 환경이 구축되어 있다. 정확한 데이터 취득을 위해 BRT 구간 내 신호 간섭 이 적고 RSU가 설치된 교차로 3개 사이트를 선정하였으 며 Fig. 9에서 확인할 수 있다. Fig. 10은 테스트 필드 내 C-ITS 교차로 중 한 사이트 의 현장 사진이다. RSU는 신호제어기와 연결되어 있으며 취득한 정보를 기반으로 SPaT 메시지를 생성한 뒤 차량 내 OBU로 WAVE 기반 브로드캐스트를 수행한다. 그리고 LTE 기반 차량용 V2X 통신단말에 대한 신호 교차로 C-ITS 메시지의 타이밍 데이터 최적화 기법 자동차안전학회지:제14권,제1호,2022 Fig. 10 C-ITS intersection environment in the test field Fig. 11 OBU installation environment Table 1 OBU Specifications WAVE Support IEEE 1609, IEEE 802.11p Modulation : OFDM Frequency band : 5.850 ~ 5.925 MHz Channel bandwidth : 10MHz Data rates : 3,4.5,6,9,12,18,24,27 Mbps TX output power : 0 ~ +23 dBm RX sensitivity : -98dBm at 3Mbps Support channel switching (IEEE1609.4) LTE Support WCDMA/HSPA+ band : B1 Support LTE band : B1/3/5 Category : Cat.4 (DL:150Mbps/UL:50Mbps) Bandwidth : 1.4 ~ 20 MHz 2 x 2 downlink single user-MIMO TX output power : -39 ~ +22.5 dBm RX sensitivity : -93dBm at 20MHz QPSK OSLinux Application Processor i.MX6 Quad 32bit RAMDDR3 2GB Flash Memory EMMC 32GB GNSSUblox M8T GNSS Receiver Ethernet100Mbps 2 Port PowerDC 12V 필드테스트 구간 내에는 V2X Cloud Server가 동작하고 있어 차량단말기와 RSU가 송출하는 데이터를 수집할 수 있다. Cloud Server는 LTE로 접속된 OBU가 교차로에 진 입할 때 SPaT 메시지를 차량단말기로 전송한다. 이 테스 트 환경에서 설정된 교차로 진입 판단조건은 교차로 중심 점 기준 반경 500m 이내이며 이 조건에 해당할 경우 LTE 통신으로 SPaT 데이터를 수신받을 수 있다. 주요 테스트 항목은 V2X 통신방법과 지연시간 보상 알고 리즘 적용 유무에 따른 데이터 지연시간 비교이며, 정확한 시간 비교를 위해 주행 테스트 시점의 OBU, RSU, Cloud Server의 시간을 GPS 시간을 이용해 동기화하였다. OBU 를 설치한 차량을 지정된 노선을 따라 주행시킨 뒤 WAVE 와 LTE로 SPaT 메시지를 취득하였고, 커버리지 비교를 위해 수신받은 시점의 차량 GPS 위치정보도 함께 저장하 였다. 4.2. 실험 환경 및 실험 장비 스펙 주행에 사용된 차량은 BRT 노선을 주행하는 버스이며 차량 내에 OBU를 설치하여 실험을 진행하였다. Fig. 11과 같이 데이터 수신을 위해 버스 전면 상단에 WAVE 안테나 와 LTE 안테나, GPS 안테나를 장착하였고 설치 높이는 3.4m이다. 설치 높이가 일반 차량보다 높기 때문에 장애 물에 의한 수신률 측정 오차를 어느정도 줄일 수 있다. 설치한 OBU 장치는 LTE 통신과 WAVE 통신을 모두 지원하며 GNSS 수신기를 포함하고 있다. GNSS 수신기 를 통해 현재 차량의 위치와 GPS 시간을 취득하고, 이를 통해 LTE 통신인터페이스로 신호정보서비스 Cloud Server 와 연결이 유지된 상태로 동작한다. OBU는 100msec 주 기로 위치 정보를 Cloud Server로 전송하고, Cloud Server 는 수신한 차량의 위치를 기준으로 반경 500m에 해당하 는 SPaT 메시지를 신호교차로 별로 100ms 주기로 제공 한다. WAVE 메시지는 RSU에서 브로드캐스트한 데이터 를 WAVE Antenna를 통해 OBU가 직접 수신하였다. 실험 에 사용한 OBU의 주요 스펙은 Table 1과 같다. 4.3. 통신 방식에 따른 서비스 커버리지 비교 통신 방식에 따른 데이터 수신 커버리지를 비교하기 위 해 테스트 필드 내의 3개의 교차로에 대해 주행 실험을 박수인·서우창·양은주·서대화 자동차안전학회지:제14권,제1호,2022 Fig. 12 Comparisons of data coverage at intersection Fig. 13 WAVE communication latency with RTT test Fig. 14 LTE communication latency with RTT test 진행하였다. 교차로에 설치된 RSU는 인접한 OBU 장치로 WAVE와 LTE로 메시지를 전송할 수 있다. OBU가 설치 된 차량이 교차로를 통과하여 주행할 때 메시지를 수신받 은 위치를 기록하였고 그 결과는 Fig. 12와 같다. WAVE 통신 커버리지가 가장 짧은 곳은 180m, 가장 긴 곳은 560m로 측정되었다. 커버리지가 짧게 나온 원인 으로는 장애물이나 도로 구조물에 의해 안테나 가림 현상 이 발생해 수신 강도가 약해진 것을 들 수 있다. WAVE 방식은 통신 환경에 의해 통신 성능이 저하될 수 있는 요 소가 있기 때문에 설치와 운영에 조금 더 주의할 필요가 있다. 이에 반해 LTE 방식은 통신커버리지가 대부분 500m 로 일정하게 유지되는 것을 볼 수 있다. Cloud Server에서 차량단말기의 교차로 진입 여부를 판단하는 조건을 500m 으로 설정한 점을 미루어 봤을 때 사전에 설정한 서비스 지역 내에서 누락되는 패킷 없이 차량 단말로 데이터를 보내준 것으로 볼 수 있다. LTE 통신 음영구역이 없다면 LTE 방식은 설치장소, 주변 구조물 등 통신환경의 영향을 비교적 덜 받으며 WAVE 대비 안정적인 데이터 통신 커버 리지를 제공할 수 있음을 확인할 수 있다. 4.4. 통신 방식에 따른 레이턴시 비교 선정한 필드테스트 환경에서 RTT(Round Trip Time) 테스트를 통해 WAVE와 LTE의 통신의 레이턴시를 비교 하였고 Fig. 13~14를 통해 확인할 수 있다. 100,000회 이상 기록된 데이터를 통해 분석한 결과 WAVE는 평균 5.860ms, LTE는 103.998ms로 측정됬다. 이는 왕복 응답 시간을 측정한 수치이므로 단방향 전송 속도를 2.930ms, 51.999ms로 구할 수 있다.LTE 기반 차량용 V2X 통신단말에 대한 신호 교차로 C-ITS 메시지의 타이밍 데이터 최적화 기법 자동차안전학회지:제14권,제1호,2022 Fig. 15 WAVE SPAT timing interval at the first intersection Fig. 16 WAVE SPAT timing interval at the second intersectionFig. 17 WAVE SPAT timing interval at the third intersection 4.5. Timing Optimization 결과 이번 절에서는 테스트 필드 환경에서 메시지 전송 성능 에 관여하는 모든 요소를 고려한 레이턴시를 측정한 뒤 이 를 보정한 결과를 테스트하였다. Timing Optimization에 서 보상하는 지연시간에는 메시지 생성에서 데이터 수신 및 출력까지 소요되는 모든 요소가 포함된다. Fig. 15~17 은 OBU가 같은 시점에 수신한 데이터에 대해 WAVE와 LTE방식에 따른 SPaT의 신호 잔여시간 차이를 보여준 다. 그리고 하단의 그림은 제안한 알고리즘을 적용했을 때 의 결과이다. Timing Optimization은 실제 통신지연이 발생하더라도 수신받은 SPaT 메시지를 현재시간에 해당하는 데이터로 보정하는 기능을 수행한다. WAVE로부터 수신받은 SPaT 메시지의 신호잔여시간과 LTE로 수신받은 SPaT 메시지 의 신호잔여시간의 차이값을 비교하여 동일 시점에서의 신호 인식 딜레이를 비교할 수 있다. 효과를 검증하기 위 해 LTE로 수신받은 SPaT 메시지를 현재 시간으로 보정 할 시 신호잔여시간의 차이가 실제로 유의미하게 줄어드 는지 실제 테스트필드에서의 실험을 통해 분석하였다. 테스트필드 세 교차로에 대한 메시지 보정 전후에 대한 지연시간 차이를 비교한 결과는 Table 2와 같다. SPaT 메시지 내의 신호타이밍을 보정하기 전에는 동일 시점에 수신받은 LTE 메시지가 WAVE 보다 평균 200ms 이상 느린 것을 확인하였다. Timing Optimization을 적용한 후에 는 WAVE와 LTE 간 차이가 줄어드는 것을 확인할 수 있다. 박수인·서우창·양은주·서대화 자동차안전학회지:제14권,제1호,2022 Table 2 Message interval between WAVE and LTE Before timing optimization IntersectionAVR (ms)STDEV 1296.24781.102 2243.431143.642 3201.03479.156 After timing optimization IntersectionAVR (ms)STDEV 1-20.26372.062 244.82389.909 379.15667.141 LTE로 수신받은 SPaT 메시지에 대해 timing optimization 을 수행한 경우 WAVE로 수신받은 SPAT 메시지와의 평균 지연시간 차이가 각각 -20.263ms, 44.823ms, 79,156ms 로 나타났다. 메시지의 지연이 발생하더라도 timestamp 로 현재 시간에 맞는 SPaT 데이터로 보정하여 통신 방법 에 따른 신호 인식 성능 차이를 줄일 수 있음을 보여준다. 5. 결 론 실제 테스트필드에서의 실험을 통해 WAVE와 LTE의 성능을 통신 커버리지와 데이터 지연시간 측면에서 비교 할 수 있었다. 통신에 의한 지연을 포함한 데이터 생성, 처리 등 서비스 전반의 지연시간을 포함한 비교를 진행하 였으며 LTE가 WAVE보다 평균 200ms 이상 느린 것으로 나타났다. 제안한 시스템을 통해 LTE로 획득한 SPaT를 현재 시간에 맞는 SPaT 메시지로 보정하는 것을 테스트 하였고 WAVE와의 신호타이밍 비교를 통해 실제로는 통 신지연이 존재하더라도 데이터 처리 시 신호 지연인식을 줄이는 효과를 확인하였다. 본 논문에서 테스트한 LTE 통 신방법은 통신 기지국을 경유하는 LTE 기술을 사용하여 근거리 브로드캐스트 방식보다 커버리지가 넓은 대신 지 연시간이 긴 단점이 있었다. 실제 메시지 자체의 지연시간 을 줄이는 것은 아니지만 J2735 표준메시지 SPaT 내에 있는 필수데이터인 timestamp와 잔여시간 정보를 활용하 여 데이터를 처리하는 시점에서의 신호 인식 정확도를 높 이는 효과가 있음을 확인하였다. 후 기 본 연구는 국토교통부 교통물류연구사업의 연구비지원 (21TLRP-B146733-04)에 의해 수행되었습니다. 참고문헌 (1)F. 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Various efforts have been made to extend mileage, one of the biggest problems of the electric vehicles, and development of batteries with high energy densities has led to exponential growth in mileage and performance. However, proper thermal management is essential because these high-performance batteries are affected by continuous heat generation and can cause fires due to thermal runaway phenomena. Therefore, thermal management of the battery is studied through the optimal design of the guide vanes, while utilizing the existing battery casing to ensure the safety of the electric vehicles. A battery from T-company, one of a manufacturer of the electric vehicles, was used for the research, and the commercial CFD software, ANSYS CFX V20.2, was used for analysis. The guide vanes were derived through optimal design based on a genetic algorithm with flow analysis. The optimized guide vanes show improved heat removal performance. * 성균관대학교 기계공학과, 석사과정 ** 성균관대학교 기계공학부, 정교수 † 교신저자: yjkim@skku.edu E-mail: sjh012@g.skku.edu 1. 서 론 1886년 내연기관 자동차의 발명과 더불어 고갈성 자 원인 화석연료를 주 에너지원으로 사용하는 자동차의 개 발 및 이용이 끊임없이 이루어져 왔다. 하지만, 최근에는 환경문제의 관심과 더불어 전기 자동차와 수 소 자동차 등 친환경 자동차에 관한 관심이 전 세계적으로 커지고 있다. 그중에서도 연비와 편의성, 안전성 등 다양한 측면 에서 강점을 보이는 전기 자동차의 성장률은 더욱 증가하 고 있다. 전기 자동차의 판매량은 2020년 약 3백만대로 전체 자동차 시장의 약 4.7%를 차지하였으며, 2030년 전 체 시장의 약 48% 까지 성장할 것으로 예측된다. (1) 차세 대 운송 수단으로 주목받는 전기 자동차의 배터리는 고속 으로 연속운전되기 때문에 성능과 주행거리를 확보하기 위해 높은 에너지 밀도가 요구된다. 이러한 요건을 충족 시키기 위해 높은 에너지 밀도와 비메모리 효과, 긴 수명 등의 장점을 보이는 리튬이온(lithium-ion) 배터리가 현 재 가장 넓은 범위에서 사용되고 있다. 하지만, 리튬이온 배터리는 고열과 충격에 취약하다는 치명적인 단점이 있 기 때문에 이러한 단점을 보완하며, 성능과 안전성을 모 두 확보하기 위한 다양한 연구가 수행되었다. (2) 가스, 오 일 등 냉각 유체의 종류에 따른 배터리 셀의 열확산도를 자동차안전학회지: 제14권, 제1호, pp. 55∼61, 2022 논문접수일: 2021.12.27, 논문수정일: 2022.1.25, 게재확정일: 2022.2.2송지훈·김윤제 자동차안전학회지:제14권,제1호,2022 Fig. 1 Fire in an electric vehicle, USA (13) Table 1 Specifications of battery used in analysis Width [mm] Length [mm] Thickness [mm] Cell 105275 17 Clearance1 Fluid domain1211,106231 Fig. 2 Reverse engineering: Battery cells and pack Fig. 3 Battery cells and fluid domains for CFD analysis 분석하거나, (3) 동일한 냉각 유체를 사용하여 입구와 출구 의 위치 및 방향에 따른 방열 특성을 분석한 연구 (4) 등 냉각 유체와 채널 연구가 활발히 수행되었다. 그 외에도 phase change material(PCM)과 셀의 배열, 냉각 채널 등 배터리 방열성능 향상을 위한 다양한 관점의 연구가 수행 되었다. (5,6) 다양한 시험조건에 대한 분석이 유리한 유한 체적법의 장점을 활용하여, 셀 간격이 배터리의 열성능에 미치는 영향이 조사되었다. 특히, 다양한 시험조건에서 온도가 급감하는 레이놀즈 수를 도출하여 발표된 바 있 다. (7) 자연대류와 알루미늄 냉각판, 히트 파이프 등의 재 료를 배터리 셀의 표면에 적용하여 수치해석과 실험을 병 행한 연구도 수행되었다. 방열 효과는 히트 파이프, 알루 미늄 냉각판, 자연대류 순으로 우수하였으며, 재료의 종 류보다는 표면처리가 방열성능에 미치는 영향이 더 지배 적이었다. (8) 성능과 용량, 수명 등에서 뛰어난 강점을 보이는 리튬 이온 배터리는 열에 민감하여, 고온에 장시간 노출될 경우 Fig. 1과 같이 열 폭주 현상(thermal runway phenomenon) 으로 인한 폭발이 발생할 수 있다. 차량의 폭발은 승객의 안전성에 큰 영향을 미치며, 주행 중에 발생하는 폭발사고 는 다수의 인명피해를 초래할 수 있기 때문에 전기 자동차 배터리의 열관리는 다가오는 차세대자동차 시대에 앞서 필수적으로 해결되어야 할 과제이다. 하지만, 입출구 형상 및 크기 등에 따른 배터리 열관리 (9,10) 와 새로운 구조의 배 터리 설계 (11) 등의 연구는 부가적인 장치 및 비용이 요구된 다. 따라서, 본 연구는 실제 전기 자동차용 배터리를 역설 계하여, 기존 홴에 케이싱 내부 가이드 베인만을 추가하여 방열성능을 향상시키는 것을 목표로 수행되었다. 케이싱 내부 가이드 베인은 설계변수에 따른 반응표면을 기반으 로 유전 알고리즘에 의해 최적화되었다. 2. 모델링 생성 2.1. 해석모델 글로벌 완성차 제작업체인 T사 (12) 의 전기 자동차용 배 터리를 본 연구의 해석모델로 사용하였다. 차량은 사용 목 적에 따라 12개, 26개 등의 셀로 하나의 모듈이 구성되어 있으며, 본 연구에서는 12개의 셀을 가진 Figs. 2와 3의 배터리 모듈을 사용하였다. 수치해석적 연구를 위해 차량 의 배터리 팩을 분해하여, 0.05mm 이하의 오차를 가지는 측정 장비를 활용하여 설계하였다. 셀 표면의 돌기 및 결 합부 등 결과에 큰 영향을 미치지 않는 형상은 수정하였 다. 수정된 배터리 모듈의 구체적인 제원을 Table 1로 정유전 알고리즘을 활용한 전기 자동차 배터리 방열성능 향상을 위한 가이드 베인 최적설계 자동차안전학회지:제14권,제1호,2022 Fig. 4 Hexagonal grids generated in the battery cells and clearances Table 2 Boundary conditions for numerical analysis Inlet Volumetric flow rate 200 [CMH] Static temperature 298.15 [K] Outlet Average static pressure 0 [Pa] CellHeat flux87.9 [W/m 2 ] Guide vaneNo slip condition Turbulence modelk- standard 리하였다. 배터리의 냉각방식은 실제 배터리와 동일하게 입구에 설치된 냉각홴을 활용한 공랭식으로 가정하였다. 입출구 유동장의 길이는 완전 발달 유동을 발생시켜, 수치 해석의 안정성과 수렴성을 확보하기 위해 배터리 셀의 약 4배 길이로 확장하였다. 전체 유동장과 배터리 셀 형상은 길이를 일부 생략하여 Fig. 3에 도시하였다. 2.2. 격자생성 수치해석 기법으로 배터리 열전달 특성을 계산하기 위 해 셀과 셀 사이 1mm의 간극에 5, 15, 20, 30, 40, 50개의 격자를 비교하였다. 셀 표면의 점착조건을 고려하여 계산 된 간극 내 속도분포와 수치해석 결과를 비교하였고, 0.22 %의 오차를 가지는 20개의 격자계를 생성하였다. 효율적 인 격자 활용과 정확한 계산을 위해 배터리 셀과 간극에 육면체 격자를 생성하였다. 셀과 간극을 제외한 외부 유동 장에는 사면체 격자를 생성하여 격자 생성을 원활히 하였 고, 모든 격자의 노드를 공유하였다. 격자 의존도 검사를 근거로 전체 1,107 만개의 격자를 생성하였고, 생성된 배 터리 셀과 간극의 격자를 Fig. 4에 도시하였다. 3. 수치해석 3.1. 지배방정식 배터리 케이싱 내부 가이드 베인 적용에 따른 유동 특 성을 계산하기 위해 상용 CFD 소프트웨어인 ANSYS CFX V20.2를 사용하여 식 (1)~(2)의 연속방정식과 운동량방 정식을 계산하였다. ∇∙ (1) ∇∙ ⊗ ∇ ∇∙ (2) 여기서, 는 유체의 밀도, 는 유체의 속도를 의미한 다. 는 응력 텐서를 의미하며, 은 모멘텀 소스항을 나 타낸다. 열전달에 의한 배터리 셀 온도분포를 계산하기 위 해 에너지방정식을 사용하였다. 운동에너지와 위치에너 지가 무시된 일반적인 형태의 열에너지 방정식(thermal energy equation)은 식 (3)으로 유도된다. ∇∙ ∇∙ ∇ ∙∇ ∇ (3) 여기서, 는 총엔탈피이며, 정엔탈피 와 의 관계를 가진다. ∇∙ ∙ 는 점성력에 의한 일을 나타낸다. ∇ 는 점성소산을 나타내는 항이며, 본 연구에서는 무시하였다. 따라서, 연구에 사용된 최종 에너지방정식은 다음과 같다. (14) ∇∙ ∇∙ ∇ ∙∇ (4) 3.2. 경계조건 냉각 유체는 25°C의 공기를 이용하였으며, 실제 차량의 냉각홴 제원을 확인하여 200 cubic meter per hour(CMH)의 유량을 입구 경계조건으로 적용하였다. 출구 경계조건은 대Next >