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[ECS-2020] Identification of Lithium Plating in Lithium-Ion Batteries by Electrical and Optical Methods 논문 전문 : https://iopscience.iop.org/article/10.1149/1945-7111/ab8f5a [출처] Florian Ringbeck et al 2020 J. Electrochem. Soc. 167 090536 ※ The picture and content of this article are from the original paper. [논문요약] Identification of Lithium Plating in Lithium-Ion Batteries by Electrical and Optical Methods Electrical Stripping Measurment와 DVA에 관해 직접 하나씩 실험을 하고 셀을 Open하며, 정성적으로 노력한 것이 보이는 논문입니다. 새로운 .. 2022. 1. 10.
[MDPI-2021] Incremental Capacity Analysis as a SOH Estimation Method For LIB Modules with Series-Connected Cells 논문 전문 : https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0360544221021058 [출처] Krupp, A.; Ferg, E.; Schuldt, F.; Derendorf, K.; Agert, C. Incremental Capacity Analysis as a State of Health Estimation Method for Lithium-Ion Battery Modules with Series-Connected Cells. Batteries 2021, 7, 2. https://doi.org/10.3390/batteries7010002 ※ The picture and content of this article are from the origin.. 2022. 1. 6.
[IEEE-2015] An Online Calibration Algorithm of SOC for LiFePO4 Battery by using Characteristic Curve 논문 전문 : https://ieeexplore.ieee.org/document/7432595 [출처] C. Hou, J. Chen, J. Hu, H. Wang and S. Xu, "An online calibration algorithm of SOC for LiFePO4 battery by using characteristic curve," 2015 5th International Conference on Electric Utility Deregulation and Restructuring and Power Technologies (DRPT), 2015, pp. 2108-2112, doi: 10.1109/DRPT.2015.7432595 .https://doi.org/10.1016/j.energy.202.. 2022. 1. 3.
[Energy-2022] State of health prognostics for series battery packs : A universal deep learning method 논문 전문 : https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0360544221021058 [출처] Yunhong Che, Zhongwei Deng, Penghua Li, Xiaolin Tang, Kavian Khosravinia, Xianke Lin, Xiaosong Hu, State of health prognostics for series battery packs: A universal deep learning method,Energy,Volume 238, Part B, 2022,121857,ISSN 0360-5442, https://doi.org/10.1016/j.energy.2021.121857 ※ The picture and content o.. 2021. 12. 30.
[Hindawi-2015] Lithium-Ion Battery Cell Balancing Algorithm for Battery Management System Based on Real-Time Outlier Detection 논문 전문 : https://www.hindawi.com/journals/mpe/2015/168529/ [출처] Changhao Piao, Zhaoguang Wang, Ju Cao, Wei Zhang, Sheng Lu, "Lithium-Ion Battery Cell-Balancing Algorithm for Battery Management System Based on Real-Time Outlier Detection", Mathematical Problems in Engineering, vol. 2015, Article ID 168529, 12 pages, 2015. https://doi.org/10.1155/2015/168529https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2021.2.. 2021. 12. 27.
[python] AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'numpy' AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'numpy' Numpy에 왜 numpy array 관련 함수가 없지? 라고 생각하실 수 있습니다. 하지만, 자세히 코드를 뜯어보면 이미 numpy array인 함수를 to_numpy로 다시 또 변경하고자 할때 해당 에러가 발생합니다. to_numpy()를 하는 변수가 이미 어떤 data type인지 확인해보시면 좋습니다. https://discuss.pytorch.org/t/attributeerror-numpy-ndarray-object-has-no-attribute-numpy/42062 AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'numpy' @.. 2021. 12. 25.
[Power Sources-2021] One-shot battery degradation trajectory prediction with deep learning 논문 전문 : https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378775321005528 [출처] Weihan Li, Neil Sengupta, Philipp Dechent, David Howey, Anuradha Annaswamy, Dirk Uwe Sauer,One-shot battery degradation trajectory prediction with deep learning,Journal of Power Sources,Volume 506,2021,230024,ISSN 0378-7753, https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2021.230024. ※ The picture and content of this article ar.. 2021. 12. 23.
XAI(Explaniable AI)에 대한 간단한 이해 설명가능한 인공지능? XAI? 오해와 편견 혹자는 XAI를 한다고 광고하며, 산학과제 및 정부과제를 따가는 모습을 많이 보았습니다. 실제로는 XAI는 아무 상관없는 분야인데 말이죠 "설명가능한 인공지능"이 최근 Hot한 토픽이자 인공지능 한다고 하면 과제비를 서로 주려고 난리인 한국 학계의 냄비 특성때문이 강하기때문입니다. 설명가능한 인공지능은 제가 보기엔 정말 아무것도 아닙니다. 물론, Academic하게 다양한 기법들이 존재하지만, 적어도 실제 딥러닝을 설계하시는분들 중에서도 아주 일부 도메인에서만 사용가능합니다. 딥러닝을 직접설계해보지 않은사람들, 비전공자들은 누구나 혹할수 있는 말입니다. 딥러닝의 가장 큰 문제가 "Black Box"라는것 아니야?? 이걸 Black Box가 아니고 직접 설명가능하.. 2021. 12. 21.
[Github] Google Colab파일 Github로 push하기 개인 GPU가 없는관계로(저가 노트북만 사용), Google Colab을 자주사용하는데요 Google Colab에서 짠 코드를 Github에 올리기위한 방법을 정리해보고자합니다. 구글 코랩의 좌측 상단에 보면 "파일" 이 있는데요 여기서 "Github에 사본저장"을 클릭해주시면 됩니다. 그러면 다음과 같은 창이 뜨는데요 바로 "OK" 하면 바로 만들어놓은 Repository로 Commit이 완료됩니다. 그런데, 문제는 브랜치가 없는 하기와 같은 경우입니다. 이렇게 된 경우 아무리 OK를 누르고 반복해도 Repository에 변화가없더라구요 그래서 엄청 해매다보니.. 하기와 같은 해결책을 찾았습니다. 1. Google Colab 코드를 다운로드 후, 로컬 PC의 본인이 원하는 경로에 저장 2. cmd를 키.. 2021. 12. 21.

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