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사물인터넷 기반 블렌더 제어 및 알람 서비스를 위한 애플리케이션 개발
권동욱(Donguk Kwon),임완수(Wansu Lim) 대한전자공학회 2016 전자공학회논문지 Vol.53 No.12
사물인터넷 (Internet of Things, IoT)은 디바이스들이 직접 통신을 하여 서로의 정보를 공유하는 네트워크 기술이며, 최근 다양한 산업에 응용되고 있다. 특히 가전기기와 사물인터넷의 융합은 소비자에게 신속하고 편리한 접근성을 제공하여 신 시장 창출을 주도하고 있다. 이에 본 논문은 여러 가전기기 중 사물인터넷 적용이 시작단계에 있는 주방가전에 집중하여, 주방에서 많이 사용되는 블렌더를 위한 사물인터넷 기반 애플리케이션을 개발하였다. 구현한 애플리케이션은 디지털 컨트롤러, 유지/보수 알람, 해동 알람 등 3가지 기능을 제공한다. 디지털 컨트롤러는 기존의 기계식 버튼을 이용하여 조절하는 다양한 블렌딩 방법을 애플리케이션의 버튼과 바(Bar)로 제어하는 기능을 제공하고, 유지/보수 알람 기능을 통해서는 블렌더의 블레이드, 모터 등 중요 부품의 이상 유무를 확인할 수 있으며, 해동 알람 기능은 냉동 재료 조리 시 적정 온도에서 블렌딩 할 수 있도록 온도설정을 하고 설정온도가 되면 알람이 발생하는 기능을 제공한다. The Internet of Things (IoT) interconnects every device by allowing them to communicate directly and share information with each other and has been recently applied to various industrial fields. The integration of home appliances with IoT has led to the creation of new markets by providing quick and better experience to consumers. Although IoT has been integrated into most modern day appliances, there have been few developments for kitchen appliances. This paper presents the development of integrating IoT with the blender, one of the most widely used appliance in the kitchen. A custom application was made to interact with the blender that provides three main functions: digital controller, maintenance, and defrosting alarm. The function of digital controller provides wireless control to the conventional blender. The maintenance function detects and alerts the user on blender reliability with the intent of enabling the anticipation of hardware failures. The defrost alarm alerts the user when the ingredient has reached the appropriate and desired temperature when cooking frozen food.
Real-Time State of Charge estimation of Li-Ion Battery Considering The Effect of State of Health
Adib M. Kamali(아딥),Angela Caliwag(안젤라),Donguk Kwon(권동욱),Wansu Lim(임완수) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
Battery health estimation has an important role in safe operation and long-life battery. Battery health estimation can be represented as a battery State of charge (SOC) and state of health (SOH). The existing approach performs SOC without considering SOH effect which assumes that capacity always in the maximum value. This approach is lack of accuracy because capacity of battery degrades with aging not always same. Therefore, we propose SOC estimation considering the effect of SOH. The result shows the SOH adjusted the capacity value to improve SOC estimation accuracy. The experimental result is presented using battery management system C2000 and cloud computing.