Large Cargo Ship Travel Pressure-Based Energy Harvesting and Active Power Recovery Physical AI System

■ 완성 소개

• 시스템 개요 및 완성 결과:

  • 본 프로젝트는 대형 화물선의 선수 슬래밍(Slamming)으로 폐기되는 충격 에너지를 압전 소자로 회수하여 저장·모니터링하고, 비상 전원 및 출력 제어로 환원하는 전력 에너지 하베스팅 개념증명(PoC) 프로토타입으로 완성되었습니다.

• 전체 시스템 구동 메커니즘:

  • 1단계 (에너지 수확 및 변환·저장): 병렬 결합된 압전 소자 패널을 통해 수확한 전력을 초저전력 LTC3588-1 PMIC 회로로 정류·강압하여 슈퍼커패시터에 안정적으로 축적합니다.

  • 2단계 (실시간 인지 및 비상 출력 제어): Raspberry Pi Pico 2W 기반 MicroPython 제어계가 ADC를 통해 충전 전압을 실시간 추적하여 녹색LED로 잔량을 표시하며, 비상 버튼 및 완충 상태에 따라 MOSFET 잉여 전력 제어 및 적색 LED 모스부호 SOS 신호를 자립 출력합니다.

■ 주요 성과 및 특징

• 주요 성과 및 성능 검증 결과:

  • 1단계 (오실로스코프 기반 하베스팅 및 누적 검증): 압전 소자에 기계적 충격 인가 시 오실로스코프상에서 순간 피크 전압이 발생하는 것을 관측하였으며, 반복 타격 시 커패시터 양단 전압이 계단식으로 승압하여 에너지가 실제로 축적되는 경향성을 실증했습니다.

  • 2단계 (파워서플라이 연동 제어 로직 입증): 외부 정격 전원 인가 환경에서 충전 전압에 따른 4단계 잔량 표시(LED) 및 후단 제어 로직(MOSFET 바이패스/비상 SOS 출력)이 100% 정상 작동함을 입증하여, 에너지 수확부터 인지·제어로 이어지는 통합 아키텍처의 타당성을 입증했습니다.

• 핵심 기술 스택 및 개발 노력:

  • 1단계 (회로 한계 극복 및 사전 검증): 압전 소자의 높은 내부 임피던스, 낮고 미세한 출력 전류, 순간 피크 전력 문제를 해결하기 위해 압전 소자를 병렬 결합하고 초저전력 PMIC를 적용했습니다. 제작 전 LTspice 전력 회로 시뮬레이션 및 Wokwi 알고리즘 사전 검증을 거쳐 하드웨어 무결성을 확보했습니다.

  • 2단계 (임베디드 제어계 및 신뢰성 확보): MicroPython 기반 제어계에서 16회 오버샘플링 ADC 필터링으로 충전량을 직관적으로 시각화했습니다. 물리 버튼 입력에는 디바운싱 로직과 Non-blocking 타이머 제어를 적용하여 제어 지연 없는 모스부호 SOS 신호를 안정적으로 출력합니다.

■ 향후 개선 계획

향후 개선 및 확장 계획:

• 1단계 (자가방전 극복 및 실선 환경 상용화): 소형 압전 소자의 미세 유입 전류 대 커패시터 자가방전(Self-discharge) 한계를 분석하여, 향후 실선 스케일(수십 톤급 슬래밍)에 맞춘 고하중 압전 스택 도입 및 해수 부식 방지 처리/내구성 검토를 진행할 예정입니다.

• 2단계 (다원화 하베스팅 및 센서 연계 확장): 선수 충격뿐만 아니라 주 기관 엔진의 상시 진동 하베스팅 모듈까지 결합하고, 실제 선박 내 무선 센서 노드, 경보 장치, 수밀문 제어계와 연계되는 친환경 스마트 선박 자립 전원 플랫폼으로 확장할 계획입니다.