배터리 남은 수명·폭발위험, AI로 정확히 진단 작성일 02-04 53 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">울산과기원, 배터리 건강 진단 AI모델 개발<br>어텐션 알고리즘 적용..데이터 스스로 선별<br>직병렬 연결방식 상관없이..전기차 등에 활용</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="FHPv0Paey2"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="77270fb31d9281c2103dd67ac1608e181feb94bbcde146449fa60375ba123c45" dmcf-pid="3XQTpQNdv9" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="UNIST가 개발한 배터리 건강 진단 AI 모델 개념도. 제민마이가 그린 이미지." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/04/dt/20260204105144481hfkx.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="172OZ2J6Sf" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/04/dt/20260204105144481hfkx.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> UNIST가 개발한 배터리 건강 진단 AI 모델 개념도. 제민마이가 그린 이미지. </figcaption> </figure> <p contents-hash="9eb21639fbf00d6590727201d5fd758396de90eab0b117637f5dc51a4ef2dd29" dmcf-pid="0ZxyUxjJSK" dmcf-ptype="general"><br> 배터리 연결 방식에 상관없이 다양한 배터리의 남은 수명과 폭발 위험 등을 인공지능(AI)으로 진단하는 기술이 개발됐다.</p> <p contents-hash="44d60efe63660a4920cda83ee7ece9e5b0e6d92daee3c5d372435a3a1531d0d7" dmcf-pid="p5MWuMAiSb" dmcf-ptype="general">배터리 연결 형태가 달라질 때마다 데이터를 재학습시켜야 했던 기존 기술의 불편함을 개선하는 것으로, 전기차배터리나 에너지저장장치(ESS) 등에 활용될 전망이다.</p> <p contents-hash="004de472aca230f3d5249b762324466a14430df2c3a5c703b29ae5b9919a986b" dmcf-pid="U1RY7RcnCB" dmcf-ptype="general">울산과학기술원(UNIST)은 김동혁·최윤석 에너지화학공학과 교수팀이 배터리 연결 구조가 달라져도 별도의 재학습 없이 적용할 수 있는 ‘배터리 건강 진단 AI 모델’을 개발했다고 4일 밝혔다.</p> <p contents-hash="9c616c203dfcbf6d8e0c3ae5aac265ad622c237b9d72b3215bd754272f8bcb47" dmcf-pid="uteGzekLCq" dmcf-ptype="general">배터리 건강 상태는 초기 용량 대비 현재 사용할 수 있는 용량 비율로, 배터리 잔존 수명과 폭발 위험 등 안전성을 진단할 수 있는 지표다.</p> <p contents-hash="4cfd2cd395d9796c4860e7aef22ab387da7e7e682b452ef59aae4488197eeaf6" dmcf-pid="7FdHqdEoWz" dmcf-ptype="general">AI 기술을 활용하면 사람이 일일이 복잡한 수식을 풀지 않고 배터리를 작동시킬 때 측정된 전압, 전류, 온도 등의 값만으로 건강 상태를 진단할 수 있다.</p> <p contents-hash="a694efe3f86139554a1e48f75ae6b5e390a43ba9ff9965c085ca804780f0c4b1" dmcf-pid="z3JXBJDgT7" dmcf-ptype="general">이번에 개발된 AI 모델은 방대한 데이터 가운데 꼭 필요한 정보에만 집중하는 ‘어텐션 알고리즘’을 적용해 배터리 수명을 예측할 때 높은 중요도를, 반대로 배터리 형태를 구분할 경우에는 낮은 중요도를 보이는 데이터 패턴만을 교집합으로 선별하도록 설계했다.</p> <p contents-hash="8b2d07544e23b403abb35f5e0603a9213772e527d36feb4f28a6a2b18411e95d" dmcf-pid="q0iZbiwaCu" dmcf-ptype="general">AI 모델은 배터리 충·방전 데이터에서 추출한 62개의 데이터 패턴 중 배터리의 직·병렬 연결 방식에 영향을 받지 않으면서 잔존 수명 예측에 민감하게 반응하는 5개의 지표를 선별한다. 이 때문에 단일 셀 데이터만으로 학습시켜도 여러 셀이 연결된 모듈의 건강 상태도 정확히 진단할 수 있다.</p> <p contents-hash="b61693a6f68bca47d7c20f5503cf704a2c620bd1e1ca0fce9e771f5cebbe2dae" dmcf-pid="Bpn5KnrNSU" dmcf-ptype="general">실험 결과, 단일 셀 데이터만을 학습했음에도 7개의 셀이 병렬로 연결된 모듈 수명을 정확하게 파악했다. 기존 모델 대비 3분의 1수준 예측 오차를 기록했다고 연구팀은 설명했다.</p> <p contents-hash="24b5aff4e73fcb0dc8b6d50155ae3028d800989fb5f39dd1e98060f1d3c7bcf5" dmcf-pid="bhbrGbRfCp" dmcf-ptype="general">기존 AI 진단 기술은 배터리 셀 하나를 진단하는 모델을 만들어도 이를 수백 개 연결한 모듈이나 팩에는 바로 적용할 수 없었다. 배터리가 병렬이나 직렬로 연결되면서 내부 저항이 변하거나 전압 불균형이 발생해 데이터 패턴이 미세하기 달라지기 때문이다.</p> <p contents-hash="0a900261d5633a0f5d8d501d7f065b52d5a53d5ae57fa912ad01f5a2d0c8ff82" dmcf-pid="KlKmHKe4h0" dmcf-ptype="general">김동혁 UNIST 교수는 “AI가 배터리 연결방식과 무관한 ‘진짜 건강 신호’만을 스스로 골라내도록 설계해 하나의 AI 모델로 다양한 배터리 시스템을 진단할 수 있다”며 “전기차 배터리 관리 시스템, 대규모 에너지저장장치, 사용 후 배터리 성능 평가 및 재활용 분야 등에 적용할 수 있을 것”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="969caa5ca6a4db4c79eddfaec76836fbdf37d872cee0b65d23da99d83f9d15da" dmcf-pid="9S9sX9d8y3" dmcf-ptype="general">연구결과는 화학공학 분야 국제 학술지 ‘화학공학저널’ 지난달 15일 온라인으로 실렸다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="53c80dbe063934315c18b836b611d0a30662df79740dcfa56300c019c439cad9" dmcf-pid="2v2OZ2J6hF" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="김동혁(왼쪽부터) UNIST 교수, 최윤석 교수, 박서정 박사, 김윤서 연구원." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/04/dt/20260204105145772dqly.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="t9xyUxjJTV" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/04/dt/20260204105145772dqly.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 김동혁(왼쪽부터) UNIST 교수, 최윤석 교수, 박서정 박사, 김윤서 연구원. </figcaption> </figure> <p contents-hash="4a1c48fd0f054c722b918b78324818b6cf8d65d978d0fde2088c461db31cca04" dmcf-pid="VTVI5ViPlt" dmcf-ptype="general"><br> 이준기 기자 bongchu@dt.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 박정민 “화사, 일부러 연락 안 하나?” 웃음 터진 청룡 무대 비하인드 02-04 다음 [현장인터뷰]'김연아 키즈' 韓 피겨 신지아→이해인 출격 "'연아쌤' 응원 힘난다…웃으며 돌아오고 싶다" 02-04 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
