"배터리관리시스템 진화 키워드...EIS·클라우드·AI·디지털트윈"

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김종훈 충남대 교수, 인터배터리 2026서 발표
현대차 클라우드 BMS·LG엔솔 ESS 디지털 트윈
삼성전자 가전 겨냥 원통형 수명 예측도 소개

[아이뉴스24 권서아 기자] 배터리관리시스템(BMS) 기술이 전압 중심 진단에서 전기 신호 변화를 활용한 분석법(임피던스 분석·EIS)과 인공지능(AI)을 결합하는 방향으로 발전하고 있다는 연구 결과가 공개됐다.

김종훈 충남대 전기공학과 교수는 12일 서울 코엑스에서 열린 '인터배터리 2026' 발표에서 "산업계에서는 대부분의 센싱 기준이 전압 베이스(Base)"라며 "전압 기준 대비 온도 센싱은 상대적으로 적다"고 말했다.

김종훈 충남대 전기공학과 교수가 12일 인터배터리 2026에서 배터리 잔존수명(RUL) 조기 예측 연구를 설명하고 있다. [사진=권서아 기자]

김 교수는 온도 센서를 추가로 설치하면 비용이 증가하는 문제를 언급하며 EIS 데이터를 활용해 온도 정보를 추정하는 연구를 진행하고 있다고 설명했다.

발표에서는 현대자동차의 클라우드 서버 기반 BMS 발전 방향도 언급됐다.

김 교수는 "현재 자동차에 들어가는 BMS는 기본적으로 직류(DC) 베이스"라며 "연구 흐름은 결국 클라우드 BMS로 확장하는 방향"이라고 말했다.

김종훈 충남대 전기공학과 교수가 12일 인터배터리 2026에서 배터리 잔존수명(RUL) 조기 예측 연구를 설명하고 있다. [사진=권서아 기자]

현대차는 2023년 AI 기반 BMS에 원격진단 기능을 추가하겠다고 밝혔고, 2024년에는 클라우드 서버를 활용한 원격진단 추가 적용 계획을 담았다.

LG에너지솔루션 관련 연구로는 에너지저장장치(ESS) 디지털 트윈(Digital Twin) 모델이 소개됐다.

김 교수는 리튬·인산·철(LFP) 셀을 기반으로 단위 셀의 전기적 등가회로 모델을 만든 뒤 이를 모듈·팩·랙 단위로 확장하는 방식이라고 설명했다.

김종훈 충남대 전기공학과 교수가 12일 인터배터리 2026에서 배터리 잔존수명(RUL) 조기 예측 연구를 설명하고 있다. [사진=권서아 기자]

그는 "ESS 전체를 실제로 시험하기는 어렵다"며 "디지털 트윈 모델을 활용하면 특정 모듈이나 트레이에서 문제가 발생했을 때 교체 전략을 검토할 수 있다"고 말했다.

내부 단락이나 전압 강하 등 다양한 고장 상황을 가정해 ESS 시스템 변화를 분석할 수 있다.

발표에서는 삼성전자 가전 관련 내용으로 소개된 원통형 배터리 수명 예측 연구도 언급됐다.

김 교수는 "해당 내용은 삼성전자 가전 쪽에 들어가는 내용"이라며 원통형 셀 기반 배터리 수명 예측 연구를 진행하고 있다고 밝혔다.

김종훈 충남대 전기공학과 교수가 12일 인터배터리 2026에서 배터리 잔존수명(RUL) 조기 예측 연구를 설명하고 있다. [사진=권서아 기자]

연구는 18650·21700·4680 등 다양한 규격의 원통형 배터리를 대상으로 진행되고 있다.

배터리 용량이 감소하다가 특정 시점 이후 급격히 떨어지는 구간을 분석해 남은 수명(RUL)을 예측하는 방식이다.

특히 초기 약 100회의 충·방전 사이클 데이터만으로 배터리 기대 수명을 예측하는 모델을 개발하고 있다고 설명했다.

또 변이형 오토인코더(VAE) 등 데이터 증강 기법을 활용해 다양한 셀 조건에서도 적용 가능한 수명 예측 모델을 개발하고 있다고 덧붙였다.

김 교수는 "EIS 분석과 AI, 디지털 트윈 기술을 결합하면 배터리 내부 상태를 보다 정밀하게 진단할 수 있다"며 "배터리 안전성과 수명 예측을 동시에 개선하는 BMS 기술로 확장될 수 있다"고 말했다.

한편 인터배터리 2026은 이달 11~13일까지 열린다. 국내 배터리 3사를 비롯해 소재·장비 기업 등 667개 기업이 2382개 부스로 참여했다. 미국, 독일, 일본, 중국 등 14개국 정부와 기업, 연구기관도 참가했다.

/권서아 기자(seoahkwon@inews24.com)

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