계명대 이도윤 석사 연구원, 리튬이온 배터리 수명 예측 모델 국제학술지 게재

이도윤 계명대 석사과정 연구원(통계학과).

계명대학교 통계학과 이도윤 석사과정 연구원이 참여한 배터리 열화 예측 연구 논문이 에너지 분야 국제학술지인 ‘Journal of Energy Storage’에 게재됐다. 해당 학술지는 인용지수(Impact Factor) 9.8, JCR 상위 14.3%에 해당하는 국제 저명 학술지다.

이번에 게재된 논문 ‘Functional Modeling of Lithium-Ion Battery Degradation for Enhanced Capacity Prediction’은 리튬이온 배터리의 성능 저하(열화)를 보다 정밀하게 예측하기 위한 새로운 통계 기반 분석 방법을 제시했다. 

연구팀은 배터리 충·방전 과정에서 생성되는 전압 데이터를 단순 수치가 아닌 연속적인 함수 형태로 변환해 분석하는 ‘함수형 데이터 분석(Functional Data Analysis, FDA)’ 기법을 적용했다.

이 접근법은 기존 시계열 중심의 딥러닝 모델이 포착하기 어려웠던 전압 곡선의 형태적 특징과 미세한 열화 패턴을 효과적으로 반영할 수 있다는 점에서 의미가 크다. 특히 배터리 성능 변화 과정에서 나타나는 비선형적 특성까지 분석 가능하다는 점에서 기술적 완성도를 높였다는 평가다.

연구팀은 모델 검증을 위해 NASA의 배터리 데이터 12종과 University of Oxford에서 공개한 배터리 데이터 8종을 활용했다. 

분석 결과, 제안된 모델은 순환신경망(RNN), 장단기메모리(LSTM), 게이트순환유닛(GRU) 등 기존 딥러닝 기반 모델 대비 높은 예측 정확도와 안정성을 보였다. 또 배터리 열화 과정에서 일시적으로 성능이 회복되는 ‘용량 회복 현상(capacity regeneration)’도 효과적으로 반영한 것으로 나타났다.

이번 연구에서는 함수형 선형 회귀(FLR) 모델을 적용해 복잡한 딥러닝 구조 없이도 해석력과 예측 성능을 동시에 확보할 수 있음을 입증했다. 이는 향후 배터리 관리 시스템(BMS)의 신뢰성을 높이고, 에너지 저장 장치의 안전성 향상에도 기여할 것으로 기대된다.

해당 연구는 서울여자대학교 데이터사이언스학과 안경민 교수 연구팀과의 공동연구로 진행됐다. 이도윤 연구원은 연구 설계와 데이터 분석 전반을 주도하며 핵심 성과 도출에 기여했다.

이 연구원은 “배터리 데이터를 함수 형태로 해석함으로써 기존 방식으로는 포착하기 어려웠던 열화 특성을 반영할 수 있었다”며 “향후 배터리 기술의 안정성과 효율성을 높이는 데 기여하길 기대한다”고 밝혔다.

한편, 이번 연구는 한국연구재단 석사과정생 연구장려금 지원사업과 서울여자대학교의 지원을 받아 수행됐다.

/김락현기자 [e-mail]