한국전자기술연구원(KETI)이 에너지저장시스템(ESS)의 배터리 상태를 정밀하게 진단할 수 있는 인공지능 기술을 확보했다. 이번 성과는 해외 연구기관과의 공동연구를 통해 도출됐으며, 실제 운영 환경에서의 적용 가능성을 고려한 기술이라는 점에서 의미가 있다.

KETI는 4월 28일 영국 워릭대학교와의 국제공동연구를 통해 ESS 배터리의 잔여 수명과 이상 징후를 실시간으로 예측하는 AI 기술을 개발했다고 밝혔다. 해당 연구는 한국에너지기술평가원의 지원으로 수행됐다.

이번 기술은 데이터 처리 방식과 연산 구조에서 기존 접근과 차이를 보인다. 우선 분산 연합학습 구조를 적용해 데이터를 중앙 서버로 모으지 않고 각 장치에서 학습하도록 설계했다. 이를 통해 데이터 이동을 최소화하면서도 예측 정확도를 유지하거나 개선할 수 있고, 개인정보 보호 측면에서도 유리한 구조를 갖췄다.

또한 모델 경량화를 통해 연산 부담을 낮춘 점도 특징이다. 연구팀은 기존 대비 예측 오차를 줄이고 처리 속도를 높이는 방식으로 알고리즘을 개선했다. 이에 따라 고성능 장비가 아닌 배터리 관리시스템(BMS) 환경에서도 AI 모델을 직접 구동할 수 있는 수준의 효율성을 확보했다.

연구 성과는 에너지와 인공지능 분야 국제 학술지인 ‘Energy and AI’에 게재됐다. 공동연구를 총괄한 안정훈 박사는 이를 바탕으로 워릭대학교 제조그룹(WMG)의 명예부교수로 임용됐다.

KETI는 향후 국산 ESS 배터리를 중심으로 기술 검증을 진행하고, 관련 진단 기술의 실증 범위를 확대할 계획이다. 동시에 국제 공동연구 프로그램 참여와 표준화 활동을 병행해 기술 적용 범위를 넓힌다는 방침이다.