[시사뉴스 홍경의 기자] 한국미래기술교육연구원은 오는 11월 29일부터 3차에 걸쳐서 서울 여의도 전경련회관 사파이어홀에서 'AI 기반의 차세대 BMS 구축 전문가 과정 - Step 1: AI 연계형 차세대 BMS 기술, Step 2: AI 기반 배터리 수명 예측 프로세스 구축(실습), Step 3: AI 기반 배터리 고장 진단 프로세스 구축(실습)' 세미나를 온, 오프라인으로 병행해서 개최한다고 밝혔다.
친환경 에너지에 대한 요구 증대와 고유가로 인한 고연비 이동 수단이 확대되면서 EV, PHEV, HEV, E-Bike, E-Scooter 등이 인기를 더해 가면서 기존의 납축전지나 Ni-MH에서 고성능, 고출력, 경중량 및 장수명 특성이 있는 리튬이온배터리로 전환된 가운데, 비정상적인 상황에서 발화 및 폭발의 위험성이 점점 더 사회문제가 되고 있다. 이러한 안전성과 셀 밸런스를 위해서 필수적인 시스템으로 배터리 관리 시스템(Battery Management System; BMS)이 등장하게 되었다.
BMS는 셀 밸런싱, 과충전 및 과방전 방지, 충전 제어, 온도 관리 등 다양한 환경 조건에서 배터리 수명을 최대화하고 안전과 성능을 보장하는 시스템이며, 최근에는 BMS를 더욱 효과적으로 개선하기 위한 AI 알고리즘 적용에 대한 관심이 증대되고 있다. BMS 보정 및 성능 향상을 위해 딥러닝(Deep learning) 모델이 도입되었고, 배터리의 시계열 데이터 예측을 위해 다양한 알고리즘이 사용되고 있으며, 배터리 이상(고장) 탐지를 위한 알고리즘도 활용되고 있다.
글로벌 시장 분석 업체 모도인텔리던스(Modor intelligence)에 따르면 글로벌 BMS 시장 규모는 2024년 93억 달러(약 13조 원)에서 해마다 4.85% 성장해 2029년 111억 달러(약 15조 원)에 이를 것으로 전망되며, 포춘 비즈니스 인사이트는 2032년에는 381억 달러(약 52조 원)까지 성장할 것으로 예상한다.
이번 세미나는 ESS와 전동화 자동차 배터리 팩 등과 관련한 선도적 연구로 관련 기술의 발전을 견인하고 있는 ‘BMS 국내 1호 박사’ 충남대학교 김종훈 교수가 주관하여 차세대 AI BMS에 대한 폭 넓은 논의가 진행될 예정이며, 첫 번째 과정인 11월 29일에는 'AI 연계형 차세대 BMS 기술' 분야에 대하여 △'인공지능 개론 소개' △'인공지능 모델 구축을 위한 Data pre-processing' △'다양한 인공지능 연계형 차세대 BMS 기술'의 주제가 다뤄진다.
두 번째 과정은 12월 12일에 개최되며 'AI 기반 배터리 수명 예측 프로세스 구축(실습)' 분야에 관하여 △'인공지능 모델 구축을 위한 Python & Tensorflow 구축' △'인공지능 모델 성능 확보를 위한 하이퍼 파라미터 최적화' △'인공지능 기반 수명 예측 알고리즘 적용 사례' △'인공지능 기반 수명 예측 알고리즘 구축(실습)'의 순서로 이루어질 예정이다.
마지막 과정은 12월 13일에 열리며 'AI 기반 배터리 고장 진단 프로세스 구축(실습)' 분야에 관하여 △'배터리 안전 운용을 위한 인공지능 기반 고장 진단 알고리즘' △'인공지능 기반 고장 진단 알고리즘 구축(실습)'의 순서로 진행될 예정이다.
연구원 관계자는 "이번 전문가 과정은 BMS 개발 시 엔지니어들이 중요하게 고려해야 하는 아키텍쳐 설계부터 모델링, 시뮬레이션, 테스팅 및 검증 등의 전반적인 개발 프로세스에 대해 다룰 예정으로, BMS를 둘러싼 기본 기술은 물론, 최근의 deep learning, AI 연계형 차세대 기술, 무선 BMS 등 BMS 개발 환경에 대한 폭넓은 정보 공유가 이루어질 것으로 기대된다. BMS 전문 인력에 대한 수요가 갈수록 커지고 있는 가운데 이번 교육이 전문인력양성 기반의 초석이 되기를 바란다."라고 밝혔다.