계명대 통계학과 이도윤 석사과정 연구원이 참여한 배터리 열화 예측 연구가 에너지 분야 국제학술지 'Journal of Energy Storage'에 게재됐다.

이번 연구는 리튬이온 배터리 성능 저하를 정밀하게 예측하기 위한 통계 기반 분석 모델을 제안한 것이 핵심이다. 계명대에 따르면 해당 학술지는 영향력지수 9.8, JCR 상위 14.3% 수준의 국제 학술지다.

논문 'Functional Modeling of Lithium-Ion Battery Degradation for Enhanced Capacity Prediction'에서는 충·방전 과정에서 발생하는 전압 데이터를 연속적인 함수 형태로 변환해 분석하는 함수형 데이터 분석 기법을 적용했다. 기존 시계열 기반 딥러닝 방식이 포착하기 어려운 전압 곡선의 형태 정보와 미세한 열화 패턴을 반영했다는 점에서 의미가 있다는 평가다.

연구팀은 NASA 배터리 12종과 옥스퍼드 배터리 8종 등 공개 데이터셋을 활용해 모델 성능을 검증했다. 그 결과 기존 딥러닝 기반 예측 모델보다 높은 정확도와 안정성을 보인 것으로 나타났다.

또한 배터리 열화 과정에서 일시적으로 용량이 회복되는 현상 등 비선형적 특성도 반영해 모델의 완성도를 높였다.

연구에서는 함수형 선형 회귀 모델을 적용해 순환신경망, 장단기 메모리, 게이트 순환 유닛 등 기존 모델과 비교 분석을 진행했다. 복잡한 구조나 별도의 특징 추출 없이도 해석력과 예측 성능을 동시에 확보한 점이 확인됐다.

이번 연구는 서울여대 데이터사이언스학과 안경민 교수 연구팀과 공동으로 수행됐다. 이도윤 연구원은 제1저자로 참여해 모델 설계와 데이터 분석을 주도했다.

이도윤 연구원은 "배터리 데이터를 함수 형태로 해석해 기존 방법으로 포착하기 어려웠던 열화 특성을 반영할 수 있었다"며 "배터리 관리 시스템의 신뢰성과 에너지 저장 장치의 안전성 향상에 기여하길 기대한다"고 말했다.

한편 이번 연구는 한국연구재단 석사과정생 연구장려금 지원사업과 서울여대의 지원을 받아 수행됐다.