인공지능(AI) 기술을 활용해 전기차 배터리의 상태를 점검할 수 있는 관리체계가 도입된다.
지금도 국내외 기업이나 인증기관에서 배터리 상태를 살펴볼 수 있으나 공적 차원에서 실제 주행 중인 차량을 광범위하게 다뤄 데이터를 수집하는 시스템을 갖춘 건 이번이 처음이다.
전기차 안전성을 확보하는 것은 물론 향후 쓰임새가 많아질 것으로 예상되는 사용 후 배터리 등 자원순환에도 기여할 것으로 예상된다.
한국교통안전공단은 AI 기반 전기차 배터리 관리체계를 마련하기 위한 작업을 추진하기로 했다고 12일 밝혔다.
예정대로 진행한다면 올 연말께 초안을 내놔 국내외 전문가 검토를 거쳐 내년부터는 국제무대에서도 표준화 작업을 시도하겠다는 구상이다.
전기차 배터리 건강상태(SoH)는 차량의 성능 인자와 직결되는 핵심 요소로 꼽힌다.
그런데도 지금껏 검사 결과가 계측값 수준에 머물러 운전자가 실제 의미를 파악하기 어려웠다.
공단 관계자는 "민간 장비는 주로 시험실 데이터나 소수 차량의 운행 데이터를 대상으로 한다"면서 "공단의 검사용 진단기(KADIS)를 통해 전국 검사망에서 등록된 전기차의 실차 데이터를 표준 절차로 꾸준히 수집한다는 면에서 기존 민간 차원에서 확인하는 것과 차이가 있다"고 설명했다.
이에 공단은 차량 검사 시 수집하는 배터리관리시스템(BMS) 정보를 활용해 차량의 배터리 건강상태를 분석하는 방식을 택했다.
아울러 전기차 검사 결과로 수집한 주행거리를 비롯해 충·방전 이력, 배터리 전압·전류·온도, 절연저항, SoH 상태 등 20여개 항목을 활용해 정밀 진단·예측 모델링을 개발하기로 했다.
이 과정에서 회귀분석, 클러스터링, 머신러닝 등 통계·AI 기법을 활용해 이상을 살피고 앞으로 상태를 예측하는 것이다.
같은 차종이나 연식, 주행거리가 비슷한 유사차량 간 비교해 분석할 방침이다.
배터리 열화 상태를 직관적으로 보여주는 보고서를 만들어 향후 정비 시기나 예방 비용 등 전기차 운전자가 필요로 하는 정보를 받아볼 수 있는 체계도 갖추기로 했다.
배터리 검사 결과를 기반으로 한 표준 보고서를 만들어 이를 제조사와 정비사, 정책기관이 공유하는 체계도 구축한다.
공단 측은 "AI 기반 진단체계를 도입하면 배터리 성능 저하 전 사전 점검을 받아 고장이나 화재 등 사고를 예방할 수 있다"며 "중고차 거래 시 배터리 잔존가치 판단 자료로도 활용 가능해질 전망"이라고 전했다.
전기차 충·방전 습관 개선을 유도하거나 사용 후 배터리 성능평가 기준으로 활용하는 등 사회적 가치도 높일 수 있을 것으로 공단은 내다봤다.
이번에 준비하는 관리체계는 오는 11월 열릴 국제자동차검사위원회(CITA) 아시아 검사전문가 회의에서 정식 공개할 예정이다.
국내외 전문가 의견을 듣고 기술적·제도적 완성도를 높이기로 했다.
나아가 2026년부터 CITA 내 전기차 배터리 성능진단 워킹그룹을 새로 만들자는 방안을 제안키로 했다.
전기차 배터리 상태 성능진단과 관련한 글로벌 검사기준을 마련하는 과정에서 우리나라가 주도권을 가져갈 수 있을지 주목된다.
정용식 교통안전공단 이사장은 "전기차 검사 결과를 활용한 배터리 진단정보 제공은 단순한 기술을 넘어 안전하고 지속가능한 모빌리티 생태계 조성을 위한 필수 요소"라고 말했다.
최대열 기자 dychoi@asiae.co.kr
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