상태 및 추정 제어

곽노균 교수 연구팀은 기존 기술의 한계를 극복하기 위하여 덴드라이트의 형성/발달을 지연하는 기존 개념에서 벗어나, 금속전극 및 덴드라이트 주변의 전해질 유압을 제어하여 그 형상을 변형시킬 수 있는 새로운 개념의 덴드라이트 제어 기술을 개발하고 있습니다. 이러한 유압제어기반 덴드라이트 제어 기술은 다양한 금속 전지(Li, Na 등)는 물론, 액체가 부분적으로 도입되는 반고체 전지까지 적용가능한 핵심 기술이 될 것으로 기대됩니다.

소홍윤 교수 연구팀은 센서 기반 전기차 배터리 상태 모니터링 시스템을 연구하고 있습니다. 현재 대부분의 전기차에 적용되는 배터리 관리 시스템(Battery management system, BMS)은 전압/전류/온도 기반으로 배터리의 상태를 진단 기술의 한계를 극복하기 위하여 배터리 상태와 운용 조건에 따라 동반되는 부피 팽창 현상인 배터리 스웰링이나 다양한 내부 반응 등 다양한 요소를 직접적으로 계측하며 동시에 전기차 단위 시스템에 적용하기 위한 센서 및 센서 활용 시스템을 개발하여, 차량 전동화의 기반 기술을 확보할 수 있는 다양한 연구를 지속적으로 수행 중입니다.

오기용 교수 연구팀은 배터리의 다양한 상태 추정 기술을 개발하고 있습니다. 다물리 기반 특징인자 추출기법 및 물리지식기반 신경망을 융합 기술을 개발하여 학습데이터가 적은 상황에서도 배터리 수명 (state of health, SOH) 을 정확하게 예측하는 기술을 연구하고 있으며 차원 축소 기법 기반 실시간 다물리 현상 예측 모델과 확장칼만필터 기술을 융합하여 실시간으로 배터리의 충전 상태 (state of charge, SOC) 추정 연구를 수행하고 있습니다.