<기술개요>

· 본 기술은 대표적 상용 전지인 니켈·코발트·망간(NCM), 리튬인산철 (LFP) 전지의 충·방전 디지털 데이터를 수집하고, 이들 데이터를 활용하여 인공지능 기계학습 기반의 전지의 잔여 수명을 예측하는 모델을 구축한 기술임

<기술개발 배경>

· 재생에너지 활용 증가와 이차전지 재활용 기술 및 상용화에 대한 니즈가 맞물려, 이차전지 잔존 수명예측 기술에 대한 관심이 커지고 있음

· 잔존 수명 예측은 전지의 교체시기를 판별할 수 있게 하여, 효과적인 전지 사용을 가능케 하며, 환경오염이나 자원의 낭비를 줄일 수 있음

<기술내용 및 차별성>

· 본 기술은 다양한 상용 전지에 대하여 충방전 데이터를 수집, 이력 설계 부터 데이터의 체계적인 분석을 통해 단순 잔량 확인, 크랙의 유무로 파악하던 기존 방법보다 전지의 수명을 보다 정확하게 예측할 수 있음

· 공개된 배터리 충방전 DB  기준, 현재 가장 많은 데이터와 이력 설계를 보유하고 있음

<비즈니스 아이디어>

· 이차전지 재생 기업

· 전기차 충전소/배터리 관리 기업

<시장 동향>

· 시장조사기관 SNE Research에 따르면 글로벌 폐배터리 재활용 시장 규모는 2022년 80억 달러(약 10조 원)에서 2025년 208억 달러(약 27조 원)로 성장한 후, 연평균 17%씩 증가해 2040년에는 2,089억 달러(약 274조 원)를 상회할 전망임