한국교통안전공단, AI로 전기차 배터리 상태 정밀 진단체계 구축 나선다

• 20여 개 검사 항목 기반 예측 모델링…고장 예방·중고차 가치평가 활용
• 유사 차량 비교 리포트로 배터리 열화 상태 직관 제공
• 국제 표준화·글로벌 검사기준 선도 목표

한국교통안전공단(TS)이 인공지능(AI) 기반 전기차 배터리 관리체계 마련에 착수했다. 전기차 검사 과정에서 수집되는 주행거리, 충·방전 이력, 전압·전류·온도, 절연저항, 배터리 건강상태(SOH) 등 20여 개 항목을 활용해 정밀 진단과 예측 모델링 기술을 개발하고 있다. 회귀분석·클러스터링·머신러닝 등 AI 기법을 적용해 이상 징후 탐지와 미래 성능 예측까지 가능하게 할 방침이다.

그동안 SOH는 단순 수치 제공에 그쳐 운전자가 상태를 직관적으로 이해하기 어려웠다. TS는 이를 개선하기 위해 검사 시 수집한 배터리관리시스템(BMS) 정보를 분석하고, 동일 차종·연식·주행거리 등 유사 조건 차량과 비교한 시각화 리포트를 제공한다. 이를 통해 배터리 열화 상태를 한눈에 파악하고, 정비 시기·예상 비용 등 맞춤형 정보까지 제공할 계획이다.

배터리 검사결과 기반 표준 리포트 생성·발송 시스템도 구축해 제조사·정비사·정책기관과 공유하는 체계를 마련한다. AI 진단체계가 도입되면 고장이나 화재를 예방할 수 있고, 중고차 거래 시 배터리 잔존가치 평가에도 활용 가능하다. 나아가 충·방전 습관 개선, 탄소중립 실천, 사용후 배터리 성능평가 기준 마련 등 사회적 가치 창출도 기대된다.

TS는 오는 11월 국제자동차검사위원회(CITA) 아시아 회의에서 배터리 진단정보 제공 방안을 발표하고 전문가 의견을 수렴할 예정이다. 이후 ‘전기차 배터리 성능진단 워킹그룹’ 신설을 제안해 글로벌 검사기준 선도와 한국형 진단체계 국제 표준화를 추진한다. 정용식 이사장은 “이번 체계 구축은 안전하고 지속 가능한 모빌리티 생태계 조성의 핵심”이라며 “혁신적인 검사 서비스로 국민 신뢰를 높이겠다”고 말했다.

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