Development of a Multi-Modal Pre-trained Foundation Model for Generalized Lithium-Ion Battery State Monitoring
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340066091
교육부
한국연구재단
서울대학교
강지헌
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
응용연구
대학
서울특별시 관악구
전기/전자 > 전지 > 이차전지
전기자동차·에너지 저장 시스템의 수요가 급증함에 따라 리튬이온 배터리의 안전성 확보 및 수명 예측의 중요성이 높아지고 있다. 그러나 기존 배터리 상태 모니터링 기술은 세 가지 한계를 지닌다. 첫째, 전압·임피던스·면압 등 단일 모달리티 신호에만 의존하여 배터리 내부의 복합적인 열화 메커니즘을 완전히 포착하기 어렵다. 둘째, 상태 진단·열화 원인 분류·열폭주...
(1) 다중 모달리티 입력 설계 및 인코더 구축전압·임피던스·면압 세 가지 신호 각각에 특화된 Transformer 기반 인코더를 독립적으로 설계한다. 전압은 충방전 곡선의 시계열 패턴, 임피던스는 주파수 영역 스펙트럼, 면압은 충방전 사이클에 따른 팽창 프로파일을 각각 특화된 방식으로 처리한다. 세 인코더의 출력은 동일 차원의 임베딩 벡터로 정규화하여 공...
(학술적 활용 및 기대효과)개발된 배터리 파운데이션 모델을 기반으로 SCI급 국제학술지 1편 게재를 목표로 하며, 배터리 분야 최초의 다중 모달리티 사전학습 기반 파운데이션 모델로서 후속 연구의 기반 역할을 수행할 것으로 기대된다. 본 연구에서 제안하는 공유 잠재 공간 기반 다중 모달리티 융합 프레임워크는 배터리에 국한되지 않고 다양한 물리 시스템의 상태 ...