리튬 이온 배터리의 안전 문제는 특히 전기 자동차 및 에너지 저장 장비의 광범위한 적용과 관련하여 점점 더 많은 관심을 받고 있습니다. 배터리 화재의 안전 위험은 무시할 수 없습니다. 배터리 안전 경고 기능을 향상시키기 위해 과학자들은 다양한 새로운 방법을 모색하고 있습니다. Downcodes의 편집자는 소리 인식 기술을 사용하여 리튬 배터리 화재에 대한 조기 경고를 제공하는 새로운 연구를 소개합니다. 이 기술은 배터리 안전성을 크게 향상시키고 화재 사고 발생을 줄일 것으로 예상됩니다.
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배터리 케이스는 일반적으로 단단하여 이러한 팽창을 수용할 수 없으므로 압력이 너무 높으면 배터리 내부의 안전 밸브가 파열되어 독특한 소리가 납니다. 소리는 음료수 병을 열 때 딸깍하고 쉭쉭거리는 소리와 다소 유사합니다.
이를 위해 NIST(National Institute of Standards and Technology) 연구팀은 특정 딱딱거리는 소리를 식별하도록 특별히 설계된 기계 학습 알고리즘을 개발했습니다. 알고리즘 훈련 과정에서 연구원들은 시안 과학 기술 대학의 실험실과 협력하여 38개의 폭발 배터리에서 오디오 데이터를 수집했습니다. 연구팀은 이 오디오 데이터의 속도와 피치를 조정하여 1,000개 이상의 고유한 오디오 샘플을 생성하여 알고리즘을 추가로 훈련했습니다.
테스트 결과, 이 알고리즘은 94%의 정확도로 과열된 배터리의 갈라지는 소리를 식별할 수 있는 것으로 나타났습니다. 연구진은 테스트 중에 발소리, 문 닫는 소리, 병 여는 소리 등 다양한 배경 소음도 도입했으며, 그 중 아주 적은 양의 소음만이 알고리즘의 판단을 방해한다는 사실을 발견했다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 이 결과는 알고리즘의 견고성을 보여줍니다.
연구팀은 이 기술이 가정, 사무실, 창고, 전기차 주차장 등에 설치 가능한 새로운 형태의 화재 경보기 개발에 활용될 가능성이 있다고 밝혔다. 이 기술은 사전에 경고를 발령함으로써 사람들에게 대피할 수 있는 충분한 시간을 제공하고 개인의 안전을 보장할 수 있습니다.
소리 인식을 기반으로 한 리튬 배터리 화재 경고 기술은 높은 정확도와 견고성으로 배터리 안전성을 향상시키는 새로운 방법을 제공합니다. 앞으로 이 기술은 국민의 생명과 재산을 보호하기 위한 다양한 시나리오에서 널리 활용될 것으로 예상된다. 지속적인 기술의 발전으로 더욱 안전하고 믿을 수 있는 배터리 제품이 나올 것이라 믿습니다.