[시장보고서]<2025> 배터리 열화의 완화/예측/진단 기술 및 업체 동향(신간: AI 관련 기술 추가)

<2025> 배터리 열화의 완화/예측/진단 기술 및 업체 동향(신간: AI 관련 기술 추가)

<2025> Battery Degradation Mitigation / Prediction / Diagnostics Technology and Major Companies Trend

상품코드 : 1827036

리서치사 : SNE Research

발행일 : 2025년 09월

페이지 정보 : 영문 또는 국문 - 533 Pages

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리튬이온 배터리는 전기차(EV), 에너지저장장치(ESS), 휴대용 전자기기 등 다양한 응용 분야에서 핵심적인 역할을 담당하고 있습니다. 그러나 시간이 지남에 따라 성능이 점진적으로 저하되는 열화(degradation) 문제는 배터리의 수명, 안전성, 신뢰성을 결정하는 가장 중요한 요인 중 하나입니다. 산업 현장에서 배터리 열화를 정확히 진단하고 예측하는 것은 단순한 기술적 도전 과제를 넘어, 경제성과 정책적 가치, 시장 경쟁력 확보와도 직결됩니다.

배터리의 열화는 배터리의 성능 저하의 근본 원인입니다. 특히 고용량 및 고출력의 배터리일수록 그 만큼 심각한 열화에 의한 배터리 성능 저하가 악화되기 때문에 이 열화에 대한 깊은 이해가 필요합니다.

현재 이를 기반으로 기술개발 및 시장이 형성되어 있는 분야는 폐배터리 진단 분야와 급속충전 분야로 볼 수 있습니다.

폐배터리의 재사용 과정에는 진단기술이 필수인데, 여러 OEM 사에서는 몇 년 전부터 폐배터리 재사용을 통한 사업을 진행해 왔으며, 여러 기업들도 폐배터리 Reuse Application을 활용한 신사업을 준비하고 있는 실정입니다.

또한, EV가 기존의 휘발유/디젤 엔진 차량의 시장 점유율을 넘어서려면 상당한 배터리 수명과 짧은 충전시간, 즉 급속충전이 필수입니다. 이는 배터리·EV 시장이 급격하게 확장될 수 있는 근본적 Needs로서, 이를 위해선 혹독한 조건에서의 열화 완화/억제 기술이 필수입니다.

배터리 열화 예측은 수십 년간 물리 기반 모델과 실험적 접근을 중심으로 발전해왔습니다. 그러나 이러한 전통적 방법론은 실제 산업 적용에서 여러 가지 근본적 제약을 드러내고 있으며, 이는 오늘날 인공지능(AI)·머신러닝(ML) 기반 접근이 필요해진 배경이기도 합니다. 기존의 물리 모델과 경험적 모델이 가진 한계는 배터리 열화 예측의 새로운 패러다임을 요구하게 되었으며, 그 해답으로 등장한 것이 인공지능(Artificial Intelligence, AI)과 머신러닝(Machine Learning, ML)입니다. 최근 10년간 배터리 연구 분야에서 AI 기술의 도입은 단순한 데이터 분석 수준을 넘어, 산업 현장에서 활용 가능한 수준으로 발전해왔습니다. 특히 전기차(EV)와 에너지저장장치(ESS)와 같이 대규모 배터리 시스템을 운영해야 하는 응용 분야에서는, AI의 부상은 단순한 연구 트렌드가 아니라 산업의 필연적 전환점으로 인식되고 있습니다.

본 리포트에서는 12장으로 나누어 내용을 기술했습니다. 1-3장에서는 배터리 열화 이해 기반 기술의 필요성 및 열화에 관한 기본 지식, 4-5장에서는 열화의 원인 및 결과, 6-7장에서는 열화 완화 전략 및 열화 진단/예측 기술에 대해 기술하였으며, 8장에서는 AI·머신러닝 기반 배터리 열화 진단 및 예측을, 9-10장에서는 관련 업체의 글로벌 현황과 관련 산업의 시장 현황 및 전망, 11-12장에서는 특허 및 최신 기술에 대해 기술했습니다.

이렇듯 이번 ‘배터리 열화의 완화/예측/진단 기술·업체 동향(신간: AI 관련 기술 추가)’ 리포트에서는 이러한 위기 속 기회를 잡기 위해 배터리 열화에 대한 이해도를 높이고자 관련 내용을 심도있게 다루었으며, 열화를 완화하는 전략과 열화를 진단/예측하는 다양한 AI·머신러닝 기반 기술들을 소개했습니다. 또한 국내외 업체, 시장 및 업계 동향, 그리고 특허와 주목할 만한 기술들을 자세하게 제공해드립니다.

4.1. 양극
- 4.1.1. 양극 소재에 따른 열화
  - 4.1.1.1. Lithium nickel manganese cobalt oxides (NCM)
  - 4.1.1.2. Lithium Manganese Oxide (LMO)
  - 4.1.1.3. lithium ferro-phosphate (LFP)
- 4.1.2. 열화 악화/완화 요인
  - 4.1.2.1 전이금속 용해 (TM dissolution)
  - 4.1.2.2. 입자 내 (intragranular) 및 입자 간 (intergranular) 균열
  - 4.1.2.3. 열 안정성
- 4.1.3. 열화 결과
4.2. 음극
- 4.2.1. 음극 소재에 따른 열화
  - 4.2.1.1. 흑연 (graphite)계 음극
  - 4.2.1.2. Li metal 음극
  - 4.2.1.3. 실리콘 기반 음극
  - 4.2.1.4. Li 티타늄 산화물 (Lithium titanium oxides; LTO) 기반 음극
- 4.2.2. 열화 악화/완화 요인
  - 4.2.2.1. 온도
  - 4.2.2.2. 충전 전류 (C-rate)
  - 4.2.2.3. 충전상태 (state-of-charge; SOC)
  - 4.2.2.4. SEI에 의한 배터리의 추가적인 열화
- 4.2.3. 열화 결과
  - 4.2.3.1. 흑연 음극에서의 전착반응 (Li plating)
  - 4.2.3.2. SEI 층에 의한 추가적인 열화
4.3. 전해질
4.4. INACTIVE 물질 열화 (바인더, 집전체, 분리막, 구성품 등)
- 4.4.1. 바인더
- 4.4.2. 집전체
- 4.4.3. 분리막
- 4.4.4. 셀 케이싱
4.5. 기타 열화 요인 (AGING 조건, 환경 온도, 배터리 설계, 사용자 등)
4.6. 열화 메커니즘 간 연계 시나리오
- 4.6.1. Positive-feedback 시나리오
- 4.6.2. Negative-feedback 시나리오

5. 셀 열화 결과

5.1. 성능 저하
- 5.1.1. 일시적인 용량 감소
- 5.1.2. 영구적인 용량 감소

6. 배터리 열화 완화 전략

6.1. 활물질 소재 개선 방안
- 6.1.1. 양극 활물질
  - 6.1.1.1. Ni-rich NCM 양극 개선 방법
  - 6.1.1.2. 내부 표면 (inner surface) 개선
  - 6.1.1.3. 외부 표면 (outer surface) 개선
- 6.1.2. 음극 활물질
  - 6.1.2.1. 표면 코팅
  - 6.1.2.2. 전해질 양 조절
- 6.1.3. Solid Electrolyte Interphase (SEI)
  - 6.1.3.1. 전해질 첨가제
  - 6.1.3.2. 리튬염
  - 6.1.3.3. 용매
6.2. 활물질 소재 개선 방안
- 6.2.1. 정전압 충전법 (constant voltage; CV)
- 6.2.2. 정전류 충전법 (constant current; CC)
- 6.2.3. 정전류/정전압 충전법 (CC-CV)
- 6.2.4. 정전력 충전법 (constant power; CP)
- 6.2.5. 정전력/정전압 충전법 (CP-CV)
- 6.2.6. 부스트 충전법
- 6.2.7. 전류감쇠 충전법 (varying current decay; VCD)
- 6.2.8. 다단계 정전류 충전법 (multistage constant current; MCC)
- 6.2.9. 펄스 충전법
- 6.2.10. 트리클 충전법

7. 배터리 열화 진단/예측 기술

7.1. 열화모드 별 분석 기법
- 7.1.1. 활물질 구조적 변화 및 분해 분석
- 7.1.2. 입자파괴 분석
- 7.1.3. SEI 층 성장 분석
- 7.1.4. Li plating 분석
7.2. 전기화학적 분석 기법
- 7.2.1. 셀 전압 및 용량 분석
- 7.2.2. 저항 분석
7.3. 비 모델 기반 분석
- 7.3.1. 배터리 내부 요인 진단
- 7.3.2. 배터리 외부 요인 진단
7.4. 모델 기반 분석
- 7.4.1. 모델 종류
  - 7.4.1.1. 경험적 모델
  - 7.4.1.2. 물리적 모델
  - 7.4.1.3. Single-particle models (SPM)
- 7.4.2. SEI 층 성장
- 7.4.3. Li plating
- 7.4.4. 양극 구조 변화 및 분해
- 7.4.5. 입자 파괴
- 7.4.6. Silicon additives
7.5. 머신러닝/인공지능 활용 진단 및 예측
- 7.5.1. ML/AI 활용 진단 기술 배경
- 7.5.2. 성능 및 안전성 예측
- 7.5.3. 열화 및 수명 예측
- 7.5.4. On-line 추정 기술
7.6. Post-Mortem 분석
- 7.6.1. 셀 분해 시 주의점
- 7.6.2. 셀 개봉 절차 및 구성 요소 분리 방법
- 7.6.3. Physical 분석 기술
  - 7.6.3.1. X-ray Diffraction (XRD)
  - 7.6.3.2. Microscopy and Electron Diffraction
7.6.4. Chemical 분석 기술
- 7.6.4.1. element 분석
- 7.6.4.2. 가스 측정
- 7.6.4.3. 불순물 및 유기물 분석
7.6.5. 열 안정성 분석

8. AI·머신러닝 기반 배터리 열화 진단 및 예측 (심화)

8.1. 배터리 열화 예측 개요
- 8.1.1. 배터리 열화 예측의 산업적 중요성
- 8.1.2. 전통적 물리 기반 모델의 한계
- 8.1.3. 인공지능의 부상
- 8.1.4. 데이터 기반 열화 진단 기법
- 8.1.5. 확률론적 모델과 불확실성 정량화
- 8.1.6. 물리 모델과 AI 모델의 융합 (Physics-Informed Machine Learning, PIML)
- 8.1.7. 산업적 시사점과 정책·시장 연계
8.2. 예측 불확실성 정량화와 신뢰성 검증
- 8.2.1. 배경 및 문제 정의
- 8.2.2. 불확실성의 유형과 모델링 원칙
- 8.2.3. 평가 지표와 캘리브레이션 프로토콜
- 8.2.4. 데이터 분할과 분포 이동 검증
- 8.2.5. 모델별 불확실성 구현
- 8.2.6. Chemistry 인지/합성 데이터 기반 데이터 효율 향상
8.3. 물리 정보 결합형 모델 (Physics-Informed / Hybrid Modeling)
- 8.3.1. 문제 정의 및 배경
- 8.3.2. 수학적 Framework
- 8.3.3. 성능 비교와 한계
- 8.3.4. 산업적 시사점
- 8.3.5. 결론 및 향후 방향
8.4. 설명 가능성(Explainability)과 해석 가능한 AI
- 8.4.1. 설명 가능성의 배경과 필요성
- 8.4.2. 해석 기법 분류
- 8.4.3. 사례 기반 설명
- 8.4.4. 산업적 시사점
- 8.4.5. 기술적 한계와 향후 과제
8.5. 다중요인 및 복합 열화 메커니즘 모델링
- 8.5.1. 배경 및 문제 정의
- 8.5.2. 다중 요인 기반 데이터셋 및 분석
- 8.5.3. 화학적 및 물리적 요인 결합 모델
- 8.5.4. 하이브리드 모델과 해석 가능성
- 8.5.5. 산업적 시사점
8.6. 멀티스케일 전극 모델링과 AI 융합
- 8.6.1. 전극 수준 모델링의 필요성
  - 8.6.1.1. 배경 및 문제 정의
  - 8.6.1.2. AI 기술적 부연
- 8.6.2. 전극 입자 수준 모델링과 AI의 역할
  - 8.6.2.1. 배경 및 문제 정의
  - 8.6.2.2. 모델 및 AI 결합
  - 8.6.2.3. 산업적 시사점
- 8.6.3. 전극 다공 구조 해석과 AI 융합
  - 8.6.3.1. 배경 및 문제 정의
  - 8.6.3.2. 수학적 모델링
  - 8.6.3.3. 실험 및 시각화 기법
8.7. 종합 및 향후 과제
- 8.7.1. 종합적 논의
- 8.7.2. 남아 있는 한계
- 8.7.3. 향후 과제
- 8.7.4 결론

9. 배터리 열화 관련 업체 현황

9.1. 한국
- 9.1.1. 원익피앤이
- 9.1.2. 피엠그로우
- 9.1.3. 민테크
- 9.1.4. 엔시스
- 9.1.5. 캠시스
- 9.1.6. SL Corporation
- 9.1.7. 부명
- 9.1.8. 해동엔지니어링
- 9.1.9. nanu (에임스)
- 9.1.10. 에스아이셀
- 9.1.11. poen
- 9.1.12. 맥사이언스
- 9.1.13. 오디에이테크놀로지
- 9.1.14. 모나
- 9.1.15. 이엘티(주)
- 9.1.16. (주)퀀텀솔루션
- 9.1.17. Waton
- 9.1.18. MAK
- 9.1.19. HYUNDAI KEFICO
- 9.1.20. 넥스콘테크놀러지(주)
9.2 북미
- 9.2.1 AMP
- 9.2.2. Nuvation energy
- 9.2.3. Intel Corporation
- 9.2.4. Analog Devices, Inc.
- 9.2.5. Ewert Energy Systems
- 9.2.6. STAFL Systems, LLC.
- 9.2.7. Sensata Technologies
- 9.2.8. Exponential Power, Inc.
- 9.2.9. REDARC Electronics
- 9.2.10. KPM Power Inc
- 9.2.11. Eberspaecher Vecture
- 9.2.12. QNOVO
- 9.2.13. Electrovaya Inc
- 9.2.14. Liminal Insights, Inc
- 9.2.15. Visteon
9.3 유럽
- 9.3.1. STMicroelectronics
- 9.3.2. Leclanche
- 9.3.3. Eatron technologies
- 9.3.4. BAMOMAS
- 9.3.5. BMS Powersafe
9.4 일본
- 9.4.1. FDK Corporation
- 9.4.2. 4R Energy
- 9.4.3. TOYO SYSTEM
- 9.4.4. MARELLI
- 9.4.5. Hitachi Astemo
9.5 중국
- 9.5.1. BYD
- 9.5.2. CATL New Energy Technology Co., Ltd.
- 9.5.3. Shenzhen PACE Electronic Technology Co., Ltd.
- 9.5.4. Pylontech-Pylon Technologies Co., Ltd.
- 9.5.5. Findreams battery
- 9.5.6. HUASU
- 9.5.7. SINOEV (Octillion)
- 9.5.8. LIGAO Technology
- 9.5.9. UAES
- 9.5.10. Intron
9.6. 그 외
- 9.6.1. ION Energy Inc

10. 시장 현황 및 전망

10.1. BMS
- 10.1.1. BMS 글로벌 시장 전망 (2021 - 2030)
- 10.1.2. EV 모델 별 BMS 공급 업체 (2012 - 2024)
10.2 급속 충전기
- 10.2.1. 글로벌 시장 현황
- 10.2.2. 급속충전기 미국 시장 전망 (2021 - 2030)
- 10.2.3. 미국 주요 도시별 현황
- 10.2.4. 한국 지역별 급속 충전기 현황
10.3. 글로벌 배터리 진단 시장
- 10.3.1. 글로벌 배터리 진단 및 수리 시장 규모 추이
- 10.3.2. 글로벌 배터리 장비 시장 규모 추이

11. 배터리 열화 억제/진단 관련 기술 특허 (2017-2021)

11.1 국내 특허

12. 열화진단 관련 최신 기술

12.1. CHARGE TRANSFER 저항 거동 분석
12.2. 온도 불균일성에 따른 LOCAL LI PLATING 분석
12.3. IR DROP 분석
12.4. INCREMENTAL CAPACITY 분석
12.5. DIFFERENTIAL VOLTAGE 분석
12.6. 급속충전 조건 흑연계 음극계면 분석
12.7. 음극 코팅재 개발 및 임피던스 분석

한글목차

목차

1. 개요

2. 리튬 이온 배터리

3. 열화 (DEGRADATION)

4. 소재