본 논문에서는 리튬이온 배터리의 노화 메커니즘을 이해하기 위한 강력한 도구로서 분포 기반 이완시간(Distribution of Relaxation Time, DRT) 분석을 제시하고, 이를 상태건전도(State of Health, SOH) 추정에 적용하는 데 초점을 둔다. SOH 추정을 향상시키기 위해 DRT 분석에서 유도된 특성 이완시간(characteristic relaxation time)이라는 새로운 파라미터를 도입한다. 충전 전달과 확산 피크 사이의 중심 이완시간(τ) 비율을 분석함으로써, 과거 데이터의 필요 없이 배터리 상태를 규명할 수 있다. 18650 셀과 LR2032 코인 셀을 포함한 리튬이온 배터리의 실험 데이터를 수명 종료 시점까지 조사하였다. 다양한 주파수 범위에서의 Nyquist 및 DRT 플롯은 노화의 일관된 경향을 보여주었으며, 특히 충전 전달 및 확산 과정에서 두드러졌다. 이러한 과정은 DRT 플롯에서 이동 및 병합되는 피크로 나타나며, 이는 점진적인 열화를 시사한다. τ 비율 그래프에 다항식 방정식을 적합(fitting)함으로써 정확한 배터리 수명 예측이 가능해졌다. Samsung Galaxy S9+ 배터리를 통한 검증 결과, 사전 데이터 없이도 SOH 추정이 가능함이 확인되었고 배터리 장기(수명) 예측을 위한 DRT 분석의 잠재력이 강조되었다.

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