김종훈 연구실의 핵심 연구 축 가운데 하나는 리튬이온 배터리와 에너지저장장치의 상태를 정밀하게 추정하고, 이를 실제 시스템에 적용 가능한 배터리 관리 시스템(BMS)으로 구현하는 것이다. 연구실은 배터리의 충전상태(SOC), 건강상태(SOH), 출력상태(SOP), 안전상태(SOS), 온도상태(SOT), 잔여수명(RUL) 등 다양한 상태 변수를 통합적으로 다루며, 단일 셀 수준의 해석을 넘어 모듈·팩·차량 시스템 수준의 진단으로 확장하고 있다. 특히 전기자동차, ESS, 재사용 배터리, 시동용 배터리 등 응용 환경별로 서로 다른 열화 특성과 운용 패턴을 반영한 상태 추정 기술을 개발하는 점이 특징이다. 연구 방법 측면에서는 등가회로모델, 전기화학 임피던스 분광법(EIS), 증분용량분석(ICA), 차동전압분석(DVA), 재귀최소자승법(RLS), 칼만필터 계열, 확률모델, 웨이블릿 기반 신호처리, 그리고 LSTM·GRU·오토인코더·앙상블 모델 등 기계학습 기법을 폭넓게 활용한다. 실제 논문과 특허에서도 배터리 수명 예측 장치, 배터리 노화 분석 장치, EIS 기반 진단, 전이학습을 활용한 SOH 추정, 실시간 통신 데이터 기반 SOC 추정 등 모델 기반과 데이터 기반 접근을 융합하는 경향이 뚜렷하게 나타난다. 이는 실험실 데이터에만 의존하지 않고 현장 BMS 데이터, 차량 운행 데이터, 클라우드 기반 운영 데이터를 활용하여 실용성을 높이려는 전략으로 해석할 수 있다. 이 연구는 배터리의 성능 저하를 조기에 감지하고, 교체 시점과 유지보수 전략을 최적화하며, 재사용·재활용 판단의 정확도를 높인다는 점에서 산업적 가치가 크다. 자동차, 전력망, 산업용 저장장치, 로봇, 항공우주 등 다양한 플랫폼에서 배터리 신뢰성 확보가 중요해지는 상황에서, 연구실의 BMS 및 상태 추정 기술은 안전성과 경제성을 동시에 향상시키는 기반 기술이 된다. 앞으로는 엣지 디바이스 탑재형 경량 알고리즘, 실시간 온라인 학습, 통신 데이터와 물리모델의 결합, 디지털 트윈 기반 예측 진단으로 확장될 가능성이 높다.

연구실은 배터리의 성능 추정에 그치지 않고, 이상 징후 조기 검출과 안전 진단 기술을 중요한 연구 분야로 다루고 있다. 전기자동차 및 ESS의 대형화·고에너지밀도화가 진행되면서 내부 단락, 셀 불균형, 과충전, 접촉저항 증가, 열 축적, 열폭주와 같은 위험 요소를 조기에 감지하는 기술의 중요성이 커지고 있다. 김종훈 연구실은 이러한 위험을 정량적으로 분석하고, 시스템 차원에서 사고를 예방할 수 있는 알고리즘과 진단 장치를 개발하는 데 집중하고 있다. 구체적으로는 EIS 기반 진단, 확률밀도함수 융합모델, 오토인코더 기반 이상 탐지, 센서 융합 기반 고장 진단, 셀 간 불균형 분석, 고장 임피던스 패턴 도출, 안전 운용 영역 기반 알고리즘 등 다양한 접근법이 활용된다. 다수의 프로젝트에서 열폭주 위험 예측, BDS(배터리 안전 진단 시스템) SoC 개발, 배터리 팩 센싱라인 보호, 안전 SW 프레임워크 구축이 수행되었으며, 특허와 학술발표에서도 실시간 모니터링, 고장 시점 예측, 이상 배터리 분류, 재사용 배터리 안전성 판별 등이 반복적으로 등장한다. 이는 단순 경고 수준을 넘어, 안전 위험을 계산 가능한 지표로 환산하고 운영 제어와 연동하는 방향의 연구라고 볼 수 있다. 이 분야의 연구 성과는 화재 예방과 시스템 신뢰성 향상, 보험·인증·운영 규정의 정교화, 그리고 배터리 재사용 산업의 안전성 확보에 직접 연결된다. 특히 ESS와 전기차는 대규모 화재 사고의 사회적 파급력이 크기 때문에, 조기 징후 포착과 예지보전 기술은 매우 높은 실용적 가치를 가진다. 향후에는 통신 기반 원격 진단, AI 기반 위험도 추론, 멀티모달 센서 데이터 통합, 디바이스 수준 보호회로와 연계된 능동형 안전제어로 발전할 것으로 기대된다.

김종훈 연구실은 배터리의 전기적 상태뿐 아니라 열적 거동과 시스템 수준 운용 최적화에도 강점을 보인다. 전기자동차 급속충전, 대용량 배터리 팩, 고출력 운전, 저온 및 고온 환경, 진동 환경 등은 모두 배터리의 성능과 안전성에 직접 영향을 미치기 때문에, 열관리와 구조·운용 최적화는 배터리 시스템 연구에서 필수적이다. 연구실은 셀, 모듈, 팩, 트레이 수준에서 온도 분포와 열화 메커니즘을 분석하고, 실제 응용 환경에서 동작 가능한 열관리 전략을 제안하고 있다. 대표적으로 직접냉각 방식, 액침냉각, 상변화물질(PCM) 적용, 내부 온도 추정, 열적 불균형 해소, 고속충전 대응 열관리, 대용량 팩의 온도 편차 최소화 등이 주요 연구 주제로 확인된다. 관련 국가과제에서는 80kWh 이상급 대용량 배터리 직접냉각 열관리 기술, 전기차 급속 충전 대응 PCM 적용 배터리 팩 개발, MMC 타입 ESS 및 재생에너지 연계 시스템 개발 등이 수행되었다. 또한 온도 추정용 EIS 주파수 선택, 고출력 셀의 열 해석, 배터리 팩 구조에 따른 열거동 해석, 셀 밸런싱과 연계된 팩 제어 등 전기·열·제어가 결합된 다물리 연구가 활발하다. 이 연구는 배터리 수명 연장, 급속충전 성능 향상, 출력 안정성 확보, 고장 예방, 재사용 배터리의 안정적 재구성 등으로 이어질 수 있다. 특히 전기차와 ESS의 상용화 확대에 따라 열관리 기술은 단순 보조 기술이 아니라 시스템 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 되고 있다. 앞으로는 전기적 상태 추정 알고리즘과 열모델을 결합한 통합 전기-열 디지털 트윈, 실차 운행 데이터 기반 열관리 제어, 차세대 냉각 소재 및 고전압 플랫폼 최적화 연구로 확장될 가능성이 크다.