리튬이온배터리를 포함하는 배터리에 전압 및 전류의 정현파를 인가하여 출력되는 전압 및 전류를 통해 나이퀴스트 선도(Nyquist plot) 및 보드 선도(Bode plot)를 추출할 수 있으며, 배터리의 내부 특성을 확인할 수 있는, 교류를 활용한 전기화학적 임피던스 분광법(Electrochemical impedance spectroscopy; EIS)를 수행하는 단계; 상기 전기화학적 임피던스 분광법에 의해, EIS 스펙트럼 데이터(EIS spectra data)를 기록하고 추출하는 단계; 이산 웨이블릿 변환(DWT, Discrete Wavelet Transform) 기반의 다중 분해능 분석(MRA, Multi-Resolution Analysis) 기술을 사용하여, 상기 EIS 스펙트럼 데이터에 포함되어 있는 노이즈를 제거하는 단계; 및칼만 필터를 사용하여 상기 배터리에 대한 SOC를 추정하는 단계;를 포함하는, 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 배터리의 개선된 ＳＯＣ 추정을 위한 ＥＩＳ 방법.

제 1 항에 있어서, 상기 이산 웨이블릿 변환 기반의 다중 분해능 분석 기술에서는, 상기 EIS 스펙트럼 신호를 저주파 및 고주파 성분으로 분해(decomposition)하여, 근사 신호(approximation signal) 및 상세 신호(detailed signal)를 얻되, 5층(5 layers) 프로세스로 분해하고, 잡읍을 제거하여 다시 재구성(reconstruction)하여, SOC 추정 알고리즘인 상기 칼만 필터의 입력 매개변수가 출력되도록 설정한 것을 특징으로 하는, 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 배터리의 개선된 ＳＯＣ 추정을 위한 ＥＩＳ 방법.

제 2 항에 있어서, 상기 칼만 필터는, 언센티드 칼만 필터(UKF, Unscented Kalman filter)이며, 상기 언센티드 칼만 필터에서는, 배터리의 각 모델 방정식과 함께 EIS 분석을 기반으로 하는 개선된 전기 회로 모델(ECM)를 개발하여, 실제 BMS 배터리 데이터에 대한 배터리 SOC 추정을 수행하는 것을 특징으로 하는, 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 배터리의 개선된 ＳＯＣ 추정을 위한 ＥＩＳ 방법.