삼성SDI의 에너지저장장치(ESS) 설비 / 여성경제신문DB


리튬이온 배터리의 열폭주는 수 초 단위로 급격히 진행되는 비선형 폭발이다. 인공지능(AI)는 그걸 '예측'할 수는 있어도 '막을' 수는 없다. AI는 외부 데이터를 분석할 뿐, 셀 내부 미세 단락이나 소재 결함은 센서로도 포착 어렵다.
국내 배터리업계에서 AI를 활용한 에너지저장장치(ESS) 화 예방 소프트웨어가 등장했다. 다만 기술 내용을 들여다보면 배터리 구조 자체를 바꾸는 안전 기술이라기보다, 운영 데이터를 분석해 위험 신호를 조기에 탐지하는 데이터 기반 관리 시 모바일야마토 스템이라는 평가다.
삼성SDI는 11∼13일 서울 코엑스에서 열리는 인터베터리 2026에서 ESS 화재 예방 소프트웨어 'Samsung Battery Intelligence(SBI)'를 공개한다고 밝혔다. 이 프로그램은 ESS 사이트 약 1400곳에서 수집한 데이터를 바탕으로 배터리 상태를 진단하고 이상 징후를 예측하는 인공지능 기반 분석 오리지널바다이야기 시스템이다.
기술 구조를 보면 핵심 기능은 크게 세 가지다. 배터리 수명과 출력 상태 분석, 노화 편차와 운영 품질 지표 계산, 이상 셀 조기 탐지다. 결국 배터리 셀의 상태 데이터를 지속적으로 수집해 패턴을 분석하고 고장 가능성을 사전에 알려주는 예지정비(predictive maintenance) 시스템에 가깝다.
문 야마토연타 제는 ESS 화재의 근본 원인이 대부분 셀 내부 결함이나 열폭주(thermal runaway)에서 시작된다는 점이다. 이런 현상은 화학 반응이 촉발되는 순간 급격히 진행되기 때문에 소프트웨어 분석만으로 완전히 막기는 어렵다. 업계에서는 "AI가 화재를 예방한다기보다 위험 신호를 조금 더 빨리 알려주는 수준"이라는 평가가 나온다.
비선형 물 골드몽릴게임릴게임 리현상, 확률 예측의 한계
삼성SDI도 이를 의식한 듯 소프트웨어 단독 기술이 아니라 기존 하드웨어 안전 기술과의 결합을 강조하고 있다. 모듈 내부에 소화 약제를 직접 분사하는 EDI(Embedded Direct Injection)와 열 확산을 막는 No TP 구조에 SBI 분석을 결합해 안전 관리 체계를 강화한다는 설명이다.
릴게임골드몽결국 이번 기술의 본질은 배터리 구조 혁신이라기보다 운영 데이터 기반 관리 플랫폼이다. ESS 산업에서 안전 경쟁력이 셀 화학과 구조 설계에서 결정된다는 점을 고려하면, SBI는 화재를 막는 기술이라기보다 사고 확률을 낮추는 운영 도구라는 해석이 가능하다.
ESS 시장이 확대되면서 데이터 기반 관리 시스템의 중요성은 커지고 있지만, 화재 리스크를 근본적으로 줄이기 위해서는 셀 설계와 소재 단계의 기술 진전이 더 중요하다는 지적도 이어지고 있다.
물론 이상 징후 탐지 접근 자체는 ESS 운영 측면에서 의미가 있다. 배터리 열폭주가 시작되기 전에는 셀 간 전압 편차 확대, 온도 상승 패턴 변화, 출력 안정성 저하 등 미세한 운영 데이터 변화가 나타나기 때문이다. AI가 대규모 ESS 운용 데이터를 학습해 이런 패턴을 조기에 포착하면 잠재적 이상 셀을 선별하거나 운영 조건을 조정해 위험을 낮출 수 있다.
ESS 시장이 확대되면서 데이터 기반 관리 시스템의 중요성은 커지고 있지만, 화재 리스크를 근본적으로 줄이기 위해서는 셀 설계와 소재 단계의 기술 진전이 더 중요하다는 지적도 이어지고 있다.
☞열폭주(Thermal Runaway)?= 리튬이온 배터리 내부에서 온도가 상승하면서 화학 반응이 연쇄적으로 가속돼 스스로 열을 계속 만들어내는 상태를 말한다. 외부 충격, 내부 단락, 과충전, 셀 결함 등으로 배터리 온도가 일정 임계점에 도달하면 전해질 분해와 전극 반응이 동시에 발생하고 이 과정에서 추가 열이 발생한다. 이렇게 발생한 열이 다시 반응을 촉진하면서 온도가 급격히 상승하고 가스 발생·발화·폭발로 이어질 수 있다. ESS 화재 사고의 대부분이 이 열폭주에서 시작되며 한 셀에서 발생한 반응이 주변 셀로 확산되면 대형 화재로 확대되는 특징이 있다.
열폭주는 배터리 내부에서 일어나는 전기화학 반응이다. 이 과정은 수 초 단위로 급격히 진행되고, 셀 내부 미세 단락이나 소재 결함처럼 센서로 직접 관측하기 어려운 사건에서 시작되는 경우가 많다. AI는 외부에서 수집되는 전압·온도·전류 같은 데이터를 분석해 이상 징후를 추정할 수는 있지만, 실제 반응이 시작되는 셀 내부의 순간 변화를 실시간으로 완전히 포착하기는 구조적으로 어렵다.
또한 AI는 기본적으로 과거 데이터 기반 확률 예측 시스템이다. ESS 운영 데이터를 학습해 위험 패턴을 찾아낼 수는 있지만, 열폭주는 배터리 화학·셀 구조·사용 환경이 복합적으로 작용하는 비선형 물리 현상이기 때문에 동일한 패턴이 반복되지 않는 경우가 많다. 결국 AI는 위험 가능성을 경고하는 보조 도구로는 유용하지만, 열폭주 자체를 물리적으로 차단하려면 셀 설계, 열 확산 차단 구조, 안전 소재 등 하드웨어 차원의 안전 기술이 동시에 작동해야 한다는 한계가 있다.
여성경제신문 이상헌 기자liberty@seoulmedia.co.kr
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