리튬 이온 배터리의 자가 방전에 따른 내부 화학적 상태를 고려한 3-D K-means Clustering 스크리닝 기법 연구

3-D K-means clustering method considering internal chemical state variation of self-dischareg of Li-ion battery

리튬 이온 배터리가 전기 자동차 및 다양한 어플리케이션에 적용됨에 따라 폐배터리의 수요 또한 증가하고 있다. 내부 화학적 상태가 상이한 배터리의 전기적 특성실험을 통해 파라미터를 선정할 수 있으며 전기적 특성 실험 전 후의 시간차에 따른 파라미터 변화를 반영하는 것이 필수적이다. 제조 공정과정의 파라미터의 측정값과 특성실험 후의 파라미터 재측정값을 비교함으로써 이를 3-D Kmeans Clustering 알고리즘에 반영하여 더욱 정밀한 셀 선별을 실시하였다.