본 논문은 리튬이온 배터리의 잔여 수명(RUL) 예측을 위해 생존 분석 기반의 딥러닝 프레임워크를 제안합니다. 기존 방법들의 데이터 부족, 배터리 화학적 특성의 다양성, 복잡한 열화 패턴 포착의 어려움 등의 문제점을 해결하기 위해, Cox, CoxPH, CoxTime, DeepHit, MTLR 등 다섯 가지 고급 모델을 활용하여 전압, 전류, 내부 저항 등의 주요 열화 지표를 포함하는 생존 데이터로 변환된 시계열 배터리 데이터를 학습시킵니다. 고급 특징 추출 기법을 통해 다양한 충전 조건 및 배터리 화학적 특성을 포함한 실제 시나리오에서 모델의 강건성을 높였으며, 10-fold cross-validation을 통해 일반화 성능과 과적합을 최소화했습니다. 실험 결과, 제안된 생존 분석 기반 프레임워크는 기존 방법에 비해 RUL 예측 정확도를 크게 향상시켜 배터리 관리 및 유지 보수 최적화에 신뢰할 수 있는 도구를 제공합니다.
