본 논문은 리튬이온 배터리의 수명 예측 정확도 향상을 위해 생존 분석 기반의 딥러닝 모델 프레임워크를 제안한다. 기존 방법들의 데이터 부족, 배터리 화학적 특성의 다양성, 복잡한 열화 패턴 포착 어려움 등의 문제점을 해결하기 위해, Cox, CoxPH, CoxTime, DeepHit, MTLR 등 5가지 고급 모델을 활용하여 전압, 전류, 내부 저항 등의 주요 열화 지표를 포함한 시계열 배터리 데이터를 생존 데이터로 변환한다. 고급 특징 추출 기법을 통해 다양한 충전 조건 및 배터리 화학적 특성을 고려하여 모델의 강건성을 높였으며, 10-fold 교차 검증을 통해 일반화 성능을 확보하고 과적합을 최소화하였다. 실험 결과, 제안된 프레임워크는 기존 방법보다 수명 예측 정확도를 크게 향상시켜 배터리 관리 및 유지보수 최적화에 기여할 수 있음을 보여준다.
