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본 발명은 전기차 배터리 관리 시스템(Battery Management System, BMS) 외부에서 전류 센서의 고장을 실시간으로 감지할 수 있는 혁신적인 알고리즘 및 장치에 관한 것이다. 이 기술은 BMS의 성능이나 구조에 영향을 미치지 않으면서, 센서에서 측정된 전류 및 전압 데이터를 독립적으로 활용하여 고장을 탐지함으로써 시스템의 신뢰성과 안전성을 크게 향상시킨다. 본 발명은 배터리 전류와 잔여전압 간의 관계를 분석하고, 공분산 알고리즘을 통해 내부 저항을 정밀하게 추정하는 과정을 핵심으로 한다. 이 과정에서 배터리의 SOC(State of Charge)와 OCV(Open Circuit Voltage)를 계산하여 전압 데이터의 영향을 최소화한 잔여전압 데이터를 생성하고, 이를 기반으로 데이터 군집의 대표 기울기를 추정하여 배터리 저항값을 정확히 산출한다. 추가적으로, 알고리즘은 EMA(Exponential Moving Average) 필터를 적용하여 저항값 변화를 지속적으로 모니터링하며, ±100% 이상의 저항 변화가 감지되면 이를 고장으로 판별한다. EMA 필터는 최신 데이터를 중심으로 가중치를 부여하여 이상 변동을 민감하게 포착하며, 이를 통해 실시간으로 고장을 탐지할 수 있다. 실제 하드웨어 실험에서 Zero-freezing fault를 유도한 결과, 약 63초 내에 고장을 탐지하여 알고리즘의 신뢰성과 실시간 대응 가능성을 입증하였다. 이 기술은 배터리의 노화 정도 및 다양한 배터리 유형에 간단한 파라미터 조정을 통해 손쉽게 적용할 수 있으며, 저비용 하드웨어를 사용함으로써 배터리 안전 사고를 예방하는 경제적이고 실용적인 대안을 제공한다. 특히, 고장 감지 시스템이 BMS 내부 알고리즘과 분리되어 외부 모듈로 작동하기 때문에 기존 시스템의 안정성을 유지하면서도 고장 감지 기능을 강화할 수 있다는 점에서 큰 장점을 가진다. 이 기술은 전기차 배터리 화재와 같은 안전 사고를 조기에 예방할 수 있는 효과적인 솔루션을 제시하며, 배터리 안전성과 신뢰성을 확보하는 데 크게 기여할 수 있다. 나아가, 고장 감지에 더해 자동 대응 시스템을 추가적으로 개발할 수 있는 기반을 마련함으로써 전기차 및 에너지 저장 시스템의 안전 기술 발전에 중대한 기여를 할 것으로 기대된다.