이차전지 핵심 기술/시장 전망과 배터리산업 공정별 AI·데이터분석 활용 사례와 전략

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이차전지 핵심 기술/시장 전망과 배터리산업 공정별 AI·데이터분석 활용 사례와 전략

​제조사: IRS Global
규격: 644쪽 (A4, 서적, PDF)
ISBN: 9791194532101
발간일: 2025-07-01

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이차전지 핵심 기술/시장 전망과 배터리산업 공정별 AI·데이터분석 활용 사례와 전략 : 테크포럼

 

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[ 보고서 소개 ]

오늘날 이차전지는 전기차(EV)부터 에너지저장장치(ESS), 첨단 IT기기뿐만 아니라 최근에는 휴머노이드 로봇에 이르기까지 모든 전력 산업의 핵심 동력원으로 자리매김했다. 기후변화 대응과 탄소중립이라는 전 세계적 목표 아래, 이차전지 산업은 그 어느 때보다 빠르게 성장하고 기술적 혁신을 거듭하고 있다.
특히 전고체 배터리와 같은 차세대 기술의 상용화가 임박했고, LFP(리튬인산철) 배터리의 시장 확대와 배터리 재활용 및 재사용 생태계 구축도 중요해지고 있다.
각국 정부는 인플레이션 감축법(IRA)과 유럽연합(EU) 배터리법 등 다양한 정책을 통해 이차전지 산업을 적극적으로 지원하고, 국내 기업들의 핵심 기술 특허 출원 또한 활발하게 증가하고 있다.

이러한 급변하는 이차전지 산업 환경에서 인공지능(AI)은 생산성과 효율성, 그리고 궁극적으로 미래 경쟁력을 좌우하는 핵심 기술로 부상하고 있다. AI는 배터리 소재 개발 단계부터 생산 공정의 최적화, 품질 관리, 그리고 사용 후 배터리 재활용에 이르기까지 전(全)주기에 걸쳐 혁신적인 변화를 가져오고 있다.
구체적으로 소재 설계 단계에서는 머신러닝이 방대한 후보 물질의 특성을 예측하고 역설계를 통해 신소재 탐색 시간을 획기적으로 단축한다. 또한, 제조 공정에서는 수많은 변수 간의 복잡한 관계를 분석하여 공정을 최적화하고, 디지털 트윈을 구축해 가상 환경에서 생산 효율을 개선하고 있다. 진단 및 예측 분야는 AI 적용이 가장 활발한 영역으로, 배터리의 충전 상태(SOC), 건강 상태(SOH), 잔존 수명(RUL)을 높은 정확도로 예측하여 안전성과 신뢰성을 높이며, 재활용 공정에서는 AI 기반 이미지 인식 기술이 폐배터리를 자동으로 분류하고, 공정 변수를 최적화하여 핵심 소재 회수율을 높이는 데 기여하고 있다.
하지만 AI 기술의 본격적인 도입을 위해서는 향후 과제 해결이 필수적이다. 공통적으로 고품질의 표준화된 데이터 확보가 시급하며, 예측의 근거를 설명하는 설명가능 AI(XAI) 기술을 통해 '블랙박스' 모델의 신뢰성을 높여야 한다. 또한, 물리 법칙에 기반한 모델과 데이터 기반 AI를 융합한 하이브리드 접근법은 모델의 강건성과 일반화 성능을 향상시키는 핵심 전략으로 제시되고 있다.

본 보고서는 이러한 시대적 흐름에 발맞춰 이차전지 기술 및 시장의 최신 트렌드를 면밀히 분석하고, 배터리 산업의 공정별 AIㆍ데이터분석 활용 동향을 심층적으로 다뤘다. 또한, 글로벌 AI 연구개발 데이터를 분석하여 우리의 현재 위치를 진단하고, 주요 배터리 기업들의 AIㆍ데이터분석 활용 사례와 대응 전략을 통해 미래 배터리 산업의 청사진을 제시하고자 한다.

아무쪼록, 본 보고서가 이차전지 및 배터리 산업 관계자와 연구자 여러분들에게 이차전지/배터리 산업의 AI 전환에 대한 심도 깊은 이해를 돕고, 혁신적인 기술 발전과 시장 선점을 위한 귀중한 지침서가 되기를 바란다.

 

[ 목차 ]

Ⅰ. 이차전지 및 핵심소재 기술개발 동향과 시장 전망

1. 이차전지 기술개발 동향과 시장 전망
  1-1. 이차전지 기술 개요
    1) 이차전지 개요
      (1) 정의 및 종류
      (2) 구조 및 소재
      (3) 응용 분야
    2) 리튬이온전지 개요
      (1) 특징 및 핵심 소재
        ① 구성
        ② 특징
        ③ 4대 핵심소재
      (2) 셀 형태별 리튬이온전지
        ① 원통형
        ② 각형
        ③ 파우치형
      (3) 4680 배터리
      (4) 양극재 종류별 리튬이온전지
        ① LCO(리튬산화코발트)
        ② 삼원계
        ③ LFP(인산철)
      (5) 소형/중대형/EV용 이차전지 특성
        ① 소형 및 중대형 이차전지 특성
        ② EV용 이차전지 특성
        ③ EV용 배터리 종류별 특징
        ④ EV용 이차전지 타입별 원가비중
      (6) 주요 용도별 차세대 전지 기술
        ① 주요 용도별 차세대 전지 기술
        ② 차세대 이차전지 기술별 특성과 비교
  1-2. 글로벌 이차전지 소재별 기술개발 동향과 이슈
    1) 양극재
      (1) 전구체
      (2) 구조와 기술 동향
      (3) 하이니켈 양극재
      (4) 단결정 양극재
      (5) 입자제어 CSG(Core-Shell Gradient)
      (6) 고전압 미드니켈 양극재
      (7) LFP 양극재
      (8) 망간리치 양극재
    2) 음극재
      (1) 흑연 음극재
      (2) 실리콘 음극재
      (3) 리튬메탈 음극재
    3) 분리막
      (1) 구조와 기능
      (2) 습식과 건식 분리막
      (3) 세라믹 코팅 분리막
      (4) 덴드라이트(dendrite)
        ① 덴드라이트 현상
        ② 덴드라이트 형성 원인
        ③ 배터리 종류별 덴드라이트 현상
        ④ 덴드라이트 현상과 위험성
        ⑤ 덴드라이트 성장에 대한 해결 방법
    4) 전해질
      (1) 전해질의 역할 및 구성요소
      (2) 전해질 유형
        ① 액체 전해질
        ② 젤 전해질
        ③ 고체 전해질
      (3) 전해질 첨가제의 구성과 특성
    5) 도전재
    6) 바인더
      (1) 폴리비닐리덴 디플루오라이드(Polyvinylidenefluoride, PVdF)
      (2) CMC/SBR 바인더
      (3) PTFE(Polytetrafluoroethylene)
      (4) PAA(Poly acrylic acid) 바인더
      (5) PI(Polyimide) binder
  1-3. 주요 이차전지별 연구개발 동향
    1) 리튬이온 전지
    2) 리튬 금속 전지
    3) 리튬 전이금속 산화물 전지
    4) 리튬-황전지
    5) 리튬공기 전지
    6) 전고체 전지
      (1) 황화물계 전고체전지
      (2) 산화물계 전고체전지
    7) 소듐 이온 배터리
    8) 레독스 흐름 전지
    9) 그 밖의 캐리어를 사용하는 전지
  1-4. 리튬 이차전지 기술 이슈
    1) 리튬이온 전지
      (1) 양극 소재 개발
      (2) Li metal 소재 안정화
    2) 소듐 이온 전지
      (1) 글로벌 기술 이슈
      (2) 국내 기술 이슈
    3) 리튬-황 전지
      (1) 활물질 비율 향상
      (2) 폴리설파이드 용출 억제
    4) 리튬금속 전지
    5) 레독스 흐름 전지
      (1) 수계 전해액의 에너지 저장량과 가격
      (2) 비수계 전해액의 위험성과 전류 밀도
    6) 전고체 전지
      (1) 고체 전해질 소재 발굴 및 합성
      (2) 고체 전해질 / 전극 계면 안정화
      (3) 황화물계 전고체 배터리
        ① 아지로다이트계(Argyrodite)
        ② LiSICON계
      (4) 전고체 배터리의 기술 과제
        ① 액계 전지의 과제
        ② 전고체 전지의 기술적 이점
        ③ 개발 경쟁의 경위
        ④ 주요 설계 요소
        ⑤ 고체 전해질에 요구되는 성능
        ⑥ 전해질의 과제에 대한 대응책
        ⑦ 양극 재료에 대한 과제
        ⑧ 계면의 과제에 대한 대응책
        ⑨ 제조 과제
  1-5. 전고체 전지 기술 개발 현황과 전망
    1) 기술 개요
      (1) 개념, 구성, 원리
      (2) 에너지 밀도
      (3) 안전성과 경제성
    2) 기술적 과제
      (1) 고체 전해질의 계면저항 문제 해결
      (2) 계면저항 극복 위한 공정개발의 한계
      (3) 충전과 방전시 팽창문제와 전극계면 박리현상
      (4) 리튬 음극 사용 시 발생하는 덴드라이트 생성 문제
      (5) 아지로다이트 vs LiSICON, 무음극 vs 흑연, 리튬
      (6) 고체전지에 사용 가능한 고체전해질의 높은 단가 문제
    3) 시장 전망
    4) 주요국별 지원 정책
      (1) 해외
      (2) 한국
    5) 해외 주요 기업별 개발동향과 전략
      (1) 중국
        ① IM 모터스(IM Motors)
        ② WeLion(Beijing WeLion New Energy Technology)
      (2) 일본
        ① 혼다(HONDA)
        ② 토요타(TOYOTA)
        ③ 닛산(NISSAN)
      (3) 미국
        ① 팩토리얼 에너지(Factroial Energy)
        ② 퀀텀스케이프(QuantumScape)
        ③ 솔리드파워(SolidPower)
        ④ SES AI(SolidEnergy Systems AI)
      (4) 독일
        ① BMW
        ② 메르세데스 벤츠(Mercedes-Benz)
        ③ 폭스바겐 그룹(Volkswagen Group)
      (5) 프랑스
        ① 이텐(ITEN)
        ② 블루솔루션스(Blue Solutions)
      (6) 기타
        ① 스텔란티스(STELLANTIS)
        ② 프롤로지움 테크놀로지(ProLogium Technology)

2. 이차전지 및 핵심소재 국내외 시장 동향과 전망
  2-1. 글로벌 이차전지 시장 동향과 전망
    1) 이차전지 원가 구성
    2) 이차전지 용도별 시장 전망
    3) 이차전지 종류별 시장 전망
      (1) 이차전지
      (2) 납축전지
      (3) 리튬이온 / 나트륨이온 배터리
      (4) LFP 배터리
      (5) 배터리 폼팩터 점유율
    4) 이차전지 국가 및 지역별 시장 전망
    5) 글로벌 배터리 산업 공급망 현황
    6) 글로벌 배터리 제조사별 점유율 및 장착량
      (1) 韓ㆍ中ㆍ日 제조업체별 시장 점유율
      (2) 제조사별 배터리 탑재량
    7) 국내외 이차전지 수출입 동향
      (1) 글로벌 이차전지 수출입 동향
      (2) 국내 이차전지 수출 실적 및 전망
    8) 유럽 배터리 시장
      (1) 유럽 배터리 업황
      (2) 유럽 배터리 시장의 기업별 점유율
      (3) 중국 배터리 셀 업체의 유럽 공장 가동 현황
    9) 리튬이온전지 가격 동향
  2-2. 이차전지 제조 밸류체인
    1) 이차전지 제조과정
      (1) 전극공정
      (2) 조립공정
      (3) 활성화공정
      (4) 건식 공정
      (5) 제조 장비 및 시스템 시장
      (6) 배터리 셀 생산 공정별 제조 비용 및 소비 전력 비중
        ① 공정별 배터리 제조비 비중
        ② 건식 공정 도입 및 제조비 절감
        ③ 배터리 제조 공정 전력 비중
    2) 이차전지산업 밸류체인
    3) 글로벌 지역별 배터리 생산능력
  2-3. 이차전지 소재별 시장점유율과 서플라이체인
    1) 핵심광물 분야
      (1) 주요 광물별 생산량과 매장량
        ① 리튬
        ② 니켈
        ③ 코발트
        ④ 흑연
        ⑤ 망간
      (2) 한국의 배터리 핵심광물에 대한 對중국 수입 의존도
    2) 이차전지 소재 분야 및 주요 공급망
    3) 전구체 분야
    4) 양극재 분야
    5) 음극재 분야
    6) 분리막 분야
    7) 전해액 분야
    8) 도전재 분야
    9) 바인더 분야
  2-4. 국내외 기업 최근 동향과 대응 전략
    1) 배터리 제조 기업별 글로벌 시장변화에 대한 대응
      (1) 중국
        ① CATL
        ② BYD
        ③ CALB
        ④ EVE Energy
      (2) 일본
        ① 파나소닉 에너지
        ② 무라타제작소
      (3) 미국
        ① 테슬라
        ② 퀀텀스케이프
        ③ 솔리드파워
      (4) 유럽
        ① ACC(Automotive Cells Company)
        ② 프레이어배터리
        ③ 노스볼트
        ④ 브리티시볼트
    2) 한국 배터리 3社의 미국 내 생산 및 조달 현황
      (1) 배터리 제조
      (2) 양극재 조달
  2-5. 사용후 배터리 순환이용 기술 동향과 시장 전망
    1) 사용후 배터리 순환이용 기술 개요
      (1) 순환이용의 중요성
      (2) 배터리의 수명
      (3) 배터리의 처리 방법
        ① 사용후 배터리 재사용(Re-Use)
        ② 사용후 배터리 재활용(Re-Cycling)
      (4) 순환 사이클 구축
      (5) 중요한 광물의 회수
      (6) 활성화를 위한 대응 동향
      (7) 환경적 관점의 재활용
    2) 국내외 사용후 배터리 시장 동향과 전망
      (1) 글로벌 시장규모 전망
        ① 시장 전망
        ② 소재별 시장 전망
        ③ 공급원별 시장 전망
        ④ 지역별 시장규모 전망
        ⑤ 비용 절감 효과
        ⑥ 재활용의 잠재 가치
      (2) 국내 시장규모 전망
        ① 시장 전망
        ② 소재별 시장 전망
        ③ 공급원별 시장 전망
    3) 사용후 배터리 순환이용 기술과 밸류체인
      (1) 배터리 성능 평가와 재활용 공정 기술
        ① 배터리 잔존성능 평가와 분류 및 처리 방법
        ② 사용 후 배터리 재활용(Recycle) 기술과 주요 공정
      (2) 자원 순환경제와 사용후 배터리 재활용
        ① 배터리 순환경제(Circular Economy) 개념
        ② 사용후 전기차 배터리 활용 유형
        ③ 사용후 전기차 배터리 재활용산업 밸류체인
    4) 국내외 배터리 재사용/재활용 관련 개발 동향
      (1) 해외 업체
      (2) 국내 업체
    5) 해외 사용후 배터리 순환이용 관련 정책 추진 동향
      (1) EU
        ① 순환 경제를 위한 배터리 규제 개정안
        ② 지속 가능 배터리법
      (2) 미국
        ① 미국 에너지부(DOE)의 재활용 시책
        ② 초당적 기반 시설법(Bipartisan Infrastructure Law, BIL)
      (3) 일본
      (4) 중국
    6) 국내 사용후 배터리 순환이용 관련 정책 추진 동향
      (1) 주요 정책 추진 경과
      (2) 국내 사용후 배터리 관련 법안
        ① 배터리 재활용, 재사용 법안
        ② 2030 이차전지 산업 발전 전략과 폐배터리 산업
      (3) 사용후 배터리 산업 기술개발 및 규제 샌드박스 실증 사업
      (4) 배터리 순환이용 활성화 방안
        ① 순환이용 시장 조성
        ② 재활용 가능자원 수급 안정화
        ③ 기술혁신 및 경쟁력 강화
        ④ 전주기 관리기반 구축

3. 주요국별 이차전지 정책 추진 동향
  3-1. 미국
    1) 인플레이션 감축법(IRA, Inflation Reduction Act)
      (1) 법안 개요
      (2) 법안의 목적
      (3) 전기차 관련 법안 내용
      (4) IRA를 통한 미국의 배터리 산업통상정책
        ① 친환경차 구매세액공제(Clean Vehicle Tax Credit)
        ② 첨단제조 생산세액공제(Advanced Manufacturing Production Credit)
      (5) FEOC(해외우려집단) 세부 규정 발표에 대한 대응
      (6) 주요국에 미치는 영향
        ① 중국
        ② 일본
        ③ 대만
        ④ 캐나다
        ⑤ 멕시코
        ⑥ 유럽연합
    2) 트럼프 2.0 시대 정책 변화
        ① 對중국 관세 인상
        ② IRA 정책 변화(중국 관련)
        ③ 對中 견제 강화에 따른 한국 배터리 산업 영향 분석
      (2) 트럼프 대통령의 행정명령과 관세 부과 실행
      (3) 한국 배터리산업 영향
        ① IRA와 미국 시장의 중요성
        ② 국내외 투자
        ③ 공급망
        ④ IRA 이후 한국 배터리산업의 전략적 대응 방향
    3) 미국 배터리 소재 이니셔티브
    4) 리쇼어링과 프렌드쇼어링(Re-shoring and Friend-shoring)
    5) 환경보호청(EPA)
    6) 차세대 이차전지 대응책
  3-2. 유럽연합(EU)
    1) EU 배터리법
      (1) 탄소발자국 요건
      (2) 재활용 원료 사용 의무
      (3) 라벨링 및 표시 의무
      (4) 기타 주요 의무 및 요건
      (5) 생산자책임재활용 제도
    2) 유럽 배터리 규제
      (1) 유럽 배터리 규칙
      (2) 유럽 배터리 규칙의 목적
      (3) 유럽 배터리 규칙의 대상 제품
        ① 대상이 되는 배터리
        ② 관련 업계(EV, 자동차 산업 등)
      (4) 유럽 배터리 규칙의 내용
        ① 규칙 내용
        ② 규제 시작 연도
        ③ 유럽 배터리 규칙과 탄소 풋프린트의 관련성
    3) 매칭(matching) 보조금
    4) 배터리 여권 제도
    5) 폐배터리 재활용
    6) 차세대 이차전지 대응책
  3-3. 중국
    1) 리튬이온배터리 산업망ㆍ공급망의 협력 및 안정 발전 업무에 관한 통지
    2) 2024년 중국 리튬전지 산업표준조건 갱신
      (1) 리튬전지 산업 발전방향
      (2) 리튬 배터리 제품 성능 사양
      (3) 리튬전지 생산 및 공정 규범
      (4) 리튬전지 회사의 안전, 품질 및 탄소 배출 관리 사양
    3) 중국 정부의 전기차 산업 지원과 주요국의 대응
      (1) 중국 정부의 전기차 산업 지원 현황
      (2) 주요국의 대응 조치
        ① 미국
        ② EU
        ③ 캐나다
      (3) 글로벌 대응 구도
    4) 폐배터리
    5) 차세대 이차전지 대응책
  3-4. 일본
    1) 축전지 산업 전략
    2) 전고체 배터리 개발 지원
    3) GX(Green Transformation) 추진전략
    4) 배터리 여권 도입
    5) 차세대 이차전지 대응책
  3-5. 한국
    1) 2030 이차전지 산업 발전 전략
      (1) 민관 대규모 R&D 추진
      (2) 공급망 강화 및 소부장 기업ㆍ인력 육성
      (3) 수요시장 창출
    2) 이차전지 전주기 산업경쟁력 강화 방안
      (1) 추진전략과 세부방안
      (2) 경쟁력 강화 이유
      (3) 이차전지 산업 생태계 조성
    3) 친환경차 보급정책 및 재정지출 규모
    4) 차세대 이차전지 대응책

Ⅱ. AIㆍ데이터분석 기반 배터리산업 공정별 연구개발 동향과 과제

1. AI와 배터리 연구
  1-1. 배터리 기술의 중요성 및 현재 기술의 한계
  1-2. 전통적 R&D 방식의 도전 과제와 데이터 기반 접근의 필요성
  1-3. AI/ML 기술의 기본 개념 및 배터리 연구 적용 가능성
    1) 데이터의 중요성과 모범적인 연구 관행
    2) 지도 학습(Supervised Learning)
    3) 비지도 학습(Unsupervised Learning)
    4) 하이퍼파라미터(Hyperparameters)
    5) 가장 널리 사용되는 머신러닝 방법
      (1) 신경망(Neural Networks)
      (2) 의사결정나무와 랜덤 포레스트
      (3) 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)
      (4) k-최근접 이웃(k-Nearest Neighbors, kNN)
      (5) 확률 기반 접근법(Probabilistic-Based Approaches)
      (6) 생성 모델과 역설계(Generative Models and Inverse Design)
    6) 프로그래밍 언어 및 플랫폼

2. 소재 설계 및 합성 분야 AIㆍ데이터분석 활용 동향
  2-1. 소재 발견(Materials Discovery)
    1) 전극 활물질(Active Electrode Materials)
      (1) 합성 공정 최적화 및 핵심 인자 규명
      (2) 전산 데이터를 활용한 핵심 물성 예측
      (3) 소재 구조 분류 및 특성 기술자 식별
    2) 고체 전해질(Solid Electrolytes)
      (1) 이온 전도도 예측 및 고속 스크리닝
      (2) 실험 및 이론 데이터의 융합과 다각적 접근
      (3) 분류 및 비지도 학습
    3) 액체 전해질(Liquid Electrolytes)
      (1) 핵심 물성 직접 예측 및 시뮬레이션 가속화
      (2) 실험 데이터 분석 및 실험 자동화
  2-2. 소재의 다중 스케일 모델링 가속화
    1) ML 역장의 개발과 적용 사례
    2) ML 역장 개발의 효율성 향상
    3) 기타 ML 기반 모델링 기법
    4) 실험 계획, 소재 스크리닝 및 합성
  2-3. 향후 대응 방안
    1) 만능 소재 기술자(Descriptor)의 부재
    2) 데이터 부족 문제
    3) 미성숙한 표현과 불확실성
    4) 표준화의 부재

3. 전극 및 셀 제조 공정분야 AIㆍ데이터분석 활용 동향
  3-1. 전통적인 배터리 제조 공정
  3-2. 제조 공정 최적화의 복잡성과 ML의 역할
  3-3. 데이터 수집(Data Collection)
    1) 실험계획법(DoE)의 활용
    2) 산업 현장의 데이터 문제와 해결 방안
  3-4. 현재의 적용 사례(Current Application)
    1) 실험 데이터 기반 공정-물성 관계 규명
    2) 산업 스케일 공정 최적화 및 품질 관리
    3) 디지털 트윈 구축: 가상과 현실의 결합
  3-5. 향후 대응 방안

4. 소재 및 전극 구조 분석 분야 AIㆍ데이터분석 활용 동향
  4-1. 소재 특성 분석
    1) 분광학 기법(X선 흡수 분광법, XAS)
    2) 회절 패턴 분석
    3) 실시간(in situ/operando) 실험의 AI 기반 데이터 분석
    4) 주성분 분석(PCA) 및 다변수 곡선 분해능(MCR-ALS)
  4-2. 전극 구조 특성 분석
    1) 토모그래피 및 타이코그래피 재구성
    2) 이미지 분할(Image Segmentation)
    3) 열화 및 결함 검출(Degradation and Defect Detection)
    4) 초분광 이미지 처리(Hyperspectral Image Processing)
  4-3. 향후 대응 방안
    1) 데이터의 간극 해소
    2) 자율 실험 플랫폼의 실현
    3) 다중분석기법(Multi-modal) 데이터의 통합 분석
    4) 설명가능 AI(XAI)와 물리 법칙의 통합

5. 배터리 셀 진단 및 예측 분야 AIㆍ데이터분석 활용 동향
  5-1. 성능 및 안전성 예측
  5-2. 열화 및 수명 예측
  5-3. 온라인 추정
  5-4. 모델의 신뢰성 및 고려사항
    1) 설명가능한 AI(XAI)의 역할 증대와 BMS 적용 방안
    2) AI 모델의 강건성, 일반화 성능 향상
  5-5. 향후 대응 방안
    1) 핵심 특징(Feature) 최소화를 통한 효율성 증대
    2) 물리 기반 모델과 데이터 기반 모델의 융합(하이브리드 접근법)
    3) 데이터 효율성의 추구

6. 배터리 재활용 분야 AIㆍ데이터분석 활용 동향
  6-1. 주요 AI 기술
    1) 지도학습
    2) 비 지도학습
    3) 강화 학습
  6-2. 재활용 공정 최적화
    1) 지능형 자동 분류 시스템
    2) AI 기반 시스템의 경제적 및 환경적 이점
    3) 운송 및 재제조 공정의 최적화
    4) 재활용 장비를 위한 AI 기반 예측
    5) 도전 과제와 미래 전망
  6-3. 환경 영향 및 의사결정 지원
    1) 원자재 채굴과의 비교
    2) 수명주기 평가 및 자원 최적화
    3) 의사결정 지원
  6-4. 향후 대응 방향
    1) AI 기반 배터리 재활용의 기술적 도전 과제
      (1) 복잡한 배터리 화학
      (2) 데이터 품질 및 표준화
      (3) 실시간 통합 및 운영
      (4) 효율성과 안전/환경 책임의 균형
      (5) 확장성 및 적응성
      (6) 학제 간 협력
    2) AI 구현의 윤리적 고려사항
      (1) 데이터 프라이버시 및 보안
      (2) 알고리즘 편향
      (3) 투명성 및 책임

Ⅲ. 배터리산업 공정별 AI 활용 연구개발 통계 분석

1. 배터리 소재 개발 분야
  1-1. 분석절차
  1-2. 연도별 연구 동향
  1-3. 유형별 연구의 수
  1-4. 인용 상위 연구
  1-5. 주제 분석
  1-6. 주요 단어 및 네트워크 분석
  1-7. 연구 주제별 평균 인용 수
  1-8. 연도별 평균 인용 수
  1-9. 주요 학술지
  1-10. 주제별 전망
  1-11. 오픈엑세스 저널 비율
  1-12. 펀딩연구의 비율
  1-13. 주요 펀딩 기관
2. 배터리 제조 공정 분야
  2-1. 분석절차
  2-2. 연도별 연구 동향
  2-3. 유형별 연구의 수
  2-4. 인용 상위 연구
  2-5. 주제 분석
  2-6. 주요 단어 및 네트워크 분석
  2-7. 연구 주제별 평균 인용 수
  2-8. 연도별 평균 인용 수
  2-9. 주요 학술지
  2-10. 주제별 전망
  2-11. 오픈엑세스 저널 비율
  2-12. 펀딩연구의 비율
  2-13. 주요 펀딩 기관

3. 배터리 상태 진단 및 예측 분야
  3-1. 분석절차
  3-2. 연도별 연구 동향
  3-3. 유형별 연구의 수
  3-4. 인용 상위 연구
  3-5. 주제 분석
  3-6. 주요 단어 및 네트워크 분석
  3-7. 연구 주제별 평균 인용 수
  3-8. 연도별 평균 인용 수
  3-9. 주요 학술지
  3-10. 주제별 전망
  3-11. 오픈엑세스 저널 비율
  3-12. 펀딩연구의 비율
  3-13. 주요 펀딩 기관

4. 배터리 재활용 및 재사용 분야
  4-1. 분석절차
  4-2. 연도별 연구 동향
  4-3. 유형별 연구의 수
  4-4. 인용 상위 연구
  4-5. 주제 분석
  4-6. 주요 단어 및 네트워크 분석
  4-7. 연구 주제별 평균 인용 수
  4-8. 연도별 평균 인용 수
  4-9. 주요 학술지
  4-10. 주제별 전망
  4-11. 오픈엑세스 저널 비율
  4-12. 펀딩연구의 비율
  4-13. 주요 펀딩 기관

Ⅳ. 주요업체별 AIㆍ데이터분석 활용 동향과 대응 전략

1. 배터리 소재 개발 분야
  1-1. 해외
    1) 닝더스다이(CATL)
    2) 팩토리얼 에너지(Factorial Energy)
    3) 에이아이오닉스(Aionics)
    4) 유미코어(BASF)
    5) 바스프(BASF)
    6) 이화학연구소 & 후지쯔
    7) 파라시스 에너지(Farasis Energy)
    8) 궈쉬안 하이테크(Gotion High-tech)
  1-2. 국내
    1) LG화학 & LG에너지솔루션
    2) 삼성SDI
    3) SK온
    4) 포스코퓨처엠
    5) 솔루스첨단소재
    6) 한국과학기술연구원(KIST)
    7) 한국과학기술원(KAIST)
    8) 경희대학교
    9) 숭실대학교

2. 배터리 제조 공정 분야
  2-1. 해외
    1) 닝더스다이(CATL)
    2) 마이크로 소프트(Microsoft)
    3) SES AI(SES AI Corporation)
    4) 케믹스(Chemix)
    5) CALB
    6) 에스볼트(SVOLT)
    7) 이브 에너지(EVE Energy)
    8) 간펑리튬(Ganfeng Lithium)
    9) BMW
  2-2. 국내
    1) LG에너지솔루션
    2) 삼성SDI
    3) SK온
    4) 포스코퓨처엠
    5) 코스모신소재

3. 배터리 상태 진단 및 예측 분야
  3-1. 해외
    1) 누비(Nuvve)
    2) 배트지니(BattGenie)
    3) 구글 딥마인드(Google DeepMind)
    4) 스탠포드 대학(Stanford University)
    5) 오이타대학 & 히타치하이테크
    6) 히타찌(HITACHI)
    7) 시그에너지(Sigenergy)
    8) 오포(OPPO, 广东欧珀移动通信有限公司)
    9) LEGEND ENERGY(楽駕能源科技)
    10) 이트론 테크노러지(Eatron Technologies)
      (1) AI 기반 배터리 관리 시스템(BMS)
      (2) AI 진단기술로 EV 배터리 화재 사전 차단
    11) 스토어닷(StoreDot)
  3-2. 국내
    1) 삼성전자
    2) 태백 주식회사
    3) 엠텍정보기술
    4) 울산과학기술원(UNIST)

4. 배터리 재활용 및 재사용 분야
  4-1. 배터리 재활용
    1) 배터리 분류 및 선별 자동화
    2) 배터리 해체 및 분해 로봇 자동화
    3) 핵심 물질 회수 및 추출 공정 최적화
  4-2. 배터리 재사용
    1) 배터리 상태 진단 및 수명 예측
    2) 2차 수명 배터리 시스템 통합 및 관리
  4-3. 배터리 재활용 및 재사용 공급망 관리 AI
    1) 공급망 가시성 및 추적성 강화
    2) 물류 및 재고 최적화

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