1. 지원분야 관련 경험
1-1. 하이브리드 자동차 과제
과제명 : 2리터급 LPG 풀-하이브리드 승용차량용 엔진/모터/배터리 성능 기술개발
과제 기간 : 2021.05.01~2022.12.31
활동 내용 : 배터리를 포함한 하이브리드 자동차의 구조를 모델링하였고, 모델링을 기반으로 MATLAB과 SIMULINK를 이용해 시뮬레이션을 개발하였습니다. 이후 실제 주행 데이터와의 비교를 통해 시뮬레이션의 신뢰성을 검증하였습니다. 시뮬레이션의 배터리 block에서는 배터리의 입출력 전력값과 충방전 효율을 이용하여 배터리의 soc를 예측하였습니다. 이는 배터리를 모델링하고 모델링 기반으로 MATLAB과 SIMULINK를 이용해 시뮬레이션을 개발하였으며, 배터리 soc 추정 알고리즘을 개발했던 경험이었습니다.
1-2. 학술대회 출품
대회명 : 2021 한국자동차공학회 추계학술대회
대회기간 : 2021.11.xx~2021.11.xx
발표 형식 : 포스터
발표 주제 : 병렬형 하이브리드 차량의 SOC 제어 전략 연구
활동 내용 : 하이브리드 자동차의 시뮬레이션을 기반으로 배터리 제어 전략에 따른 에너지 흐름을 계산 후 분석하여 학술대회에 출품하였습니다. 배터리 soc를 특정 영역에서 유지시키도록 제어한 다음, 주행 속도 패턴이 동일할 때 제어 영역에 따른 연비를 계산하였습니다. 제어 영역에 따른 연비를 비교하고 분석한 내용으로 2021 한국 자동차 공학회 추계 학술대회에 포스터를 제출하였고, 이를 통해 시뮬레이션을 이용해 배터리 제어 전략을 세웠던 경험을 가졌습니다.
2-1. LG에너지솔루션이 지향해야 할 방향성
최근 2차 전지 시장 상황은 장밋빛을 띄고 있습니다. SNE 리서치에 따르면 전기자동차용 배터리 수요는 2023년 687GWh에서 2035년 5.3TWh까지 확대될 것으로 예상됩니다. 물 들어올 때 노를 젓는 것처럼 이러한 상황에서 최대한 점유율 확대를 통해 시장 선도에 힘쓰는 것이 중요합니다.
점유율 확대를 위해서는 고객사와의 관계를 우선순위에 두는 것이 필요합니다. 반도체 생산만 하는 TSMC가 반도체 생산과 개발을 모두 담당하는 삼성전자보다 매출과 시총이 높은 이유는, 고객과 경쟁하지 않음을 경영 원칙으로 삼았고 반도체 자체 개발을 철저히 배제했기 때문입니다. 실제로 TSMC와 삼성전자의 반도체 생산 기술은 큰 차이가 나지 않음에도 불구하고 애플은 자사의 반도체 생산 물량을 모두 tsmc에 몰아주고 있습니다.
LG 에너지솔루션은 배터리 개발과 생산을 모두 하고 있기 때문에 자사의 제품 수주가 고객사의 이익에 어떠한 영향을 주는지를 고려해야 합니다. 자동차 산업을 예를 들면 현대자동차, 테슬라, 폭스바겐 등 일부 자동차 제조사는 전기차 판매 확대에 따라 전기차용 2차 전지 개발을 시도하고 있는데, 아직 기술력이 전무해 본격적인 개발까지는 시간이 걸릴 것입니다. 하지만 당장 이들을 견제하려 할 경우 2차 전지 수주에 영향을 받을 수 있습니다.
따라서 견제보다는 자동차 제조사가 배터리 내재화를 하려는 이유를 파악하고 이에 대응하는 전략을 세우는 것이 필요합니다. 예를 들면 자동차 회사가 배터리를 내재화하려는 이유는 전기자동차 가격 중 배터리 가격이 상당한 비중을 차지하기 때문인데, 이에 대응하기 위해서는 배터리 원가 절감이나 배터리 가격 비중이 낮은 고가의 프리미엄 브랜드를 향한 수주 노력이 필요합니다. 장기적으로는 전 고체 배터리 개발 등 기술력 격차를 통해 LG에너지솔루션의 2차 전지를 쓸 수밖에 없게 만드는 것이 필요합니다.
2-2. 직무 기여 방향
2-2-1. 하이브리드 자동차 과제
배터리를 모델링하고 모델링 기반으로 MATLAB과 SIMULINK를 이용해 시뮬레이션을 개발한 경험을 가졌습니다. 이러한 경험을 통해 모델링 및 시뮬레이션 프로그래밍 능력을 기름으로써, 배터리 연구를 위한 모델링 업무와 배터리 상태 추정 알고리즘 개발을 위한 시뮬레이션 개발 업무에 활용할 수 있습니다.
또한 배터리 soc 추정 알고리즘을 개발하는 경험을 가졌습니다. 이러한 경험을 통해 배터리 상태를 추정하는 데에 어떤 값이 필요한지 파악하는 능력을 기름으로써, 배터리 상태 추정 알고리즘 개발 업무에 빠르게 적응할 수 있습니다.
마지막으로 시뮬레이션 개발 과정에서 시뮬레이션과 실제 데이터를 비교하였는데, 배터리 soc 추정 알고리즘의 신뢰성을 검증하는 과정을 가졌습니다. 따라서 이러한 경험을 배터리 알고리즘 검증 계획 업무에 활용할 수 있습니다.
2-2-2. 학술대회 출품
학술대회 출품은 시뮬레이션을 이용해서 배터리 soc 제어 전략을 세웠던 경험이었습니다. 이를 통해 시뮬레이션의 입력값을 바꾸고 그에 따른 결과를 분석하는 과정을 가졌습니다. 따라서 시뮬레이션을 통해 외기 온도, 급방전 등 다양한 환경을 구현하고, 이러한 환경에서의 배터리 상태 추정 알고리즘 테스트를 통해 알고리즘 검증 계획 업무에 도움 될 수 있습니다.
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