전기차 화재 미리 알 수 있다?…BMS 기술 어디까지 왔나

기사입력 : 2024년09월17일 09:11

최종수정 : 2024년09월17일 09:11

주·정차 중에도 이상 징후 안내…긴급 상황엔 전화까지
BMS 고도화는 진행 중…아직 탑재하지 않은 차도 多

[서울=뉴스핌] 조수빈 기자 = 전기차 화재 이후 배터리의 이상 징후를 판단하고 고객에게 전달하는 배터리관리시스템(BMS)이 주목받고 있다. 정차, 주차 등 운전자가 없는 상황에서 이상 징후를 조기 대응할 수 있는 BMS 시스템 기술 고도화에 업계의 관심이 쏠린다.

전기차 화재 이후 배터리의 이상 징후를 판단하고 고객에게 전달하는 배터리관리시스템(BMS)이 주목받고 있다. 사진은 서울 시내의 한 전기차 충전소. [사진=뉴스핌DB]

17일 업계에 따르면 정부는 전기차에 대해 BMS 정보를 전 전기차에 탑재하도록 하는 방안을 추진 중이다. BMS 안전기능이 없는 구형 전기차에는 무료 설치를 추진하고, 올해 안에 BMS의 배터리 위험도 표준을 마련한다.

BMS란 말 그대로 배터리를 관리하는 장치다. 배터리 상태를 모니터링하면서 전력 상태와 충전량, 이상징후 등을 관리하고 제어하는 기능을 하기 때문에 '자동차의 두뇌'라는 별칭도 있다. BMS의 핵심 기능 중 하나인 배터리 시스템 모니터링 고도화는 정부가 제시한 일차적인 전기차 화재 예방법이다.

◆이상징후 미리 판단하고 행동하는 BMS…고도화 필요

BMS가 하는 역할은 다양하지만 결국 셀 하나하나의 상태를 모니터링하는 '셀 밸런싱'을 통해 이상현상을 최소화하는 것이 가장 크다. 배터리팩 하나에는 몇 백개의 셀이 존재하며 셀마다 전압과 온도가 실시간으로 달라지기 때문에 BMS와 같은 모니터링, 제어 시스템이 셀들의 평균을 맞춰주면서 안정성을 유지해야 한다.

현대차·기아에 따르면 자사 BMS 기술은 ▲전압편차 ▲절연저항 ▲전류 및 전압 변화 ▲온도 ▲과전압 및 저전압 등 다양한 부분을 모니터링할 수 있다. 또한 수 일 또는 수 주 이전 잠재적인 불량을 검출할 수 있는 순간 단락, 미세 단락을 감지할 수도 있다.

배터리 이상 징후가 발견되면 BMS는 필요한 안전 제어를 수행하고 위험 정도에 따라 고객에게 즉시 통보한다. BMS가 진단한 이상 징후 데이터는 원격지원센터로 전송되고 고객에게는 입고 점검과 긴급출동을 안내하는 문자메시지가 자동으로 발송된다.

현대차·기아는 여기서 더 나아가 전기차 배터리에 심각한 문제가 생기면 바로 관계기관에 자동 통보하는 시스템도 개발할 예정이다.

완성차들은 비슷한 BMS 시스템을 선택하고 있지만 이상현상을 모니터링하는 범위나 알림 방식은 다소 차이가 있다.

현대차·기아는 앞선 사항들에서 이상이 발생하면 자사 앱이나 문자를 통해 안내하고 사안이 심각하다면 전화로도 안내한다. 과충전을 막는 3단계 다중안전 시스템도 보유하고 있다. BMS가 충전량을 상시 관리하고, 정상 범위에서 벗어나면 즉시 충전 종료를 명령하는 것이다. 차량과 배터리 제어기가 고장나면 물리적으로 스위치를 강제로 차단한다.

전기차 화재 이후 배터리의 이상 징후를 판단하고 고객에게 전달하는 배터리관리시스템(BMS)이 주목받고 있다. 인천 서구 아파트 지하주차장 전기차 화재 현장. [사진=인천시]

테슬라 역시 BMS 정보 제공에 동의하지 않으면 차량 작동 자체가 불가능하며 현대차·기아와 같이 24시간 깨어 차량을 모니터링한다.

메르세데스-벤츠는 원격제어 앱 '메르세데스 미'에서 알림을 받거나 문자, 이메일 수신 등 원하는 방식으로 알림을 전달한다. 벤츠는 배터리의 전압, 전류, 온도, 절연 등을 모니터링하고, 충전 및 배터리 사용 중 배터리 충전 가능 수준(SoC)과 최대 성능 수치(SoH) 등을 추정해 정보를 제공한다. 벤츠는 현대차나 테슬라와는 달리 가수면 상태로 있다가 이상 신호를 감지하면 모니터링을 시작하는 시스템이다.

BMW는 차량 종합 서비스 '프로액티브 케어'를 통해 차량 상태의 심각 수준을 4단계로 나눠 알린다. 앱과 이메일, 차량 디스플레이로 기본적인 알림을 보내고 긴급한 상황이라면 고객에게 즉시 전화하는 시스템이다.

전문가들은 이상 징후를 몇 시간 내, 수초 내 알릴 수 있는 BMS 탑재가 필수적이라고 주장했다. 이를 뒷받침하기 위해서는 정부의 가이드라인과 규제가 필요하다. 전압 차, 온도, 전류, 단락 등 필수 점검 요소를 함께 포함해 요소에 따라 차등 점수를 배분하는 식이다. 다만 많은 완성차들이 관련 데이터가 부족하고 고객 정보에 대한 관리 차원에서 도입을 고민하고 있어 제도화가 앞서야 한다는 지적도 이어지고 있다.

이호근 대덕대 미래자동차학과 교수는 "BMS 고도화는 화재 발생 최소 몇 시간, 몇 분 전에 알림을 보낼 수 있도록 고도화할 수 있도록 의무화하는 방식의 제도가 필요하다"며 "보조금 정책에 BMS 탑재 여부를 반영하는 등 배터리를 모니터링할 수 있는 시스템에 대한 중요도를 정부가 나서서 소통하는 것이 중요하다"고 말했다.

beans@newspim.com

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딥시크도 '자체 AI칩' 개발 추진 [서울=뉴스핌] 고인원 기자= 중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 자체 AI 반도체 개발에 나선 것으로 알려졌다. 그동안 AI 모델 학습과 운영에 사용해 온 엔비디아와 화웨이 반도체 의존도를 줄이기 위한 전략으로 풀이된다. 개발이 성공하면 중국 AI 대표 기업으로 떠오른 딥시크의 사업 전략이 크게 바뀌는 것은 물론, 중국 AI 반도체 시장에서 영향력을 키워온 화웨이에도 새로운 경쟁자가 등장하게 된다. 로이터 통신은 7일(현지시간) 사안에 정통한 복수의 관계자를 인용해 딥시크가 자체 AI 추론용(inference) 반도체를 개발하고 있다고 보도했다. 추론은 학습을 마친 AI 모델이 사용자의 질문에 답변을 생성하는 단계로, 새로운 모델을 학습시키는 훈련(training)용 반도체와는 용도가 다르다. [AI 이미지 = 배상희 기자] 소식이 전해진 뒤 미국 엔비디아(NASDAQ:NVDA)의 주가는 개장 전 거래에서 약 1.6% 하락했다. 리처드 윈저 라디오프리모바일 애널리스트는 "엔비디아는 중국 시장에서 사실상 퇴출된 상태이며, 앞으로도 상황이 달라질 가능성은 거의 없다"며 "딥시크도 최첨단 반도체 생산 능력을 확보하지 못하면 자체 AI 반도체를 중국 외 시장에 판매하기는 사실상 불가능하다"고 말했다. 그는 따라서 이번 딥시크의 반도체 개발이 엔비디아 실적에는 큰 영향을 주지 않을 것으로 내다봤다. 딥시크는 지난해 공개한 저비용·고효율 AI 모델이 세계적인 주목을 받으며 중국 AI 산업의 대표 기업으로 떠올랐다. 다만 그동안에는 기술 상용화보다 AI 모델 성능 개선에 집중해 온 것으로 알려졌다. ◆ 화웨이 의존 줄이고 자체 생태계 구축 미국의 대중국 수출 규제로 엔비디아의 최첨단 AI 반도체 공급이 막히면서 화웨이는 약 500억달러 규모의 중국 AI 반도체 시장에서 절반가량의 점유율을 확보했다. 딥시크를 비롯한 중국 주요 AI 기업들도 화웨이 반도체를 적극 활용해 왔다. 하지만 화웨이의 독주도 흔들리고 있다. 알리바바와 바이두가 자체 AI 반도체를 개발하며 시장 점유율을 확대하고 있는 데 이어 딥시크까지 경쟁에 뛰어든 것이다. 소식통들에 따르면 딥시크의 반도체 개발은 아직 초기 단계다. 회사는 반도체 설계업체와 파운드리, 메모리 업체 등과 협의를 진행하고 있으며 프로젝트는 약 1년 전 시작됐다. 최근에는 반도체 설계 엔지니어 채용도 확대했지만 공개 채용 사이트에는 공고를 내지 않고 비공개 방식으로 인력을 확보한 것으로 전해졌다. 딥시크는 이번 보도와 관련한 논평 요청에 응답하지 않았다. [AI 이미지 = 배상희 기자] ◆ AI 추론 시장 겨냥…오픈AI도 자체 칩 개발 딥시크의 전략은 글로벌 AI 기업들의 움직임과도 맞닿아 있다. 오픈AI는 지난달 브로드컴과 공동 개발한 첫 자체 추론용 AI 반도체 '할라페뇨(Jalapeno)'를 공개했고, 앤트로픽도 자체 AI 반도체 개발을 검토 중인 것으로 알려졌다. 딥시크에는 미국의 대중국 반도체 수출 규제도 중요한 배경이다. 미국은 중국 기업들이 엔비디아의 최첨단 AI 반도체를 구매하지 못하도록 막고 있으며, 중국 정부는 자국 기업들에 국산 AI 반도체 개발을 독려하고 있다. 딥시크 창업자인 량원펑은 2024년 중국 언론과의 인터뷰에서 미국의 반도체 수출 규제가 회사의 가장 큰 과제 중 하나라고 밝힌 바 있다. 딥시크는 초기에는 엔비디아 H800 반도체를 이용해 AI 모델을 학습시켰지만, 이후 화웨이 어센드(Ascend) 반도체 사용 비중을 꾸준히 늘려왔다. 지난 4월에는 화웨이 어센드에 최적화된 V4 모델을 공개했고, 화웨이는 V4-Flash 모델 학습에도 자사 반도체가 일부 사용됐다고 밝혔다. 이후 중국 대형 IT 기업들의 화웨이 어센드 950 반도체 주문도 크게 증가한 것으로 알려졌다. 딥시크가 개발 중인 추론용 반도체는 AI 산업에서 가장 빠르게 성장하는 시장을 겨냥한다. AI 서비스가 확산되면서 컴퓨팅 수요가 모델 학습보다 실제 서비스를 위한 추론 단계로 빠르게 이동하고 있기 때문이다. 추론용 반도체는 범용 GPU보다 가격이 저렴하고 전력 소비도 적다는 장점이 있다. 다만 성공을 장담하기는 어렵다. 경쟁력 있는 AI 반도체를 개발하려면 막대한 자금과 수년의 개발 기간이 필요하며, 미국의 수출 규제로 중국 기업들은 최첨단 해외 파운드리와 고대역폭메모리(HBM) 접근에도 제약을 받고 있다. 한편 딥시크는 최근 기업가치 520억~590억달러를 인정받는 조건으로 70억달러 규모의 첫 외부 투자 유치를 추진하고 있다. 수년간 외부 투자를 거부해 온 기존 전략을 바꾸는 첫 행보다. koinwon@newspim.com 2026-07-07 22:00