<2025> EV-ESS용 배터리관리시스템(BMS) 최신 기술개발 동향 및 시장 전망 - AI연계형 차세대 BMS 개발 중심

EV, PHEV 및 HEV 더 나아가 ESS의 심장부에는 복잡한 배터리 관리 시스템(BMS: Battery Management System)이 자리하고 있습니다. BMS는 구동 시스템에 필요한 전력을 공급하는 2차전지의 안전성과 신뢰성을 보증하여 주는 두뇌 역할을 합니다. 배터리 팩에서 BMS가 차지하는 코스트 비율은 4-5%밖에 되지 않지만, 배터리 팩 성능의 과반 이상을 차지한다고 해도 과언이 아닙니다.

BMS의 중요성은 배터리 화재 및 폭발 사고가 증가함에 따라 더욱 필요성이 대두되고 있으며, 하드웨어와 소프트웨어로 구성되어 시스템의 안정성을 확보합니다. 상태 추정 기술, 고장 진단 기술, 셀 밸런싱 기술, 시스템의 전압, 전류 및 온도를 모니터링하여 최적의 상태로 유지관리하며, 시스템의 안전운영을 위한 경보 및 사전 안전예방 조치를 제공합니다. 즉, 배터리의 충방전시 과충전 및 과방전을 막아주며 셀(cell)간의 전압을 균일하게 함으로써 에너지 효율 및 배터리의 수명을 높여주며, 데이터의 보전 및 시스템을 진단하여 경보 관련 이력상태의 저장 및 외부 진단시스템 혹은 모니터링을 통한 진단이 가능합니다.

최근 미국 OBBBA법안통과와 더불어 중국을 제외한 글로벌 전기차 판매가 주춤하고 있지만, 전동화 추세는 계속해서 이어질 것으로 전망됩니다. SNE Research에 따르면 글로벌 xEV용 배터리 시장은 2024년 898 GWh에서 2030년 2,098GWh, 2035년 4,279GWh로 확대될 것으로 보입니다. 이에 따른 Cell 및 팩 부품시장은 ’25년 282억USD에서 ’30년 508억USD, ’35년엔 976억USD로 성장할 것으로 보입니다. 이에 따른 BMS 시장은 25년 51억 USD에서 35년 176억 USD로 성장할 것으로 전망됩니다.

BMS의 S/W는 배터리의 SoX 상태 제어 및 관리를 토대로 사용자에게 고도화된 정보를 제공합니다. 배터리의 전기적 등가회로모델(Equivalent Circuit Model)을 기반으로 상태를 추정하는 다양한 방법들이 제시되고 있으나, 어플리케이션의 주행 중 빅데이터 수집의 중요성이 강조되면서 데이터 분석에 기반한 AI 알고리즘 또한 다양하게 개발되고 있습니다.

즉, BMS 보정 및 성능 향상을 위해 기계 학습(Machine learning)의 한계점인 특징 추출을 사람이 수행해 컴퓨터에 입력하는 행위를 보완하여 딥러닝(Deep learning) 모델이 도입되었습니다.배터리의 시계열 데이터 예측을 위해 Recurrent neural network(RNN), Long short-term memory(LSTM) 알고리즘이 사용되고, 배터리 이상(고장) 탐지를 위해 Convolution neural network(CNN)이 활용됩니다. 이러한 딥러닝 알고리즘 적용을 위해 다양한 전처리 프로세스가 필요합니다.

한편, 전동화 고도화와 대형 ESS 보급 확대로 BMS의 역할은 단순 잔량 표시를 넘어 ‘예측·보호·연결’ 중심으로 재편되고 있습니다. 가장 두드러진 흐름은 AI/ML 기반 상태추정의 상용화합니다. 전통적 OCV·등가회로·확장 칼만필터(EKF)를 보강해, 시퀀스 학습(LSTM)·회귀모델·하이브리드(물리+데이터) 모델로 SOC/ SOH, RUL(잔여수명) 예측 정확도를 끌어올리고, 셀 편차·노화 모드(리튬도금/저항상승) 조기 경보를 구현합니다. 최근 학술·산업 보고는 BMS 내/엣지에서의 경량화 추론과 클라우드 분석의 역할 분담, 데이터 부족을 보완하는 물리정보 내장형 신경망의 적용 확대를 공통적으로 제시합니다.

ESS용 BMS는 ‘팩 내부 보호’에서 ‘설비·현장·코드 준수’까지 확장되는 통합 안전관리로 진화합니다. BMS 이벤트는 화재 코드(NFPA 855) 및 AHJ 협의사항과 연계되어 급기·배연·소화·격리 시퀀스를 구동하고, 대규모 열전파 시험(LSFT) 데이터로 임계치가 재보정됩니다. 사업자 측면에서는 최신 UL 9540A 방법론 반영과 시험 범위 확대가 프로젝트 인허가·보험 리스크를 낮추는 핵심이 되었습니다.

연결성 측면에서는 클라우드 배터리 애널리틱스·디지털 트윈을 통한 전수 모니터링이 확산됩니다. 차량·ESS 모두 BMS 로그와 현장 운영 데이터를 수집·학습해, 잔여수명 기반 유지보수(PHM), 운영 제약조건(온도·전류·전압)의 OTA 최적화, 이상 징후의 사전 경보를 구현합니다. 이러한 ‘엣지(BMS)-클라우드’ 2단 구조는 규제 준수(사이버보안·업데이트 추적)와도 자연스럽게 결합됩니다.

한편, 무선 BMS의 도입으로 기존의 유선 시스템과는 다른 방식으로 실시간 데이터를 수집하여 사용자에게 배터리 상태 정보를 제공할 수 있습니다. 이는 기존 BMS가 하는 기능을 가상 공간(Cloud)에서 실시간으로 수행하게 됩니다. 배터리 상태 추정 알고리즘이 실행되고 결과가 시각화되어 사용자에게 전송됩니다. 하지만 Cloud에서 데이터 수집 시에는 여러 한계가 있습니다. 데이터 양이 증가하면서 전송 지연이 발생하고 이를 해결하기 위해 차량 탑재 BMS와 연결되어 즉각적인 제어가 가능한 Edge 컴퓨팅 개념이 도입되고 있습니다.

또한 보안 문제로 암호화 기술 및 블록체인 기반의 데이터 위/변조 방지 기술이 도입되었습니다.배터리 수명 관리 및 시스템 향상을 위한 배터리 데이터 정보는 Public blockchain으로 공개되어야 하며 개인정보(경로, ID 등)는 Private blockchain으로 비공개되어야합니다. 이렇게 위조 및 변조 방지에 탁월한 성능을 가진 신뢰할 수 있는 데이터 이력 관리 시스템이 구축되면 무선 BMS 시장은 더욱 성장하며 다양한 차량 플랫폼으로 확장될 것으로 예상됩니다.

본 리포트는 배터리 팩 및 모듈에서 아주 중요한 컴포넌트인 BMS를 둘러싼 기본 기술은 물론, 최근의 deep learning, AI 연계형 차세대 기술, 무선 BMS 등의 기술동향을 상세하게 소개하여 더 안전하고, 장수명의 팩 및 모듈개발에 활용하는데 도움을 줄 것으로 기대하고 있습니다.

본 보고서의 Strong Point는 다음과 같습니다.

① 리튬이온 배터리 기반 다양한 어플리케이션 성장 및 차세대 배터리의 발전과 BMS의 중요성 증대

② 배터리 안전 문제 급증에 따른 BMS 중요성 및 국내 BMS 시장 현황

③ BMS 하드웨어 및 소프트웨어 및 AI 알고리즘 필요성 증대

④ 딥러닝 모델 기반 배터리 수명 예측과 이상 감지

⑤ Cloud BMS, 블록체인 기술을 활용한 BMS 신뢰성 및 확장성 향상

⑥ 배터리 종류 및 환경 온도에 따른 적절한 열관리시스템 설계 필요성

[일반적인 시스템의 고장 진단 흐름과 AI기반 배터리시스템의 고장 진단 방안 비교]

[AI 기반 배터리 고장 진단 알고리즘의 적용 예]

목차

1. 리튬이온전지 응용, 차세대전지

• 1.1 리튬이온전지 기본 개요
  • 1.1.1 리튬이온전지 기본 용어
    • 1.1.1.1 전압(Voltage)
    • 1.1.1.2 전하량(Coulomb) 및 전류(Current)
    • 1.1.1.3 용량(Capacity)
    • 1.1.1.4 출력(Power) 및 에너지(Energy)
    • 1.1.1.5 방전율(C-rate)
    • 1.1.1.6 OCV, 배터리 상한 및 하한 종지 전압
    • 1.1.1.7 전지의 직렬-병렬 연결
  • 1.1.2 리튬이온전지 구성 및 동작 원리
    • 1.1.2.1 전지구조
    • 1.1.2.2 전지종류
    • 1.1.2.3 동작원리
• 1.2 LIB 적용 어플리케이션 동향
  • 1.2.1 에너지저장장치(ESS)
    • 1.2.1.1 ESS 개요
    • 1.2.1.2 ESS 국내/외 동향
  • 1.2.2 전기자동차(EV)
    • 1.2.2.1 EV 개요
    • 1.2.2.2 EV 국내/외 동향
  • 1.2.3 전기선박(Electric ship)
    • 1.2.3.1 전기선박 개요
    • 1.2.3.2 전기선박 국내/외 동향
  • 1.2.4 도심항공교통(UAM)
    • 1.2.4.1 UAM 개요
    • 1.2.4.2 UAM 국내/외 동향
• 1.3 차세대 배터리
  • 1.3.1 차세대 배터리 기술개발
    • 1.3.1.1 차세대 배터리 기술개발 필요성
  • 1.3.2 차세대 배터리 기술개발 동향
    • 1.3.2.1 리튬황 전지
    • 1.3.2.2 전고체 전지
    • 1.3.2.3 바나듐 레독스 흐름전지
    • 1.3.2.4 리튬공기 전지
    • 1.3.2.5 나트륨이온 전지
    • 1.3.2.6 리튬메탈 전지
    • 1.3.2.7 나트륨황 전지
    • 1.3.2.8 브롬화수소 흐름전지
    • 1.3.2.9 철 흐름전지
  • 1.3.3 차세대 배터리 어플리케이션 개발동향
    • 1.3.3.1 ESS 동향
    • 1.3.3.2 EV 동향
    • 1.3.3.3 무인기 동향
    • 1.3.3.4 드론 동향

2. 배터리관리시스템(BMS) 소개

• 2.1 배터리관리시스템(BMS) 소개 및 필요성
  • 2.1.1 배터리 시장 증대에 따른 BMS 필요성
    • 2.1.1.1 전기자동차(EV) 시장 확대
    • 2.1.1.2 에너지저장장치(ESS) 시장 확대
  • 2.1.2 배터리 화재에 따른 BMS 필요성
    • 2.1.2.1 EV 어플리케이션 화재 사고
    • 2.1.2.2 ESS 어플리케이션 화재 사고
    • 2.1.2.3 화재사고 원인
  • 2.1.3 배터리관리시스템(BMS) 아키텍처 및 기능
    • 2.1.3.1 배터리관리시스템(BMS) 아키텍처
    • 2.1.3.2 BMS의 기능에 따른 분류 ? S/W
    • 2.1.3.3 BMS의 기능에 따른 분류 ? H/W
    • 2.1.3.4 어플리케이션에 따른 BMS 기능 ? EV
    • 2.1.3.5 어플리케이션에 따른 BMS 기능 ? ESS
• 2.2 배터리관리시스템(BMS) 기술 동향
  • 2.2.1 국내/외 BMS 기술 동향
    • 2.2.1.1 BMS 기술 경향 변화
  • 2.2.2 국내외 BMS 기술
    • 2.2.2.1 상태 추정 기술(State estimation)
    • 2.2.2.2 고장 진단 기술(Fault diagnosis)
    • 2.2.2.3 밸런싱 기술(Balancing)
    • 2.2.2.4 스크리닝(Screening)
    • 2.2.2.5 재사용 배터리(Retired battery)
• 2.4 배터리관리시스템(BMS) H/W 구성 및 설계 프로세스
  • 2.4.1 BMS H/W 구성 및 기능
    • 2.4.1.1 BMS H/W 개요
    • 2.4.1.2 BMS H/W 기능 ? 보호(Protection)
    • 2.4.1.3 BMS H/W 기능 ? 측정(Measurement)
    • 2.4.1.4 BMS H/W 기능 ? 통신(Communication)
    • 2.4.1.5 BMS H/W 기능 ? 제어(Control)
  • 2.4.2 BMS H/W 설계 프로세스
    • 2.4.2.1 응용 사양에 맞춘 배터리 결합 구조 결정
    • 2.4.2.2 요구 사양에 따른 BMS H/W 토폴로지 선정
    • 2.4.2.3 BMS H/W 설계 ? 측정부
    • 2.4.2.4 BMS H/W 설계 ? 보호부
    • 2.4.2.5 BMS H/W 설계 ? 제어부
    • 2.4.2.6 BMS H/W 설계 ? 통신부
    • 2.4.2.7 BMS H/W 동작 확인 및 검증
  • 2.4.3 BMS F/W(Firmware) 구성 및 기능
    • 2.4.3.1 BMS F/W 구조
    • 2.4.3.2 BMS F/W 드라이버(Driver)
    • 2.4.3.3 BMS F/W 모듈(Module)
    • 2.4.3.4 BMS F/W 엔진(Engine)

3. 배터리관리시스템(BMS) 상태 추정 기술동향

• 3.1 배터리관리시스템 S/W 정의 및 기능
  • 3.1.1 BMS S/W 상태 추정(Sox estimation) 주요 기능
    • 3.1.1.1 BMS S/W 필요성
    • 3.1.1.2 BMS S/W 상태 지표 소개
  • 3.1.2 배터리 모델 기반 상태 추정 기술
    • 3.1.2.1 전기적 등가회로 모델 필요성
    • 3.1.2.2 전기적 등가회로 모델링 소개
    • 3.1.2.3 전기적 등가회로 모델 종류
  • 3.1.3 전기적 등가회로 모델링 기술 동향
    • 3.1.3.1 배터리 누적 전류량을 고려한 등가회로 모델
    • 3.1.3.2 배터리 가용 용량을 고려한 등가회로 모델
• 3.2 SOC 추정 알고리즘 기술 동향
  • 3.2.1 배터리 SOC 추정 알고리즘 소개
    • 3.2.1.1 배터리 SOC 추정 필요성
    • 3.2.1.2 배터리 SOC 추정 방법
    • 3.2.1.3 전류적산법 기반 SOC 추정
    • 3.2.1.4 적응제어 기반 SOC 추정
    • 3.2.1.5 데이터 기반 SOC 추정
    • 3.2.1.6 SOC 추정 방법별 장/단점 비교 및 분석
  • 3.2.2 적응제어 모델 기반 SOC 추정 알고리즘
    • 3.2.2.1 확장 칼만 필터 기반 SOC 추정 알고리즘
    • 3.2.2.2 Offline 파라미터 및 확장 칼만 필터 기반 배터리 SOC 추정
    • 3.2.2.3 Online 파라미터 및 확장 칼만 필터 기반 배터리 SOC 추정
    • 3.2.2.4 이중 확장 칼만 필터 기반 배터리 SOC 추정
  • 3.2.3 SOC 추정 알고리즘 기술 동향
    • 3.2.3.1 가변조건(온도/노화)에 따른 SOC 추정 알고리즘
• 3.3 SOH 추정 알고리즘 기술 동향
  • 3.3.1 가속 수명시험 및 배터리 열화 메커니즘
    • 3.3.1.1 배터리 열화 정의
    • 3.3.1.2 배터리 열화 메커니즘
    • 3.3.1.3 가속 수명시험
  • 3.3.2 Arrhenius 모델 기반 배터리 열화모델 소개
    • 3.3.2.1 Arrhenius 기반 배터리 열화모델 설계 방안
    • 3.3.2.2 Arrhenius 기반 배터리 열화모델 인자 도출 방안
  • 3.3.3 저항 정보 기반 SOH 추정 알고리즘
    • 3.3.3.1 EIS 임피던스 기반 SOH 추정 인자 도출 방안
  • 3.3.4 적응제어 기반 SOH 추정 알고리즘
    • 3.3.4.1 모델 기반 배터리 열화 해석 방안
  • 3.3.5 SOH 추정 알고리즘 기술 동향
    • 3.3.5.1 Stress factor 기반 열화 모델

4. AI 연계형 배터리관리시스템(BMS)

• 4.1 BMS 내 Big data 기반 AI 도입 필요성
  • 4.1.1 클라우드 서버 기반 Big data 수집 인프라 확대
    • 4.1.1.1 클라우드 서버 기반 차량 데이터 수집 현황
  • 4.1.2 Big data platform 구축에 따른 AI 기반 차세대 BMS 필요성
    • 4.1.2.1 어플리케이션의 다양화에 따른 배터리의 비선형적 특성 추정 및 예측 필요
    • 4.1.2.2 Big-data 수집 및 분석에 따른 통합 솔루션 제공 및 BMS 내 솔루션 제공
    • 4.1.2.3 BMS와 인공지능 기술의 연계 필요성
• 4.2 배터리관리시스템(BMS)을 위한 AI 도입
  • 4.2.1 인공지능 모델 소개
    • 4.2.1.1 초기 인공신경망(Artificial neural network; ANN) 모델
    • 4.2.1.2 통계 기반 2차 인공지능 모델 - 기계 학습(Machine learning)
    • 4.2.1.3 현재 인공지능(Artificial intelligence; AI) 모델 - 딥러닝(Deep learning)
    • 4.2.1.4 순환 신경망(Recurrent neural network; RNN)
    • 4.2.1.5 장단기 메모리(Long-short-term memory; LSTM)
    • 4.2.1.6 합성곱 신경망(Convolution neural network; CNN)
  • 4.2.2 AI 알고리즘 적용을 위한 데이터 전처리 프로세스
    • 4.2.2.1 데이터 프로세싱(Data processing)
    • 4.2.2.2 데이터 클리닝(Data cleaning)
    • 4.2.2.3 데이터 변환(Data transformation) 및 상관 분석
    • 4.2.2.4 데이터 라벨링(Data labeling)
    • 4.2.2.5 데이터 인코딩(Data encoding)
    • 4.2.2.6 데이터 분할(Data splitting)
    • 4.2.2.7 데이터 샘플링(Data sampling)
    • 4.2.2.8 데이터 증강(Data augmentation)
    • 4.2.2.9 데이터 압축(Data compression)
  • 4.2.3 배터리 열화데이터 분석 및 건전성 지표 추출 연구
  • 4.2.4 신호 해석을 통한 실험 데이터 분해 및 압축 연구
  • 4.2.5 학습 데이터 셋 구축을 위한 특징 추출 및 상관 분석
    • 4.2.5.1 특징 추출(Feature extraction)의 중요성
    • 4.2.5.2 특징 추출(Feature extraction)의 종류
    • 4.2.5.3 Principal component analysis(PCA)
  • 4.2.6 AI 기반 BMS 알고리즘
    • 4.2.6.1 AI 기반 배터리 수명 예측 알고리즘
    • 4.2.6.2 AI 기반 배터리 수명 예측 알고리즘 연구 - ESS 수명예측 알고리즘 연구 사례
    • 4.2.6.3 AI 기반 배터리 고장 진단 알고리즘
    • 4.2.6.4 AI 기반 배터리 고장 진단 알고리즘 연구 사례 - RLS 편차 및 LSTM-Autoencoder 기반 고장 진단
• 4.3 AI 기반 BMS 고도화 알고리즘
  • 4.3.1 랜덤 포레스트 기반 데이터 결측치 보완 및 방전 용량 예측 연구
  • 4.3.2 EIS 이미지 입력을 통한 CNN 기반 외부 환경 분류 연구
  • 4.3.3 배터리 고장 진단을 위한 데이터 패턴화 연구
  • 4.3.4 EV 주행환경을 고려한 실시간 SOH 추정 연구

5. 배터리관리시스템(BMS)의 미래

• 5.1 클라우드 BMS
  • 5.1.1 IoT 기반 BMS
  • 5.1.2 배터리 최적 운용을 위한 Cloud BMS 구축
  • 5.1.3 IoT 기반 Cloud BMS 한계 및 보완 기법
  • 5.1.4 무선 BMS(Wireless BMS)
  • 5.1.5 블록체인(Blockchain)
• 5.2 Digital?twin model
  • 5.2.1 디지털 트윈(Digital twin)
    • 5.2.1.1 디지털 트윈 개념 및 기대 효과
    • 5.2.1.2 디지털 트윈의 구성 요소
    • 5.2.1.3 디지털 트윈 구현 및 활용
    • 5.2.1.4 디지털 트윈의 구현을 위한 주요 기술
    • 5.2.1.5 디지털 트윈 최적화
  • 5.2.2 Digital twin model 및 Cloud BMS 기반 배터리 상태 추정 동향
    • 5.2.2.1 Digital twin model과 Cloud BMS 결합
    • 5.2.2.2 Digital twin 및 Cloud BMS 활용 방안: Virtual battery model
• 5.3 배터리 교체 시스템
  • 5.3.1 배터리 교체 기술 동향
    • 5.3.1.1 배터리 Swapping 기술
    • 5.3.1.2 배터리 Swapping 기술 특징 및 과정
    • 5.3.1.3 배터리 Swapping 시스템 시장 규모
    • 5.3.1.4 배터리 Swapping 기술 보유 社별 개발 동향
    • 5.3.1.5 국내 배터리 Swapping 기술 동향
  • 5.3.2 배터리 교체 이력 추적 플랫폼 동향
    • 5.3.2.1 배터리 여권(Battery Passport)
    • 5.3.2.2 국외 배터리 여권 동향
    • 5.3.2.3 국내 배터리 여권 동향
• 5.4 급속 충전(Fast charging) 시스템
  • 5.4.1 전기자동차 배터리 충전 기술 개요 및 동향
    • 5.4.1.1 전기자동차 충전 방식 분류
    • 5.4.1.2 전기자동차 충전 시스템 변화
    • 5.4.1.3 800V 시스템 적용 전기자동차 개발 현황
  • 5.4.2 배터리 급속 충전 기술 동향 및 전략
    • 5.4.2.1 급속 충전 적용에 따른 배터리 관련 이슈
    • 5.4.2.2 최적 충전 프로파일을 활용한 급속 충전 최적화 연구
• 5.5 V2G 시스템
  • 5.5.1 Vehicle to Grid
    • 5.5.1.1 V2G 정의 및 필요성
  • 5.5.2 국내 V2G 기술 동향
  • 5.5.3 국외 V2G 기술 동향
    • 5.5.3.1 미국
    • 5.5.3.2 영국
    • 5.5.3.3 네덜란드
    • 5.5.3.4 독일
    • 5.5.3.5 호주

6. 배터리 열관리시스템

• 6.1 배터리 열관리시스템 개요
  • 6.1.1 배터리 열폭주 및 열관리시스템 필요성
    • 6.1.1.1 배터리 열폭주
    • 6.1.1.2 배터리 열관리시스템 필요성
• 6.2 배터리 열관리 모델
  • 6.2.1 배터리 발열 모델
    • 6.2.1.1 배터리 발열 특성
    • 6.2.1.2 열 손실(Heat loss)
  • 6.2.2 배터리 발열 모델 기술 동향
    • 6.2.2.1 등가회로 모델을 통한 배터리 발열 추정
    • 6.2.2.2 전열모델(Electro-thermal model)
    • 6.2.2.3 인공지능 기술을 통한 열모델
  • 6.3 배터리 열관리시스템 설계
    • 6.3.1 배터리 열관리시스템 설계 및 배터리 냉각 기술
      • 6.3.1.1 배터리 열관리시스템의 구성
      • 6.3.1.2 배터리 열관리시스템의 주요 장치
      • 6.3.1.3 배터리 열관리시스템 설계 프로세스
      • 6.3.1.4 배터리 냉각 기술

7. 글로벌 xEV용 배터리 시장 전망

• 7.1 글로벌 xEV용 배터리 시장 전망
• 7.2 글로벌 xEV 배터리 시장 규모 전망
• 7.3 글로벌 xEV 배터리 수요 전망
• 7.4 전기 승용자동차(LV) 비중 전망
• 7.5 전기차 Battery 판가 전망
• 7.6 EV용 배터리 팩의 주요 부품들의 cost 구성
• 7.7 글로벌 배터리 팩 주요 부품시장 규모 전망
• 7.8 글로벌 BMS 시장 전망
• 7.9 글로벌 EV/ESS BMS 시장 전망
• 7.10 배터리관리시스템(BMS) 시장 동향
  • 7.10.1 국내 BMS 시장 동향
  • 7.10.2 미국 BMS 시장 동향
  • 7.10.3 중국 BMS 시장 동향
  • 7.10.4 유럽 BMS 시장 동향
  • 7.10.5 일본 BMS 시장 동향

8. BMS 관련 특허/업체 동향

• 8.1 최근 BMS 특허 동향 분석
  • 8.1.1 특허 분석
  • 8.1.2 EV BMS에 대한 특허 출원 동향
• 8.2 EV BMS vs. ESS BMS 비교
  • 8.2.1 기술/기능/알고리즘 비교
  • 8.2.2 핵심 기술별 및 적용 현황 비교
• 8.3 글로벌 배터리 기업의 BMS 개발 동향
  • 8.3.1 K?3사 및 Global 배터리 OEM의 BMS 개발 현황
  • 8.3.2 LGES
  • 8.3.3 SDI
  • 8.3.4 SK On
  • 8.3.5 CATL
  • 8.3.6 BYD
  • 8.3.7 CALB
  • 8.3.8 Gotion High Tech
  • 8.3.9 EVE Battery
  • 8.3.10 SVOLT Energy
  • 8.3.11 Panasonic
  • 8.3.12 Envision AESC
  • 8.3.13 GS Yuasa
• 8.4 글로벌 반도체ㆍ센서ㆍ모듈기업의 BMS 개발 동향
  • 8.4.1 Texas Instruments
  • 8.4.2 Intel
  • 8.4.3 Infineon Technologies AG
  • 8.4.4 STMicroelectronics
  • 8.4.5 Renesas Electronics Corp.
• 8.5 글로벌 자동차 전장기업의 BMS 개발 동향
  • 8.5.1 LG이노텍
  • 8.5.2 현대케피코(KEFICO)
  • 8.5.3 Mitsubishi Electric Corp.
  • 8.5.4 에스엘(SL Corp)
  • 8.5.5 영화테크(YoungHwa TECH)
  • 8.5.6 dSPACE(독)
• 8.6 배터리 팩ㆍ BMS 기업 BMS 개발 동향
  • 8.6.1 NEXCON Technology
  • 8.6.2 원익피앤이(WONICK PNE)
  • 8.6.3 이랜텍(Elentec)
  • 8.6.4 파워 로직스(POWERLOGICS)
  • 8.6.5 씨티엔에스(CTNS)
  • 8.6.6 휴네이트(Hunate)
  • 8.6.7 미섬시스텍(MISUMSYSTECH)
  • 8.6.8 이 솔루션(e-Solution)
  • 8.6.9 블루시그마(Blue Sigma)
  • 8.6.10 Freudenberg e-Power Systems(FEPS)(독)
  • 8.6.11 FORVIA Hella(독)
  • 8.6.12 Elithion(미)
  • 8.6.13 Eberspacher Venture Inc(캐)
  • 8.6.14 ELEMENT Energy(미)
  • 8.6.15 Shenzhen Tritek Limited(중)
  • 8.6.16 Octilion Power Systems (미)
  • 8.6.17 GuoCHUANG (중)
  • 8.6.18 Sensata Technologies(덴)
  • 8.6.19 라온텍(LAONTECH)(한)
• 8.7 글로벌 자동차 OEM의 BMS 개발 동향
  • 8.7.1 Toyota, Volkswagen
  • 8.7.2 Hyundai Motor, General Motors
  • 8.7.3 Stellantis, Ford Motor
  • 8.7.4 Mercedes-Benz, BMW
  • 8.7.5 HONDA, Nissan
• 8.8 중국 전기자동차 OEM의 BMS 개발 동향
  • 8.8.1 BYD, NIO
  • 8.8.2 XPeng, Li Auto
  • 8.8.3 Geely/Zeekr, SAIC(IM Motors, MG 등)
  • 8.8.4 GAC Aion, Great Wall (ORA)
  • 8.8.5 Changan (Deepal/AVATR 등), Leapmotor