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이번 전시 참여는 행정안전부가 주관하는 ‘재난안전기업 사업화 역량 강화 컨설팅 지원사업’의 일환으로, 정부 지원을 통해 이뤄졌다.
명보피이씨가 공개한 시스템은 배터리 셀의 전압·저항·온도 데이터를 BMS로 실시간 수집하고, 고감도 수소가스 센서를 결합해 폭발 위험을 조기에 감지할 수 있도록 설계됐다. AI는 셀의 성능 이력과 수소 발생량 간의 상관관계를 학습해 단순 경보 수준을 넘어 배터리 상태 예측과 교체 시기 최적화를 가능하게 한다.
UPS 배터리는 정전 시 산업 현장의 핵심 백업 전원 역할을 수행하는 만큼, 사고 발생 시 피해 규모가 클 수 있다. 이에 따라 명보피이씨는 데이터 기반 예측 관리와 조기경보 기능을 결합한 새로운 형태의 위험관리 체계를 개발하고 있다.
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전시 부스에서는 ▲셀별 전압·저항·온도 데이터를 수집하는 BMS 기술, ▲배터리 성능 이력 분석을 바탕으로 한 AI 학습 모델, ▲수소 센서를 활용한 위험 징후 감지 기능 등이 시각화된 대시보드를 통해 시연됐다. 이를 통해 관람객들은 실시간 모니터링과 예측형 관리의 결합이 현장에서 어떻게 구현되는지 확인할 수 있었으며, 회사 측은 향후 실증 적용과 제품 상용화를 위한 협력 파트너 모집 계획도 함께 소개했다.
정지은 명보피이씨 대표는 “지금까지의 유지보수는 정기 점검과 방전 테스트에 의존해왔지만, 앞으로는 데이터 기반 예측 관리체계가 필요하다”며 “향후 ESS, 발전소, 공공기관을 중심으로 시범 적용을 확대해 정전 리스크를 줄이고 유지보수 비용 절감에 기여하겠다”고 말했다.
한편, 2000년 설립된 명보피이씨는 20여 년간 산업용 배터리 분야에 집중해온 기업이다. 주요 정유사, 발전소, 대형 플랜트 등에 납산 축전지 및 UPS 배터리 시스템을 공급한 경험을 보유하고 있으며, 최근에는 AI 기반 성능 예측과 폭발 위험 조기경보 기술을 개발해 전력 안전성과 운영 효율성을 높이는 방향으로 연구개발을 이어가고 있다.
이용수 글로벌이코노믹 기자 piscrait@g-enews.com
