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초록

영어

A Digital Twin-based Battery Management System (BMS) is a key technology for enhancing operational efficiency by replicating physical assets in a virtual space. However, the opacity of AI predictions and the potential for data tampering remain significant obstacles to ensuring system reliability. This study proposes an integrated framework that converges Explainable Artificial Intelligence (XAI) and blockchain technology to overcome these limitations. XAI provides transparency into the reasoning behind AI model decisions, while blockchain fundamentally guarantees data integrity, thereby building multi-layered trust. This integrated system reduces operational costs through predictive maintenance and optimizes the battery lifecycle by preventing data loss. This research explores methods to secure the transparency of the prediction process with XAI and the integrity of data with blockchain, ultimately contributing to the advancement of smart energy management and the establishment of a sustainable energy ecosystem.

한국어

디지털 트윈 기반 배터리 관리 시스템(BMS)은 물리적 자산을 가상 공간에 복제하여 운영 효율성을 높이는 핵심 기술이지만, AI 예측의 불투명성과 데이터 위변조 가능성은 시스템 신뢰도 확보에 큰 걸림돌이 되었다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 설명가능 인공지능(XAI)과 블록체인 기술을 융합하는 통합 프레임워크를 제안했다. XAI는 AI 모델 의 판단 근거를 투명하게 제시하고, 블록체인은 데이터의 무결성을 원천적으로 보장함으로써 시스템의 다층적 신뢰를 구 축했다. 이 통합 시스템은 예측 기반 유지보수를 통해 운영 비용을 절감하고 배터리 수명 주기를 최적화하며, 데이터 손실 및 위변조를 방지한다. 본 연구는 XAI와 블록체인을 통해 각각 예측 과정의 투명성과 데이터의 무결성을 확보하는 구체적 인 방안을 탐색했으며, 궁극적으로 스마트 에너지 관리 시스템을 고도화하고 지속 가능한 에너지 생태계 구축에 기여하고자 했다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
2.1. 배터리 관리 시스템을 위한 개별 기술 연구 동향
2.2. 기존 융합 연구와의 비교 분석
2.3. 본 연구의 차별성 및 기여도
3. 연구 방법론
3.1. 통합 시스템 아키텍처 및 데이터 흐름
3.2. 디지털 트윈 및 AI 모델 설계
4. 연구 결과
4.1 RUL 예측 모델 성능 평가
4.3 시스템 신뢰도에 대한 사용자 평가
5. 토의
5.1 기술 간 상호작용 및 시너지 효과
5.2 기술적 제약사항 및 산업적 적용 로드맵
5.3 산업적 적용 가능성 및 정책적 시사점
6. 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 김종명 [ JongMyoung Kim | 세한대학교 인공지능빅데이터학과 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  미래기술융합논문지

• 간기

  격월간

• eISSN

  2951-2468

• 수록기간

  2022~2026

• 등재여부

  KCI 등재후보

• 십진분류

  KDC 530 DDC 620