Battery Management System의 약자인 BMS는 배터리가 최적의 상태가 될 수 있도록 제어하는 시스템입니다. 이는 배터리의 전압, 전류, 온도 등을 센서를 통해 모니터링하거나, 배터리가 과충전, 과방전, 과전류 등이 발생하지 않게 제어하는 역할을 하죠. LG에너지솔루션의 BMS 안전진단개발팀의 인정현 님은 이러한 BMS를 구축해 고객가치 제고를 도모하고 있는데요. 팀에서 어떤 일을 하고 있는지 살펴보겠습니다!
Q. 자기소개 부탁드립니다.
안녕하세요. BMS 내 진단 로직을 개발하고, 적용하는 업무를 맡고 있는 BMS 안전진단개발팀 인정현입니다. 저는 셀(Cell)에서 발생하는 여러가지 시그널을 사전에 체크하고 진단하는 로직을 만들고 있습니다. 또한 차량 데이터를 받아, BMS 안에 적용시킬 수 있게 수정 및 조정하는 역할도 하고 있죠.
Q. BMS 안전진단개발팀 업무에 필요한 역량은 무엇인가요?
많은 데이터를 확인하고, 분석하는 일에 익숙해야 해요. 저희 팀은 주로 데이터를 다루는 업무를 하는데요. 숫자를 통해 결론을 도출해내야 하기 때문에 이에 대한 역량이 필요하죠.
또 협업 능력도 중요합니다. 분석한 데이터를 활용하기 위해서, 여러 팀과 협업하는 일이 많습니다. 그래서 협업하는 구성원들과 좋은 관계를 유지하는 것이 도움이 되죠.
Q. 업무 역량을 향상시키기 위해 어떤 노력을 기울이고 있나요?
저는 기계공학과를 전공했는데요. 처음에는 BMS 팀에서 진행하는 데이터 관련 업무가 익숙하지 않았어요. 그래서 데이터를 분석하는 역량을 키우기 위해 회사에서 지원하는 파이썬 강의를 수강하며 공부하기 시작했습니다.
또 데이터를 시각화해 비교·분석하는 연습을 많이 했습니다. 숫자로 된 데이터는 한눈에 들어오지 않는 경우도 많아, 여러가지 그래프를 그려보곤 했죠. 이처럼 데이터를 도식화해 비교·분석하며 감을 익혔습니다.
그 결과 최근에는 차량 테스트 데이터를 분석할 수 있는 파이썬 코드를 새롭게 개발하는데 참여했고, 이를 진단 검증 업무에 적용하고 있습니다. 휴먼 에러* 및 비효율 업무 시간도 줄일 수 있어서 큰 보람을 느꼈죠.
*휴먼 에러 : 인적 오류. 인간의 신체적, 정신적 한계로 인해 발생하는 오류.
Q. 인정현 님만의 전문성을 확보하기 위해 어떤 노력을 기울이고 있나요?
‘데이터 분석의 도구’라는 측면에서 딥러닝(Deep Learning)과 머신러닝(Machine Learning)에 관심이 많습니다. 잘 활용하면 많은 데이터를 효과적으로 분석할 수 있거든요.
때문에 더 전문적인 지식을 쌓기 위해 데이터사이언스와 관련된 대학원에 진학했습니다. 데이터에 대해 좀 더 깊이 있게 이해하여 업무에 적용할 수 있을 것이라 생각합니다. 또 학부에서 배운 공정, 설계 지식에 지금 대학원에서 공부하는 데이터사이언스를 융합하면, 새로운 인사이트를 얻어 ‘나만의 전문성’을 키워갈 수 있을 것이라 믿습니다.