최근 배터리 안전성 관리에 관한 여러 정책들이 발표되면서 배터리 안전성을 검증하기 위한 테스트 시 발생하는 대용량 데이터를 처리하는 문제가 이슈로 떠오르고 있다. 배터리의 안전성 테스트는 1000회 이상 충전과 방전을 반복하며 이상이 없나를 확인하는 과정을 거치는데, 이 때 배터리 1개당 초당 수십 건에서 수천 건의 데이터가 발생하기 때문이다.
마크베이스의 '라스'는 초당 570만 건이 넘는 데이터를 처리할 수 있는 마크베이스의 시계열 데이터베이스 엔진 '네오'를 적용, 배터리 안전성 테스트 시 발생하는 대용량 데이터의 수집·저장 및 실시간 모니터링을 할 수 있어 이상 현상의 발생 여부를 정밀하게 감지할 수 있으며 실시간 AI 패턴분석을 통한 이상 감지도 가능하다.
또한 '라스'는 테스트 진행 시 발생하는 장비 데이터 및 시험 데이터를 실시간으로 수집해 신뢰성 센터 전체의 통합 관제를 할 수 있게 할 뿐 아니라, 각종 테스트 기준에 따라 전산화된 시험 업무 프로세스 관리 기능으로 업무 효율을 향상시킬 수 있어 신뢰성 센터에 '라스'를 적용 시 실무자들의 업무 시간을 기존 절반 이하로 단축할 수 있다는 게 마크베이스 측 설명이다.
김성진 마크베이스 대표는 "배터리 안전성 테스트의 경우 더 정밀한 테스트를 위해 데이터 수집 건수를 늘리고 싶어도 기존 데이터베이스 엔진으로는 대용량 데이터를 처리하지 못해 수집 건수를 제한하는 상황들이 종종 발생했다"며 "마크베이스 라스는 대용량 데이터에 최적화된 시계열 데이터베이스를 내재화해 배터리 테스트 분야에서 사실상 최강의 솔루션을 제공하고 있다고 생각한다"고 말했다.
이어 "이번 인터배터리 참가를 통해 관련 업계와의 협력의 기회를 모색하며 혁신적인 솔루션이 많은 기업에게 알려지기를 희망하고 있다. 이후 라스와 연관된 충전기 관련 솔루션도 함께 개발 중인데, 이를 통해 센서 데이터 중심으로 배터리 연관 사업을 확장하여 이후 전기차와 연관된 모빌리티를 회사의 차세대 성장 동력으로 삼기를 희망한다"고 말했다.
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