Dr.EV

Android 앱 분석 및 검토 : Dr.EV, Battermachine에서 개발했습니다. 자동차 카테고리에 나열되어 있습니다. 현재 버전은 2.1.48이며 21/04/2025 에 업데이트되었습니다. Google Play : Dr.EV에서 사용자 리뷰에 따르면. 2 천 이상의 설치를 달성했습니다. Dr.EV는 현재 5 리뷰, 평균 등급 5.0 스타를 보유하고 있습니다

Dr.EV는 전기차(EV) 배터리 성능과 수명을 극대화하기 위한 지능형 동반자입니다. 이 혁신적인 앱은 EV 배터리 건강 상태, 운전 습관, 충전 효율을 실시간으로 모니터링하고 제어할 수 있도록 도와줍니다.

최첨단 AI 기술을 기반으로 한 Dr.EV는 실시간 배터리 분석을 제공하며, 충전 상태(SoC), 예상 주행거리, 전체 배터리 건강 상태(%) 등 이해하기 쉬운 지표를 통해 정확한 보고서를 제공합니다. 고급 진단 도구는 이상 현상을 탐지하고, 배터리 상태(SoH)를 예측하여 배터리 효율과 수명을 향상시킬 수 있는 실행 가능한 인사이트를 제시합니다.

이제 배터리 관리에 대한 걱정은 Dr.EV에 맡기세요. 우리의 지능형 시스템은 최적의 주행 및 충전 전략을 안내해주어, 최고 성능과 내구성을 확보할 수 있도록 도와줍니다. 당신은 오직 운전에만 집중하세요!

혁신으로 움직이다: Dr.EV는 독자적인 AI 알고리즘과 특허받은 배터리 분석 기술을 바탕으로 개발되었습니다. 당사의 연구는 유수의 과학 저널과 산업 콘퍼런스에 소개되었습니다.

기술 자세히 알아보기 →
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666546823000915


Dr.EV의 주요 기능 🚀

🔋 배터리 건강 예측 – EV 배터리의 상태(SoH)를 정확하게 평가하고 예측하여 최적의 성능을 유지하도록 돕습니다.

📊 배터리 관리 점수 – 운전 및 충전 습관을 기반으로 개인화된 점수를 산출해 배터리 수명에 미치는 영향을 한눈에 보여줍니다. 배터리 열화를 가속화할 수 있는 습관을 파악하고, 개선을 위한 권장 사항을 받아보세요.

🚗 예측 주행 거리 – 특정 조건에서의 주행 가능 거리를 개인화된 방식으로 제시해주어 보다 효율적인 이동 계획을 세울 수 있습니다.

⚡ 배터리 열화 분석 – 배터리 마모 정도를 장기적으로 모니터링하고, 수명을 연장할 수 있는 방안을 안내합니다.

🔄 주행 에너지 효율 – 운전 패턴을 분석하여 에너지 사용을 최적화하고 최고 효율을 달성하세요.

🌍 CO₂ 저감 분석 – 탄소 배출 저감에 얼마나 기여하고 있는지 추적할 수 있어, 친환경 운행을 지원합니다.

🔌 충전 효율 분석 – 다양한 충전기 및 충전 패턴의 효율을 평가하여, 배터리 사용 수명을 더욱 오래 유지할 수 있습니다.


지금 Dr.EV와 함께 EV 케어의 미래를 경험해보세요 – 스마트하고 간편하며 효율적입니다.


[국내 특허]
전기자동차용 배터리의 열화 발생을 저감하면서 고속충전과 최대방전을 수행하기 위한 방법 및 그 장치 (10-1998069-00-00)
배터리 모니터링 및 보호 시스템 (10-1912615-00-00)
디바이스에서 화재가 발생하는 것을 방지하기 위한 장치 및 그 방법 (10-1648749-00-00)
디바이스의 동작 대기전력 및 통신 대기전력 차단 방법 및 그 장치 (10-1648746-00-00)
타 디바이스에 비해서 비정상적으로 동작하는 디바이스를 감지하기 위한 방법 및 그 장치 (10-1576433-00-00)

[국제 출원]
배터리 상태 추정을 위한 심층뉴럴네트워크 학습모델의 학습데이터 레이블링 방법 및 이를 통한 학습 방법 (PCT/KR2024/018582)
배터리 잔여수명 추정을 위한 심층뉴럴네트워크 학습모델의 학습데이터 레이블링 방법 (PCT/KR2024/018588)
배터리 상태를 안전하게 추정하기 위한 safe-DNN 모델 생성 방법 및 그 장치 (PTC/KR2024/018879)
다변형 입력벡터를 수용하는 배터리 상태 추정용 DNN 모델 생성 방법 (PCT/KR2024/018938)
조건부 학습을 통한 배터리 상태 추정용 학습모델 생성 방법 (PCT/KR2024/018929)
배터리 라이프 사이클에 따라 다른 종류의 DNN을 적용하여 배터리 상태 추정용 학습모델을 생성하는 방법 (PCT/KR2024/018956)
제한된 데이터로 배터리의 방전시 SOH를 추정하는 방법 (PCT/KR2024/019086)
제한된 데이터로 배터리의 충전시 SOH를 추정하는 방법 (PCT/KR2024/019107)
SOH 필터링을 통한 SOH/RUL 추정의 신뢰성 향상 방법 (PCT/KR2024/019132)
디코더를 사용하여 제한된 데이터로도 배터리를 안전하게 관리하는 방법 (PCT/KR2025/002032)
배터리를 장착한 제품의 사용에 따른 환경변수를 고려한 배터리 관리 방법 (PCT/KR2025/002030)
롱텀데이터를 이용한 배터리 상태정보 향상 방법 (PCT/KR2025/002035)
배터리를 장착한 제품의 슬립동안 그 배터리의 적응적 모니터링 방법 (PCT/KR2025/002039)
클라우드 기반 배터리 관리 시스템 및 그 방법 (PCT/KR2025/002043)
----
개발자 연락처 :
(주)배러머신 동안구 시민대로327번길 11-41, 3395호 (관양동, 안양창업지원센터동안청년오피스)
안양시, 경기도 14055
South Korea 1698603197 2024-안양동안-1862 안양시 동안구청

Read more