현대 사회에서 자동차 연료 변화는 큰 화두가 되고 있다. 과거에는 화학 연료를 이용해 자동차가 운행되었다면, 현재는 화학 연료를 줄이고 전기로 움직이는 전기 자동차가 등장하였다. 이와 함께 자동차 배터리에 대한 연구들이 다수 등장하고 있다. 본 프로젝트에서는 배터리 성능이 감소하고 있는지에 대한 정도인 열화를 예측하는 시스템을 개발하였다. 열화 정도를 반영하고 있는 배터리 충전 용량을 예측해 열화 정도를 파악하고자 하였다. 배터리 열화 정도를 파악하기 위해서 차량 주행 패턴과 충전 시 배터리 상태 정보를 입력 변수로 사용하였다. 시간의 흐름에 따른 주행 패턴을 사용하기 위해 순환신경망(Recurrent neural networks) 기반 특징 추출을 진행하였고, 충전 상태에 대한 정보와 추출된 주행 패턴을 반영하기 위해 인공신경망(Deep neural networks) 기반 예측모형을 구축하였다. 입력 변수 특징에 따른 서로 다른 두 가지 신경망 모형을 사용해 열화에 중요한 특징 추출을 진행 할 수 있었고, 결정 계수 기준 0.85 이상 뛰어난 성능을 가진 모형을 학습할 수 있었다.