전기자동차 시장이 성숙기에 접어들면서, 차량의 구동 시스템은 단순히 기존의 화석 연료 엔진을 대체하는 수준을 넘어섰다. 이제는 차량의 운용 목적과 전동화 방식에 맞춰 고도로 최적화된 시스템이 요구되고 있다. 구동전동기는 이러한 전동화 파워트레인의 핵심 컴포넌트로서, 각 차량 시스템이 요구하는 동적 성능과 효율 특성을 만족시키기 위해 수치해석에 기반한 최적 설계 기술이 필수적이다.
전동화 방식에 따른 전동기 설계 요구 조건의 차이
전동화 방식별로 구동 전동기에 요구되는 특성은 파워트레인의 물리적 구조와 에너지 흐름에 따라 뚜렷한 차이를 보인다. <그림 1>은 전동화의 주요 네 가지 형태인 순수 전기차(BEV), 수소연료전지차(FCEV), 하이브리드 전기차(HEV), 주행거리 연장형 전기차(EREV)의 시스템 구성을 보여준다. 각 시스템의 구조적 차이에 따른 전동기 설계 전략은 다음과 같다.
• 하이브리드 전기차(Hybrid Electric Vehicle, HEV): 내연기관(Internal Combustion Engine, ICE) 및 변속기와 협소한 엔진룸 공간을 공유해야 하므로 전동기의 체적 제약이 매우 엄격하다. 따라서 엔진 효율이 낮은 저속 구간에서 토크를 보조하고, 잦은 감속 시 회생 제동(Regenerative Braking) 효율을 극대화하여 연비를 향상시키는 것이 핵심이다.
• 주행거리 연장형 전기차(Extended Range Electric Vehicle, EREV): 엔진이 발전기(Generator)를 돌려 전기를 생산하고, 구동은 100% 전동기가 담당한다. 무거운 배터리와 엔진, 발전기 시스템을 모두 탑재하므로 고출력 밀도 설계가 필수적이다. 특히 발전기는 엔진의 최적 효율점(Sweet spot)에 맞춰 특정 운전점의 효율을 극대화하는 ‘점(Point) 기반 최적화’가 요구된다.
• 순수 전기차(Battery Electric Vehicle, BEV): 배터리 에너지만으로 주행하므로 ‘1회 충전 주행거리’ 확보가 가장 중요하다. 따라서 도심과 고속 주행을 아우르는 전 영역 고효율 설계가 필요하다. 전비 향상을 위해 전동기의 중량을 최소화하면서 성능을 유지하는 경량화 기술이 강조된다.
• 수소연료전지차(Fuel Cell Electric Vehicle, FCEV): 연료전지 스택과 수소 탱크의 중량을 상쇄하기 위해 전동기의 크기를 줄이되 회전수를 극단적으로 높이는 고속화 설계가 유리하다. 초고속 회전 시 발생하는 원심력을 견디는 회전자 강건 구조와 연료전지 냉각 시스템과 연계된 정밀한 열관리 설계가 수반되어야 한다.
이러한 전동화 방식별 핵심 설계 지표의 차이에도 불구하고 고효율, 고출력 밀도, 우수한 NVH 성능 확보는 모든 구동전동기의 공통 과제다. 따라서 실제 최적 설계 과정에서는 각 시스템 특성에 맞춰 기본 성능들에 부여되는 가중치를 유연하게 조정하는 다중 목표 최적화 전략이 요구된다.
전동기 최적 설계의 난제와 다물리적 특성
현재 구동 전동기로 지배적인 매립형 영구자석 동기전동기(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor, IPMSM)의 최적 설계는 필연적으로 다분야 통합 최적 설계(Multidisciplinary Design Optimization, MDO)를 요구한다. 이는 내연기관(Internal Combustion Engine, ICE)이 표준화된 설계 요구사항을 가진 성숙한 산업인 것과 대조적이다. 구동전동기는 비선형적인 시스템 특성으로 인해 아직 완전히 정립된 설계 표준이 부족한 실정이다.
<그림 2>는 2010년부터 2020년까지 시장에 출시된 전기차에 적용된 다양한 구동전동기 유형과 출력, 주행 거리, 차량 무게에 대한 정보를 보여준다.1
그림에서 볼 수 있듯이, 차량의 다양한 제원에 따라 각기 다른 유형과 사양(스펙)을 갖춘 구동전동기가 적용되고 있다. 이는 구동전동기 설계의 비선형적 특성과 최적화의 난이도를 시사한다. <그림 3>은 이러한 구동모터의 다분야 통합 최적 설계(MDO) 프로세스와 복합적인 다물리 해석 영역을 보여준다.
이 그림에서 알 수 있듯이, 설계자는 재료와 기하학적 치수 등 다양한 설계 변수를 바탕으로 토크 밀도 및 리플(전자기적 특성), 고속 회전 시 구조적 강성(기계적 특성), 영구자석 감자 방지를 위한 온도 제한(열 전달 및 냉각 특성), 그리고 모터 구동 및 제어 시스템까지 복잡하게 얽힌 다물리 현상을 동시에 고려해야 한다. 이러한 요소들은 서로 강한 연성(Coupling)을 가진 상충적 과제이며, 본질적으로 고난도의 비선형 최적화 문제로 귀결된다.
시스템 통합 및 제어 고도화에 따른 설계 패러다임의 전환
최근 산업계에서는 공간 활용성과 시스템 효율을 극대화하기 위해 구동 시스템의 통합화가 가속화되고 있다. 대표적인 사례인 인휠(In-wheel) 구동 시스템은 각 바퀴에 전동기를 직접 배치하여 실내 공간을 확보하고 독립적인 토크 제어를 가능하게 한다. 하지만 현가하질량(Unsprung mass)의 가혹한 진동 환경과 극도로 제한된 공간 내에서 전자기 및 구조적 성능을 동시에 확보해야 하는 난제를 안고 있다.2
또한, 현대자동차 등에서 선보인 2단계 전동기 시스템(2-Stage Motor System)은 구동계 통합 제어의 복잡성을 한층 심화시켰다. 이 시스템은 듀얼 인버터를 활용하여 폐쇄형 권선(Closed-End Winding, CEW) 모드와 고출력을 위한 개방형 권선(Open-End Winding, OEW) 모드를 전환하며 전압 이용률을 극대화한다. <그림 4>에서 보듯이 듀얼 인버터 적용을 통해 공간벡터의 전압 이용률이 증대되며, 고속 영역에서의 토크 성능 향상으로 운전 영역이 크게 확장된다.3
전동기 설계 관점에서는 모드 전환 시 가용 전압 제한 타원(Voltage Limit Ellipse)의 크기가 약 1.7배로 급격히 변동하며 직접-직교(Direct-Quadrature, DQ) 축의 전류 벡터가 요동치는 특성을 고려해야 한다. 이처럼 고도화된 시스템의 등장은 전동기 설계를 단순히 단일 부품의 최적화를 넘어, 시스템 레벨의 동적 제어 특성까지 포괄해야 하는 영역으로 확장시키고 있다.
학술적 솔루션: 혁신적 형상 도출을 위한 위상 최적 설계 및 강건 설계로의 고도화
이러한 산업계의 복합적인 난제를 해결하기 위해 학계에서는 위상 최적 설계(Topology Optimization, TO)를 핵심 솔루션으로 도입하고 있다. 위상 최적 설계는 미리 정의한 기하학적 형상에 갇히지 않고, 주어진 설계 영역 내에서 재료의 최적 분포를 수학적으로 결정한다.
<그림 5>에서 볼 수 있듯이 초기 설계 영역(노란색 기호 구역)에서 반복적인 수치해석을 거치면, 전기강판과 영구자석의 배치뿐만 아니라 최적의 자화 방향까지 점진적으로 도출된다. 결과적으로 인간의 직관으로는 탐색하기 어려운 복잡한 최적 구조를 찾아내며, 동일한 영구자석 사용량 조건에서도 정형화된 기존 모델 대비 우수한 토크 성능을 달성할 수 있다.
이는 인휠 시스템과 같이 엄격한 공간 제약이 따르는 조건에서 혁신적인 회전자 형상을 설계하는 데 매우 효과적이다. 특히 영구 자석과 전기 강판의 배치를 최적화할 뿐만 아니라, 제어 전략인 단위 전류당 최대 토크(Maximum Torque Per Ampere, MTPA) 위상각까지 설계 인자로 통합할 수 있다. 이러한 다중 소재 위상 최적 설계 연구는 시스템 전체의 효율을 극대화하는 중요한 기반이 된다.4
나아가 최근 연구는 2단계 전동기 시스템과 같은 복잡한 제어 환경에서 발생하는 불확실성까지 포용하는 강건 위상 최적 설계(Robust Topology Optimization, RTO)로 진화하고 있다. 실제 주행 시 공간벡터 전압변조(Space Vector Pulse Width Modulation, SVPWM) 제어나 모드 전환 시 발생하는 고조파 전류는 설계 단계의 예측을 벗어나는 불확실성 요소다.
이를 극복하기 위해 3차원 상전류 불확실성에 체비셰프(Chebyshev) 구간 근사법을 적용하여 최악의 조건(Worst-case)에서도 성능을 보장하는 비통계적 접근 방식이 개발되었다. 이러한 강건 설계 방법론은 산업계의 고도화된 시스템이 실제 도로 위에서 안정적인 동특성을 발휘할 수 있도록 뒷받침한다.5
전동화 차량 구동 시스템의 고도화는 다물리적 제약, 시스템 제어의 통합, 그리고 글로벌 자원 수급이라는 거시적 변수를 동시에 고려해야 하는 과제가 되었다. 학계에서 제안되는 위상 최적 설계 기법은 혁신적인 형상 도출을 가능케 하지만, 수학적 결과를 산업계의 표준화된 CAD 데이터나 양산 공정에 즉각적으로 반영하기에는 여전히 공학적 간극이 존재한다. 따라서 고도화된 학술적 설계 방법론을 산업계의 실질적인 설계 프로세스로 전이하고 통합하려는 체계적인 프레임워크의 정립이 무엇보다 중요하다.
최근 이러한 배경에서 학술적 설계법과 산업계 프로세스를 일원화하려는 통합적인 연구가 제안된 바 있다.6 본 프레임워크는 혁신적 자석의 자화 방향 및 형상을 도출하는 위상 최적화 단계를 시작으로, 양산 가용성을 고려한 CAD 기반 포스트 프로세싱 및 등가 자기 회로(Equivalent Magnetic Network, EMN)를 활용한 고속 치수 최적화 단계, 그리고 시스템 레벨의 전류 불확실성을 고려한 강건 설계 단계를 유기적으로 통합하였다.
전동화로의 거대한 패러다임 전환은 단순한 부품의 교체를 넘어, 차량 설계 방식 전반의 체질 개선을 요구하고 있다. 특히 전자기, 구조, 열, 그리고 복잡한 제어 로직이 유기적으로 얽힌 차세대 구동 시스템의 특성상, 단편적인 개선만으로는 글로벌 시장의 가혹한 성능 기준을 충족하기 어렵다. 결국 다가올 미래 EV 시장의 기술적 주도권은 전주기적 설계 방법론을 성공적으로 구축하고, 이를 자사의 엔지니어링 프로세스에 얼마나 깊이 내재화하느냐에 따라 결정될 것이다.
<참고자료>
1. Acar, E., Jain, N., Ramu, P., Hwang, C., & Lee, I., A survey on design optimization of battery electric vehicle components, systems, and management. Structural and Multidisciplinary Optimization, 67(3), 27, 2024.
2. 이현구 & 김무석, 인휠 전동기 시스템 NVH 성능 분석 툴 개발과 이를 이용한 인휠 전동기 NVH 개발. 한국소음진동공학회논문집, 34(2), 180-187, 2024.
3. 최호림, 김성민, 유태일, 강진욱 & 빈승현, 2-Stage 전동기 시스템의 운전 모드 절환시 충격 완화 방법. 한국자동차공학회 춘계학술대회, 47-54, 2023.
4. Lee, C., & Jang, I. G., Multi-material topology optimization for the PMSMs under the consideration of the MTPA control. Structural and Multidisciplinary Optimization, 65(9), 263, 2022.
5. Song, W. S., & Min, S., Robust topology optimization of interior permanent magnet synchronous motor for torque ripple reduction under current uncertainty. Applied Mathematical Modelling, 140, 115917, 2025.
6. Song, W. S., Integrated Design Optimization Framework for Interior Permanent Magnet Synchronous Motor (Doctoral dissertation). Graduate School of Hanyang University, 2025.
* 출처: 한국자동차공학회 제공, 오토저널 2026년 5월호
전기자동차 시장이 성숙기에 접어들면서, 차량의 구동 시스템은 단순히 기존의 화석 연료 엔진을 대체하는 수준을 넘어섰다. 이제는 차량의 운용 목적과 전동화 방식에 맞춰 고도로 최적화된 시스템이 요구되고 있다. 구동전동기는 이러한 전동화 파워트레인의 핵심 컴포넌트로서, 각 차량 시스템이 요구하는 동적 성능과 효율 특성을 만족시키기 위해 수치해석에 기반한 최적 설계 기술이 필수적이다.
전동화 방식에 따른 전동기 설계 요구 조건의 차이
전동화 방식별로 구동 전동기에 요구되는 특성은 파워트레인의 물리적 구조와 에너지 흐름에 따라 뚜렷한 차이를 보인다. <그림 1>은 전동화의 주요 네 가지 형태인 순수 전기차(BEV), 수소연료전지차(FCEV), 하이브리드 전기차(HEV), 주행거리 연장형 전기차(EREV)의 시스템 구성을 보여준다. 각 시스템의 구조적 차이에 따른 전동기 설계 전략은 다음과 같다.
• 하이브리드 전기차(Hybrid Electric Vehicle, HEV): 내연기관(Internal Combustion Engine, ICE) 및 변속기와 협소한 엔진룸 공간을 공유해야 하므로 전동기의 체적 제약이 매우 엄격하다. 따라서 엔진 효율이 낮은 저속 구간에서 토크를 보조하고, 잦은 감속 시 회생 제동(Regenerative Braking) 효율을 극대화하여 연비를 향상시키는 것이 핵심이다.
• 주행거리 연장형 전기차(Extended Range Electric Vehicle, EREV): 엔진이 발전기(Generator)를 돌려 전기를 생산하고, 구동은 100% 전동기가 담당한다. 무거운 배터리와 엔진, 발전기 시스템을 모두 탑재하므로 고출력 밀도 설계가 필수적이다. 특히 발전기는 엔진의 최적 효율점(Sweet spot)에 맞춰 특정 운전점의 효율을 극대화하는 ‘점(Point) 기반 최적화’가 요구된다.
• 순수 전기차(Battery Electric Vehicle, BEV): 배터리 에너지만으로 주행하므로 ‘1회 충전 주행거리’ 확보가 가장 중요하다. 따라서 도심과 고속 주행을 아우르는 전 영역 고효율 설계가 필요하다. 전비 향상을 위해 전동기의 중량을 최소화하면서 성능을 유지하는 경량화 기술이 강조된다.
• 수소연료전지차(Fuel Cell Electric Vehicle, FCEV): 연료전지 스택과 수소 탱크의 중량을 상쇄하기 위해 전동기의 크기를 줄이되 회전수를 극단적으로 높이는 고속화 설계가 유리하다. 초고속 회전 시 발생하는 원심력을 견디는 회전자 강건 구조와 연료전지 냉각 시스템과 연계된 정밀한 열관리 설계가 수반되어야 한다.
전동기 최적 설계의 난제와 다물리적 특성
현재 구동 전동기로 지배적인 매립형 영구자석 동기전동기(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor, IPMSM)의 최적 설계는 필연적으로 다분야 통합 최적 설계(Multidisciplinary Design Optimization, MDO)를 요구한다. 이는 내연기관(Internal Combustion Engine, ICE)이 표준화된 설계 요구사항을 가진 성숙한 산업인 것과 대조적이다. 구동전동기는 비선형적인 시스템 특성으로 인해 아직 완전히 정립된 설계 표준이 부족한 실정이다.
<그림 2>는 2010년부터 2020년까지 시장에 출시된 전기차에 적용된 다양한 구동전동기 유형과 출력, 주행 거리, 차량 무게에 대한 정보를 보여준다.1
그림에서 볼 수 있듯이, 차량의 다양한 제원에 따라 각기 다른 유형과 사양(스펙)을 갖춘 구동전동기가 적용되고 있다. 이는 구동전동기 설계의 비선형적 특성과 최적화의 난이도를 시사한다. <그림 3>은 이러한 구동모터의 다분야 통합 최적 설계(MDO) 프로세스와 복합적인 다물리 해석 영역을 보여준다.
이 그림에서 알 수 있듯이, 설계자는 재료와 기하학적 치수 등 다양한 설계 변수를 바탕으로 토크 밀도 및 리플(전자기적 특성), 고속 회전 시 구조적 강성(기계적 특성), 영구자석 감자 방지를 위한 온도 제한(열 전달 및 냉각 특성), 그리고 모터 구동 및 제어 시스템까지 복잡하게 얽힌 다물리 현상을 동시에 고려해야 한다. 이러한 요소들은 서로 강한 연성(Coupling)을 가진 상충적 과제이며, 본질적으로 고난도의 비선형 최적화 문제로 귀결된다.
시스템 통합 및 제어 고도화에 따른 설계 패러다임의 전환
최근 산업계에서는 공간 활용성과 시스템 효율을 극대화하기 위해 구동 시스템의 통합화가 가속화되고 있다. 대표적인 사례인 인휠(In-wheel) 구동 시스템은 각 바퀴에 전동기를 직접 배치하여 실내 공간을 확보하고 독립적인 토크 제어를 가능하게 한다. 하지만 현가하질량(Unsprung mass)의 가혹한 진동 환경과 극도로 제한된 공간 내에서 전자기 및 구조적 성능을 동시에 확보해야 하는 난제를 안고 있다.2
또한, 현대자동차 등에서 선보인 2단계 전동기 시스템(2-Stage Motor System)은 구동계 통합 제어의 복잡성을 한층 심화시켰다. 이 시스템은 듀얼 인버터를 활용하여 폐쇄형 권선(Closed-End Winding, CEW) 모드와 고출력을 위한 개방형 권선(Open-End Winding, OEW) 모드를 전환하며 전압 이용률을 극대화한다. <그림 4>에서 보듯이 듀얼 인버터 적용을 통해 공간벡터의 전압 이용률이 증대되며, 고속 영역에서의 토크 성능 향상으로 운전 영역이 크게 확장된다.3
전동기 설계 관점에서는 모드 전환 시 가용 전압 제한 타원(Voltage Limit Ellipse)의 크기가 약 1.7배로 급격히 변동하며 직접-직교(Direct-Quadrature, DQ) 축의 전류 벡터가 요동치는 특성을 고려해야 한다. 이처럼 고도화된 시스템의 등장은 전동기 설계를 단순히 단일 부품의 최적화를 넘어, 시스템 레벨의 동적 제어 특성까지 포괄해야 하는 영역으로 확장시키고 있다.
학술적 솔루션: 혁신적 형상 도출을 위한 위상 최적 설계 및 강건 설계로의 고도화
이러한 산업계의 복합적인 난제를 해결하기 위해 학계에서는 위상 최적 설계(Topology Optimization, TO)를 핵심 솔루션으로 도입하고 있다. 위상 최적 설계는 미리 정의한 기하학적 형상에 갇히지 않고, 주어진 설계 영역 내에서 재료의 최적 분포를 수학적으로 결정한다.
<그림 5>에서 볼 수 있듯이 초기 설계 영역(노란색 기호 구역)에서 반복적인 수치해석을 거치면, 전기강판과 영구자석의 배치뿐만 아니라 최적의 자화 방향까지 점진적으로 도출된다. 결과적으로 인간의 직관으로는 탐색하기 어려운 복잡한 최적 구조를 찾아내며, 동일한 영구자석 사용량 조건에서도 정형화된 기존 모델 대비 우수한 토크 성능을 달성할 수 있다.
이는 인휠 시스템과 같이 엄격한 공간 제약이 따르는 조건에서 혁신적인 회전자 형상을 설계하는 데 매우 효과적이다. 특히 영구 자석과 전기 강판의 배치를 최적화할 뿐만 아니라, 제어 전략인 단위 전류당 최대 토크(Maximum Torque Per Ampere, MTPA) 위상각까지 설계 인자로 통합할 수 있다. 이러한 다중 소재 위상 최적 설계 연구는 시스템 전체의 효율을 극대화하는 중요한 기반이 된다.4
나아가 최근 연구는 2단계 전동기 시스템과 같은 복잡한 제어 환경에서 발생하는 불확실성까지 포용하는 강건 위상 최적 설계(Robust Topology Optimization, RTO)로 진화하고 있다. 실제 주행 시 공간벡터 전압변조(Space Vector Pulse Width Modulation, SVPWM) 제어나 모드 전환 시 발생하는 고조파 전류는 설계 단계의 예측을 벗어나는 불확실성 요소다.
이를 극복하기 위해 3차원 상전류 불확실성에 체비셰프(Chebyshev) 구간 근사법을 적용하여 최악의 조건(Worst-case)에서도 성능을 보장하는 비통계적 접근 방식이 개발되었다. 이러한 강건 설계 방법론은 산업계의 고도화된 시스템이 실제 도로 위에서 안정적인 동특성을 발휘할 수 있도록 뒷받침한다.5
전동화 차량 구동 시스템의 고도화는 다물리적 제약, 시스템 제어의 통합, 그리고 글로벌 자원 수급이라는 거시적 변수를 동시에 고려해야 하는 과제가 되었다. 학계에서 제안되는 위상 최적 설계 기법은 혁신적인 형상 도출을 가능케 하지만, 수학적 결과를 산업계의 표준화된 CAD 데이터나 양산 공정에 즉각적으로 반영하기에는 여전히 공학적 간극이 존재한다. 따라서 고도화된 학술적 설계 방법론을 산업계의 실질적인 설계 프로세스로 전이하고 통합하려는 체계적인 프레임워크의 정립이 무엇보다 중요하다.
최근 이러한 배경에서 학술적 설계법과 산업계 프로세스를 일원화하려는 통합적인 연구가 제안된 바 있다.6 본 프레임워크는 혁신적 자석의 자화 방향 및 형상을 도출하는 위상 최적화 단계를 시작으로, 양산 가용성을 고려한 CAD 기반 포스트 프로세싱 및 등가 자기 회로(Equivalent Magnetic Network, EMN)를 활용한 고속 치수 최적화 단계, 그리고 시스템 레벨의 전류 불확실성을 고려한 강건 설계 단계를 유기적으로 통합하였다.
전동화로의 거대한 패러다임 전환은 단순한 부품의 교체를 넘어, 차량 설계 방식 전반의 체질 개선을 요구하고 있다. 특히 전자기, 구조, 열, 그리고 복잡한 제어 로직이 유기적으로 얽힌 차세대 구동 시스템의 특성상, 단편적인 개선만으로는 글로벌 시장의 가혹한 성능 기준을 충족하기 어렵다. 결국 다가올 미래 EV 시장의 기술적 주도권은 전주기적 설계 방법론을 성공적으로 구축하고, 이를 자사의 엔지니어링 프로세스에 얼마나 깊이 내재화하느냐에 따라 결정될 것이다.
<참고자료>
1. Acar, E., Jain, N., Ramu, P., Hwang, C., & Lee, I., A survey on design optimization of battery electric vehicle components, systems, and management. Structural and Multidisciplinary Optimization, 67(3), 27, 2024.
2. 이현구 & 김무석, 인휠 전동기 시스템 NVH 성능 분석 툴 개발과 이를 이용한 인휠 전동기 NVH 개발. 한국소음진동공학회논문집, 34(2), 180-187, 2024.
3. 최호림, 김성민, 유태일, 강진욱 & 빈승현, 2-Stage 전동기 시스템의 운전 모드 절환시 충격 완화 방법. 한국자동차공학회 춘계학술대회, 47-54, 2023.
4. Lee, C., & Jang, I. G., Multi-material topology optimization for the PMSMs under the consideration of the MTPA control. Structural and Multidisciplinary Optimization, 65(9), 263, 2022.
5. Song, W. S., & Min, S., Robust topology optimization of interior permanent magnet synchronous motor for torque ripple reduction under current uncertainty. Applied Mathematical Modelling, 140, 115917, 2025.
6. Song, W. S., Integrated Design Optimization Framework for Interior Permanent Magnet Synchronous Motor (Doctoral dissertation). Graduate School of Hanyang University, 2025.
* 출처: 한국자동차공학회 제공, 오토저널 2026년 5월호