멀티피직스 모델링, AI 시대 EV 설계의 새 기본값

2025년 들어 EV와 자율주행 프로젝트에서 가장 자주 들리는 불만은 비슷합니다. “랩에서는 되는데, 차에 올리면 깨진다.” 배터리 팩은 특정 조건에서만 뜨거워지고, 무선충전 코일은 예상치 못한 지점에서 손실이 튀며, 인버터는 효율보다 발열이 먼저 발목을 잡습니다. 그리고 그 여파는 단순히 ‘부품 고장’이 아니라, 자율주행을 포함한 AI 컴퓨팅의 가용 시간과 신뢰성으로 직결됩니다.

여기서 저는 한 가지를 확실히 말하고 싶어요. AI가 차량을 똑똑하게 만들수록, 차량의 물리 문제는 더 비싸게 터집니다. 센서퓨전, 고성능 GPU/가속기, OTA, 실시간 제어가 얽히면서 전력·열·구조 스트레스가 동시다발적으로 움직이기 때문이죠. 그래서 최근 전동화 R&D에서 멀티피직스(multiphysics) 모델링이 ‘있으면 좋은 도구’에서 없으면 일정이 무너지는 기본 역량으로 바뀌고 있습니다.

이 글은 IEEE Spectrum의 COMSOL 관련 기사 내용을 출발점으로 삼아, 배터리·모터·그리드 설계에서 멀티피직스가 왜 핵심인지, 그리고 이를 AI 기반 자율주행/전동화 전략과 어떻게 연결해야 하는지를 정리합니다. 또한 이 글은 ‘한국 반도체 산업의 AI 혁신 전략’ 시리즈 맥락에서, 차량용 반도체·전력반도체·열 설계·시뮬레이션 데이터가 어떻게 한 덩어리로 묶여야 하는지도 함께 다룹니다.

전동화가 어려운 이유는 ‘한 가지 물리’가 아니라서입니다

전동화 시스템은 전자기, 열, 구조, 유체, 화학 반응이 동시에 일어나는 장치들의 조합입니다. 문제는 대부분의 실패가 “단일 원인”이 아니라는 점이에요.

예를 들어 무선 충전에서는 전자기장 설계가 먼저고, 그 다음이 열이라고 생각하기 쉽습니다. 그런데 고출력으로 갈수록 코일의 국부 발열이 도전율을 바꾸고, 도전율 변화가 다시 회로 전체의 동작점을 바꾸면서 효율과 발열이 재귀적으로 꼬입니다. 단일 물리 모델로는 이런 루프를 놓치기 쉽습니다.

배터리도 마찬가지입니다. 셀 단위에서의 반응(전기화학/열)과 팩 단위에서의 현상(열 확산, 냉각, 구조적 응력, 셀 편차)이 서로 영향을 줍니다. 특히 안전 이슈는 늘 **‘팩 스케일에서의 비선형’**로 나타납니다.

멀티피직스 모델링의 본질은 “현상을 더 많이 계산한다”가 아니라, 현상 간 상호작용을 같은 시간축에서 묶어 실패 지점을 앞당겨 발견하는 겁니다.

배터리 팩 설계: ‘멀티스케일 + 멀티피직스’가 안전과 원가를 동시에 잡습니다

배터리 시뮬레이션에서 가장 많은 예산이 몰리는 키워드는 꾸준히 **열관리(thermal management)**입니다. 이유는 단순해요. 열은 성능도 깎지만, 최악의 경우 안전을 무너뜨립니다.

열폭주를 “안전하게 재현”하는 것이 설계의 출발점

현실에서 열폭주 테스트는 위험하고 비용이 큽니다. 반면 멀티피직스 기반 모델은 특정 셀을 고장 상태로 가정해 열폭주 전개를 재현하고, 다음 질문에 답하게 해줍니다.

• 어느 위치의 셀이 가장 위험한가?
• 냉각 경로가 어느 지점에서 병목이 되는가?
• 팩 구조물/단열재가 열 전파를 가속하는가, 지연시키는가?
• BMS의 제어(출력 제한, 밸런싱, 프리컨디셔닝)가 열 거동에 어떤 영향을 주는가?

여기서 중요한 연결고리가 있습니다. 자율주행용 AI 컴퓨팅은 피크 전력 요구가 크고 변동도 큽니다. 그 변동이 배터리 출력 이벤트를 만들고, 출력 이벤트는 곧 열 이벤트로 이어집니다. 결국 AI 워크로드 프로파일까지 포함해야 ‘진짜’ 열폭주 위험을 줄일 수 있어요.

이종 화학 배터리(소듐이온 + 리튬 등)라는 현실적 선택

원가와 공급망 이슈가 누적되면서, 최근 업계에서는 “한 가지 화학으로 끝내기”보다 서로 다른 셀 특성을 조합하려는 시도가 늘고 있습니다. 기사에서 언급된 사례처럼 소듐이온이 에너지 밀도는 낮지만 특정 온도 영역에서 강점이 있고, 리튬 계열이 고에너지 밀도를 담당할 수 있죠.

이 접근의 핵심은 배터리 화학 그 자체보다도, 서로 다른 최적 온도/열특성을 가진 셀을 한 팩에서 어떻게 공존시키느냐입니다. 즉, 설계 경쟁력은 점점 “소재”에서 “시스템”으로 이동하고 있고, 그 시스템을 풀어내는 언어가 멀티피직스입니다.

전기모터·인버터: 효율 경쟁의 승부처는 결국 ‘열’입니다

전기모터 개발에서 요즘 가장 공격적으로 밀어붙이는 지표는 **파워 밀도(power density)**입니다. 같은 부피에서 더 큰 출력을 내야 하니까요. 그런데 파워 밀도를 올리면 대부분의 경우 열 여유가 먼저 바닥납니다.

모터는 ‘전자기 + 열’ 결합 없이는 최적화가 반쪽입니다

모터의 구리 권선(스테이터 윈딩)은 온도에 따라 저항이 바뀌고, 저항이 바뀌면 손실이 바뀌며, 손실이 바뀌면 다시 온도가 오릅니다. 단순히 전자기 설계만 최적화하면 실차 온도 조건에서 효율이 무너질 수 있습니다.

멀티피직스 모델은 다음을 한 번에 묶어봅니다.

• 전자기 손실(철손/동손)
• 온도 상승과 냉각 조건
• 온도 의존 재료 특성(권선, 자성체)
• 구조적 변형이 공극/정렬에 주는 영향

이건 자율주행과도 연결됩니다. 자율주행은 가감속 패턴이 더 “기계 친화적”일 거라고 생각하기 쉬운데, 실제로는 안전 여유를 위해 출력 변동이 커지는 상황이 생깁니다(급정지, 회피, 재가속). 그때 전동 파워트레인의 열거동이 안정적이어야 AI 제어도 예측 가능해집니다.

무선충전·그리드: “AI-ready 인프라”는 모델링부터 달라야 합니다

무선충전은 사용자 경험을 바꾸지만, 엔지니어에게는 까다로운 문제를 던집니다. 고출력으로 갈수록 국부 발열과 효율 저하가 커지고, 주변 소재(차체, 실드, 패드 하우징)까지 전자기·열·구조 영향권에 들어옵니다.

그리고 그 다음 단계는 그리드입니다. 전동화가 늘면 충전 수요가 커지고, 재생에너지 비중이 올라가면 전력 공급은 변동성이 커집니다. 즉 그리드는 더 이상 “연속적이고 예측 가능한 공급”이라는 전제 위에만 서 있지 않습니다.

여기서 멀티피직스와 AI가 만나는 지점이 또 하나 있어요.

• 멀티피직스가 **장치의 물리 한계(열, 전자기, 기계)**를 정확히 그려주고
• AI는 그 한계 안에서 **운영 최적화(충전 스케줄, 수요 반응, 열 프리컨디셔닝)**를 합니다

이 조합이 없으면 AI 최적화는 “현실에서 작동하지 않는 정책”이 되기 쉽습니다. 반대로 말하면, AI 기반 에너지 최적화를 하려면 물리 기반 시뮬레이션 데이터가 먼저 정직해야 합니다.

‘한국 반도체 산업의 AI 혁신 전략’ 관점: 차량용 반도체는 이제 열·전력 모델이 제품입니다

이 시리즈가 반도체 제조에서의 AI(수율 최적화, 결함 검출, 공정 제어, 설비 예지보전)를 다루는 이유는 분명합니다. AI를 도입할수록 데이터 품질과 모델링 체계가 경쟁력이 되기 때문이죠.

전동화/자율주행에서도 똑같습니다. 차량용 반도체(전력반도체, MCU, AI 가속기, 메모리)는 성능만이 아니라 열과 전력 조건에서의 신뢰성이 구매 기준이 됩니다.

제가 현장에서 많이 보는 실패 패턴은 이겁니다.

• 칩 단에서는 “스펙 만족”
• ECU 단에서는 “온도 마진 부족”
• 차량 단에서는 “특정 주행/충전 시나리오에서 쓰로틀링 또는 보호동작”

이걸 줄이려면 반도체 쪽에서도 멀티피직스 관점을 가져가야 합니다.

실무 체크리스트: 멀티피직스 데이터를 AI 파이프라인에 연결하는 법

아래는 전동화 프로젝트에서 바로 적용 가능한 우선순위입니다.

1. 모델 목적을 먼저 고정: 성능(효율)인지, 안전(열폭주)인지, 수명(열-사이클 열화)인지부터 정하세요.
2. 운영 시나리오를 데이터로 박제: 실제 주행/충전 로그(또는 목표 ODD)에 맞춘 전력 이벤트를 시뮬레이션 입력으로 만드세요.
3. 서로 다른 스케일을 연결: 셀→모듈→팩, 칩→보드→ECU 하우징까지 경계를 끊지 마세요.
4. 서로게이트 모델을 ‘검증된 범위’에서만 사용: GPU 가속과 서로게이트는 속도를 주지만, 범위를 벗어나면 위험합니다.
5. AI 최적화의 제약조건을 물리로 정의: “온도 85℃ 이하” 같은 단순 조건이 아니라, 소재/열저항/냉각 유량/열확산 지연을 반영한 제약으로 바꾸세요.

이 과정을 거치면 ‘AI가 설계를 돕는다’는 말이 현실이 됩니다. 반대로 이 연결이 없으면 AI는 그럴듯한 그래프만 남기고, 최종 단계에서 다시 실험·재설계로 회귀합니다.

리드 타임을 줄이는 진짜 방법: 실험을 없애는 게 아니라 ‘실험의 위치’를 바꾸는 겁니다

기사에서 인상적이었던 메시지는 명확합니다. 시뮬레이션은 실험을 대체하려는 게 아니라, 실험을 더 똑똑하게 하려는 도구라는 점이죠.

전동화와 자율주행은 인증과 안전 요구가 강해서, 실험을 안 할 수가 없습니다. 대신 멀티피직스 모델링으로 다음을 달성할 수 있어요.

• 실패 확률이 큰 설계를 초기에 제거
• 실험 횟수는 줄이고, 실험의 질문은 더 날카롭게 만들기
• 극한 조건(열폭주, 고출력 무선충전, 급가감속 반복)을 안전하게 가상 검증

즉 프로토타입 단계에서 깨지는 걸 양산 단계로 들고 가지 않는 것이 핵심입니다.

다음 단계: “AI 차량”을 만들고 싶다면, 물리 모델을 제품처럼 다루세요

전동화의 경쟁은 배터리 용량 숫자만으로 끝나지 않습니다. 자율주행 시대에는 AI 컴퓨팅의 연속 가동이 차량 가치의 일부가 되고, 그 가동을 받쳐주는 건 결국 전력·열·구조의 현실입니다. 저는 멀티피직스 모델링이 그 현실을 설계 언어로 바꾸는 가장 빠른 길이라고 봅니다.

이 시리즈(한국 반도체 산업의 AI 혁신 전략) 관점에서 보면 더 분명합니다. AI는 데이터가 있어야 돌아가고, 좋은 데이터는 정확한 물리 모델에서 시작합니다. 반도체든 배터리든, 이제 모델링은 문서가 아니라 자산입니다.

당신의 조직은 어떤가요? 배터리·모터·인버터·충전 인프라의 모델이 서로 다른 팀에 흩어져 “파일”로만 존재하나요, 아니면 AI 최적화까지 연결되는 “파이프라인”으로 살아 있나요?