2.1 무선전력전송 시스템의 구성

전기차 무선충전 시스템은 그림 2와 같이 일반적으로 지상측 구성(GA, Ground Assembly)과 차량측 구성(VA, Vehicle Assembly)으로 구분된다. GA는 송신측 전력변환장치와 보상회로 및 지상측 송신 패드로 구성되며, VA는 차량측 수신 패드와 보상회로 및 수신측 전력변환장치로 구성된다. 아울러 전체 시스템은 통신 및 제어부, 전자기 안전 및 보호 기능을 포함한다. 송신측 전력변환장치는 계통 또는 DC 링크로부터 공급된 전력을 고주파 교류 전력으로 변환하고, 송신 코일과 수신 코일 사이의 자기결합을 통해 차량측으로 에너지를 전달한다. 차량측에서는 수신된 고주파 전력을 정류 및 제어하여 배터리 충전에 적합한 형태로 변환한다^[8].

전기차 무선전력전송 시스템의 출력 성능은 송·수신 코일 사이의 결합계수, 공진주파수와 보상회로 구조, 전력변환장치의 동작 조건, 차폐 구조 및 주변 금속체 영향 등에 의해 결정된다. 특히 송신 코일과 수신 코일 사이의 상대 위치는 결합계수에 직접적인 영향을 미친다. 차량이 충전 패드 위에 정차하더라도 실제 운용 환경에서는 차량 진입에 따른 x-y축 위치 편차와 차량 전고에 따른 z축 간격 변화 그리고 송·수신 패드 간 각도 편차가 발생할 수 있다. 이러한 편차는 결합계수를 변화시키고, 결과적으로 공진 조건 변화에 따른 전력 전달의 저하와 효율 감소, 발열 증가 및 누설자계 증가에 따른 EMF 안전성 문제로 이어질 수 있다^[9]. 그에 따라 기존 전기차 무선충전 연구는 주로 정렬 오차에 강인한 코일 구조와 보상회로를 설계하는 방향으로 발전해 왔다. 즉, 원형 코일, DD 코일 및 DDQ 코일 등 다양한 패드 구조는 편차 조건에서도 결합계수 저하를 줄이기 위한 시도로 볼 수 있다. 보상회로와 전력변환 제어 역시 특정 편차 범위 안에서 목표 출력과 효율을 만족하도록 설계되어 왔다. 동시에 차폐 구조, EMF 저감, EMI 대응, 이물질 감지 기능은 전자기 안전성을 확보하기 위한 핵심 요소로 함께 고려되어 왔다^[8],[10].

그림 2. 기존 무선충전 시스템의 구성

Fig. 2. Configuration of a Conventional Wireless Charging System

결국 기존 전기차 무선충전 연구는 정렬 편차가 존재하는 조건에서도 목표 출력과 안전성을 확보하는 데 연구개발이 집중되어 왔다. 이는 기본 성능 확보에는 필수적인 접근이지만, 충전을 특정 위치와 조건에서 수행되는 전력전송 문제로 한정하는 경향을 가진다. 따라서 자율주행 운용 환경에서는 이러한 프레임의 한계를 별도로 검토할 필요가 있다.

2.2 자율주행 운용 환경에서 기존 프레임의 한계

앞서 살펴본 바와 같이 기존 전기차 무선충전 연구는 정렬 편차가 존재하는 다양한 조건에서도 목표 출력과 안전성을 확보하는 데 중요한 기여를 해 왔다. 그러나 이러한 접근은 충전을 주로 특정 위치와 조건에서 수행되는 전력전송 문제로 다룬다는 한계를 가진다. 즉, 차량이 충전 패드 위에 정차하고, 송·수신 패드가 일정한 결합 조건을 형성하여 그 조건에서 요구 출력을 안정적으로 전달하는 상황이 기존 설계의 중심에 놓여 있었다.

그러나 자율주행 운용 환경에서는 차량의 역할이 달라진다. 자율주행 차량은 단순히 충전 패드 위에 놓이는 수동적 대상이 아니라, 스스로 경로를 선택하고 충전 가능 위치를 판단하며 배터리 상태와 운행 계획에 따라 에너지 공급 방식을 결정해야 하는 운용 주체가 되어야 한다. 따라서 향후 무선충전 시스템은 단순한 전력전송 장치를 넘어, 차량의 운행 상태와 에너지 인프라를 연결하는 운용 시스템으로 해석될 필요가 있다. 이러한 관점에서는 정렬 오차의 의미도 달라진다. 기존 프레임에서 정렬 오차는 주로 줄여야 할 물리적 편차로 이해되었다. 반면 자율주행 차량은 고정밀 위치추정, 자동 주차, 차량-인프라 통신, AI 기반 제어와 결합될 수 있다. 따라서 정렬 오차는 단순한 설계 제약이 아니라 실시간으로 인지하고 보상할 수 있는 운용 변수로 확장될 수 있다. 충전의 시간적 성격도 변화할 것으로 예상된다. 기존 프레임에서는 충전을 특정 위치에서 수행되는 단일 전력전송 이벤트로 보는 경향이 강했다. 그러나 자율주행 환경에서는 차량이 주차장과 정류장, 차고지, 물류 허브, 전용 주행 구간 등 다양한 에너지 인프라와 반복적으로 접촉할 수 있다. 이 경우 충전 시점과 위치, 충전 전력과 에너지 보충 방식은 차량의 운행 계획 및 배터리 운용 조건과 함께 결정될 것으로 예상된다.

따라서 자율주행 시대의 무선충전 설계 기준은 단순히 허용 정렬 오차와 그에 따른 최대 출력과 효율에만 머무르기 어렵다. 송·수신 패드 구조, 결합계수, 보상회로, 전자기 안전성은 여전히 핵심 기술 요소이다. 하지만, 이들 요소는 차량의 정차와 주행 상태, 충전 인프라의 배치, 배터리 운용 조건과 나아가 전력망 연계 가능성과 함께 심도 있게 고려되어야 한다. 결국 기존 프레임의 한계는 기술 자체의 한계라기보다, 무선충전을 단일 전력전송 장치로 바라보는 관점의 한계에 가깝다고 볼 수 있다. 이러한 이유로 전기차 무선충전은 정렬과 최대 출력 중심의 설계 관점에서 에너지 운용 중심 관점으로 확장될 필요가 있다.

다음 장에서는 이러한 관점에서 자율주행 환경에서 무선충전의 역할을 재해석하고, 지능형 자율충전 개념을 구체화한다.

3.1 지능형 자율충전의 개념

앞 장에서는 기존 전기차 무선충전 연구가 정렬 편차 조건에서도 목표 출력과 안전성을 확보하는 데 집중해 왔음을 살펴보았다. 이러한 접근은 무선충전 시스템의 기본 성능을 확보하는 데 필수적이었다. 그러나 자율주행 운용 환경에서는 충전을 단순한 전력전송 문제로만 이해하기 어렵다. 자율주행 차량은 스스로 경로를 선택하고 주차 위치를 결정할 수 있다. 아울러, 향후 배터리 상태와 운행 계획에 따라 에너지가 필요한 시점도 판단해야 한다. 따라서 표 1과 같이 충전은 차량 운행과 분리된 별도의 과정이 아니라, 차량 운용 과정 안에 포함되는 에너지 공급 행위로 이해될 필요가 있다.

이러한 관점에서 지능형 자율충전은 그림 3과 같이 차량이 자신의 운행 상태와 배터리 상태를 바탕으로 충전 시점, 충전 위치 및 전력 수준을 판단하는 운용 체계로 볼 수 있다. 여기서 핵심은 충전 연결 행위의 자동화만이 아니다. 차량이 어떤 조건에서 어떤 방식으로 에너지를 공급받을 것인가를 스스로 결정하는 것이 중요하다. 따라서 지능형 자율충전은 기존 충전방식과 구분된다. 기존 충전방식이 충전을 어떻게 연결할 것인가의 문제라면, 지능형 자율충전은 차량이 언제, 어디서, 어떤 방식으로 에너지를 공급받을 것인가를 포함한다. 이 점에서 무선충전은 단순한 편의 기술을 넘어 차량의 운행 계획과 에너지 공급 전략을 연결하는 수단으로 확장될 수 있다.

그림 3. 자율주행 환경에서 전기차 무선충전(WPT, Wireless Power Transfer)의 역할 확장

Fig. 3. Role Expansion of Electric Vehicle Wireless Power Transfer (WPT) in Autonomous Driving Environments

3.2 정차중·주행중 무선충전과 호환형 무선충전 운용 가능성

정차중(static) 무선충전과 주행중(dynamic) 무선충전은 모두 동일한 무선전력전송 기술에 기반한다. 그러나 자율주행 환경에서 두 방식이 담당하는 운용 기능은 서로 다르다. 이 차이는 단순히 차량이 정차중 또는 주행중에 있는가의 차이만을 의미하지 않는다. 오히려 차량이 에너지 인프라와 연결되고 에너지를 활용하는 방식의 차이로 이해할 필요가 있다.

정차중 무선충전은 차량이 일정 시간 동안 충전 인프라와 안정적으로 연결되는 환경에서 수행된다. 대표적인 공간은 주차장, 차고지, 정류장 및 물류 허브 등이다. 이 경우 차량과 충전 인프라는 비교적 긴 시간 동안 연결 상태를 유지할 수 있다. 따라서 정차중 무선충전은 충전 편의성을 넘어 에너지 상호작용의 접점으로 확장될 수 있다. 특히, 정차중 무선충전은 차량이 일정 시간 동안 인프라와 연결되어 있기 때문에 V2G와 V2I 등을 포함하는 V2X 기반 운용과 높은 정합성을 가진다. 그에 따라 정차중 무선충전은 충전 스케줄링, 계통 부하 관리 및 다중 차량 에너지 조정과 연계될 수 있다. 즉, 정차중 무선충전은 차량을 전력망과 연결되는 이동형 에너지 자원으로 활용하는 데 적합하다. 반면, 주행중 무선충전은 이동 중인 차량이 도로 또는 전용 주행 구간에서 에너지를 공급받는 방식이다. 이 방식의 핵심 목적은 전력망과 장시간 상호작용하는 데 있지 않다. 오히려 주행 경로상에서 필요한 에너지를 보충하는 것에 보다 초점을 두고, 이를 통해 차량의 배터리 용량 부담을 낮추고 운행 지속성을 확보할 수 있다. 요약하자면 정차중 무선충전은 전력망 연계와 에너지 상호작용에 가깝고, 주행중 무선충전은 경로 기반 에너지 보충과 배터리 용량 저감에 초점을 두고 있다. 자율주행 환경에서는 앞선 두 방식을 하나의 기준으로 평가하기보다 각 방식의 운용 기능에 맞게 해석할 필요가 있다. 다만 두 방식이 운용 기능상 구분된다고 해서 완전히 분리된 시스템으로만 발전해야 하는 것은 아니다. 실제 자율주행 모빌리티의 운용 환경에서는 정차중과 주행중 충전 조건을 모두 활용할 수 있는 호환형(Hybrid) 구조도 향후 유망한 연구 방향 중 하나가 될 수 있다. 예를 들어 전기버스, 자율주행 셔틀 및 물류 차량은 반복 경로를 운행하면서도 정류장이나 차고지에서 대기 시간이 존재한다. 이러한 경우 정차중 충전과 주행중 충전을 함께 활용할 수 있다. 이 경우 차량측 수신 패드, 보상회로 및 전력변환 제어는 정차중의 안정적 결합 조건과 주행중의 동적 결합 조건을 함께 고려해야 한다. 또한 충전 인프라는 정차중 충전 거점과 주행중 에너지 보충 구간을 함께 고려하여 배치될 필요가 있다. 이러한 호환형 운용 가능성은 정차중과 주행중 무선충전을 완전히 분리된 기술로만 보는 관점에서 벗어나, 실제 모빌리티 운용 조건에 맞춘 통합 설계 방향을 시사한다.

3.3 차량-인프라-AI-전력망 연계 기반 운용 구조

지능형 자율충전은 차량, 충전 인프라, AI 기반 제어 및 전력망이 각각 독립적으로 작동하는 구조가 아니다. 그림 3과 같이 오히려 이들은 차량의 에너지 상태를 중심으로 하나의 운용 흐름을 형성해야 한다. 즉, 차량이 에너지를 필요로 하는 시점과 위치를 판단하고, 충전 인프라는 그 요구에 대응하며, AI 기반 제어는 두 시스템 사이의 조건을 조율하는 구조가 필요하다. 아울러 정차중 충전에서는 전력망 조건까지 함께 고려되어야 한다. 이 운용 흐름의 출발점은 차량 상태이다. 자율주행 차량은 배터리 상태와 운행 계획을 바탕으로 충전 필요성을 판단한다. 또한 현재 위치와 예정 경로를 고려하여 정차중 충전을 수행할지, 주행중 에너지 보충을 활용할지 선택할 수 있다. 이때 차량은 단순히 전력을 공급받는 대상이 아니라 에너지 공급 방식을 결정하는 주체가 된다. 다음으로 충전 인프라는 차량의 운행 상태에 따라 다른 기능을 수행한다. 정차중 인프라는 차량이 일정 시간 머무르는 공간에서 안정적인 충전을 제공한다. 또한 전력망 연계와 양방향 에너지 운용의 기반이 될 수 있다. 반면 주행중 인프라는 짧은 시간 동안 이동 중인 차량에 에너지를 공급해야 한다. 따라서 세그먼트 단위의 전력 제어와 빠른 응답성이 중요하다. AI 기반 제어는 차량과 인프라를 연결하는 판단 계층으로 작동하게 할 수 있다. 차량 위치, 배터리 상태, 인프라 가용성 및 결합계수 추정값은 중요한 입력 정보가 된다. AI 기반 제어는 이러한 정보를 바탕으로 충전 전력과 제어 조건을 조정할 수 있다. 또한 정렬 상태 보상, 이상 상태 감지 및 안전성 판단에도 활용될 수 있다.

아울러 전력망 연계가 주로 정차중 무선충전에서 중요한 의미를 가지는 이유는 차량이 일정 시간 동안 충전 인프라와 연결될 수 있기 때문이다. 이 경우 충전 스케줄링과 수요 반응 및 V2X 기반 에너지 교환이 가능해진다. 반면 주행중 무선충전은 전력망과의 장시간 상호작용보다 경로 기반 에너지 보충에 초점을 둔다. 따라서 전력망 연계와 주행중 에너지 보충은 하나의 무선충전 생태계 안에 포함되지만, 그 운용 목적은 구분되어야 한다. 호환형 구조를 고려할 경우 이러한 연계는 더욱 중요해진다. 하나의 차량이 정차중 충전과 주행중 충전을 모두 활용하려면 차량측 수신 시스템과 제어 구조가 서로 다른 결합 조건에 대응해야 한다. 또한 충전 인프라는 차량의 운행 경로와 대기 시간을 함께 고려하여 배치되어야 한다. 이때 AI 기반 제어는 정차중의 안정적 충전 조건과 주행중의 급변하는 충전 조건을 연결하는 역할을 수행할 수 있다.

결국 그림 4와 같이 자율주행 환경에서 무선충전은 차량의 운행 상태, 충전 인프라의 배치, 배터리 운용 조건 및 전력망 연계 가능성을 함께 고려하는 운용 시스템으로 확장된다. 이는 기존 무선충전 방식의 정렬과 최대 출력 중심 설계 관점을 부정하는 것이 아니다. 오히려 기존 기술 요소 위에 에너지 운용 중심 관점을 확장하는 것으로 이해하는 것이 타당하다.

표 1. 기존 관점과 자율 주행 환경에서의 재해석

Table 1. Conventional Perspective and Reinterpretation in Autonomous Driving Environments

그림 4. 경로-인프라-계통 연계 기반 에너지 운용

Fig. 4. Energy Operation Based on Route–Infrastructure–Grid Coordination

다음 장에서는 이러한 운용 관점을 구현하기 위한 핵심 기술 방향을 논의한다. 구체적으로 AI 기반 결합계수 예측, 전력전송 제어, 이상상태 진단 및 경로-인프라-계통 연계 운용을 중심으로 살펴본다.

4.1 AI 기반 결합계수 예측 및 전력전송 제어

앞서 살펴본 바와 같이 자율주행 환경에서 무선충전은 차량의 에너지 운용 과정 안에 포함될 필요가 있다. 지능형 자율충전 환경에서는 결합계수를 단순히 설계 단계에서 고려하는 변수로만 보기 어렵다. 차량 위치 정보, 전압·전류 계측값, 인프라 상태 및 배터리 상태를 활용하면 운용 중에도 결합 상태를 추정할 수 있다. 또한 AI 기반 예측 모델을 활용하면 다양한 편차 조건에서 결합계수 변화를 빠르게 추정하고, 그에 따라 전력전송 조건을 보정할 수 있다^[11]. 이러한 접근은 표 2와 같이 정차중과 주행중 무선충전에서 서로 다른 방식으로 활용될 수 있다. 정차중 무선충전에서는 자동주차 이후에도 미세한 위치 편차가 발생할 수 있으므로, 결합 상태 예측을 통해 충전 가능 여부와 효율 조건을 판단하는 기능이 중요하다. 반면 주행중 무선충전에서는 차량이 송신 세그먼트를 통과하는 동안 상호 인덕턴스와 부하 조건이 빠르게 변한다. 따라서 세그먼트별 전력 인가 시점, 전력 수준 및 인버터 동작 조건을 차량 위치와 이동 속도에 맞추어 조정해야 한다^[12],[13].

호환형 구조를 고려할 경우 이러한 제어 문제는 더욱 중요해진다. 하나의 차량측 수신 시스템이 정차중의 안정적 결합 조건과 주행중의 동적 결합 조건을 모두 수용해야 하기 때문이다. 따라서 향후 연구에서는 코일 구조, 보상회로 및 전력변환 제어를 개별적으로 최적화하는 수준을 넘어, 다양한 운용 조건을 함께 고려하는 통합 제어 방향이 요구된다. 결국 AI 기반 결합계수 예측과 전력전송 제어는 정렬 오차를 단순한 물리적 제약에서 운용 가능한 제어 변수로 전환시키는 핵심 기술이다. 이는 지능형 자율충전 시스템이 에너지 운용 중심 관점으로 확장되기 위한 중요한 기반이 될 것으로 예상된다.

4.2 AI 기반 이상상태 진단 및 안전성 확보

지능형 자율충전에서는 전력전송 성능뿐 아니라 안전성 확보도 중요하다. 기존 무선충전 시스템에서는 이물질 감지, EMF 저감과 EMC 대응 및 차폐 구조 설계가 중요한 안전 요소로 다루어져 왔다. 이러한 접근은 기본 안전성을 확보하는 데 필수적이다. 그러나 자율주행 환경에서는 무선충전이 다양한 장소와 조건에서 반복적으로 수행될 수 있다. 따라서 단순한 임계값 기반 보호만으로는 복합적인 운용 상황에 충분히 대응하기 어려울 수 있다.

AI 기반 이상상태 진단은 이러한 한계를 보완할 수 있을 것으로 예상된다. 예를 들어 전압·전류 계측값, 온도 정보, 자계 센서 정보 및 영상 정보를 함께 활용하면 정상 상태와 이상 상태를 더 정교하게 구분할 수 있다. 또한 충전 중 발생하는 발열 패턴이나 전력 손실 변화를 분석하면 이물질 존재 여부와 비정상 결합 상태를 조기에 판단할 수 있다^[14],[15]. 이러한 진단 기술은 운용 상황에 따라 다른 기준으로 적용될 필요가 있다. 정차중 무선충전에서는 장시간 전력전송에 따른 발열과 이물질 감지가 중요하다. 특히 V2X 기반 에너지 상호작용까지 고려할 경우 충전과 방전이 반복될 수 있으므로, 안전상태를 지속적으로 감시하는 기능이 요구된다. 반면, 주행중 무선충전에서는 차량이 다수의 송신 세그먼트를 통과하므로, 세그먼트 상태와 노면 이물질을 빠르게 판단하는 기능이 중요하다. 따라서 향후 안전 기술은 단일 보호 기능에 머무르기 어렵다. 운용 상황에 따라 판단 기준을 조정하고, 이상상태 발생 시 즉각적으로 전력 차단 또는 제어 조건 변경을 수행하는 지능형 진단 구조가 필요하다. 특히, 호환형 운용 구조에서는 정차중과 주행중의 안전 조건을 모두 고려해야 한다. 정차중에서는 장시간 안정성이 중요하고, 주행중에서는 순간적인 이상상태 대응이 중요하다. 따라서 향후 안전 기술은 단일 보호 기능에 머무르기 어려울 것으로 예상된다. 운용 상황에 따라 판단 기준을 조정하고, 이상상태 발생 시 즉각적으로 전력 차단 또는 제어 조건 변경을 수행하는 지능형 진단 구조가 필요하다. 정리하자면 호환형 운용 구조에서는 정차중의 장시간 안정성과 주행중의 순간 대응성을 함께 고려해야 한다.

표 2. 지능형 자율 운용 유형별 핵심 비교

Table 2. Key Comparison by Intelligent Autonomous Operation Type

4.3 경로-인프라-계통 연계 기반 에너지 운용

지능형 자율충전의 최종 목적은 차량이 필요한 에너지를 적절한 시점과 위치에서 공급받도록 하는 데 그 의의가 있다. 이를 위해서는 그림 4와 같이 배터리 상태뿐 아니라 운행 경로와 충전 인프라의 위치 및 전력망 조건을 함께 고려해야 한다^[16]. 즉, 무선충전 역시 개별 충전 장치의 문제가 아니라 경로-인프라-계통이 연계된 에너지 운용 문제로 확장되어야 한다. 자율주행 차량은 운행 계획을 바탕으로 향후 에너지 수요를 예측할 수 있다. 또한 현재 배터리 상태와 예정 경로를 고려하여 정차중 충전을 활용할지, 주행중 에너지 보충을 활용할지 판단할 수 있다. 이때 핵심은 충전소에 도착한 뒤 단순히 충전을 시작하는 것이 아니라, 운행 계획 안에서 에너지 공급 전략을 함께 수립하는 것이다.

구체적으로 그림 5와 같이 정차중 무선충전은 충전 스케줄링, 계통 부하 관리 및 V2X 기반 에너지 교환과 연계될 수 있다. 반면 주행중 무선충전은 경로상에서 에너지를 보충하여 배터리 용량 부담과 충전 정차 시간을 줄이는 방향으로 활용될 수 있다. 따라서 경로-인프라-계통 연계 운용에서는 정차중과 주행중의 역할 차이를 유지하되, 차량 운행 계획과 인프라 배치 및 전력망 조건을 함께 고려해야 한다. 호환형 운용 구조에서는 이러한 판단이 더욱 중요하다. 하나의 차량이 정차중 충전과 주행중 충전을 모두 활용하려면, 차량의 운행 경로와 대기 시간이 함께 고려되어야 한다. 또한 충전 인프라는 정차중 충전 거점과 주행중 에너지 보충 구간을 연계하여 배치될 필요가 있다. 이 경우 AI 기반 에너지 관리는 어느 시점에 정차중 충전을 수행하고, 어느 구간에서 주행중 보충을 활용할지 판단하는 역할을 할 수 있다^[16]. 결국 지능형 자율충전의 핵심은 차량, 인프라 및 전력망을 분리된 요소로 다루지 않는 것에 있다. 다시 말해, 차량의 운행 계획과 배터리 운용 조건을 바탕으로 충전 인프라와 전력망 조건을 함께 고려해야 한다. 이러한 접근은 전기차 무선충전을 단순 전력전송 장치에서 자율주행 모빌리티의 에너지 운용 시스템으로 확장시키는 중요한 기반이 될 수 있다^[17].

그림 5. 지능형 자율충전을 위한 시스템 수준의 표준화 및 실증 프레임워크 고려 사항

Fig. 5. System-Level Standardization and Demonstration Framework Considerations for Intelligent Autonomous Charging

5.1 기존 무선충전 표준의 역할과 한계

기존 전기차 무선충전 기술의 상용화를 위해서는 표준화도 필수적이며 관련된 표준화가 활발히 논의되고 있다^[18]. 무선충전 시스템은 차량측 수신 패드와 지상측 송신 패드가 물리적으로 분리되어 있으므로, 송·수신 패드의 정렬 조건, 전력 레벨 등급, 통신 절차 및 전자기(EMI/EMF) 안전성 기준이 명확히 정의되어야 한다. 이러한 기준은 차량과 충전 인프라 사이의 상호운용성을 확보하고 초기 시장 형성을 가능하게 하는 기반이 되고 있다. 대표적으로 SAE J2954는 경량 전기차 무선충전 시스템의 상호운용성, 전자파 적합성, EMF, 안전성 및 시험 기준을 규정하는 표준으로 제시되어 왔다. 또한 IEC 61980-2는 자기장 기반 무선전력전송 시스템의 통신 및 관련 동작 요구사항을 다루며, 무선충전 시스템의 운용 절차와 기능적 특성을 정의하는 데 중요한 역할을 한다. 이러한 표준들은 현재까지 무선충전의 초기 상용화와 안전성 확보에 중요한 기반을 제공해 왔다^[19].

그러나 기존 표준의 핵심 관심은 주로 물리적 상호운용성과 안전성 확보에 놓여 있다. 즉, 송·수신 패드의 정렬 허용 범위, 출력 수준, 효율, 통신 절차 및 전자기 안전성이 주요 평가 기준으로 다루어진다. 이러한 접근은 기존의 정렬과 최대 출력 중심 설계 프레임과 잘 부합한다. 하지만 향후 자율주행 환경에서 무선충전이 에너지 운용 시스템으로 확장될 경우, 이러한 기준만으로는 충분하지 않을 수 있다. 지능형 자율충전에서는 차량이 충전 시점과 위치 및 전력 수준을 판단해야 한다. 또한 충전 인프라는 차량의 운행 상태와 전력망 조건에 따라 충전 조건을 조정할 수 있어야 한다. 따라서 향후 표준은 패드 정렬과 전력전송 성능을 규정하는 수준을 넘어, 차량-인프라-AI-전력망 사이의 정보 교환과 운용 절차까지 포함하는 방향으로 확장될 필요가 있다.

5.2 지능형 자율충전을 위한 시스템 수준 표준화 방향

지능형 자율충전의 표준화는 기존 무선전력전송 표준을 대체하는 방향을 말하는 것이 아니다. 오히려 기존 표준 위에 운용 상호운용성을 추가하는 방향으로 이해할 필요가 있다. 송·수신 패드 구조, 결합계수, 보상회로, 전력변환장치 및 전자기 안전성은 여전히 핵심 기준이다. 다만 자율주행 환경에서는 여기에 차량 상태, 인프라 상태, AI 기반 제어 조건 및 전력망 조건이 함께 반영되어야 한다. 그림 5는 이러한 확장 방향을 시스템 수준에서 정리한 개념도이다. 지능형 자율충전 생태계는 자율주행 차량 계층, 무선충전 인프라 계층, AI 기반 운용 제어 계층 및 전력망 관리 계층으로 구성될 수 있다. 이들 계층은 독립적으로 작동하지 않는다. 차량 상태, 인프라 상태 및 계통 조건을 지속적으로 교환하면서 충전 시점, 충전 위치, 충전 전력 및 안전 조건을 함께 결정한다.

우선, 향후 지능형 자율주행에서 표준은 정렬 상태를 단순한 허용오차로만 다루기보다 운용 중 인지하고 보상할 수 있는 변수로 다룰 필요가 있다. 자율주행 차량은 고정밀 위치추정과 자동주차 기능을 활용할 수 있다. 또한 AI 기반 제어는 결합 상태를 추정하고 전력전송 제어 조건을 조정할 수 있다. 따라서 향후 표준에서는 정렬 정확도 이외에도 정렬 상태 인지, 결합계수 예측, 제어 보상 성능도 평가 항목으로 고려될 수 있다.

둘째, 통신 및 데이터 인터페이스의 확장이 필요하다. 지능형 자율충전에서는 차량 위치 정보, 배터리 상태, 충전 인프라 가용성, 전력망 부하 조건 및 이상상태 진단 정보가 운용 판단에 활용된다. 따라서 차량과 충전 인프라 사이의 기본 통신과 더불어, AI 기반 제어 시스템과 전력망 운영 시스템까지 고려한 데이터 교환 구조가 필요하다. 특히 정차중 무선충전에서는 V2X 기반 에너지 교환과 충전 스케줄링이 중요해질 수 있으므로, 전력망 연계 운용을 위한 통신 기준도 함께 검토되어야 한다^[20].

셋째, 안전성 표준도 운용 상황별로 세분화될 필요가 있다. 기존 안전 기준은 EMF, EMC, 이물질 감지(FOD: Foreign Object Detection, LOD: Living Object Detection) 및 보호 기능을 중심으로 구성되어 왔다. 그러나 지능형 자율충전 환경에서는 정차중 장시간 충전과 주행중 순간 에너지 보충이 서로 다른 안전 요구를 가진다. 따라서 향후 표준은 단일 보호 기준을 넘어, 운용 상황별 안전 진단과 대응 절차를 포함해야 한다.

넷째, 정차중·주행중 호환형 구조에 대한 표준화 가능성도 검토될 필요가 있다. 하나의 차량이 정차중 충전 거점과 주행중 에너지 보충 구간을 모두 활용할 경우, 차량측 수신 패드와 보상회로 및 전력변환 제어는 서로 다른 결합 조건을 수용해야 한다. 최근에는 하나의 지상측 장치(GA)가 서로 다른 차량측 장치(VA) 및 복수 전력 수준과 호환되는 양방향 무선전력전송 구조도 제시되고 있다^[21]. 이 경우 표준은 개별 충전 방식의 성능 기준 외에도, 호환형 운용 조건에서의 통합 제어와 안전 기준까지 고려해야 한다. 이러한 확장 방향은 무선충전 표준의 중심을 물리적 상호운용성에서 운용 상호운용성으로 넓히는 것을 의미한다. 다시 말해 향후 표준은 어떤 조건에서 전력을 전달할 수 있는가와 더불어, 차량과 인프라가 어떤 정보를 교환하고 어떤 기준으로 충전 방식을 선택하며, 어떤 조건에서 안전하게 운용을 지속할 수 있는가를 함께 다루어야 한다.

5.3 정차중·주행중 무선충전의 차별적 실증 방향

지능형 자율충전의 산업 적용을 위해서는 정차중 무선충전과 주행중 무선충전의 역할 차이를 반영한 실증 전략이 필요하다. 두 방식은 동일한 무선전력전송 기술에 기반하지만, 운용 목적과 평가 기준은 다르다. 따라서 하나의 동일한 성능 기준으로 두 방식을 평가하기보다는 각 방식의 에너지 운용 기능에 맞는 실증 지표를 설정할 필요가 있다. 정차중 무선충전의 실증은 안정적 충전과 전력망 연계 운용에 초점을 둘 필요가 있다. 차량이 주차장, 차고지, 정류장 또는 물류 허브에 일정 시간 머무르는 동안 충전 스케줄링과 계통 부하 관리가 가능하기 때문이다. 따라서 실증 항목은 충전 효율과 정렬 허용오차와 함께 다중 차량 충전 제어, 전력망 부하 분산, V2X 기반 에너지 교환 및 장시간 안전성 감시까지 포함할 수 있어야 한다.

반면 주행중 무선충전의 실증은 경로 기반 에너지 보충과 운행 지속성 확보에 초점을 둘 필요가 있다. 주행중 무선충전은 이동 중 필요한 에너지를 보충하여 배터리 용량 부담과 충전 정차 시간을 줄이는 것에 의미가 있다. 최근 연구에서도 주행중 충전 도로와 기존 충전소가 보완적으로 배치될 경우 EV 이용자의 우회 거리와 추가 충전 시간을 줄일 수 있음을 제시하고 있다^[22]. 따라서 실증 항목은 세그먼트별 전력전송 제어, 차량 속도에 따른 결합 조건 변화, 노면 이물질 감지, 인프라 부하 관리 및 운행 지속성 향상 효과를 포함해야 한다. 특히 전기버스, 자율주행 셔틀 및 반복 경로 기반 물류 차량은 주행중 무선충전 실증에 적합한 응용 분야가 될 수 있다.

아울러, 호환형 운용 구조에 대한 실증도 중요하다. 실제 자율주행 모빌리티는 정차중 충전과 주행중 에너지 보충 중 하나만 활용하는 것이 아니라, 운행 조건에 따라 두 방식을 함께 사용할 수 있다. 이 경우 실증의 핵심은 차량이 언제 정차중 충전을 수행하고, 어느 구간에서 주행중 보충을 활용하며, 전체 경로에서 배터리 상태와 전력망 조건을 어떻게 관리하는가에 있다. 따라서 호환형 실증은 차량측 수신 시스템, 충전 인프라 배치, AI 기반 에너지 관리 및 안전 진단을 통합적으로 검증하는 방향으로 설계될 필요가 있다.

산업 적용 관점에서는 초기 적용 분야를 명확히 설정하는 것이 중요하다. 모든 승용차를 대상으로 한 일반 도로 기반 주행중 무선충전은 인프라 비용과 운용 복잡도가 클 수 있다. 따라서 초기에는 정류장, 차고지, 물류 거점, 항만, 공항, 산업단지와 같이 운행 경로와 대기 시간이 비교적 명확한 환경에서 실증을 추진하는 것이 현실적이다. 이러한 환경에서는 정차중 충전과 주행중 에너지 보충을 함께 적용할 수 있으며, 호환형 운용 구조의 효과도 비교적 명확하게 검증할 수 있다. 결국 지능형 자율충전의 산업 적용은 단순히 무선충전 장치를 설치하는 문제가 아니다. 차량의 운행 계획, 충전 인프라의 배치, AI 기반 제어, 이상상태 진단 및 전력망 연계 운용을 함께 검증하는 문제이다. 따라서 향후 실증은 개별 하드웨어 성능 검증을 넘어, 실제 모빌리티 운용 조건에서 무선충전이 에너지 운용 시스템으로 기능할 수 있는지를 확인하는 방향으로 지속 발전해야 한다.