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  1. (School of Electronic & Electrical Engineering, Hankyong National University, Korea.)



Arc, Goertzel Algorithm, Harmonics

1. Introduction

전기 아크는 전도체 사이의 공극을 통과해 흐르는 고전류의 지속적인 전기 방전이다. 전력 설비에서 단락 또는 지락이 발생하여 아크가 발생하면 약 20,000℃에 이르기 때문에 고장이 난 장치를 폭발시킬 수 있으며 주변에 사람이 노출된다면 피해를 입을 수 있다. 또, 아크의 높은 온도로 인해 아크를 빠른 시간 내에 차단하지 못하는 경우 단기적 또는 장기적으로 화재가 발생할 수 있다(1)(2).

그림. 1. 2021년 한국전기안전공사 전기화재 발화원인별 현황

Fig. 1. Current status of Korea Electrical Safety Corporation by cause of electric fire in 2021

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그림 1의 2021년 한국전기안전공사 전기 재해 통계에 따르면 전연 열화에 의한 단락, 트래킹에 의한 단락, 압착 손상에 의한 단락, 층간 단락, 접촉 불량, 반 단선, 미확인 단락과 같은 아크에 의해 발생하는 전기화재가 전체 화재의 약 81.79%를 차지한다. 이러한 아크는 직렬 아크와 병렬 아크로 구분할 수 있는데, 직렬 아크가 발생하는 경우 부하가 연결되어 있다면 전류의 크기가 부하 전류로 제한되게 된다. 또한, 아크 발생 시 아크 전압에 의해 일반적으로 부하 전류가 감소한다. 따라서 직렬 아크가 발생하게 되면 기존의 MCB와 같은 차단기나 Fuse와 같은 과전류 보호 장치를 통해 검출하기 어렵기 때문에 가장 위험한 아크 사고이다(3)(4). 아크가 발생했을 때 전류는 그림 2와 같이 전류가 0인 숄더(Shoulder) 구간을 포함하게 되며, 전류의 피크치가 변동하게 된다(5).

그림. 2. 아크 전류 특징 파형

Fig. 2. Waveform of Arc current features

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본 논문에서는 직렬 아크가 발생하면 전류가 0이 되는 구간인 숄더(shoulder)에서 전류의 미분값이 급격하게 증가하며 전류의 실효치 값이 변동하는 구간을 아크 발생 후보 지점으로 선정하고, 전류의 파형이 왜곡되어 고조파의 크기가 증가한다는 점을 이용하여 기존의 Discrete Fourier Transform(DFT)와 Fast Fourier Transform(FFT)보다 연산속도가 빠른 Goertzel Algorithm을 이용한 주파수 분석을 통해 저항 부하, SMPS(Switching Mode Power Supply) 부하에서 아크를 검출하는 기법을 제시한다.

2. Goertzel Algorithm

본 논문에서는 Goertzel Algorithm을 사용하여 주파수를 분석한다. Goertzel Algorithm은 DFT의 연산량을 개선한 방식이다. DFT와 FFT의 경우 전 주파수 성분을 분리하는 방식이지만 Goertzel Algorithm의 경우 특정 주파수만 추출할 수 있다(6). 본 논문에서 제안하는 기법에서는 아크를 검출하기 위해서 2, 4, 6, 8차 짝수 고조파 성분에 대한 크기만을 필요로 한다. 따라서 Goertzel Algorithm을 사용하면 DTF나 FFT를 사용하는 것보다 연산 시간을 줄일 수 있다. Goertzel Algorithm에서 이산상수 𝑘는 아래 식 (1)의 관계를 가진다(7).

𝑓=타겟 주파수, N=샘플링 개수, 𝑘=이산 상수, 𝑓s=샘플링 주파수

(1)
$\dfrac{f}{f_{s}}=\dfrac{k}{N}$

추출한 주파수의 크기는 식 (2)와 같다.

(2)
\begin{align*} \left | I_{k}(N)\right |^{2}=i^{2}(N-1)+i^{2}(N-2)\\ -i(N-1)i(N-2)\bullet 2\cos(\dfrac{2\pi k}{N}) \end{align*}

추출한 주파수의 위상은 식 (3)과 같다.

(3)
$\phi =ar\tan\dfrac{\sin(\dfrac{2\pi k}{N})i(N-2)}{i(N-1)-\cos(\dfrac{2\pi k}{N})i(N-2)}$

3. Arc Detection Algorithm

그림 3은 본 논문에서 제안하는 아크 검출 알고리즘에 대한 그림이며 사용한 변수는 아래와 같다.

i[n] :센싱 전류값

ig(avg) : 전류 미분값

irms(avg) : 실효치의 평균값

ig(ref) : 전류 미분치의 기준값

irms(min) : 전류 실효치에 최소값

irms(max) : 최대 기준값

Ipf : 아크 후보 지점 플래그

IM[n] : n개의 짝수 고조파에 대한 크기값

IM(avg)[n] : n개의 짝수 고조파에 대한 평균값

Iref[n] : n개의 짝수 고조파에 대한 기준값

Icomp[n] : n개의 짝수 고조파의 기준 초과 여부

SIcomp : 전체 짝수 고조파 기준 초과 값

SIth : 전체 짝수 고조파 기준 초과 기준값

Da : 짝수 고조파가 초과된 주기의 갯수

JM : 짝수 고조파가 초과된 주기의 기준값

알고리즘의 아크 검출 방식은 다음과 같다. 먼저 정상 상태일 때의 전류의 값 i[n]을 센싱 받는다. 센싱 받은 전류값에 대해 미분을 하여 ig, 실효치를 계산하여 irms값을 만든다. 이에 대한 이동 평균값 ig(avg), irms(avg)에 각각의 가중치 σi, σj(σj<0)를 주어 전류 미분치의 기준값 ig(ref)와 전류 실효치의 기준값 irms(min), irms(max)을 계산하고 매 주기 갱신시켜 준다. 또, Goertzel Algorithm을 이용하여 짝수 고조파 성분에 대한 크기의 값 IM[n]값을 구하여 평균치를 내어 IM(avg)[n]값을 만들고 가중치 σ[k]를 이용하여 기준값 Iref[n]값을 만든다. 아크가 발생하면 전류의 미분값 ig가 기준값 ig(ref)보다 커지게 되고, Point detect flag Ipf가 1이 된다. Ipf가 1이 되면, 아크 발생 이후의 짝수 고조파의 크기 IM[n]값에 대한 계산을 시작한다. 각 짝수 고조파 n개에 대해 Iref[n]과 IM[n]을 비교하여 IM[n]값이 Iref[n]보다 큰 경우를 1, 그렇지 않은 경우를 0이라 하여 Icomp[n]에 저장한다. Icomp[n]의 값을 합산하여 SIcomp값이라 하고, SIcomp값이 지정된 기준치 SIth값 보다 크면 Da값을 증가시킨다. 여러 주기에 걸쳐 같은 동작을 반복하고 Da값이 기준값 JM의 값보다 커지게 되면 Shut Down 하여 전류를 차단하고 반복 과정 중 SIcomp값이 SIth값보다 작다면 Da와 Ipf값을 0으로 리셋하고, 기준값 ig(ref), irms(min), irms(max). Iref[n]에 대한 계산을 다시 진행한다.

그림. 3. 아크 검출 알고리즘

Fig. 3. Arc Detection Algorithm

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4. Simulation

4.1 Simulation with Resistance Loads

그림3의 알고리즘에 대하여 저항시 아크 검출 시뮬레이션을 진행하기 위해 그림 4과 같이 회로를 구성하여 아크를 발생시켰을 때와 부하를 변동시켰을 때의 실제 전류 파형 데이터를 추출하여 이용하였다. 그림 5그림 4에서 저항의 크기를 100[Ω]으로 하고 아크 제너레이터를 이용하여 아크를 발생시켰을 때의 전류 파형 데이터를 시뮬레이션 한 파형이다.

그림. 4. 저항 부하시 아크 전류 측정 회로도

Fig. 4. Arc Current Measurement Circuit Diagram at Resistance Load

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그림. 5. 저항 부하시 아크 검출 시뮬레이션 파형

Fig. 5. Simulation of Arc Detection at Resistance Load Waveform

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(a)는 전류 파형으로 아크가 방생함에 따라 전류가 0이 되는 구간을 가진다. 전류의 미분치의 절대값 (b)는 아크가 발생하기 전은 약 0~1,500의 값을 가지다가 아크가 발생하면 최대 22,709정도의 값을 가지는 것을 확인할 수 있다. 전류의 실효치 (c)는 아크가 발생하기 전은 약 2.03~2.039의 값을 가지고, 아크가 발생하면 약 1.8 이하의 값을 가지게 된다. (d)는 120Hz 부터 480Hz까지의 짝수 고조파의 크기를 나타내는 파형이다. 아크가 발생하기 이전에는 짝수 고조파들의 크기가 약 0.03 정도의 이고, 아크가 발생한 후 짝수 고조파의 크기가 증가하는 것을 확인할 수 있다. 전류의 미분치, 실효치가 모두 변동하여 (e)의 Point_detect_flag가 1이 되며 Point_detect_flag가 1이 되기 이전의 짝수 고조파의 크기와 Point_detect_flag가 1이 된 이후의 짝수 고조파의 크기를 비교하게 된다. 한 주기에 짝수 고조파의 크기가 아크가 발생하기 전보다 아크가 발생하고 난 후 커졌다면 (f)의 D_a를 1 증가시켜 준다. 이러한 동작을 총 8주기 반복하여 D_a가 5이상이 되면 (e)의 shutdown 신호가 발생하는 것을 확인할 수 있다.

그림 6그림 4에서 아크 제너레이터를 단락시키고 저항의 크기를 100[Ω]에서 120[Ω]으로 변동했을 때 전류 파형 데이터를 동일한 알고리즘으로 시뮬레이션 한 파형이다.

그림. 6. 저항 부하 변동시 아크 검출 시뮬레이션 파형

Fig. 6. Simulation of Arc Detection when Resistance Load Fluctuations Waveform

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(a)의 전류 파형에서 아크가 발생했을 때와 달리 전류가 0인 구간이 존재하지 않는다. 따라서 (b)의 전류 미분의 절대값 아크가 발생했을 때와 같이 증가하는 구간이 없다. 저항의 크기가 증가 되었기 때문에 (c)의 전류의 실효치는 약 2.092에서 1.739로 감소한 것을 확인할 수 있다. (d)의 짝수 고조파의 크기를 보면 전류 변동이 생긴 직후 한 주기에서 전류 파형의 불균형이 일어나 짝수 고조파가 증가하였지만 이후 짝수 고조파가 다시 감소하게 된다. 앞에서 설명한 바와 같이 전류의 미분치의 절대값은 아크가 발생하였을 때와 같이 증가한 구간이 없고, 전류의 실효치는 감소하였기 때문에 (e)의 Point_detect_flag가 1이 되지 않고 짝수 고조파 비교에 대한 동작을 하지 않아 (e)의 shutdown 신호가 발생하지 않게 된다.

4.2 Simulation with SMPS Loads

SMPS 부하 시 아크 검출 시뮬레이션을 진행하기 위해 그림 7과 같이 회로를 구성하여 아크를 발생시켰을 때와 부하를 변동시켰을 때의 실제 전류 파형 데이터를 추출하여 이용하였다. 그림 8그림 7에서 저항의 크기를 100[Ω]으로 하고 아크 제너레이터를 이용하여 아크를 발생시켰을 때의 전류 파형 데이터를 시뮬레이션 한 파형이다.

그림. 7. SMPS 부하 시 아크 전류 측정 회로도

Fig. 7. Arc Current Measurement Circuit Diagram at SMPS Load

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그림. 8. SMPS 부하 시 아크 검출 시뮬레이션 파형

Fig. 8. Simulation of Arc Detection at SMPS Load Waveform

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(a)의 전류 파형을 보면 아크가 발생하고 전극 사이의 공극이 멀어짐에 따라 개방상태가 되었다가 다시 공극이 줄어듦에 따라 아크가 다시 발생하였다. (b)에서 아크가 발생하기 전 컨버터의 정류 동작 때문에 전류의 미분값의 절대값이 저항 부하에 대한 값보다 비교적 큰 값인 약 10,460 정도의 값을 가지다 아크가 발생한 이후 최대 149,601가량으로 증가하는 것을 확인할 수 있다. (c)의 전류의 실효치 값은 아크가 발생하기 전 약 1.633 정도의 값을 가지다 아크가 발생함에 따라 전류 파형에 따라 변동되는 것을 확인할 수 있다. (d)의 짝수 고조파들의 크기는 아크가 발생하기 전 약 0.03~0.04의 값을 가지다 아크가 발생함에 따라 증가하며, 2 고조파의 경우에는 약 2.897까지 증가하는 것을 확인할 수 있다. (e)에서 미분치와 실효치의 변동에 따라 (e)의 Point_detect_flag가 동작하는 것을 확인 할 수 있으며, 처음 flag가 1이 되었을 때 아크가 잠시 발생하고 개방상태가 되기 때문에 (f)의 D_a가 1밖에 올라가지 않아서 아크라고 판단하지 않고 다시 flag가 0이 된다. 이후 다시 아크가 발생하였을 때는 충분하게 아크가 발생함에 따라 D_a가 5 이상이 되었고 (e)에서 shutdown 신호가 발생하는 것을 확인할 수 있다.

그림. 9. SMPS 부하 변동 시 아크 검출 시뮬레이션 파형

Fig. 9. Simulation of Arc Detection when SMPS Load Fluctuations Waveform

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그림 9그림 7에서 아크 제너레이터를 단락시키고 컨버터 출력단의 저항을 100[Ω]에서 120[Ω]으로 변동했을 때 전류 파형 데이터를 동일한 알고리즘으로 시뮬레이션 한 파형이다. (a)의 전류 파형은 부하 변동이 일어난 후 전류의 피크 값이 약 6.948에서 6.067가량으로 감소한 것을 확인할 수 있다. (b)전류 미분치의 절대값은 앞에서 설명한 바와 동일하게 정류회로에 의해 나오는 전류 파형을 따라 미분값이 최대 23,492인 것을 확인할 수 있다. (c)전류의 실효치는 저항값이 증가함에 따라 전류의 피크치가 감소하고. 이에 따라 실효치가 감소하는 것을 확인할 수 있다. (d)에서 짝수 고조파의 크기는 전류의 실효치가 감소함에 따라 오히려 부하 변동 이후 감소하는 것을 확인할 수 있다. (e)의 Point_detect_flag는 미분치와 실효치의 변동에 따라 1이 되고 8주기 동안 짝수 고조파에 대한 비교를 시작한다. 하지만 짝수 고조파의 크기가 저항 변동 이후에 더 작아졌기 때문에 (f)의 D_a가 올라가지 않고 (e)에서 확인할 수 있듯이 shutdown 신호가 발생하지 않게 된다.

5. Experimental Result

5.1 Experimental Components

표 1은 실험에 사용된 실험에 사용된 전압 및 부하에 대한 파라미터이다.

표 1. 실험 파라미터

Table 1. Experimental parameter

Parameter

Value

Grid Voltage : Vgrid

220[Vrms]

Load Resistance : R1

100[Ω]

Load Resistance : R2

20[Ω]

Converter Output Voltage : Vout_conv

300[VDC]

Converter Output Power : Pout_conv

1[kWpeak]

그림. 10. 아크 제너레이터

Fig. 10. Arc generator

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그림. 11. 저항 부하 및 SMPS 부하 (a) 저항 부하 (b) SMPS 부하

Fig. 11. Resistance Load and SMPS Load (a) Resistance Load (b) SMPS Load

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그림 10은 본 실험에서 사용한 아크 제너레이터다. 전원 공급단에 전원을 연결하고 로드에 부하를 연결하여 사용하였다. 고정전극은 구리로 만들어진 구리봉이고, 이동 전극은 탄소로 만들어진 탄소봉이다. 슬라이딩 블록을 움직임으로써 이동 전극인 탄소봉의 위치를 조정할 수 있고, 두 전극 사이의 공극을 조정함에 따라 아크를 발생시킬 수 있다. 그림 11은 본 실험에서 사용된 부하들이다. (a)는 1[kW], 100[Ω] 저항 1개와 1[kW], 10[Ω] 저항 2개로 이루어져 있다.

5.2 Experimental Results of Resistance Load

그림 12는 저항 부하사용 시 아크를 발생시켰을 때의 아크 검출과 저항 부하 변동 시 아크 검출 실험에 대한 회로 구성이다. 아크를 발생시켰을 때의 아크 검출 실험에서는 R1 저항만을 사용하고, 아크 제너레이터를 이용하여 아크를 발생시켰다. 저항 부하 변동 시 아크 검출 실험에서는 아크를 발생시키지 않고 R1 저항을 통해 정상 운영 중 R2 저항을 연결하는 방식으로 실험을 진행하였다.

그림. 12. 저항 부하 시 실험 회로도

Fig. 12. Experimental Circuit with Resistance load

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그림 13의 (a)는 저항 부하를 사용 시 아크를 발생시켰을 때의 실험결과 파형이다. 아크가 발생하고 CH2의 Point Detect Flag가 1이 되는 것을 확인할 수 있다. 이후 Point Detect Flag가 0이었을 때의 짝수 고조파와 Point Detect Flag가 1이 되고 난 후의 짝수 고조파의 크기를 8주기 동안 비교하여 Point Detect Flag가 1이 되고 난 후의 짝수 고조파의 크기가 더 크다면 CH3의 Da가 1씩 증가 되는 것을 확인할 수 있다. 8주기 후 Da의 값이 기준값 5를 넘었기 때문에 CH4 Shut Down 신호가 발생하는 것을 확인할 수 있다.

그림. 13. 저항 부하 시 실험결과 파형 (a) 아크 발생 시 (b) 부하 변동 시

Fig. 13. Experimental Results Waveform with Resistance Load (a) In case of an arc occurs (b) In case of load fluctuation

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그림 13의 (b)는 저항 부하를 사용 시 부하 저항값을 100[Ω]에서 120[Ω]으로 변동시켰을 때의 실험결과 파형이다. 시뮬레이션과 동일하게 CH1의 전류의 피크치가 부하가 변동함에 따라 감소하였지만 숄더 구간이 발생하지 않았기 때문에 미분값의 변화가 크지 않아 CH2의 Point Detect Flag의 변화가 일어나지 않는 것을 확인할 수 있다. 이에 따라 아크 검출에 대한 동작 진행하지 않기 때문에 CH3의 Da와 CH4의 Shut Down 신호 발생하지 않는 것을 확인할 수 있다.

5.3 Experimental Results of SMPS Load

그림 14는 SMPS 부하사용 시 아크를 발생시켰을 때의 아크 검출과 저항 부하 변동 시 아크 검출 실험에 대한 회로 구성이다. 실험 방식은 저항 부하를 사용할 때와 동일한 방식으로 실험을 진행하였다.

그림. 14. SMPS 부하 시 실험 회로도

Fig. 14. Experimental Circuit with SMPS Load

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그림 15의 (a)는 SMPS 부하를 사용 시 아크를 발생시켰을 때의 실험결과 파형이다. SMPS 부하사용 시에도 저항 부하사용 시와 동일하게 아크가 발생하고 CH2의 Point Detect Flag가 1이 되고, 짝수 고조파 비교를 통해 8주기 후 CH3의 Da가 기준값인 5를 넘는 7이 되었고, 그에 따라 CH4 Shut Down 신호가 발생하는 것을 확인할 수 있다.

그림. 15. SMPS 부하 시 실험결과 파형 (a) 아크 발생 시 (b) 부하 변동 시

Fig. 15. Experimental Results Waveform with SMPS Load (a) In case of an arc occurs (b) In case of load fluctuation

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그림 15의 (b)는 SMPS 부하를 사용 시 컨버터 출력단의 부하 저항을 100[Ω]에서 120[Ω]으로 변동시켰을 때의 실험결과 파형이다. 시뮬레이션과 동일하게 CH1의 전류의 피크치가 부하가 변동함에 따라 감소하였고, 전류의 미분값의 변화가 크기 때문에 CH2의 Point Detect Flag가 1이 되는 것을 확인 할 수 있다. 그러나 짝수 고조파의 크기가 변화가 전류 피크치의 감소에 따라 오히려 감소했기 때문에 CH3의 Da가 증가하지 않는 것을 확인할 수 있다. 따라서 아크라고 판단하지 않고 CH4의 Shut Down 신호 발생하지 않는 것을 확인할 수 있다.

6. Conclusion

본 논문에서는 아크에 의해 전류의 파형의 불균형으로 짝수 고조파의 크기가 증가한다는 점을 이용하여 Goertzel Algorithm을 통해 주파수를 분석하여 아크를 검출하는 기법을 제안하였다. 아크가 발생하였을 때 숄더 구간에서 미분값이 증가한다는 점과 전류의 실효치가 변동한다는 점을 이용하여 아크 후보 지점을 선정하여, 저항 부하와 SMPS 부하에서 부하가 변동하였을 때 아크라고 판단하는 오동작을 방지할 수 있음을 확인하였다. 또한, 기존의 전 주파수 성분을 분리하는 방식인 DFT와 FFT를 이용하여 주파수 분석을 하는 것이 아닌 특정 주파수의 크기를 추출할 수 있는 Goertzel Algorithm을 통해 분석하여 아크 후보 지점 전, 후의 2, 4, 6, 8차 짝수 고조파의 크기만을 비교하여 연산량을 줄이고 저항 부하와 SMPS 부하에서 아크를 검출할 수 있음을 시뮬레이션과 실험을 통해 확인하였다.

Acknowledgements

This work was supported by the National Reaserch Foundation of Korea(NRF) grant funded by the Korea government(MSIT)

(NO. 2021R1F1A1059253)

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Jae-Hyung Kim, Young-Hyok Ji, Yong-Chae Jung, 2008, PLL Method Using The Improved Discrete Fourier Transform, Power Electronics Conference, pp. 91-93Google Search

저자소개

박찬웅 (Chan-Woong Park)
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He received the BS in electrical engineering from Hankyong National University, Ansung, Korea, in 2023.

Since 2023, he is pursuing the MS at the same university.

His research interests are in arc detection, signal analysis.

이우철 (Woo-Cheol Lee)
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He received the B.S. and M.S. and Ph.D. degrees in electrical engineering from Hanyang University, Seoul, Korea, in 1987, 1989, 2001, respectively.

From 1988 to 1998, he was with the R&D Institute, Hyosung Industries Company Ltd., as a Senior Researcher, Seoul, Korea.

He was a Visiting Professor in the department of Electrical Engineering at Virginia Polytechnic Institute and State University, Virginia, USA from 2007 to 2009.

Since 2002, he has been with Hankyong National University, Anseong, Korea, where he is a Professor with the Department of Electrical, Electronic and Control Engineering.

His research interests are in the areas of power converter, APF, UPS, and electrical drives.