윤치명
(Chi-Myeong Yun)
1iD
조규정
(Gyu-Jung Cho)
2iD
김주욱
(Joo-Uk Kim)
2iD
김형철
(Hyungchul Kim)
2iD
김철환
(Chul-Hwan Kim)
1iD
정호성
(Hosung Jung)
†iD
-
(Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University, Korea.)
-
(Smart Electrical & Signaling Division, Korea Railroad Research Institute, Korea.)
Copyright © The Korean Institute of Electrical Engineers(KIEE)
Key words
ESS, Voltage stabilization, DC railway, RES, Catenary voltage
1. 서 론
범국가적으로 신재생에너지를 활용한 에너지 절약 및 효율적인 이용을 위한 정책이 마련되고 있으며, 국내 또한 산업통상자원부가 공개한 ‘제4차 신·재생에너지
기본계획’에 따라 이용 및 보급을 촉진하고 있다. 이는, 전력산업 분야에서 신재생에너지와 더불어 에너지저장장치(Energy Storage System,
ESS)를 활용하여 신재생에너지의 간헐적인 출력 보상을 통해 더욱 효율적인 에너지 관리에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, ESS는 전기철도에서
첨두부하 저감, 회생 에너지 저장 및 활용 등 다양하게 적용할 수 있다(1-2).
국내는 직류철도를 위한 변전소는 전차선용 전력공급을 위해 전력공급사업자인 한국전력공사를 통하여 교류 22.9kV를 수전 받고, 변압기를 통하여 강압
후, 정류기를 통해 직류전압으로 변성 후 전동차에 급전되는 방식을 사용하고 있다. 국내의 경우, 전력공급이 대체로 원활히 이루어지고 있지만, 전력공급사업자의
사정으로, 전력이 불안하여 철도시스템 운영에 어려움을 겪는 나라들이 존재한다. 이러한 나라들은 안정적인 철도 운행을 위해 별도의 전압 안정화 대책을
마련해야 한다(3).
본 논문에서는 주전원의 전압공급이 불안정한 철도의 전력시스템에서, 1MW급 태양광발전(photovoltaic, PV)과 ESS를 이용하여 시의적절한
분산전원의 출력을 활용함과 동시에, 계통 내 전압 안정화를 도모하는 내용을 다루고자 한다. ESS와 PV를 연계하는 3가지 방법을 비교분석을 통하여
전기철도 연계방식을 선정하고, 나아가 배터리 충전 및 방전 방식을 포함한 모델링 방식에 관해 설명한다. 또한, 전차선의 전압을 모니터링함으로써, 전력공급사업자의
전압변동률에 따른 직류철도 내 전압 안정화가 가능한 알고리즘을 제시한다. 제시한 알고리즘을 토대로 전력해석프로그램인 PSCAD/EMTDC를 이용하여
모델링을 수행하였다. 시뮬레이션을 통하여 전압변동률에 따른 ESS의 전압 보상 결과가 알고리즘에 따라 안정화를 도모하는지에 대한 타당성을 입증하였다.
2. 시스템 구성
2.1 직류철도 직류급전계통
국내의 경우 장거리 철도를 위한 전철 전력시스템은 교류 25kV 급전계통을 사용하고 있다. 국내와는 다르게, 벨기에, 브라질, 러시아, 북한 등 여러
나라는 직류 3kV를 장거리 철도의 급전계통으로 사용하고 있다. 여기서, 전기공급사업자의 불안정한 운영상황으로 전기철도 운영에 차질을 줄 만큼의 주전원
전압의 변동으로 전차선 전압의 변동을 가정하였고, 그 예시는 그림 1과 같다.
그림. 1. 주전원 변동에 따른 직류전압 변화 추이
Fig. 1. Change of DC voltage according to main power fluctuation
$V_{ac}$는 정류기용 변압기에서 나온 2차전압은 선간전압이며, 직류와 비교하기 위해 실효치로 나타내었고, 회색으로 나타내었다. $V_{dc}$는
정류기를 지나 전차선에 인가되는 집전 전압이며, 주황색으로 나타내었다. $V_{ac}$와 $V_{dc}$의 공칭전압은 각각 AC 2.4kV, DC
3.0kV이다. 주전원의 변동으로 $V_{ac}$에 변화가 생길 때, $V_{dc}$의 변화를 확인할 수 있다. 주전원의 변동률은 기준전압의 최대
20%까지의 변화를 주었을 때,
그림 1에서 보이는 것과 같이$V_{ac}$의 변화와 비슷한 추이로의$V_{dc}$의 변화가 발생하게 된다. 전압변동으로 인해 전동차의 전동기 속도 저하,
제어 전원과 보조 회전기 등 전원 품질의 저하 등의 문제가 생기므로, 국내에서도 DC 1.5kV 기준, 허용 최저치 900V가 유지되도록 한다. 국제
기준인 International Electrotechnical Commission (IEC) 60850에 따르면 집전전압 DC 600V, 750V,
1.5kV, 3.0kV, AC 15kV, AC 25kV에 따라 허용치를 규정했고, 이는 아래 표와 같다
(4).
표 1. IEC 60850 집전전압의 허용 규정치
Table 1. IEC 60850 Acceptable standard of supply voltage of traction systems
System type
|
$V_{\min 2}$
|
$V_{\min 1}$
|
$V_{n}$
|
$V_{\max 1}$
|
$V_{\max 2}$
|
DC 600V
|
400V
|
400V
|
600V
|
720V
|
800V
|
DC 750V
|
500V
|
500V
|
750V
|
900V
|
1.0kV
|
DC 1.5kV
|
1.0kV
|
1.0kV
|
1.5kV
|
1.8kV
|
1.95kV
|
DC 3.0kV
|
2.0kV
|
2.0kV
|
3.0kV
|
3.6kV
|
3.9kV
|
AC 15kV
|
11kV
|
12kV
|
15kV
|
17.25kV
|
18kV
|
AC 25kV
|
17.5kV
|
19kV
|
25kV
|
27.5kV
|
29kV
|
여기서, $V_{n}$ : 공칭전압, 시스템의 설곗값
$V_{\min 1}$ : 최저 영구 전압, 무한적 지속할 것으로 예상 하는 전압의 최솟값
$V_{\min 2}$ : 최저 비영구 전압, 제한된 시간 동안 지속할 것으로 예상하는 전압의 최솟값
$V_{\max 1}$ : 최고 영구 전압, 무한정 지속할 것으로 예상 하는 전압의 최곳값
$V_{\max 2}$ : 최고 비영구 전압, 제한된 시간 동안 지속할 것으로 예상하는 전압의 최곳값
공칭전압인 $V_{n}$을 기준으로 각각의 영구 및 비영구 전압의 최솟값과 최곳값을 설정하여 규정하였다. 정상상태의 동작 조건에서 전압은 $V_{\min
1}$과 $V_{\max 2}$ 범위 내에 놓여야 하고, $V_{\max 1}$과 $V_{\max 2}$사이의 전압은 회생 제동과 같은 비영구적인
조건에서만 도달해야 한다. 최저 동작 전압은 $V_{\min 2}$로 비정상 동작 조건에서의 전차선 전압의 최저 한계이다. 여기서, 비정상 동작 조건은
높은 교통 부하나 전원 공급 장치의 정지 등으로 발생하는 상황을 나타낸다.
아래 그림 2는 앞서 제시한 국가 중 실제 사용하고 있는 직류철도의 급전계통을 나타낸다. 전력공급사업자로부터 교류 AC 60kV를 전철변전소에서 수전 받고, 변압기를
통해 AC 10kV로 강압된다. 낮아진 전압은 직류로 변성하기 위해 정류기용 변압기를 통하여 AC 2.4kV로 또 한 번 강압된다. 전동차 전력공급용으로
정류기를 통하여 DC 3kV의 전압으로 변성된다. 여기서, 3상 전파정류기의 지연각이 60°이하일 때의 DC 출력 전압은 다음과 같이 수식(1)로 나타낼 수 있다.
여기서 α는 지연각을 나타내고, V는 선간전압의 실효값을 나타낸다.
그림. 2. 직류철도 급전계통 구성도
Fig. 2. Diagram of the DC railway power supply system
2.2 연계 방식별 비교분석
직류 고속철도 급전계통 내 ESS와 PV를 연계하는 방식은 크게 3가지로 다음과 같이 구분할 수 있다.
1) 정류기를 지나 DC-Link Bus에 연결하는 방식
그림 3을 살펴보면 정류기를 지나서 출력되는 직류전압 버스에 연계된 방식이다. 직접 직류에 연계하는 방식이기 때문에, 별도로 ESS와 PV의 출력을 교류로
변환하는 인버터나 Voltage Source Converter(VSC) 같은 설비가 필요하지 않게 된다. 즉, 직류로 출력되는 배터리와 태양광의 출력이
DC/DC 컨버터를 통해 변압만 필요로 하게 되므로, 에너지 전환 효율 측면에서는 교류에 연계하는 방식보다 장점이다. 하지만, 높은 침투율의 분산전원이
연계되면, 외란 발생 시, 분산전원의 계통에 대한 기여도는 증가하여 안정성에 악영향을 준다(5).
그림. 3. DC-Link Bus에 연계된 방식
Fig. 3. DC-Link Bus connection method
2) Stand-Alone Type에 전차선에 직접 연결하는 방식
전차선에 직접 연계하는 방식으로 1)의 방식과 마찬가지로 직접 직류에 연결하여 효율은 높아지고 열차의 회생 제동 에너지를 활용할 수 있지만(6), 시공간적으로 변화가 발생하는 동적 부하인 전기철도와 계통 안정성에 악영향을 주는 분산전원 연계는 현실적으로 많은 어려움이 따른다(7).
그림. 4. Stand-Alone Type 연계방식
Fig. 4. Stand-Alone Type Method
3) 전력공급사업자로부터 변전소로 수전 받는 수전 점에서의 연계방식
교류 계통에 연계가 되므로 전압 변성과정에서의 효율 저하는 존재하지만, 송전계통 측 모선으로의 연계는 높은 침투율의 분산전원 투입에도 상대적으로 작은
영향을 받으므로 가장 합리적인 방식이다. 본 논문에서는 3)의 연계방식을 적용하였다.
그림. 5. AC 모선 연계방식
Fig. 5. AC-Bus Connection method
앞서 분류된 3가지 방식을 아래
표 2와 같이 비교하여 정리하였다. 전력변환 횟수는 DC-link 연계방식과 Stand-Alone 연계방식은 PV의 출력을 승압할 Boost 컨버터와 ESS의
충전 및 방전을 도모할 Buck-Boost 컨버터, 그리고 DC-link 나 전차선에 직접 연계를 위한 DC/DC 컨버터로 구성되어 3번의 변성횟수를
갖는다. AC Bus 연계방식은 위 방식들에서 계통 연계에 DC/DC 컨버터가 아닌 VSC와 정류기를 지나 변성되는 과정까지 총 4번의 변성횟수를
가지게 된다.
표 2. 여러 가지 조건에 따른 연계방식 비교
Table 2. Comparsion of connection methods according to various conditions
연계방식
|
분산전원의 고침투율에 따른 안정도
|
전력변환 횟수
|
회생 제동 활용
|
DC-link bus
|
낮음
|
3
|
불가능
|
Stand-alone
|
매우 낮음
|
3
|
가능
|
AC bus
|
높음
|
4
|
불가능
|
3. ESS 및 RES 모델링
3.1 배터리 모델링
배터리를 모델링 하는 방법은 크게 3가지로 나뉘며, 실험적 모델링, 전기화학 모델링, 그리고 전기회로 기반의 모델링 방식으로 분류할 수 있다. 실험적
방법과 전기화학적 방법은 배터리의 충전량을 표시하는 State of Charge(SoC) 모델링에 적합하지 않다. 전기회로 기반의 모델링은 단순히
정전압원이 저항과 직렬로 연결된 회로로 Thevenin 등가화하여 표현할 수 있다. 단, 이 또한 SoC를 표현하지 못한다. Shepherd에 의해
고안된 모델링 방법은 단자전압, 개방회로 전압, 내부저항, 방전 전류를 적용하여 전기화학적인 배터리를 모델링 하였고, 그 모델은 그림 6과 수식(2)와 같다(8).
where
$E_{0}$ : 무부하 전압
K : 분극 전압
Q : 배터리 Capacity(Ah)
R : 내부저항
$i_{r}$ : 실제 배터리 충전량(Ah)
A : Exponential Zone Amplitude(V)
B : Exponential zone time constant inverse(1/Ah)
여기서 배터리의 내부저항은 어떤 상황에서든 상수 R로 고정한다. 내부 값이 고정된 실제 배터리의 동작을 모델링 하는 것은 불가능에 가까우므로 모델링의
한계가 존재한다. 식(2)는 다시 SoC로 표현한 수식으로 나타낼 수 있는데, 이는 식(3)과 같다. 아래 식도 충전 및 방전 시에도 배터리 내부저항이 상수 R로 고정된다는 한계점이 있다. 또한, 배터리의 수명에 따라 배터리 용량이 감소하는
Peukert Effect는 배제하였다.
그림. 6. 비선형 배터리 모델
Fig. 6. Nonlinear battery model
배터리의 동작 제어는 SoC에 제한을 두어 충전 및 방전이 20%~ 80% 내에서만 동작하도록 설정하였다. 즉, 20% 이하로 SoC가 낮아지면 충전을,
반대로 SoC가 80%가 초과하면 방전 동작을 하도록 모델링 하였다.
3.2 RES 모델링
RES 모델링은 신재생에너지 중에서 무한한 에너지원으로 가장 높은 관심사를 받는 태양광발전을 선택하였다. 태양광발전 시스템 중 무변압기 방식의 태양광
panel의 직류 출력을 boost 컨버터로 승압 후 인버터로 상용주파의 교류로 변환하는 방식을 선택하였다. 개방 회로 전압 약 1.803kV와 단락
회로 전류 550A를 출력하는 최대 1MW급의 태양광발전을 모델링 하였다. Maximum Power Point Tracking을 한 결과는 그림 7과 같다.
그림. 7. 1MW급 태양광 발전의 MPPT I-V Characteristic Curve
Fig. 7. MPPT I-V Characteristic Curve of 1MW solar power generation
3.3 ESS 및 RES를 활용한 계통전압 조정 방법
전력공급사업자의 불안정한 운영으로 주전원의 변동이 발생하게 되면, 전차선 전압에 변동이 발생한다. 이를 보상하기 위해 ESS를 활용하여 전압 보상을
통한 전기철도의 안정적인 운행을 도모해야 한다. 실질적으로 철도의 안정적인 운행을 위해 정류기를 지나 출력되는 DC 전압이 3kV로 유지되는지 모니터링이
필요하다. 전차선 전압을 실시간으로 계측하여 일정 전압 이상의 변동률이 발생하게 되면 ESS를 동작시켜 충전 및 방전을 통한 전압을 유지해야 한다.
IEC 60850에 따르면 DC 3kV에서의 변동률 허용치는 2kV~3.6kV이다. 이 허용치는 어떤 상황에서도 유지해야 하는 허용 범위이므로 본
논문에서는 10%의 허용치를 기준으로 두어 전압을 유지하도록 하였다. 단, 주전원의 전압은 저전압 상황만 고려하면 되므로 ESS 동작은 저전압 시
방전 상태만 고려하였다.
그림. 8. 전차선 전압 모니터링을 이용한 전압 안정화 알고리즘
Fig. 8. Voltage Stabilization algorithm using catenary voltage monitoring
그림 8은 직류전압의 변동에 따른 전압 제어 방식을 나타낸 알고리즘이다. 국제 최소 허용치 범위인 2kV와 3.6kV 사이를 직류전압이 벗어난다면 사고상황으로
판단하여 즉각적인 철도 운영을 중단하였다. 벗어나지 않는다면, 공칭전압의 10%인 2.7kV보다 전압이 낮아지게 되면, 주전원의 불안정한 공급으로
판정하여 ESS의 방전을 지시한다. 방전 시 고려해야 할 변수는 배터리의 SoC이다. 배터리의 안정적인 운영을 위해 20% 이하로 SoC가 방전되면,
즉각 방전을 중단한다. 전압이 2.7kV 이상으로 올라가게 될 때까지 ESS의 방전은 계속되며, 도달 시 방전은 멈추게 된다.
4. 시뮬레이션 및 실험결과
ESS와 PV를 직류철도에 연계하여 주전원의 전압변동에 따른 안정화 방안에 대한 알고리즘 성능평가를 위해 전력해석 프로그램(PSCAD/EMTDC)을
이용한 직류철도 및 변전소를 모델링 하였다. 모델링한 직류변전소와 ESS 및 PV는 아래 그림 9와 같다.
그림. 9. PSCAD를 이용한 직류철도, ESS 및 PV 모델링
Fig. 9. DC Railroad, ESS and PV modelling using PSCAD
실제로 운영되고 있는 노선에 대한 모델링이므로 변압기의 파라미터, ESS 배터리의 용량 및 충전 및 방전 전류 등을 실제 사용되고 있는 제품 및 운영노선을
고려하였다. 여기서 전동차의 모델링은 가변저항을 이용하여 시간당 전력 사용량에 따라 저항으로 등가화하여 나타내었다. 시뮬레이션은 전압의 변화가 없는
정상상태 상황, 주전원 전압의 변동에 따른 시스템 내 전압 변화 상황, 그리고 전압변동 상황에서 ESS와 PV를 연계하여 전압을 안정화하는 상황으로
나누었다. 시뮬레이션 시간은 총 20초로 진행하였으며, 배터리의 내부저항은 어떤 상황에서든 상수로 고정하였다.
4.1 정상상태에서의 특성
그림 10은 주전원 전압의 변화가 없는 상태에서 전차선 전압, $V_{tra\in}$을 보여주고 있다. 주전원 전압, $V_{ac}$는 10kV로 전압변동
없이 전압이 공급되고 있는 상황을 상정하였다. 그 결과, 정류기를 지나 가변부하가 있는 전차선에 인가되는 전압도 공칭전압보다 약간 높은 정격전압으로
약 3.2kV가 인가되는 것을 확인하였다.
그림. 10. 정상상태에서의 전차선 전압과 주전원 전압
Fig. 10. Catenary voltage and main source voltage in steady state
4.2 주전원 전압변동에 따른 특성
아래 그림 11과 같이 10초까지 정상적인 주전원의 전압공급이 이루어지고, 10초에서부터 17초까지 주전원의 전압변동을 나타내었다. 최대 20%까지의 전압변동이
14초에 발생하도록 시뮬레이션을 진행하였다. 그 결과, 전차선의 전압은 약 DC 2.548kV까지, 공칭전압의 15%가량 감소하는 것을 확인하였다.
위 알고리즘을 토대로 약 10% 이상의 변동이 발생하면 ESS를 통하여 전압 강하를 보상해주어야 한다. 10% 이상의 전압변동이 발생하는 약 12.39초부터
변동이 끝날 때까지 변동률이 최대 10% 이내로 유지되도록 보상이 필요하다.
그림. 11. 주전원 변화에 따른 전차선 전압 변화
Fig. 11. Change of catenary voltage according to main source fluctuation
4.3 ESS 및 RES를 이용한 전압 보상 특성
그림 8의 알고리즘을 토대로 ESS와 RES가 주전원의 전압변동에 대한 전압 보상을 그림 12에서 나타내었다. 실제 10% 이상의 전압변동이 발생하는 12.39초에 ESS의 전압 보상이 이루어지지 않았고, 약 0.03초 후인 12.42초에
전압 보상이 이루어졌는데, 이는 ESS의 동작 delay에 의한 오차로 발생하였다. 주전원 변화에 따라 전차선의 전압이 2.7kV 이하로 감소 되었을
때, 전압 보상이 진행되는 것을 확인하였다. 또한, 배터리가 전압을 보상하기 위해 유효전력에 변화가 있는 것을 확인 할 수 있다. 이와 같이 본 논문에서
제시한 알고리즘을 토대로 주전원의 변화에 따른 전차선 전압의 변동을 ESS와 RES를 통하여 전압 보상을 통한 전기철도의 안정적인 운영을 위한 IEC
60850 조건 충족을 만족하는 것을 확인하였다.
그림. 12. 주전원 변화에 따른 ESS 및 RES의 전압 보상
Fig. 12. Voltage Compensation of ESS and RES according to main source fluctuation
5. 결 론
본 논문에서는 국외 DC 3kV의 장거리 철도를 운영하는 국가 중 전력공급사업자의 불안정한 운영으로 주전원의 전압 변동 발생 시 ESS와 RES를
이용한 전압 보상을 위한 알고리즘을 제시하였다. 주전원의 변화에 따라 전차선 전압의 변동을 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 안정적인 철도 운영을 위해
IEC 60850에서 명시한 기준을 바탕으로 전압 변동률이 10% 이내로 유지가 되도록 ESS를 사용한 알고리즘을 제시하였다. 정상상태, 주전원의
변동이 일어나는 상태, 그리고 ESS와 RES를 이용하여 전압 안정화를 도모하는 상태를 전력해석프로그램인 PSCAD/EMTDC를 이용하여 실제 운영되는
노선의 변전소를 모델링 하여 각각의 상황에 대한 시뮬레이션을 진행하였다. 그 결과, 전압이 10%를 벗어난 시점으로부터 0.03초의 ESS 동작 delay
발생 후 전압 보상이 이루어지는 것을 확인하였다. 따라서 주전원 전압변동에 따라 전차선 전압 모니터링을 통한 전압 안정화 알고리즘의 타당성을 입증하였고,
향후 ESS의 배터리 용량 최적화에 관한 연구가 필요하다.
Acknowledgements
본 연구는 한국철도기술연구원의 주요사업 연구비지원으로 수행되었습니다.
References
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Seungkwon Shin, Hosung Jung, Hyungchul Kim, Jong-young Park, 2014, Analysis of Utilizing
Regenerative Energy in Railway System through a DC Power Supply Simulation, Trans.
of KIEE, Vol. 63, No. 10, pp. 1479-1484
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IEEE, pp. 284-289
저자소개
He received a B.S. degrees in 2019, from the College of Electric and Electrical Enginnering,
Seoul, Hongik University.
At present, he is enrolled in the master’s program in the College of Information and
Communication Engineering, Sungkyunkwan University, Suwon, Republic of Korea.
His research interests include integration of renewable energy resources and distribution
system planning.
He received the B.S., M.S. and Ph.D. degrees, in 2012, 2014 and 2019, respectively,
from the College of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University,
Suwon, South Korea.
He is currently a Senior Researcher with the Smart Electrical & Signaling Division,
Korea Railroad Research Institute, Uiwang, South Korea.
His research interests include power system dynamics, electric railway system operation
and protection, integration of renewable energy resources, and distribution system
planning.
He received a B.S degree in 2000, from College of Electrical Engineering, Korea University,
South Korea.
He received Ph.D. degrees in 2016 from the College of Systems Engineering, Ajou University.
He is currently a Senior Researcher with Northern Railroad Research Division, Korea
Railroad Research Institute, Uiwang, South Korea.
He received a B.S. and M.S. degree from the College of Electrical Engineering, Korea
University, Republic of Korea, in 1991 and 1993, respectively.
He received Ph.D. degree in Texas A&M in 2003.
He is currently a Principle Researcher with the Smart Electrical & Signaling Division,
Korea Railroad Research Institute, Uiwang, South Korea.
He received a B.S and M.S. degree from the College of Information and Communication
Engineering, Sungkyunkwan University, Republic of Korea, in 1982 and 1984, respectively.
He received a Ph.D. degree in electrical engineering from Sungkyunkwan University
in 1990.
In that same year, he joined Jeju National University, Jeju, Republic of Korea as
a full-time lecturer.
He was a visiting academic at the University of Bath, UK, in 1996, 1998, and 1999.
Since March 1992, he has been a professor in the College of Information and Communication,
Sungkyunkwan University, Republic of Korea.
His research interests include power system protection, the application of artificial
intelligence to protection and control, the modeling/protection of underground cable,
and EMTP software.
He received a B.S and M.S. degree from the College of Information and Communication
Engineering, Sungkyunkwan University, Republic of Korea, in 1995 and 1998, respectively.
He received a Ph.D. degree in electrical engineering from Sungkyunkwan University
in 2002.
He is currently a General Researcher with the Smart Electrical & Signaling Division,
Korea Railroad Research Institute, Uiwang, South Korea.