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  1. (Dept. of Electrical and Electronic Engineering, Konkuk University, Korea.)



Neural Network, Backpropagation Algorithm, Market Price, Transmission congestion, Electricity market

1. Introduction

2015년 COP21에서 체결한 파리 기후협정 이후 전 세계적으로 기후 변화 문제에 대응하기 위한 재생에너지 자원(Renewable Energy Source, RES)의 발전 비중을 점차 확대해 나가고 있다. 2020년 말에 발표한 ‘제9차 전력수급 기본계획’에서 당시 온실가스 감축목표를 반영하여 신재생에너지 발전량 비중의 목표치를 20.8%로 설정하였으며, 2021년 말에 발표한 온실가스 감축 목표(NDCs)의 개정안에서는 신재생에너지 발전량 비중의 목표치를 30.2%로 상향하였다(1). 따라서 맞추어 신재생에너지 보급의 활성화를 위해 ‘재생에너지 3020 이행계획’, ‘2050 탄소중립 추진전략’, 그리고 ‘제5차 신ᆞ재생에너지 기술개발 및 이용·보급 기본계획’을 통해 신재생에너지의 발전 비중을 2040년까지 30~35%까지 달성하는 목표를 제시하였다(1-2).

각 국가별로 재생에너지 발전자원의 발전 비중을 높이기 위해 많은 노력을 기울이고 있지만 그에 따른 다양한 문제점이 발생한다. 배전계통 내 일부 구간에 분산 전원, 특히 재생에너지원이 집중되어 접속된다면 전압 상승이 발생할 수 있다. 배전계통 내 재생에너지원의 간헐성 문제로 배전 선로 용량 문제를 일으킨다. 기존 선로에 분산 전원의 연계가 이루어지는 경우, 추가적인 보강 없이 연계할 수 있는 용량은 제한되어있다. 따라서 기존 선로에 분산 전원의 연결이 급격하게 증가할 경우, 배전계통 혼잡 또는 전력품질이나 적정 주파수 유지의 어려움과 같은 문제를 야기한다.

이러한 배전계통 문제를 해결하기 위하여 기존 연구에서는 변압기 탭(tap) 제어, SVR(Step Voltage Regulator), STATCOM (Static Synchronous Compensator) 등을 활용하였다(3).

최근에는 배전 계통에서 스마트 인버터를 활용하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 먼저 스마트 인버터의 Volt-Var Curve를 이용한 연구가 있다. Volt-Var Curve 최적화를 통해 계통 계통의 허용 용량을 증대시켜 더욱 많은 재생에너지원의 접속 가능성을 연구하였다(3-5). 다음으로는 스마트 인버터의 장점들을 활용한 연구가 있다. 스마트 인버터가 가지는 다양한 유·무효전력 제어 기능을 활용하여, 재생에너지 발전 자원이 계통에 연계되었을 때 발생하는 연계점 전압상승 문제를 해결하고자 하였다(6-8). 가장 최근의 연구로는 기존에 설치된 전압 조정 설비와 함께 스마트 인버터를 설치하였을 때의 Volt-Var Curve를 최적화하는 연구가 진행되고 있다(9).

이러한 전력전자를 이용한 제어를 통해 가능성을 확인한 우리나라 정부는 ‘제3차 에너지 기본 계획’에서 배전계통 내 재생에너지 자원의 수용성 제고를 위해 재생에너지의 배전 계통 접속 허용 용량을 기존 10MW에서 12WM로 상향 조정되었다. 또한 ‘제5차 신재생에너지 기술개발 및 이용·보급 기본계획’ 발표를 통해 기존 선로의 부하율에 대한 고려 없이 설비 용량 기준으로 접속을 허용하는 고정(Firm) 접속방식에서 탄력적으로 접속을 허용하는 유연한(Non-Firm) 접속방식으로 변경하였다(3). 배전계통의 안정적인 운영 위해 선로별 여건을 고려하여 접속점 용량을 차등화 하고, 최대출력을 제한하거나 재생에너지를 우선 접속 후 계통 혼잡이 발생하는 경우 출력제어를 통해 배전계통 제약을 회피하는 방안을 제시하였다. 이때 재생에너지 사업자 측면에서는 발전량 감소로 인한 경제적 손실이 발생하게 된다. 따라서 이에 따른 기회비용 손실과 전력망 설비 회피 비용의 편익을 고려하여 적정한 보상 방안을 검토할 필요가 있다. 또 ‘분산 에너지 활성화 추진전략’에서는 미국, 호주 등의 사례를 들어 스마트 인버터를 활용하여 과전압 문제 해결과 사고 시 계통 연계·유지기능을 갖춘 스마트 인버터 기술개발 및 설치 의무화를 검토하고 있다.

따라서 본 논문에서는 재생에너지 발전사업자에게 과전압 방지를 위한 조치 실행 시, 발생하는 제한된 발전량과 관련한 다양한 분석을 하고자 한다. 이를 위한 선행연구로 스마트 인버터를 활용하여 재생에너지 발전자원의 연계점 전압과 계통 손실을 분석했다(11). 선행 연구의 결과를 바탕으로 손실을 최소화하기 위해서 스마트 인버터 설치 시 재생에너지 사업자의 경제적 손실과 이어지는 태양광 설비의 발전 감소량을 계산한다. 본 연구를 위해 IEEE 13 node test feeder를 활용하여 모의 배전계통을 구성, 실험을 수행하였다. 결론에서는 각 시나리오 별 전압 프로파일과 계통의 손실, 태양광 발전기의 출력량을 비교, 분석하여 가장 효율적인 방안을 도출한다.

그림. 1. IEEE 13node Test Feeder

Fig. 1. IEEE 13node Test Feeder

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.12.1739/fig1.png

표 1. 태양광 설비의 용량

Table 1. Capacity of photovoltaic installation

node

용량

671

5,000kW

2. 모의계통 및 Smart Inverter

2.1 IEEE 13 node test feeder

DER 자원의 증가 및 스마트 인버터에 대한 효과를 확인하기 위해 그림 1과 같이 태양광 설비를 연계하였으며, 설치된 태양광 발전기의 용량은 표 1에 나타내었다.

2.2 Smart Inverter

본 연구에서 활용할 스마트 인버터의 기능 사항은 아래의 표 2와 같다. 세부 기능은 각 기능들의 필요와 목적에 따라 사용자가 설정할 수 있으며, 해당 표에서 과전압에 대한 제어를 위해 본 논문에서는 Volt-Var Control, Volt-Watt Control, 고정 역률 기능을 사용한다(11-12).

표 2. 스마트 인버터의 기능

Table 2. Function of smart inverter

No

구분

기능

1

일반기능

전압-무효전력 제어 기능(Volt/VAR)

2

고정 역률 제어 기능(Fixed PF)

3

전압-유효전력 제어 기능(Volt/WATT)

4

유/무효전력값 조정 기능

5

계통과 전기적 분리 및 재연계 기능

6

출력 중단 기능

7

특정기능

전압 라이드 스루(Ride-Through) 기능(L/HVRT)

8

주파수 라이드 스루(Ride-Through) 기능(L/HFRT)

9

출력 램프율 기능(N-RAMP)

10

소프트 스타트 램프율 기능(SS-RAMP)

11

주파수-유효전력 제어 기능(Frequency/WATT)

12

단독 운전 방지 기능

2.2.1 Volt-Var Control

스마트 인버터의 Volt-Var 제어는 전압 허용범위를 벗어날 경우 무효전력을 공급 또는 흡수하여 전압의 정상상태를 유지하기 위해 사용된다. 스마트 인버터의 Volt-Var 특성 곡선은 아래 그림 2와 같고, 각 포인트 별 파라미터는 아래의 표 3과 같다. 이에 대한 수식은 식(1)과 같이 표현할 수 있다.

표 3. Volt-Var 곡선의 파라미터

Table 3. Parameter of Volt-Var curve

전압 [pu.]

Vvv1

Vvv2

Vvv3

Vvv4

0.95

0.98

1.02

1.5

무효전력 [pu.]

Qvv1

Qvv2

Qvv3

Qvv4

0.44

0

0

-0.44

그림. 2. Volt-Var 특성 곡선

Fig. 2. Volt-Var curve

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.12.1739/fig2.png

(1)
$Q=\begin{cases} Q_{\max} \quad ,\:V<V_{1}\\ Q_{\max}-\dfrac{Q_{\max}}{V_{2}-V_{1}}(V-V_{1}) \quad ,\: V_{1}<V\le V_{2}\\ 0 \quad ,\:V_{2}<V\le V_{3}\\ \dfrac{Q_{\min}}{V_{4}-V_{3}}(V-V_{3}) \quad ,\: V_{3}<V\le V_{4}\\ Q_{\min} \quad ,\: V_{4}<V \end{cases}$

2.2.2 Volt-Watt Control

스마트 인버터의 전압-유효전력 제어모드는 전압편차를 완화 하는데 사용되며, 연계점에서 측정된 전압을 기준으로 특성 곡선에 따라 유효전력의 출력량을 제어한다. 일정 전압을 초과하면 유효전력 출력량을 제어하여 해당 연계점의 전압이 상승되는 것을 제어할 수 있는 기능이다. 특성 곡선은 그림 3과 같고 이에 대한 수식은 아래와 같이 표현할 수 있다.

그림. 3. Volt-WATT 특성 곡선

Fig. 3. Volt-WATT curve

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.12.1739/fig3.png

(2)
$P=\begin{cases} P & ,\:V<V_{2}\\ \dfrac{(P_{1}-P_{3})}{(V_{2}-V_{3})}(V-V_{3})V_{2} & ,\:V_{2}\le V<V_{3}\\ 0 & ,\:V_{3}\le V \end{cases}$

2.2.3 고정역률 기능

스마트 인버터의 고정역률 기능은 유효전력으로 인해 상승된 전압만큼 무효전력을 흡수하여 연계점의 설정된 역률로 고정한다. 일반적으로 고정 역률 기능의 유효전력과 무효전력의 관계식은 식(3)과 같다.

(3)
$Q=\dfrac{P(t)\sqrt{1-PF^{*2}}}{PF^{*}}$

$PF*$ : 설정 역률

$Q$ : 스마트 인버터의 무효전력 출력량

$P(t)$ : 스마트 인버터의 유효전력 출력량

3. 문제의 정식화

재생에너지 발전량 및 계통 손실을 고려하여 Volt-Var Optimization을 하기 위해서 다음과 같은 식을 활용한다.

3.1 부하소비량

부하 소비량은 식(4)와 같이 표현한다.

(4)
$S_{i}^{Load}=\left | P_{i}^{Laad}(t)+j Q_{i}^{Laad}(t)\right |$

$P_{i}^{n}(t)$ : t시간 i노드의 유효전력량[kW]

$Q_{i}^{n}(t)$ : t시간 i노드의 무효전력량[kVAR]

3.2 선로 손실

발전소에서 부하로 송전 시 선로 임피던스에 의한 손실이 발생하게 된다. 시간 t에서 유효 및 무효전력 손실은 아래 식(5)과 (6)로 표현할 수 있다.

(5)
$$ P_{\mathrm{i}}^{\mid \text {Loss }}(\mathrm{t})=\sum_{\mathrm{i} \in \mathrm{Nb}} \sum_{\mathrm{j} \in \mathrm{Nb}}\left|\mathrm{V}_{\mathrm{i}}(\mathrm{t})-\mathrm{V}_{\mathrm{j}}(\mathrm{t})\right|^2 \frac{\mathrm{R}_{\mathrm{ij}}}{\left|\mathrm{Z}_{\mathrm{ij}}\right|^2} $$

(6)
$$ Q_{\mathrm{i}}^{\mid \text {Loss }}(\mathrm{t})=\sum_{\mathrm{i} \in \mathrm{Nb}} \sum_{\mathrm{j} \in \mathrm{Nb}}\left|\mathrm{V}_{\mathrm{i}}(\mathrm{t})-\mathrm{V}_{\mathrm{j}}(\mathrm{t})\right|^2 \frac{\mathrm{X}_{\mathrm{ij}}}{\left|\mathrm{Z}_{\mathrm{ij}}\right|^2} $$

$V_{i}(t),\: V_{j}(t)$ : i 또는 j 노드에서의 t시간 전압 [V]

$N_{B}$ 총 노드 수

여기서 i와 j 노드 사이의 선로 임피던스는 $Z_{ij}=R_{ij}+X_{ij}$로 표현한다. 따라서 시간 t의 선로 손실은 아래 식(6)과 같이 표현한다.

(6)
$S_{\mathrm{i}}^{\mid \text {Loss }}(\mathrm{t})=P_{\mathrm{i}}^{\mid \text {Loss }}(\mathrm{t})+j Q_{\mathrm{i}}^{\mid \text {Loss }}(\mathrm{t})$

3.3 태양광 설비의 발전량

태양광 발전기의 발전량은 일사량과 셀의 온도에 의해 변화한다. 그림 4은 시뮬레이션에 사용한 태양광 설비의 일사량과 태양광 어레이의 온도를 나타내며 이를 반영하여 발전량은 식(7)와 같이 표현된다.

(7)
$S_{i}^{PV}=P_{i}^{PV}(t)+j Q_{i}^{PV}(t)$

$P_{i}^{PV(t)}$ : 태양광 발전기가 연결된 i번째 노드에서의 t시간 유효전력 출력량[kWh]

$Q_{i}^{PV(t)}$ : 태양광 발전기가 연결된 i번째 노드에서의 t시간 무효전력 출력량[kWh]

그림. 4. 일사량 및 어레이의 온도

Fig. 4. Irradiance and temperature of PV array

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.12.1739/fig4.png

3.4 스마트 인버터 출력량

스마트 인버터의 출력량은 아래의 식(8)과 같이 계산된다(16).

(8)
$Q_{i}^{SI^{2}}=S_{i}^{SI^{2}}-P_{i}^{SI^{2}}$

$P_{i}^{PV(t)}$ : 태양광발전기가 연결된 i번째 노드에서의 t시간 유효전력 출력량[kWh]

$Q_{i}^{PV(t)}$ : 태양광발전기가 연결된 i번째 노드에서의 t시간 무효전력 출력량[kWh]

3.5 목적함수 및 제약조건

목적함수는 아래 식(9)과 같으며 이는 부하소비량, 선로손실, PV 출력량, 스마트 인버터의 제어량을 고려하기 위해 사용되었다.

(9)
\begin{align*} Total Powr Losses\\ \\ =\sum_{t}\sum_{i}S_{i}^{Load}(t)+S_{ {i}}^{vert Loss}(t)-S_{i}^{PV}(t)\\ -j Q_{i}^{SI}(t) \end{align*}

또 전압 허용범위와 스마트 인버터의 출력제약을 위해 아래 식(10)와 (11)을 사용하였다.

(10)
$V_{\min}\le V_{i}(t)\le V_{\max}$

(11)
$Q_{\min}\le Q_{i}^{SI}(t)\le Q_{\max}$

$V_{\min},\:V_{\max}$ : 전압 허용 범위

$Q_{\min},\:Q_{\max}$ : 스마트 인버터의 출력 제한

시뮬레이션 진행을 위해 EPRI에서 제공하는 OpenDSS와 Matlab을 상호연결하여 사용하였다. 그림 5와 같이 두 프로그램을 연결하여 사용하였으며 그에 대한 데이터의 흐름을 나타내었다. OpenDSS로 모의 계통을 제작하여 태양광 설비와 Smart Inverter를 구성하였다. 그 후 Matlab과 연계하여 조류해석 결과를 확인한다. 전달받은 조류해석 결과 특정 노드의 전압이 상승한 것이 확인되면 Matlab으로 계통 손실의 최소화, 태양광 발전량 최대화를 위한 최적화를 진행한다. 이를 위해 MATLAB에서 fminimax를 사용하였다.

그림. 5. 데이터 흐름도

Fig. 5. Data flow chart

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.12.1739/fig5.png

3.6 시나리오 구성

시뮬레이션은 표 4와 같이 총 6가지의 시나리오로 구성하여 진행한다. 태양광 설비의 설치 여부에 따른 전압 상승을 확인하기 위해 Case1과 Case2로 구분하였다. Case3-5는 스마트 인버터의 기능에 따른 효과를 확인하기 위해 구분하였으며 Case3은 Volt-Var control 중 watt priority 모드를 사용하였다. Case4는 Volt-Watt Control을 활용하였다. Case5는 고정역률 기능을 사용하였다.

표 5. 운전 모드

Table 5. Operation Mode

구분

PV

Smart inverter

비고

Case1

X

X

without PV

Case2

O

X

with PV

Case3

O

O

Volt-Var Control

Case4

O

O

Volt-Watt Control

Case5

O

O

Fixed Power Factor Function

Case6

O

O

손실최소화

마지막으로 계통 손실의 최소화를 위해 부하손실, 선로손실, 태양광 설비의 발전량, 스마트 인버터의 출력량을 모두 고려한 Case6을 진행하였다. 표 5에 운전 모드의 구분 방법과 스마트 인버터의 제어 모드를 나타내었다. 해당 각 모드별 파라미터는 IEC 61850-90-7에서 제공하는 기본 파라미터 값을 활용한 것이다.

DER 자원이 계통에 접속했을 때 전압 상승에 대한 효과와 스마트 인버터 적용 시 태양광의 발전량과 계통 손실을 확인하기 위해 구분한 시나리오별 결과를 나타낸다.

4. 시뮬레이션 및 분석

DER 자원이 계통에 접속했을 때 전압 상승에 대한 효과와 스마트 인버터 적용 시 태양광의 발전량과 계통 손실을 확인하기 위해 구분한 시나리오별 결과를 나타낸다.

4.1 전압 조정

그림 6에서 보이는 것과 같이 태양광 발전 설비의 설치 전 전압이 최대 1.020[V], 최소 0.953[V]이다. 태양광 발전설비의 설치 후인 Case2의 전압이 최대 1.075[V], 최소 0.969[V]로 상승한 것을 확인할 수 있다. 이렇게 상승한 전압을 스마트 인버터의 Volt-Var 특성곡선에 따라 연계점의 전압을 감지하여 무효전력제어를 하기 때문에 Case3과 같이 최대 1.047[V], 최소 0.969[V]로 조정되었다. 또 스마트 인버터의 기능별 연계점 전압에 미치는 영향을 비교하기위해 Volt-Watt Control을 활용하여 Case4를 진행하였다. 이때 전압은 최대 1.053[V], 최소 0.965[V]로 Case3과 비교하여 조정효과는 낮지만 허용 범위 내로 전압이 낮아지는 효과를 얻을 수 있다. Case5의 경우 역률을 설정한 값으로 유지하는 기능이기 때문에 계통의 상황을 고려하지 않는다. 따라서 이 기능을 적용한 후 최대 1.058[V], 최소 0.955[V]로 기존에 설정한 전압의 범위로 조정되지 않은 것을 확인할 수 있다. 마지막으로 손실 최소화의 경우 최대 1.047[V], 최소 0.969[V]로 허용 범위내로 전압이 조정된 것을 확인할 수 있다.

그림. 6. 사례별 전압 프로파일

Fig. 6. Voltage Profile by Case

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.12.1739/fig6.png

그림. 7. 사례별 계통 손실

Fig. 7. System losses by Case

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.12.1739/fig7.png

그림. 8. 사례별 태양광 설비의 유효전력

Fig. 8. Active power of Photovoltaic Generators by Case

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.12.1739/fig8.png

4.2 계통 손실

그림 7은 각 시나리오별 시간대별 계통 손실을 나타낸다. 태양광 설비가 연계되지 않았을 경우 계통 손실은 27,921[W]이며, 태양광 설비가 연계된 후의 손실은 16,389[W]로 저감된 것을 볼 수 있다. 이는 전압이 상승됨에 따른 전류의 변화로 인해 발생한 것이다. Case3의 경우 연계점의 전압이 허용범위 내로 조정되었기 때문에 그에 따라 태양광 발전 시간대의 손실이 16,544[W]로 스마트 인버터를 활용하기 전보다 0.94% 증가하였다. 손실 저감에 대한 효과는 직접적으로 유효전력의 출력을 제어하는 Case4가 15,854[W]로 스마트인버터를 활용하기 전보다 손실이 3.26%저감되어 가장 효과적임을 알 수 있다. Case5의 경우 다른 기능에 비해 계통 손실이 18,234[W]로 가장 크게 나타났다. 손실 최소화를 진행한 Case6의 경우 15,788[W]로 스마트인버터의 다른 기능들에 비해 가장 손실이 저감된 것을 확인할 수 있다.

4.3 시간대별 태양광 설비의 유효전력 발전량

태양광 설비만 설치되어있을 경우 유효전력 출력량은 9,493[kW]이다. 이때 연계점에서의 전압이 허용범위에서 벗어나기 때문에

표 6. 시뮬레이션 결과

Table 6. Simulation results

구분

전압

손실

유효전력량

Vmin

Vmax

W

%

kW

%

Case1

0.953

1.020

27,921

-

-

-

Case2

0.969

1.075

16,389

-

9,493

-

Case3

0.969

1.047

16,544

0.94%

8,762

-7.70%

Case4

0.965

1.053

15,854

-3.26%

8,159

-14.06%

Case5

0.955

1.058

18,234

11.26%

8,983

-5.38%

Case6

0.969

1.047

15,788

-3.67%

9,035

-4.83%

스마트 인버터를 활용하여 전압을 제어한다. 따라서 Volt-Var Control을 활용하였을 경우인 Case3은 무효전력 출력으로 인해 태양광 설비의 발전량이 8,762[kW]로 저감되었다. Volt-Watt 기능을 사용한 Case4는 유효전력량 직접 제어하기 때문에 태양광의 유효전력 출력량이 8,159[kW]로 가장 적다. 고정역률기능을 활용한 Case5의 경우 직접 역률을 일정 값으로 고정했기 때문에 유효전력 출력량은 8,983[kW]이다. 마지막으로 태양광설비의 유효전력량의 최대화를 진행한 Case6의 경우 유효전력량은 9,035[kW]로 스마트 인버터의 기능을 활용하여 전압을 제어하는 시나리오 중 고정역률기능인 Case5를 제외하면 가장 많은 발전량을 나타낸다.

5. 결 론

본 논문은 배전계통에 DER 자원 연계 시 발생하는 과전압에 대한 문제를 해결하고자 스마트 인버터를 활용하여 각 모드별 효과와 계통 손실에 대한 분석을 진행하였다.

표 5와 같이 volt-var 모드 적용 시 전압 상승에 대한 문제는 해결할 수 있었지만 이를 통해 태양광 발전기의 출력이 제한되어 재생에너지 사업자 입장에서는 제한된 발전량에 대한 경제적 손실이 발생하게 되는 것을 확인하였다. Volt-Watt 기능을 활용하였을 경우에 Volt-Var 기능을 활용하였을 때보다 계통의 손실은 저감되었지만 태양광설비의 유효전력량은 가장 큰 폭으로 감소하였다. 이는 연계점 전압을 조정하기 위해서 직접적으로 태양광설비의 유효전력량을 제어하기 때문이다.

따라서 계통 운영자 측면에서 안정적인 계통 운영을 목적으로 증대되는 재생에너지 발전자원을 관리하기 위해서는 재생에너지사업자의 경제적 손실이 따를 수 있다. 이를 해결하기 위해 계통 운영자는 재생에너지 사업자의 경제적 손실과 배전망 관리 비용 및 부대 비용을 산정하여 적절한 보상 방안을 마련해야 할 것으로 보인다. 향후 연구에서는 재생에너지 발전자원의 증대 시 계통 안정화를 위해 조치를 취했을 때 발생하는 발전사업자 측면에서의 경제적 손실에 따른 기회비용과 전력망 설비의 회피비용의 편익을 고려하여 적절한 보상방안을 산정하고자 한다.

Acknowledgements

본 연구는 2020년도 산업통상자원부(MOTIE)와 한국에너지기술 평가원(KETEP)의 지원을 받아 수행한 연구과제입니다. (No. 20194310100060), (No. 20204010600220)

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Electric Power Research Institute (EPRI), Dec. 2016., Common Func- tions for Smart Inverters 4th EditionGoogle Search

저자소개

공은경
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1993년 9월 15일생.

2016년 호서대학교 전기공학과 졸업.

2018년 동 대학원 전기공학과 졸업(석사).

현재 건국대학교 전기공학과 박사과정.

박종배(Jong-Bae Park)
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1963년 11월 24일생.

1987년 서울대 전기공학과 졸업.

1989년 동 대학원 전기공학과 졸업(석사).

1998년 동 대학원 전기공학과 졸업(박사).

현재 건국대학교 전기전자공학부 교수

이다한(Da Han Lee)
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1992년 3월 20일생.

2018년 건국대학교 전기공학과 졸업.

2019년 동 대학원 전기공학과 졸업(석사).

현재 동 대학원 전기공학과 박사과정

노재형(Jae Hyung Roh)
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1969년 11월 10일생.

1993년 서울대 원자핵 공학과 졸업.

2002년 홍익대 전기공학과 졸업(석사).

2008년 Illinois Institute of Technology 전기공학과 졸업(박사).

현재 건국대학교 전기전자공학부 교수