민병빈
(Byoung-Bin Min)
1iD
황재창
(Jae-Chang Hwang)
2iD
임다니엘지섭
(Daniel-Jesuph Lim)
3iD
김규식
(Gyu-Sik Kim)
4iD
정재원
(Jai-Won Chung)
†iD
-
(Ph.D. course, Dept. of Electrical and Computer Engineering, University of Seoul, Korea)
-
(Senior researcher, Crocus Energy, Inc., Korea)
-
(CEO, Crocus Energy, Inc., Korea)
-
(Professor, Dept. of Electrical and Computer Engineering, University of Seoul, Korea)
Copyright © The Korean Institute of Illuminating and Electrical Engineers(KIIEE)
Key words
Charging load, Efficiency improvement, EV charger, Parallel module control, Uniform operation
1. 서 론
최근 전 세계적으로 기후변화에 대응하여 온실가스 배출 규제를 지속해서 강화하고 있고, 석유 매장량 감소 및 세계정세 불안 등의 이유로 지속해서 연료비가
상승하며 전기차에 관한 관심이 높아지고 있다[1, 2]. 또한, 전기차에 대한 관심이 증가함에 따라서 전기차의 판매량도 함께 증가하고 있다. 에너지 조사기관인 BNEF(Bloomberg New Energy
Finance)에 따르면 2030년까지 전 세계의 전기차 판매량은 연평균 약 20% 증가할 것이며, 전기차의 판매량이 내연기관차의 판매량을 빠르게
추월할 것으로 예상된다;[3]. 전기차의 판매량 증가에 따라서, 전기차를 위한 충전 인프라도 빠르게 확충되고 있다. 정부는 전기차 충전 인프라 로드맵을 통하여 2025년까지 전기차
충전기 19만 8천 대를 구축할 것이라고 발표했다;[4].
충전에 필요한 시간이 오래 걸리며, 1회 충전으로 주행할 수 있는 거리가 짧다는 전기차의 단점들이 보고되었다;[5]. 이러한 단점들을 보완하고자 전기차의 배터리를 빠르게 충전할 수 있는 관련 기술들이 발표되었다;[6]. 전기차 충전기는 단일형 시스템과 모듈형 시스템으로 분류되는데, 단일형 시스템은 제작단가가 낮고 용량 확장이 어려운 단점이 있다. 하지만, 모듈형
시스템은 용량 확장과 유지 보수가 쉽다는 장점을 가지고 있어, 최근 용량이 빠르게 증가하고 있는 전기차 베터리를 위한 충전기로 많이 사용되고 있다[7-11].
일반적으로 전력 변환기는 경부하 출력 구간에서 낮은 효율을, 중부하 이상의 출력 구간에서 높은 효율을 유지한다. 대부분의 모듈형 시스템 충전기는 병렬
연결된 모듈들이 전기차가 요구하는 충전부하량을 고르게 나누어 분담하게 된다. 이때, 전기차에서 요구하는 충전부하량이 적을 경우 각 모듈에서 분담하는
출력 전력량이 낮아 모든 모듈은 효율이 낮은 경부하 구간에서 동작하기에 전체적인 충전기의 효율은 낮아진다[12, 13]. 때문에, 전기차에서 요구하는 충전부하량에 따라서 모듈의 동작 개수를 조정해 병렬 운전하는 모듈들이 중부하 이상의 구간에서 동작하도록 제어할 경우
충전기 시스템의 전체적 효율이 향상될 수 있다.
하지만, 전력 변환 모듈의 동작 개수를 조정하는 모듈 제어방식은 일부 모듈에 부담이 치중될 수 있어 제품의 수명이 낮아질 수 있다는 문제가 있다.
전력 변환기는 동작 시 내부 스위칭 소자에 열화 작용이 발생하기에, 동작 횟수가 증가할수록 전력 변환기의 수명은 감소하게 된다. 일부 모듈에 부담이
치중될 경우 병렬 구성된 모듈들의 수명이 균일성을 잃게 되어 잦은 교체 및 수리가 요구될 수 있으며, 충전기의 신뢰성에도 영향을 미칠 수 있다;[14]. 때문에, 일부 모듈에 치중될 수 있는 부담을 모듈 전체가 분담할 수 있도록 제어할 경우 교체 및 수리에 소모되는 횟수 및 시간을 감소시켜 전기차
충전기의 사용 수명을 증가시킬 수 있다. 하지만, 요구되는 충전량에 따라서 모듈의 동작 개수를 적절하게 조절하며 병렬 구성된 모듈들을 균일하게 동작시켜
전기차 충전기의 효율을 향상할 수 있는 방법에 대한 연구는 거의 조사되지 않았다.
본 논문에서는 전기차 모듈형 충전기의 효율 향상을 위한 모듈 제어기법을 제안한다. 충전기의 효율을 증가시키고자 요구되는 충전량에 따라서 모듈들이 중부하
이상의 출력 구간에서 동작하도록 모듈의 동작 개수를 조절했다. 또한, 동작 횟수가 가장 낮은 모듈을 우선으로 동작시키는 방법을 적용하여 모듈들의 불균일
동작 문제를 해결했다. 제안하는 제어기법의 타당성을 검증하고자 모듈형 충전기를 구현해 제어기법을 적용 및 미적용했을 경우의 효율을 측정 및 비교했다.
제어기법을 적용했을 경우 각 모듈이 균일한 동작 횟수를 유지하는지는 시뮬레이션을 사용해 확인했다.
2. 전기차 충전기의 효율 향상
2.1 효율 향상 제어기법
Fig. 1은 전기차 모듈형 충전기의 연결 구조를 나타낸다. 3상 교류전원은 병렬로 연결된 각 전력 변환 모듈의 입력부에 연결되며, 각 전력 변환 모듈의 출력부는
전기차의 충전부에 병렬로 연결된다. 모듈형 충전기의 충전 포트가 전기차의 충전 단자에 연결되며 충전이 시작될 경우, 모듈형 충전기와 전기차는 각각의
통신 제어장치를 통해서 충전을 위해 필요한 정보들을 주고받게 된다. 통신 제어장치의 경우 모듈형 충전기에서는 SECC(Supply Equipment
Communication Controller)가, 전기차에서는 EVCC(Electric Vehicle Communication Controller)가
사용된다. 통신이 연결된 후, EVCC는 전기차가 필요한 전력량에 대한 정보를 수집하여 SECC로 송신하며, SECC는 전달받은 정보를 다시 모듈형
충전기의 메인 제어기로 전송한다. 이후, 메인 제어기는 전달받은 정보를 기반으로 각 모듈의 전압 및 전류를 설정해 전기차를 충전하게 된다.
대부분의 모듈형 시스템 충전기는 Fig. 2와 같이 병렬 연결된 전력 변환 모듈들이 전기차가 요구하는 충전부하량을 균일하게 나누어 분담하게 된다. 하지만, 전력 변환 모듈은 일반적으로 경부하
구간에서는 낮은 효율을, 중부하 이상의 구간에서는 높은 효율을 보이기에, 요구되는 전기차의 충전량에 따라서 충전기의 효율에 차이가 발생한다[12, 13]. 중부하 이상의 구간에서 충전해야 하는 높은 충전량이 요구될 경우, 충전기는 고효율로 전기차를 충전하게 된다. 반면에, 경부하 구간에서 충전해야
하는 낮은 충전량이 요구될 경우, 충전기는 저효율로 전기차를 충전하게 된다. 때문에, 요구되는 충전 전력량에 따라서 충전 부하를 감당하는 모듈의 개수를
적절하게 조절할 경우, 모듈들이 경부하 구간에서의 동작은 감소시키고 중부하 이상 구간에서의 동작은 증가시켜 충전기의 전체적인 효율이 향상될 수 있다.
Fig. 3은 전기차 충전기에서 충전량을 기반으로 동작 모듈의 수를 선정하는 방법에 대한 순서도를 나타낸다. 전기차로부터 필요한 전압과 전류의 값이 요청되면
충전기는 요청된 전압과 전류의 값으로 충전 전력량을 산출하여 동작시킬 모듈의 수를 결정한다.
동작할 모듈의 수를 정하는 전력 수치 기준은 모듈이 Fig. 4의 30kW 모듈형 전력 변환기의 출력별 효율 그래프를 참고하여 병렬운전 시 개별 출력 최대치가 최대 효율 구간인 24kW에서 27kW에서 동작할
수 있도록 하였고, 모듈에 가해지는 부하 스트레스를 줄이기 위해서 디레이팅(de-rating)을 적용하여, 출력할 수 있는 최댓값보다 약 10% 낮은
값이 출력되도록 각 기준을 설정했다. Table 1은 사용된 모듈형 전력 변환기의 사양을 나타낸다.
Fig. 1. Connection structure of modular charger for electric vehicle
Fig. 2. Power distribution in parallel modules
Fig. 3. Flowchart of selection method of the number of operating modules
Fig. 4. 30kW Power converter output efficiency
Table 1. Specification of the module
Parameter
|
Specification
|
Ambient Temparature
|
-20℃~ + 75℃,
derating from 55℃
|
Storage Temperature
|
-40℃~ + 75℃
|
Humidity
|
≤95%RH, non-condensing
|
Cooling
|
Fan cooling
|
Altitude
|
2000m
|
Input Voltage range
|
260Vac~530Vac, 3L+PE
|
MAX Input current
|
<60A
|
Frequency range
|
45Hz~65Hz
|
Power factor
|
≥0.99
|
ITHD
|
<5%
|
Output power
|
30kW@output voltage
>300VDC
|
Output Voltage range
|
150~1000Vdc
|
MAX Output current
|
100A
|
Output current limit
set point
|
0~100A
|
Current sharing
|
Average current ± 0.5A
|
Voltage stabilized accuracy
|
< ±0.5%
|
Current stabilized accuracy
|
< ±1% (output power in 20%~100%)
|
2.2 불균일 동작 보완 제어기법
Table 2는 충전량 기반의 동작 모듈의 선정 방법에 대한 시뮬레이션 결과를 나타낸다. 임의의 충전 전력을 설정하며 총 15번을 시뮬레이션 해 본 결과, 각
모듈이 최대한 중부하 이상의 구간에서 동작하도록 요구되는 충전 전력에 따라서 구동시킬 모듈의 수가 선정되어 동작함을 확인했다. 하지만, 효율 향상을
위한 제어기법을 적용할 경우 모듈들의 동작 횟수가 불균일해지는 문제도 함께 발생함을 확인했다. 각 모듈의 동작 횟수는 첫 번째 모듈은 15번, 두
번째 모듈은 14번, 세 번째 모듈은 8번, 네 번째 모듈은 3번 동작한 것으로 나타났다. 전력 변환 모듈의 핵심 부품인 스위칭 소자는 동작 과정에서
열화 작용 등이 발생해 동작 횟수가 증가하며 일정 수치 이상의 피로도가 누적될 경우 소자의 사용 수명은 급격하게 감소하게 된다;[14]. 때문에, 모듈이 불균일하게 동작할 경우 부담이 치중된 모듈의 스위칭 소자에 상대적으로 더 많은 피로도가 누적되어 모듈들이 불균일한 수명을 가지게
되며, 이로 인해서 충전기 전체의 수명도 감소할 수 있다.
Fig. 5는 전기차 충전기의 효율 향상을 위한 모듈 제어기법의 순서도를 나타낸다. 제안하는 제어기법은 모듈들의 불균일 동작 문제를 보완하고자 Fig. 3에서 설명한 충전량에 기반하여 동작 모듈의 개수를 선정하는 방법에 동작 횟수를 기반으로 동작 모듈을 선정하는 기법을 추가한 방법이다. 제어기법이 사용될
경우 동작시킬 모듈의 개수를 선정하고자 전기차의 전압 및 전류 요청 값을 전력으로 환산한 후 설정한 전력 기준과의 비교를 통해서 동작 모듈의 개수를
결정하게 된다. 전력에 따른 동작 모듈의 개수는 25kW 미만의 전력은 1개, 25kW 이상 55kW 미만의 전력은 2개, 55kW 이상 85kW
미만의 전력은 3개, 85kW 이상의 전력은 4개의 모듈이 동작하도록 설정된다. 동작 모듈의 개수가 선정된 후에는 각 모듈의 동작 횟수를 감지하여
이를 기준으로 동작시킬 모듈들이 선정된다. 동작 횟수가 낮은 모듈부터 우선 선정되며, 모듈들의 동작 횟수가 같으면 번호가 낮은 모듈을 우선 선정하게
된다. 제안하는 제어기법은 요청 전력에 맞추어 동작하는 모듈의 개수를 제어함으로써 전력 변환기가 최대한 고효율 구간에서 동작하도록 제어하여 충전기의
효율을 향상시킬 수 있다. 또한, 누적되는 충전 횟수에도 일부 모듈로 가동이 치우쳐지지 않도록 제어함으로써 병렬 연결된 모듈은 모두 동일한 동작 횟수를
유지하며 운용될 수 있다.
Fig. 5. Flowchart of module control technique for improving efficiency
Table 2. Simulation results for selection method of the number of operating modules
Number of charge
|
Charging load (kW)
|
Operation module
|
1M
|
2M
|
3M
|
4M
|
1
|
81
|
○
|
○
|
○
|
|
2
|
63
|
○
|
○
|
○
|
|
3
|
54
|
○
|
○
|
|
|
4
|
65
|
○
|
○
|
○
|
|
5
|
72
|
○
|
○
|
○
|
|
6
|
20
|
○
|
|
|
|
7
|
52
|
○
|
○
|
|
|
8
|
48
|
○
|
○
|
|
|
9
|
92
|
○
|
○
|
○
|
○
|
10
|
76
|
○
|
○
|
○
|
|
11
|
88
|
○
|
○
|
○
|
○
|
12
|
100
|
○
|
○
|
○
|
○
|
13
|
54
|
○
|
○
|
|
|
14
|
41
|
○
|
○
|
|
|
15
|
66
|
○
|
○
|
○
|
|
3. 시험 방법 및 결과
3.1 효율 향상 시험
제안하는 제어기법의 타당성을 검증하고자, 제어기법을 적용하였을 때와 적용하지 않았을 때의 전기차 모듈형 충전기의 효율을 측정 및 비교했다. 시험을
위해서 30kW급 모듈 4개로 구성된 100kW급 전기차 모듈형 충전기를 구현해 사용했다. 전기차 모듈형 충전기는 MCCB(Mold Case Circuit
Breaker), MC(Magnetic Contactor), CT(Current Transformer), PT(Potential Transformer),
30kW급 모듈 4개, DC Relay 등으로 구성되어 있으며, 저항 부하기를 전기차 대체 부하로 사용했다(Fig. 6). 충전기의 효율 측정을 위해 전력 분석기를 사용했고, 전력 분석기는 WT 1800 (YOKOKAWA, JAPAN)을 사용했다.
시험은 1kW에서 100kW까지 전력을 점차 증가시키며 제어기법을 적용 및 미적용했을 경우의 충전기의 효율을 각각 측정하는 방식으로 수행했다. Fig. 7은 전기차 모듈형 충전기의 효율 시험 모습을 나타낸다.
Fig. 8은 모듈 제어기법을 적용 및 미적용했을 경우 측정된 충전기 효율을 비교한 결과이다. 제어기법을 적용할 경우 충전기의 효율은 향상하며, 특히 출력이
낮은 구간에서 제어기법의 사용으로 효율이 많이 증가하는 것으로 나타났다. 제어기법을 적용하지 않았을 때의 평균 효율은 80.46%이고, 적용하였을
때의 평균 효율은 85.5%로 평균 효율은 약 5% 증가했다. 또한, 효율은 특히 25kW 미만 구간에서 많이 증가했으며, 2kW 구간에서 약 25%
증가하여 전 구간 중 가장 많이 증가한 것으로 나타났다.
Fig. 9는 모듈 제어기법에서 동작 모듈의 개수를 결정하는 전력 기준 조건의 설정에 따른 효율의 변화를 알아보고자, 전력 기준 조건을 변경하기 전과 변경한
후의 효율을 비교한 결과이다. 전력 기준 조건은 10kW 이상의 전력은 2개, 30kW 이상의 전력은 3개, 55kW 이상의 전력은 4개의 모듈이
동작하도록 변경하여 설정했다. 실험 결과, 전력 기준 조건을 변경했을 경우 특히 10kW에서 30kW 사이의 구간에서 충전기의 효율이 감소하는 것으로
나타났다.
Fig. 6. Circuit diagram of electric vehicle charger
Fig. 7. Efficiency test of electric vehicle chargers
Fig. 8. Efficiency comparison by applying module control technique
Fig. 9. Efficiency comparison according to the setting of the power reference condition
3.2 모듈 균일 동작 시험
제안하는 제어기법을 사용할 경우 모듈들이 균일한 동작 횟수를 유지하며 운영되는지를 알아보고자, Plexim사의 PLECS를 사용한 시뮬레이션 시험을
통해 이를 검증했다(Fig. 10). 시뮬레이션 시험 시에는 제어기법이 적용된 전기차 모듈형 충전기를 대상으로 요청되는 전력에 따라 충전기의 각 모듈이 동작하는 횟수와 출력되는 전력을
각각 측정 및 분석했다. 시험 횟수를 의미하는 충전 횟수는 무작위의 전력을 선정하며 총 21회 시행했다.
Fig. 11은 각 모듈의 동작 횟수를 나타낸 그래프이다. 총 21회의 무작위의 전력으로 충전이 진행되었을 때 각 모듈의 총 동작 횟수는 14회로 모두 같은 것을
확인했다.
Fig. 12는 각 모듈과 전기차 모듈형 충전기의 출력 전력을 나타낸다. 출력 전력을 통해서 각 모듈의 동작을 분석할 경우 첫 번째 충전에서 충전기는 81kW를
출력했으며, 이는 Fig. 12의 (e)를 통해 확인할 수 있다. 첫 번째 충전 시 1번 모듈부터 3번 모듈까지 총 3개의 모듈이 각각 약 27kW의 전력을 출력했으며, 이는 Fig. 12의 (a), (b), (c)를 통해 확인할 수 있다. 동작한 3개 모듈의 출력에 대한 합은 충전기의 출력인 81kW와 같다. 두 번째 충전에서는 충전기는
총 63kW를 출력했으며, 이는 Fig. 12의 (e)를 통해 확인할 수 있다. 첫 번째 충전에서 1번, 2번, 3번 모듈이 동작했기에 두 번째 충전에서는 동작 횟수가 가장 적은 4번 모듈이
우선 선정되었고, 충전 전력이 55kW 이상으로 총 3개의 모듈이 동작해야 하므로 나머지 2개의 모듈은 1번부터 순차적으로 선정되어 동작했다. 동작한
1번, 2번, 4번 모듈은 각각 약 21kW의 전력을 출력했으며, 이는 Fig. 12의 (a), (b), (d)를 통해 확인할 수 있다. 동작한 3개 모듈의 출력에 대한 합은 63kW로 충전기의 두 번째 충전 전력과 같다. 이후의
충전에서도 동작 횟수가 가장 적은 모듈을 우선으로 선정하며 운영되는 것을 확인했고, 이를 통해 제안하는 제어기법을 사용해 모듈들이 균일한 동작 횟수를
유지하도록 운영할 수 있는 것을 확인했다.
Fig. 10. Simulation test for the uniform number of operations of modules
Fig. 11. Number of operation of each module
Fig. 12. Output power of each module and modular charger for electric vehicle
4. 결 론
본 논문에서는 전기차용 모듈형 충전기의 효율 및 신뢰성 향상을 위한 제어기법에 대해 알아보았다. 전기차 충전 시 차에서 요청하는 출력에 맞춰 동작하는
모듈의 수를 조정하는 제어방식은 넓은 범위에서 모듈이 효율이 높은 구간에서 동작하도록 한다. 각 모듈의 효율이 높아지면 결과적으로 충전기 전체 시스템의
효율이 증대한다. 또한 모듈의 동작 횟수를 감시하여 모듈의 동작 횟수가 다음 충전이 진행될 때 선 동작할 모듈을 결정하도록 하여 여러 번의 충전에도
일부 모듈로 부담이 치우치지 않도록 하였다. 이 제어방식은 모듈의 효율 증대는 물론 충전기 시스템에 가장 중요한 역할을 하는 모듈이 고르게 수명을
소모하도록 유도하여 시스템의 수명을 증가할 수 있다.
Acknowledgement
본 연구는 환경부의 재원으로 한국환경산업기술원의 녹색혁신기업 성장지원 프로그램 사업의 지원을 받아 수행하였음.(No.2022003160011)
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Biography
He is currently a Ph.D. student at the in electrical and computer engineering from
University of Seoul, Korea, inpresent. From 2013 to 2016, he was a assistant manager
in the Plaspo Co., Ltd. From 2016 to 2017, he was a assistant manager in the Wintec
Co., Ltd. From 2018 to 2021 he was a assistant manager in the ENS Co., Ltd. Since
2021, he has been a senior researcher engineer in the Crocus Co., Ltd. His research
interests include energy conversion, electric vehicle charger, renewable energy.
He received the master’s degrees in electrical and computer engineering from University
of Seoul, Korea, in 2021. From 2015 to 2017, he was a assistant manager in the Plaspo
Co., Ltd. From 2018 to 2021 he was a assistant manager in the ENS Co., Ltd. Since
2021, he has been a assistant researcher in the Crocus Co. Ltd. His research interests
include energy conversion, electric vehicle charger, renewable energy.
He received the master’s degrees in industrial engineering from Brown University,
U.S. in 2014 From 2009 to 2011, he was a sales engineer in the Samsung SDI Co., Ltd.
From 2014 to 2016, he was a development team leader in the U.D Co., Ltd. Since 2016,
he has been a CEO in the Crocus Co. Ltd.
He received the B.S., M.S., and Ph.D. degrees in electric engineering from Seoul
National University, Korea, in 1981, 1983, and 1990, respectively. From 1988 to 1992,
he was a senior researcher in the Central Research Institute at Daewoo Heavy ndustries
& Machinery Ltd., Korea. From 2003 to 2005, he was a Visiting Scholar at University
of Wisconsin-Madison, Madison, WI, USA. Since 1993, he has been a professor in the
Department of Electrical and Computer Engineering at University of Seoul, Korea. His
research interests include sensor network, nonlinear control, and energy conversion.
He received the Ph.D. degrees in electrical and computer engineering from University
of Seoul, Korea, in 2020. From 2019 to 2022, he was a researcher in the Department
of Information and Media Research Center at Korea Electronics Technology Institute,
Korea. Since 2022, he has been a senior researcher in the Intelligent ICT Light Convergence
Research Group at Korea Institute of Lighting & ICT, Korea. His research interests
include sensor measurement, IoT network, and intelligent system.