안두산
(Du-San An)
*iD
오국환
(Koog-Hwan Oh)
**iD
김현일
(Hyun-Il Kim)
***iD
이상택
(Sang-Taek Lee)
†iD
-
(Researcher, Smart Electrics Research Center, Korea Electronics Technology Institute,
Korea)
-
(Senior Researcher, Smart Electrics Research Center, Korea Electronics Technology Institute,
Korea)
-
(Researcher, Smart Electrics Research Center, Korea Electronics Technology Institute,
Korea)
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Key Words
EMC, FMEA, HILS, Hybrid electric propulsion, IP test, Weighted RPN
1. 서 론
1.1. 연구의 필요성
지구온난화로 인한 위기에 대응하기 위해 각국 정부와 국제기구는 온실가스 및 대기오염물질 노력을 이어가고 있다. 해운분야에서는 국제해사기구(IMO)를
중심으로 선박의 대기오염물질 및 온실가스 배출에 대한 규제정책을 단계적으로 강화해 왔다.
국제해사기구는 1997년 SOx, NOx 등 선박 대기오염물질 배출 규제 내용을 담은 MARPOL 의정서-부속서VI를 채택하였고 이는 2005년 발효되었다.
2008년 개정을 통해 선박 연료유 황(SOx) 함량을 2020년까지 단계적으로 0.5%로 감축하는 계획을 발표하였고, 배출규제해역(ECA)과 NOx배출량
제한에 관한 기준인 TierII, TierIII를 도입하였다.
2011년엔 부속서VI 개정을 통해 온실가스 규제를 도입하였고, 이 개정은 2013년에 발효되었다. 이 개정과 2021년 추가 개정에서는 EEDI,
EEXI, CII 등의 지수(Index)를 제시하여 신조선박 및 기존선박의 온실가스배출량에 관한 규제를 구체화하였다. 2023년 80차 해양환경보호위원회(MEPC)에서는
‘2023 온실가스 감축전략’을 채택하여 2050년까지 온실가스의 순배출량이 0이 되도록 하는 Net-Zero를 목표로 제시하였다[1].
이와 같은 국제적 규제 흐름에 대응하기 위해 선박, 해운분야에서는 친환경연료를 활용하는 방안과 추진시스템의 전동화하는 방안에 대한 다양한 연구가 이어지고
있다. 친환경연료의 활용은 기존 선박연료유에 대비 대기오염물질 및 온실가스를 적게 배출하는 암모니아, 메탄, 수소 등의 대체연료로 선박을 운항하는
방안이고, 추진시스템의 전동화는 육상교통에서 전기자동차, 하이브리드 차량처럼 추진시스템에 배터리, 모터 등을 탑재하여 전기에너지 및 모터동력을 선박추진에
활용하는 방안이다.
국내 정부도 ‘환경친화적 선박의 개발 및 보급 촉진에 관한 법률(친환경 선박법)’ 및 관련 법령을 제정하는 등 조선, 해운분야의 국제적 규제 흐름에
대응하기 위해 친환경선박 개발 및 관련 기술 확보에 대한 정책적 지원을 이어가고 있다. 국내 등록선박 통계에 따르면 5톤 미만의 소형선박이 약 20%,
20톤 미만은 34.6%를 차지하고 있고, 10톤 미만의 소형어선이 등록어선의 90% 넘게 차지하고 있다. 해양 교통 및 산업의 상당 부분을 차지하는
이들 소형선박에 대한 친환경 추진시스템의 개발 및 보급은 국내 선박 온실가스 배출 저감에 크게 기여할 수 있을 것 이다[2].
최근 정부에서 친환경 선박보급 및 확대를 위해 다양한 정책을 추진하고 있다. 본 논문의 핵심 기자재에 대한 안전성 진단 및 평가기술의 연구 결과를
포함하여 이를 확대 적용하기 위한 기술적, 경제적, 정책적 다양한 측면에서의 연구 필요성이 대두되고 있는 실정이다.
1.2. 연구의 목적 및 방법
친환경 선박추진 시스템의 한 형태로서 하이브리드 전기추진 시스템을 소형선박에 적용하기 위한 연구개발 및 실증 과제로 본 연구가 수행되었다. 하이브리드
소형선박용 전기추진시스템의 개발 및 실증 과정에서 하이브리드 전기추진시스템 및 핵심 기자재의 설치, 운영상 안정성을 분석 및 검증하기 위한 분석,
계측, 시험 등에 대한 종합적 연구와 그 결과를 제시한다. 본 연구를 통해 FMEA 고장요소 분석을 수행하며 가중치를 부여한 RPN 산출결과를 비교
검토하고, 고장 및 안정성 관련 DATA 수집을 위한 계측모듈과 HILS 시뮬레이션 기반 안정성 진단모듈을 개발하여 계측 및 수집, 분석, 진단을
위한 환경을 구성하였다. 하이브리드 전기추진시스템 핵심 기자재 중 통합제어시스템과 추진모터에 대한 전기적 안정성 및 환경시험을 수행하였다. 이를 통해
하이브리드 전기추진시스템의 상용화 및 운용에 대한 안정성을 평가하고 검증하였다.
2. 하이브리드 추진시스템 개요
2.1. 하이브리드 추진시스템 개념 및 구성
선박에서의 하이브리드 추진시스템은 몇 가지 관점으로 나누어 볼 수 있다. 첫 째는 Fig. 1과 같이 내연기관엔진과 전기모터가 프로펠러 축을 회전시키는 동력으로 적용되는 관점이다. G/M 블록에 해당하는 추진모터가 선박추진 샤프트를 회전시키는
동력원이자 운영상황에 따라 배터리를 충전하는 발전기로도 활용된다[3,
4].
Fig. 1. Hybrid propulsion system based on mechanical propulsion power
두 번 째는 Fig. 2와 같이 발전기(G), 배터리(BATTERY), 연료전지(FuelCell) 등 다양한 전원으로부터 전력을 공급받아 모터를 구동하여 추진하는 하이브리드
시스템이다. Fig. 3은 Fig. 1과 Fig. 2의 동력원 및 발전원이 동시에 결합된 형태로 구성된 하이브리드 시스템이다.
Fig. 2. Hybrid propulsion system based on power source
Fig. 3. Hybrid propulsion system including Fig. 1 and Fig. 2
2.2. 하이브리드 추진시스템 동작
본 연구에 적용된 하이브리드 추진시스템은 Fig. 1과 같은 동력 관점에서 엔진과 전기모터를 병용하는 하이브리드 추진시스템이다. 구체적인 동작은 Table 1과 같이 선박 운항조건(모드)별 엔진과 추진모터의 추진여부 및 역할에 따라 구분된다. 엔진의 효율이 좋지 않은 저속 구간에서는 배터리에 저장된 전력으로
모터를 구동하여 추진을 하고, 엔진의 효율을 충분히 발휘할 수 있는 중고속 구간에서는 엔진으로 추진 샤프트를 회전시켜 추진을 하거나 모터(발전기)를
회전시켜 배터리를 충전하게 된다. 고속구간에서는 엔진과 모터가 동시에 추진축을 구동한다[5].
Table 1. Propulsion modes of hybrid propulsion system
|
모드
|
디젤엔진
|
모터/발전기
|
|
저속
|
-
|
추진 (Power Take-In)
|
|
중/고속
|
추진
|
정지 또는 발전(Power Take-Out)
|
|
고속
|
추진
|
추진 (Power Take-In)
|
3. 전기복합 추진시스템 안정성 분석
3.1. FMEA 고장유형 분석
FMEA 고장유형 분석은 설계 및 공정 단계에서 시스템의 안정성 향상을 위해 구성요소(기자재) 잠재적 고장유형과 원인, 그로 인한 영향을 분석, 평가함으로써
우선 조치 대상을 분별하고 그에 대한 관리대책을 수립하는 방법이다.
본 연구의 하이브리드 전기추진 시스템을 Fig. 4 및 Table 2와 같이 기자재 중심의 하위 시스템으로 분류하고 하위시스템의 구성요소에 대한 기능적 고장유형을 분석하였다.
Fig. 4. Composition of hybrid propulsion system
Table 2. Classfication of sub-system in hybrid propulsion system
|
하위 시스템
|
구성요소
|
|
배터리(에너지저장)시스템
|
배터리, BMS, 센서류 Off-Gas 디텍터 등
|
|
전력변환시스템/모터드라이브
|
차단기 및 퓨즈, 인버터 등
|
|
추진(모터)시스템
|
프레임, 철심, 베어링 등
|
|
추진(엔진)시스템
|
ECU, 디젤엔진 구성부, 연료공급계통
|
|
동력전달시스템
|
입출력 축, 기어, 베어링, 클러치 등
|
|
통합제어시스템
|
전원공급장치, MPU, IO모듈
|
위 시스템 및 구성요소에 대한 고장유형을 도출하고, 각 유형별 심각도(Severity), 발생도(Occurence), 검출도(Detection)를
도출하고 이를 곱한 위험우선순위(RPN, Risk Priority Number)를 산출하였다. 기존 RPN은 식 (1)처럼 심각도, 발생도, 검출도의 단순곱의 형태로 각 지표 간의 차이가 반영되지 않고, 각 요소별로 중요시하는 지표 대해 가중치를 반영할 수 없다.
심각도, 발생도, 검출도에 대한 가중치를 지수(exponent) 형태로 식 (2)와 같이 반영하였다. 이는 가중기하평균을 활용하여 기존 RPN과 범위를 맞춘 형태이다[6,
7].
($S$ : 심각도, $O$: 발생도, $D$: 검출도, $\alpha + \beta + \gamma = 1$)
Fig. 5는 각 1~5점인 심각도, 발생도를 곱한 값에 대해 단계를 나누고 색상을 부여한 Risk Matrix이다. Fig. 6는 식 (2)의 식에 의해 가중치를 반영한 RPN에 Risk Matrix처럼 단계 및 색상을 부여한 것이다. Fig. 7에서 각 심각도, 발생도, 검출도 값에 대해 기존 RPN과 Fig. 5의 Risk Matrix 및 Fig. 6의 가중치를 반영한 RPN의 값 및 등급(색상)을 비교하였다.
Fig. 6. Classification of risk grade in weighted RPN [6]
Fig. 7. Comparison with conventional RPN, risk matrix, weighted RPN
Fig. 8. FMEA sheets for hybrid propulsion system
Fig. 8은 하이브리드 추진시스템의 주요 기자재에 대해 FMEA 분석을 진행한 결과이다. 심각도와 발생도에 높은 가중치를 부여한 RPN을 적용한 결과 기존
RPN 대비 심각도, 발생도가 높은 고장유형에 높은 점수의 RPN이 적용되었고, 색상으로 표현한 위험등급은 Risk Matrix와 유사하였으나 심각도가
높은 고장유형에서 Risk Matrix보다 위험등급이 높게 평가되었다. 모든 유형에서 보통(M) 이하로 평가되어 기존의 고장이나 이상에 대응하는 체계에
안정성이 있음을 확인하였다. 조사된 고장유형에 대해서는 주기적인 점검과 감시, 이중화 및 통합제어시스템을 통한 모니터링으로 조치방안을 내놓았다. 이러한
의견을 반영하여 통합제어시스템을 이중화하고, 각 기자재의 상태에 대해 상시 모니터링 하도록 개선안을 제시하였다.
4. 계측 및 진단모듈 설계 및 구성
4.1. 하이브리드 추진시스템 DB확보용 계측모듈 통신 및 모니터링 인터페이스 설계
하이브리드 추진시스템의 안전기술에 관한 데이터와 고장유형 분석 및 고장예방에 사용하기 위한 데이터를 확보하고 이를 DB에 저장하기 위한 계측모듈 및
통신체계를 Fig. 9와 같이 구성하였고, Fig. 10과 같이 Middleware 및 계측·모니터링 인터페이스를 설계하였다.
Fig. 9. Communication architecture diagram of the safety database measurement module
for electric propulsion systems
Fig. 10. Middleware and monitoring interface for DB measurement module
4.2. 하이브리드 추진시스템 계측모듈 H/W 구성
하이브리드 추진시스템의 안정성 및 성능 계측용 이동 계측시스템을 개발하기 위해 Fig. 11과 같이 시스템을 구성하고 센서계측장비, 데이터수집장치 및 측정모듈을 선정하였다.
Fig. 11. Architecture of measurement system for hybrid propulsion and measurement
module
4.3. Gateway 계측 모듈 시제품
전기복합 추진시스템의 핵심기자재 계측신호를 수집/변환하여 모니터링 시스템으로 전달하기 위한 Gateway 계측모듈로서 신호 계측, 신호 처리, 통신
인터페이스 기능을 담당한다. Fig. 12는 개발된 Gateway 계측 모듈 회로를 나타내며 10개 신호채널 및 55ms 이내 응답속도의 성능을 가짐을 확인하였다.
Fig. 12. Gateway measurement board
4.4. 고장진단 전력 계측모듈 및 모니터링 S/W
하이브리드 추진선박의 상태 및 고장을 진단하기 위한 전력 계측모듈을 설계하고 성능을 검증하였다. 건조된 선박의 운용 중 추진시스템의 각 기자재 및
계통, 인버터 등의 상태를 실시간으로 진단 가능한 데이터 수집 모듈을 설계하였다. Fig. 13은 개발된 고장진단 전력계측 및 보드회로를 나타내며 전압 1,000V급 및 전류 4mA~400A 측정이 가능함을 확인하였다.
Fig. 13. Fault diagnosis power measurement module / circuit board
계측모듈의 전력측정 성능 및 정확성을 검증하기 위해 Fig. 14와 같이 양방향 전원공급장치를 전원(Source)과 부하(Load)로 연결하여 인가된 전압과 전류에 대한 계측모듈의 측정값과 교정된 전력측정 장비의
측정값 간의 비교를 통해 계측모듈의 신뢰성을 확인하였다. Table 3과 Table 4에서 전압 700~900V, 전류 100~200A 범위에서 모든 계측값의 오차율이 1% 미만임을 확인하였다[8].
Fig. 14. Measurement error rate test environment for fault diagnosis power measure
module
Table 3. Voltage measurement error rate
|
구분
|
시험조건
|
기준 장비 측정값 [V]
|
계측모듈 측정값 [V]
|
측정 오차율 [%]
|
|
전압
|
700 V
|
699.86
|
701.583
|
0.246
|
|
750 V
|
749.85
|
751.372
|
0.203
|
|
800 V
|
799.87
|
799.949
|
0.012
|
|
850 V
|
849.84
|
850.125
|
0.034
|
|
900 V
|
899.83
|
899.908
|
0.032
|
|
MAPE [%]
|
0.105
|
Table 4. Current measurement error rate
|
구분
|
시험조건
|
기준 장비 측정값 [A]
|
계측모듈 측정값 [A]
|
측정 오차율 [%]
|
|
전류
|
100A
|
100.035
|
100.754
|
0.719
|
|
150A
|
149.972
|
149.863
|
0.090
|
|
200A
|
200.018
|
199.208
|
0.405
|
|
MAPE [%]
|
0.405
|
계측된 전력 데이터의 수집 및 처리는 모니터링 S/W가 담당한다. 모니터링 S/W는 계측모듈의 전력데이터를 시리얼통신을 통해 수집하고, 통합제어시스템(PLC)의
추진시스템의 주요 데이터를 수집하여, Web 서버 내 influxDB에 저장한다. 또 수집 및 저장된 데이터에 대해 모니터링 앱인 Grafana를
통해 시각화(Grafana Dashbord)하며, 일정시간 이상 이상신호 발생 시 알람을 메시지를 발생(Grafana Alert)시키는 체계를 Fig. 15와 같이 구성하였다. 계측모듈의 전압, 전류 및 추진시스템의 주요 데이터가 Fig. 16과 같이 Grafana Dashboard를 통해 모니터링 S/W에 표시되고 있다[9].
Fig. 15. Structure of fault diagnosis and monitoring system
Fig. 16. Monitoring S/W interface
5. 전기복합 안정성진단용 Hils 시스템
5.1. 전기복합 안정성 진단용 HILS 구축 및 시현
Fig. 17의 전기복합 안정성진단용 HILS 시스템은 전기복합 추진시스템 및 핵심 기자재의 안정성을 진단하기 위한 시뮬레이션 테스트 장비이다. 하이브리드 추진시스템의
안전성 모의 검증을 위해 Speedgoat 사 HILS(Hardware in The Loop Simulation) 환경을 구성하였고 구성장비는 실시간
시뮬레이터 및 Host PC, 전원공급장비 등이다[10-
12].
Fig. 17. Safety diagnosis system for combined electric propulsion / power HILS
Fig. 18. Simulation model of hybrid propulsion system
Fig. 18의 하이브리드 추진시스템을 모델링하여 짧은 시간(120초) 동안 Fig. 19와 같이 각 운항모드별 모터(P_Motor), 엔진(P_Engine), 추진축의 출력(P_propeller) 등 추진시스템의 동작을 구현해 보았다.
저속에서는 모터로만 추진하고 중속에서는 디젤엔진이 추진 및 배터리의 충전을 수행함으로써 모터가 발전모드(Power Take Out)로 전환되고 고속에서는
엔진과 모터가 동시에 추진하는 것을 구현하였다. 그리고 Battery System에 대한 전력신호를 전원소스용 양방향전원장치에 연결하였고, Motor/Generator
System의 전력 입출력 신호를 부하용 양방향전원장치에 연결하여 Fig. 20과 같은 결과 그래프를 통해 시뮬레이션과 동기화 및 신호연동 성능을 확인하였다.
Fig. 19. Simulation result of hybrid propusion system power by operation mode
Fig. 20. Battery voltage and current data of simulation and power device
6. 전기복합 추진시스템 안정성 시험
6.1. 시험수행 대상 및 목적
전기복합 추진시스템의 실증 및 선박탑재에 앞서 핵심 기자재의 전기적 안정성 및 환경적 신뢰성을 사전 평가하기 위해 IEC/ISO 및 KR등 다양한
시험기준을 근거로 하여 시험 절차안을 수립하였고 통합제어시스템, 추진모터를 대상으로 EMC시험 및 IP시험을 수행하였다. 전기추진 시스템 안전성의
확보를 위해서는 가장 중요한 통합제어기(PLC+모터제어기), 추진모터의 안전성 검증이며 이러한 안전성 확보를 위해 전기적 안전성, 환경 안전성 및
다양한 기능검증 시험을 완료하였다.
6.2. 전기적 안정성 (EMC) 시험
전기적 안정성 (EMC) 시험의 대상은 Fig. 21의 통합제어시스템이다. Table 5의 4가지 항목에 대해 시험을 Fig. 22와 같이 수행하여 시험 전후 정상 동작함을 확인하였다[13].
Fig. 21. Equipment (Integrated Control/Monitoring System) for electrical stability
(EMC) test
Table 5. List of electric stability (EMC) test performed [13]
|
시험항목
|
적용규격
|
합격여부
|
정전기방전내성시험 (ESD)
|
IEC 61000-4-2:2008의 Test level 3
|
PASS
|
전도성고주파간섭에 대한 내성시험(CS)
|
IEC 61000-4-6:2013의 Test level 2
|
PASS
|
|
버스트 내성 시험
|
IEC 61000-4-4:2012의 Test level 3
|
PASS
|
서지 내성 시험(SURGE)
|
IEC 61000-4-5:2014의 Test level 2
|
PASS
|
Fig. 22. EMC test setting
6.3. 환경 시험 (IP시험)
환경시험 (IP시험)의 대상은 하이브리드 추진용 전기모터이며 Table 6의 사양을 가지고 있다. IP54등급에 대한 시험으로, Fig. 23과 같이 분진시험 IP5X와 살수시험 IPX4에 대한 시험을 수행한 뒤 Fig. 24의 내부 육안검사를 통하여 분진 및 수분 침투가 없음을 확인하였고, Table 7과 같이 해당 시험을 이상 없이 통과하였다.
Table 6. Propulsion motor specification for IP54 test
|
출력
|
전압
|
주파수
|
극수
|
|
105kW
|
380V
|
150Hz
|
10P
|
|
치수(W*L*H, mm)
|
중량
|
|
600*706*678
|
350kg
|
Fig. 23. Conducting the IP54 test
Fig. 24. Internal visual inspection after IP test
Table 7. Result of IP54 test
|
시험항목
|
적용규격
|
합격여부
|
|
분진시험 IP5X
|
IEC 60529:2013
|
PASS
|
|
살수시험 IPX4
|
IEC 60529:2013
|
PASS
|
7. 결 론
본 연구에서는 소형선박용 하이브리드 전기추진시스템의 상용화 및 안정성 확보를 위해 FMEA 기반 고장유형 분석과 계측·진단 모듈 개발 및 시험평가를
수행하였다. FMEA의 기존 RPN 산출방식의 한계를 보완하기 위해 가중치 기반 RPN(Weighted RPN)을 적용하였으며, 가중치의 비중이 큰
항목의 점수가 높은 고장유형에 대해 위험우선순위를 높게 평가하여 심각도, 발생도, 검출도에 상대적 중요도를 효과적으로 반영함으로써 RPN 평가의 합리성을
개선하였다.
또한 추진시스템의 주요 데이터를 수집, 모니터링하기 위해 안전기술에 관한 DB확보용 계측모듈과 Gateway 계측모듈을 설계하였고, 고장진단 계측모듈
및 모니터링 SW 개발을 하였다. Gateway 계측모듈에 대해선 응답속도, 고장진단 계측모듈에 대해서는 전력 측정값 오차율을 측정하여 개발된 각
계측모듈의 성능을 검증하였다.
실시간 시뮬레이터 및 P-HILS 기반 안정성 진단 환경의 구축을 통해서는, 하이브리드 추진시스템의 운항모드 동작을 모사하고 P-HILS 환경 구현을
위한 실험을 진행하였다. 뿐만 아니라 안전성 측면에 가장 핵심 기자재인 통합제어시스템의 EMC 시험과 추진모터의 IP54 시험을 수행하여 전기적 안정성과
환경 신뢰성을 검증하였다.
이와 같은 연구를 통해 제안된 하이브리드 전기추진시스템과 핵심 기자재의 실선 적용 가능성을 확인하였으며, 계측모듈 및 HILS 시스템 등 고장 및
안정성에 관한 계측, 분석, 진단을 위한 환경을 구축하고 그 실효성을 검증하였다.
향후 계측 및 진단모듈을 실제 선박 추진시스템의 운항 데이터를 수집하고 데이터 기반의 고장예측 알고리즘 개발 및 예방진단 기술에 대한 추가 연구를
수행할 예정이다. FMEA 고장유형분석 결과에 대해서도 고장률 등 실데이터를 반영하여 심각도, 발생도, 검출도의 객관성을 높이고 데이터 기반의 RPN의
가중치 부여 및 평가기법 개선에 관한 연구를 수행하고자 한다.
본 연구과정에서 수립된 분석방법과 시험방법을 적용하여 소형선박 외 중, 대형 선박의 하이브리드 추진시스템과 기자재의 안정성 분석과 환경시험에 기여할
것으로 기대된다.
Acknowledgement
이 논문은 2026년 해양수산부 재원으로 해양수산과학기술진흥원의 지원을 받아 수행된 연구임. (전기복합 추진어선 핵심 기자재 기술개발 : No. 20210369)
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Engineers, vol. 37, no. 4, pp. 42-49, 2023.

J. W. Kim, "Development of electromagnetic immunity standards for the evaluation of
eco smart ships", Ph.D. Thesis, Department of Electrical Engineering, Yeungnam University,
2024.

Biography
He received the B.A. degree in economics and the M.S. degree in electrical engineering
from the Chonnam National University in 2008, 2025. He is currently pursuing the Ph.D.
degree in data science at the same university. He is also a researcher with Korea
Electronics Technology Institute (KETI). His research interests include power electronics,
electric mobility, data science and artificial intelligence.
He received the B.S. degree in mathematics and computer information engineering (double
major) from Inha University, Incheon, South Korea, and the M.S. and Ph.D. degrees
in mechatronics from the Gwangju Institute of Science and Technology (GIST), Gwangju,
South Korea, in 2013, 2015, and 2020, respectively. He is currently a Senior Researcher
with the Korea Electronics Technology Institute (KETI), Gwangju, South Korea. His
research interests include autonomous systems, multi-agent systems, development of
autonomous agents, and data-driven control systems.
He received the B.S. degree in Electrical and Electronic Engineering from Gwangju
University, Gwangju, Republic of Korea, in 2022, and the M.S. degree in Intelligent
Electronic Computer Engineering from Chonnam National University in 2025. He is also
a researcher with Korea Electronics Technology Institute(KETI). His research interests
are artificial intelligence, deep learning, computer vision, pattern recognition.
He received the B.S. degree in electrical engineering from the Seoul National University
of Technology, Seoul, Korea, in 1999 and the M.S. degree in electrical engineering
from Hanyang University, Seoul, in 2001. From 2003 to 2009, he was with the Digital
Appliances Research Laboratory, Samsung Electronics, Suwon, Korea. He is currently
a principal researcher of the Smart Electrics Research Center, Korea Electronics Technology
Institute, Gwangju, Korea. His current research interests are in the control of electric
machine drives and power electronics converters.