유기 태양전지 레시피, 인공지능 기술로 찾아낸다

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(울산=뉴스1) 이윤기 기자 = UNIST는 호주 연방과학기술원 연구진과 인공지능을 유기 태양전지 개발에 접목한 기술을 선보였다고 23일 밝혔다.

연구진에 따르면 유기 태양전지를 비롯한 다양한 인쇄형 광전 소자 개발 연구를 가속화할 새로운 연구 방법론으로 주목받고 있다.

에너지과학 분야 권위 학술지인 '에너지와 환경과학' 저널은 이 연구를 6월 17일자 표지로 공개했으며, 저널편집자 등이 뽑는 '주목받는 논문'으로도 선정됐다.

제1저자인 UNIST 안나경 박사는 "롤투롤 공정으로 생산된 다양한 조합의 유기 태양전지 데이터를 머신러닝이 인식할 수 있는 형태로 디지털화하기 위해 '인쇄 밀도'(Deposition Density)라는 새로운 값을 고안했다"며 "롤투롤 장비만 갖춰진 장소라면 공개된 머신러닝 라이브러리로 예측모델을 만들 수 있어 실험 접근성도 좋다"고 설명했다.

연구진은 이번 실험에서 태양광을 전기로 바꾸는 효율이 10.2%인 전지를 제조했는데, 이는 롤투롤 공정으로 제조된 인쇄형 유기태양전지 최고 효율 기록이다.

박두진 박사는 "상업화를 위해서는 고성능 조건뿐만 아니라 박막의 두께 변화에 관계없이 일관되게 높은 성능을 유지하는 조건을 찾는 것도 중요하다"며 "두 조건 모두를 예측하고 이를 실험적으로 검증했다는 점에서 유기 태양전지 상용화를 앞당길 수 있는 방법론을 제공한 연구"라고 설명했다.

김진영 교수는 "단일 연구에 2000개 재료 조합의 유기 태양전지를 만들고 분석한 전례가 없다"며 "학습 데이터를 더 늘려 정확도가 뛰어난 모델을 개발하면 페로브스카이트를 이용한 발광다이오드, 광 검출기 등의 인쇄형 전자 소자 재료 개발에도 쓰일 수 있을 것"이라고 기대했다.

이번 연구수행은 한국연구재단, 호주 재생에너지 기구의 지원을 받아 이뤄졌다.

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유기 태양전지 레시피, 인공지능 기술로 찾아낸다

UNIST·호주연구팀, 머신러닝 기반 유기 태양전지 개발

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