고려대, 고성능 유기 태양전지 최적화 기술 모델 발표
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고려대, 고성능 유기 태양전지 최적화 기술 모델 발표
  • 김승현 기자
  • 승인 2024.09.25 15:04
  • 댓글 0
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기계학습 알고리즘 활용
머신러닝(Machine Learning, ML)을 통한 PM6 공여체 기반 삼원계 벌크 이종접합 유기태양전지(OSC) 전력변환효율(PCE) 분석 과정 개략도. 사진=고려대학교 제공
머신러닝(Machine Learning, ML)을 통한 PM6 공여체 기반 삼원계 벌크 이종접합 유기태양전지(OSC) 전력변환효율(PCE) 분석 과정 개략도. 사진=고려대학교 제공

매일일보 = 김승현 기자  |  고려대학교는 기계학습을 활용해 유기 태양전지(OSC) 성능을 최적화할 수 있는 기술 모델을 25일 발표했다.

김태근 고려대 공과대학 전기전자공학부 교수 연구팀은 인도 Shivaji 대학 Dongale 박사 연구팀과 공동 연구를 진행했다. 기계학습 알고리즘을 적용해 유기 태양전지 소자 성능에 직접적인 영향을 미치는 인자를 분석했다. 연구팀은 PM6 공여체 폴리머를 기반으로 하는 삼원계 유기 태양전지(TOSC)를 만들기 위한 소재와 이를 적용해 만든 유기태양전지 광전변환효율(PCE)을 에측할 수 있는 모델을 개발한다.

고려대 관계자는 “이번 연구는 기계학습을 통해 유기 태양전지 성능을 극대화할 수 있는 전략을 제시한 것”이라며 “향후 OLED와 같은 신규 소재 및 최적화를 필요로 하는 산업 분야에도 해당 기법을 확대 및 적용할 수 있을 것”으로 기대했다.


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