UNIST·성균관대, AI 예측 깬 고효율 유기태양전지 개발
분자 구조에 기반해 성능을 예측하는 인공지능 모델만으로는 설명하기 어려운 고효율 유기태양전지가 개발됐다.
UNIST 에너지화학공학과 양창덕 교수팀은 성균관대학교 고두현 교수팀과 함께 친환경 공정에서도 19.67%의 광전변환효율을 기록한 유기태양전지를 개발했다고 21일 밝혔다.
유기태양전지는 원료를 용매에 녹인 뒤 이를 기판에 코팅하는 방식으로 저렴하고 쉽게 제조할 수 있는 차세대 태양전지다.
가볍고 휘어질 수 있으며, 넓은 면적으로도 만들 수 있어 건물 외벽이나 창문, 웨어러블 기기 등에 적용할 수 있는 전지다.
연구팀은 유기태양전지 원료 분자의 곁가지 구조를 새롭게 설계한 YBOV 분자로 이 같은 고효율 전지를 개발했다.
YBOV는 용매에 녹은 상태에서 분자끼리 뭉치게 되는데, 이 뭉침이 박막이 만들어지는 과정에서 결정 성장의 씨앗처럼 작용해 광활성층 박막의 분자 배열을 더 질서 있게 만들어주고 전지 성능이 개선된다.
광활성층은 태양빛을 받아 전하입자를 만드는 물질 층으로 광활성층 결정 배열이 반듯할수록 전지 성능이 좋아진다.
실제 YBOV 분자로 제조한 유기태양전지는 독성 염소 용매가 아닌, 친환경 오쏘자일렌 용매에 분자를 녹여 제조했을 때도 최대 19.67%의 높은 광전변환 효율을 기록했다.
또 YBOV는 다양한 광활성층 원료 조합에서도 뭉침 효과를 발휘해 전지 효율을 높일 수 있다.
유기태양전지의 광활성층은 전자주개 분자와 전자받개 분자로 이뤄지는데, YBOV는 전자받개 분자다.
전자주개 조합을 바꾸거나 별도의 전자받개를 쓰고 YBOV 분자를 첨가제처럼 소량 사용한 경우에도 모두 대조군보다 효율이 올라갔다.
이 같은 분자 간의 뭉침 효과는 유기태양전지의 성능을 예측하는 AI 모델에서는 잡아낼 수 없는 것으로 나타났다.
연구진이 750개의 유기태양전지 데이터를 학습시켜 만든 AI 모델이 유독 YBOV 분자가 들어간 유기태양전지의 개방전압을 낮게 예측한 것이다.
AI 모델은 분자 하나의 구조만 보고 예측하기 때문에, 용액 속에서 분자들이 뭉치며 나타나는 복잡한 집단적 물리 현상까지는 계산해내지 못했다는 분석이다.
공동 연구팀은 "이번 연구는 분자 구조 자체뿐 아니라, 용액 상태에서의 집합 거동까지 고려한 새로운 설계 전략을 제시한 것"이라며 "친환경 공정과 결합해 고효율 전지를 만든 만큼 차세대 유기태양전지의 상용화 가능성을 높일 수 있을 것으로 기대된다"고 설명했다.
이번 연구에는 UNIST 정석환, 원동후, 쑨 저(Sun Zhe) 연구원이 공동 제1저자로 참여했다.
연구 결과는 에너지 소재 분야 국제학술지인 어드밴스드 에너지 머터리얼즈(Advanced Energy Materials)에 4월 20일 게재됐으며, 과학기술정보통신부 한국연구재단, 이노코어사업의 지원을 받아 이뤄졌다. 이형중기자