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UNIST·성균관대, AI 예측 깬 고효율 유기태양전지 개발

v.daum.netAI예측결정성장고분자소재광전변환효율박막형성분자배열유기태양전지친환경공정
2026. 5. 21. 오전 10:17
UNIST·성균관대, AI 예측 깬 고효율 유기태양전지 개발

AI 요약

UNIST 에너지화학공학과 양창덕 교수팀은 성균관대학교 고두현 교수팀과 함께 곁가지 구조를 새롭게 설계한 YBOV 분자를 이용해 친환경 공정에서도 19.67%의 광전변환효율을 기록한 유기태양전지를 개발했다고 21일 밝혔습니다. YBOV는 용매에 녹은 상태에서 분자끼리 뭉쳐 박막 형성 과정에서 결정 성장의 씨앗처럼 작용해 광활성층의 분자 배열을 더 질서 있게 만들어 전지 성능을 개선했으며 다양한 광활성층 원료 조합에서도 뭉침 효과로 효율을 높였습니다. 연구진은 이러한 분자 간 뭉침 현상은 분자 하나의 구조만으로 성능을 예측하는 AI 모델이 계산하지 못해 AI 모델이 YBOV가 포함된 전지의 개방전압을 낮게 예측했다고 밝혔으며, 연구 결과는 어드밴스드 에너지 머터리얼즈에 4월 20일 게재되었습니다.

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