유기·페로브스카이트 태양전지 모듈화 병목 해소
(왼쪽) 연구를 수행한 인천대 이진호 교수와 김경식 박사과정생. (가운데) 유기 및 페로브스카이트 태양전지 모듈의 사전 패터닝 및 후처리 패터닝 공정 개략도. (오른쪽) 모듈 설계 및 공정 최적화를 위한 AI/머신러닝 기반 통합 워크플로우.
컨슈머타임스=안우진 기자 | 인천대학교(총장 이인재)는 물리학과 이진호 교수 연구팀이 한국화학연구원(전남중·홍순일 박사팀)과 공동으로 태양전지의 모듈 디자인 및 패터닝 기술 발전 방향을 집대성한 논문을 발표했다고 6일 밝혔다.
현재 차세대 태양전지는 실험실 수준의 소면적 셀에서 유기 19.2%, 페로브스카이트 27.0%라는 높은 효율을 기록 중이다.
그러나 10cm² 이상의 대면적 모듈로 제작할 경우 효율이 20~30%가량 급락하는 '셀-투-모듈(Cell-to-Module)' 격차가 상업화의 최대 걸림돌로 지목돼 왔다.
이진호 교수팀은 이 간극을 줄이기 위해 정밀 패터닝 기술과 모듈 구조 설계를 체계적으로 분석해 해법을 내놓았다.
특히 연구팀은 95% 이상의 높은 기하학적 충진율(GFF)을 구현하는 '레이저 스크라이빙' 공정의 한계점에 주목했다.
공정 중 발생하는 열 영향부(HAZ)에 의한 성능 저하를 막기 위해 극초단 레이저 활용은 물론 열 손상을 원천 차단하는 'P2-free' 자기정렬 구조와 실시간(in-situ) 전기화학적 패터닝 등 혁신적인 대안을 구체화했다.
여기에 인공지능(AI)과 머신러닝을 태양전지 제조 공정에 접목하는 스마트 제조 플랫폼 비전도 비중 있게 다뤄졌다.
AI를 활용해 수많은 재료 조합을 스크리닝하고 복잡한 공정 변수를 최적화함으로써 차세대 태양전지의 효율과 안정성을 동시에 확보할 수 있는 기술적 토대를 마련한 것이다.
이번 연구 성과는 에너지·환경 분야 세계 최고 권위지로 꼽히는 '에너지 앤 인바이런멘탈 사이언스(Energy & Environmental Science, IF: 31)' 3월 19일 자 온라인판에 게재되며 그 가치를 입증했다.
해당 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 산업통상자원부 한국에너지기술평가원의 에너지인력양성사업 지원으로 수행됐다.
이진호 인천대 교수는 "이번 논문은 차세대 태양전지가 실험실을 넘어 실제 에너지원으로 자리 잡기 위해 반드시 넘어야 할 기술적 장벽에 명확한 청사진을 제시한 것"이라며 "특히 AI 기술과의 융합은 제조 공정 효율성을 극대화해 차세대 태양광 시장의 판도를 바꿀 핵심 열쇠가 될 것"이라고 말했다.
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