인공지능(AI)이 제시하는 중요한 가능성을 지속가능한 에너지 기술 발전을 위한 실질적 성과로 전환하는 일은, 에너지와 AI가 독립적으로 개발된 두 영역을 연결해야 한다는 점에서 여전히 도전적이다. 본 리뷰는 태양광발전(PV) 분야의 통찰을 활용하여, AI가 제공하는 기회와 과제를 조명하는 동시에 PV 영역에서의 AI 적용 현황에 대해 AI 연구자들에게 체계적인 개요를 제공한다. 현재의 AI 적용 양상은 PV 개발의 각 단계에서 요구되는 과제와 기능에 따라 분류된다. 확인된 5대 주요 영역은 소재 개발, 공정 개발, 결함 진단, PV 전력 예측 및 계획, 그리고 운영 및 관리이다. AI 적용의 현황과 과제를 제시하며, 연구 분야 간의 불균형, 데이터 의존성, PV 소자 구성요소들 간의 관계, 그리고 AI의 에너지 소비 문제를 강조한다. 향후의 발전은 AI가 기존 데이터셋을 넘어 안전하게 작동할 수 있도록 가능하게 하는 우리의 능력에 달려 있으며, 이를 통해 지속가능 기술에서 아직 탐사되지 않은 영역을 탐색할 잠재력을 열어내고 변혁적 영향을 달성할 수 있을 것이다. Lee 등은 인공지능(AI)이 태양광발전(PV)과 어떻게 연결되는지를 검토한다. 이들은 다섯 가지 핵심 영역—소재 탐색, 공정 최적화, 결함 진단, 전력 예측, 시스템 관리—을 제시하고, 기존의 사람이 만든 데이터에 대한 의존성과 같은 과제를 강조하는 한편 AI가 기존 데이터셋을 넘어 나아가 미래의 기회를 열어갈 수 있는 방법을 개괄한다.

캐리어 선택 접촉(carrier-selective contacts)은 재결합 손실을 줄여 실리콘 태양전지의 성능을 향상시키는 데 핵심적인 역할을 한다. 본 연구는 열 증착(thermal evaporation)으로 증착한 준(準)비정량(sub-stoichiometric) 산화몰리브덴(molybdenum oxide, MoOx)을 정공 선택 접촉 물질로 사용하는 방안을 탐구한다. 엑스선 광전자 분광법(X-ray photoelectron spectroscopy, XPS)과 자외선 광전자 분광법(ultraviolet photoelectron spectroscopy, UPS) 분석 결과, Mo–O 결합의 다양한 결합 구성이 관찰되며, MoOx 박막의 일함수(work function)는 ∼5.02 eV로 낮게 나타났다. 국소 MoOx 접촉을 포함하는 셀과 유사한 구조의 패시베이션 특성은, 함의된 개방회로전압(implied open-circuit voltage, iVoc) 703.2 mV로 확인된 바와 같이, 전면 전체 패시베이션 층을 갖는 구조와 비교하여 유사한 수준임이 확인되었다. 그러나 MoOx 접촉을 이용한 태양전지의 변환 효율은 16.5 %로 제한되며, 자외선 및 가시광 파장 영역에서 외부 양자 효율(external quantum efficiency, EQE)이 감소하였다. 본 연구는 MoOx 전면 접촉의 일함수와 패시베이션 특성을 최적화하면 태양전지의 효율을 21.8 %까지 향상시킬 수 있다고 제안한다. 본 연구는 준비정량(sub-stoichiometric) MoOx가 실리콘 태양전지의 유망한 정공 선택 접촉으로서 잠재력이 있음을 보여주며, 그 성능에 영향을 미치는 요인들을 부각한다.

), 그리고 효율(Δη = +2.1%)은 본 연구에서 제안한 이 새로운 방법으로 제조한 p형 패시베이티드 이미터 및 리어 셀(p-PERC)에서, 기준 태양전지에 비해 향상되었다.

인공지능(AI)이 제시하는 중요한 가능성을 지속가능한 에너지 기술 발전을 위한 실질적 성과로 전환하는 일은, 에너지와 AI가 독립적으로 개발된 두 영역을 연결해야 한다는 점에서 여전히 도전적이다. 본 리뷰는 태양광발전(PV) 분야의 통찰을 활용하여, AI가 제공하는 기회와 과제를 조명하는 동시에 PV 영역에서의 AI 적용 현황에 대해 AI 연구자들에게 체계적인 개요를 제공한다. 현재의 AI 적용 양상은 PV 개발의 각 단계에서 요구되는 과제와 기능에 따라 분류된다. 확인된 5대 주요 영역은 소재 개발, 공정 개발, 결함 진단, PV 전력 예측 및 계획, 그리고 운영 및 관리이다. AI 적용의 현황과 과제를 제시하며, 연구 분야 간의 불균형, 데이터 의존성, PV 소자 구성요소들 간의 관계, 그리고 AI의 에너지 소비 문제를 강조한다. 향후의 발전은 AI가 기존 데이터셋을 넘어 안전하게 작동할 수 있도록 가능하게 하는 우리의 능력에 달려 있으며, 이를 통해 지속가능 기술에서 아직 탐사되지 않은 영역을 탐색할 잠재력을 열어내고 변혁적 영향을 달성할 수 있을 것이다. Lee 등은 인공지능(AI)이 태양광발전(PV)과 어떻게 연결되는지를 검토한다. 이들은 다섯 가지 핵심 영역—소재 탐색, 공정 최적화, 결함 진단, 전력 예측, 시스템 관리—을 제시하고, 기존의 사람이 만든 데이터에 대한 의존성과 같은 과제를 강조하는 한편 AI가 기존 데이터셋을 넘어 나아가 미래의 기회를 열어갈 수 있는 방법을 개괄한다.

캐리어 선택 접촉(carrier-selective contacts)은 재결합 손실을 줄여 실리콘 태양전지의 성능을 향상시키는 데 핵심적인 역할을 한다. 본 연구는 열 증착(thermal evaporation)으로 증착한 준(準)비정량(sub-stoichiometric) 산화몰리브덴(molybdenum oxide, MoOx)을 정공 선택 접촉 물질로 사용하는 방안을 탐구한다. 엑스선 광전자 분광법(X-ray photoelectron spectroscopy, XPS)과 자외선 광전자 분광법(ultraviolet photoelectron spectroscopy, UPS) 분석 결과, Mo–O 결합의 다양한 결합 구성이 관찰되며, MoOx 박막의 일함수(work function)는 ∼5.02 eV로 낮게 나타났다. 국소 MoOx 접촉을 포함하는 셀과 유사한 구조의 패시베이션 특성은, 함의된 개방회로전압(implied open-circuit voltage, iVoc) 703.2 mV로 확인된 바와 같이, 전면 전체 패시베이션 층을 갖는 구조와 비교하여 유사한 수준임이 확인되었다. 그러나 MoOx 접촉을 이용한 태양전지의 변환 효율은 16.5 %로 제한되며, 자외선 및 가시광 파장 영역에서 외부 양자 효율(external quantum efficiency, EQE)이 감소하였다. 본 연구는 MoOx 전면 접촉의 일함수와 패시베이션 특성을 최적화하면 태양전지의 효율을 21.8 %까지 향상시킬 수 있다고 제안한다. 본 연구는 준비정량(sub-stoichiometric) MoOx가 실리콘 태양전지의 유망한 정공 선택 접촉으로서 잠재력이 있음을 보여주며, 그 성능에 영향을 미치는 요인들을 부각한다.

), 그리고 효율(Δη = +2.1%)은 본 연구에서 제안한 이 새로운 방법으로 제조한 p형 패시베이티드 이미터 및 리어 셀(p-PERC)에서, 기준 태양전지에 비해 향상되었다.

와이어 격자 편광자는 주기적으로 배열된 금속 와이어로 구성되며, 이들 사이의 피치(pitch)는 편광이 발생하는 파장 범위를 결정하는 핵심 매개변수이다. 본 연구에서는 언더컷(undercut) 보조 리소그래피(under-cut-assisted lithography) 전략을 도입하고 추가로 발전시켜, 선폭 1 μm의 고도로 균일한 금속 그레이팅을 성공적으로 제작하였다. 그레이팅 구조의 리프트오프(lift-off) 과정에서 발생할 수 있는 문제를 근본적으로 제거하기 위해, 포토레지스트(photoresist) 아래층에서 의도적으로 언더컷이 형성되도록 제어된 습식 식각 단계를 제안하였다. 이를 통해 금속의 등각성(순응) 측벽(sidewall) 증착이 방지되어, 매우 균일한 서브 마이크로미터(sub-micrometer) 스케일의 패턴 구현이 가능해졌다. 제안된 방법은 다양한 금속(예: Au 및 Ti)과 기판(예: quartz 및 Si)에 걸쳐 적용 가능함을 보여주었으며, 이는 그 견고성과 확장성을 강조한다. 또한 제작된 금속 그레이팅은 적외선(IR) 영역(>10 μm)에서 편광 특성을 나타내어, IR 편광자로서의 잠재적 응용 가능성을 시사하였다. 특정 온셋(onset) 파장을 넘어서서는 평행 및 수직 적층 방향 사이에서 투과도 프로파일의 뚜렷한 차이가 관찰되었고, 이는 금속 그레이팅의 편광 특성을 확인해 주었다. 그레이팅 피치와 편광 온셋 파장 간에는 광학 이론과 일치하는 명확한 선형 상관관계가 관찰되었다. 더 나아가, 비금속 그레이팅에서는 이러한 효과가 관찰되지 않아, 편광이 금속 와이어에서의 자유전하 응답(free-electron response)에서 기인함이 확인되었다. 언더컷 보조 리소그래피를 통해 제작된 주기적으로 구조화된 SiO 2 프레임워크 내부에서의 균일한 금속 패터닝은 다양한 응용 분야를 위한 실용적이고 견고한 경로를 제공할 것이다.

우리는 빛 및 상승 온도로 유도된 열화에 대해 단결정 패시베이팅 이미터 리어 콘택트(heterojunction emitter rear contact) 셀의 내구성을 조사하였다. 셀 성능 요인 가운데 단시간 전류 밀도는 단기간에 유의한 감소를 초래한다. 양자 효율 또한 캐리어 재결합 활성 결함의 영향을 받으며, 특히 상업용 셀과 달리 기준 셀은 파장 전반에 걸쳐 양자 효율이 감소한 상태이다. 셀의 전면에는 확산된 수소 분포가 나타나며, 이는 LeTID와 관련이 있다. 우리는 각 공정 동안 수소가 어떻게 변화하는지, 그리고 열화 과정에서 분포 프로파일이 어떻게 변하는지를 관찰하였다. 수소는 실리콘 웨이퍼 내부에서 재분포한 뒤 특정 평형 상태에서 포화되는 것으로 보인다. 수소 분포는 수명 변화 및 최종적으로 단시간 전류 밀도 변화와 상관관계가 있다. 재생은 이미터 내 수소 농도에 따라 일어나며, 포화 상태에 더 가까울수록 열화가 덜 발생한다.