유기 광소자의 데이터기반 설계와 도핑/계면 제어를 통한 전하수송 최적화 연구

Data-driven design and doping/interfacial control for charge transport optimization in organic photo-devices

연구 내용

분자 구조로부터 성능을 예측하는 ML 플랫폼을 구축하고, 표면 도핑 기반 전하수송 제어로 유기태양전지와 유기 포토다이오드의 효율 및 열 안정성을 확보하는 연구

유기 광소자에서 성능을 좌우하는 전하수송 경로를 도핑과 계면 제어로 안정화하는 동시에, 분자 구조 기반 예측 모델로 실험 설계 부담을 줄이는 연구를 수행합니다. 분자 구조를 단위로 분해하는 구조 기술자를 활용해 open-circuit voltage, short-circuit current density, fill factor, power conversion efficiency를 예측하는 ML 모델을 구축합니다. 동시에 표면 p-doping을 통해 hole transport layer-free 구조에서도 전하 이동을 구현하여 열 안정성을 확보하는 접근을 병행합니다. 나아가 2025년부터 유기 포토다이오드와 광통신 응용을 목표로 모폴로지 및 안정성 중심의 공정·소자 개발을 진행합니다.

관련 프로젝트

1건

연구 흐름

2023년에는 분자 구조 기반 descriptor를 통해 유기태양전지 성능 파라미터를 예측하는 ML 플랫폼을 제안하며, 실험 우선순위 설정을 자동화하는 방향으로 연구를 확장했습니다. 이후 2025년에는 non-fullerene 블렌드에 대한 표면 p-doping을 통해 hole transport layer-free 구현 가능성을 검증하고, 열 안정성 확보를 목표로 소자 구조를 단순화했습니다. 같은 시기 연구개발 과제로 유기 포토다이오드의 고안정화와 광통신 응용을 포함하여, 유기 광전 소자 성능을 모폴로지-안정성 관점에서 체계적으로 설계하는 단계로 이동했습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

ML 기반 OPV 소재/공정 스크리닝
표면 도핑 기반 전하수송 최적화
Hole transport layer-free 유기 광소자
열 안정성 확보형 유기 광전 소자
유기 포토다이오드 기반 광통신 수신
모폴로지 제어형 고신뢰 포토소자
저비용 유기 광전 소자 제조 공정
성능 예측을 통한 실험 횟수 감소
전하 수송 경로 설계 가이드
데이터 기반 광전 소자 개발 프레임