본 과제는 유기발광다이오드(OLED)에서 발광층 및 HIL/HTL/EIL/ETL 유기박막의 분자 배향을 기판 온도 제어로 맞춰, 외부양자효율·수명을 높이기 위한 연구임. 연구 목표는 영하~영상 기판 온도와 Annealing 온도 조건이 EML(Emission Layer) 수평배향 성장 및 소자특성에 미치는 영향 규명과 R,G,B 단일 OLED 및 2 stack Tandem 구현 최적화임. 연구 내용은 연차별로 발광층→HTL/HIL→ETL/EIL까지 온도·Annealing 조건별 배향특성 및 수명 측정, OLED 전용 광특성 시뮬레이션 검증, 최적 공정 DB 구축 및 PSF형 BLUE 인광재료 적용 2 stack 최적화 OLED 제작 수행임. 기대 효과는 대형 패널 수명 증가, 소비 전력 감소, 공정 단순화 및 에너지 규제 대응, 디스플레이 원천기술 확보와 지역 허브·협력체계 강화 및 고급인력 양성 기여임.

본 연구는 유기발광다이오드 소자의 외부양자효율을 극대화 시키기 위하여 영하부터 영상까지의 기판 온도 제어를 통한 증착 환경 시스템을 이용하여 발광층 내의 분자 수평배향 성장에 관한 연구를 포함하여 발광층인 EML(Emission Layer) 뿐만 아니라 OLED내에 사용되는 HIL, HTL, EIL, ETL과 같은 다양한 유기박막내의 분자의 배향조절 연구와...

본 연구는 유기발광다이오드 소자의 외부양자효율을 극대화 시키기 위하여 영하부터 영상까지의 기판 온도 제어를 통한 증착 환경 시스템을 이용하여 발광층 내의 분자 수평배향 성장에 관한 연구를 포함하여 발광층인 EML(Emission Layer) 뿐만 아니라 OLED내에 사용되는 HIL, HTL, EIL, ETL과 같은 다양한 유기박막내의 분자의 배향조절 연구와...

본 과제는 인공지능(AI) 기술을 활용하여 차세대 디스플레이인 Tandem 유기발광소자(OLED)에 적용되는 저전압(V층 0.25V) nCGL(electron generation layer) 신소재 및 관련 기술을 개발하는 연구임. 연구 목표는 신규 재료 합성을 위한 pilot 설비 구축, AI 모델 개선을 위한 재료 데이터베이스 확장, Li0와 n-CGL 형성 효율이 향상된 ETL 물질 분자 설계 및 신규 구조 합성, Vertical Mobility 추출용 소자 설계/제작/특성 분석, 그리고 AI 기반으로 설계된 후보물질 합성법 개발에 있음. 핵심 연구 내용은 신규 재료 수십~100g 합성을 위한 pilot 설비 구축, cheminformatics 및 제일원리계산을 통한 물성 라이브러리 확장 및 AI 모델 개선, Marcus 전자 전달 이론을 기반으로 전자 전달 재배치 에너지(λ)가 감소된 ETL 개발, SCLC 기법을 활용한 Vertical Mobility 추출용 EOD/HOD 소자 설계/제작/특성 분석, 및 AI 기반 선별 후보물질의 합성법 개발 및 특허 확보임. 기대 효과는 추가된 물성 라이브러리를 이용하여 AI 모델을 지속적으로 개선하고, 이를 통해 물질 선택 알고리즘과 AI 모델을 동시에 최적화함으로써 효율적인 신소재 개발이 가능할 것으로 전망됨.