AI 활용한 Tandem 소자향 저전압(V층 0.25V) nCGL 개발

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.