프로젝트 소개
본 연구는 유기 태양 전지(Organic Solar Cell)에서 효율과 수명에 영향을 주는 복잡한 요인을 컴퓨터로 함께 분석해 최적화하는 다중 규모 모델링 시스템을 구축하는 연구임.
연구 목표는 유기 태양 전지 성능 및 수명 최적화를 위한 QM, Atomistic MD, CG MD, KMC, Deep Learning 기반 데이터 분석법을 연계하는 체계 구축에 있음. 핵심 연구 내용은 QM의 양자 효율, Atomistic MD의 원자 미시 구조 및 파라미터 최적화, CG MD의 모폴로지 변화 및 Reverse Mapping, KMC의 전자-홀 이동 및 이동 에너지 장벽, Deep Learning의 효율·수명 비선형 연관성 학습임. 기대 효과는 시행착오 감소로 상용화 이론 토대 마련 및 OLED 등 유사 소재 최적화로 확장 가능함.