전북대는 노원엽 글로벌융합대학 국제이공학부 교수팀이 인공지능(AI)을 활용해 기존 페로브스카이트 태양전지 연구에서 손실되는 비용을 최소화하고 에너지변환 효율을 향상시킬 수 있는 기술을 개발했다고 13일 밝혔다.
페로브스카이트 태양전지 제작공정 가운데 두 가지 물질의 결합을 AI를 통해 예측한 연구결과는 세계적으로 아직 발표된 적이 없다.
페로브스카이트 태양전지는 미래형 태양전지로, 많은 연구자들의 관심 속에 이를 활용한 에너지변환 효율향상을 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기존 페로브스카이트 태양전지는 에너지변환 효율 향상을 위해 직접 제작해 실험하는 방법에 의존하고 있다. 이는 시간과 비용이 많이 소요될 뿐만 아니라 테스트 옵션이 제한적이어서 기회비용의 손실을 초래한다.
노 교수팀은 AI를 이용해 나노패턴 이산화티타늄과 페닐-C61-부티르산 메틸 에스테르(PCBM) 중량 백분율의 최적 조성비를 예측해 페로브스카이트 태양전지 에너지변환 효율을 향상시킬 수 있는 기술을 개발했다.
연구진은 페로브스카이트 태양전지 에너지변환 효율 데이터를 수집하고, AI를 이용해 데이터의 패턴과 관계를 밝혀냈다. 이를 통해 에너지변환 효율이 크게 상승할 것을 확인한 뒤 페로브스카이트 태양전지 제작을 진행한 결과, 에너지변환 효율이 32.5% 상승했다.
노원엽 교수는 “이번 연구는 페로브스카이트 태양전지 공정에 AI를 접목한 첫 사례로 관련 연구나 산업 분야의 발전에도 좋은 효과가 있을 것으로 기대된다”고 말했다.
노 교수는 에너지-AI 융합대학원인력양성사업단장을 맡아 AI를 활용한 태양전지 에너지변환 효율향상을 위한 다양한 연구를 진행했다. AI를 활용한 미래 태양전지, 이차전지, 디스플레이, 나노입자, 바이오 등 다양한 분야에 적용할 예정이다.
전주=김한식 기자 hskim@etnews.com
