EE 이정용 교수팀, 고효율·고안정성 유무기 하이브리드 태양전지 제작 기술 개발

< (왼쪽부터) 전기및전자공학부 이정용 교수, 이민호 박사과정, 김민석 석사과정 >

전체 태양 에너지의 약 52%를 활용하지 못하는 문제점을 가진 기존 페로브스카이트 태양전지가 한국 연구진에 의해 근적외선 광 포집 성능을 극대화하면서도 전력 변환 효율을 크게 향상하는 혁신기술로 개발되었다. 이는 차세대 태양전지의 상용화 가능성을 크게 높이며, 글로벌 태양전지 시장에서 중요한 기술적 진전에 기여할 것으로 보인다. 

우리 학부 이정용 교수 연구팀과 연세대학교 화학과 김우재 교수 공동 연구팀이 기존 가시광선 영역을 뛰어넘어 근적외선 광 포집을 극대화한 고효율·고안정성 유무기 하이브리드 태양전지 제작 기술을 개발했다. 

연구팀은 가시광선 흡수에 한정된 페로브스카이트 소재를 보완하고, 근적외선까지 흡수 범위를 확장하는 유기 광반도체와의 하이브리드 차세대 소자 구조를 제시하고 고도화했다. 

또한, 해당 구조에서 주로 발생하는 전자구조 문제를 밝히고 다이폴 층*을 도입해 이를 획기적으로 해결한 고성능 태양전지 소자를 발표했다. *다이폴(쌍극자) 층: 소자 내 에너지 준위를 조절해 전하 수송을 원활하게 하고, 계면의 전위차를 형성해 소자 성능을 향상하는 역할을 하는 얇은 물질 층임 

기존 납 기반 페로브스카이트 태양전지는 850나노미터(nm) 이하 파장의 가시광선 영역에만 흡수 스펙트럼이 제한돼 전체 태양 에너지의 약 52%를 활용하지 못하는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 연구팀은 유기 벌크 이종접합(BHJ)을 페로브스카이트와 결합한 하이브리드 소자를 설계, 근적외선 영역까지 흡수할 수 있는 태양전지를 구현했다. 

특히, 나노미터 이하 다이폴 계면 층을 도입해 페로브스카이트와 유기 벌크 이종접합(BHJ) 간의 에너지 장벽을 완화하고 전하 축적을 억제, 근적외선 기여도를 극대화하고 전류 밀도(JSC)를 4.9 mA/cm²향상하는 데 성공했다.

< 그림 1. 페로브스카이트/유기 하이브리드 소자 구조와 다이폴 계면층(DILs)을 통한 전자구조 개선 및 전하 전달 능력 향상 메커니즘. 제시된 다이폴 계면층은 강력한 계면 다이폴을 형성하여 페로브스카이트와 유기 벌크 이종접합(BHJ) 사이의 에너지 장벽을 효과적으로 줄이고, 홀 축적을 억제하는 역할을 한다. 이 기술은 근적외선 광자 수확 및 전하 전달을 향상시키며, 그 결과 태양전지의 전력 변환 효율을 24.0%까지 끌어올렸다. 더불어, 극한의 습도 환경에서도 1,200시간 동안 성능을 유지하는 뛰어난 안정성을 달성했다. >

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– 연합뉴스: KAIST, 페로브스카이트 융합 태양전지 세계 최고 효율 달성

-동아사이언스: 페로브스카이트 태양전지 효율 대폭 향상…20.4%→24.0%

전기및전자공학부 김용훈 교수팀,

3차원 컴퓨터 비전 인공신경망 기반 계산 방법론 세계 최초 개발

< (왼쪽부터) 전기및전자공학부 김용훈 교수, 이룡규 박사과정 >

인공지능과 고성능 과학계산 간의 밀접한 관련성은 최근 2024년도 노벨 물리학상과 화학상이 동시에 수상된 것을 보면 알 수 있다. 우리 연구진이 인공지능을 활용하여 3차원 공간에 분포하는 원자 수준의 화학결합 정보를 예측하여 양자역학적 고성능 컴퓨터 시뮬레이션의 계산 시간을 획기적으로 단축하는데 성공했다. 

우리 대학 전기및전자공학부 김용훈 교수팀이 물질의 특성을 도출하기 위해 슈퍼컴퓨터를 활용해 수행되는 원자 수준 양자역학적 계산에 필요한 복잡한 알고리즘을 우회하는 3차원 컴퓨터 비전 인공신경망 기반 계산 방법론을 세계 최초로 개발했다고 30일 밝혔다. 

슈퍼컴퓨터를 활용한 양자역학적 밀도범함수론(density functional theory, DFT)* 계산은 빠르면서도 정확하게 양자 물성을 예측할 수 있게 해 첨단 소재 및 약물 설계를 포함한 광범위한 연구·개발 분야에서 표준적인 도구로 자리 잡아 필수 불가결한 역할을 하고 있다. *밀도범함수론(DFT): 원자 단위에서부터 양자역학적으로 물성을 계산하는 제1원리 계산의 대표적인 이론 

그러나 실제 밀도범함수론 계산에서는 3차원적인 전자밀도를 생성한 후 양자역학 방정식을 푸는 복잡한 자기일관장 과정(self-consistent field, SCF)*을 수십에서 수백 번씩 반복해야 해서 그 적용 범위가 수백~수천 개의 원자로 제한되는 한계가 있었다. *자기일관장(SCF): 상호 연결된 여러 개의 연립 미분 방정식으로 기술해야 하는 복잡한 다체 문제(many-body problem)를 해결하기 위해 널리 사용되는 과학계산법

< 그림 1. 물질·소재 시뮬레이션에는 공간-시간 수준(level) 또는 스케일(scale)에 따라 나노미터(nm) 수준에서의 양자역학적 계산, 수십~수백 나노미터 규모의 고전역학적 힘장(force fields) 계산, 거시적 규모에서의 연속체 역학 계산 및 서로 다른 스케일의 시뮬레이션들을 혼합하는 계산 등의 다양한 방법론들이 활용됨. 이러한 시뮬레이션들은 이미 정보학(informatics) 기법 등과 결합하여 광범위한 기초연구 및 응용개발 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있음. 최근에는 기계학습 기법을 도입해 시뮬레이션을 급진적으로 가속하고자 하는 노력이 활발하게 이루어지고 있으나 상위 스케일 시뮬레이션들의 근간을 이루는 양자역학적 전자구조 계산에 기계학습 기법을 도입하는 연구는 아직 미진한 상황임. >

김용훈 교수 연구팀은 자기일관장 과정을 최근 급속한 발전을 이룬 인공지능 기법으로 회피하는 것이 가능한지 질문했다. 그 결과 3차원 공간에 분포된 화학 결합 정보를 컴퓨터 비전 분야의 신경망 알고리즘을 통해 학습해 계산을 가속화하는 딥SCF(DeepSCF) 모델을 개발했다. 

연구진은 밀도범함수론에 따라 전자밀도가 전자들의 양자역학적 정보를 모두 포함하고 있으며 이에 더해 전체 전자밀도와 구성 원자들의 전자밀도의 합 간의 차이인 잔여 전자밀도가 화학결합 정보를 담고 있는 점에 주목하고 기계학습의 목표물로 선정했다.

< 그림 2. 이번 연구에서 개발된 딥SCF 방법론은 전통적인 양자역학적 전자구조 계산에서 반복적으로 수행되어야 했던 자기일관장 과정을(주황색 박스) 인공신경망 기법을 통해 회피하여 DFT 계산을 급속히 가속화 하는 방안을 제공함(초록색 박스). 자기일관장 과정은 3차원 전자밀도를 예측하고 이에 해당하는 포텐셜을 구성한 후 양자역학적 콘-샴 방정식을 푸는 것을 수십-수백번 반복하는 과정임. 딥SCF 방법론의 핵심적인 아이디어는 전자밀도(ρ)와 구성 원자들의 전자밀도 합(ρ0) 차이인 잔여 전자밀도(δρ)가 화학결합 정보에 해당하므로 3차원 합성곱신경망 모델로 자기일관장 과정을 대체하는 것임. >

이후 다양한 화학결합 특성을 포함한 유기 분자들의 데이터 세트를 채택했고 그 안에 포함된 분자들의 원자구조들에 임의의 회전과 변형을 가해 모델의 정확도 및 일반화 성능을 더욱 높였다. 최종적으로 연구팀은 복잡하고 큰 시스템에 대해 딥SCF 방법론의 유효성 및 효율성을 입증했다. 

이번 연구를 지도한 김용훈 교수는“3차원 공간에 분포된 양자역학적 화학결합 정보를 인공 신경망에 대응시키는 방법을 찾았다”며 “양자역학적 전자구조 계산이 모든 스케일의 물성 시뮬레이션의 근간이 되므로 인공지능을 통한 물질 계산 가속화의 전반적인 기반 원리를 확립한 것”이라고 연구의 의의를 부여했다.

명현 교수, 2024 한빛대상 수상

<2024 한빛대상을 수상한 명현 교수 ⓒ대전MBC>

우리 학부 명현 교수가 2024 한빛대상을 수상했습니다.

한화그룹과 대전MBC가 공동 주최하는 한빛대상은 올해로 20주년을 맞이하였고, 지역사회 각 분야에서 봉사하고 공헌한 인물을 발굴해 시상하고 있습니다. 

한빛대상은 크게 5개 분야 (과학기술, 교육/체육진흥, 문화예술, 사회봉사, 지역경제 발전 분야)의 수상자 1명씩을 선정하여 각 상금 1천만원과 상패를 수여하며, 올해는 특별상 (파리올림픽 펜싱 2관왕 대전시청 오상욱 선수) 이 추가되었습니다.

과학기술부문 수상자인 명현 교수는 16년간 자율 주행, 자율 보행 등의 분야를 연구하여 해당 분야 발전에 기여했으며, 블라인드 보행 로봇 신기술인 ‘드림워크’ 제어기를 개발하여 국제 사족로봇 자율보행 경진대회 우승을 이끈 공로를 인정받았습니다.

시상식은 10월 24일 대전 MBC 공개홀에서 열렸으며, 10월 29일 대전 MBC TV로 녹화 방송됐습니다.

   <명현 교수 한빛대상 수상 관련 대전 MBC 뉴스 보도 ⓒ대전MBC>

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전기및전자공학부 권경하 · 이상국 교수팀, 전기화학 임피던스 분광법 기술 개발

 < (왼쪽부터) 전기및전자공학부 이영남 박사과정, 이상국 교수, 권경하 교수 >

전기차 배터리를 효율적으로 관리하고 안전하게 사용하기 위해서는 정확한 배터리 상태 진단이 필수적이다. 우리 연구진이 소량의 전류만을 사용해 높은 정밀도로 배터리의 상태를 진단하고 모니터링할 수 있는 기술을 개발하여 배터리의 장기적 안정성과 효율성을 극대화할 것으로 기대된다. 

우리 학부 권경하 교수와 이상국 교수 연구팀이 전기차 대용량 배터리의 안정성과 성능 향상에 활용할 수 있는 전기화학 임피던스 분광법(이하 EIS) 기술을 개발했다고 17일 밝혔다. 

EIS 기술은 배터리의 임피던스* 크기와 변화를 측정해 배터리 효율과 손실을 평가할 수 있는 강력한 도구로, 배터리의 충전 상태(state-of-charge; SOC) 및 건강 상태(state-of-health; SOH)를 평가하는 중요한 도구로 여겨진다. 또한 배터리의 열적 특성과 화학적/물리적 변화, 수명 예측, 고장의 원인을 식별하는 데 활용 가능하다.  * 배터리 임피던스: 배터리 내부에서 전류 흐름에 저항하는 요소로, 이를 통해 배터리 의 성능과 상태를 평가할 수 있는 지표

그러나 기존 EIS 장비는 비용 및 복잡성이 높아 설치, 운영 및 유지 보수가 쉽지 않다. 또한, 감도 및 정밀도 제약으로 수 암페어(A)의 전류 교란을 배터리에 인가하는 과정에서 배터리에 큰 전기적 스트레스가 가해지기 때문에 배터리의 고장이나 화재 위험을 증가시킬 수 있어 활용이 어려웠다. 

이에 연구팀은 고용량 전기차 배터리의 상태 진단 및 건강 모니터링을 위한 소전류 EIS 시스템을 개발하고 입증했다. 이 EIS 시스템은 낮은 (10mA) 전류 교란으로, 배터리의 임피던스를 정밀하게 측정할 수 있으며 측정 시 발생하는 열적 영향 및 안전 문제를 최소화한다. 

추가로 부피가 크고 비용이 많이 드는 구성요소를 최소화해 차량 내 탑재가 용이한 설계다. 해당 시스템은 전기차 배터리의 여러 운영 조건(다양한 온도 및 배터리 잔존용량을 나타내는 SOC 레벨에서 배터리의 전기화학적 특성을 효과적으로 파악할 수 있음이 입증됐다.

< 그림 1. 전기차 배터리 임피던스 측정을 통한 상태 진단 및 사고 방지 흐름도 >

권경하 교수(교신저자)는 “이 시스템은 전기차용 배터리 관리 시스템 (BMS)에 쉽게 통합 가능하며, 기존의 고전류 EIS 방식 대비 비용과 복잡성을 현저히 낮추면서도 높은 측정 정밀도를 입증했다ˮ면서 “전기차 뿐만 아니라 에너지저장시스템(ESS)의 배터리 진단 및 성능 향상에도 기여할 수 있을 것ˮ이라고 말했다. 

이번 연구 결과는 국제 저명 학술지 `IEEE Transactions on Industrial Electronics (동 분야 상위 2%; IF 7.5)’에 지난 9월 5일 발표됐다.

(논문명 : Small-Perturbation Electrochemical Impedance Spectroscopy System With High Accuracy for High-Capacity Batteries in Electric Vehicles, 링크: https://ieeexplore.ieee.org/document/10666864) 

 그림 2. 전기차용 대용량 배터리의 임피던스 측정 결과 >