Physics-Informed AI for Suppressing Phase Segregation in 2.0 eV Ultrawide-Bandgap Perovskites and Realizing High-Voltage Top Cells
이공학학술연구기반구축(R&D) · 박사후국내연수
2026년
2340064318
교육부
한국연구재단
중앙대학교산학협력단
윤새몬
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2029.08.31
3,000만원
3,000만원
기초연구
대학
서울특별시 동작구
전기/전자 > 반도체 소자·회로 > 화합물소자
2.0 eV 초광대역 페롭스카이트 상부셀에서 광유도 상분리와 개방전압 손실을 동시에 억제할 수 있는 조성?표면?계면 설계 원리를 확립하고자 함. 이를 위해 벌크 변형률 제어와 ISC 기반 표면 재구조화를 결합하고, 물리기반 AI를 활용하여 최적 조성?표면 조합을 도출함으로써 고전압 단일접합 및 상부셀 구현의 기반을 마련하고자 함.
1차년도에는 2.0 eV 부근 조성군의 변형률과 상분리 지표를 정량화하고, 조성?변형률?상분리 데이터베이스 및 AI 초기 모델을 구축함. 2차년도에는 ISC 표면 재구조화와 변형률 제어의 결합 효과를 규명하고 안정 조성?표면 후보를 도출함. 3차년도에는 최적 조성?표면 조합을 단일접합 및 상부셀 구조에 적용하여 고전압화와 광안정성을 검증하고, 설명가능한 A...
본 연구를 통해 2.0 eV 초광대역 페롭스카이트의 상분리를 벌크?표면?계면이 연계된 설계 문제로 해석하고, 이를 제어할 수 있는 설계 원리를 확보할 것으로 기대함. 확보된 고안정성·고전압 상부셀 설계 원리는 향후 탠덤 태양전지 및 차세대 광전자 소자 분야로 확장 가능하며, 연수 종료 후에는 변형률 제어?표면 재구조화?데이터 기반 최적화 체계를 바탕으로 독...