• 한국재료학회:학술대회논문집
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• 한국재료학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.47.1-47.1
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• 2011

최근 친환경의 재생 가능한 에너지에 대한 관심이 급증하면서 태양전지에 대한 연구가 국내외에서 활발히 진행중이다. 특히 기존 태양전지 시장을 장악하던 실리콘 태양전지를 대체하고 새로운 기능을 부여하기 위해 박막형 태양전지의 필요성과 새로운 태양전지용 소재 개발에 관심이 집중되고 있다. CIGS는 이러한 요구에 부합하는 소재로써 진공증착법을 통한 CIGS 박막 태양전지에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 이와 함께, 경제성과 대면적화의 용이성을 목표로 CIGS의 비진공증착법에 대한 연구도 병행되고 있다. 본 연구에서는 비진공증착법중 전기화학적 전착방법을 이용하여 CIGS박막을 형성하는 기초연구를 진행하였다. CIGS 박막의 표면 및 결정립 제어를 위하여 젤라틴을 첨가제로 이용하여 CIGS 박막을 제조하였으며 첨가제의 농도, 전착 인가전압 등을 변수로 박막을 형성시켜 특성을 분석하였다. 첨가제가 박막의 특성에 미치는 영향을 알아보기 위하여 첨가제의 양에 따른 박막의 결정성과 표면 구조를 각각 XRD 및 FE-SEM (EDS)을 이용하여 분석하였다. 첨가제의 농도와 전착 인가전압에 따라 상대적으로 매우 우수한 표면 특성을 가지는 박막을 얻을 수 있었고 특히 특정농도의 젤라틴은 기존의 CIGS 박막의 결정성을 유지시켜 주는 것을 확인하였다. 또한 일정한 첨가제 농도 조건에서 인가전압을 변화시키며 증착한 필름의 CIGS 원소비를 분석함으로서 첨가제를 이용한 전기화학적 전착법에서 인가전압이 박막의 조성비에 미치는 영향을 분석하였다. 첨가제를 이용한 낮은 전압에서의 전착을 통해 우수한 표면 특성을 유지하면서 동시에 희귀원소인 In과 Ga의 증착을 더욱 용이하게 하는 새로운 방법에 대해 고찰하였다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2012년도 제42회 동계 정기 학술대회 초록집
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• pp.349-349
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• 2012

박막형 GaAs 계 III-V 태양전지는 ELO (Epitaxy Lift-off) 기술에 의하여 기판으로부터 분리되어 얻어질 수 있다. 지금까지 이 기술에 대해 개발된 결과에 의하면 박막 III-V 태양전지의 효율이 기존 기판 기반의 태양전지 효율과 비슷한 수준을 얻고 있으며, 기판의 재활용, 플렉서블, 및 신축성 태양전지로의 적용분야 등의 보고들도 발표되고 있어 실리콘 태양전지가 접근하기 힘든 특정한 응용분야로의 가능성을 밝게 해주고 있다. 그러나, 이 ELO방식에 의한 박막형 III-V 태양전지가 실질적으로 상업화 되기 위해서는 생산 수율의 개선 및 기판 재활용 시의 저손실 등 해결해야 할 당면과제들이 놓여 있다. 기판재활용의 가능성을 위해 아직까지 발표된 셀의 크기는 $2{\times}2mm^2$ 이하이며, 보다 넓은 셀에 대하여 기판재활용 방식으로 재생된 효율을 갖는 III-V 박막 태양전지는 보고된 바 없다. 본 연구에서는, $1{\times}1mm^2$, $2{\times}2mm^2$, 그리고 $5{\times}5mm^2$에 대하여 ELO 에 의한 박막 태양전지를 제작해 보고, 보다 넓은 면의 박막 태양전지를 효율적으로 제작하기 위한 방법을 연구하고자 한다. 또한, 이 셀들을 유연한 PDMS transfer에 부착하여 플렉서블 태양전지로의 가능성에 대해서도 기술하고자 한다. 사용된 박막 태양전지 구조는 한국광기술원에서 제작한 22% GaAs 단일 접합 태양전지와 같은 구조로 되어 있으며, 희생층으로는 AlGaAs 층을 사용하였고, ELO을 위한 에칭용 홀 지름은 5, 10, 그리고 $20{\mu}m$에 대하여 조사하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.55-62
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• 2022

페로브스카이트 태양전지는 4차 산업혁명으로 사물인터넷, 가상환경 등의 증가에 따른 전력 수요가 급증하면서 점진적으로 고갈되어가는 석유, 석탄, 천연가스 등의 화석연료를 대체할 태양에너지, 풍력, 수력, 해양에너지, 바이오에너지, 수소에너지 등의 신재생 에너지 분야에서 연구가 활발한 부분이다. 페로브스카이트 태양전지는 페로브스카이트 구조를 가진 유-무기 하이브리드 물질을 사용하는 태양전지 소자로 고효율, 저가의 용액 및 저온 공정으로 기존의 실리콘 태양전지를 대체할 수 있는 장점들이 있다. 기존의 경험적 방법으로 예측한 광흡수층 박막을 최적화하기 위해서 소자 특성 평가를 통해 신뢰도를 검증해야 한다. 그러나 광흡수층 박막 소자 특성 평가 비용이 많이 소요되므로 시험 횟수에 제약이 따른다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 광흡수층 박막 최적화의 보조 수단으로 머신러닝이나 인공지능 모델을 이용하여 명확하고 타당한 모델의 개발과 적용 가능성이 무한하다고 본다. 이 연구에서는 페로브스카이트 태양전지의 광 흡수층 박막 최적화를 추정하기 위하여 서포트 벡터 머신의 선형 커널, 가우시안 커널, 비선형 다항식 커널, 시그모이드 커널의 회귀분석 모델을 비교하여 커널 함수별 정확도 차이를 검증하였다.