• 제목/요약/키워드: Inorganic-Organic Hybrid Material

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머신러닝 기반 페로브스카이트 태양전지 광흡수층 박막 최적화를 위한 연구 (A Study on Optimization of Perovskite Solar Cell Light Absorption Layer Thin Film Based on Machine Learning)

  • 하재준;이준혁;오주영;이동근
    • 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.

소형위성용 태양전지 개발 동향 및 발전 방향 (Development trends of Solar cell technologies for Small satellite)

  • 최준희
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권5호
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    • pp.310-316
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    • 2021
  • 기존의 인공위성은 다기능·높은 성능을 가진 대형위성을 국가 단위에서 운용하는 것이 일반적이었으나 최근의 전기·전자 및 광학 기술의 경량 소형화 발전에 따라 점차 소형위성이 주목받고 있다. 크기와 무게가 감소됨에 따라 적은 비용으로 개발 및 발사가 가능하여 위성 개발에 진입장벽이 낮아지고 있으나, 인공위성의 전력공급에 필수적인 태양전지 패널의 경우 태양광에 효율적으로 노출되기 위해 넓은 표면적이 필요하여 소형화 및 경량화가 제한적이다. 우주용 태양전지는 우주선과 태양열, 온도와 같은 다양한 우주환경을 고려하여 제작되어야하고, 부피를 최적화하기 위해 전개 매커니즘을 적용하며 경량화 및 고효율화를 위하여 태양전지 셀의 구조적 재료적인 연구개발이 필요하다. 현재 태양전지 패널로 개발되어 운용되고 있는 제품들은 고효율화를 위하여 주로 InGaP/GaAs/Ge 소재의 3중구조를 적용하고 있다. 최근에는 초고효율 다층구조 태양전지를 위하여 4중접합 이상의 구조가 연구되고 있으며, 나아가 소재적으로 경량화에 유리한 유연박막 태양전지, 유기 및 유무기 하이브리드 태양전지 등이 차세대 소형위성용 태양전지로 주목받고 있다.