전북대학교 노원엽 교수팀(글로벌융합대학 국제이공학부)이 인공지능을 활용해 최적의 조성비를 예측함으로써 에너지변환 효율을 향상시킬 수 있음을 밝힌 연구 성과가 학계에서 주목을 받고 있다.

특히 페로브스카이트 태양전지 제작공정 중 두 가지 물질의 결합을 인공지능을 통해 예측한 연구 결과는 세계적으로 아직 발표된 적이 없는 연구 결과다.

13일 노 교수팀에 따르면 인공지능을 이용해 나노패턴 이산화티타늄(mp-TiO2)과 페닐-C61-부티르산 메틸 에스테르(PCBM)의 중량 백분율(wt%)의 최적 조성비를 예측함으로써 페로브스카이트 태양전지 에너지변환 효율을 향상시킬 수 있다는 연구를 발표했다.

이번 연구는 세계적 저명학술지인 ‘Energy & Environmental Materials’(IF: 15.0)에 게재됐다.

이 연구에 시티 노르하사나 빈티 사니무 석사 연구원, 지번 컨들 박사과정생, 문예총 석사 연구원, 간가사가르 샤르마 가우델 박사과정생 , 유승주 박사과정생 등이 함께했다.

이번 연구를 위해 연구진은 페로브스카이트 태양전지 에너지변환 효율 데이터를 수집하고, 인공지능을 이용해 데이터의 패턴과 관계를 밝혀 내 예측을 진행했다.

이를 통해 에너지변환 효율이 크게 상승할 것을 확인한 뒤 페로브스카이트 태양전지 제작을 진행한 결과, 에너지변환 효율이 32.5% 상승한 것.

노원엽 교수는 “이번 연구는 페로브스카이트 태양전지 공정에 인공지능을 접목한 첫 사례로서, 관련 연구나 산업 분야의 발전에도 좋은 효과가 있을 것으로 기대된다”고 밝혔다.

한편, 연구 책임자인 노원엽 교수는 에너지-AI 융합대학원인력양성사업단장을 맡아 전북대 김용주 교수(한약자원학과), 김세중 교수(화학공학과), 전봉현 교수(건국대학교, 시스템생명공학과), 양화영 박사(UNIST) 등과 함께 인공지능을 활용한 태양전지 에너지변환 효율 향상을 위한 다양한 연구를 진행했다.

/장은성 기자