• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.918-925
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• 2021

페로브스카이트 태양전지는 기존의 실리콘 태양전지를 대체하는 차세대 태양전지로서, 페로브스카이트 구조를 가진 유-무기 하이브리드 물질을 광 활성층으로 사용하는 태양전지 소자로 고효율, 저가의 용액 공정 및 저온 공정에 유리한 장점들을 가지고 있으며 지난 10년간 빠른 효율 향상을 보여주었다. 이러한 페로브스카이트 태양전지의 상용화 과정에서 대면적 코팅 방법에 대해서 연구개발이 진행되어야 한다. 대면적 페로브스카이트 태양전지 대면적 코팅 방법 중 하나로 슬롯-다이 코팅방법에 대해서 연구 진행하였다. 메니스커스를 이용하여 기판 위를 지나가며 용액을 코팅하는 방법으로 3D printer에 메니스커스를 장착하여 코팅을 할 수 있도록 하였다. 코팅 시 작용하는 변수로는 bed 온도, coating speed, N₂ blowing간격, N₂ blowing 높이, N₂ blowing세기등이 있으며 이를 조절하여 페로브스카이트 흡수층을 제작 진행하였으며, 대면적 소자 제작을 위한 코팅 조건을 최적화 하였다.

• 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.