중앙대, 청색 OLED 소자 내 발광층 특성 예측 AI 모델 개발

[캠퍼스人+스토리]
비파괴 방식으로 소자 속 재료 물성 추출 AI 모델

임준섭 중앙대 첨단소재공학과 박사과정생(왼쪽부터), 김재민 중앙대 첨단소재공학과 교수, 이준엽 성균관대 화학공학부 교수/중앙대

김재민 중앙대학교 첨단소재공학과 교수 연구팀이 향후 디스플레이 초격차를 만드는 데 기여할 유기 발광 다이오드(OLED) 소자 개발 AI 모델을 고안했다.

16일 중앙대에 따르면 김 교수팀은 이준엽 성균관대학교 화학공학부 교수 등과 함께한 연구에서 청색 OLED 소자를 분석해 내부 발광층의 핵심적인 물리적 성질을 예측하는 AI 모델을 개발했다.

유기 발광 다이오드(OLED) 소자 개발 AI 모델은 OLED 디스플레이에 사용되는 청색 소자를 설계하는 과정에서 발광체의 물리적 특성을 측정한 데이터베이스가 필요하다. 그러나 데이터베이스를 구축하는 단계에서 시료 제작과 측정 과정이 매우 번거롭다.

연구팀은 OLED 소자를 분석해 내부 소재의 물리적 성질을 추출하는 방법으로 해당 한계를 극복했다. 광물리 이론 기반 최적화 방법을 개발해 삼중합 융합 속도 상수는 99.2%, 삼중항 발광 비율은 99.9% 확률의 예측정확도를 가진 AI 모델을 구현했다.

새 기술은 '과도 전계 발광 소광 곡선'만으로 발광재료 핵심 성능과 성질을 예측할 수 있어 향후 디스플레이 연구 개발은 물론 디스플레이 시장 경쟁력에도 도움이 될 것이란 전망이 나온다.

김 교수는 "이번 연구는 비파괴 방식으로 소자 속 재료 물성을 높은 정확도로 추출할 수 있는 AI 모델을 만들었다는 의의가 있다"며 "우리나라 디스플레이 초격차를 위한 원천 연구를 선도하도록 앞으로도 노력하겠다"고 말했다.