석상일 특훈교수

페로브스카이트 활성층 내 깊은 준위 결함으로 인한 비방사 재결합은 태양전지의 효율 및 안정성 저하를 유발하는 핵심 원인으로 지목되어 왔습니다. 이를 해결하기 위해 안티-솔벤트 드롭렛 증착 공정과 특수 알킬-암모늄 클로라이드 첨가제를 활용한 결정성 제어 기술을 개발했으며, SnO2 기반 전자 수송층(ETL)의 최적화와 계면 엔지니어링을 통해 결함 밀도를 낮추는 연구를 수행했습니다. 이 기술은 고효율 태양광 발전 모듈 개발에 적용되었으며, ㈜프런티어에너지솔루션과의 협력을 통해 차세대 태양전지 상용화를 추진했습니다. 한국화학연구원(KRICT)과 기초연구 및 특허 공동 출원을 진행했고, 한양대학교와도 공동 연구를 수행했습니다. 그 결과 공인 25.73%, 보고 26.08%의 전력변환효율을 달성했으며, 1,000시간 노출 후에도 초기 성능의 93%를 유지하는 안정성을 확보했습니다. 관련 연구 성과는 Nature, Science 등 국제 학술지에 게재되었고 30여 건 이상의 특허로 등록되었습니다. 울산과학기술원에서 개발된 페로브스카이트 태양전지 셀·모듈·시스템 및 전구체 재료 기술은 2016년 8월 ㈜프런티어에너지솔루션으로 기술이전되었습니다. 이 기술은 기초 연구 단계인 TRL 3~4를 거쳐 상용화 추진 단계인 TRL 5~6으로 이행되고 있습니다.

실리콘 단일 접합 태양전지는 이론적 효율 한계가 뚜렷해 이를 극복하기 위한 다중접합 구조 개발의 필요성이 커지고 있습니다. 이에 3성분 자가 조립 단분자막 접촉층(TSN) 기술을 개발하여 계면 결함을 저감시켰으며, 7x7 cm² 규모의 대면적 확장 공정 기술을 확보했습니다. 이 기술은 초고효율 다중접합 태양전지 및 대면적 상용 모듈 생산에 적용되고 있습니다. 사우디 KAUST와 TSN 기술을 공동개발하여 탠덤 셀 분야 세계기록을 달성했으며, 홍콩 중문대학교(선전)와는 계면 재료 공동 개발을, 현대자동차와는 산학 파트너십을 수행했습니다. 그 결과 공기 중 제조 기준 세계 최고 효율인 31.72%(인증 31.36%)를 달성했고, 85도 대기 조건에서 600시간 노출 후에도 성능의 92% 이상을 유지하는 내구성을 확보했습니다. 현재 이 기술은 TRL 5~6 단계로, 대량생산을 위한 TRL 7 이행이 진행되고 있습니다.

전통적인 실험 기반 소재 탐색 방식은 시간과 비용 측면에서 한계가 뚜렷해 데이터 기반 소재 발견 프로세스의 필요성이 대두되었습니다. 이를 해결하기 위해 머신러닝 기반 페로브스카이트 효율 최적화 기술을 개발했으며, AI-Space Solar Initiative 데이터 기반 플랫폼과 연계하여 소재 탐색 및 최적화 과정을 가속화하는 연구를 수행했습니다. 이 기술은 차세대 페로브스카이트 소재 설계와 소재 스크리닝 자동화 플랫폼 구축에 활용되고 있으며, 실험 데이터와 시뮬레이션 결과를 결합한 예측 모델 구축에도 적용되고 있습니다. 독일 프리드리히 알렉산더 대학교 및 헬름홀츠-율리히 연구센터와 머신러닝 기반 효율 향상 및 대기 공정 기술에 대한 공동연구를 수행했으며, 이를 통해 실험실 규모의 공정 조건을 데이터 기반으로 최적화하는 방법론을 확립했습니다. 관련 머신러닝 기반 고효율화 연구 성과는 Science지에 게재되었으며, 이 연구는 개념 증명 및 실험실 검증 단계인 TRL 2~4 수준에서 진행되고 있습니다.