중앙대, 차세대 OLED 소자 설계 기여할 AI 모델 개발

[이데일리 신하영 기자] 중앙대 연구진이 차세대 OLED(유기발광소자) 소재·소자 설계를 가속화하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다.

왼쪽부터 임준섭 박사, 김재민 교수, 이준엽 교수(사진=중앙대)

중앙대는 김재민 첨단소재공학과 교수팀이 이러한 연구 성과를 거뒀다고 22일 밝혔다.

김 교수팀이 수행한 연구는 3세대 OLED 소자 내부 발광층의 핵심 물성(물리적 성질)을 실시간 예측하는 기술이다. 3세대 OLED인 ‘TADF’는 희토류 없이 순수한 유기 분자로 구성되며 최대 100%의 빛 변환 효율과 높은 색 순도를 구현할 수 있어 차세대 발광 소재로 주목받고 있다.

최근 OLED 설계에 AI를 활용하는 시도가 활발히 이어지고 있다. 예측 AI 분야에서는 고차원 정보를 추출, 소자 설계에 활용하는 연구가 보고되고 있다. 그러나 TADF 발광체의 역계간교차(Reverse Intersystem Crossing) 속도는 발광층 박막 샘플을 직접 측정해야만 얻을 수 있다는 한계가 있었다.

연구팀은 AI 기반 예측 모델을 통해 해결책을 제시했다. OLED에 전류를 끊었을 때 빛이 점차 줄어드는 현상을 분석, 전기가 빛으로 변환되는 과정 중 ‘역계간교차’라는 매커니즘에 의해 광변환 속도와 효율이 결정된다는 사실에 주목했다.

연구팀은 광물리 이론 기반의 모델링을 활용해 OLED 발광 특성 데이터베이스를 구축하고, 이를 AI가 학습하도록 했다. 그 결과 정확도 97.9%의 폴라론 재결합 속도를 예측하는 AI 모델을 개발했다.

중앙대는 “기존 OLED 소자 특성 분석 AI 모델의 실용성과 정확도를 동시에 향상시킬 수 있는 새로운 방법을 제시했다는 점에 이번 연구의 의미가 있다”고 설명했다.

이번 연구는 중앙대 김재민 교수 연구팀과 성균관대 화학공학부 이준엽 교수 연구팀이 공동으로 진행했다. 성균관대 임준섭 박사가 제1 저자로, 성균관대 한승원 박사과정생이 공동 저자로 참여했으며 김재민·이준엽 교수가 교신저자를 맡았다. 연구 성과는 재료과학 분야 저명 국제학술지(Materials Horizons)에 게재됐다.

김재민 교수는 “이번 연구의 의의는 OLED 물리 이론 지식과 AI 기술을 융합해 실용성이 높으면서도 고성능의 AI를 개발했다는 것”이라며 “이러한 요소 기술이 쌓여 차세대 디스플레이 개발에 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.