고려대 연구팀, OLED 개발 비용 줄이는 'AI' 개발 성공

미국화학회지 JACS Au 표지논문으로 게재

고려대학교 연구팀이 유기발광다이오드(OLED)에 활용되는 발색분자와 형광분자의 개발 기간 및 비용을 획기적으로 줄일 수 있는 인공지능(AI)을 개발했다.

18일 고려대학교는 박성남 화학과 교수 연구팀이 발색분자와 형광분자 등 다양한 유기분자의 광특성을 빠르게 예측할 수 있는 '딥러닝 분자 분광법'을 개발했다고 밝혔다.

발색분자와 형광분자를 개발하기 위해서는 흡광 파장과 발광 파장, 반치폭, 발광 양자 효율, 흡광 계수 등 광특성을 정확하게 예측해야 한다. 예컨대 OLED용 발광분자의 경우, 색과 밝기부터 선명도, 에너지 전환효율 등 OLED의 광특성을 정확히 정해야 한다.

(자료=고려대)

고려대 연구팀이 개발한 딥러닝 분자 분광법은 기존 방법 대비 예측 시간을 약 6만3000배 줄이면서 흡광 및 발광 파장의 예측 오차는 각각 2.2배 및 1.5배 줄일 수 있는 이점을 제공한다. 이를 사용하면 목적에 따른 광특성을 만족하는 발색분자와 형광분자를 빠르게 찾을 수 있어 개발 시간과 비용을 크게 줄일 수 있다.

연구팀은 문헌에 보고된 수많은 분자의 7가지 광특성을 수집해 3만여 개 데이터로 데이터베이스(DB)를 구축하고, 이를 기반으로 분자구조와 광특성을 효율적으로 학습할 수 있는 딥러닝 분자 분광법을 개발했다.

왼쪽부터 한민희 연구원, 정준영 연구교수, 박성남 교수. (사진=고려대)

한편, 이번 연구는 교육부·한국연구재단이 추진하는 이공분야 대학중점연구소지원사업의 지원으로 수행됐으며, 국제학술지 미국화학회지(American Chemical Society) JACS Au에 3월 18일자(한국시간) 표지논문으로 게재됐다. 정준영 연구교수와 한민희 석박사통합과정생이 제1저자로, 박성남 교수가 교신저자로 참여했다.