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전세계 과학자들은 미래의 태양 전지판을 만들기 위한 보다 향상되고 효율적인 재료를 찾고자 노력해 오고 있다. 그렇지만, 그 과정은 일반적으로 느리고 시간도 오래 걸린다는 문제점이 있다. 연구자들은 일반적으로 서로 다른 재료로 이루어진 다층으로 된 실험실 시료를 만들어 광범위한 실험을 해야 하기 때문이다. 미국 과학자들이 비용이 많이 들고 시간 소모적인 현재의 제작 및 시험 과정을 거치지 않고, 보다 다양하고 광범위하게 신속히 검색할 수 있는 방법을 개발했다고 보고했다. 관련 연구는 Journal에 게제되었다 ( DOI: 10.1016/j.joule.2017.10.001 ). 연구팀이 개발한 새로운 프로세스는 새로운 공식을 검색하는 속도를 높여주었을 뿐 아니라, 그들의 성능 예측에 더욱 정확한 작업을 수행할 수 있게 해 주었다고 주장했다. 전통적인 방법은 종종 특수 시료를 만들어야 하지만, 실제로 사용되는 전지와 다를 뿐 아니라 태양 전지의 특성을 완벽하게 표현해 내지 못한다는 문제점이 있었다. 논문의 주저자인 Tonio Buonassisi 박사는 ldquo;역사적으로 새로운 재료의 개발 속도는 일반적으로 10-25년이 걸릴 정도로 느렸다 rdquo;라고 말한다.프로세스가 느린 이유는 초기 단계의 프로토 타입 장치의 문제를 해결하는 시간이 오래 걸렸기 때문이라고 연구팀은 설명한다. 특성화를 수행하는데 수 주 또는 수 개월이 걸려서 측정 결과는 문제의 근본 원인을 파악하는데 필요한 민감성을 가지지 못한다 rdquo;고 말했다. 따라서 Buonassisi박사는 '새로운 재료 개발의 속도를 가속화 하기 위해서는 초기 단계의 재료 및 프로토 타입 장치 문제를 보다 빠르고 정확하게 해결할 방법을 찾아내야 한다 rdquo;라고 말했다. 연구팀은 재료 자체의 물리적 특성에 대한 컴퓨터 모델링과 함께, 비교적 간단한 실험실 테스트와 재료 자체에 대한 추가 모델링과 베이지안 추론으로 알려진 통계 방법을 기초로 제안된 재료를 정확하고 신속하게 평가할 수 있는 일련의 도구를 개발한 것이라고 설명했다. 연구팀이 개발한 시스템은 단순한 테스트 장치를 제작한 다음, 다양한 조명 레벨 및 다양한 전압에서 전류 출력을 측정한 것으로, 조건이 달라짐에 따라 어떻게 성능이 달라지는지를 정확히 측정한다. 이렇게 얻은 값들은 통계 모델을 구체화하는데 사용되어진다. 이를 통해 어떤 재료와 인터페이스 변수들의 조합이 연구진의 측정 세트에 가장 잘 맞는지 알아내야 한다고 설명했다. Baonassisi 박사는 기본적인 방법론은 태양 전지 뿐만 아니라 다양한 종류의 재료 평가에도 적용할 수 있다고 말했다. 실제로 실험 측정 결과를 출력하기 위해 컴퓨터 모델을 사용하는 모든 시스템에 적용될 수 있다고 주장했다. 예를 들어, 이번에 개발한 접근법은 배터리, 열전 소자 또는 컴포지트와 같은 복잡한 재료 스택의 경우에도 성능을 제한할 수있는 재료 또는 인터페이스 특성을 파악하는데 탁월하다고 덧붙였다. |