DEEP LEARNING & ORGANICS PHOTONICS GROUP
Chung-Ang Univ.
Deep Learnig & Organic Photonics Group.
About DLOPL
Welcome to the Deep Learning & Organic Photonics Group (DLOPL),
Department of Advanced Materials Engineering at Chung-Ang University.
Deep Learning & Organic Photonics Laboratory, which is based in the Department of Advanced Materials Engineering at Chung-Ang University, extends the understanding of organic optoelectronic materials and devices based on artificial intelligence, simulation, and big data technologies. By combining expertise in organic chemistry, semiconductor physics, organic semiconductors, and optical physics, we quantitatively investigate the essential properties of organic optoelectronic materials, such as density of state, charge trap coefficient, and exciton dynamics. Through this fundamental understanding, we establish various applied physics modeling such as optical/theoretical maximum EQE simulation, impedance modeling, transient PL/EL modeling, drift-diffusion modeling, and device degradation modeling, which provides a deep understanding of the electro-optical behavior and lifetime characteristics of OLEDs. In addition, we are interested in developing AI models with analytical capabilities that exceed human limitations by combining our domain knowledge with cutting-edge deep learning algorithms. We also have an interest in the development of molecule-generating AI that discovers new organic optoelectronic materials with the goal direction for a fully automated intellectual R&D process.
중앙대학교 첨단소재공학과 인공지능 유기광전자 (Deep Learnig & Organic Photonics Group: DLOPL) 연구실 방문을 환영합니다.
중앙대학교 첨단소재공학과에 위치한 인공지능 유기광전자 연구실은 인공지능, 시뮬레이션, 빅데이터를 기반으로 유기광전자 소재와 소자를 이해하고 설계합니다. 유기화학, 반도체물리, 유기반도체, 광물리학을 융합하여 유기광전자 소재의 상태함수밀도(density of state), 전하트랩특성 (trap coefficient), 여기자 거동 (exciton dynamics) 등 본질 물성을 정량적으로 분석합니다. 이를 통해 광학/이론최대효율 시뮬레이션 (optical simulation), 임피던스 모델링, Transient PL/EL 모델링, 표동-확산 (drift-diffusion) 모델링, 소자 열화 (degradation) 모델링 등 다양한 응용물리 모델링을 구축하여 유기발광소자(OLED)의 전기광학적 거동 및 수명 특성을 깊이 이해합니다. 또한, 디스플레이와 유기광전자 도메인 지식과 첨단 인공지능 알고리즘을 융합하여 인간의 한계를 뛰어넘는 분석력을 가진 AI 모델 개발, 다양한 목적으로 타겟팅된 유기광전자 소재를 신규 발굴하는 분자 생성 AI 개발에 관심을 가지고 연구를 수행하고 있습니다.
