Research

본 연구실에서는 딥러닝 기술을 레이저 하드닝(Laser Hardening) 공정에 적용하여 공정후의 탄소강 시편 단면의 경도분포를 정확하게 예측하는 모델을 개발한 바 있다. 이 모델은 기존에 본 연구실에서 개발한 탄소 확산 시간 기반의 예측 모델 모다도 더 정확한 예측 결과를 보여 주었다. 앞으로도 딥러닝 기반의 연구 방법을 다양한 레이저 가공 공정에 적용하여 레이저 가공기술의 고도화를 이룰 계획이다.

본 연구실에서는 펨토초 레이저에 의해 유도되는 Laser-Induced Periodic Surface Structures (LIPSS) 및 변형된 LIPSS 패턴들을 사용하여, 금속 표면의 반사율을 제어함으로써 미려한 패턴을 정교하게 제작할 수 있는 표면 패터닝 기술을 개발하였다.  

본 연구에서는 실리콘 태양전지의 광 흡수율을 크게 높일 수 있는 광대역 무반사 코팅 제작기술을 개발하였다. 본 실험실에서 개발한 이중 빔 펄스 레이저 증착 기술을 사용하여 실리콘 표면 위에 유리와 실리콘을 증착하되, 두 소재의 섞는 비율을 특정한 프로파일을 따라서 연속적으로 변하게 함으로써 매우 넓은 파장영역에 대하여 높은 흡수율을 갖는 무반사 코팅을 제작하였다. 왼쪽 위의 그림은 코팅을 입히지 않은 실리콘이 UNIST 라는 글자를 표면에 반사하는 장면과, Linear 프로파일, Southwell 프로파일로 코팅을 증착하였을 때 반사가 거의 일어나지 않음을 대비하여 보여준다. 아래 그림은 전자기 해석을 이용하여 무반사 코팅을 입힌 실리콘 표면에서 실제로 반사가 거의 일어나지 않음을 보여 주었다.