Deep learning &
Organic Photonics
Group

Prof. Jae-Min Kim

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 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.

Recent News

2024_IMID_UDC Award

Dong Jin Shin won UDC Innovative Research Award! (2024-08-23)

Key Requirements of Sensitizer for Efficient Phosphor-Sensitized Fluorescence: Energetic Landscape Generated by Sensitizer and Emitting Dopant

Dong Jin Shin, Junseop Lim, Jae-Min Kim*, Jun Yeob Lee*

Coming soon in a journal 🙂

DLOPL at IMID 2024 (2024-08-22)

IMID 2024 참가!

DLOPL at IMID 2024!

Our work was reported in the press and CAU News. (2024-08-23)

이경형 연구원의 연구가 CAU News와 언론에 보도되었습니다. 
Kyung Hyung Lee’s work was reported in the press and CAU News!

[중앙대 김재민 교수팀, ‘청색 인광 OLED 수명 향상 메커니즘’ 규명]

Role of tailoring exciplex-forming cohosts in the longevity of blue phosphorescent organic light-emitting diodes

CAU News / 스마트경제 / E동아 / 한국대학신문 / 이뉴스투데이 / 베리타스알파 / 와이드경제 / 뉴시스 / 매일일보 / 대학저널 / 뉴스프리존

Manuscript has been published in Advanced Functional Materials. (2024-08-07)

이경형 연구원의 연구가 Advanced Functional Materials 에 게재되었습니다. 축하합니다!

Role of tailoring exciplex-forming cohosts in the longevity of blue phosphorescent organic light-emitting diodes

Kyung Hyung Lee, Unhyeok Jo, Jae-Min Kim*, and Jun Yeob Lee*

Advanced Functional Materials, 2402963 (2024) (IF=18.5 / JCR ranking 4.1%)

https://doi.org/10.1002/adfm.202402963 (Link) (View)

Junseop Lim gave a talk at SID 2024. (2024-05-17)

임준섭 연구원 (박사과정)이 SID 2024 학회에서 구두 발표를 하였습니다. 

Prediction of triplet harvesting ability in blue fluorescent organic light-emitting diodes using deep learning

Junseop LimJae-Min Kim*, and Jun Yeob Lee*

Advanced Materials, 2312774 (2024)  (IF=29.4 / JCR ranking 2.2%)

https://doi.org/10.1002/adma.202312774 (Link) (View)

Our work was reported in the press and CAU News. (2024-05-16)

임준섭 연구원 (박사과정)의 연구가 CAU News와 언론에 보도되었습니다. 
Junseop Lim’s work was reported in the press and CAU News!

[중앙대-성균관대 공동연구팀, 청색 OLED 소자 내부 발광층 특성 예측 초고성능 AI 모델 개발]

Prediction of triplet harvesting ability in blue fluorescent organic light-emitting diodes using deep learning

CAU News / 아시아경제 / 베타뉴스 / 매일일보 / 베리타스알파 / 아시아투데이 / 연합뉴스

Manuscript has been accepted in Science China Materials. (2024-04-26)

조운혁 연구원 (박사과정)의 연구가 Science China Materials 에 게재 승인되었습니다. 축하합니다!

Tetradentate Pt(II) Complex as a Singlet Exciton Sensitizing Host for Highly Efficient Green Fluorescent Organic Light-emitting Diodes

Unhyeok Jo, Seung Chan Kim, Chan Hee Ryu, Kang Mun Lee, Jae-Min Kim*, and Jun Yeob Lee*

Science China Materials, accepted (2024) (IF=8.1)

Manuscript has been published in Advanced Materials. (2024-04-19)

임준섭 연구원 (박사과정)의 AI 연구가 Advanced Materials 에 게재 승인되었습니다. 축하합니다!

 

Deep learning prediction of triplet–triplet annihilation parameters in blue fluorescent organic light-emitting diodes

 

Junseop Lim, Jae-Min Kim*, and Jun Yeob Lee*

 

Advanced Materials, 2312774 (2024)  (IF=29.4 / JCR ranking 2.2%)

https://doi.org/10.1002/adma.202312774 (Link) (View)

Manuscript has been published in Chemical Engineering Journal. (2024-03-09)

중앙대학교, 홍익대학교, 성균관대학교, 삼성디스플레이가 수행한 공동연구가 Chemical Engineering Journal 에 게재되었습니다.
모두 고생 많으셨습니다.

Highly Efficient White Organic Light-Emitting Diodes Utilizing Intermolecular Interaction Based on Molecular Geometry between Host and Deep Blue Pt(II) Complex

Hyewon Nam, Ki Ju Kim, Soo-Byung Ko, Sunwoo Kang, Dong Jin Shin, Jae-Min Kim, Jun Yeob Lee, Taekyung Kim*

Chemical Engineering Journal, 487, 150294 (2024) (IF=15.1 / JCR ranking 3.2%)

https://doi.org/10.1016/j.cej.2024.150294 (Link) (View)

Patent has been granted. (2024-02-28)

인공지능을 활용한 OLED 분석에 대한 장치, 방법 특허가 최종 등록되었습니다. 

일시: 2024년 2월 28일

발명의 명칭: 머신러닝 기반의 유기 발광 다이오드(OLED) 소자 내부 전하 거동 분석 장치 및 방법

Prof. Jae-Min Kim gave a seminar at Samsung. (2024-01-10)

교수님께서 삼성종합기술원에서 세미나를 하셨습니다. 

일시: 2024년 1월 10일 10:00~

제목: Discovery of Host Materials in OLEDs Accelerated by Data-driven Machine Intelligence

2023 1st Year-end Workshop (2023-12-09)

2023년 1년을 정리하는 워크샵을 진행하였습니다. 

모두 올 한해 고생 많았습니다!

Paper has been published in Advanced Optical Materials. (2023-08-18)

이경형 연구원 (박사과정)의 논문이 Advanced Optical Materials에 게재되었습니다.
축하합니다!

Rational Quantification of Recombination Pathways of Phosphorescent Organic Light-Emitting Diodes

Kyung Hyung Lee, Jae-Min Kim*, and Jun Yeob Lee*

Advanced Optical Materials (IF=9.0 / JCR ranking 9.5%)

https://doi.org/10.1002/adom.202301358

Paper has been published in Advanced Functional Materials. (2023-08-07)

삼성종합기술원과의 공동연구가 Advanced Functional Materials에 게재되었습니다. 모두 고생 많으셨습니다!

Rational ligand design of heteroleptic iridium (III) complexes toward nearly perfect horizontal dipole orientation for highly

efficient red-emitting phosphorescent organic light-emitting diodes

Sangdong Kim†, Jae-Min Kim†, Jongwon Choi†, Myungsun Sim, Yasushi Koishikawa, Yong-Suk Cho, Sungjun Kim,

Seung-Yeon Kwak, Aram Jeon, Ohyun Kwon*, Duck-Hyung Lee, Jun Yeob Lee*, and Byungki Choi* 

 

Co-work with Samsung Advanced Institute of Technology (삼성종합기술원)

Advanced Functional Materials (IF=19.0 / JCR ranking 4.2%)

https://doi.org/10.1002/adfm.202214233

Paper has been published in Advanced Optical Materials. (2023-06-01)

임준섭 연구원 (박사과정)의 논문이 Advanced Optical Materials에 게재되었습니다.
축하합니다!

Enhancement of Förster energy transfer via horizontal orientation of sensitizer molecule in hyper-fluorescent 

organic light-emitting diodes

Junseop Lim, Kyu Young Hwang, Seung-Yeon Kwak, Jae-Min Kim*, and Jun Yeob Lee*

Advanced Optical Materials (IF=10.050 / JCR ranking 8.42%)

https://doi.org/10.1002/adom.202300672 

Paper has been published in Advanced Materials. (2023-02-14)

딥러닝-OLED 융합 연구에 대한 논문이 Advanced Material에 게재되었습니다.

본 연구에서는 exciton과 polaron이 혼합된 OLED 전기발광 중 polaron 재결합 거동을 추출하는 AI모델을 구축하였습니다. 광물리학 기반의 데이터 및 신경망 최적화를 통해 예측 정확도 약 95%의 고성능 AI 모델을 개발하였고 이를 실제 OLED 분석에 활용하여 검증하였습니다. 

Extracting polaron recombination from electroluminescence in organic light-emitting diodes by artificial intelligence

Jae-Min Kim, Kyung Hyung Lee, and Jun Yeob Lee*

Advanced Materials (IF=32.086 / JCR ranking 2.12%)

https://doi.org/10.1002/adma.202209953

Paper has been published in Trends in Chemistry. (2023-02-07)

Tetradentate Pt complex에 대한 리뷰논문이 Trends in Chemistry에 게재되었습니다.

바쁜 일정에도 논문에 참여해주신 SAIT 전순옥 전문님, 가천대 홍완표 교수님, 이준엽 교수님, 그리고 정기운, Jixin 연구원 모두 고생 많으셨습니다!

Tetradentate Pt complexes for organic light-emitting diodes

Jae-Min Kim+, Kiun Cheong+, Jixin Jiang+, Soon Ok Jeon*, Wan Pyo Hong*, Jun Yeob Lee*

Trends in Chemistry (IF=22.448 / JCR ranking 4.75%)

https://doi.org/10.1016/j.trechm.2023.01.004