KR102256028B1 - 전자 장치 및 이의 디스플레이 패널의 소모 전력 분석 방법 - Google Patents

전자 장치 및 이의 디스플레이 패널의 소모 전력 분석 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102256028B1
KR102256028B1 KR1020190130709A KR20190130709A KR102256028B1 KR 102256028 B1 KR102256028 B1 KR 102256028B1 KR 1020190130709 A KR1020190130709 A KR 1020190130709A KR 20190130709 A KR20190130709 A KR 20190130709A KR 102256028 B1 KR102256028 B1 KR 102256028B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
power consumption
display panel
current
pixels
image
Prior art date
Application number
KR1020190130709A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20210047086A (ko
Inventor
김영진
김창식
임성근
이기탁
Original Assignee
아주대학교산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 아주대학교산학협력단 filed Critical 아주대학교산학협력단
Priority to KR1020190130709A priority Critical patent/KR102256028B1/ko
Publication of KR20210047086A publication Critical patent/KR20210047086A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102256028B1 publication Critical patent/KR102256028B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R22/00—Arrangements for measuring time integral of electric power or current, e.g. electricity meters
    • G01R22/06—Arrangements for measuring time integral of electric power or current, e.g. electricity meters by electronic methods
    • G01R22/10—Arrangements for measuring time integral of electric power or current, e.g. electricity meters by electronic methods using digital techniques
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09G—ARRANGEMENTS OR CIRCUITS FOR CONTROL OF INDICATING DEVICES USING STATIC MEANS TO PRESENT VARIABLE INFORMATION
    • G09G2330/00—Aspects of power supply; Aspects of display protection and defect management
    • G09G2330/02—Details of power systems and of start or stop of display operation
    • G09G2330/021—Power management, e.g. power saving
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09G—ARRANGEMENTS OR CIRCUITS FOR CONTROL OF INDICATING DEVICES USING STATIC MEANS TO PRESENT VARIABLE INFORMATION
    • G09G3/00—Control arrangements or circuits, of interest only in connection with visual indicators other than cathode-ray tubes
    • G09G3/20—Control arrangements or circuits, of interest only in connection with visual indicators other than cathode-ray tubes for presentation of an assembly of a number of characters, e.g. a page, by composing the assembly by combination of individual elements arranged in a matrix no fixed position being assigned to or needed to be assigned to the individual characters or partial characters
    • G09G3/22—Control arrangements or circuits, of interest only in connection with visual indicators other than cathode-ray tubes for presentation of an assembly of a number of characters, e.g. a page, by composing the assembly by combination of individual elements arranged in a matrix no fixed position being assigned to or needed to be assigned to the individual characters or partial characters using controlled light sources
    • G09G3/30—Control arrangements or circuits, of interest only in connection with visual indicators other than cathode-ray tubes for presentation of an assembly of a number of characters, e.g. a page, by composing the assembly by combination of individual elements arranged in a matrix no fixed position being assigned to or needed to be assigned to the individual characters or partial characters using controlled light sources using electroluminescent panels
    • G09G3/32—Control arrangements or circuits, of interest only in connection with visual indicators other than cathode-ray tubes for presentation of an assembly of a number of characters, e.g. a page, by composing the assembly by combination of individual elements arranged in a matrix no fixed position being assigned to or needed to be assigned to the individual characters or partial characters using controlled light sources using electroluminescent panels semiconductive, e.g. using light-emitting diodes [LED]
    • G09G3/3208—Control arrangements or circuits, of interest only in connection with visual indicators other than cathode-ray tubes for presentation of an assembly of a number of characters, e.g. a page, by composing the assembly by combination of individual elements arranged in a matrix no fixed position being assigned to or needed to be assigned to the individual characters or partial characters using controlled light sources using electroluminescent panels semiconductive, e.g. using light-emitting diodes [LED] organic, e.g. using organic light-emitting diodes [OLED]
    • G09G3/3225—Control arrangements or circuits, of interest only in connection with visual indicators other than cathode-ray tubes for presentation of an assembly of a number of characters, e.g. a page, by composing the assembly by combination of individual elements arranged in a matrix no fixed position being assigned to or needed to be assigned to the individual characters or partial characters using controlled light sources using electroluminescent panels semiconductive, e.g. using light-emitting diodes [LED] organic, e.g. using organic light-emitting diodes [OLED] using an active matrix

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Control Of Indicators Other Than Cathode Ray Tubes (AREA)
  • Control Of El Displays (AREA)

Abstract

본 개시의 기술적 사상에 의한 일 양태에 따르면, 디스플레이 패널의 소모 전력을 분석하는 방법으로, 디스플레이 패널에 표시되는 이미지 데이터에 포함된 적어도 하나의 이미지에 대하여 다운샘플링을 수행하는 단계와, 디스플레이 패널에 포함된 서브 픽셀들 간의 전류 의존 관계를 고려하여 디스플레이 패널의 소모 전력 모델을 생성하는 단계, 및 디스플레이 패널의 소모 전력 모델을 이용하여, 다운샘플링된 적어도 하나의 이미지에 기초한 디스플레이 패널의 소모 전력을 계산하는 단계를 포함하는 방법이 개시된다.

Description

전자 장치 및 이의 디스플레이 패널의 소모 전력 분석 방법{ELECTRONIC DEVICE AND METHOD FOR ANALYZING POWER COMSUMPTION FOR DISPLAY PANEL THEREOF}
본 개시(disclosure)의 기술적 사상은 전자 장치 및 이의 디스플레이 패널의 소모 전력 분석 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 높은 정확도를 유지하면서 실시간으로 디스플레이 패널의 전력 소모량을 분석할 수 있는 전자 장치 및 이의 디스플레이 패널의 소모 전력 분석 방법에 관한 것이다.
AMOLED (Active Matrix Organic Light Emitting Diode) 디스플레이가 탑재된 모바일 기기는 인터넷, 게임 등을 하는 데 사용되면서 많은 전력 소모가 발생하지만, 정해진 배터리 용량만을 사용해야 한다는 한계로 인해 전력 절감에 대한 필요성이 증가하고 있다. 특히, 모바일 기기의 전력 소모량에서 AMOLED 디스플레이가 차지하는 비중이 점점 커지고 있어, 모바일 기기 내부에서 실시간으로 AMOLED 디스플레이의 전력 소모량을 정확하게 예측하고 관리할 수 있는 전력 모델의 필요성이 커지고 있다.
AMOLED 디스플레이 패널에서는 표시되는 콘텐츠의 픽셀 구성이 전력 소모에 영향을 미친다. 특히, AMOLED 디스플레이에서 R, G, B 서브 픽셀은 공통된 전원을 사용하고 있으므로 서브 픽셀 간의 의존성을 반드시 고려해줘야 정확한 전력 추정이 가능하다. 따라서, 서브 픽셀 간의 의존성을 고려한 다양한 AMOLED 디스플레이 패널의 소모 전력 분석 모델(이하 전력 모델이라 칭함)이 연구되고 있다.
다양한 전력 모델들 중 Hong 모델(Hong et al., 3 Channel Dependency-Based Power Model for Mobile AMOLED Displays)은 R, G, B 3채널 간에 존재하는 모든 의존성을 고려하여 정확도를 개선한 모델이다. Hong 모델은 현존하는 전력 모델 중 가장 정확도가 높으며, 검정 화면 출력 시 나타나는 전력 소모와 각각 R, G, B 픽셀(pixel)을 변화시킨 이미지들을 출력 시 나타나는 전력 소모를 바탕으로 AMOLED 디스플레이 패널에서 소모되는 전력을 분석하였다. Hong 모델은 다음과 같은 수학식 1 및 2를 통해 설명할 수 있다.
Figure 112019107283702-pat00001
Figure 112019107283702-pat00002
여기서, i는 디스플레이 패널 내 임의의 픽셀을 의미할 수 있고, n은 디스플레이 패널 내 픽셀의 총 개수를 의미할 수 있다. f(Ri), h(Gi) 및 k(Bi)는 각각 R, G 및 B 서브 픽셀의 소모 전류 함수이며, CIpanel은 정적일 때, 즉, 검정 화면에서 측정된 패널의 소모 전류를 의미한다. D2(Ri , Gi , Bi)는 2개의 채널인 R-G, R-B, G-B 간의 보다 정확한 의존성을 고려한 2채널 의존성 전류 보상항이고, D3(Ri , Gi , Bi)는 R-G-B 간의 의존성을 고려한 3채널 의존성 전류 보상항이다.
Hong 모델을 이용하면 AMOLED 디스플레이 패널이 소모하고 있는 전력을 높은 정확도로 추정할 수 있다. 이 전력 모델을 이용하여 AMOLED 디스플레이가 차지하는 전력 소모를 줄이기 위한 방법인 동적 전압 가변 기법(Dynamic Voltage Scaling, DVS)을 수행하거나 실제 배터리 모델의 계산에 사용하여 배터리 잔량을 예측할 수 있는 등 폭넓게 활용될 수 있다.
단, Hong 모델은 R, G, B 3채널의 의존성을 모두 고려한 모델로서 높은 정확도를 보이지만, 그만큼 높은 계산 복잡도로 인해 모바일 기기에서 이미지 당 2.96초의 느린 연산 시간을 보인다. 그로 인해, Hong 모델을 이용하여서는, 모바일 기기에서 실시간으로 소모 전력을 분석할 수 없다는 한계가 있다. 따라서, 실시간으로 소모 전력을 분석함으로써 DVS, 배터리 잔량 예측 등 다양한 응용을 가능하게 하기 위해서는 새로운 방법이 필요하다 할 수 있다.
본 개시의 기술적 사상에 따른 전자 장치 및 이의 디스플레이 패널의 소모 전력 분석 방법이 이루고자 하는 기술적 과제는, 높은 정확도를 유지하면서 전력 모델을 이용하여 실시간으로 디스플레이부의 소모 전력을 분석할 수 있도록 하는데 있다.
본 개시의 기술적 사상에 따른 전자 장치 및 이의 디스플레이 패널의 소모 전력 분석 방법이 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제는 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 개시의 기술적 사상에 의한 일 양태에 따르면, 디스플레이 패널의 소모 전력을 분석하는 방법으로, 상기 디스플레이 패널에 표시되는 이미지 데이터에 포함된 적어도 하나의 이미지에 대하여 다운샘플링을 수행하는 단계; 상기 디스플레이 패널에 포함된 서브 픽셀들 간의 전류 의존 관계를 고려하여 상기 디스플레이 패널의 소모 전력 모델을 생성하는 단계; 및 상기 디스플레이 패널의 소모 전력 모델을 이용하여, 상기 다운샘플링된 적어도 하나의 이미지에 기초한 상기 디스플레이 패널의 소모 전력을 계산하는 단계;를 포함하는 방법이 개시된다.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 디스플레이 패널의 소모 전력 모델은, 상기 디스플레이 패널의 전류와 상기 디스플레이 패널의 전압의 곱으로 표현되고, 상기 디스플레이 패널의 전류는, 제1 내지 제3 서브 픽셀들 각각의 전류-이하 '채널 독립 전류'라 칭함-에, 상기 제1 내지 제3 서브 픽셀들 중 두 개의 서브 픽셀들 간의 의존 관계에 따른 전류-이하 '2채널 전류 의존 관계'라 칭함-를 차감하고, 상기 제1 내지 제3 서브 픽셀들 간의 의존 관계에 따른 전류-이하 '3채널 전류 의존 관계'라 칭함-를 가산하며, 상기 디스플레이 패널의 고정 전류를 가산하는 것으로 표현될 수 있다.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 2채널 전류 의존 관계는, 상기 두 개의 서브 픽셀들 중 어느 하나의 서브 픽셀에 관한 제1 다항식으로 표현될 수 있고, 상기 제1 다항식은, 5차 미만의 다항식일 수 있다.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 제1 다항식의 최대 차수는 3차일 수 있다.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 3채널 전류 의존 관계는, 상기 제1 내지 제3 서브 픽셀들 중 어느 하나의 서브 픽셀에 관한 제2 다항식으로 표현될 수 있고, 상기 제2 다항식은 5차 미만의 다항식일 수 있다.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 제2 다항식의 최대 차수는 3차일 수 있다.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 디스플레이 패널의 소모 전력을 계산하는 단계는, 상기 다운샘플링된 적어도 하나의 이미지의 복수의 픽셀들 중 적어도 둘 이상의 픽셀들에 관하여 상기 채널 독립 전류, 상기 2채널 전류 의존 관계 및 상기 3채널 전류 의존 관계 중 어느 하나를 병렬적으로 계산할 수 있다.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 디스플레이 패널의 소모 전력을 계산하는 단계는, 상기 다운샘플링된 적어도 하나의 이미지의 복수의 픽셀들 각각에 관하여 상기 채널 독립 전류, 상기 2채널 전류 의존 관계 및 상기 3채널 전류 의존 관계 중 적어도 둘 이상을 분할하여 병렬적으로 계산할 수 있다.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 이미지에 대하여 다운샘플링을 수행하는 단계는, 상기 적어도 하나의 이미지의 인접 픽셀들을 그룹화하여 다운샘플링하는 단계를 포함할 수 있다.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 이미지의 인접 픽셀들을 그룹화하여 다운샘플링하는 단계는, 각 그룹 내 인접 픽셀들의 평균값을 산출하거나, 각 그룹 내 인접 픽셀들 중 대표 픽셀을 선택하여 다운샘플링할 수 있다.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 디스플레이 패널의 소모 전력을 계산하는 단계는, 상기 다운샘플링된 적어도 하나의 이미지를 소정 개수의 영역으로 분할하는 단계; 상기 분할 영역들 각각의 서브 픽셀들의 평균값을 기초로 룩업 테이블의 인덱스 값들을 결정하는 단계; 상기 룩업 테이블의 인덱스 값들을 기초로 상기 룩업 테이블에 접근하여 상기 분할 영역들에 대한 소모 전력을 획득하는 단계; 및 상기 분할 영역들에 대한 소모 전력을 기초로 상기 디스플레이 패널의 소모 전력을 계산하는 단계;를 포함할 수 있다.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 룩업 테이블은, 상기 디스플레이 패널의 소모 전력 모델을 기초로 상기 분할 영역들의 소모 전력을 미리 계산한 값을 저장할 수 있다.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 룩업 테이블의 인덱스 값들을 결정하는 단계는, 상기 분할 영역들 각각의 서브 픽셀들의 평균값을 소정의 정수로 나눠 해싱(hashing)하는 단계; 및 상기 해싱 결과를 기초로 상기 룩업 테이블의 인덱스 값들을 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 개시의 기술적 사상에 의한 다른 양태에 따르면, 디스플레이 패널; 및 디스플레이 패널을 제어하는 제어부;를 포함하고, 상기 제어부는, 상기 디스플레이 패널에 표시되는 이미지 데이터에 포함된 적어도 하나의 이미지에 대하여 다운샘플링을 수행하는 다운샘플링부; 상기 디스플레이 패널에 포함된 서브 픽셀들 간의 전류 의존 관계를 고려하여 상기 디스플레이 패널의 소모 전력 모델을 생성하는 소모 전력 모델 생성부; 및 상기 디스플레이 패널의 소모 전력 모델을 이용하여, 상기 다운샘플링된 적어도 하나의 이미지에 기초한 상기 디스플레이 패널의 소모 전력을 계산하는 소모 전력 산출부;를 포함하는 전자 장치가 개시된다.
본 개시의 기술적 사상에 의한 실시예들에 따른 전자 장치 및 이의 디스플레이 패널의 소모 전력 분석 방법은, 높은 정확도를 유지하면서 전력 모델을 이용하여 실시간으로 디스플레이 패널의 소모 전력을 분석할 수 있고, 이에 기초하여 전력 소모를 줄이기 위한 방법인 동적 전압 가변 기법을 적용하거나 실제 배터리 모델의 계산에 사용하여 배터리 잔량을 예측할 수 있는 등에 활용될 수 있는 효과가 있다.
본 개시의 기술적 사상에 따른 전자 장치 및 이의 디스플레이 패널의 소모 전력 분석 방법이 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 개시에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 간단한 설명이 제공된다.
도 1은 본 개시의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따른 전자 장치의 일부 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 본 개시의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따른 제어부의 일부 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 3은 본 개시의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따른 전자 장치의 디스플레이부의 소모 전력을 분석하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4a는 본 개시의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따라 이미지의 다운샘플링 및 룩업 테이블을 이용하여 디스플레이부의 소모 전력 분석을 구현하기 위한 전력 모델의 알고리즘의 일 실시예를 나타낸 표이다.
도 4b는 본 개시의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따라 이미지의 다운샘플링, 복수의 스레드 및 NEON 명령어를 이용하여 디스플레이부의 소모 전력의 분석을 구현하기 위한 전력 모델의 알고리즘의 일 실시예를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 개시의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따라, 명령어 수준의 병렬화에 기초하여 디스플레이부의 소모 전력을 분석하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 개시의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따라, 스레드 수준의 병렬화에 기초하여 디스플레이부의 소모 전력을 분석하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7a는 본 개시의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따라, 계산의 복잡도를 최소화하기 위해 전력 모델의 2채널 의존성 전류 보상항 및 3채널 의존성 전류 보상항의 다항식 차수를 제한하여 디스플레이부의 소모 전력을 분석하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7b는 본 개시의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따라, 계산의 복잡도를 최소화하기 위해 전력 모델의 2채널 의존성 전류 보상항 및 3채널 의존성 전류 보상항의 다항식 차수를 제한하여 디스플레이부의 소모 전력을 분석하기 위한 방법에 따른 효과를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 개시의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따라, 분할된 이미지로 룩업 테이블을 활용하여 디스플레이부의 소모 전력을 분석하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 개시의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따른 전자 장치의 디스플레이부 소모 전력 분석 방법을 구현하기 위한 소프트웨어 플랫폼을 예시한 도면이다.
도 10은 본 개시의 기술적 사상에 의한 다양한 실시예에 따른 전력 모델에 기초한 전자 장치의 디스플레이부 소모 전력 분석 방법의 효과를 비교한 표이다.
도 11은 본 개시의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따른 전력 모델의 다양한 설정에 기초한 전자 장치의 디스플레이부 소모 전력 분석 방법의 평균 수행 시간을 비교한 그래프이다.
도 12는 본 개시의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따른 전력 모델의 다양한 설정에 기초한 전자 장치의 디스플레이부 소모 전력 분석 방법의 평균 오차율을 비교한 그래프이다.
본 개시의 기술적 사상은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 이를 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 개시의 기술적 사상을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 개시의 기술적 사상의 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 개시의 기술적 사상을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 개시의 설명 과정에서 이용되는 숫자(예를 들어, 제1, 제2 등)는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위한 식별기호에 불과하다.
또한, 본 개시에서, 일 구성요소가 다른 구성요소와 "연결된다" 거나 "접속된다" 등으로 언급된 때에는, 상기 일 구성요소가 상기 다른 구성요소와 직접 연결되거나 또는 직접 접속될 수도 있지만, 특별히 반대되는 기재가 존재하지 않는 이상, 중간에 또 다른 구성요소를 매개하여 연결되거나 또는 접속될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
또한, 본 개시에 기재된 "~부", "~기", "~자", "~모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 프로세서(Processor), 마이크로 프로세서(Micro Processer), 마이크로 컨트롤러(Micro Controller), CPU(Central Processing Unit), GPU(Graphics Processing Unit), APU(Accelerate Processor Unit), DSP(Digital Signal Processor), ASIC(Application Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array) 등과 같은 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
그리고 본 개시에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능 별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다.
이하, 본 개시의 기술적 사상에 따른 실시 예들을 차례로 상세히 설명한다.
도 1은 본 개시의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따른 전자 장치의 일부 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
전자 장치(100)는 통신부(110), 출력부(120), 사용자 입력부(130), 전력 공급부(140), 메모리(150) 및 인터페이스부(160)를 포함할 수 있다. 도 1 에 도시된 전자 장치(100)는 스마트 폰, 태블릿 PC 등과 같은 모바일 기기일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 도 1에 도시된 구성요소들이 필수적인 것은 아니어서, 전자 장치(100)는 그보다 많은 구성요소들을 갖거나 그보다 적은 구성요소들을 갖는 장치로 구현될 수도 있다. 이하, 상기 구성요소들에 대해 차례로 살펴본다.
통신부(110)는 전자 장치(100)와 다른 장치 사이의 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 부를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신부(110)는 수신기(112), 송신기(114) 등을 포함할 수 있다. 수신기(112)는 소정의 통신 채널을 통하여 상기 다른 장치로부터 송신되는 신호를 수신한다. 여기서, 다른 장치로부터 송신되는 신호에는, 다른 장치의 단말기 정보를 가지고 있는 신호 및 각종 데이터를 가지고 있는 신호들을 포함할 수 있다. 송신기(114)는 전자 장치(100)로부터 각종 정보를 포함하는 신호를 외부로 전달할 수 있으며, 다른 장치가 특정 기능을 수행하도록 명령 정보를 가진 신호를 전송 할 수 있다.
출력부(120)는 시각, 청각 등과 관련된 출력을 발생시키기 위한 것으로, 디스플레이부(122), 음향 출력부(도시 생략) 등을 포함할 수 있다.
디스플레이부(122)는 디스플레이 모듈을 포함할 수 있다. 디스플레이 모듈은 디스플레이 패널 및 디스플레이 구동부를 포함할 수 있다. 디스플레이 구동부는 픽셀을 구동할 수 있고, 아날로그 회로나 디지털 회로로 구성될 수 있다. 디스플레이부(122)는 전자 장치(100)에서 처리되는 각종 정보를 이미지, 동이미지 또는 텍스트로 출력한다. 디스플레이부(122)는, 예를 들어, AMOLED 디스플레이로 이루어질 수 있다. 여기서, AMOLED 디스플레이는 평면, 플렉서블 형태를 포함하는 개념이며, AMOLED 디스플레이와 유사한, AMOLED 디스플레이를 개량한 형태의 OLED(Organic Light-Emitting Diode) 디스플레이를 포함한다.
사용자 입력부(130)는 사용자가 장치의 동작을 위한 입력 데이터를 발생시킨다. 사용자 입력부(130)는 키 패드(key pad) 돔 스위치 (dome switch), 터치 패드(정압/정전), 조그 휠, 조그 스위치 등으로 구성될 수 있다.
전원 공급부(140)는 제어부(170)의 제어에 의해 외부의 전원, 내부의 배터리(도시 생략)로부터 인가되는 전원을 기초로 각 구성요소들로 동작에 필요한 전원을 공급한다.
메모리(150)는 제어부(170) 등의 동작을 위한 적어도 하나의 프로그램을 저장할 수 있고, 입/출력되는 데이터들을 임시 저장할 수도 있다. 예를 들면, 메모리(150)는 후술되는 룩업 테이블, 전자 장치(100)의 디스플레이부 소모 전력 분석 방법을 수행하기 위한 적어도 하나의 프로그램 등을 저장할 수 있다.
메모리(150)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ReadOnly Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ReadOnly Memory), PROM(Programmable ReadOnly Memory) 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체 일 수 있다.
인터페이스부(160)는 전자 장치(100)에 연결되는 모든 외부기기와의 통신적 연결을 위한 수단으로 기능한다.
제어부(170)는 통상적으로 전자 장치(100)의 전반적인 동작을 제어하며, 후술되는 디스플레이부 소모 전력 분석 방법을 수행할 수 있다. 그리고, 제어부(170)는 디스플레이부 소모 전력 분석 방법의 수행 결과에 따라 결정되는 디스플레이부의 소모 전력 값을 기초로 디스플레이부(122)를 통한 이미지의 출력을 제어할 수 있다. 제어부(170)에 대해서는 이하에서 도 2를 참조하여 더 상세히 설명한다.
도 2는 본 개시의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따른 제어부의 일부 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 제어부(170)는 다운샘플링부(171), 소모 전력 모델 생성부(172), 소모 전력 산출부(173), 영역 분할부(174) 및 룩업 테이블 생성부(175)를 포함할 수 있다.
도 2에 도시된 구성요소들이 필수적인 것은 아니어서, 제어부(170)는 그보다 많은 구성요소들을 갖거나 그보다 적은 구성요소들로 구현될 수 있음은 물론이다.
다운샘플링부(171)는 디스플레이부(122, 이하 디스플레이 패널이라 칭함)에 표시되는 이미지 데이터에 포함된 적어도 하나의 이미지에 대하여 다운샘플링을 수행할 수 있다.
예를 들어, 다운샘플링부(171)는 이미지 데이터에 포함된 적어도 하나의 이미지의 인접 픽셀들을 그룹화하여 다운샘플링할 수 있다. 다운샘플링부(171)는 이미지를 복수의 픽셀 그룹으로 분할하여 이미지 내 인접 픽셀들을 복수의 픽셀 그룹으로 그룹화함으로써 복수의 픽셀 그룹을 결정할 수 있다. 여기서, 상기 픽셀 그룹들은 각각 동일한 개수의 픽셀들을 포함할 수 있고, 서로 동일한 크기를 가질 수 있다. 예를 들어, 픽셀 그룹들의 크기는 MxN(M, N은 정수)일 수 있다.
다운샘플링부(171)는 픽셀 그룹에 포함된 픽셀들의 평균값을 산출하여 R(Red), G(Green), B(Blue) 데이터를 샘플링할 수 있다. 또는, 다운샘플링부(171)는 픽셀 그룹에 포함된 픽셀들 중 대표 픽셀을 선택하여, 선택된 픽셀을 기초로 R(Red), G(Green), B(Blue) 데이터를 샘플링할 수 있다.
한편, 상기 다운샘플링은 1/4 또는 1/8 다운샘플링일 수 있다. 여기서 1/4 다운샘플링이란, 입력 이미지의 크기를 1/4로 줄이기 위한 프로세스로, 이때, 픽셀 그룹은 4개의 픽셀을 포함할 수 있고, 2x2의 블록일 수 있다. 1/8 다운샘플링이란, 입력 이미지의 크기를 1/8로 줄이기 위한 프로세스로, 이때, 픽셀 그룹은 8개의 픽셀을 포함할 수 있고, 4x2 또는 2x4의 블록일 수 있다.
다운샘플링부(171)는 적어도 하나의 이미지에 대하여 다운샘플링을 수행하여 다운샘플링된 적어도 하나의 이미지를 출력할 수 있다. 이때, 다운샘플링된 적어도 하나의 이미지는 입력 이미지의 크기보다 작은 크기의 이미지일 수 있다. 예를 들어, 다운샘플링전 이미지는 HD(720x1280)급 이미지일 수 있고, 다운샘플링된 이미지는 360x640 이미지일 수 있다.
소모 전력 모델 생성부(172)는 디스플레이부의 디스플레이 패널에 포함된 서브 픽셀들 간의 전류 의존 관계를 고려한 디스플레이 패널의 소모 전력 모델을 생성할 수 있다. 이때, 디스플레이 패널의 소모 전력 모델은 디스플레이 패널의 전압 및 전류의 곱으로 표현된다.
소모 전력 모델 생성부(172)는 두 가지 유형의 서브 픽셀들 간의 전류 의존 관계 및 세 가지 유형의 서브 픽셀들 간의 전류 의존 관계를 고려하여 디스플레이 패널의 소모 전력 모델을 생성할 수 있다. 여기서, 서브 픽셀은 세 가지 유형의 서브 픽셀(R, G 및 B 서브 픽셀)을 포함할 수 있다.
디스플레이 패널의 소모 전력 모델을 구성하는 디스플레이 패널의 전류는 하기 수학식 3으로 표현될 수 있다.
Figure 112019107283702-pat00003
이때, f(Ri), h(Gi), k(Bi)는 R, G, B 서브 픽셀의 값에 따른 소모 전류를 의미하고, f(Ri), h(Gi), k(Bi)는. 각각 R, G 및 B 서브 픽셀의 소모 전류 함수로 표현될 수 있다. Cpanel은 디스플레이 패널의 고정 전류를 의미한다.
D2(Ri,Gi,Bi)는 두 가지 유형의 서브 픽셀 간의 전류 의존 관계(즉, 2채널 전류 의존 관계)를 나타내고, 이는 2채널 의존성 전류 보상항으로 2채널 의존성 전류 보상 함수로 표현될 수 있다. D3(Ri,Gi,Bi)는 세 가지 유형의 서브 픽셀 간의 전류 의존 관계(즉, 3채널 전류 의존 관계)를 나타내고, 이는 3채널 의존성 전류 보상항으로 3채널 의존성 전류 보상 함수로 표현될 수 있다.
즉, 디스플레이 패널의 전류는 상기 수학식 3과 같이, 세 가지 유형의 서브 픽셀들 각각의 전류에 2채널 전류 의존 관계에 따른 전류를 차감하고, 3채널 전류 의존 관계에 따른 전류를 가산하고, 디스플레이 패널의 고정 전류를 가산하는 식으로 표현될 수 있다.
2채널 전류 의존 관계는, 하기와 같은 수학식 4로 표현될 수 있다.
Figure 112019107283702-pat00004
이때, α(Ri,Gi)는 R 서브 픽셀과 G 서브 픽셀의 의존 전류 관계를 나타내고, R 서브 픽셀과 G 서브 픽셀 간 의존성 전류 보상항으로, R 서브 픽셀과 G 서브 픽셀 간 의존성 전류 보상 함수로 표현될 수 있다. β(Ri,Bi)는 R 서브 픽셀과 B 서브 픽셀의 의존 전류 관계를 나타내고, R 서브 픽셀과 B 서브 픽셀 간 의존성 전류 보상항으로, R 서브 픽셀과 B 서브 픽셀 간 의존성 전류 보상 함수로 표현될 수 있다. γ(Gi,Bi)는 G 서브 픽셀과 B 서브 픽셀의 의존 전류 관계를 나타내고, G 서브 픽셀과 B 서브 픽셀 간 의존성 전류 보상항으로, G 서브 픽셀과 B 서브 픽셀 간 의존성 전류 보상 함수로 표현될 수 있다.
즉, 2채널 전류 의존 관계에 따른 전류는, 상기 수학식 4에 의하여, 제1 서브 픽셀 및 제2 서브 픽셀 간의 의존 관계에 따른 전류, 제1 서브 픽셀 및 제3 서브 픽셀 간의 의존 관계에 따른 전류, 제2 서브 픽셀 및 제 3 서브 픽셀의 의존 관계에 따른 전류의 합으로 표현될 수 있다.
상기 세 가지 서브 픽셀 쌍의 의존 관계에 따른 전류는 하기 수학식 5 내지 7과 같이 표현된다.
Figure 112019107283702-pat00005
Figure 112019107283702-pat00006
Figure 112019107283702-pat00007
여기서, ak, bk, ck는 다항식의 계수를 나타내고, 그 값은 하나의 서브 픽셀에 대한 함수로 표현될 수 있다. 예를 들어, ak(Ri)는 R 서브 픽셀의 값에 따라 다른 값을 가질 수 있다. m은 전력 모델링의 정확도에 대한 척도이며, 예를 들어, 2 내지 5의 정수 중 하나의 값을 가질 수 있다.
3채널 의존 전류 관계는, 하기와 같은 수학식 8로 표현될 수 있다.
Figure 112019107283702-pat00008
즉, D3(Ri,Gi,Bi)는 세 가지 유형의 서브 픽셀 간의 전류 의존 관계(3채널 전류 의존 관계)를 나타내고, 이는 3채널 의존성 전류 보상항으로 3채널 의존성 전류 보상 함수로 표현될 수 있다. 여기서 m은 전력 모델링의 정확도에 대한 척도이며, 2 내지 5 중 하나의 값을 가질 수 있다. zk(Ri,Bi)는 G 서브 픽셀이 고정된 상태에서, 종속된 R 서브 픽셀 및 B 서브 픽셀의 변화에 따른 전류 값 그래프에 대한 추세 정보를 나타내며, R 서브 픽셀 및 B 서브 픽셀에 대한 함수로 표현될 수 있다. 구체적으로, zk(Ri,Bi)는 하기 수학식 9와 같이 표현된다.
Figure 112019107283702-pat00009
여기서 xu(Bi)는 R 서브 픽셀이 고정된 상태에서, 종속된 B 서브 픽셀에 따른 전류 값 그래프에 대한 추세 정보를 나타내며, B 서브 픽셀에 대한 함수로 표현될 수 있다. p는 전력 모델의 정확도에 대한 척도이며, 2 내지 5 중 하나의 값을 가질 수 있다.
소모 전력 모델 생성부(172)는 소모 전력 모델을 생성하기 위해, 디스플레이 패널의 전류를 (ⅰ) 세 가지 유형의 서브 픽셀들의 각각에 관한 전류에 (ⅱ) 2채널 의존 관계에 따른 전류를 차감하고, (iii) 3채널 의존 관계에 따른 전류를 가산하고, (iv) 디스플레이 패널의 고정 전류를 가산하여 표현할 수 있다.
소모 전력 모델 생성부(172)는 소모 전력 모델을 생성하기 위해, 2채널 의존 관계에 따른 전류를 (ⅰ) 제1 서브 픽셀 및 제2 서브 픽셀 간의 의존 관계에 따른 전류, (ⅱ) 제1 서브 픽셀 및 제3 서브 픽셀 간의 의존 관계에 따른 전류, 및 (iii) 제2 서브 픽셀 및 제3 서브 픽셀 간의 의존 관계에 따른 전류의 합으로 표현할 수 있다.
소모 전력 모델 생성부(172)는 상기 2채널 의존 관계에 따른 전류를 (ⅰ), (ⅱ), (iii)의 각 서브 픽셀 쌍(제1 서브 픽셀-제2 서브 픽셀, 제1 서브 픽셀-제3 서브 픽셀, 제2 서브 픽셀-제3 서브 픽셀) 중 어느 하나의 유형의 서브 픽셀에 따른 다항식으로 표현할 수 있다. 이때, 소모 전력 모델 생성부(172)는 상기 다항식을 5차 미만의 다항식으로 표현할 수 있다. 예를 들어, 소모 전력 모델 생성부(172)는 상기 다항식의 최대 차수를 3차로 표현할 수 있다.
소모 전력 모델 생성부(172)는 3채널 의존 관계에 따른 전류는, 제1 서브 픽셀, 제2 서브 픽셀 및 제3 서브 픽셀 간의 의존 관계에 기초하여, 제3 서브 픽셀에 관한 다항식으로 표현할 수 있고, 다항식의 각 차수에 대한 계수를, 제1 서브 픽셀 및 제2 서브 픽셀 간의 의존 관계에 기초하여 제1 서브 픽셀 및 제2 서브 픽셀 중 하나의 서브 픽셀에 관한 다항식으로 표현할 수 있다.
소모 전력 모델 생성부(172)는 상기 다항식들을 5차 미만의 다항식으로 표현할 수 있다. 예를 들어, 소모 전력 모델 생성부(172)는 상기 다항식들의 최대 차수를 3차로 표현할 수 있다.
즉, 소모 전력 모델 생성부(172)는 2채널 의존 관계에 따른 전류 또는 3채널 의존 관계에 따른 전류에 관한 다항식의 최대 차수를 한정함으로써 소모 전력 계산의 복잡도를 간소화할 수 있다.
소모 전력 산출부(173)는 생성된 디스플레이 패널의 소모 전력 모델을 기초로 다운샘플링된 이미지에 대한 디스플레이 패널의 소모 전력을 계산할 수 있다.
실시예에 따라서, 소모 전력 산출부(173)는, 명령어 레벨 병렬화를 통해 전력 모델에 기초하여 반복적으로 이미지 내 픽셀들에 대하여 특정 항(수학식 3 내지 9의 항들 중 하나)에 관한 계산 작업을 수행할 때, 하나의 명령어로 여러 픽셀들에 대하여 특정 항에 관한 계산 작업을 수행할 수 있다.
예를 들어, 소모 전력 산출부(173)는 SIMD (Single Instruction Multiple Data) 확장 아키텍처 기반의 하나의 NEON 명령어(Instruction)를 이용하여 복수의 픽셀들 각각에 대응하는 제1 서브 픽셀 및 제2 서브 픽셀 간의 의존 관계에 따른 전류(예를 들어, 수학식 4의 β(Ri,Bi)를 병렬적으로 계산; β(Ri,Bi), β(Ri+1,Bi+2)?? β(Ri + x,Bi +x)를 계산, 여기서 x는 NEON 명령어의 loop unrolling degree를 나타냄)를 계산할 수 있다.
NEON 명령어는 하나의 명령어이지만, SIMD (Single Instruction Multiple Data) 확장 아키텍처 하에서 복수의 데이터를 처리할 수 있다. 따라서, NEON 명령어를 이용하면 전력 모델에 기초하여 반복적으로 이미지 내 픽셀들에 대하여 특정 항에 관한 계산을 수행할 때, 여러 픽셀들에 대하여 특정 항에 관한 계산을 병렬적으로 수행할 수 있다.
다른 실시예에 따라서, 소모 전력 산출부(173)는, 스레드(thread) 레벨 병렬화를 통해 전력 모델에 기초하여 여러 항(수학식 3 내지 9의 항들)에 관한 작업(계산)을 복수의 스레드에 분배하여 중간 계산 결과값을 생성하고, 최종적으로 각 스레드에서의 중간 계산 결과값을 합하여 소모 전력을 계산할 수 있다.
예를 들어, 소모 전력 산출부(173)는 POSIX 스레드를 이용하여 복수의 스레드 각각에 (ⅰ) 세 가지 유형의 서브 픽셀들의 각각에 관한 전류 (ⅱ) 제1 서브 픽셀 및 제2 서브 픽셀 간의 의존 관계에 따른 전류, (iii) 제1 서브 픽셀 및 제3 서브 픽셀 간의 의존 관계에 따른 전류, 및 (iv) 제2 서브 픽셀 및 제3 서브 픽셀 간의 의존 관계에 따른 전류에 관한 계산 작업을 분배할 수 있고, 각 스레드에서의 계산을 병렬적으로 수행할 수 있다.
한편, 소모 전력 산출부(173)는 미리 저장된 룩업 테이블을 이용하여 다운샘플링된 이미지에 대한 디스플레이 패널의 소모 전력을 계산할 수도 있다.
상기 룩업 테이블은, 소모 전력 모델 생성부(172)에 의해 생성된 디스플레이 패널의 소모 전력 모델을 기초로 이미지 내 영역의 서브 픽셀들의 평균값에 대응하는 소모 전력을 미리 계산한 값들이 저장된 테이블일 수 있다. 상기 룩업 테이블은 룩업 테이블 생성부(175)에 의해 미리 생성될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
상기 룩업 테이블은, LUTX(X는 정수)일 수 있고, 여기서 X는 0~255(비트뎁스가 8인 경우의 범위로, 비트뎁스가 달라지면 그 값이 달라짐)의 서브 픽셀값 범위 중 룩업 테이블에 소모 전력을 저장하는 단위가 포함하는 서브 픽셀 값의 범위를 의미할 수 있다. 즉, LUT5라면, 0~255의 서브 픽셀값 범위 중 5 서브 픽셀값 범위마다 서브 픽셀들의 평균값에 대응하는 소모 전력을 LUT5에 저장할 수 있다.
예를 들어, 서브 픽셀이 3가지 유형(R, G, B)를 갖는다면, 룩업 테이블은 3차원의 테이블일 수 있다.
소모 전력 산출부(173)는 영역 분할부(174)로부터 분할된 이미지를 입력받을 수 있다. 영역 분할부(174)는 적어도 하나의 이미지를 NxM(M, N은 정수)개의 영역으로 분할할 수 있다. 이때, 영역의 크기는 모두 동일할 수 있다. 예를 들어, 영역 분할부(174)는 다운샘플링된 적어도 하나의 이미지를 NxM(M, N은 정수)개의 영역으로 분할할 수 있다.
소모 전력 산출부(173)는 영역 분할부(174)에서 분할된 각 영역의 서브 픽셀의 평균값을 해싱하여 룩업 테이블의 인덱스 값을 결정할 수 있다. 룩업 테이블은 3차원 배열의 인덱스를 통해 접근할 수 있는데, 소모 전력 산출부(173)는 분할된 영역별로 그 인덱스를 결정할 수 있다. 예를 들어, 분할된 영역의 R, G, B 서브 픽셀의 평균값이 78,35,67이고, 룩업 테이블이 LUT30인 경우, R, G, B 서브 픽셀의 평균값을 해싱하여 각 서브 픽셀에 대응하는 인덱스인 2,1,2가 결정될 수 있다.
소모 전력 산출부(173)는 룩업 테이블의 인덱스 값을 기초로 룩업 테이블에 접근하여 이미지 분할부(174)에서 분할된 각 영역에 대한 소모 전력을 획득할 수 있고, 각 영역에 대한 소모 전력을 합하여 디스플레이 패널의 소모 전력을 계산할 수 있다.
도 3은 본 개시의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따른 전자 장치의 디스플레이부의 소모 전력을 분석하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
S305 단계에서, 전자 장치(100)는 디스플레이 패널에 표시되는 이미지 데이터에 포함된 적어도 하나의 이미지에 대하여 다운샘플링을 수행할 수 있다.
S310 단계에서, 전자 장치(100)는 디스플레이 패널에 포함된 서브 픽셀들 간의 전류 의존 관계를 고려하여 디스플레이 패널의 소모 전력 모델을 생성할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 두 가지 유형의 서브 픽셀들 간의 전류 의존 관계 및 세 가지 유형의 서브 픽셀들 간의 전류 의존 관계를 고려하여 디스플레이 패널의 소모 전력 모델을 생성할 수 있다.
S315 단계에서, 전자 장치(100)는 디스플레이 패널의 소모 전력 모델을 기반으로, 다운샘플링된 적어도 하나의 이미지에 기초한 디스플레이 패널의 소모 전력을 계산할 수 있다.
도 4a는 본 개시의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따라 이미지의 다운샘플링 및 룩업 테이블을 이용하여 디스플레이부의 소모 전력의 분석을 구현하기 위한 전력 모델의 알고리즘의 일 실시예를 나타낸 표이다.
도 4a를 참조하면, 이미지의 서브 픽셀 값을 입력으로 하여 이에 대응하는 디스플레이부의 예상 소모 전력을 출력하는 전력 모델(최적 전력 모델 A)의 알고리즘을 나타낸다. 최적 전력 모델 A는 계산 복잡도를 최대한 낮추면서 최적화된 모델로, 1/4 또는 1/8 이미지(이미지) 다운샘플링, 수식의 차수 낮추기, 룩업 테이블 활용 등이 조합된 모델이다.
제어부(170)는 1/4 또는 1/8 이미지 다운샘플링을 수행할 수 있다. 제어부(170)는 이미지를 분할하여 NxM 개의 분할 영역(sub_image)을 획득하고, 각 분할 영역(sub_image)(분할 영역의 개수만큼 루프문을 실행하여, 각 분할 영역의 작업을 수행함)의 서브 픽셀들의 평균값을 해싱하여, LUT의 인덱스(R_idx, G_idx, B_idx)를 획득할 수 있다. 제어부(170)는 LUT의 인덱스(R_idx, G_idx, B_idx)를 기초로 대응 룩업 테이블의 값(LUT[R_idx][G_idx][B_idx])에 접근하고, 각 분할 영역(sub_image)의 대응 룩업 테이블의 값(LUT[R_idx][G_idx][B_idx])을 합하여 디스플레이부의 예상 소모 전력(power)을 결정하고, 예상 소모 전력을 출력할 수 있다.
최적 전력 모델 A의 경우, 이미지의 다운 샘플링, 차수의 제한을 비롯 룩업 테이블을 활용함으로써 예상 소모 전력 계산에 필요한 계산량을 최대로 줄일 수 있어, 전자 장치 내부에서 해당 전력 모델을 기초로 예상 소모 전력을 빠르게 계산할 수 있다.
도 4b는 본 개시의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따라 이미지의 다운샘플링, 복수의 스레드 및 NEON 명령어를 이용하여 디스플레이부의 소모 전력의 분석을 구현하기 위한 전력 모델의 알고리즘의 일 실시예를 나타낸 도면이다.
도 4b를 참조하면, 이미지의 서브 픽셀 값을 입력으로 하여 이에 대응하는 디스플레이부의 예상 소모 전력을 출력하는 전력 모델(최적 전력 모델 B)의 알고리즘을 나타낸다. 최적 전력 모델 B는 ILP(Instruction Level parallelism), TLP(Thread Level parallelism) 개념을 적용하여 계산 효율을 향상 시키고, 1/4 또는 1/8 이미지(이미지) 다운샘플링, 수식의 차수 낮추기 등을 적용하여 계산 복잡도를 낮춘 모델이다.
제어부(170)는 이미지를 입력으로 하여 1/4 또는 1/8 이미지 다운샘플링을 수행하여 이미지의 크기를 줄인다. 제어부(170)는 4개의 스레드를 생성하고, 각 스레드마다 1채널, 2채널, 3채널에 해당하는 수식의 항들(예를 들어, 1채널 수식은 수학식 3의 f(Ri), h(Gi), k(Bi)를 합한 부분, 2채널 수식은 D2(Ri,Gi,Bi), 3채널 수식은 D3(Ri,Gi,Bi)을 의미하고, 2채널 수식은 수학식 4 내지 7에 기초하고, 3채널 수식은 수학식 8 내지 9에 기초함)을 계산하도록 분배하는 작업을 시작한다. 이때, 1채널, 2채널, 3채널에 해당하는 수식에서 항들을 분리하여, 각 스레드에 분배하는 작업을 수행할 수 있다. 예를 들어, 각 채널의 항들은 총 9개의 항이 존재할 수 있고, 각 스레드마다 2~3개의 항을 맡아 계산될 수 있다. 각 항들이 계산될 때, 픽셀들에 대해 반복적으로 수행되고, 이는 루프문에 의해 수행된다. 루프문 수행과 관련하여 제어부(170)는 NEON 명령어를 적용(apply NEON instructions)하여 명령어 수준 병렬화를 수행할 수 있다. (명령어 수준 병렬화 내용은 도 5 참고) 모든 항에서의 계산이 완료되면, 4개의 스레드를 종료시킨 후, 앞서 계산된 값(1ch_current, 2ch_current, 3rd_current)을 이용하여 디스플레이 소모 전력(display power)를 계산할 수 있다.
도 5는 본 개시의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따라, 명령어 수준의 병렬화에 기초하여 디스플레이부의 소모 전력을 분석하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참고하면, 일 예로, 제어부(170)는 명령어 수준 병렬화를 통해 성능 최적화를 수행할 수 있다. 이때, NEON 명령어(instruction)를 이용할 수 있다. NEON이란 ARM 코어가 있는 모바일 응용 프로그램 프로세서(application processor, AP)에서 사용할 수 있는 64/128비트 SIMD 명령어 집합이다. NEON 명령어는 모바일 기기 내부에서 SIMD 아키텍처를 구현하여 계산에 필요한 명령어 수를 최소화할 수 있다. 예를 들어, 모바일 기기는 Galaxy S3일 수 있고, 이는 ARM Cortex-A9 아키텍쳐를 탑재하고, 따라서, NEON을 적용할 수 있는 디바이스일 수 있다.
전술한 바와 같이, 전력 모델은 각 픽셀에 대하여 수행되는 반복 수행 작업이 많고, 이는 루프에서(루프문에 의해) 수행되기 때문에 제어부(170)는 NEON 명령어를 전력 모델 내 존재하는 모든 루프에 적용하여 작업 수행 시간을 최적화할 수 있다.
일 예로, 도 5를 참조하면, NEON 명령어는 loop unrolling degree가 4로 설정된 루프에서 적용될 수 있고, 한 번의 반복만으로, 4개의 값(β(Ri,Bi) ~ β(Ri+3,Bi+3))을 획득할 수 있어 효율적으로 계산이 수행될 수 있다.
결과적으로, 전력 모델의 모든 항에 NEON을 이용한 명령어 수준 병렬화를 적용하면, 작업 수행 시간이 크게 단축될 수 있다.
도 6은 본 개시의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따라, 스레드 수준의 병렬화에 기초하여 디스플레이부의 소모 전력을 분석하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.
제어부(170)는 스레드 수준 병렬화를 통해 전력 모델에 필요한 수식들의 계산 효율을 높일 수 있다. 예를 들어, 제어부(170)는 POSIX 스레드를 이용한 스레드 수준 병렬화를 통해 전력 모델에 필요한 수식 내 항들의 계산 효율을 높일 수 있다. 여기서 POSIX 스레드는 Unix 계열 운영체제에서 병렬 처리 소프트웨어 구현을 위해 제공되는 표준 API이므로, POSIX 스레드를 이용하여 안드로이드 모바일 기기 내부의 운영체제 수준에서 다중 스레드가 구현될 수 있다.
예를 들어, 모바일 기기는 Galaxy S3일 수 있고, 이는 ARM Cortex-A9 아키텍쳐를 탑재하고, 따라서, 제어부(170)는 최대 4개의 스레드를 구성할 수 있고, 모든 스레드를 이용하면 최대 72.7%까지 계산 효율을 높일 수 있다.
도 6을 참조하면, 제어부(170)는 4개의 스레드에 수식 내 항들(f(Ri)~x5(Bi)Ri 5) (3채널 수식의 z(Ri,Bi)는 5차임을 가정)을 병렬로 적절히 분배하고, 이를 기초로 계산하여 빠른 시간 안에 계산을 수행할 수 있다.
도 7a는 본 개시의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따라, 계산의 복잡도를 최소화하기 위해 전력 모델의 2채널 의존성 전류 보상항 및 3채널 의존성 전류 보상항의 다항식 차수를 제한하여 디스플레이부의 소모 전력을 분석하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.
제어부(170)는 전력 모델의 높은 계산 복잡도를 최소화하기 위해 전력 모델에 이용된 수식의 차수를 낮추어 계산을 수행할 수 있다. 수식의 차수를 최대 5차수로 결정하면, 계산의 복잡도가 높은 2채널과 3채널의 수식에서 계산 실행 시간이 크게 증가된다. 수학식 4 내지 9에서 보는 바와 같이, 이미지 내 각 픽셀에 대해 계산이 수행되기 때문에, 높은 차수의 항들은 매 반복마다 많은 계산량이 요구되고, 따라서, 총 작업 수행 시간이 많이 소유된다. 따라서, 2채널과 3채널의 수식 내 항들(2채널 의존성 전류 보상항 및 3채널 의존성 전류 보상항)의 차수를 5에서 3으로 낮추면, 각 반복에서 요구되는 계산량이 줄어들어 총 계산량이 최대 51%까지 줄어들 수 있다.
도 7b는 본 개시의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따라, 계산의 복잡도를 최소화하기 위해 전력 모델의 2채널 의존성 전류 보상항 및 3채널 의존성 전류 보상항의 다항식 차수를 제한하여 디스플레이부의 소모 전력을 분석하기 위한 방법에 따른 효과를 설명하기 위한 도면이다.
도 7b를 참조하면, 256장의 단색 이미지와 4개의 이미지데이터베이스(Caltech-256, CSIQ, TOYAMA, LIVE)에 있는 133장의 일반 이미지에 대해서 전력 모델 수식의 차수에 따른 오차율을 도시한다. 일반적으로 높은 차수의 수식을 이용하는 경우, 모델의 정확도가 높아지나, 실제로는 5차인 수식은 단색 이미지에 대해서는 오버피팅(overfitting)되어 오차율이 낮게 나오지만, 일반 이미지에 대한 오차율은 3차와 4차인 수식에 비해 높다. 즉, 수식의 차수를 높게 설정하더라도 일반 이미지에 대한 오차율이 낮지 않아, 제어부(170)는 2채널 수식 및 3채널 수식의 차수를 3으로 설정할 수 있다. 도 7a를 참조하면, 제어부(170)는 α(Ri,Gi), β(Ri,Gi), γ(Ri,Gi)의 차수를 5에서 3으로 낮추고, zk(Ri,Bi)와 xu(Bi)Ri u 의 차수도 5에서 3으로 낮추어 각 항들(Gi 3 , Gi 2, Gi, Ri 3 , Ri 2, Ri항들)의 계수를 결정할 수 있다. 하지만 제어부(170)는 1채널 수식의 경우 미리 계산되어 룩업 테이블 내에 그 결과를 저장할 수 있고, 수식의 차수를 낮추어 최적화하는 과정이 필요하지 않을 수 있다.
또한, 제어부(170)는 전력 모델의 높은 계산 복잡도를 최소화하기 위해 이미지를 다운샘플링하여 계산을 수행할 수 있다. 예를 들어, 이미지는 HD(720x1280)급 이미지의 크기를 가질 수 있고, 제어부(170)가 해당 이미지를 이용하여 전력 모델에 기초한 소모 전력을 계산하는 경우, 이미지 내 모든 픽셀에 대해 전력 계산이 수행되고 따라서, 계산 복잡도가 증가될 수 있다. 따라서, 이미지의 다운샘플링을 통해 전력 모델에 기초한 소모 전력 계산에 필요한 픽셀의 수를 감소시킬 수 있다. 예를 들어, 인접 픽셀은 비슷한 값을 가지므로 제어부(170)는 이미지의 모든 픽셀에서 가까운 4개 또는 8개의 픽셀을 그룹화(픽셀 그룹 생성)하여 1/4 또는 1/8 다운샘플링을 수행할 수 있다. 예를 들어, 제어부(170)는 각 픽셀 그룹에서 평균화 및 단순 선택을 통해 각 픽셀 그룹의 대표 픽셀 값을 획득할 수 있다. 여기서, 평균화는 픽셀 그룹 내의 모든 픽셀의 평균값을 대표 값으로 사용하는 방법이며, 단순 선택은 픽셀 그룹 중에서 간단하게 하나의 대표 픽셀을 선택하는 방법이다. 제어부(170)가 이미지에 1/4 또는 1/8 다운샘플링을 적용하면, 전력 모델에 기초한 디스플레이부의 소모 전력의 총 계산량을 각각 최대 63.9%, 76.4%만큼 줄일 수 있다. 또한 제어부(170)는 다운샘플링 과정 중에 수행하는 루프에서 loop unrolling degree를 4 또는 8로 설정하여 루프 실행에 필요한 ARM 명령어의 효율성을 높일 수 있다.
도 8은 본 개시의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따라, 분할된 이미지로 룩업 테이블을 활용하여 디스플레이부의 소모 전력을 분석하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.
제어부(170)는 룩업 테이블을 이용하여 계산량을 최대한 줄일 수 있다. 도 8을 참조하면, 제어부(170)는 이미지를 NxM개의 영역으로 분할한 후, 각 분할된 영역의 RGB 값을 획득할 수 있다. 이때, N과 M은 15, 15 또는 5,4일 수 있고, 이 경우, 이미지는 225개 또는 20개의 영역으로 분할될 수 있다.
이때, 각 분할된 영역의 RGB 값은 각 분할된 영역에 포함된 RGB 픽셀들의 평균값일 수 있다. 제어부(170)는 각 분할된 영역의 RGB 값을 해싱(hashing)하는 과정을 거쳐 인덱스 값을 구할 수 있다.
제어부(170)는 추정된 소모 전력 값으로 미리 구성된 룩업 테이블에 인덱스를 이용하여 접근하여 각 분할된 영역의 전력 값을 획득할 수 있다. 제어부(170)는 각 분할된 영역의 전력 값을 기초로 최종적으로 추정된 디스플레이부의 소모 전력을 계산할 수 있다.
다만, 이 경우, 룩업 테이블이 3개의 서브 픽셀값을 기초로 설정된 3차원 배열이라는 점에서 메모리 사용 측면을 고려하여, 메모리에 저장될 룩업 테이블의 크기가 결정될 수 있다. 3개의 서브 픽셀 값의 범위는 0에서 255까지이므로, 서브 픽셀값마다 소모 전력을 저장하는 룩업 테이블은 (256x256x256) x 8바이트, 즉 16,777,216 x 8바이트의 과도한 메모리를 사용한다. 따라서, 룩업 테이블의 메모리 사용을 줄이기 위해 서브 픽셀 값 0~255의 범위를 1보다 큰 정수 h로 나눔으로써 룩업 테이블의 크기를 줄일 수 있다. 예를 들어, h가 30, 10 또는 5로 설정된 경우, 메모리 사용량이 99% 이상 감소될 수 있다. 이때, h의 값에 따라 결정되는 룩업 테이블은 LUTh로 칭할 수 있다.
전술한 최적화 방법인 계산 복잡도의 최소화 방법들과 결합하여 제어부(170)는 전력 모델을 이용한 계산의 수행 시간을 최대로 줄일 수 있다.
예를 들어, 제어부(170)는 항들의 차수를 낮춘 전력 모델에 의해 추정된 소모 전력 값으로 룩업 테이블을 생성할 수 있다. 제어부(170)는 이미지에 1/4 또는 1/8 다운샘플링을 수행하여, 이미지의 크기를 줄일 수 있다. 제어부(170)는 축소된 이미지를 NxM개의 영역을 분할하고, 각 분할된 영역의 RGB값을 해싱(Hashing)하여 룩업 테이블의 인덱스 값으로 변환할 수 있다. 제어부(170)는 각 분할된 영역의 인덱스로 룩업 테이블에 접근하여 해당 전력 값을 획득하고, 각 분할된 영역의 전력 값을 기초로 디스플레이부의 소모 전력을 계산(추정)할 수 있다. 이 경우, 모바일 기기에서도 디스플레이부의 소모 전력을 높은 정확도로 추정할 수 있을 뿐 아니라, 실시간으로 디스플레이부의 소모 전력을 계산할 수 있다.
도 9는 본 개시의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따른 전자 장치의 디스플레이부 소모 전력 분석 방법을 구현하기 위한 소프트웨어 플랫폼을 예시한 도면이다.
도 9에 도시된 소프트웨어 플랫폼은 전자 장치(100)가 안드로이드 운영체제로 운영되는 경우를 가정하여, 예시적으로 전자 장치(100)에서 제어부(170)의 각 구성 요소들이 구현되는 형태를 기능 단위로 표현한 것임을 알려둔다.
도 9를 참조하면, 본 개시의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따른 전자 장치의 디스플레이부 소모 전력 분석 방법을 구현하기 위한 소프트웨어 플랫폼을 도시한다. 예를 들어, 모바일 기기 Galaxy S3는 Cortex-A9 CPU에 쿼드 코어가 내장된 Exynos 4412 응용 프로세서를 탑재하고 있다. 모바일 기기에 전력 모델(소모 전력 분석 방법을 구현하기 위한 소프트웨어)을 포팅하기 위해 안드로이드 모바일 운영체제 기반의 스마트폰 및 태블릿 대상의 오픈 소스 펌웨어 배포판인 CyanogenMod 13.0을 설치하고, 안드로이드 버전은 마쉬멜로우 6.0.1을 사용할 수 있다.
도 9를 참조하면, 제어부(170)는 이미지를 SurfaceFlinger로 전송하여 화면을 생성하고, 화면에 이미지를 표시하기 위해 준비할 수 있다. 제어부(170)는 SurfaceFlinger 내부의 HWComposer(여러 화면을 합성하고 프레임버퍼로 내보내는 안드로이드 시스템의 핵심 프로그램)를 이용하여 현재 표시된 이미지를 버퍼롤 전송할 수 있다. 즉, 현재 표시된 이미지가 프론트 버퍼(front buffer)에서 프레임버퍼로 전송되는 동안, 제어부(170)는 SurfaceFlinger를 이용하여 데이터를 생성하여 백 버퍼(back buffer)에 다음 이미지를 표시한다. 제어부(170)는 HAL(Hardware Abstraction Layer)의 fb_post() 함수를 이용하여 프론트 및 백 버퍼를 뒤집어서(flip) 데이터를 프론트 버퍼로 옮겨 프레임버퍼에 쓴다(write). 제어부(170)는 프레임버퍼에 있는 이미지 픽셀 값으로 최적 전력 모델 계산을 수행하여 최종적으로 디스플레이 전력 값을 추정할 수 있다.
제어부(170)는 최적 전력 모델을 fb_post() 함수 내부에 구현하고, 구현된 함수를 기초로 실시간으로 실행되고 프레임이 바뀔 때마다 자동 실행이 가능할 수 있다.
도 10은 본 개시의 기술적 사상에 의한 다양한 실시예에 따른 전력 모델에 기초한 전자 장치의 디스플레이부 소모 전력 분석 방법의 효과를 비교한 표이다.
도 10을 참조하면, Galaxy S3 패널에서 Hong 모델과 최적 전력 모델 A(도 4a 참고) 및 B(도 4b 참고)의 소모 전력 계산 시간과 오차율을 보여준다.
전력 모델에 기초한 소모 전력 계산 시간은 4개의 이미지 데이터베이스(Caltech-256, CSIQ, TOYAMA, LIVE)의 133장의 이미지를 대상으로 측정된 시간이다. 최적 전력 모델 A와 B의 평균 소모 전력 계산 시간은 0.0077초와 0.11초일 수 있다. 이는 Hong 모델의 소모 전력 계산 시간보다 각각 384.4배 및 26.9배 빠르다. 즉, 제어부(170)가 최적 전력 모델을 이용하여 소모 전력을 계산하는 경우, Hong 모델을 이용하는 경우보다 소모 전력 계산 시간이 크게 단축될 수 있다. 특히, 최적 전력 모델 A는 전력 모델의 전력 계산 값으로 미리 구성된 룩업 테이블을 이용하므로, 전력 계산 시 발생하는 부하가 없기 때문에, 소모 전력 계산 시간이 대폭 단축될 수 있다.
최적 전력 모델 B는 Hong 모델과 유사한 오차율을 나타내지만, 최적 전력 모델 A는 Hong 모델보다 약 0.7% 더 큰 오차율을 나타낸다. 최적 전력 모델 A의 경우, 이미지를 NxM개의 영역으로 분할하고, 미리 구현된 룩업 테이블이 사용된다. 이미지의 분할 크기를 결정하는 N과 M의 값에 따라 서브 픽셀 간의 샘플링 간격이 결정되고, h의 값은 룩업 테이블의 크기가 결정되므로, N, M 및 h 값에 따라 오차율은 바뀌게 된다. N과 M이 작고 h가 클수록 오차율은 더 커지고, 반대의 경우, 오차율이 작아진다.
한편, Galaxy S3 패널에서 4개 데이터베이스의 133장의 이미지에 대한 다른 모델(예를 들어, Park 모델(Park et al., Accurate power model for mobile AMOLED displays)의 오차율은 최적 전력 모델 A의 오차율보다 현저히 높고, 따라서, 최적 전력 모델 A는 소모 전력 계산 시간 및 정확도 측면에서도 우수한 성능을 보인다.
모바일 기기에서 게임 및 동적 이미지 재생과 같이 빠르게 화면 전환하는 응용 프로그램을 사용하는 경우에는 화면의 리프레쉬 비율(refresh rate)은 60Hz이다. 이러한 응용 프로그램 사용 환경에 전력 모델을 적용하기 위해서는 모바일 기기의 시스템 내부에서 0.01초(10 milli-seconds) 이내에 소모 전력을 계산해야 한다.
따라서, 최적 전력 모델 A는 1.63%의 우수한 오차율과 평균 0.0077초(7.7 milli-seconds)의 성능을 보이므로 모바일 시스템에서 실시간으로 사용하기에 가장 적합한 전력 모델일 수 있다.
최적 전력 모델 B는 평균 소모 전력 계산 시간이 0.11초로 실시간으로 사용하기에는 보완이 필요할 수 있으나, 매우 낮은 오차율과 빠른 연산 속도로 인해 준 실시간 분석, 처리 등에서 충분히 효과적으로 활용 가능한 전력 모델일 수 있다.
도 11은 본 개시의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따른 전력 모델의 다양한 설정에 기초한 전자 장치의 디스플레이부 소모 전력 분석 방법의 평균 수행 시간을 비교한 그래프이다.
도 11을 참조하면, 전자 장치(100)가 최적 전력 모델 A의 다양한 설정에 따라 디스플레이부 소모 전력을 분석하고, 소모 전력의 분석 시간을 비교한 그래프이다. 즉, 도 11은 이미지의 다운샘플링과 NxM개의 분할의 설정이 변경되었을 때 4개의 데이터베이스(Caltech-256, CSIQ, TOYAMA, LIVE)에 대한 최적 전력 모델 A의 평균 소모 전력의 분석 시간을 도시한다.
이 경우, h 값에 따라 변경된 룩업 테이블은 평균 소모 전력의 분석 시간과 관련이 없기 때문에, h를 10으로 설정한 룩업 테이블10(LUT10)을 이용한 것을 가정한다. N×M은 5×4 또는 15×15로 설정되며, 각 설정에 따른 실행 시간의 변화는 크지 않다.
이미지 다운샘플링을 안 한 경우에는 입력 이미지(720x1280)의 크기가 그대로 유지되어 그만큼 계산량이 많아지므로 가장 느린 소모 전력 분석 시간을 보인다. 가장 빠른 경우는 loop unrolling degree가 8인 1/8 이미지 다운샘플링(simple selecting)을 적용한 경우이다.
평균 소모 전력 계산 시간은 5x4개의 영역 분할의 경우에 0.0078초이고, 15x15개의 영역 분할인 경우에 평균 0.0077초이다.
도 11을 참조하면, 1/8 이미지 다운샘플링은 1/2 이미지 다운샘플링 또는 1/4 이미지 다운샘플링보다 계산량을 줄일 수 있기 때문에 더 빠른 실행 시간을 보임을 확인할 수 있다. 또한, 다운샘플링을 할 때 평균화 방법(averaging)은 단순 선택 방법(simple selecting)보다 느린 실행 시간을 보일 수 있다. 왜냐하면, 매우 많은 픽셀을 평균화하는 과정에서 적지 않은 시간이 발생하기 때문이다. 마지막으로, 다운샘플링 과정에서 평균화 방법이나 단순 선택 방법 수행에 대한 loop unrolling을 설정하여 명령어의 효율성을 높이면 최대 2배까지 시간을 단축할 수 있다.
도 12는 본 개시의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따른 전력 모델의 다양한 설정에 기초한 전자 장치의 디스플레이부 소모 전력 분석 방법의 평균 오차율을 비교한 그래프이다.
도 12는, h에 따라 다르게 구현된 룩업 테이블30(LUT30), 룩업 테이블10(LUT10) 및 룩업 테이블5(LUT5)에 대한 오차율을 나타낸다. 특히, 도 12는, 이미지의 NxM개의 영역 분할과 1/8 이미지 다운샘플링의 조합으로 구현된 4가지 케이스에서 상기 다양한 룩업 테이블에 기초한 오차율을 도시한다.
이때, LUT10에서 가장 낮은 오차율을 보이며, LUT30에서 가장 높은 오차율을 보인다. LUT30의 경우, 서브 픽셀 값의 샘플링 간격인 h가 30으로 설정된 상태이므로 보다 세밀하게 나눠진 LUT10 및 LUT5보다 안 좋은 오차율을 나타낸다. LUT10의 경우, 서브 픽셀 값의 샘플링 간격이 10이므로, 분석된 전력의 오차율은 크지 않고, 가장 좋은 결과를 나타낸다.
LUT5의 경우 서브 픽셀 값의 샘플링 간격이 가장 작지만 전력 모델에 의해 추정된 전력으로 룩업 테이블이 구현되므로, 모델의 오차율의 영향으로 LUT10보다 약간 높은 오차율을 보인다.
또한, 입력 이미지를 15×15개의 영역으로 분할한 경우가 5x5개의 영역으로 분할한 경우보다 오차율이 낮고, 이미지 다운샘플링의 적용 여부는 오차율에 약간의 영향을 미치는 것이 나타난다.
따라서, 최적 전력 모델 A에 의하면, 소모 전력 계산 시간이 상당히 빠르고, 높은 정확도를 유지(낮은 오차율)하는 것을 확인할 수 있고, 따라서, 실제 모바일 시스템에서 실시간 응용에 적합한 모델이다.
결국, 본 개시의 기술적 사상의 다양한 실시예에 따른 디스플레이 패널의 소모 전력 분석 방법은 스마트폰과 같은 모바일 기기가 범용 컴퓨터보다 CPU 및 GPU 성능이 낮아 실시간 전력 모델 실행에 어려움이 있다는 한계점을 개선하여 실제 안드로이드 스마트폰 플랫폼에서 실시간으로 실행할 수 있다는 점에서 큰 의의가 있다.
나아가 본 개시의 기술적 사상의 다양한 실시예에 따른 디스플레이 패널의 소모 전력 분석 방법에 의하면, 배터리 사용에 제한이 있는 임베디드 시스템 상에서 모바일 AMOLED 디스플레이가 차지하는 전력 소모를 줄이기 위한 방법인 동적 전압 가변 기법을 하거나 실제 배터리 모델의 계산에 사용하여 배터리 잔량을 예측할 수 있는 등 폭넓게 활용될 수 있어 저전력 기술의 발전에 크게 기여할 수 있다.
이제까지 본 개시의 기술적 사상에 대하여 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 개시가 본 개시의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 게시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 개시의 기술적 사상의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 개시의 기술적 사상에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
나아가, 설명의 편의를 위하여 각 도면을 나누어 설명하였으나, 각 도면에 서술되어 있는 실시 예들을 병합하여 새로운 실시 예를 구현하도록 설계하는 것도 가능하다.
또한, 전술한 본 개시의 기술적 사상은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등을 포함한다.
100: 전자 장치 120: 출력부
130: 사용자 입력부 140: 전원 공급부
150: 메모리 160: 인터페이스부
170: 제어부

Claims (14)

  1. 디스플레이 패널의 소모 전력을 분석하는 방법으로,
    상기 디스플레이 패널에 표시되는 이미지 데이터에 포함된 적어도 하나의 이미지에 대하여 다운샘플링을 수행하는 단계;
    상기 디스플레이 패널에 포함된 서브 픽셀들 간의 전류 의존 관계를 고려하여 상기 디스플레이 패널의 소모 전력 모델을 생성하는 단계; 및
    상기 디스플레이 패널의 소모 전력 모델을 이용하여, 상기 다운샘플링된 적어도 하나의 이미지에 기초한 상기 디스플레이 패널의 소모 전력을 계산하는 단계;
    를 포함하되,
    상기 디스플레이 패널의 소모 전력 모델은, 상기 디스플레이 패널의 전류와 상기 디스플레이 패널의 전압의 곱으로 표현되고,
    상기 디스플레이 패널의 전류는, 제1 내지 제3 서브 픽셀들 각각의 전류-이하 '채널 독립 전류'라 칭함-에, 상기 제1 내지 제3 서브 픽셀들 중 두 개의 서브 픽셀들 간의 의존 관계에 따른 전류-이하 '2채널 전류 의존 관계'라 칭함-를 차감하고, 상기 제1 내지 제3 서브 픽셀들 간의 의존 관계에 따른 전류-이하 '3채널 전류 의존 관계'라 칭함-를 가산하며, 상기 디스플레이 패널의 고정 전류를 가산하는 것으로 표현되고,
    상기 디스플레이 패널의 소모 전력을 계산하는 단계는,
    상기 다운샘플링된 적어도 하나의 이미지의 복수의 픽셀들 중에서 적어도 둘 이상의 픽셀들에 관하여 상기 채널 독립 전류, 상기 2채널 전류 의존 관계 및 상기 3채널 전류 의존 관계 중 어느 하나를 병렬적으로 계산하거나,
    상기 다운샘플링된 적어도 하나의 이미지의 복수의 픽셀들 각각에 관하여 상기 채널 독립 전류, 상기 2채널 전류 의존 관계 및 상기 3채널 전류 의존 관계 중 적어도 둘 이상을 분할하여 병렬적으로 계산하는, 방법.
  2. 삭제
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 2채널 전류 의존 관계는, 상기 두 개의 서브 픽셀들 중 어느 하나의 서브 픽셀에 관한 제1 다항식으로 표현되고,
    상기 제1 다항식은, 5차 미만의 다항식인, 방법.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 제1 다항식의 최대 차수는 3차인, 방법.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 3채널 전류 의존 관계는, 상기 제1 내지 제3 서브 픽셀들 중 어느 하나의 서브 픽셀에 관한 제2 다항식으로 표현되고,
    상기 제2 다항식은 5차 미만의 다항식인, 방법.
  6. 제5 항에 있어서,
    상기 제2 다항식의 최대 차수는 3차인, 방법.
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 제1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 이미지에 대하여 다운샘플링을 수행하는 단계는,
    상기 적어도 하나의 이미지의 인접 픽셀들을 그룹화하여 다운샘플링하는 단계를 포함하는, 방법.
  10. 제9 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 이미지의 인접 픽셀들을 그룹화하여 다운샘플링하는 단계는,
    각 그룹 내 인접 픽셀들의 평균값을 산출하거나, 각 그룹 내 인접 픽셀들 중 대표 픽셀을 선택하여 다운샘플링하는, 방법.
  11. 제1 항에 있어서,
    상기 디스플레이 패널의 소모 전력을 계산하는 단계는,
    상기 다운샘플링된 적어도 하나의 이미지를 소정 개수의 영역으로 분할하는 단계;
    상기 분할 영역들 각각의 서브 픽셀들의 평균값을 기초로 룩업 테이블의 인덱스 값들을 결정하는 단계;
    상기 룩업 테이블의 인덱스 값들을 기초로 상기 룩업 테이블에 접근하여 상기 분할 영역들에 대한 소모 전력을 획득하는 단계; 및
    상기 분할 영역들에 대한 소모 전력을 기초로 상기 디스플레이 패널의 소모 전력을 계산하는 단계;
    를 포함하는, 방법.
  12. 제11 항에 있어서,
    상기 룩업 테이블은, 상기 디스플레이 패널의 소모 전력 모델을 기초로 상기 분할 영역들의 소모 전력을 미리 계산한 값을 저장하는, 방법.
  13. 제11 항에 있어서,
    상기 룩업 테이블의 인덱스 값들을 결정하는 단계는,
    상기 분할 영역들 각각의 서브 픽셀들의 평균값을 소정의 정수로 나눠 해싱(hashing)하는 단계; 및
    상기 해싱 결과를 기초로 상기 룩업 테이블의 인덱스 값들을 결정하는 단계;
    를 포함하는, 방법.
  14. 디스플레이 패널; 및
    디스플레이 패널을 제어하는 제어부;를 포함하고,
    상기 제어부는,
    상기 디스플레이 패널에 표시되는 이미지 데이터에 포함된 적어도 하나의 이미지에 대하여 다운샘플링을 수행하는 다운샘플링부;
    상기 디스플레이 패널에 포함된 서브 픽셀들 간의 전류 의존 관계를 고려하여 상기 디스플레이 패널의 소모 전력 모델을 생성하는 소모 전력 모델 생성부; 및
    상기 디스플레이 패널의 소모 전력 모델을 이용하여, 상기 다운샘플링된 적어도 하나의 이미지에 기초한 상기 디스플레이 패널의 소모 전력을 계산하는 소모 전력 산출부;를 포함하되,
    상기 디스플레이 패널의 소모 전력 모델은, 상기 디스플레이 패널의 전류와 상기 디스플레이 패널의 전압의 곱으로 표현되고,
    상기 디스플레이 패널의 전류는, 제1 내지 제3 서브 픽셀들 각각의 전류-이하 '채널 독립 전류'라 칭함-에, 상기 제1 내지 제3 서브 픽셀들 중 두 개의 서브 픽셀들 간의 의존 관계에 따른 전류-이하 '2채널 전류 의존 관계'라 칭함-를 차감하고, 상기 제1 내지 제3 서브 픽셀들 간의 의존 관계에 따른 전류-이하 '3채널 전류 의존 관계'라 칭함-를 가산하며, 상기 디스플레이 패널의 고정 전류를 가산하는 것으로 표현되고,
    상기 소모 전력 산출부는,
    상기 다운샘플링된 적어도 하나의 이미지의 복수의 픽셀들 중에서 적어도 둘 이상의 픽셀들에 관하여 상기 채널 독립 전류, 상기 2채널 전류 의존 관계 및 상기 3채널 전류 의존 관계 중 어느 하나를 병렬적으로 계산하거나,
    상기 다운샘플링된 적어도 하나의 이미지의 복수의 픽셀들 각각에 관하여 상기 채널 독립 전류, 상기 2채널 전류 의존 관계 및 상기 3채널 전류 의존 관계 중 적어도 둘 이상을 분할하여 병렬적으로 계산하는, 전자 장치.
KR1020190130709A 2019-10-21 2019-10-21 전자 장치 및 이의 디스플레이 패널의 소모 전력 분석 방법 KR102256028B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190130709A KR102256028B1 (ko) 2019-10-21 2019-10-21 전자 장치 및 이의 디스플레이 패널의 소모 전력 분석 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190130709A KR102256028B1 (ko) 2019-10-21 2019-10-21 전자 장치 및 이의 디스플레이 패널의 소모 전력 분석 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210047086A KR20210047086A (ko) 2021-04-29
KR102256028B1 true KR102256028B1 (ko) 2021-05-25

Family

ID=75728255

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190130709A KR102256028B1 (ko) 2019-10-21 2019-10-21 전자 장치 및 이의 디스플레이 패널의 소모 전력 분석 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102256028B1 (ko)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102574353B1 (ko) * 2021-11-10 2023-09-01 광운대학교 산학협력단 모바일 단말에서 유해 동영상 차단을 위한 단말 자원 기반의 적응적 프레임 추출 및 스트리밍 제어 시스템 및 방법

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008517302A (ja) 2004-09-27 2008-05-22 アイディーシー、エルエルシー ディスプレイ内の電力消費量を測定すること及びモデル化すること
KR101633269B1 (ko) 2015-06-22 2016-06-24 아주대학교산학협력단 표시 장치의 소모 전력을 분석하기 위한 방법, 컴퓨팅 장치, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 매체

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5481651A (en) * 1993-04-26 1996-01-02 Motorola, Inc. Method and apparatus for minimizing mean calculation rate for an active addressed display
KR101900682B1 (ko) * 2017-02-28 2018-09-20 아주대학교산학협력단 표시 장치의 소모 전력을 분석하는 방법 및 장치

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008517302A (ja) 2004-09-27 2008-05-22 アイディーシー、エルエルシー ディスプレイ内の電力消費量を測定すること及びモデル化すること
KR101633269B1 (ko) 2015-06-22 2016-06-24 아주대학교산학협력단 표시 장치의 소모 전력을 분석하기 위한 방법, 컴퓨팅 장치, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 매체

Also Published As

Publication number Publication date
KR20210047086A (ko) 2021-04-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6541685B2 (ja) グラフィックス処理におけるレンダーターゲットに基づいたフレックスレンダリング
WO2022042436A1 (zh) 图像渲染方法、装置、电子设备及存储介质
Hagen et al. Visual simulation of shallow-water waves
US9082196B2 (en) Application-transparent resolution control by way of command stream interception
US20200254348A1 (en) System, method, and computer program product for simultaneously determining settings for a plurality of parameter variations
US20140055500A1 (en) Organic light emitting diode based display aging monitoring
WO2019127718A1 (zh) 一种图像显示方法及装置
US10978027B2 (en) Electronic display partial image frame update systems and methods
US20110153984A1 (en) Dynamic voltage change for multi-core processing
US7460136B2 (en) Efficient scaling of image data in graphics display systems
US20160247310A1 (en) Systems and methods for reducing memory bandwidth using low quality tiles
US11107294B2 (en) Adaptive labeling of network graphs
CN111597003B (zh) 一种画面渲染方法、装置、计算机设备和介质
US10186232B2 (en) Nonlinear signal scaling for display device power saving
US20220261650A1 (en) Machine learning training in logarithmic number system
CN104350523B (zh) 用于多通道存储器的填补
TW201506844A (zh) 丟棄過濾器分接點之紋理位址模式
US20100188433A1 (en) Display control apparatus and method, and program
US9679398B2 (en) Rendering images using color contribution values of render elements
KR102256028B1 (ko) 전자 장치 및 이의 디스플레이 패널의 소모 전력 분석 방법
CN106575428B (zh) 图形处理单元中的高阶滤波
Pagliari et al. Low-overhead adaptive brightness scaling for energy reduction in OLED displays
Choi et al. Fully automated OLED display power modeling for mobile devices
CN111222636A (zh) 深度学习模型的转化方法、装置、服务器及存储介质
CN115937380A (zh) 图形渲染方法、装置及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant