KR20210094691A - 잔상 방지 방법 및 이를 포함하는 표시 장치 - Google Patents

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카즈히로 마츠모토
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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치는 제어부 및 영상을 표시하는 표시 패널을 포함할 수 있다. 상기 제어부는 미리 훈련된 심층 신경망을 이용하여 영상 데이터로부터 비잔상 인자로 인식되는 제1 영상에 대응하는 제1 영상 데이터 및 잔상 인자로 인식되는 제2 영상에 대응하는 제2 영상 데이터를 분리하는 검출부, 상기 제2 영상 데이터의 휘도값을 조절하는 보상 신호를 출력하는 보상부, 및 상기 제1 영상 데이터를 상기 제1 변환 영상 데이터로 변환하고, 상기 보상 신호를 근거로 상기 제2 영상 데이터를 상기 제2 변환 영상 데이터로 변환하는 변환부를 포함할 수 있다.

Description

잔상 방지 방법 및 이를 포함하는 표시 장치{AFTERIMAGE PREVENTING METHOD AND DISPLAY DEVICE INCLUDING THE SAME}
본 발명은 표시 특성이 향상되고, 열화에 의한 잔상이 감소된 잔상 방지 방법 및 이를 포함하는 표시 장치에 관한 것이다.
표시 장치는 유기 발광 표시 장치를 포함할 수 있다. 유기 발광 표시 장치는 전자와 정공의 재결합에 의하여 빛을 발생하는 유기 발광 다이오드를 이용하여 영상을 표시한다. 이러한 유기 발광 표시 장치는 빠른 응답속도를 갖고, 낮은 소비전력으로 구동되고, 발광 효율, 휘도 및 시야각이 뛰어난 장점을 갖는다.
유기 발광 표시 장치가 장시간 구동되는 경우, 화소 내부의 트랜지스터 또는 유기 발광 다이오드가 열화될 수 있다. 또한, 유기 발광 표시 장치의 일부 표시 영역에서 지속적으로 동일한 영상이 표시되는 경우, 해당 표시 영역과 인접한 다른 표시 영역 사이에 열화 정도의 차이가 발생될 수 있다. 이러한 열화 정도의 차이는 잔상과 같은 표시 품질 저하를 유발시킬 수 있다.
본 발명은 표시 특성이 향상되고, 열화에 의한 잔상이 감소된 잔상 방지 방법 및 이를 포함하는 표시 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치는 영상 데이터를 수신하여, 상기 영상 데이터를 변환한 제1 변환 영상 데이터 및 제2 변환 영상 데이터를 출력하는 제어부 및 상기 제1 변환 영상 데이터 및 상기 제2 변환 영상 데이터에 대응하는 영상을 표시하는 표시 패널을 포함할 수 있다. 상기 제어부는 미리 훈련된 심층 신경망을 이용하여 상기 영상 데이터로부터 비잔상 인자로 인식되는 제1 영상에 대응하는 제1 영상 데이터 및 잔상 인자로 인식되는 제2 영상에 대응하는 제2 영상 데이터를 분리하는 검출부, 상기 제2 영상 데이터의 휘도값을 조절하는 보상 신호를 출력하는 보상부, 및 상기 제1 영상 데이터를 상기 제1 변환 영상 데이터로 변환하고, 상기 보상 신호를 근거로 상기 제2 영상 데이터를 상기 제2 변환 영상 데이터로 변환하는 변환부를 포함할 수 있다.
상기 심층 신경망은 상기 영상 데이터에 대해 프레임 단위로 의미론적 분할을 수행하여 상기 영상 데이터로부터 상기 제1 영상 데이터 및 상기 제2 영상 데이터를 분리할 수 있다.
상기 심층 신경망은 완전한 합성곱 신경망을 포함할 수 있다.
상기 심층 신경망이 저장된 메모리를 더 포함하고, 상기 메모리는 외부로부터 상기 심층 신경망을 갱신하는 데이터를 수신할 수 있다.
상기 보상 신호는 상기 제2 영상 데이터 내의 고휘도 데이터의 휘도값을 감소시키는 제1 보상 신호, 상기 제2 영상 데이터 내에 저휘도 데이터의 휘도값을 증가시키는 제2 보상 신호, 및 제2 영상 데이터의 휘도값을 유지하는 제3 보상 신호 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 잔상 인자는 제1 잔상 인자 및 제1 잔상 인자보다 높은 투과율을 가지는 제2 잔상 인자로 분류되고, 상기 보상부는 상기 제2 영상이 상기 제1 잔상 인자 및 상기 제2 잔상 인자 중 어느 것으로 인식되는지를 판단하는 제1 판단부를 포함할 수 있다.
상기 제2 영상이 상기 제1 잔상 인자로 인식되는 경우, 상기 제2 영상 데이터의 공간적 평균 휘도값을 이용하여 제1 평균 휘도값을 산출하고, 상기 제2 영상이 상기 제2 잔상 인자로 인식되는 경우, 상기 제2 영상 데이터의 공간적 평균 휘도값 및 시간적 평균 휘도값을 이용하여 제2 평균 휘도값을 산출하는 평균 휘도 산출부를 더 포함할 수 있다.
상기 제2 영상이 상기 제1 잔상 인자로 인식되는 경우, 상기 제1 보상 신호는 상기 제1 평균 휘도값보다 높은 휘도값을 가지도록 휘도값을 감소시키고, 상기 제2 보상 신호는 상기 제1 평균 휘도값보다 낮은 휘도값을 가지도록 휘도값을 증가시키며, 상기 제2 영상이 상기 제2 잔상 인자로 인식되는 경우, 상기 제1 보상 신호는 상기 제2 평균 휘도값보다 높은 휘도값을 가지도록 휘도값을 감소시킬 수 있다.
상기 제1 잔상 인자 및 제2 잔상 인자 각각은 상기 영상 데이터의 표시 시간에 대한 상기 제2 영상의 표시 누적 시간의 비율이 50% 이상 100% 이하인 제1 군, 상기 비율이 20% 초과 50% 미만인 제2 군, 및 상기 비율이 10% 이상 20% 이하인 제3 군으로 분류되고, 상기 보상부는 상기 제2 영상이 상기 제1 군 내지 제3 군의 잔상 인자 중 어느 것으로 인식되는지를 판단하는 제2 판단부를 더 포함할 수 있다.
상기 제1 잔상 인자가 상기 제1 군인 경우, 상기 보상 신호는 상기 제1 보상 신호 및 상기 제2 보상 신호를 포함할 수 있다.
상기 제1 잔상 인자가 상기 제2 군인 경우, 상기 보상 신호는 상기 제1 보상 신호를 포함할 수 있다.
상기 제1 잔상 인자가 상기 제3 군인 경우, 상기 보상 신호는 상기 제3 보상 신호를 포함할 수 있다.
상기 제2 잔상 인자가 상기 제1 군인 경우, 상기 보상 신호는 상기 제1 보상 신호를 포함할 수 있다.
상기 제2 잔상 인자가 상기 제2 군 또는 상기 제3 군인 경우, 상기 보상 신호는 제3 보상 신호를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 잔상 방지 방법은 미리 훈련된 심층 신경망을 이용하여 영상 데이터로부터 비잔상 인자로 인식되는 제1 영상에 대응하는 제1 영상 데이터 및 잔상 인자로 인식하는 제2 영상에 대응하는 제2 영상 데이터를 분리하는 단계, 상기 제2 영상 데이터의 휘도값을 조절하는 보상 신호를 출력하는 단계, 및 상기 제1 영상 데이터를 상기 제1 변환 영상 데이터로 변환하고, 상기 보상 신호를 근거로 상기 제2 영상 데이터를 상기 제2 변환 영상 데이터로 변환하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제1 영상 데이터 및 상기 제2 영상 데이터를 분리하는 단계는 상기 영상 데이터에 대해 프레임 단위로 의미론적 분할을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 잔상 인자는 제1 잔상 인자 및 제1 잔상 인자보다 높은 투과율을 가지는 제2 잔상 인자로 분류되고, 상기 보상 신호를 출력하는 단계는 상기 제2 영상이 상기 제1 잔상 인자 및 상기 제2 잔상 인자 중 어느 것으로 인식되는지 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제1 잔상 인자 및 상기 제2 잔상 인자 각각은 상기 영상 데이터의 표시 시간에 대한 상기 제2 영상의 표시 누적 시간의 비율이 50% 이상 100% 이하인 제1 군, 상기 비율이 20% 초과 25% 미만인 제2 군, 및 상기 비율이 10% 이상 20% 이하인 제3 군으로 분류되고, 상기 보상 신호를 출력하는 단계는 상기 제2 영상이 상기 제1 군 내지 상기 제3 군의 잔상 인자 중 어느 것으로 인식되는지를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 보상 신호는 상기 제2 영상 데이터 내의 고휘도 데이터의 휘도값을 감소시키는 제1 보상 신호, 상기 제2 영상 데이터 내에 저휘도 데이터의 휘도값을 증가시키는 제2 보상 신호, 및 제2 영상 데이터의 휘도값을 유지하는 제3 보상 신호 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 보상 신호를 출력하는 단계는 상기 제1 잔상 인자가 상기 제1 내지 상기 제3 군의 잔상 인자 중 어느 것으로 인식되는지에 따라 상기 제1 보상 신호 내지 상기 제3 보상 신호 중 적어도 하나를 선택하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 보상 신호는 상기 제2 영상 데이터 내의 고휘도 데이터의 휘도값을 감소시키는 제1 보상 신호, 상기 제2 영상 데이터 내에 저휘도 데이터의 휘도값을 증가시키는 제2 보상 신호, 및 제2 영상 데이터의 휘도값을 유지하는 제3 보상 신호 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 보상 신호를 출력하는 단계는 상기 제2 잔상 인자가 상기 제1 내지 상기 제3 군의 잔상 인자 중 어느 것으로 인식되는지에 따라 상기 제1 보상 신호 내지 상기 제3 보상 신호 중 적어도 하나를 선택하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, 제어부는 심층 신경망을 이용하여 영상 데이터를 제1 영상 데이터 및 제2 영상 데이터로 분리할 수 있다. 제어부는 제2 영상 데이터의 휘도값을 조절하여 잔상 인자만의 휘도를 조절할 수 있다. 잔상 인자와 인접한 영역에서 영상이 손상되는 것이 방지될 수 있다. 따라서, 표시 특성이 향상되고, 열화에 의한 잔상이 감소된 잔상 방지 방법 및 이를 포함하는 표시 장치를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 복수의 화소들 중 하나의 화소의 등가 회로도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 잔상 인자를 포함하는 영상이 표시되는 표시 장치를 도시한 정면도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부를 도시한 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 잔상 방지 방법을 도시한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 완전한 합성곱 신경망을 도시한 것이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 보상 신호를 출력하는 단계를 도시한 흐름도이다.
본 명세서에서, 어떤 구성요소(또는 영역, 층, 부분 등)가 다른 구성요소 "상에 있다", "연결 된다", 또는 "결합된다"고 언급되는 경우에 그것은 다른 구성요소 상에 직접 배치/연결/결합될 수 있거나 또는 그들 사이에 제3의 구성요소가 배치될 수도 있다는 것을 의미한다.
동일한 도면부호는 동일한 구성요소를 지칭한다. 또한, 도면들에 있어서, 구성요소들의 두께, 비율, 및 치수는 기술적 내용의 효과적인 설명을 위해 과장된 것이다.
"및/또는"은 연관된 구성들이 정의할 수 있는 하나 이상의 조합을 모두 포함한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
또한, "아래에", "하측에", "위에", "상측에" 등의 용어는 도면에 도시된 구성들의 연관관계를 설명하기 위해 사용된다. 상기 용어들은 상대적인 개념으로, 도면에 표시된 방향을 기준으로 설명된다.
다르게 정의되지 않는 한, 본 명세서에서 사용된 모든 용어 (기술 용어 및 과학 용어 포함)는 본 발명이 속하는 기술 분야의 당업자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖는다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에서 정의된 용어와 같은 용어는 관련 기술의 맥락에서 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하고, 이상적인 또는 지나치게 형식적인 의미로 해석되지 않는 한, 명시적으로 여기에서 정의될 수 있다.
"포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치의 블록도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 복수의 화소들 중 하나의 화소의 등가 회로도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 표시 장치(DD)는 표시 패널(DP), 제어부(CT), 스캔 드라이버(100), 데이터 드라이버(200), 발광 드라이버(300), 전압 공급기(400), 및 메모리(MM)를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 표시 패널(DP)은 발광형 표시 패널일 수 있고, 특별히 제한되지 않는다. 예컨대, 표시 패널(DP)은 유기발광 표시 패널 또는 퀀텀닷 발광 표시 패널일 수 있다. 유기 발광 표시 패널의 발광층은 유기발광물질을 포함할 수 있다. 퀀텀닷 발광 표시 패널의 발광층은 퀀텀닷, 및 퀀텀로드 등을 포함할 수 있다. 이하, 표시 패널(DP)은 유기 발광 표시 패널로 설명된다.
표시 패널(DP)은 복수의 데이터 라인들(DL), 복수의 스캔 라인들(SL), 복수의 발광 제어 라인들(EL), 및 복수의 화소들(PX)을 포함할 수 있다.
구체적으로 도시되지 않았으나, 복수의 데이터 라인들(DL) 및 복수의 스캔 라인들(SL)은 서로 교차할 수 있다. 복수의 스캔 라인들(SL) 및 복수의 발광 제어 라인들(EL)은 서로 나란히 배열될 수 있다. 복수의 데이터 라인들(DL), 복수의 스캔 라인들(SL), 및 복수의 발광 제어 라인들(EL)은 복수의 화소 영역들을 정의할 수 있다. 상기 복수의 화소 영역들에 영상을 표시하는 복수의 화소들(PX)이 구비될 수 있다. 복수의 데이터 라인들(DL), 복수의 스캔 라인들(SL), 및 복수의 발광 제어 라인들(EL)은 서로 절연될 수 있다.
복수의 화소들(PX) 각각은 적어도 하나의 데이터 라인, 적어도 하나의 스캔 라인, 및 적어도 하나의 발광 제어 라인에 연결될 수 있다. 화소(PX)는 복수의 서브 화소들을 포함할 수 있다. 상기 복수의 서브 화소들 각각은 주요색(primary color) 중 하나 또는 혼합색 중 하나를 표시할 수 있다. 상기 주요색은 레드, 그린, 또는 블루를 포함할 수 있다. 상기 혼합색은 화이트, 옐로우, 시안, 또는 마젠타 등 다양한 색상을 포함할 수 있다. 다만, 이는 예시적인 것으로 본 발명의 일 실시예에 따른 상기 서브 화소가 표시하는 색상은 이에 제한되지 않는다.
제어부(CT), 스캔 드라이버(100), 데이터 드라이버(200), 및 발광 드라이버(300)는 칩 온 플렉시블 인쇄 회로(chip on flexible printed circuit, COF), 칩 온 글래스(chip on glass, COG), 또는 플릭시블 인쇄 회로(flexible printed circuit, FPC)의 형태로 표시 패널(DP)에 전기적으로 연결될 수 있다.
제어부(CT)는 외부로부터 제공되는 영상 데이터(RGB)를 수신할 수 있다. 제어부(CT)는 제1 내지 제4 구동 제어 신호(CTL1, CTL2, CTL3, CTL4) 및 변환 영상 데이터(DATA)를 출력할 수 있다. 제1 구동 제어 신호(CTL1)는 스캔 드라이버(100)를 제어하기 위한 신호일 수 있다. 제2 구동 제어 신호(CTL2)는 데이터 드라이버(200)를 제어하기 위한 신호일 수 있다. 제3 구동 제어 신호(CTL3)는 발광 드라이버(300)를 제어하기 위한 신호일 수 있다. 제4 구동 제어 신호(CTL4)는 전압 공급기(400)를 제어하기 위한 신호일 수 있다. 제어부(CT)는 영상 데이터(RGB)를 변환한 변환 영상 데이터(DATA)를 출력할 수 있다.
스캔 드라이버(100)는 제1 구동 제어 신호(CTL1)에 기초하여 복수의 스캔 라인들(SL)을 통하여 복수의 화소들(PX) 각각에 스캔 신호를 제공할 수 있다. 상기 스캔 신호에 기초하여 표시 패널(DP)에 영상이 표시될 수 있다.
데이터 드라이버(200)는 제2 구동 제어 신호(CTL2) 기초하여 복수의 데이터 라인들(DL)을 통하여 복수의 화소들(PX) 각각에 데이터 전압을 제공할 수 있다. 데이터 드라이버(200)는 변환 영상 데이터(DATA)를 데이터 전압으로 변환할 수 있다. 상기 데이터 전압에 기초하여 표시 패널(DP)에 표시되는 영상이 결정될 수 있다.
발광 드라이버(300)는 제3 구동 제어 신호(CTL3)에 기초하여 복수의 발광 제어 라인들(EL)을 통하여 복수의 화소들(PX) 각각에 발광 제어 신호를 제공할 수 있다. 상기 발광 제어 신호에 기초하여 표시 패널(DP)의 휘도가 조절될 수 있다.
전압 공급기(400)는 제4 구동 제어 신호(CTL4)에 기초하여 제1 전원 전압(ELVDD), 제2 전원 전압(ELVSS), 및 초기화 전압(Vint)을 표시 패널(DP)에 제공할 수 있다. 제1 전원 전압(ELVDD) 및 제2 전원 전압(ELVSS)에 기초하여, 표시 패널(DP)이 구동될 수 있다.
복수의 화소들(PX) 각각은 발광 소자(OLED) 및 화소 회로(CC)를 포함할 수 있다. 화소 회로(CC)는 복수의 트랜지스터들(T1-T7) 및 커패시터(CN)를 포함할 수 있다. 화소 회로(CC)는 상기 데이터 전압에 대응하여 발광 소자(OLED)에 흐르는 전류량을 제어할 수 있다.
발광 소자(OLED)는 화소 회로(CC)로부터 제공되는 상기 전류량에 대응하여 소정의 휘도로 발광할 수 있다. 제1 전원 전압(ELVDD)의 레벨은 제2 전원 전압(ELVSS)의 레벨보다 높게 설정될 수 있다.
복수의 트랜지스터들(T1-T7) 각각은 입력 전극(또는 소스 전극), 출력 전극(또는 드레인 전극), 및 제어 전극(또는 스캔 전극)을 포함할 수 있다. 본 명세서 내에서 편의상 입력 전극 및 출력 전극 중 어느 하나는 제1 전극으로 지칭되고, 다른 하나는 제2 전극으로 지칭될 수 있다.
제1 트랜지스터(T1)의 제1 전극은 제5 트랜지스터(T5)를 경유하여 전원 패턴(VDD)에 접속될 수 있다. 제1 트랜지스터(T1)의 제2 전극은 제6 트랜지스터(T6)를 경유하여 발광 소자(OLED)의 애노드 전극에 접속될 수 있다. 제1 트랜지스터(T1)는 구동 트랜지스터로 지칭될 수 있다.
제2 트랜지스터(T2)는 데이터 라인(DL)과 제1 트랜지스터(T1)의 제1 전극 사이에 접속될 수 있다. 제2 트랜지스터(T2)의 제어 전극은 i번째 스캔 라인(SLi)에 접속될 수 있다. 제2 트랜지스터(T2)는 i번째 스캔 라인(SLi)으로 i번째 스캔 신호가 제공될 때 턴-온되어 데이터 라인(DL)과 제1 트랜지스터(T1)의 제1 전극을 전기적으로 접속시킬 수 있다.
제3 트랜지스터(T3)는 제1 트랜지스터(T1)의 제2 전극과 제1 트랜지스터(T1)의 제어 전극 사이에 접속될 수 있다. 제3 트랜지스터(T3)의 제어 전극은 i번째 스캔 라인(SLi)에 접속될 수 있다. 제3 트랜지스터(T3)는 i번째 스캔 라인(SLi)으로 i번째 스캔 신호가 제공될 때 턴-온되어 제1 트랜지스터(T1)의 제2 전극과 제1 트랜지스터(T1)의 제어 전극을 전기적으로 접속시킬 수 있다. 제3 트랜지스터(T3)가 턴-온될 때 제1 트랜지스터(T1)은 다이오드 형태로 접속될 수 있다.
제4 트랜지스터(T4)는 노드(ND)와 전압 공급기(400)의 초기화 전원 생성부 사이에 접속될 수 있다. 제4 트랜지스터(T4)의 제어 전극은 i-1번째 스캔 라인(SLi-1)에 접속될 수 있다. 제4 트랜지스터(T4)는 i-1번째 스캔 라인(SLi-1)으로 i-1번째 스캔 신호가 제공될 때 턴-온되어 노드(ND)로 초기화 전압(Vint)를 제공할 수 있다.
제5 트랜지스터(T5)는 전원 라인(PL)과 제1 트랜지스터(T1)의 제1 전극 사이에 접속될 수 있다. 제5 트랜지스터(T5)의 제어 전극은 i번째 발광 제어 라인(ELi)에 접속될 수 있다.
제6 트랜지스터(T6)는 제1 트랜지스터(T1)의 제2 전극과 발광 소자(OLED)의 애노드 전극 사이에 접속될 수 있다. 제6 트랜지스터(T6)의 제어 전극은 i번째 발광 제어 라인(ELi)에 접속될 수 있다.
제7 트랜지스터(T7)는 상기 초기화 전원 생성부와 발광 소자(OLED)의 애노드 전극 사이에 접속될 수 있다. 제7 트랜지스터(T7)의 제어 전극은 i+1번째 스캔 라인(SLi+1)에 접속될 수 있다. 제7 트랜지스터(T7)는 i+1번째 스캔 라인(SLi+1)으로 i+1번째 게이트 신호가 제공될 때 턴-온되어 초기화 전압(Vint)을 발광 소자(OLED)의 애노드 전극으로 제공할 수 있다.
제7 트랜지스터(T7)는 화소(PX)의 블랙 표현 능력을 향상시킬 수 있다. 제7 트랜지스터(T7)가 턴-온되면 발광 소자(OLED)의 기생 커패시터(미도시)가 방전될 수 있다. 블랙 휘도 구현 시 제1 트랜지스터(T1)로부터의 누설 전류에 의하여 발광 소자(OLED)가 발광하지 않게 되고, 이에 따라 블랙 표현 능력이 향상될 수 있다.
도 2에서는 제7 트랜지스터(T7)의 제어 전극이 i+1번째 스캔 라인(SLi+1)에 접속되는 것으로 도시되었지만, 본 발명은 이에 한정되지 않는다. 본 발명의 다른 실시예에서, 제7 트랜지스터(T7)의 제어 전극은 i번째 스캔 라인(SLi) 또는 i-1번째 스캔 라인(SLi-1)에 접속될 수 있다.
도 2에서는 PMOS를 기준으로 도시하였으나, 이에 한정되지 않는다. 본 발명의 다른 실시예에서 화소 회로(CC)는 NMOS로 구성될 수 있다. 본 발명의 또 다른 실시예에서 화소 회로(CC)는 NMOS와 PMOS의 조합에 의해 구성될 수 있다.
커패시터(CN)는 전원 라인(PL)과 노드(ND) 사이에 배치될 수 있다. 커패시터(CN)는 상기 데이터 전압을 저장할 수 있다. 커패시터(CN)에 저장된 전압에 따라 제5 트랜지스터(T5) 및 제6 트랜지스터(T6)가 턴-온될 때 제1 트랜지스터(T1)에 흐르는 전류량이 결정될 수 있다. 본 발명에서 화소(PX)의 등가 회로는 도 2에 도시된 등가 회로로 한정되지 않는다. 본 발명의 다른 실시예에서 화소(PX)는 발광 소자(OLED)를 발광시키기 위한 다양한 형태로 구현될 수 있다.
메모리(MM)는 표시 장치(DD) 내의 각 구성 요소들(CT, DP, 100, 200, 300, 400) 사이에 주고 받는 신호들의 전압값 등에 대한 정보가 저장될 수 있다. 메모리(MM)는 별개의 구성으로 존재하거나, 각 구성 요소들(CT, DP, 100, 200, 300, 400) 중 적어도 어느 하나에 포함될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 잔상 인자를 포함하는 영상이 표시되는 표시 장치를 도시한 정면도이다.
도 3을 참조하면, 표시 장치(DD)는 영상(IM)이 표시되는 표시 영역(DA) 및 표시 영역(DA) 주변에 배치된 비표시 영역(NDA)을 포함할 수 있다. 표시 영역(DA)에는 복수의 화소들(PX, 도 1 참조)이 배치될 수 있다. 영상(IM)은 제1 영상(IM-1) 및 제2 영상(IM-2)을 포함할 수 있다. 제1 영상(IM-1)은 비잔상 인자로 인식될 수 있다. 제2 영상(IM-2)은 잔상 인자로 인식될 수 있다. 상기 잔상 인자는 표시 장치(DD)에 포함된 발광 소자(OLED, 도 2 참조)의 열화로 인해 잔상이 발생할 확률이 상기 비잔상 인자의 잔상이 발생할 확률보다 높은 오브젝트일 수 있다.
도 3에서는 영상(IM)의 일 예로 뉴스 화면을 도시하였다. 상기 뉴스 화면의 경우, 좌측 상단 또는 우측 상단 부분에 방송사 로고와 같은 특정 문구들이 제2 영상(IM-2)으로서 지속적으로 표시될 수 있다. 도 5에서는 상기 특정 문구로 우측 상단에 표시된 "NEWS"라는 문구를 예시적으로 도시하였다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부를 도시한 블록도이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 잔상 방지 방법을 도시한 흐름도이다.
도 3 내지 도 5를 참조하면, 제어부(CT)는 영상 데이터(RGB)를 수신하여, 영상 데이터(RGB)를 변환한 변환 영상 데이터(DATA, 도 1 참조)를 출력할 수 있다. 변환 영상 데이터(DATA, 도 1 참조)는 제1 변환 영상 데이터(DATA1) 및 제2 변환 영상 데이터(DATA2)를 포함할 수 있다.
제어부(CT)는 검출부(DT), 보상부(CP), 및 변환부(TR)를 포함할 수 있다.
검출부(DT)는 미리 훈련된 심층 신경망을 이용하여 영상 데이터(RGB)로부터 제1 영상(IM-1)에 대응하는 제1 영상 데이터(RGB1) 및 제2 영상(IM-2)에 대응하는 제2 영상 데이터(RGB2)를 분리할 수 있다(S100).
메모리(MM, 도 1 참조)는 외부로부터 상기 심층 신경망을 갱신하는 데이터를 수신할 수 있다. 검출부(DT)는 메모리(MM, 도 1 참조)로부터 상기 갱신된 심층 신경망을 수신할 수 있다.
보상부(CP)는 제2 영상 데이터(RGB2)의 휘도값을 조절하는 보상 신호(CS)를 출력할 수 있다(S200).
변환부(TR)는 영상 데이터(RGB) 및 보상 신호(CS)를 수신할 수 있다. 변환부(TR)는 영상 데이터(RGB)를 근거로 제1 영상 데이터(RGB1)를 제1 변환 영상 데이터(DATA1)로 변환하고, 영상 데이터(RGB) 및 보상 신호(CS)를 근거로 제2 영상 데이터(RGB2)를 제2 변환 영상 데이터(DATA2)로 변환할 수 있다(S300). 표시 패널(DP, 도 1 참조)은 제1 변환 영상 데이터(DATA1) 및 제2 변환 영상 데이터(DATA2)에 대응하는 영상(IM, 도 3 참조)을 표시할 수 있다.
본 발명에 따르면, 검출부(DT)는 상기 심층 신경망을 이용하여 영상 데이터(RGB)를 제1 영상 데이터(RGB1) 및 제2 영상 데이터(RGB2)로 분리할 수 있다(S100). 보상 신호(CS)는 제2 영상 데이터(RGB2)에 대응하는 제2 영상(IM-2)의 잔상 인자만의 휘도를 조절할 수 있다. 상기 잔상 인자와 인접한 영역에서 영상(IM)의 손상이 방지될 수 있다. 따라서, 표시 특성이 향상되고, 열화에 의한 잔상이 감소된 잔상 방지 방법 및 이를 포함하는 표시 장치(DD, 도 1 참조)를 제공할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 완전한 합성곱 신경망을 도시한 것이다.
도 4 및 도 6을 참조하면, 인공 지능은 인공적인 지능 또는 이를 만들 수 있는 방법론을 연구하는 분야를 의미하며, 기계 학습은 인공 지능 분야에 다루는 다양한 문제를 정의하고, 그것을 해결하는 방법론을 연구하는 분야를 의미할 수 있다. 상기 기계 학습은 어떠한 작업에 대하여 꾸준한 경험을 통해 그 작업에 대한 성능을 높이는 알고리즘으로 정의할 수 있다.
상기 심층 신경망은 인간의 뇌 구조를 검출부(DT) 상에서 모의하도록 설계될 수 있다. 상기 심층 신경망은 상기 기계 학습에서 사용되는 모델로써, 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)들로 구성되고, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 의미할 수 있다. 상기 심층 신경망은 다른 레이어의 뉴런들 사이의 연결 패턴, 모델 파라미터를 갱신하는 학습 과정, 출력값을 생성하는 활성화 함수에 의해 정의될 수 있다.
상기 심층 신경망은 입력층, 출력층, 및 적어도 하나 이상의 은닉층을 포함할 수 있다. 각 층은 하나 이상의 뉴런을 포함하고, 상기 심층 신경망은 뉴런과 뉴런을 연결하는 시냅스를 포함할 수 있다. 상기 심층 신경망에서 각 뉴런은 시냅스를 통해 입력되는 신호들, 가중치, 편향에 대한 활성 함수의 함숫값을 출력할 수 있다.
상기 심층 신경망은 지도 학습(supervised learning)에 따라 학습될 수 있다. 상기 지도 학습의 목적은 알고리즘을 통해 정해진 답을 찾는 것일 수 있다. 따라서, 상기 지도 학습에 기초한 상기 심층 신경망은 훈련용 데이터(training data)로부터 함수를 추론해 내는 형태를 포함할 수 있다. 상기 지도 학습에서는 트레이닝에 라벨링된 샘플을 사용할 수 있다. 상기 라벨링된 샘플은 학습 데이터가 상기 심층 신경망에 입력되는 경우, 상기 심층 신경망이 추론해 내야 하는 목표 출력값을 의미할 수 있다.
상기 알고리즘은 일련의 학습 데이터와 그에 상응하는 목표 출력값을 수신하고, 입력되는 데이터에 대한 실제 출력값과 목표 출력값을 비교하는 학습을 통해 오류를 찾아내고, 해당 결과를 근거로 상기 알고리즘을 수정할 수 있다.
상기 지도 학습의 출력값은 의미론적 분할(semantic segmentation)을 포함할 수 있다. 상기 의미론적 분할은 화소 단위의 추정을 수행하여 의미 있는 단위로 오브젝트를 분리하는 기술을 의미할 수 있다. 상기 의미론적 분할은 상기 알고리즘에 입력된 영상 데이터(RGB)에 대응하는 입력 영상(210) 내에서 입력 영상(210)을 구성하는 각각의 오브젝트들을 화소 단위로 구별하는 기술일 수 있다. 예를 들어, 라벨링된 데이터(240)에서 비잔상 인자로서 인식되는 제1 영상(IM-1) 및 잔상 인자로서 인식되는 제2 영상(IM-2) 각각이 포함하는 오브젝트가 화소 단위로 구별될 수 있다. 예를 들어, 제2 영상(IM-2)은 영상(IM, 도 3 참조)에서 특정 문구로 표시된 "NEWS"라는 문구에 대응될 수 있다.
상기 심층 신경망은 영상 데이터(RGB)에 대해 프레임 단위로 상기 의미론적 분할을 수행하여 영상 데이터(RGB)로부터 제1 영상(IM-1)에 대응하는 제1 영상 데이터(RGB1) 및 제2 영상(IM-2)에 대응하는 제2 영상 데이터(RGB2)를 화소 단위로 분리할 수 있다.
상기 심층 신경망은 완전한 합성곱 신경망(Fully Convolutional Network, FCN), 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN), 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN), 심층 신뢰망(Deep Belief Network, DMN), 또는 제한된 볼츠만 기계(Restricted Boltzman Machine, RBM) 등을 포함할 수 있다. 다만, 이는 예시적인 것으로 본 발명의 일 실시예에 따른 상기 심층 신경망은 이에 한정되지 않는다. 이하, 상기 심층 신경망은 상기 완전한 합성곱 신경망으로 설명된다.
도 6에서는 입력 영상(210), 완전한 합성곱 신경망(220), 완전한 합성곱 신경망(220)에서 출력되는 활성화 맵(230), 및 라벨링된 데이터(240)가 도시되었다.
완전한 합성곱 신경망(220) 내의 컨볼루션 레이어들은 입력 영상(210)으로부터 테두리, 선, 색 등과 같은 특징들을 추출하기 위해 이용될 수 있다. 각각의 컨볼루션 레이어는 데이터를 수신할 수 있고, 해당 레이어에 입력되는 데이터를 처리하여 해당 레이어에서 출력되는 데이터를 생성할 수 있다. 컨볼루션 레이어에서 출력되는 데이터는 입력되는 데이터를 하나 이상의 필터와 합성하여 생성한 데이터일 수 있다.
완전한 합성곱 신경망(220)의 초기 컨볼루션 레이어들은 입력으로부터 낮은 레벨의 단순한 특징들을 추출하도록 동작될 수 있다. 다음 컨볼루션 레이어들은 상기 초기 컨볼루션 레이어보다 높은 레벨의 복잡한 특징들을 추출하도록 동작할 수 있다. 각각의 컨볼루션 레이어에서 출력되는 데이터는 활성화 맵(activation map) 또는 특징 맵(feature map)으로 지칭될 수 있다. 완전한 합성곱 신경망(220)은 상기 활성화 맵에 컨볼루션 필터를 적용하는 연산 이외에 다른 프로세싱 연산을 수행할 수 있다. 상기 프로세싱 연산은 풀링(pooling)을 포함할 수 있다. 다만, 이는 예시적인 것으로 본 발명의 일 실시예에 따른 상기 프로세싱 연산은 이에 제한되지 않는다. 예를 들어, 상기 프로세싱 연상은 리샘플링을 포함할 수 있다.
입력 영상(210)이 완전한 합성곱 신경망(220) 내의 여러 단계의 레이어를 거치면 활성화 맵의 크기가 줄어들 수 있다. 상기 의미론적 분할은 오브젝트에 대한 화소 단위의 추정이 수반되므로, 화소 단위의 추정을 하려면 줄어든 크기의 활성화 맵의 결과를 입력 영상(210)의 크기만큼 다시 키우는 과정을 거쳐야 한다. 1x1 컨볼루션 연산을 통해 얻어진 값을 입력 영상(210)의 크기로 확대하는 방법은 이진 선형 보간(bilinear interpolation) 기법, 디컨볼루션(deconvolution) 기법, 또는 스킵 레이어(skip layer) 기법을 포함할 수 있다. 완전한 합성곱 신경망(220)에서 최종적으로 출력되는 활성화 맵(230)의 크기는 입력 영상(210)과 동일할 수 있다. 따라서, 활성화 맵(230)은 오브젝트의 위치 정보를 유지시킬 수 있다. 완전한 합성곱 신경망(220)이 입력 영상(210)을 입력 받아 활성화 맵(230)을 출력하는 과정을 선방향 추론(forward inference)이라고 할 수 있다.
완전한 합성곱 신경망(220)에서 출력되는 활성화 맵(230)은 입력 영상(210)의 라벨링된 데이터(240)와 비교됨으로써 손실들이 계산될 수 있다. 상기 손실들은 역 전파(back propagation) 기법을 통하여 컨볼루션 레이어들로 역 전파될 수 있다. 역 전파된 손실들에 기초하여 컨볼루션 레이어들 내 연결 가중치들이 업데이트될 수 있다. 상기 손실들을 계산하는 방법은 힌지 손실(hinge loss), 스퀘어 손실(square loss), 소프트 맥스 손실(softmax loss), 크로스-엔트로피 손실(cross entropy loss), 절대 손실(absolute loss), 및 인센시티브 손실(insensitive loss) 등이 목적에 따라 사용될 수 있다.
역 전파 알고리즘을 통한 학습을 하는 방법은 입력 레이어에서 시작하여 출력 레이어를 통해 출력값을 얻었을 때 기준 라벨 값과 비교하여 오답일 경우, 다시 출력 레이어에서 입력 레이어 방향으로 값을 전달하여 계산된 손실에 따라 학습 네트워크를 구성하는 노드들의 가중치들을 업데이트하는 방식일 수 있다. 이 때, 완전한 합성곱 신경망(220)에 제공되는 훈련용 데이터 셋은 실지 검증(ground truth) 데이터 또는 라벨링된 데이터(240)로 정의될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 상기 훈련용 데이터 셋은 정지된 영상으로 수천에서 수만 장이 제공될 수 있다. 라벨은 해당 오브젝트의 클래스(class)를 나타낼 수 있다. 상기 오브젝트는 제2 영상(IM-2)의 잔상 인자에 대응될 수 있다. 예를 들어 상기 라벨은 로고, 배너, 자막, 시계, 및 날씨 아이콘 등을 포함할 수 있다.
완전한 합성곱 신경망(220)이 입력 영상(210)을 이용한 학습 과정을 수행하고 나면 최적화된 파라미터를 가지는 학습 모델이 생성될 수 있다. 상기 학습 모델에 라벨링되지 않는 데이터를 입력하였을 때 입력된 데이터에 대응하는 라벨링된 데이터를 예측할 수 있다.
본 발명에 따르면, 검출부(DT)의 상기 심층 신경망은 완전한 합성곱 신경망(220)을 포함할 수 있다. 완전한 합성곱 신경망(220)은 프레임 버퍼가 불필요하고, 영상 데이터(RGB)에 대해 프레임 단위로 잔상 인자에 대응되는 오브젝트의 분할이 가능하여 실시간으로 잔상 인자 자체를 분류할 수 있다. 보상부(CP)는 잔상 인자로 인식되는 제2 영상(IM-2)에 대응하는 제2 영상 데이터(RGB2)의 휘도를 조절하여 영상(IM)의 잔상을 방지할 수 있다. 따라서, 표시 특성이 향상되고, 열화에 의한 잔상이 감소된 잔상 방지 방법 및 이를 포함하는 표시 장치(DD, 도 1 참조)를 제공할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 보상 신호를 출력하는 단계를 도시한 흐름도이다.
도 4, 도 6, 및 도 7을 참조하면, 보상부(CP)는 제1 판단부(CP-1), 평균 휘도 산출부(CP-2), 제2 판단부(CP-3), 및 보상 신호 선택부(CP-4)를 포함할 수 있다.
검출부(DT)로부터 수신한 제2 영상 데이터(RGB2)에 대응하는 제2 영상(IM-2)의 잔상 인자는 제1 잔상 인자(AI1) 및 제2 잔상 인자(AI2)로 분류될 수 있다. 제2 잔상 인자(AI2)는 제1 잔상 인자(AI1)보다 높은 투과율을 가질 수 있다.
제1 판단부(CP-1)는 제2 영상(IM-2)이 제1 잔상 인자(AI1) 및 제2 잔상 인자(AI2) 중 어느 것으로 인식되는지를 판단할 수 있다(S210).
제1 판단부(CP-1)에서 제2 영상(IM-2)이 제1 잔상 인자(AI1)로 인식되는 경우, 평균 휘도 산출부(CP-2)는 제2 영상 데이터(RGB2)의 공간적 평균 휘도값을 이용하여 제1 평균 휘도값(AB1)을 산출할 수 있다(S221).
제1 판단부(CP-1)에서 제2 영상(IM-2)이 제2 잔상 인자(AI2)로 인식되는 경우, 평균 휘도 산출부(CP-2)는 제2 영상 데이터(RGB2)의 공간적 평균 휘도값 및 시간적 평균 휘도값을 이용하여 제2 평균 휘도값(AB2)을 산출할 수 있다(S222).
상기 공각적 평균 휘도값은 제2 영상(IM-2)의 외곽을 소정의 화소들만큼 확장한 영역의 평균 휘도값, 제2 영상(IM-2)을 포함하는 직사각형 영역의 평균 휘도값, 제2 영상(IM-2)을 포함하는 수평 방향으로 배열된 복수의 화소들의 영역의 평균 휘도값 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 시간적 평균 휘도값은 제2 영상(IM-2)의 소정의 시간 동안의 평균 휘도값일 수 있다.
제1 잔상 인자(AI1) 및 제2 잔상 인자(AI2) 각각은 영상 데이터(RGB)의 표시 시간에 대한 제2 영상(IM-2)의 표시 누적 시간 비율이 50% 이상 100% 이하인 제1 군(G1), 상기 비율이 20% 초과 50% 미만인 제2 군(G2), 및 상기 비율이 10% 이상 20% 이하인 제3 군(G3)으로 분류될 수 있다.
제2 판단부(CP-3)는 제2 영상(IM-2)이 제1 군(G1), 제2 군(G2), 및 제3 군(G3)의 잔상 인자 중 어느 것으로 인식되는지를 판단할 수 있다(S231, S232).
보상 신호(CS)는 제2 영상 데이터(RGB2) 내의 고휘도 데이터의 휘도값을 감소시키는 제1 보상 신호(CS1), 제2 영상 데이터(RGB2) 내의 저휘도 데이터의 휘도값을 증가시키는 제2 보상 신호(CS2), 및 제2 영상 데이터(RGB2) 내의 휘도값을 유지하는 제3 보상 신호(CS3) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
제2 영상(IM-2)이 제1 잔상 인자(AI1)로 인식되는 경우, 제1 보상 신호(CS1)는 제1 평균 휘도값(AB1)보다 높은 휘도값을 가지도록 휘도값을 감소시킬 수 있고, 제2 보상 신호(CS2)는 제1 평균 휘도값(AB1)보다 낮은 휘도값을 가지도록 휘도값을 증가시킬 수 있다.
제2 영상(IM-2)이 제2 잔상 인자(AI2)로 인식되는 경우, 제1 보상 신호(CS1)는 제2 평균 휘도값(AB2)보다 높은 휘도값을 가지도록 휘도값을 감소시킬 수 있다.
보상 신호 선택부(CP-4)는 제1 판단부(CP-1) 및 제2 판단부(CP-3)에서 분류된 제2 영상(IM-2)의 분류에 따라 제1 보상 신호(CS1), 제2 보상 신호(CS2), 및 제3 보상 신호(CS3) 중 적어도 하나를 보상 신호(CS)로 출력할 수 있다.
제1 판단부(CP-1)가 제2 영상(IM-2)을 제1 잔상 인자(AI1)로 인식하고, 제2 판단부(CP-3)가 제2 영상(IM-2)을 제1 군(G1)으로 인식하는 경우, 보상 신호 선택부(CP-4)는 제1 보상 신호(CS1) 및 제2 보상 신호(CS2)를 보상 신호(CS)로 출력할 수 있다(S241, S250). 예를 들어, 제2 영상(IM-2)은 방송국 로고, 시계, 및 영상 프로그램 로고 등을 포함할 수 있다.
제1 판단부(CP-1)가 제2 영상(IM-2)을 제1 잔상 인자(AI1)로 인식하고, 제2 판단부(CP-3)가 제2 영상(IM-2)을 제2 군(G2)으로 인식하는 경우, 보상 신호 선택부(CP-4)는 제1 보상 신호(CS1)를 보상 신호(CS)로 출력할 수 있다(S242, S250). 예를 들어, 제2 영상(IM-2)은 영상에 배치되는 배너, 화면 내 소화면, 자막, 및 날씨 아이콘 등을 포함할 수 있다.
제1 판단부(CP-1)가 제2 영상(IM-2)을 제1 잔상 인자(AI1)로 인식하고, 제2 판단부(CP-3)가 제2 영상(IM-2)을 제3 군(G3)으로 인식하는 경우, 보상 신호 선택부(CP-4)는 제3 보상 신호(CS3)를 보상 신호(CS)로 출력할 수 있다(S243, S250).
제1 판단부(CP-1)가 제2 영상(IM-2)을 제2 잔상 인자(AI2)로 인식하고, 제2 판단부(CP-3)가 제2 영상(IM-2)을 제1 군(G1)으로 인식하는 경우, 보상 신호 선택부(CP-4)는 제1 보상 신호(CS1)를 보상 신호(CS)로 출력할 수 있다(S244, S250). 예를 들어, 제2 영상(IM-2)은 투과성 방송국 로고를 포함할 수 있다.
제1 판단부(CP-1)가 제2 영상(IM-2)을 제2 잔상 인자(AI2)로 인식하고, 제2 판단부(CP-3)가 제2 영상(IM-2)을 제2 군(G2) 또는 제3 군(G3)으로 인식하는 경우, 보상 신호 선택부(CP-4)는 제3 보상 신호(CS3)를 보상 신호(CS)로 출력할 수 있다(S245, S250). 예를 들어, 제2 영상(IM-2)은 투과성 배너를 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, 제1 판단부(CP-1) 및 제2 판단부(CP-3) 각각은 제2 영상(IM-2)을 분류할 수 있다. 제1 판단부(CP-1)는 제2 영상(IM-2)의 잔상 인자를 투과성의 유무에 따라 분류할 수 있다. 제2 판단부(CP-3)는 제2 영상(IM-2)의 잔상 인자가 표시되는 시간에 따라 분류할 수 있다. 보상 신호 선택부(CP-4)는 제1 판단부(CP-1) 및 제2 판단부(CP-3) 각각이 분류한 내용을 근거로 각각의 보상 신호(CS)를 선택할 수 있다. 제어부(CT)를 통해 잔상 인자의 종류에 따라 최적의 잔상 방지 방법이 선택될 수 있다. 따라서, 표시 특성이 향상되고, 열화에 의한 잔상이 감소된 잔상 방지 방법 및 이를 포함하는 표시 장치(DD, 도 1 참조)를 제공할 수 있다.
이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자 또는 해당 기술 분야에 통상의 지식을 갖는 자라면, 후술될 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 기술 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 기술적 범위는 명세서의 상세한 설명에 기재된 내용으로 한정되는 것이 아니라 특허청구범위에 의해 정하여져야만 할 것이다.
DD: 표시 장치 CT: 제어부
DP: 표시 패널 DT: 검출부
CP: 보상부 TR: 변환부
CP-1: 제1 판단부 CP-3: 제2 판단부

Claims (20)

  1. 영상 데이터를 수신하여, 상기 영상 데이터를 변환한 제1 변환 영상 데이터 및 제2 변환 영상 데이터를 출력하는 제어부; 및
    상기 제1 변환 영상 데이터 및 상기 제2 변환 영상 데이터에 대응하는 영상을 표시하는 표시 패널을 포함하고,
    상기 제어부는,
    미리 훈련된 심층 신경망을 이용하여 상기 영상 데이터로부터 비잔상 인자로 인식되는 제1 영상에 대응하는 제1 영상 데이터 및 잔상 인자로 인식되는 제2 영상에 대응하는 제2 영상 데이터를 분리하는 검출부;
    상기 제2 영상 데이터의 휘도값을 조절하는 보상 신호를 출력하는 보상부; 및
    상기 제1 영상 데이터를 상기 제1 변환 영상 데이터로 변환하고, 상기 보상 신호를 근거로 상기 제2 영상 데이터를 상기 제2 변환 영상 데이터로 변환하는 변환부를 포함하는 표시 장치.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 심층 신경망은 상기 영상 데이터에 대해 프레임 단위로 의미론적 분할을 수행하여 상기 영상 데이터로부터 상기 제1 영상 데이터 및 상기 제2 영상 데이터를 분리하는 표시 장치.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 심층 신경망은 완전한 합성곱 신경망을 포함하는 표시 장치.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 심층 신경망이 저장된 메모리를 더 포함하고,
    상기 메모리는 외부로부터 상기 심층 신경망을 갱신하는 데이터를 수신하는 표시 장치.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 보상 신호는 상기 제2 영상 데이터 내의 고휘도 데이터의 휘도값을 감소시키는 제1 보상 신호, 상기 제2 영상 데이터 내에 저휘도 데이터의 휘도값을 증가시키는 제2 보상 신호, 및 제2 영상 데이터의 휘도값을 유지하는 제3 보상 신호 중 적어도 하나를 포함하는 표시 장치.
  6. 제5 항에 있어서,
    상기 잔상 인자는 제1 잔상 인자 및 제1 잔상 인자보다 높은 투과율을 가지는 제2 잔상 인자로 분류되고,
    상기 보상부는 상기 제2 영상이 상기 제1 잔상 인자 및 상기 제2 잔상 인자 중 어느 것으로 인식되는지를 판단하는 제1 판단부를 포함하는 표시 장치.
  7. 제6 항에 있어서,
    상기 제2 영상이 상기 제1 잔상 인자로 인식되는 경우, 상기 제2 영상 데이터의 공간적 평균 휘도값을 이용하여 제1 평균 휘도값을 산출하고, 상기 제2 영상이 상기 제2 잔상 인자로 인식되는 경우, 상기 제2 영상 데이터의 공간적 평균 휘도값 및 시간적 평균 휘도값을 이용하여 제2 평균 휘도값을 산출하는 평균 휘도 산출부를 더 포함하는 표시 장치.
  8. 제7 항에 있어서,
    상기 제2 영상이 상기 제1 잔상 인자로 인식되는 경우, 상기 제1 보상 신호는 상기 제1 평균 휘도값보다 높은 휘도값을 가지도록 휘도값을 감소시키고, 상기 제2 보상 신호는 상기 제1 평균 휘도값보다 낮은 휘도값을 가지도록 휘도값을 증가시키며,
    상기 제2 영상이 상기 제2 잔상 인자로 인식되는 경우, 상기 제1 보상 신호는 상기 제2 평균 휘도값보다 높은 휘도값을 가지도록 휘도값을 감소시키는 표시 장치.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 제1 잔상 인자 및 제2 잔상 인자 각각은 상기 영상 데이터의 표시 시간에 대한 상기 제2 영상의 표시 누적 시간의 비율이 50% 이상 100% 이하인 제1 군, 상기 비율이 20% 초과 50% 미만인 제2 군, 및 상기 비율이 10% 이상 20% 이하인 제3 군으로 분류되고,
    상기 보상부는 상기 제2 영상이 상기 제1 군 내지 제3 군의 잔상 인자 중 어느 것으로 인식되는지를 판단하는 제2 판단부를 더 포함하는 표시 장치.
  10. 제9 항에 있어서,
    상기 제1 잔상 인자가 상기 제1 군인 경우, 상기 보상 신호는 상기 제1 보상 신호 및 상기 제2 보상 신호를 포함하는 표시 장치.
  11. 제9 항에 있어서,
    상기 제1 잔상 인자가 상기 제2 군인 경우, 상기 보상 신호는 상기 제1 보상 신호를 포함하는 표시 장치.
  12. 제9 항에 있어서,
    상기 제1 잔상 인자가 상기 제3 군인 경우, 상기 보상 신호는 상기 제3 보상 신호를 포함하는 표시 장치.
  13. 제9 항에 있어서,
    상기 제2 잔상 인자가 상기 제1 군인 경우, 상기 보상 신호는 상기 제1 보상 신호를 포함하는 표시 장치.
  14. 제9 항에 있어서,
    상기 제2 잔상 인자가 상기 제2 군 또는 상기 제3 군인 경우, 상기 보상 신호는 제3 보상 신호를 포함하는 표시 장치.
  15. 미리 훈련된 심층 신경망을 이용하여 영상 데이터로부터 비잔상 인자로 인식되는 제1 영상에 대응하는 제1 영상 데이터 및 잔상 인자로 인식하는 제2 영상에 대응하는 제2 영상 데이터를 분리하는 단계;
    상기 제2 영상 데이터의 휘도값을 조절하는 보상 신호를 출력하는 단계; 및
    상기 제1 영상 데이터를 상기 제1 변환 영상 데이터로 변환하고, 상기 보상 신호를 근거로 상기 제2 영상 데이터를 상기 제2 변환 영상 데이터로 변환하는 단계를 포함하는 잔상 방지 방법.
  16. 제15 항에 있어서,
    상기 제1 영상 데이터 및 상기 제2 영상 데이터를 분리하는 단계는 상기 영상 데이터에 대해 프레임 단위로 의미론적 분할을 수행하는 단계를 포함하는 잔상 방지 방법.
  17. 제16항 에 있어서,
    상기 잔상 인자는 제1 잔상 인자 및 제1 잔상 인자보다 높은 투과율을 가지는 제2 잔상 인자로 분류되고,
    상기 보상 신호를 출력하는 단계는 상기 제2 영상이 상기 제1 잔상 인자 및 상기 제2 잔상 인자 중 어느 것으로 인식되는지 판단하는 단계를 포함하는 잔상 방지 방법.
  18. 제17 항에 있어서,
    상기 제1 잔상 인자 및 상기 제2 잔상 인자 각각은 상기 영상 데이터의 표시 시간에 대한 상기 제2 영상의 표시 누적 시간의 비율이 50% 이상 100% 이하인 제1 군, 상기 비율이 20% 초과 25% 미만인 제2 군, 및 상기 비율이 10% 이상 20% 이하인 제3 군으로 분류되고,
    상기 보상 신호를 출력하는 단계는 상기 제2 영상이 상기 제1 군 내지 상기 제3 군의 잔상 인자 중 어느 것으로 인식되는지를 판단하는 단계를 더 포함하는 잔상 방지 방법.
  19. 제18 항에 있어서,
    상기 보상 신호는 상기 제2 영상 데이터 내의 고휘도 데이터의 휘도값을 감소시키는 제1 보상 신호, 상기 제2 영상 데이터 내에 저휘도 데이터의 휘도값을 증가시키는 제2 보상 신호, 및 제2 영상 데이터의 휘도값을 유지하는 제3 보상 신호 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 보상 신호를 출력하는 단계는 상기 제1 잔상 인자가 상기 제1 내지 상기 제3 군의 잔상 인자 중 어느 것으로 인식되는지에 따라 상기 제1 보상 신호 내지 상기 제3 보상 신호 중 적어도 하나를 선택하는 단계를 더 포함하는 잔상 방지 방법.
  20. 제18 항에 있어서,
    상기 보상 신호는 상기 제2 영상 데이터 내의 고휘도 데이터의 휘도값을 감소시키는 제1 보상 신호, 상기 제2 영상 데이터 내에 저휘도 데이터의 휘도값을 증가시키는 제2 보상 신호, 및 제2 영상 데이터의 휘도값을 유지하는 제3 보상 신호 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 보상 신호를 출력하는 단계는 상기 제2 잔상 인자가 상기 제1 내지 상기 제3 군의 잔상 인자 중 어느 것으로 인식되는지에 따라 상기 제1 보상 신호 내지 상기 제3 보상 신호 중 적어도 하나를 선택하는 단계를 더 포함하는 잔상 방지 방법.
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