KR20210142964A - 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘을 수정하는 방법 및 디스플레이 장치 - Google Patents
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Abstract
복수의 픽셀을 포함하는 액정 패널 및 상기 액정 패널로 광을 조사하는 복수의 디밍 블록을 포함하는 백라이트 유닛을 포함하는 디스플레이 장치에 있어서, 상기 복수의 디밍 블록 각각의 휘도의 가중치를 조절하는 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘을 수정하는 방법은, 영상 데이터에 기초하여 상기 복수의 디밍 블록 각각의 평균 그레이 레벨을 결정하는 단계; 상기 평균 그레이 레벨에 기초하여 결정된 상기 복수의 디밍 블록 각각의 디밍 값과 상기 알고리즘에 기초하여 산출된 상기 그라데이션 필터에 기초하여 상기 복수의 디밍 블록 각각의 휘도를 제어하는 단계; 상기 복수의 디밍 블록 각각의 온도 값을 측정하는 단계; 상기 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값을 측정하는 단계; 상기 영상 데이터와 상기 복수의 디밍 블록 각각의 온도 값과 상기 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값을 학습 데이터로 이용하여 신경망 모델을 학습시키는 단계; 및 상기 영상 데이터를 상기 학습된 신경망 모델에 적용하여 상기 알고리즘을 수정하는 단계;를 포함한다.
Description
본 개시는 디스플레이 장치의 로컬 디밍 방식에 적용되는 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘을 수정하는 방법 및 디스플레이 장치에 관한 것이다.
일반적으로 디스플레이 장치는, 백라이트 유닛(back light unit) 및 액정 패널을 포함하고, 백라이트 유닛으로부터 조사되는 광이 액정 패널을 투과하는 양을 제어함으로써, 전기적 정보를 시각적 정보로 변환하여 표시한다.
예를 들어, 디스플레이 장치로는, 개인용 컴퓨터 또는 서버용 컴퓨터 등에 연결된 모니터 장치나, 휴대용 컴퓨터 장치나, 내비게이션 단말 장치나, 일반 텔레비전 장치나, 인터넷 프로토콜 텔레비전(IPTV, Internet Protocol television) 장치나, 스마트 폰, 태블릿 피씨, 개인용 디지털 보조 장치(PDA, Personal Digital Assistant), 또는 셀룰러 폰 등의 휴대용 단말 장치나, 산업 현장에서 광고나 영화 같은 화상을 재생하기 위해 이용되는 각종 디스플레이 장치나, 또는 이외 다양한 종류의 오디오/비디오 시스템 등이 있다.
디스플레이 장치는 액정층에 전압을 인가하여 디스플레이 패널의 픽셀들 각각으로부터 방출되는 광량을 조절함으로써 영상을 표시할 수 있다.
영상을 표시하는 디스플레이 패널에는 영상에 따라 스스로 광을 방출하는 자발광 디스플레이 패널과, 별도의 광원으로부터 방출되는 광을 영상에 따라 차단 또는 통과시키는 비자발광 디스플레이 패널이 있다.
비자발광 디스플레이 패널은 대표적으로 액정 디스플레이 패널(Liquid Crystal Display Panel, LCD Panel)이 있다. 액정 디스플레이 패널은 광을 방출하는 백라이트 유닛과 백라이트 유닛으로부터 방출되는 광을 차단 또는 통과시키는 액정 패널을 포함할 수 있다.
최근에는 명암비(Contrast Ratio)를 올리고 소비전력을 낮추기 위하여 백라이트 유닛을 제어하는 디밍(Dimming) 기술을 사용하고 있다. 디밍 기술은 향상시키고자 하는 목적에 따라 글로벌 디밍(Global Dimming)과 영역을 지역적으로 제어하는 로컬 디밍(Local Dimming)로 구분될 수 있다.
백라이트 유닛에 대하여 로컬 디밍 기술을 사용하는 경우 화질만을 고려하여 그라데이션 필터를 산출한다는 문제점이 존재한다.
디스플레이 장치의 화질뿐 만 아니라, 소비 전력과 로컬 디밍 영역의 온도를 고려할 수 있는 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘을 수정하는 방법 및 디스플레이 장치를 제공한다.
복수의 픽셀을 포함하는 액정 패널 및 상기 액정 패널로 광을 조사하는 복수의 디밍 블록을 포함하는 백라이트 유닛을 포함하는 디스플레이 장치에 있어서, 상기 복수의 디밍 블록 각각의 휘도의 가중치를 조절하는 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘을 수정하는 방법은, 영상 데이터에 기초하여 상기 복수의 디밍 블록 각각의 평균 그레이 레벨을 결정하는 단계; 상기 평균 그레이 레벨에 기초하여 결정된 상기 복수의 디밍 블록 각각의 디밍 값과 상기 알고리즘에 기초하여 산출된 상기 그라데이션 필터에 기초하여 상기 복수의 디밍 블록 각각의 휘도를 제어하는 단계; 상기 복수의 디밍 블록 각각의 온도 값을 측정하는 단계; 상기 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값을 측정하는 단계; 상기 영상 데이터와 상기 복수의 디밍 블록 각각의 온도 값과 상기 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값을 학습 데이터로 이용하여 신경망 모델을 학습시키는 단계; 및 상기 영상 데이터를 상기 학습된 신경망 모델에 적용하여 상기 알고리즘을 수정하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘을 수정하는 방법은, 온도에 대한 가중치 및 화질에 대한 가중치를 설정 받는 단계;를 더 포함하고, 상기 신경망 모델을 학습시키는 단계는, 상기 온도에 대한 가중치 및 상기 화질에 대한 가중치를 적용하여 상기 신경망 모델을 학습시키는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 신경망 모델을 학습시키는 단계는, 상기 온도에 대한 가중치 및 상기 화질에 대한 가중치에 기초하여 상기 복수의 디밍 블록 각각의 온도 값과 상기 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값의 로스(loss) 값 또는 코스트(cost) 값을 결정하고, 상기 결정된 로스 값 또는 코스트 값에 기초하여 상기 복수의 디밍 블록 각각의 휘도의 가중치를 갱신하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 온도에 대한 가중치 및 상기 화질에 대한 가중치에 기초하여 상기 복수의 디밍 블록 각각의 온도 값과 상기 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값의 로스(loss) 값 또는 코스트(cost) 값을 결정하는 단계는, 상기 온도에 대한 가중치가 클수록 상기 복수의 디밍 블록 각각의 온도 값의 로스 값 또는 코스트 값을 감소시키는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 온도에 대한 가중치 및 상기 화질에 대한 가중치에 기초하여 상기 복수의 디밍 블록 각각의 온도 값과 상기 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값의 로스(loss) 값 또는 코스트(cost) 값을 결정하는 단계는, 상기 화질에 대한 가중치가 클수록 상기 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값의 로스 값 또는 코스트 값을 감소시키는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 영상 데이터를 상기 학습된 신경망 모델에 적용하여 상기 알고리즘을 수정하는 단계는, 상기 영상 데이터를 상기 학습된 신경망 모델에 적용하여 획득한 상기 복수의 디밍 블록 각각의 휘도의 가중치에 기초하여 상기 알고리즘을 수정하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘을 수정하는 방법은, 상기 백라이트 유닛을 구동시키는 전력 값을 측정하는 단계;를 더 포함하고, 상기 신경망 모델을 학습시키는 단계는, 상기 영상 데이터와 상기 복수의 디밍 블록 각각의 온도 값과 상기 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값과 상기 백라이트 유닛을 구동시키는 전력 값을 학습 데이터로 이용하여 상기 신경망 모델을 학습시키는 단계;를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 디스플레이 장치는, 복수의 픽셀을 포함하는 액정 패널; 상기 액정 패널로 광을 조사하는 복수의 디밍 블록을 포함하는 백라이트 유닛; 상기 복수의 디밍 블록 각각의 온도를 측정하는 온도 센서; 상기 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량을 측정하는 광량 센서; 상기 복수의 디밍 블록 각각의 휘도의 가중치를 조절하는 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘이 저장된 메모리; 및 영상 데이터에 기초하여 상기 복수의 디밍 블록 각각의 평균 그레이 레벨을 결정하고, 상기 평균 그레이 레벨에 기초하여 결정된 상기 복수의 디밍 블록 각각의 디밍 값과 상기 메모리에 저장된 알고리즘에 기초하여 산출된 상기 그라데이션 필터에 기초하여 상기 복수의 디밍 블록 각각의 휘도를 제어하는 프로세서;를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 영상 데이터와 상기 온도 센서에서 측정된 온도 값과 상기 광량 센서에서 측정된 광량 값을 학습 데이터로 이용하여 신경망 모델을 학습시키고, 상기 영상 데이터를 상기 학습된 신경망 모델에 적용하여 상기 메모리에 저장된 알고리즘을 수정할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 사용자로부터 설정된 온도에 대한 가중치 및 화질에 대한 가중치를 수신하고, 상기 온도에 대한 가중치 및 상기 화질에 대한 가중치를 적용하여 상기 신경망 모델을 학습시킬 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 온도에 대한 가중치 및 상기 화질에 대한 가중치에 기초하여 상기 복수의 디밍 블록 각각의 온도 값과 상기 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값의 로스(loss) 값 또는 코스트(cost) 값을 결정하고, 상기 결정된 로스 값 또는 코스트 값에 기초하여 상기 신경망 모델을 학습시키고, 상기 복수의 디밍 블록 각각의 휘도의 가중치를 갱신할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 온도에 대한 가중치가 클수록 상기 복수의 디밍 블록 각각의 온도 값의 로스 값 또는 코스트 값을 감소시킬 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 화질에 대한 가중치가 클수록 상기 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값의 로스 값 또는 코스트 값을 감소시킬 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 영상 데이터를 상기 학습된 신경망 모델에 적용하여 획득한 상기 복수의 디밍 블록 각각의 휘도의 가중치에 기초하여 상기 알고리즘을 수정할 수 있다.
또한, 상기 디스플레이 장치는, 상기 백라이트 유닛을 구동시키는 전력 값을 측정하는 전력 센서;를 더 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 영상 데이터와 상기 복수의 디밍 블록 각각의 온도 값과 상기 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값과 상기 백라이트 유닛을 구동시키는 전력 값을 학습 데이터로 이용하여 상기 신경망 모델을 학습시킬 수 있다.
다른 실시예에 따른 디스플레이 장치는, 복수의 픽셀을 포함하는 액정 패널; 상기 액정 패널로 광을 조사하는 복수의 디밍 블록을 포함하는 백라이트 유닛; 상기 복수의 디밍 블록 각각의 휘도의 가중치를 조절하는 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘이 저장된 메모리; 및 영상 데이터에 기초하여 상기 복수의 디밍 블록 각각의 평균 그레이 레벨을 결정하고, 상기 평균 그레이 레벨에 기초하여 결정된 상기 복수의 디밍 블록 각각의 디밍 값과 상기 메모리에 저장된 알고리즘에 기초하여 산출된 상기 그라데이션 필터에 기초하여 상기 복수의 디밍 블록 각각의 휘도를 제어하는 프로세서;를 포함하고, 상기 메모리에 저장된 알고리즘은, 테스트 영상 데이터와 상기 복수의 디밍 블록 각각의 온도 값과 상기 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값을 학습 데이터로 이용하여 학습된 신경망 모델에 기초하여 수정된 알고리즘인 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 신경망 모델은, 온도에 대한 가중치 및 화질에 대한 가중치가 적용되어 학습될 수 있다.
또한, 상기 신경망 모델은, 상기 온도에 대한 가중치가 클수록 상기 복수의 디밍 블록 각각의 온도 값의 로스 값 또는 코스트 값을 감소시키도록 학습될 수 있다.
또한, 상기 신경망 모델은, 상기 화질에 대한 가중치가 클수록 상기 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값의 로스 값 또는 코스트 값을 감소시키도록 학습될 수 있다.
또한, 상기 신경망 모델은, 상기 백라이트 유닛을 구동시키는 전력 값을 학습 데이터로 이용하여 학습될 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 복수의 디밍 블록 각각의 디밍 값에 상기 그라데이션 필터를 적용하여 상기 복수의 디밍 블록 각각의 최종 휘도 값을 결정할 수 있다.
본 개시의 일 측면에 따르면, 디스플레이 장치의 화질뿐 만 아니라 소비 전력과 온도를 고려한 최적의 로컬 디밍 방식을 구현할 수 있다.
본 개시의 일 측면에 따르면, 온도, 소비 전력 및 화질 중에서 사용자가 중요시 하는 요소의 로스 값 또는 코스트 값을 최소화시킬 수 있는 그라데이션 필터를 획득할 수 있다.
본 개시의 일 측면에 따르면, 높은 온도에 취약한 옥외용 디스플레이 장치에 있어서 효율적인 로컬 디밍 방식을 적용시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 디스플레이 장치의 외관도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 디스플레이 장치의 분해도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 백라이트 유닛(back light unit)의 분해도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 디스플레이 장치의 제어 블륵도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘을 수정하는 방법의 제어 순서도이다.
도 6은 그라데이션 필터가 적용되지 않은 로컬 디밍 맵을 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 산출된 그라데이션 필터를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 디스플레이 장치의 분해도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 백라이트 유닛(back light unit)의 분해도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 디스플레이 장치의 제어 블륵도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘을 수정하는 방법의 제어 순서도이다.
도 6은 그라데이션 필터가 적용되지 않은 로컬 디밍 맵을 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 산출된 그라데이션 필터를 설명하기 위한 도면이다.
본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 개시된 발명의 바람직한 일 예에 불과할 뿐이며, 본 출원의 출원시점에 있어서 본 명세서의 실시예와 도면을 대체할 수 있는 다양한 변형 예들이 있을 수 있다.
본 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 직접적으로 연결되어 있는 경우뿐 아니라, 간접적으로 연결되어 있는 경우를 포함하고, 간접적인 연결은 무선 통신망을 통해 연결되는 것을 포함한다.
또한, 본 명세서에서 사용한 용어는 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 개시된 발명을 제한 및/또는 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는다.
또한, 본 명세서에서 사용한 "제1", "제2" 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않으며, 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.
또한, "~부", "~기", "~블록", "~부재", "~모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미할 수 있다. 예를 들어, 상기 용어들은 FPGA(field-programmable gate array) / ASIC(application specific integrated circuit) 등 적어도 하나의 하드웨어, 메모리에 저장된 적어도 하나의 소프트웨어 또는 프로세서에 의하여 처리되는 적어도 하나의 프로세스를 의미할 수 있다.
각 단계들에 붙여지는 부호는 각 단계들을 식별하기 위해 사용되는 것으로 이들 부호는 각 단계들 상호 간의 순서를 나타내는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 실시될 수 있다.
이하에서는 본 발명에 따른 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 디스플레이 장치의 외관도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 디스플레이 장치의 분해도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 백라이트 유닛(back light unit)의 분해도이다.
도 1을 참조하면, 디스플레이 장치(1)는 외부로부터 수신되는 영상 데이터를 처리하고, 처리된 영상 데이터를 시각적으로 표시할 수 있는 장치이다. 이하에서는 디스플레이 장치(1)가 텔레비전(Television, TV)인 경우를 예시하고 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 디스플레이 장치(1)는 모니터(Monitor), 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 통신장치, 휴대용 연산장치 등 다양한 형태로 구현할 수 있으며, 디스플레이 장치(1)는 영상을 시각적으로 표시하는 장치라면 그 형태가 한정되지 않는다.
뿐만 아니라, 디스플레이 장치(1)는 건물 옥상이나 버스 정류장과 같은 옥외에 설치되는 대형 디스플레이 장치(Large Format Display, LFD)일 수 있다. 여기서, 옥외는 반드시 야외로 한정되는 것은 아니며, 지하철역, 쇼핑몰, 영화관, 회사, 상점 등 실내이더라도 다수의 사람들이 드나들 수 있는 곳이면 일 실시예에 따른 디스플레이 장치(1)가 설치될 수 있다.
디스플레이 장치(1)는, 외관을 형성하고, 디스플레이 장치(1)를 구성하는 각종 부품을 수용 또는 지지하는 본체(10) 및 영상을 표시하는 액정 패널(161)을 포함한다.
본체(10) 내부에는 액정 패널(161)에 영상을 표시하기 위한 각종 구성 부품들이 마련될 수 있다.
예를 들어, 본체(10)는, 도 2에 도시된 바와 같이, 면광(surface light)을 전방으로 방출하는 백라이트 유닛(200)과, 백라이트 유닛(200)으로부터 방출된 광을 차단하거나 통과하는 액정 패널(161)과, 액정 패널(161) 및 백라이트 유닛(200)에 전력을 공급하는 전원 어셈블리(145)와, 액정 패널(161) 및 백라이트 유닛(200)의 동작을 제어하는 제어 어셈블리(155)를 포함할 수 있다.
또한, 본체(10)는 베젤(102), 프레임 미들 몰드(103), 바텀 샤시(104) 및 후면 커버(105)를 포함할 수 있다. 베젤(102), 프레임 미들 몰드(103), 바텀 샤시(104) 및 후면 커버(105)는, 전원 어셈블리(145), 제어 어셈블리(155), 액정 패널(161), 및 백라이트 유닛(200)을 지지하고 고정할 수 있다.
일반적으로, 액정 패널(161)은 두 기판 사이에 주입되어 있는 이방성 유전율을 갖는 액정 물질이 마련된 액정층에 계조 전압을 인가하여, 기판에 투과되는 빛의 양을 조절함으로써 영상 데이터를 표시한다.
한편, 액정 패널(161)은 복수 개의 화소로 구성될 수 있다. 여기서, 화소는 액정 패널(161)을 통해 표시되는 화면을 구성하는 최소 단위로써, 도트 또는 픽셀이라 하기도 하나, 이하에서는 설명의 편의상 픽셀로 통일하여 설명하기로 한다.
각각의 픽셀은 영상 데이터를 나타내는 전기적 신호를 수신하고, 수신된 전기적 신호에 대응하는 광학 신호를 출력할 수 있다. 이처럼, 액정 패널(161)에 포함된 복수의 픽셀이 출력하는 광학 신호가 조합되어 액정 패널(161)에 영상 데이터가 표시될 수 있다.
이 때, 각각의 픽셀에는 픽셀 전극이 마련되어 있으며, 게이트 라인과 스캔 라인에 연결된다. 게이트 라인과 스캔 라인은 당업자에게 기 공지된 방법에 의해 구성될 수 있으며, 이에 관한 구체적인 설명은 생략하도록 한다.
또한, 액정 패널(161)은 자체적으로 발광할 수 없기 때문에, 앞서 설명한 바와 같이, 디스플레이 장치(1)에는 액정 패널(161)로 백라이트를 투사하는 백라이트 유닛(200)이 마련될 수 있다.
이에 따라, 디스플레이 장치(1)는 액정 패널(161)의 액정층에 인가되는 계조 전압의 세기를 조절하여 액정층을 통과하는 백라이트의 투과율을 조절함으로써, 원하는 영상 데이터를 표시할 수 있다.
백라이트 유닛(200)은 직하형(direct type) 또는 에지형(edge type) 등으로 구현될 수 있으며, 이외에도 당업자에게 기 공지된 다양한 형태로 구현될 수 있다. 이하에서는, 백라이트 유닛(200)이 직하형으로 마련되는 것을 예로 설명한다. 다만, 본원발명의 실시예가 상기 예에 한정되는 것은 아니며, 백라이트 유닛(200)은, 기 공지된 다양한 형태로 구현될 수 있다.
백라이트 유닛(200)은, 도 3에 도시된 바와 같이, 광을 생성하는 발광 소자 어레이(230), 광을 반사시키는 반사 시트(201), 광을 분산시키는 확산판(diffuser plate, 202), 광 휘도를 향상시키는 광학 시트(203)를 포함할 수 있다.
발광 소자 어레이(230)는, 백라이트 유닛(200)의 최후방에 마련되며, 복수의 발광 소자(232)를 포함할 수 있다. 또한, 발광 소자(232) 각각은 발광 소자(232)를 구동 시키기 위한 별도의 구동 회로를 포함할 수 있다. 복수의 발광 소자(232)는 액정 패널(161)에 대향하도록 서로 평행하게 배치될 수 있으며, 전방을 향하여 광을 방출할 수 있다.
또한, 발광 소자 어레이(230)는, 복수의 발광 소자(232)를 지지 및 고정하는 지지체(231)를 포함할 수 있다.
복수의 발광 소자(232)는 균일한 휘도를 갖도록 미리 정해진 배열로 실장될 수 있다. 예를 들면, 복수의 발광 소자(232)는 지지체(231)에 등간격으로 실장될 수 있다. 지지체(231)에 복수의 발광 소자(232)가 배치되는 형태는 다양할 수 있다.
이 때, 지지체(231)는 복수의 발광 소자(232)에 전력을 공급할 수 있다. 즉, 지지체(231)를 통하여 복수의 발광 소자(232) 각각에 전류가 인가되고 전력이 공급될 수 있다. 지지체(231)는 복수의 발광 소자(232)에 전력을 공급하기 위한 전도성 전력 공급 라인을 포함하는 합성 수지로 구성되거나 인쇄 회로 기판(printed circuit board, PCB)으로 구성될 수 있다.
복수의 발광 소자(232) 각각은, 공급되는 전류에 기초하여 자체 발광할 수 있는 발광 다이오드(light emitting diode, LED), 유기 발광 다이오드(organic light emitting diode, OLED), 또는 양자점 유기 발광 다이오드(quantum dot-organic light emitting diode, QD-OLED) 중 어느 하나일 수 있다. 다만, 발광 소자(232)의 유형은, 이에 한정되는 것은 아니며, 전류에 따라 광을 방출하는 소자이면 제한 없이 포함될 수 있다.
복수의 발광 소자(232)는 공급되는 전류의 크기에 따라 서로 다른 세기의 광을 방출할 수 있다. 복수의 발광 소자(232)는 공급되는 구동 전류가 증가할수록 강한 세기의 광을 방출할 수 있다.
일 실시예에 따른 디스플레이 장치(1)가 LCD형 디스플레이 장치인 경우, 백라이트 유닛(200)에 마련된 발광 소자(232)는 백색 광을 방출하는 백색 LED일 수 있으며, 일 실시예에 따른 디스플레이 장치(1)가 퀀텀 닷 시트(Quantum dot sheet; QD Sheet)를 포함하는 QLED형 디스플레이 장치에 해당하는 경우, 백라이트 유닛(200)에 마련된 발광 소자(232)는 청색 광을 방출하는 청색 LED일 수 있다.
복수의 발광 소자(232)는 복수 개의 디밍 블록(D)으로 그룹화될 수 있으며, 동일한 디밍 블록(D)에 포함된 발광 소자(232)는 동일한 제어 신호에 기초하여 동일한 구동 전류를 인가 받고, 동일한 휘도의 광을 액정 패널(161)로 조사할 수 있다.
즉, 복수 개의 디밍 블록(D) 각각은 적어도 한 개의 발광 소자(232)를 포함할 수 있으며, 동일한 디밍 블록(D)에 포함된 적어도 한 개의 발광 소자(232)는 동일한 세기의 광을 액정 패널(161)로 조사할 수 있다.
반사 시트(201)는 발광 소자 어레이(230)의 전방에 마련되고, 백라이트 유닛(200)의 후방으로 진행하는 광을 전방으로 반사시킬 수 있다.
반사 시트(201)에는 발광 소자(232)에 대응하는 위치에 관통홀(201a)이 형성된다. 또한, 발광 소자(232)는 관통 홀(201a)을 통과하여, 반사 시트(201) 전방으로 돌출될 수 있다. 발광 소자(232)는 반사 시트(201)의 전방에서 다양한 방향으로 광을 방출하므로, 발광 소자(232)로부터 방출된 광의 일부는 후방으로 진행할 수 있다. 반사 시트(201)에 포함되는 반사 필름은 발광 소자(232)로부터 후방으로 방출된 광을 전방으로 반사시킬 수 있다.
확산판(202)은 발광 소자 어레이(230) 및 반사 시트(201)의 전방에 마련될 수 있고, 발광 소자 어레이(230)의 발광 소자(232)로부터 방출된 광을 고르게 분산시킬 수 있다.
발광 소자(232)는 백라이트 유닛(200) 후면의 곳곳에 위치한다. 복수의 발광 소자(232)가 백라이트 유닛(200)의 후면에 등간격으로 배치되더라도, 발광 소자(232)의 위치에 따라 휘도의 불균일이 발생할 수 있다. 확산판(202)은 발광 소자로 인한 휘도의 불균일을 제거하기 위하여 발광 소자(232)로부터 방출된 광을 확산판(202) 내에서 확산시킬 수 있다. 이와 같이, 확산판(202)은 발광 소자 어레이(230)로부터 입사된 광을 전면으로 균일하게 방출할 수 있다.
이러한 확산판(202)은 광 확산을 위한 확산제가 첨가된 폴리 메틸 메타아크릴레이트(poly methyl methacrylate, PMMA) 또는 폴리 카보네이트(polycarbonate, PC)로 구성될 수 있다.
광학 시트(203)는 휘도 및 휘도의 균일성을 향상시키기 위한 다양한 시트를 포함할 수 있다. 예를 들어, 광학 시트(203)는 확산 시트, 제1 프리즘 시트, 제2 프리즘 시트 및 반사형 편광 시트를 포함할 수 있다.
또한, 백라이트 유닛(200)은, 실시예에 따라, 발광 소자(232)에서 방출된 광의 색을 변환할 수 있는 양자점(quantum dot) 필름(미도시)을 더 포함할 수 있다. 이 경우, 양자점 필름은 확산판(202)과 광학 시트(203) 사이에 마련될 수 있다. 이외에도 백라이트 유닛(200)은, 실시예에 따라 다양한 시트를 포함할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 의한 디스플레이 장치의 제어 블록도이다.
도 4를 참조하면, 일 실시예에 다른 디스플레이 장치(1)는 외부 장치로부터 영상 및 음향을 포함하는 컨텐츠를 수신하는 컨텐츠 수신부(120)와, 복수의 디밍 블록(D) 각각의 온도를 측정하는 온도 센서(125)와, 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량을 측정하는 광량 센서(130)와, 백라이트 유닛(200)을 구동하는데 소모되는 전력을 측정하는 전력 센서(135)와, 복수의 디밍 블록(D) 각각의 휘도의 가중치를 조절하는 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘이 저장된 메모리(150)와, 복수의 디밍 블록(D) 각각의 디밍 값과 메모리(150)에 저장된 알고리즘에 기초하여 산출된 상기 그라데이션 필터에 기초하여 복수의 디밍 블록(D) 각각의 휘도를 제어하는 프로세서(140)와, 복수의 디밍 블록(D)을 포함하는 백라이트 유닛(200)을 포함할 수 있다.
다만, 실시예에 따라 디스플레이 장치(1)는 상기 설명된 구성 중 일부를 생략할 수 있다. 예를 들어, 다른 실시예에 따른 디스플레이 장치(1)는 온도 센서(125), 광량 센서(130) 및 전력 센서(135)를 포함하지 않을 수 있다.
일 실시예에 따른 컨텐츠 수신부(120)는 다양한 컨텐츠 소스들로부터 영상 데이터 및/또는 음향 신호를 포함하는 컨텐츠를 수신하는 수신 단자(121), 튜너(122), 및 통신부(123)를 포함할 수 있다.
수신 단자(121)는, 안테나로부터 컨텐츠가 포함된 방송 신호를 수신하는 동축 케이블 커넥터(RF coaxial cable connector), 셋톱 박스 또는 멀티 미디어 재생 장치로부터 컨텐츠를 수신하는 고선명 멀티미디어 인터페이스(high definition multimedia interface, HDMI) 커넥터, 컴포넌트 비디오 커넥터(component video connector), 컴포지트 비디오 커넥터(composite video connector), 디-서브(D-sub) 커넥터 등을 포함할 수 있다.
튜너(122)는, 방송 수신 안테나 또는 유선 케이블로부터 방송 신호를 수신하고, 방송 신호 중에 사용자에 의하여 선택된 채널의 방송 신호를 추출할 수 있다. 예를 들어, 튜너(122)는 방송 수신 안테나 또는 유선 케이블을 통하여 수신된 복수의 방송 신호 중에 사용자에 의하여 선택된 채널에 해당하는 주파수를 가지는 방송 신호를 통과시키고, 다른 주파수를 가지는 방송 신호를 차단할 수 있다.
통신부(123)는, 무선 통신 또는 유선 통신을 통하여 각종 컨텐츠를 수신할 수 있다. 이를 위해, 통신부(123)는, 무선 통신방식을 지원하는 무선 통신모듈 및 유선 통신방식을 지원하는 유선 통신모듈을 포함할 수 있다.
무선 통신은, 예를 들면, 5G(5th generation), LTE, LTE-A(LTE Advance), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), UMTS(universal mobile telecommunications system), Wibro(wireless broadband), 또는 GSM(global system for mobile communications) 등 중 적어도 하나를 사용하는 셀룰러 통신을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 무선 통신은, 예를 들면, WiFi(wireless fidelity), 블루투스, 블루투스 저전력(BLE), 지그비(zigbee), NFC(near field communication), 자력 시큐어 트랜스미션(magnetic secure transmission), 라디오 프리퀀시(RF), 또는 보디 에어리어 네트워크(BAN) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 무선 통신은 GNSS를 포함할 수 있다.
또한, 유선 통신방식은, PCI(peripheral component interconnect), PCI-express, USB(universe serial bus) 등이 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
이와 같이, 컨텐츠 수신부(120)는, 수신 단자(121) 및/또는 튜너(122) 및/또는 통신부(123)를 통하여 컨텐츠 소스들로부터 영상 데이터와 음향 신호를 수신할 수 있으며, 영상 데이터 및/또는 음향 신호를 프로세서(140)로 전달할 수 있다.
일 실시예에 따른 온도 센서(125)는 복수 개일 수 있으며, 복수 개의 온도 센서(125)는 복수의 디밍 블록(D) 각각의 온도를 측정하기 위하여 복수의 디밍 블록(D) 각각에 마련될 수 있다.
예를 들어, 온도 센서(125)는 디밍 블록(D)에 포함된 발광 소자(232)에 전력을 공급하기 위한 지지체(231)에 마련될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
온도 센서(125)는 복수의 디밍 블록(D) 각각에서 측정된 온도 값을 프로세서(140)로 전달할 수 있다.
일 실시예에 따른 광량 센서(130)는 액정 패널(161)의 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량을 측정할 수 있다. 예를 들어, 광량 센서(130)는 백라이트 유닛(200)과 액정 패널(161) 사이에 마련될 수 있으며, 복수의 디밍 블록(D) 각각에 대응되도록 설정된 광 도달 영역들에 마련될 수 있다. 또한, 광량 센서(130)는 액정 패널(161)의 적어도 한 개의 픽셀의 후면 또는 전면에 마련될 수 있다.
광량 센서(130)에서 측정된 광량은 액정 패널(161)의 화질을 측정하기 위한 하나의 지표로서 사용될 수 있다.
광량 센서(130)는 측정된 광량 값을 프로세서(140)로 전달할 수 있다.
일 실시예에 따른 전력 센서(135)는 백라이트 유닛(200)을 구동시키는 전력 값을 측정할 수 있다. 이러한 전력 센서(135)는 백라이트 유닛(200)으로 흐르는 전류를 측정하는 전류 센서를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 백라이트 유닛(200)의 소비 전력을 측정할 수 있는 모든 구성으로 채용될 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(140)는 전술하는 동작 및 후술하는 동작을 수행하는 프로그램을 실행할 수 있다,
프로세서(140)는 제어 어셈블리(155)에 내장될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
프로세서(140)는 하나 또는 복수 개의 프로세서로 구성될 수 있으며, 이때, 하나 또는 복수의 프로세서는 CPU, AP, DSP(Digital Signal Processor) 등과 같은 범용 프로세서, GPU, VPU(Vision Processing Unit)와 같은 그래픽 전용 프로세서 또는 NPU와 같은 인공지능 전용 프로세서일 수 있다.
하나 또는 복수의 프로세서는, 메모리(150)에 저장된 기 정의된 동작 규칙 또는 신경망 모델에 따라, 입력 데이터를 처리하도록 제어한다. 또는, 하나 또는 복수의 프로세서가 인공지능 전용 프로세서인 경우, 인공지능 전용 프로세서는, 특정 신경망 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조로 설계될 수 있다.
기 정의된 동작 규칙 또는 신경망 모델은 학습을 통해 만들어진 것을 특징으로 한다. 여기서, 학습을 통해 만들어진다는 것은, 기본 신경망 모델이 학습 알고리즘에 의하여 다수의 학습 데이터들을 이용하여 학습됨으로써, 원하는 특성(또는, 목적)을 수행하도록 설정된 기 정의된 동작 규칙 또는 신경망 모델이 만들어짐을 의미한다. 이러한 학습은 본 개시에 따른 인공지능이 수행되는 기기 자체에서 이루어질 수도 있고, 별도의 서버 및/또는 시스템을 통해 이루어 질 수도 있다. 학습 알고리즘의 예로는, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)이 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다.
신경망 모델은, 복수의 신경망 레이어들로 구성될 수 있다. 복수의 신경망 레이어들 각각은 복수의 가중치들(weight values)을 갖고 있으며, 이전(previous) 레이어의 연산 결과와 복수의 가중치들 간의 연산을 통해 신경망 연산을 수행한다. 복수의 신경망 레이어들이 갖고 있는 복수의 가중치들은 인공지능 모델의 학습 결과에 의해 최적화될 수 있다. 예를 들어, 학습 과정 동안 신경망 모델에서 획득한 로스(loss) 값 또는 코스트(cost) 값이 감소 또는 최소화되도록 복수의 가중치들이 갱신될 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN:Deep Neural Network)를 포함할 수 있으며, 예를 들어, CNN (Convolutional Neural Network), DNN (Deep Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network), RBM (Restricted Boltzmann Machine), DBN (Deep Belief Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network) 또는 심층 Q-네트워크 (Deep Q-Networks) 등이 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다.
일 실시예에 따른 메모리(150)는 프로세서(140)에 의해 실행될 수 있는 각종 프로그램 및/또는 알고리즘을 저장할 수 있다.
예를 들어, 메모리(150)는 복수의 디밍 블록(D) 각각의 휘도의 가중치를 조절하는 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘을 저장할 수 있다.
메모리(150)는, 각종 정보를 저장하기 위하여, 캐쉬, ROM(read only memory), PROM(programmable ROM), EPROM(erasable programmable ROM), EEPROM(electrically erasable programmable ROM) 및 플래쉬 메모리(flash memory)와 같은 비휘발성 메모리 소자 또는 RAM(random access memory)과 같은 휘발성 메모리 소자 중 적어도 하나로 구현될 수 있다. 다만, 이에 한정되지는 않으며, 각종 정보를 저장할 수 있는 유형이면, 메모리(150)의 유형으로 사용될 수 있다.
프로세서(140)는 복수의 디밍 블록(D) 각각의 휘도 값에 대응되는 제어 신호를 생성하여 복수의 디밍 블록(D) 각각에 포함된 발광 소자(232)들을 제어할 수 있으며, 이에 따라 프로세서(140)는 복수의 디밍 블록(D) 각각의 휘도를 제어할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(140)는 백라이트 유닛(200)에 포함된 백라이트 드라이버(백라이트 IC; 미도시)를 제어하여 복수의 디밍 블록(D) 각각의 휘도를 제어할 수 있으나, 이러한 사항은 통상의 기술자에게 자명한 사항이므로 설명을 생략한다.
이하에서는 도 5 내지 도 7을 참조하여, 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘을 수정하는 방법, 이를 위한 디스플레이 장치, 및 수정된 알고리즘이 적용된 디스플레이 장치를 설명한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘을 수정하는 방법의 제어 순서도이고, 도 6은 그라데이션 필터가 적용되지 않은 로컬 디밍 맵을 도시한 도면이고, 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 산출된 그라데이션 필터를 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예에 따른 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘을 수정하는 방법은 도 1 내지 도 4를 참조하여 설명한 디스플레이 장치(1)에 의해 수행될 수 있다.
도 5를 참조하면, 일 실시예에 따른 프로세서(140)는 컨텐츠 수신부(120)로부터 영상 데이터를 수신할 수 있다(1000). 이 때, 영상 데이터는 임의의 테스트 영상 데이터일 수 있다. 사용자는 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘을 학습시키기 위해 컨텐츠 수신부(120)를 통해 다양한 종류의 테스트 영상 데이터를 디스플레이 장치(1)에 입력할 수 있다.
프로세서(140)는 영상 데이터에 기초하여 복수의 디밍 블록(D) 각각의 디밍 값을 결정할 수 있으며, 메모리(150)에 저장된 알고리즘에 기초하여 각각의 디밍 블록(D)의 디밍 값에 대한 가중치 값들을 포함하는 그라데이션 필터를 산출할 수 있다(1100).
구체적으로, 프로세서(140)는 컨텐츠 수신부(120)로부터 입력된 테스트 영상 데이터에 기초하여 복수의 디밍 블록(D) 각각의 평균 그레이 레벨을 결정할 수 있으며, 평균 그레이 레벨에 기초하여 복수의 디밍 블록(D) 각각의 디밍 값을 결정할 수 있다.
이 때, 평균 그레이 레벨은 평균 영상 레벨(Average Picture Level; APL)을 의미할 수 있으며, 복수의 디밍 블록(D) 각각의 디밍 값은 각 디밍 블록(D)이 출력해야 하는 휘도 값을 의미할 수 있다.
또한, 프로세서(140)는 영상 데이터에 기초하여 복수의 디밍 블록(D) 각각의 디밍 값의 가중치를 나타내는 그라데이션 필터를 산출할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(140)는 메모리(150)에 저장된 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘에 기초하여 수신된 영상 데이터에 대응되는 그라데이션 필터를 산출할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(140)는 영상 데이터에 기초하여 복수의 디밍 블록(D) 중 제1 디밍 블록의 디밍 값을 100에 대응되는 값으로 결정할 수 있고, 제2 디밍 블록의 디밍 값을 50에 대응되는 값으로 결정할 수 있다.
이후, 프로세서(140)는 모든 디밍 블록(D)에 대하여, 디밍 값의 가중치를 결정하는 그라데이션 필터를 적용시킬 수 있다.
예를 들어, 프로세서(140)는 메모리(150)에 저장된 알고리즘에 기초하여, 제1 디밍 블록에 대응되는 가중치를 80%, 제2 디밍 블록에 대응되는 가중치를 50%로 필터링하는 그라데이션 필터를 산출할 수 있다.
이 때, 프로세서(140)는 제1 디밍 블록의 최종 휘도 값을 80(100*80%)에 대응되는 값으로 결정할 수 있으며, 제2 디밍 블록의 최종 휘도 값을 25(50*50%)에 대응되는 값으로 결정할 수 있다.
위와 같이, 프로세서(140)는 복수의 디밍 블록(D) 각각의 디밍 값과 메모리(150)에 저장된 알고리즘에 기초하여 산출된 그라데이션 필터에 기초하여 복수의 디밍 블록(D) 각각의 최종 휘도 값을 결정할 수 있으며, 결정된 최종 휘도 값으로 복수의 디밍 블록(D) 각각의 휘도를 제어할 수 있다(1200).
즉, 복수의 디밍 블록(D) 각각에 포함된 발광 소자(232)들은 프로세서(140)의 제어 신호에 따라 발광할 수 있다.
이후 온도 센서(125)는 복수의 디밍 블록(D) 각각의 온도 값을 측정할 수 있으며, 광량 센서(130)는 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값을 측정할 수 있으며, 전력 센서(135)는 백라이트 유닛(200)을 구동시키는 소비되는 전력을 측정할 수 있다(1300).
이후, 프로세서(140)는 영상 데이터와 복수의 디밍 블록(D) 각각의 온도 값 및/또는 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값 및/또는 백라이트 유닛(200)을 구동시키는 소비되는 전력 값을 학습 데이터로 이용하여 신경망 모델을 학습시킬 수 있다(1400).
앞서 설명한 바와 같이, 이러한 학습은 본 개시에 따른 디스플레이 장치(1) 자체에서 이루어질 수도 있고, 별도의 서버 및/또는 시스템을 통해 이루어 질 수도 있다.
이하에서는 설명의 편의를 위해 신경망 모델이 복수의 디밍 블록(D) 각각의 온도 값과 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값을 학습 데이터로 이용하여 학습되는 과정을 설명하지만, 백라이트 유닛(200)을 구동시키는 소비되는 전력 값 또한 학습 데이터로 사용될 수 있음은 물론이다.
일 실시예에 따른 신경망 모델은, 복수의 디밍 블록(D) 각각의 온도 값과 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값의 로스(loss) 값 또는 코스트(cost) 값이 최소화되도록, 수신된 영상 데이터에 대한 그라데이션 필터를 산출할 수 있다.
이 때, 온도 값은 높을수록 로스 값 또는 코스트 값이 큰 것으로 설정될 수 있고, 광량 값 및 전력 값은 낮을수록 로스 값 또는 코스트 값이 큰 것으로 설정될 수 있다.
신경망 모델은, 온도에 대한 가중치 및 화질에 대한 가중치에 기초하여 각각 복수의 디밍 블록(D) 각각의 온도 값과 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값의 로스(loss) 값 또는 코스트(cost) 값을 결정할 수 있다.
사용자에 의한 별다른 설정이 없는 경우, 온도에 대한 가중치와 화질에 대한 가중치는 동일할 수 있다.
사용자는 별도의 입력 장치(미도시)를 이용하여 온도에 대한 가중치 및 화질에 대한 가중치를 설정할 수도 있으며, 이 때 프로세서(140)는 사용자로부터 설정된 온도에 대한 가중치 및 화질에 대한 가중치를 수신하고, 사용자로부터 설정된 온도에 대한 가중치 및 화질에 대한 가중치를 적용하여 신경망 모델을 학습시킬 수 있다.
온도에 대한 가중치 및 화질에 대한 가중치는 0~1.0의 범위 내에서 설정될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
온도에 대한 가중치가 1.0으로 설정되고, 화질에 대한 가중치가 0.5로 설정된 상황을 가정하면, 프로세서(140)는 복수의 디밍 블록(D) 각각의 온도 값의 로스 값 또는 코스트 값이 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값의 로스 값 또는 코스트 값의 절반이 되도록 각각의 로스 값 또는 코스트 값을 결정할 수 있으며, 결정된 로스 값 또는 코스트 값에 기초하여 신경망 모델을 학습시킬 수 있다.
다시 말해서, 프로세서(140)는 온도에 대한 가중치가 클수록 복수의 디밍 블록(D) 각각의 온도 값의 로스 값 또는 코스트 값을 감소시킬 수 있으며, 화질에 대한 가중치가 클수록 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값의 로스 값 또는 코스트 값을 감소시킬 수 있다.
프로세서(140)는 결정된 로스 값 또는 코스트 값에 기초하여 복수의 디밍 블록(D) 각각의 휘도의 가중치를 갱신할 수 있다. 다시 말해서, 프로세서(140)는 영상 데이터를 입력 데이터로 하여 신경망 모델에 적용시킴으로써 복수의 디밍 블록(D) 각각의 휘도의 가중치를 결정할 수 있으며, 종래 메모리(150)에 저장된 알고리즘에 의해 산출된 복수의 디밍 블록(D) 각각의 휘도의 가중치를 갱신할 수 있다.
이후, 프로세서(140)는 영상 데이터를 학습된 신경망 모델에 적용하여, 메모리(150)에 저장된 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘을 수정할 수 있다(1500).
구체적으로, 프로세서(140)는 수신된 영상 데이터에 기초하여 학습된 신경망 모델에 동일한 영상 데이터를 적용시켜 최적의 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘을 획득할 수 있다.
이후 프로세서(140)는 메모리(150)에 수정된 알고리즘을 저장할 수 있다(1600). 즉, 프로세서(140)는 영상 데이터를 학습된 신경망 모델에 적용하여 획득한 복수의 디밍 블록(D) 각각의 휘도의 가중치(그라데이션 필터)에 기초하여 알고리즘을 수정할 수 있다.
프로세서(140)는 사용자가 학습을 종료시키는 명령을 입력하기 전까지 앞서 설명한 모든 과정(1000 내지 1600)을 반복하여 수행할 수 있으며, 사용자가 학습을 종료시키는 명령을 입력하면 최종적으로 수정된 알고리즘을 메모리(150)에 저장시킬 수 있다.
디스플레이 장치(1)에 다양한 종류의 영상 데이터를 입력시킬수록, 신경망 모델은 더 많은 데이터를 이용하여 학습될 수 있으며, 최적의 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘을 제공할 수 있게 된다.
도 6을 참조하면, 그라데이션 필터가 적용되지 않은 디스플레이 장치는 단순히 각각의 디밍 블록의 평균 그레이 레벨에 기초하여 각각의 디밍 블록의 디밍 값을 산출한다.
즉, 그라데이션 필터가 적용되지 않은 디스플레이 장치는 각각의 디밍 블록에 대응되는 영상 데이터의 평균 영상 레벨을 변수로 하여 각각의 디밍 블록의 디밍 값을 결정한다.
한편, 본 개시에 따른 다른 실시예에 따른 디스플레이 장치(1)는, 도 4에 도시된 구성에서 온도 센서(125), 광량 센서(130) 및 전력 센서(135)를 포함하지 않을 수 있다.
다른 실시예에 따른 디스플레이 장치(1)는, 복수의 디밍 블록(D) 각각의 휘도의 가중치를 조절하는 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘이 저장된 메모리(150)를 포함할 수 있으며, 이 때, 메모리(150)에 저장된 알고리즘은 도 5의 각 단계에 따라 수정된 알고리즘일 수 있다.
즉, 다른 실시예에 따른 디스플레이 장치(1)의 메모리(150)에 지정된 알고리즘은, 테스트 영상 데이터와 복수의 디밍 블록(D) 각각의 온도 값과 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값을 학습 데이터로 이용하여 학습된 신경망 모델에 기초하여 수정된 알고리즘일 수 있다.
앞서 설명한 바와 같이, 신경망 모델은 온도에 대한 가중치 및 화질에 대한 가중치가 적용되어 학습된 신경망 모델일 수 있다.
또한, 신경망 모델은 온도에 대한 가중치가 클수록 복수의 디밍 블록(D) 각각의 온도 값의 로스 값 또는 코스트 값을 감소시키도록 학습된 것일 수 있으며, 화질에 대한 가중치가 클수록 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값의 로스 값 또는 코스트 값을 감소시키도록 학습된 것일 수 있다.
또한, 신경망 모델은 백라이트 유닛(200)을 구동시키는 전력 값을 학습 데이터로 이용하여 학습될 수 있다.
도 7을 참조하면, 다른 실시예에 따른 디스플레이 장치(1)에 포함된 프로세서(140)는, 복수의 디밍 블록(D) 각각의 디밍 값에 복수의 디밍 블록(D) 각각의 휘도의 가중치를 적용하여 복수의 디밍 블록(D) 각각의 최종 휘도 값을 결정할 수 있으며, 결정된 최종 휘도 값에 기초하여 복수의 디밍 블록(D) 각각의 휘도를 제어할 수 있다.
다시 말해서, 다른 실시예에 따른 디스플레이 장치(1)에 포함된 프로세서(140)는, 각각의 디밍 블록(D)의 평균 그레이 레벨에 기초하여 산출된 디밍 값에 그라데이션 필터를 적용시켜 복수의 디밍 블록(D) 각각의 최종 휘도 값을 결정할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 디스플레이 장치의 화질뿐 만 아니라 소비 전력과 온도를 고려한 최적의 로컬 디밍 방식을 구현할 수 있다.
또한, 온도, 소비 전력 및 화질 중에서 사용자가 중요시 하는 요소의 로스 값 또는 코스트 값을 최소화시킬 수 있는 그라데이션 필터를 획득할 수 있다.
또한, 높은 온도에 취약한 옥외용 디스플레이 장치에 있어서, 효율적인 로컬 디밍 방식을 적용시킬 수 있다.
한편, 개시된 실시예들은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 저장하는 기록매체의 형태로 구현될 수 있다. 명령어는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 프로그램 모듈을 생성하여 개시된 실시예들의 동작을 수행할 수 있다. 기록매체는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체로 구현될 수 있다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 컴퓨터에 의하여 해독될 수 있는 명령어가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(read only memory), RAM(random access memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래쉬 메모리(150), 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다.
또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적 저장매체'는 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다. 예로, '비일시적 저장매체'는 데이터가 임시적으로 저장되는 버퍼를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 기록 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품(예: 다운로더블 앱(downloadable app))의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 기록 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
이상에서와 같이 첨부된 도면을 참조하여 개시된 실시예들을 설명하였다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고도, 개시된 실시예들과 다른 형태로 본 발명이 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 개시된 실시예들은 예시적인 것이며, 한정적으로 해석되어서는 안 된다.
1: 디스플레이 장치
10: 본체
120: 컨텐츠 수신부 121: 수신 단자
122: 튜너 123: 통신부
125: 온도 센서 130: 광량 센서
135: 전력 센서 140: 프로세서
150: 메모리 200: 백라이트 유닛
230: 발광 소자 어레이 232: 발광 소자
D: 디밍 블록
120: 컨텐츠 수신부 121: 수신 단자
122: 튜너 123: 통신부
125: 온도 센서 130: 광량 센서
135: 전력 센서 140: 프로세서
150: 메모리 200: 백라이트 유닛
230: 발광 소자 어레이 232: 발광 소자
D: 디밍 블록
Claims (20)
- 복수의 픽셀을 포함하는 액정 패널 및 상기 액정 패널로 광을 조사하는 복수의 디밍 블록을 포함하는 백라이트 유닛을 포함하는 디스플레이 장치에 있어서, 상기 복수의 디밍 블록 각각의 휘도의 가중치를 조절하는 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘을 수정하는 방법은,
영상 데이터에 기초하여 상기 복수의 디밍 블록 각각의 평균 그레이 레벨을 결정하는 단계;
상기 평균 그레이 레벨에 기초하여 결정된 상기 복수의 디밍 블록 각각의 디밍 값과 상기 알고리즘에 기초하여 산출된 상기 그라데이션 필터에 기초하여 상기 복수의 디밍 블록 각각의 휘도를 제어하는 단계;
상기 복수의 디밍 블록 각각의 온도 값을 측정하는 단계;
상기 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값을 측정하는 단계;
상기 영상 데이터와 상기 복수의 디밍 블록 각각의 온도 값과 상기 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값을 학습 데이터로 이용하여 신경망 모델을 학습시키는 단계; 및
상기 영상 데이터를 상기 학습된 신경망 모델에 적용하여 상기 알고리즘을 수정하는 단계;를 포함하는 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘을 수정하는 방법. - 제1항에 있어서,
상기 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘을 수정하는 방법은,
온도에 대한 가중치 및 화질에 대한 가중치를 설정 받는 단계;를 더 포함하고,
상기 신경망 모델을 학습시키는 단계는,
상기 온도에 대한 가중치 및 상기 화질에 대한 가중치를 적용하여 상기 신경망 모델을 학습시키는 단계;를 포함하는 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘을 수정하는 방법. - 제2항에 있어서,
상기 신경망 모델을 학습시키는 단계는,
상기 온도에 대한 가중치 및 상기 화질에 대한 가중치에 기초하여 상기 복수의 디밍 블록 각각의 온도 값과 상기 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값의 로스(loss) 값 또는 코스트(cost) 값을 결정하고,
상기 결정된 로스 값 또는 코스트 값에 기초하여 상기 복수의 디밍 블록 각각의 휘도의 가중치를 갱신하는 단계;를 포함하는 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘을 수정하는 방법. - 제3항에 있어서,
상기 온도에 대한 가중치 및 상기 화질에 대한 가중치에 기초하여 상기 복수의 디밍 블록 각각의 온도 값과 상기 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값의 로스(loss) 값 또는 코스트(cost) 값을 결정하는 단계는,
상기 온도에 대한 가중치가 클수록 상기 복수의 디밍 블록 각각의 온도 값의 로스 값 또는 코스트 값을 감소시키는 단계;를 포함하는 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘을 수정하는 방법. - 제3항에 있어서,
상기 온도에 대한 가중치 및 상기 화질에 대한 가중치에 기초하여 상기 복수의 디밍 블록 각각의 온도 값과 상기 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값의 로스(loss) 값 또는 코스트(cost) 값을 결정하는 단계는,
상기 화질에 대한 가중치가 클수록 상기 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값의 로스 값 또는 코스트 값을 감소시키는 단계;를 포함하는 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘을 수정하는 방법. - 제1항에 있어서,
상기 영상 데이터를 상기 학습된 신경망 모델에 적용하여 상기 알고리즘을 수정하는 단계는,
상기 영상 데이터를 상기 학습된 신경망 모델에 적용하여 획득한 상기 복수의 디밍 블록 각각의 휘도의 가중치에 기초하여 상기 알고리즘을 수정하는 단계;를 포함하는 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘을 수정하는 방법. - 제1항에 있어서,
상기 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘을 수정하는 방법은,
상기 백라이트 유닛을 구동시키는 전력 값을 측정하는 단계;를 더 포함하고,
상기 신경망 모델을 학습시키는 단계는,
상기 영상 데이터와 상기 복수의 디밍 블록 각각의 온도 값과 상기 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값과 상기 백라이트 유닛을 구동시키는 전력 값을 학습 데이터로 이용하여 상기 신경망 모델을 학습시키는 단계;를 포함하는 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘을 수정하는 방법. - 복수의 픽셀을 포함하는 액정 패널;
상기 액정 패널로 광을 조사하는 복수의 디밍 블록을 포함하는 백라이트 유닛;
상기 복수의 디밍 블록 각각의 온도를 측정하는 온도 센서;
상기 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량을 측정하는 광량 센서;
상기 복수의 디밍 블록 각각의 휘도의 가중치를 조절하는 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘이 저장된 메모리; 및
영상 데이터에 기초하여 상기 복수의 디밍 블록 각각의 평균 그레이 레벨을 결정하고, 상기 평균 그레이 레벨에 기초하여 결정된 상기 복수의 디밍 블록 각각의 디밍 값과 상기 메모리에 저장된 알고리즘에 기초하여 산출된 상기 그라데이션 필터에 기초하여 상기 복수의 디밍 블록 각각의 휘도를 제어하는 프로세서;를 포함하고,
상기 프로세서는, 상기 영상 데이터와 상기 온도 센서에서 측정된 온도 값과 상기 광량 센서에서 측정된 광량 값을 학습 데이터로 이용하여 신경망 모델을 학습시키고, 상기 영상 데이터를 상기 학습된 신경망 모델에 적용하여 상기 메모리에 저장된 알고리즘을 수정하는 디스플레이 장치. - 제8항에 있어서,
상기 프로세서는,
사용자로부터 설정된 온도에 대한 가중치 및 화질에 대한 가중치를 수신하고, 상기 온도에 대한 가중치 및 상기 화질에 대한 가중치를 적용하여 상기 신경망 모델을 학습시키는 디스플레이 장치. - 제9항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 온도에 대한 가중치 및 상기 화질에 대한 가중치에 기초하여 상기 복수의 디밍 블록 각각의 온도 값과 상기 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값의 로스(loss) 값 또는 코스트(cost) 값을 결정하고, 상기 결정된 로스 값 또는 코스트 값에 기초하여 상기 신경망 모델을 학습시키고, 상기 복수의 디밍 블록 각각의 휘도의 가중치를 갱신하는 디스플레이 장치. - 제10항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 온도에 대한 가중치가 클수록 상기 복수의 디밍 블록 각각의 온도 값의 로스 값 또는 코스트 값을 감소시키는 디스플레이 장치. - 제10항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 화질에 대한 가중치가 클수록 상기 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값의 로스 값 또는 코스트 값을 감소시키는 디스플레이 장치. - 제8항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 영상 데이터를 상기 학습된 신경망 모델에 적용하여 획득한 상기 복수의 디밍 블록 각각의 휘도의 가중치에 기초하여 상기 알고리즘을 수정하는 디스플레이 장치. - 제8항에 있어서,
상기 백라이트 유닛을 구동시키는 전력 값을 측정하는 전력 센서;를 더 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 영상 데이터와 상기 복수의 디밍 블록 각각의 온도 값과 상기 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값과 상기 백라이트 유닛을 구동시키는 전력 값을 학습 데이터로 이용하여 상기 신경망 모델을 학습시키는 디스플레이 장치. - 복수의 픽셀을 포함하는 액정 패널;
상기 액정 패널로 광을 조사하는 복수의 디밍 블록을 포함하는 백라이트 유닛;
상기 복수의 디밍 블록 각각의 휘도의 가중치를 조절하는 그라데이션 필터를 산출하기 위한 알고리즘이 저장된 메모리; 및
영상 데이터에 기초하여 상기 복수의 디밍 블록 각각의 평균 그레이 레벨을 결정하고, 상기 평균 그레이 레벨에 기초하여 결정된 상기 복수의 디밍 블록 각각의 디밍 값과 상기 메모리에 저장된 알고리즘에 기초하여 산출된 상기 그라데이션 필터에 기초하여 상기 복수의 디밍 블록 각각의 휘도를 제어하는 프로세서;를 포함하고,
상기 메모리에 저장된 알고리즘은, 테스트 영상 데이터와 상기 복수의 디밍 블록 각각의 온도 값과 상기 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값을 학습 데이터로 이용하여 학습된 신경망 모델에 기초하여 수정된 알고리즘인 것을 특징으로 하는 디스플레이 장치. - 제15항에 있어서,
상기 신경망 모델은,
온도에 대한 가중치 및 화질에 대한 가중치가 적용되어 학습된 디스플레이 장치. - 제16항에 있어서,
상기 신경망 모델은,
상기 온도에 대한 가중치가 클수록 상기 복수의 디밍 블록 각각의 온도 값의 로스 값 또는 코스트 값을 감소시키도록 학습된 디스플레이 장치. - 제16항에 있어서,
상기 신경망 모델은,
상기 화질에 대한 가중치가 클수록 상기 복수의 픽셀 각각에 도달하는 광량 값의 로스 값 또는 코스트 값을 감소시키도록 학습된 디스플레이 장치. - 제15항에 있어서,
상기 신경망 모델은,
상기 백라이트 유닛을 구동시키는 전력 값을 학습 데이터로 이용하여 학습된 디스플레이 장치. - 제15항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 복수의 디밍 블록 각각의 디밍 값에 상기 그라데이션 필터를 적용하여 상기 복수의 디밍 블록 각각의 최종 휘도 값을 결정하는 디스플레이 장치.
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- 2021-02-17 WO PCT/KR2021/002025 patent/WO2021235653A1/ko active Application Filing
Patent Citations (2)
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
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| PA0109 | Patent application |
Patent event code: PA01091R01D Comment text: Patent Application Patent event date: 20200519 |
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| PE0902 | Notice of grounds for rejection |
Comment text: Notification of reason for refusal Patent event date: 20240214 Patent event code: PE09021S01D |
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| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| PE0701 | Decision of registration |
Patent event code: PE07011S01D Comment text: Decision to Grant Registration Patent event date: 20240805 |
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| PG1601 | Publication of registration |