KR20220069201A - 영상 프로세서, 그것을 포함하는 표시 장치 및 표시 장치의 동작 방법 - Google Patents

영상 프로세서, 그것을 포함하는 표시 장치 및 표시 장치의 동작 방법 Download PDF

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KR20220069201A
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Abstract

표시 장치의 영상 프로세서는 입력 영상 신호의 클래스를 분류하고, 분류된 클래스에 근거해서 잔상 객체 정보를 포함하는 추론 데이터를 출력하는 잔상 객체 검출부, 이전 추론 데이터를 저장하는 메모리, 상기 추론 데이터와 상기 메모리로부터의 상기 이전 추론 데이터에 근거해서 누적 추론 데이터를 계산하고, 상기 누적 추론 데이터에 근거해서 보정된 추론 데이터를 생성하는 후처리부 및 상기 보정된 추론 데이터에 기반해서 잔상 방지 처리된 데이터 신호를 출력하는 잔상 방지부를 포함한다.

Description

영상 프로세서, 그것을 포함하는 표시 장치 및 표시 장치의 동작 방법{IMAGE PROCESSOR, DISPLAY DEVICE HAVING THE SAME AND OPERATION METHOD OF DISPLAY DEVICE}
본 발명은 표시 장치에 관한 것으로, 상세하게는 영상 프로세서를 포함하는 표시 장치에 관한 것이다.
일반적으로 표시 장치는 영상을 표시하기 위한 표시 패널과 표시 패널을 구동하는 구동 회로를 포함한다. 표시 패널은 복수의 스캔 라인, 복수의 데이터 라인 및 복수의 픽셀들을 포함한다. 구동 회로는 데이터 라인들에 데이터 구동 신호를 출력하는 데이터 구동 회로, 스캔 라인들을 구동하기 위한 스캔 신호를 출력하는 스캔 구동 회로 및 데이터 구동 회로와 스캔 구동 회로를 제어하기 위한 구동 컨트롤러를 포함한다.
이러한 표시 장치의 구동 회로는 화소와 연결된 스캔 라인으로 스캔 신호를 출력하고, 화소와 연결된 데이터 라인에 표시 영상에 대응하는 데이터 전압을 제공함으로써 영상을 표시할 수 있다.
표시 장치의 구동 회로는 입력 영상 신호를 표시 패널에 적합한 데이터 전압으로 변환하는 영상 프로세서를 포함할 수 있다.
본 발명의 목적은 표시 품질을 향상시킬 수 있는 영상 프로세서 및 표시 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 목적은 표시 품질을 향상시킬 수 있는 표시 장치의 동작 방법을 제공하는 것이다.
이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 특징에 의하면, 영상 프로세서는 입력 영상 신호의 클래스를 분류하고, 분류된 클래스에 근거해서 잔상 객체 정보를 포함하는 추론 데이터를 출력하는 잔상 객체 검출부, 이전 추론 데이터를 저장하는 메모리, 상기 추론 데이터와 상기 메모리로부터의 상기 이전 추론 데이터에 근거해서 누적 추론 데이터를 계산하고, 상기 누적 추론 데이터에 근거해서 보정된 추론 데이터를 생성하는 후처리부 및 상기 보정된 추론 데이터에 기반해서 잔상 방지 처리된 데이터 신호를 출력하는 잔상 방지부를 포함한다.
일 실시예에서, 상기 잔상 객체 검출부는 상기 입력 영상 신호가 배경으로 추론될 때 제1 클래스로 분류하고, 상기 입력 영상 신호가 시계일 때 제2 클래스로 분류하고, 상기 입력 영상 신호가 방송 정보일 때 제3 클래스로 분류할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 후처리부는 상기 잔상 객체 검출부로부터의 상기 추론 데이터를 이진 추론 데이터로 변환하는 이진 변환부, 상기 이진 추론 데이터와 상기 이전 추론 데이터에 근거해서 상기 누적 추론 데이터를 계산하는 데이터 어큐뮬레이터 및 상기 누적 추론 데이터에 근거해서 상기 보정된 추론 데이터를 출력하는 보정기를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 이진 변환부는 상기 추론 데이터 중 배경에 대응하는 클래스를 제1 값으로 변환하고, 잔상 객체에 대응하는 클래스를 제2 값으로 변환할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 데이터 어큐뮬레이터는 상기 이진 추론 데이터와 상기 누적 추론 데이터의 차가 기준값보다 크면, 상기 누적 추론 데이터를 폐기하고, 상기 이진 추론 데이터를 새로운 누적 추론 데이터로 설정할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 데이터 어큐뮬레이터는 상기 새로운 누적 추론 데이터를 상기 이전 추론 데이터로서 상기 메모리에 저장할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 데이터 어큐뮬레이터는 상기 이진 추론 데이터와 상기 누적 추론 데이터의 차가 기준값보다 작으면, 상기 누적 추론 데이터를 상기 이전 추론 데이터로서 상기 메모리에 저장할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 보정기는 상기 누적 추론 데이터가 보정 기준값보다 작으면 상기 누적 추론 데이터를 배경에 대응하는 클래스로 보정하고, 상기 누적 추론 데이터가 상기 보정 기준값보다 크거나 같으면 상기 누적 추론 데이터를 잔상 객체에 대응하는 클래스로 보정한 상기 보정된 추론 데이터를 출력할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 데이터 어큐뮬레이터는 상기 이진 추론 데이터와 상기 이전 추론 데이터의 합에 근거해서 상기 누적 추론 데이터를 계산할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 누적 추론 데이터(AID)는 다음 수학식 AID = BID x R + PID x (1-R)에 의해 계산되고, BID는 이진 추론 데이터, PID는 이전 추론 데이터, R은 이진 추론 데이터와 이전 추론 데이터의 반영 비율일 수 있다.
본 발명의 일 특징에 따른 표시 장치는 복수 개의 데이터 라인들과 복수 개의 스캔 라인들에 각각 연결된 복수 개의 화소들을 포함하는 표시 패널, 상기 복수 개의 데이터 라인들을 구동하는 데이터 구동 회로, 상기 복수 개의 스캔 라인들을 구동하는 스캔 구동 회로 및 제어 신호 및 영상 신호를 수신하고, 상기 표시 패널에 영상이 표시되도록 상기 스캔 구동 회로를 제어하고, 상기 데이터 구동 회로로 데이터 신호를 제공하는 구동 컨트롤러를 포함한다. 상기 구동 컨트롤러는 입력 영상 신호의 클래스를 분류하고, 분류된 클래스에 근거해서 잔상 객체 정보를 포함하는 추론 데이터를 출력하는 잔상 객체 검출부, 이전 추론 데이터를 저장하는 메모리, 상기 추론 데이터와 상기 메모리로부터의 상기 이전 추론 데이터에 근거해서 누적 추론 데이터를 계산하고, 상기 누적 추론 데이터에 근거해서 보정된 추론 데이터를 생성하는 후처리부 및 상기 보정된 추론 데이터에 기반해서 잔상 방지 처리된 상기 데이터 신호를 출력하는 잔상 방지부를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 잔상 객체 검출부는 상기 입력 영상 신호가 배경으로 추론될 때 제1 클래스로 분류하고, 상기 입력 영상 신호가 시계일 때 제2 클래스로 분류하고, 상기 입력 영상 신호가 방송 정보일 때 제3 클래스로 분류할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 후처리부는 상기 잔상 객체 검출부로부터의 상기 추론 데이터를 이진 추론 데이터로 변환하는 이진 변환부, 상기 이진 추론 데이터와 상기 이전 추론 데이터에 근거해서 상기 누적 추론 데이터를 계산하는 데이터 어큐뮬레이터 및 상기 누적 추론 데이터에 근거해서 상기 보정된 추론 데이터를 출력하는 보정기를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 이진 변환부는 상기 추론 데이터 중 배경에 대응하는 클래스를 제1 값으로 변환하고, 잔상 객체에 대응하는 클래스를 제2 값으로 변환할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 데이터 어큐뮬레이터는 상기 이진 추론 데이터와 상기 누적 추론 데이터의 차가 기준값보다 크면, 상기 누적 추론 데이터를 폐기하고, 상기 이진 추론 데이터를 상기 누적 추론 데이터로 설정할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 데이터 어큐뮬레이터는 상기 누적 추론 데이터를 상기 이전 추론 데이터로서 상기 메모리에 저장할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 데이터 어큐뮬레이터는 상기 이진 추론 데이터와 상기 이전 추론 데이터의 합에 근거해서 상기 누적 추론 데이터를 계산할 수 있다.
본 발명의 일 특징에 따른 표시 장치의 구동 방법은 입력 영상 신호의 클래스를 분류하고, 분류된 클래스에 근거해서 잔상 객체 정보를 포함하는 추론 데이터를 출력하는 단계, 상기 추론 데이터와 메모리로부터의 이전 추론 데이터에 근거해서 누적 추론 데이터를 계산하는 단계, 상기 누적 추론 데이터에 근거해서 보정된 추론 데이터를 생성하는 단계 및 상기 보정된 추론 데이터에 기반해서 잔상 방지 처리된 데이터 신호를 상기 표시 장치의 데이터 라인으로 출력하는 단계를 포함한다.
일 실시예에서, 상기 누적 추론 데이터를 계산하는 단계는 상기 추론 데이터를 이진 추론 데이터로 변환하는 단계 및 상기 이진 추론 데이터와 상기 이전 추론 데이터에 근거해서 상기 누적 추론 데이터를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 누적 추론 데이터를 계산하는 단계는 상기 이진 추론 데이터와 상기 누적 추론 데이터의 차가 기준값보다 크면, 상기 누적 추론 데이터를 폐기하고, 상기 이진 추론 데이터를 상기 누적 추론 데이터로 설정할 수 있다.
이와 같은 구성을 갖는 영상 프로세서는 심층 신경망을 이용하여 방송사 로고, 시계 등과 같이 장시간 표시되는 영상에 대한 추론 데이터를 획득할 수 있다. 특히, 영상 프로세서는 추론 데이터에 대한 후처리를 수행하므로 방송사 로고, 시계 등과 같이 장시간 표시되는 영상의 검출 성능이 향상될 수 있다. 따라서 표시 장치의 잔상 문제를 최소화할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치를 예시적으로 보여준다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 구동 컨트롤러의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 프로세서의 블록도이다.
도 4는 표시 장치에 표시되는 영상을 예시적으로 보여준다.
도 5는 후처리부의 예시적인 구성을 보여주는 블록도이다.
도 6a는 도 3에 도시된 잔상 방지부가 잔상 객체 검출부로부터 출력되는 추론 데이터를 직접 수신하는 경우 추론 데이터에 의해 생성될 수 있는 방송사 정보 영상을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 6b는 도 3에 도시된 잔상 방지가 후처리부로부터 출력되는 보정된 추론 데이터 수신하는 경우 보정된 추론 데이터에 의해 생성될 수 있는 방송사 정보 영상을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 7a는 도 6a의 영역에 대응하는 추론 데이터를 예시적으로 보여준다.
도 7b는 도 6a의 영역에 대응하는 이진 추론 데이터를 예시적으로 보여준다.
도 7c는 도 6a의 영역에 대응하는 이전 추론 데이터를 예시적으로 보여준다.
도 7d는 도 6a의 영역에 대응하는 누적 추론 데이터를 예시적으로 보여준다.
도 7e는 도 6a의 영역에 대응하는 보정된 추론 데이터를 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 8a는 잔상 객체 검출부로 입력되는 입력 영상 신호에 포함된 시계 영상(IM21)을 예시적으로 보여준다.
도 8b는 도 3에 잔상 객체 검출부로부터 출력되는 추론 데이터에 의해 생성될 수 있는 시계 영상을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 8c는 도 3에 도시된 후처리부로부터 출력되는 보정된 추론 데이터에 의해 생성될 수 있는 시계 영상을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 9a는 잔상 객체 검출부로 입력되는 입력 영상 신호에 포함된 시계 영상을 예시적으로 보여준다.
도 9b는 도 3에 잔상 객체 검출부로부터 출력되는 추론 데이터에 의해 생성될 수 있는 시계 영상을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치의 동작 방법을 예시적으로 보여주는 플로우차트이다.
본 명세서에서, 어떤 구성요소(또는 영역, 층, 부분 등)가 다른 구성요소에 "연결된다", 또는 "결합된다"고 언급되는 경우에 그것은 다른 구성요소에 직접 연결/결합될 수 있거나 또는 그들 사이에 제3의 구성요소가 배치될 수도 있다는 것을 의미한다.
동일한 도면부호는 동일한 구성요소를 지칭한다. 또한, 도면들에 있어서, 구성요소들의 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.
"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.
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, 여기서 명시적으로 정의되지 않는 한 너무 이상적이거나 지나치게 형식적인 의미로 해석되어서는 안된다.
"부(part)", "유닛"이라는 용어는 특정 기능을 수행하는 소프트웨어 구성 요소(component) 또는 하드웨어 구성 요소를 의미한다. 하드웨어 구성 요소는 예를 들어, FPGA(field-programmable gate array) 또는 ASIC(application-specific integrated circuit)을 포함할 수 있다. 소프트웨어 구성 요소는 실행 가능한 코드 및/또는 어드레스 가능 저장 매체 내의 실행 가능 코드에 의해 사용되는 데이터를 지칭할 수 있다. 따라서 소프트웨어 구성 요소들은 예를 들어, 객체 지향 소프트웨어 구성 요소들, 클래스 구성 요소들 및 작업 구성 요소들일 수 있으며, 프로세스들, 기능들, 속성들, 절차들, 서브 루틴들, 프로그램 코드 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어들, 마이크로 코드들, 회로들, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 배열들 또는 변수들을 포함할 수 있다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치를 예시적으로 보여준다.
도 1을 참조하면, 표시 장치(DD)는 표시 패널(100), 구동 컨트롤러(110) 및 데이터 구동 회로(120)를 포함한다.
표시 패널(DP)은 (130), 복수 개의 화소들(PX), 복수 개의 데이터 라인들(DL1-DLm) 및 복수 개의 스캔 라인들(SL1-SLn)을 포함한다. 복수 개의 화소들(PX) 각각은 복수 개의 데이터 라인들(DL1-DLm) 중 대응하는 데이터 라인과 연결되고, 복수 개의 스캔 라인들(SL1-SLn) 중 대응하는 스캔 라인과 연결된다.
표시 패널(100)은 영상을 디스플레이하는 패널로서, LCD 패널(Liquid Crystal Display Panel), 전기영동 표시패널(Electrophoretic Display Panel), OLED 패널(Organic Light Emitting Diode Panel), LED 패널(Light Emitting Diode Panel), 무기 EL 패널(Electro Luminescent Display Panel), FED 패널(Field Emission Display Panel), SED 패널(Surface-conduction Electron-emitter Display Panel), PDP(Plasma Display Panel), CRT(Cathode Ray Tube) 표시 패널일 수 있다. 이하에서는, 본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치로서, 액정 표시 장치를 예로 하여 설명하며, 표시 패널(100) 또한 액정 표시 패널로서 설명하지만, 본 발명의 표시 장치(DD) 및 표시 패널(100)은 이에 제한되지 않으며, 다양한 방식의 표시 장치 및 표시 패널이 사용될 수 있다.
구동 컨트롤러(110)는 외부로부터의 입력 영상 신호(RGB) 및 이의 표시를 제어하기 위한 제어 신호(CTRL)를 수신한다. 예를 들면, 제어 신호(CTRL)는 적어도 하나의 동기 신호 및 적어도 하나의 클럭 신호를 포함할 수 있다. 구동 컨트롤러(110)는 입력 영상 신호(RGB)를 표시 패널(100)의 동작 조건에 맞게 처리한 데이터 신호(DS)를 데이터 구동 회로(120)로 제공한다. 구동 컨트롤러(110)는 제어 신호(CTRL)에 기초하여 제1 제어 신호(DCS)를 데이터 구동 회로(120)로 제공하고, 제2 제어 신호(SCS)를 스캔 구동 회로(SDC)로 제공한다. 제1 제어 신호(DCS)는 수평 동기 시작 신호, 클럭 신호 및 라인 래치 신호를 포함하고, 제2 제어 신호(SCS)는 수직 동기 시작 신호 및 출력 인에이블 신호를 포함할 수 있다.
데이터 구동 회로(120)는 구동 컨트롤러(110)로부터의 제1 제어 신호(DCS) 및 데이터 신호(DS)에 응답해서 복수 개의 데이터 라인들(DL1-DLm)을 구동하기 위한 계조 전압들을 출력할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 데이터 구동 회로(120)는 집적 회로 (Integrated circuit, IC)로 구현되어서 표시 패널(DP)의 소정 영역에 직접 실장되거나 별도의 인쇄 회로 기판에 칩 온 필름(chip on film: COF) 방식으로 실장되어서 표시 패널(100)과 전기적으로 연결될 수 있다. 다른 실시예에서, 데이터 구동 회로(120)는 표시 패널(100) 상에서 화소들(PX)의 구동 회로와 동일한 공정으로 형성될 수 있다.
스캔 구동 회로(130)는 구동 컨트롤러(110)로부터의 제2 제어 신호(SCS)에 응답해서 복수 개의 스캔 라인들(SL1-SLn)을 구동한다. 예시적인 실시예에서, 스캔 구동 회로(130)는 표시 패널(100) 상에서 화소들(PX)의 구동 회로와 동일한 공정으로 형성될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 스캔 구동 회로(SDC)는 집적 회로 (Integrated circuit, IC)로 구현되어서 표시 패널(100)의 소정 영역에 직접 실장되거나 별도의 인쇄 회로 기판에 칩 온 필름(chip on film: COF) 방식으로 실장되어서 표시 패널(100)과 전기적으로 연결될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 구동 컨트롤러의 블록도이다.
도 2에 도시된 것과 같이, 구동 컨트롤러(110)는 영상 프로세서(112) 및 제어 신호 발생부(114)를 포함한다.
영상 프로세서(112)는 영상 신호(RGB) 및 제어 신호(CTRL)에 응답해서 표시 패널(100, 도 1 참조)에 적합한 데이터 신호(DS)를 출력한다. 예를 들어, 영상 프로세서(112)는 영상 신호(RGB)에 포함된 방송사 로고, 시계 등과 같은 특정 이미지를 검출하고, 특정 이미지에 의한 잔상이 표시 패널(100)에 남지 않도록 잔상 방지 기술이 적용된 데이터 신호(DS)를 출력할 수 있다.
제어 신호 발생부(114)는 영상 신호(RGB) 및 제어 신호(CTRL)에 응답해서 제1 제어 신호(DCS) 및 제2 제어 신호(SCS)를 출력한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 프로세서의 블록도이다.
도 3을 참조하면, 영상 프로세서(112)는 잔상 객체 검출부(210), 후처리부(220) 및 잔상 방지부(230)를 포함한다.
잔상 객체 검출부(210)는 입력 영상 신호(RGB)를 수신하고, 잔상을 유발할 수 있는 객체 즉, 잔상 객체를 검출한다. 잔상 객체 검출부(210)는 잔상 객체에 대한 정보를 추론 데이터(ID)로 출력한다. 잔상 객체 검출부(210)는 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)에 의한 시맨틱 세그먼테이션(semantic segmentation) 기술을 적용하여 구현될 수 있다.
잔상 객체 검출부(210)는 특징량 추출부(212), 영역 분할부(214) 및 메모리(216)를 포함할 수 있다.
메모리(216)는 미리 학습된 파라미터들을 저장할 수 있다.
입력 영상 신호(RGB)는 표시 패널(100, 도 1 참조)의 전체에 표시될 수 있는 한 프레임의 영상 신호일 수 있다. 한 프레임의 영상 신호인 입력 영상 신호(RGB)는 화소들(PX, 도 1 참조) 각각에 대응하는 화소 영상 신호들을 포함할 수 있다.
잔상 객체 검출부(210)는 화소(PX, 도 1 참조)들에 각각 대응하는 화소 영상 신호의 클래스(또는 분류 번호)를 분류하고, 화소 영상 신호의 클래스를 나타내는 추론 데이터(ID)를 출력한다.
도 4는 표시 장치에 표시되는 영상을 예시적으로 보여준다.
도 4를 참조하면, 영상(IMG)은 텔레비전, 디지털 사이니지, 키오스크 등과 같은 표시 장치에 표시되는 영상의 일 예이다. 영상(IMG)은 시계가 표시되는 제1 문자 영역(CH1) 및 방송사 로고, 채널 정보, 프로그램 명칭 등과 같은 방송 정보가 표시되는 제2 문자 영역(CH2)을 포함할 수 있다. 도 4에서 제1 문자 영역(CH1)은 영상(IMG)의 좌측 상단에 위치하고, 제2 문자 영역(CH2)은 영상(IMG)의 우측 상단에 위치하나, 본 발명은 이에 한정되지 않는다. 또한 영상(IMG)에 표시되는 문자 영역들의 개수는 1개 이상일 수 있다.
시계, 방송사 로고, 방송사 채널 정보, 프로그램 명칭 등과 같은 객체들은 표시 장치의 특정 위치에 고정되어서 장시간 표시될 수 있다. 예를 들어, 시(hour)와 분(minute)을 표시하는 시계의 시(hour)는 1시간동안 변화하지 않는다. 또한 사용자는 특정 방송사의 특정 채널을 수 십분 내지 수 시간동안 연속하여 시청할 수 있다. 이 경우, 방송사 로고, 방송사 채널 정보, 프로그램 명칭 등은 수 십분 내지 수 시간동안 변화하지 않는다.
화소(PX, 도 1 참조)가 동일한 영상을 연속해서 표시하는 경우, 화소의 특성이 열화될 수 있으며, 이러한 영상은 잔상으로 남을 수 있다. 예를 들어, 사용자가 특정 방송사의 특정 채널을 수 시간동안 연속하여 시청한 후 다른 채널로 변경하면, 이전 채널의 로고가 잔상으로 남아서 새로운 채널의 로고와 겹쳐진 형태로 시인될 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에서, 표시 장치(DD)는 제1 문자 영역(CH1) 및 제2 문자 영역(CH2)에 표시되는 잔상 유발 객체 즉, 잔상 객체를 정확하게 검출하고, 그에 따른 보상을 수행하여 영상의 잔상을 최소화할 수 있다.
다시 도 3을 참조하면, 특징량 추출부(212) 및 영역 분할부(214)는 메모리(216)에 저장된 파라미터들을 이용하여 화소 영상 신호를 복수의 클래스들 중 어느 하나로 분류할 수 있다. 예를 들어, 특징량 추출부(212) 및 영역 분할부(214)는 화소 영상 신호가 배경(background)으로 추론될 때 제1 클래스(0), 시계로 추론될 때 제2 클래스(1), 방송사 정보로 추론될 때 제3 클래스(2)로 분류할 수 있다.
예를 들어, 도 4에 도시된 제1 문자 영역(CH1)에 대응하는 화소 영상 신호들 중 배경은 제1 클래스(0)로 분류되고, 시계는 제2 클래스(1)로 분류될 수 있다.
예를 들어, 도 4에 도시된 제2 문자 영역(CH2)에 대응하는 화소 영상 신호들 중 배경은 제1 클래스(0)로 분류되고, 방송사 정보는 제3 클래스(2)로 분류될 수 있다.
잔상 객체 검출부(210)는 분류된 클래스 정보를 포함하는 추론 데이터(ID)를 출력한다.
후처리부(220)는 잔상 객체 검출부(210)로부터의 추론 데이터(ID)와 메모리(225)에 저장된 이전 추론 데이터(PID)에 근거해서 보정된 추론 데이터(CID)를 출력한다.
메모리(225)는 보정된 추론 데이터(CID)를 이전 추론 데이터(PID)로서 메모리에 저장할 수 있다. 도 3에는 메모리(216)와 메모리(225)가 독립적으로 도시되어 있으나, 메모리(216)와 메모리(225)는 단일 메모리로 구현될 수 있다.
잔상 방지부(230)는 보정된 추론 데이터(CID)를 수신하고, 잔상 방지 처리된 데이터 신호(DS)를 출력할 수 있다. 잔상 방지부(230)의 잔상 방지 처리 동작은 보정된 추론 데이터(CID)에 포함된 잔상 객체의 표시 위치를 주기적으로 변경하거나, 잔상 객체의 계조 레벨을 주기적으로 변경하는 등의 방식이 사용될 수 있다.
도 5는 후처리부의 예시적인 구성을 보여주는 블록도이다.
도 6a는 도 3에 도시된 잔상 방지부(230)가 잔상 객체 검출부(210)로부터 출력되는 추론 데이터(ID)를 직접 수신하는 경우 추론 데이터(ID)에 의해 생성될 수 있는 방송사 정보 영상을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 6b는 도 3에 도시된 잔상 방지부(230)가 후처리부(220)로부터 출력되는 보정된 추론 데이터(CID)를 수신하는 경우 보정된 추론 데이터(CID)에 의해 생성될 수 있는 방송사 정보 영상을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 7a는 도 6a의 영역(A1)에 대응하는 추론 데이터(ID)를 예시적으로 보여준다.
도 7b는 도 6a의 영역(A1)에 대응하는 이진 추론 데이터(BID)를 예시적으로 보여준다.
도 7c는 도 6a의 영역(A1)에 대응하는 이전 추론 데이터(PID)를 예시적으로 보여준다.
도 7d는 도 6a의 영역(A1)에 대응하는 누적 추론 데이터(AID)를 예시적으로 보여준다.
도 7e는 도 6a의 영역(A1)에 대응하는 보정된 추론 데이터(CID)를 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 5를 참조하면, 후처리부(220)는 이진(binary) 변환부(310), 데이터 어큐뮬레이터(accumulator, 320) 및 보정기(330)를 포함한다.
이진 변환부(310)는 도 3에 도시된 잔상 객체 검출부(210)로부터 추론 데이터(ID)를 수신한다. 추론 데이터(ID)는 도 7a에 도시된 바와 같이, 배경을 제1 클래스(0)로 나타내고, 방송사 정보를 제3 클래스(2)로 나타낼 수 있다. 도 7a에 도시된 예에서, 숫자들 각각은 현재 프레임의 화소 영상 신호의 클래스를 나타낸다.
도 5 및 도 7b를 참조하면, 이진 변환부(310)는 추론 데이터(ID) 중 배경에 대응하는 제1 클래스(0)를 이진수 '0'으로 변환하고, 방송사 정보에 대응하는 제3 클래스(2)를 이진수 '1'로 변환한다. 이진 변환부(310)는 이진 추론 데이터(BID)를 출력할 수 있다.
도 5 및 도 7c를 참조하면, 데이터 어큐뮬레이터(320)는 메모리(225)로부터 이전 추론 데이터(PID)를 읽어온다. 이전 추론 데이터(PID)은 이전 프레임까지 누적된 추론 데이터일 수 있다.
도 5 및 도 7d를 참조하면, 데이터 어큐뮬레이터(320)는 이진 변환부(310)로부터의 이진 추론 데이터(BID)와 메모리(225)로부터의 이전 추론 데이터(PID)에 근거해서 누적 추론 데이터(AID)를 생성한다.
예를 들어, 누적 추론 데이터(AID)는 다음 수학식 1에 의해 계산될 수 있다.
[수학식 1]
AID = BID x R + PID x (1-R)
수학식 1에서, R은 이진 추론 데이터(BID)와 이전 추론 데이터(PID)의 혼합 비율이다.0<R≤1일 수 있다.
만일 R이 0.5보다 크면 누적 추론 데이터(AID)에서 현재 프레임의 이진 추론 데이터(BID)의 반영 비율이 이전 프레임까지 누적된 이전 추론 데이터(PID)의 반영 비율보다 높다.
만일 R이 0.5보다 작으면 누적 추론 데이터(AID)에서 이전 프레임까지 누적된 이전 추론 데이터(PID)의 반영 비율이 현재 프레임의 이진 추론 데이터(BID)의 반영 비율보다 높다.
데이터 어큐뮬레이터(320)는 이진 추론 데이터(BID)와 누적 추론 데이터(AID)의 차가 기준값보다 작거나 같으면 새롭게 계산된 누적 추론 데이터(AID)를 이전 추론 데이터(PID)로서 메모리(225)에 저장한다. 또한 데이터 어큐뮬레이터(320)는 누적 추론 데이터(AID)를 보정기(330)로 출력할 수 있다.
데이터 어큐뮬레이터(320)는 이진 추론 데이터(BID)와 누적 추론 데이터(AID)의 차가 기준값보다 크면 새롭게 계산된 누적 추론 데이터(AID)를 폐기하고, 이진 추론 데이터(BID)를 새로운 누적 추론 데이터(AID)로 설정할 수 있다.
예를 들어, 사용자가 특정 채널을 수 십분 내지 수 시간동안 연속하여 시청한 후 다른 채널로 변경하면, 채널 정보가 변경된다. 이 경우, 변경된 채널 정보에 대응하는 이진 추론 데이터(BID)를 새로운 누적 추론 데이터(AID)로 설정하는 것이 적절하다.
도 7b 및 도 7d에 도시된 예에서, 이진 추론 데이터(BID)와 누적 추론 데이터(AID)의 차가 기준값보다 작은 것으로 가정한다.
보정기(330)는 데이터 어큐뮬레이터(320)로부터 누적 추론 데이터(AID)를 수신하고, 보정된 추론 데이터(CID)를 출력할 수 있다.
도 7d에 도시된 누적 추론 데이터(AID)는 화소 영상 신호가 방송사 정보일 확률을 의미할 수 있다. 즉, 누적 추론 데이터(AID)가 1에 가까울수록 화소 영상 신호가 방송사 정보일 확률이 높다. 반대로 누적 추론 데이터(AID)가 0에 가까울수록 화소 영상 신호가 배경일 확률이 높다.
보정기(330)는 미리 설정된 기준에 따라 누적 추론 데이터(AID)를 보정된 추론 데이터(CID)로 변환할 수 있다. 예를 들어, 보정기(330)는 누적 추론 데이터(AID)가 보정 기준값(예를 들면, 0.5)보다 작으면 배경에 대응하는 제1 클래스(0)로 변환하고, 누적 추론 데이터(AID)가 보정 기준값(예를 들면, 0.5)보다 크거나 같으면 방송사 정보에 대응하는 제3 클래스(2)로 변환한다. 보정기(330)는 변환된 클래스 정보를 포함하는 보정된 추론 데이터(CID)를 출력한다.
다시 도 3을 참조하면, 잔상 방지부(230)는 보정된 추론 데이터(CID)를 수신하고, 잔상 방지 처리된 데이터 신호(DS)를 출력할 수 있다.
도 3, 도 6a 및 도 7a에 도시된 것과 같이, 잔상 객체 검출부(210)는 잔상을 유발하는 잔상 객체를 검출할 수 있으나, 노이즈 성분을 포함할 수 있다.
도 3, 도 6b 및 도 7e에 도시된 것과 같이, 후처리부(220)는 현재 프레임의 추론 데이터(ID)뿐만 아니라 이전 프레임까지 누적된 이전 추론 데이터(PID)를 이용하여 누적 추론 데이터(AID)를 계산할 수 있다. 또한 후처리부(220)는 누적 추론 데이터(AID)를 보정하여 보정된 추론 데이터(CID)를 생성할 수 있다.
이와 같이, 영상 프로세서(112)는 입력 영상 신호(RGB)에 포함된 잔상 객체 즉, 잔상을 유발하는 시계, 방송사 정보 등을 정확하게 검출할 수 있으므로, 잔상 방지부(230)의 잔상 방지 성능이 향상될 수 있다.
도 8a는 잔상 객체 검출부(210)로 입력되는 입력 영상 신호(RGB)에 포함된 시계 영상(IM21)을 예시적으로 보여준다.
도 8b는 도 3에 잔상 객체 검출부(210)로부터 출력되는 추론 데이터(ID)에 의해 생성될 수 있는 시계 영상(IM22)을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 8c는 도 3에 도시된 후처리부(220)로부터 출력되는 보정된 추론 데이터(CID)에 의해 생성될 수 있는 시계 영상(IM23)을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 8a 내지 도 8c를 참조하면, 후처리부(220)로부터 출력되는 보정된 추론 데이터(CID)에 의해 생성될 수 있는 시계 영상(IM23)이 잔상 객체 검출부(210)로부터 출력되는 추론 데이터(ID)에 의해 생성될 수 있는 시계 영상(IM22)에 비해 입력 영상 신호(RGB)에 포함된 시계 영상(IM22)과 더욱 유사함을 알 수 있다.
도 9a는 잔상 객체 검출부(210)로 입력되는 입력 영상 신호(RGB)에 포함된 시계 영상(IM31)을 예시적으로 보여준다.
도 9b는 도 3에 잔상 객체 검출부(210)로부터 출력되는 추론 데이터(ID)에 의해 생성될 수 있는 시계 영상(IM32)을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 9c는 도 3에 도시된 후처리부(220)로부터 출력되는 보정된 추론 데이터(CID)에 의해 생성될 수 있는 시계 영상(IM33)을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 9a 내지 도 9c를 참조하면, 후처리부(220)로부터 출력되는 보정된 추론 데이터(CID)에 의해 생성될 수 있는 시계 영상(IM33)이 잔상 객체 검출부(210)로부터 출력되는 추론 데이터(ID)에 의해 생성될 수 있는 시계 영상(IM32)에 비해 입력 영상 신호(RGB)에 포함된 시계 영상(IM32)과 더욱 유사함을 알 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치의 동작 방법을 예시적으로 보여주는 플로우차트이다.
설명의 편의를 위해 도 3 및 도 5에 도시된 영상 프로세서를 참조하여 표시 장치의 동작 방법이 설명되나, 본 발명은 이에 한정되지 않는다.
도 3, 도 5 및 도 10을 참조하면, 잔상 객체 검출부(210)는 입력 영상 신호(RGB)의 클래스를 분류하고, 추론 데이터(ID)를 출력한다(단계 S100).
후처리부(220)는 잔상 객체 검출부(210)로부터의 추론 데이터(ID)를 수신한다. 후처리부(220) 내 이진 변환부(310)는 추론 데이터(ID)를 이진 추론 데이터(BID)로 변환한다(단계 S110).
잔상 객체 검출부(210)로부터 제공되는 추론 데이터(ID)는 도 7a에 도시된 바와 같이, 배경을 제1 클래스(0)로 나타내고, 방송사 정보를 제3 클래스(2)로 나타낼 수 있다. 도 7a에 도시된 예에서, 숫자들 각각은 현재 프레임의 화소 영상 신호의 클래스를 나타낸다.
예를 들어, 도 도 7b에 도시된 것과 같이, 이진 변환부(310)는 추론 데이터(ID) 중 배경에 대응하는 제1 클래스(0)를 제1 값(예를 들면, 이진수 '0')으로 변환하고, 방송사 정보(또는 잔상 객체)에 대응하는 제3 클래스(2)를 제2값(예를 들면, 이진수 '1')으로 변환한다. 이진 변환부(310)는 이진 추론 데이터(BID)를 출력할 수 있다.
데이터 어큐뮬레이터(320)는 이진 변환부(310)로부터의 이진 추론 데이터(BID)와 메모리(225)로부터의 이전 추론 데이터(PID)에 근거해서 누적 추론 데이터(AID)를 생성한다(단계 S120).
앞서 설명한 수학식 1과 같이, 이진 추론 데이터(BID)와 이전 추론 데이터(PID)의 혼합 비율은 다양하게 변경될 수 있다.
데이터 어큐뮬레이터(320)는 이진 추론 데이터(BID)와 누적 추론 데이터(AID)의 차를 기준값과 비교한다(단계 S130).
만일 이진 추론 데이터(BID)와 누적 추론 데이터(AID)의 차가 기준값보다 크면 단계 S110에서 계산된 누적 추론 데이터(AID)를 폐기하고, 이진 추론 데이터(BID)를 새로운 누적 추론 데이터(AID)로 설정할 수 있다(단계 140).
데이터 어큐뮬레이터(320)는 새로운 누적 추론 데이터(AID)를 이전 추론 데이터(PID)로서 메모리(225)에 저장한다(단계 S150).
만일 이진 추론 데이터(BID)와 누적 추론 데이터(AID)의 차가 기준값보다 작거나 같으면 새롭게 계산된 누적 추론 데이터(AID)를 이전 추론 데이터(PID)로서 메모리(225)에 저장한다(단계 S150). 또한 데이터 어큐뮬레이터(320)는 누적 추론 데이터(AID)를 보정기(330)로 출력할 수 있다.
보정기(330)는 미리 설정된 기준에 따라 누적 추론 데이터(AID)를 보정된 추론 데이터(CID)로 변환할 수 있다(단계 S160). 예를 들어, 보정기(330)는 누적 추론 데이터(AID)가 보정 기준값(예를 들면, 0.5)보다 작으면 배경에 대응하는 제1 클래스(0)로 변환하고, 누적 추론 데이터(AID)가 보정 기준값(예를 들면, 0.5)보다 크거나 같으면 방송사 정보에 대응하는 제3 클래스(2)로 변환한다. 보정기(330)는 변환된 클래스 정보를 포함하는 보정된 추론 데이터(CID)를 출력한다.
잔상 방지부(230)는 보정된 추론 데이터(CID)에 기반해서 잔상 방지 처리를 수행하고, 데이터 신호(DS)를 데이터 라인들(DL1-DLm, 도 1 참조)로 출력한다.
이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 또한 본 발명에 개시된 실시예는 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니고, 하기의 특허 청구의 범위 및 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100 표시 패널
110 구동 컨트롤러
112 영상 프로세서
114 제어 신호 발생부
120 데이터 구동 회로
130 스캔 구동 회로
210 잔상 객체 검출부
212 특징량 추출부
214 영역 분할부
216 메모리
220 후처리부
230 잔상 방지부

Claims (20)

  1. 입력 영상 신호의 클래스를 분류하고, 분류된 클래스에 근거해서 잔상 객체 정보를 포함하는 추론 데이터를 출력하는 잔상 객체 검출부;
    이전 추론 데이터를 저장하는 메모리;
    상기 추론 데이터와 상기 메모리로부터의 상기 이전 추론 데이터에 근거해서 누적 추론 데이터를 계산하고, 상기 누적 추론 데이터에 근거해서 보정된 추론 데이터를 생성하는 후처리부; 및
    상기 보정된 추론 데이터에 기반해서 잔상 방지 처리된 데이터 신호를 출력하는 잔상 방지부를 포함하는 영상 프로세서.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 잔상 객체 검출부는,
    상기 입력 영상 신호가 배경으로 추론될 때 제1 클래스로 분류하고, 상기 입력 영상 신호가 시계일 때 제2 클래스로 분류하고, 상기 입력 영상 신호가 방송 정보일 때 제3 클래스로 분류하는 영상 프로세서.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 후처리부는,
    상기 잔상 객체 검출부로부터의 상기 추론 데이터를 이진 추론 데이터로 변환하는 이진 변환부;
    상기 이진 추론 데이터와 상기 이전 추론 데이터에 근거해서 상기 누적 추론 데이터를 계산하는 데이터 어큐뮬레이터; 및
    상기 누적 추론 데이터에 근거해서 상기 보정된 추론 데이터를 출력하는 보정기를 포함하는 영상 프로세서.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 이진 변환부는
    상기 추론 데이터 중 배경에 대응하는 클래스를 제1 값으로 변환하고, 잔상 객체에 대응하는 클래스를 제2 값으로 변환하는 영상 프로세서.
  5. 제 3 항에 있어서,
    상기 데이터 어큐뮬레이터는 상기 이진 추론 데이터와 상기 누적 추론 데이터의 차가 기준값보다 크면, 상기 누적 추론 데이터를 폐기하고, 상기 이진 추론 데이터를 새로운 누적 추론 데이터로 설정하는 영상 프로세서.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 데이터 어큐뮬레이터는 상기 새로운 누적 추론 데이터를 상기 이전 추론 데이터로서 상기 메모리에 저장하는 영상 프로세서.
  7. 제 3 항에 있어서,
    상기 데이터 어큐뮬레이터는 상기 이진 추론 데이터와 상기 누적 추론 데이터의 차가 기준값보다 작으면, 상기 누적 추론 데이터를 상기 이전 추론 데이터로서 상기 메모리에 저장하는 영상 프로세서.
  8. 제 3 항에 있어서,
    상기 보정기는 상기 누적 추론 데이터가 보정 기준값보다 작으면 상기 누적 추론 데이터를 배경에 대응하는 클래스로 보정하고, 상기 누적 추론 데이터가 상기 보정 기준값보다 크거나 같으면 상기 누적 추론 데이터를 잔상 객체에 대응하는 클래스로 보정한 상기 보정된 추론 데이터를 출력하는 영상 프로세서.
  9. 제 3 항에 있어서,
    상기 데이터 어큐뮬레이터는 상기 이진 추론 데이터와 상기 이전 추론 데이터의 합에 근거해서 상기 누적 추론 데이터를 계산하는 영상 프로세서.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 누적 추론 데이터(AID)는 다음 수학식
    AID = BID x R + PID x (1-R)에 의해 계산되고,
    BID는 이진 추론 데이터, PID는 이전 추론 데이터, R은 이진 추론 데이터와 이전 추론 데이터의 반영 비율인 영상 프로세서.
  11. 복수 개의 데이터 라인들과 복수 개의 스캔 라인들에 각각 연결된 복수 개의 화소들을 포함하는 표시 패널;
    상기 복수 개의 데이터 라인들을 구동하는 데이터 구동 회로;
    상기 복수 개의 스캔 라인들을 구동하는 스캔 구동 회로; 및
    제어 신호 및 영상 신호를 수신하고, 상기 표시 패널에 영상이 표시되도록 상기 스캔 구동 회로를 제어하고, 상기 데이터 구동 회로로 데이터 신호를 제공하는 구동 컨트롤러를 포함하되;
    상기 구동 컨트롤러는,
    입력 영상 신호의 클래스를 분류하고, 분류된 클래스에 근거해서 잔상 객체 정보를 포함하는 추론 데이터를 출력하는 잔상 객체 검출부;
    이전 추론 데이터를 저장하는 메모리;
    상기 추론 데이터와 상기 메모리로부터의 상기 이전 추론 데이터에 근거해서 누적 추론 데이터를 계산하고, 상기 누적 추론 데이터에 근거해서 보정된 추론 데이터를 생성하는 후처리부; 및
    상기 보정된 추론 데이터에 기반해서 잔상 방지 처리된 상기 데이터 신호를 출력하는 잔상 방지부를 포함하는 표시 장치.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 잔상 객체 검출부는,
    상기 입력 영상 신호가 배경으로 추론될 때 제1 클래스로 분류하고, 상기 입력 영상 신호가 시계일 때 제2 클래스로 분류하고, 상기 입력 영상 신호가 방송 정보일 때 제3 클래스로 분류하는 표시 장치.
  13. 제 11 항에 있어서,
    상기 후처리부는,
    상기 잔상 객체 검출부로부터의 상기 추론 데이터를 이진 추론 데이터로 변환하는 이진 변환부;
    상기 이진 추론 데이터와 상기 이전 추론 데이터에 근거해서 상기 누적 추론 데이터를 계산하는 데이터 어큐뮬레이터; 및
    상기 누적 추론 데이터에 근거해서 상기 보정된 추론 데이터를 출력하는 보정기를 포함하는 표시 장치.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 이진 변환부는
    상기 추론 데이터 중 배경에 대응하는 클래스를 제1 값으로 변환하고, 잔상 객체에 대응하는 클래스를 제2 값으로 변환하는 표시 장치.
  15. 제 13 항에 있어서,
    상기 데이터 어큐뮬레이터는 상기 이진 추론 데이터와 상기 누적 추론 데이터의 차가 기준값보다 크면, 상기 누적 추론 데이터를 폐기하고, 상기 이진 추론 데이터를 상기 누적 추론 데이터로 설정하는 표시 장치.
  16. 제 13 항에 있어서,
    상기 데이터 어큐뮬레이터는 상기 누적 추론 데이터를 상기 이전 추론 데이터로서 상기 메모리에 저장하는 표시 장치.
  17. 제 13 항에 있어서,
    상기 데이터 어큐뮬레이터는 상기 이진 추론 데이터와 상기 이전 추론 데이터의 합에 근거해서 상기 누적 추론 데이터를 계산하는 표시 장치.
  18. 표시 장치의 구동 방법에 있어서:
    입력 영상 신호의 클래스를 분류하고, 분류된 클래스에 근거해서 잔상 객체 정보를 포함하는 추론 데이터를 출력하는 단계;
    상기 추론 데이터와 메모리로부터의 이전 추론 데이터에 근거해서 누적 추론 데이터를 계산하는 단계;
    상기 누적 추론 데이터에 근거해서 보정된 추론 데이터를 생성하는 단계; 및
    상기 보정된 추론 데이터에 기반해서 잔상 방지 처리된 데이터 신호를 상기 표시 장치의 데이터 라인으로 출력하는 단계를 포함하는 표시 장치의 구동 방법.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 누적 추론 데이터를 계산하는 단계는,
    상기 추론 데이터를 이진 추론 데이터로 변환하는 단계; 및
    상기 이진 추론 데이터와 상기 이전 추론 데이터에 근거해서 상기 누적 추론 데이터를 계산하는 단계를 포함하는 표시 장치의 구동 방법.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 누적 추론 데이터를 계산하는 단계는,
    상기 이진 추론 데이터와 상기 누적 추론 데이터의 차가 기준값보다 크면, 상기 누적 추론 데이터를 폐기하고, 상기 이진 추론 데이터를 상기 누적 추론 데이터로 설정하는 표시 장치의 구동 방법.
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