KR20220160264A - 표시 장치를 위한 전원 시스템 - Google Patents

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Abstract

표시 장치에 이미지를 표시하기 위한 전류 공급량을 실시간으로 예측할 수 있는 본 발명의 일 측면에 따른 표시 장치를 위한 전원 시스템은, 외부로부터 입력되는 이미지 데이터를 분석하여 표시 패널에 구비된 픽셀들의 픽셀 열화도를 예측하고, 예측된 픽셀 열화도를 기초로 표시 패널에 대한 전류 공급량을 예측하는 이미지 데이터 분석부, 및 예측된 전류 공급량에 상응하는 전원을 표시 패널에 공급하는 전원 공급부를 포함한다.

Description

표시 장치를 위한 전원 시스템{POWER SYSTEM FOR DISPLAY DEVICE}
본 발명은 전원 시스템에 관한 것으로서, 보다 구체적으로 표시 장치를 위한 전원 시스템에 관한 것이다.
정보화 사회가 발전함에 따라 화상을 표시하기 위한 표시 장치에 대한 요구가 다양한 형태로 증가하고 있으며, 근래에는 액정 표시 장치(LCD: Liquid Crystal Display Device) 또는 유기발광 표시 장치(OLED: Organic Light Emitting Display Device) 등과 같은 여러 가지 표시 장치가 활용되고 있다.
표시 장치는 외부로부터 공급되는 전원을 이용하여 표시 패널의 구동에 필요한 구동 전원을 생성하는 전원 시스템을 포함한다. 종래의 전원 시스템은 표시 패널에서 소모하는 전류를 감지하고, 감지된 전류를 기초로 인덕터를 제어하여 표시 패널에 구동 전원을 공급한다.
이와 같은 종래의 전원 시스템은 표시 패널에 이미지를 표시하기 위하여 요구되는 전원을 실시간으로 공급하지 못한다는 문제점이 있다. 이미지의 계조 변화가 심하거나 표시 패널에 구비된 픽셀들 중 일부에 열화가 발생한 경우 구동 전원의 리플(ripple)이 커지거나 응답시간 및 안정화 시간이 많이 소요될 수 있다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 표시 장치에 이미지를 표시하기 위한 전류 공급량을 실시간으로 예측할 수 있는 표시 장치를 위한 전원 시스템을 제공하는 것을 기술적 과제로 한다.
또한, 본 발명은 구동 전원을 안정적으로 공급할 수 있는 표시 장치를 위한 전원 시스템을 제공하는 것을 다른 기술적 과제로 한다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 표시 장치를 위한 전원 시스템은, 외부로부터 입력되는 이미지 데이터를 분석하여 표시 패널에 구비된 픽셀들의 픽셀 열화도를 예측하고, 예측된 픽셀 열화도를 기초로 표시 패널에 대한 전류 공급량을 예측하는 이미지 데이터 분석부, 및 예측된 전류 공급량에 상응하는 전원을 표시 패널에 공급하는 전원 공급부를 포함한다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 측면에 따른 표시 장치를 위한 전원시스템은, 표시 패널에 입력되는 이미지 데이터로부터 이미지의 채도 데이터 및 휘도 데이터를 획득하고, 획득된 채도 데이터 및 휘도 데이터를 기초로 표시 패널에 대한 전류 공급량을 예측하는 이미지 데이터 분석부, 및 예측된 전류 공급량에 상응하는 전원을 표시 패널에 공급하는 전원 공급부를 포함한다.
본 발명에 따르면, 이미지 데이터를 기초로 예상되는 전류 공급량을 예측함으로써, 표시 패널에 공급되는 구동 전원의 리플을 안정적으로 관리하고, 응답시간 및 안정화 시간을 단축시킬 수 있다.
또한, 본 발명은 이미지 데이터를 분석하여 표시 패널에 구비된 픽셀들의 픽셀 열화도를 예측하고, 픽셀 열화도에 따른 보상을 고려하여 표시 패널에 전원을 공급할 수 있다. 이에 따라, 본 발명은 표시 패널에 이미지를 표시하기 위한 최적의 전원을 실시간으로 공급할 수 있다.
또한, 본 발명은 부하량에 따라 PWM 방식 또는 PFM 방식으로 구동함으로써, 동작 효율성을 향상시키고, 전력소모를 최적화할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치를 개략적으로 보여주는 도면이다.
도 2는 도 1의 이미지 데이터 분석부의 구성을 보여주는 도면이다.
도 3은 도 1의 전원 공급부의 구성을 보여주는 도면이다.
도 4는 이미지가 복수의 영역들로 분할된 예를 보여주는 도면이다.
도 5는 복수의 영역들로 분할된 이미지에서 채도 변경값에 따른 에지 픽셀들을 나타내는 도면이다. `
도 6은 채도 데이터를 기초로 그룹화한 예를 보여주는 도면이다.
도 7은 이미지 데이터를 기초로 사용 패턴을 분석한 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 이미지 데이터를 기초로 사용 패턴을 분석한 다른 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 전원 공급 방법을 보여주는 흐름도이다.
명세서 전체에 걸쳐서 동일한 참조번호들은 실질적으로 동일한 구성요소들을 의미한다. 이하의 설명에서, 본 발명의 핵심 구성과 관련이 없는 경우 및 본 발명의 기술분야에 공지된 구성과 기능에 대한 상세한 설명은 생략될 수 있다. 본 명세서에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
본 명세서에서 언급된 '포함한다', '갖는다', '이루어진다' 등이 사용되는 경우 '~만'이 사용되지 않는 이상 다른 부분이 추가될 수 있다. 구성 요소를 단수로 표현한 경우에 특별히 명시적인 기재 사항이 없는 한 복수를 포함하는 경우를 포함한다.
제1, 제2 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않는다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있다.
"적어도 하나"의 용어는 하나 이상의 관련 항목으로부터 제시 가능한 모든 조합을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 예를 들어, "제1 항목, 제2 항목 및 제3 항목 중에서 적어도 하나"의 의미는 제1 항목, 제2 항목 또는 제3 항목 각각 뿐만 아니라 제1 항목, 제2 항목 및 제3 항목 중에서 2개 이상으로부터 제시될 수 있는 모든 항목의 조합을 의미할 수 있다.
본 발명의 여러 실시예들의 각각 특징들이 부분적으로 또는 전체적으로 서로 결합 또는 조합 가능하고, 기술적으로 다양한 연동 및 구동이 가능하며, 각 실시예들이 서로에 대하여 독립적으로 실시 가능할 수도 있고 연관 관계로 함께 실시할 수도 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서의 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치를 개략적으로 보여주는 도면이다.
본 발명에 따른 표시 장치(100)는 도 1에 도시된 바와 같이, 호스트 시스템(110), 타이밍 제어부(120), 패널 구동부(130), 표시 패널(140) 및 전원 시스템(140)을 포함한다.
본 발명의 실시 예에 따른 표시 장치(100)는 액정표시장치(Liquid Crystal Display, LCD), 전계방출 표시장치(Field Emission Display: FED), 플라즈마 표시장치(Plasma Display Panel, PDP), 유기발광 표시장치(Organic Light Emitting Display, OLED), 전기영동 표시장치(Electrophoresis, EPD) 등의 평판 표시장치로 구현될 수 있다. 이하의 실시 예에서, 본 발명의 실시 예에 따른 표시 장치(100)가 유기발광 표시장치로 구현된 것을 중심으로 설명하지만, 이에 한정되지 않음에 주의하여야 한다.
표시 패널(140)은 픽셀들이 마련되어 화상을 표시하는 영역인 표시영역을 포함한다. 표시 패널(140)은 복수개의 데이터 라인들, 복수개의 게이트 라인들 및 복수개의 픽셀들을 포함한다. 데이터 라인들 각각은 데이터 신호를 입력 받고, 게이트 라인들 각각은 게이트 신호를 입력 받는다. 데이터 라인들은 게이트 라인들과 교차되도록 형성될 수 있다. 픽셀들은 게이트 라인들과 데이터 라인들의 교차 구조에 의해 정의되는 영역에 형성될 수 있다.
표시 패널(140)의 픽셀들 각각은 데이터 라인들 중 어느 하나와 게이트 라인들 중 어느 하나에 접속될 수 있다. 표시 패널(140)의 픽셀들 각각은 게이트 전극에 인가된 데이터 전압에 따라 드레인-소스간 전류를 조정하는 구동 트랜지스터(transistor), 게이트 라인의 게이트 신호에 의해 턴-온되어 데이터 라인의 데이터 전압을 구동 트랜지스터의 게이트 전극에 공급하는 트랜지스터, 구동 트랜지스터의 드레인-소스간 전류에 따라 발광하는 유기발광다이오드(organic light emitting diode), 및 상기 구동 트랜지스터의 게이트 전극의 전압을 저장하기 위한 커패시터(capacitor)를 포함할 수 있다. 이로 인해, 픽셀들 각각은 유기발광다이오드에 공급되는 전류에 따라 발광할 수 있다.
패널 구동부(130)는 타이밍 제어부(120)로부터 제어신호를 수신하여 표시 패널(140)의 구동을 제어한다. 이를 위하여, 패널 구동부(130)는 데이터 구동부 및 게이트 구동부를 포함한다.
게이트 구동부는 타이밍 제어부(120)로부터 입력된 게이트 제어신호에 응답하여 표시 패널(140)의 게이트 라인들을 구동하기 위한 게이트 신호들을 생성한다. 게이트 구동부는 생성된 게이트 신호들을 게이트 라인들을 통해 표시 패널(140)에 구비된 픽셀들 각각의 서브 픽셀들에 공급한다.
데이터 구동부는 타이밍 제어부(120)로부터 데이터 제어신호 및 이미지 데이터 신호를 입력 받는다. 데이터 구동부는 타이밍 제어부(120)로부터 입력된 데이터 제어신호에 응답하여 디지털 형태의 이미지 데이터 신호를 아날로그 형태의 이미지 데이터 신호로 변환한다. 데이터 구동부는 변환된 이미지 데이터 신호를 데이터 라인들을 통해 표시 패널(140)에 구비된 픽셀들 각각의 서브 픽셀들에 공급한다.
타이밍 제어부(120)는 호스트 시스템(110)으로부터 이미지 데이터와 타이밍 신호를 입력 받는다. 이미지 데이터는 디지털 비디오 데이터에 해당하며, 타이밍 신호는 기준 클럭 신호, 수직동기신호(vertical synchronization signal), 수평동기신호(horizontal synchronization signal), 데이터 인에이블 신호(data enable signal), 도트 클럭(dot clock) 등을 포함할 수 있다.
타이밍 제어부(120)는 패널 구동부(130)의 동작 타이밍을 제어하기 위한 제어신호를 발생한다. 구체적으로, 타이밍 제어부(120)는 타이밍 신호들에 기초하여 데이터 구동부의 동작 타이밍을 제어하기 위한 데이터 제어신호와 게이트 구동부의 동작 타이밍을 제어하기 위한 게이트 제어신호를 발생한다.
타이밍 제어부(120)는 데이터 구동부에 이미지 데이터와 데이터 제어신호를 출력하고, 게이트 구동부에 게이트 제어신호를 출력한다.
호스트 시스템(110)은 이미지 데이터와 함께 타이밍 신호를 타이밍 제어부(120)로 전송한다. 이때, 호스트 시스템(110)은 이미지 데이터를 표시 패널(140)에 표시하기에 적합한 포맷으로 변환할 수 있다. 호스트 시스템(110)은 텔레비전 시스템, 셋톱박스, 네비게이션 시스템, DVD 플레이어, 블루레이 플레이어, 개인용 컴퓨터(PC), 홈 시어터 시스템, 폰 시스템 중 어느 하나로 구현되어 입력영상을 수신할 수 있다.
또한, 호스트 시스템(110)은 전원 시스템(145)에 전원을 공급한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 호스트 시스템(110)은 전원 시스템(145)에 이미지 데이터를 제공할 수도 있다. 이와 관련된 설명은 도 2 내지 도 8을 참조하여 후술하도록 한다.
전원 시스템(145)는 외부의 호스트 시스템(110)으로부터 공급되는 전원을 이용하여 표시 패널(140)의 구동에 필요한 구동 전원을 생성한다. 표시 패널(140)과 이를 구동하기 위한 타이밍 제어부(120) 및 패널 구동부(130)는 전원 시스템(145)의 측면에서는 부하(LOAD)에 해당한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 전원 시스템(145)은 호스트 시스템(110)으로부터 이미지 데이터를 입력 받는다. 전원 시스템(145)은 입력된 이미지 데이터를 분석하여 전류 공급량을 예측하고, 예측된 전류 공급량에 상응하는 전원을 표시 패널(140)에 공급한다.
이를 위하여, 전원 시스템(145)은 이미지 데이터 분석부(150) 및 전원 공급부(160)를 포함한다. 이미지 데이터 분석부(150) 및 전원 공급부(160)는 하나의 물리적 구성, 예컨대, 하나의 칩(chip)으로 구현될 수 있으나, 반드시 이에 한정되지는 않는다. 이미지 데이터 분석부(150)는 별도의 MCU(Micro Controller Unit)으로 구현되거나 타이밍 제어부(120)에서 구현될 수도 있다.
이하에서는 도 2 및 도 3을 참조하여, 이미지 데이터 분석부(150) 및 전원 공급부(160)에 대하여 보다 구체적으로 설명하도록 한다.
도 2는 도 1의 이미지 데이터 분석부의 구성을 보여주는 도면이다.
도 2를 참조하면, 이미지 데이터 분석부(150)는 이미지 데이터를 분석하여 표시 패널(140)에 구비된 픽셀들의 픽셀 열화도를 예측하고, 예측된 픽셀 열화도를 기초로 표시 패널(140)에 대한 전류 공급량을 예측한다. 이를 위하여, 이미지 데이터 분석부(150)는 이미지 데이터 입력부(210), 분석부(230) 및 전류 공급량 예측부(250)를 포함한다.
이미지 데이터 입력부(210)는 외부의 호스트 시스템(110)으로부터 이미지 데이터를 입력 받는다. 호스트 시스템(110)은 이미지 데이터를 표시 패널(140)에 표시하기에 적합한 포맷으로 변환하고, 변환된 이미지 데이터를 타이밍 제어부(120) 및 이미지 데이터 분석부(150)에 전송할 수 있다.
분석부(230)는 이미지 데이터를 분석한다. 이를 위하여, 분석부(230)는 영역 분할부(232), 채도 데이터 획득부(234), 휘도 데이터 획득부(236), 열화도 예측부(238), 휘도 보상부(240) 및 히스토그램 분석부(242)를 포함할 수 있다.
히스토그램 분석부(242)는 이미지 데이터의 히스토그램을 분석한다. 구체적으로, 히스토그램 분석부(242)는 이미지 데이터의 히스토그램을 분석하여 복수의 색상들 각각에 대한 계조별 빈도수를 획득할 수 있다. 이미지 데이터는 픽셀들 각각에 대한 색상 및 계조 정보를 포함할 수 있다. 색상은 적색, 녹색 및 청색을 포함할 수 있고, 계조는 0부터 255를 포함할 수 있다.
히스토그램 분석부(242)는 라인 별로 색상별, 계조별 빈도수를 획득할 수 있다. 상기 라인은 게이트 라인에 대응될 수 있다. 일 실시예에 있어서, 히스토그램 분석부(242)는 프레임 별 또는 구동 IC 별 색상별, 계조별 빈도수를 획득할 수도 있다.
한편, 히스토그램 분석부(242)는 이미지 데이터 입력부(210)로 입력된 이미지 데이터를 기초로 히스토그램 분석을 수행할 수 있으나, 반드시 이에 한정되지는 않는다. 히스토그램 분석부(242)는 이미지 데이터 입력부(210)로 입력된 이미지 데이터가 픽셀 열화도를 기초로 휘도 보상이 이루어진 경우, 휘도 보상이 반영된 이미지 데이터를 기초로 히스토그램 분석을 수행할 수도 있다.
영역 분할부(232)는 이미지를 복수의 영역들로 분할한다. 영역 분할부(232)는 도 4에 도시된 바와 같이 이미지를 소정의 크기를 가지는 복수의 영역들로 분할할 수 있다. 복수의 영역들 각각에는 복수의 픽셀들을 포함할 수 있다. 모든 픽셀들에 대하여 채도 데이터 및 휘도 데이터를 획득하게 되면, 데이터 처리량이 많아져서 데이터 처리 속도가 느려질 수 있다. 또한, 전원 시스템(145)에서 저장 및 관리해야 하는 데이터량이 많아지게 된다.
본 발명의 일 실시예에 따른 전원 시스템(145)는 데이터 처리 속도 및 데이터량을 고려하여 이미지를 복수의 영역들로 분할하고, 영역 별로 채도 데이터 및 휘도 데이터를 획득한다. 이때, 복수의 영역들 각각은 미리 설정된 크기를 가질 수 있으나, 반드시 이에 한정되지는 않는다.
일 실시예에 있어서, 영역 분할부(232)는 이미지 데이터에 상응하는 이미지의 유형에 따라 영역의 크기를 결정할 수 있다. 이를 위하여, 이미지 데이터 분석부(150)는 이미지 유형 결정부(220) 및 이미지 유형 결정 모델(225)를 더 포함할 수 있다.
이미지 유형 결정부(220)는 이미지 유형 결정 모델에 이미지를 입력하여 이미지 유형을 결정할 수 있다. 이미지 유형 결정 모델은 이미지에 대한 이미지 유형을 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘을 이용하여 미리 학습된 모델에 해당한다. 이러한 이미지 유형 결정 모델은 이미지가 입력되면 복수의 이미지 유형들 중 어느 하나를 해당 이미지에 대한 이미지 유형으로 출력될 수 있다.
예컨대, 이미지 유형은 동물, 인물, 풍경, 도심, 야간, 주간, 텍스트 등을 포함할 수 있다. 이미지 유형 결정 모델은 동물이 포함된 이미지가 입력되면, 해당 이미지에 대한 이미지 유형으로 동물을 출력할 수 있다.
영역 분할부(232)는 이미지 유형 결정부(220)에 의하여 결정된 이미지 유형을 기초로 분할하고자 하는 영역의 크기를 결정할 수 있다. 복수의 이미지 유형들 각각에 대한 영역의 크기는 미리 설정되거나 사용자에 의하여 설정될 수 있다. 예컨대, 이미지 유형 중 텍스트 또는 야간은 계조, 채도 또는 휘도와 같은 이미지 특성의 변화가 작으므로, 분할하는 영역의 크기는 상대적으로 크게 설정될 수 있다. 반면, 이미지 유형 중 동물 또는 도심은 계조, 채도 또는 휘도와 같은 이미지 특성의 변화가 크므로, 분할하는 영역의 크기가 상대적으로 작게 설정될 수 있다.
다른 실시예에 있어서, 영역 분할부(232)는 히스토그램 분석부(242)에 의하여 분석된 색상별, 계조별 빈도수를 기초로 분할하는 영역의 크기를 결정할 수 있다. 영역 분할부(232)는 계조별 빈도수를 기초로 계조 사용률을 산출할 수 있다. 계조 사용률은 전체 계조 대비 빈도수가 기준값 이상인 계조의 개수를 나타낼 수 있다. 영역 분할부(232)는 계조 사용률이 높은 이미지에 대하여 분할하는 영역의 크기를 상대적으로 작게 결정하고, 계조 사용률이 낮은 이미지에 대하여 분할하는 영역의 크기를 크게 결정할 수 있다.
채도 데이터 획득부(234)는 도 5와 같이 이미지에서 윤곽선에 대응되는 에지 정보를 얻기 위하여, 복수의 영역들 각각에 대한 채도 데이터를 획득한다. 이때, 채도 데이터는 채도 변경값을 포함할 수 있으며, 특히, 해당 영역에 포함된 복수의 픽셀들 중 에지에 해당하는 에지 픽셀에 대한 채도 변경값을 포함할 수 있다.
채도 데이터 획득부(234)는 해당 영역에 포함된 복수의 픽셀들 각각에 대한 채도 변경값을 산출할 수 있다. 픽셀의 채도 변경값은 해당 픽셀의 채도 및 해당 픽셀의 주변에 배치된 주변 픽셀들의 채도를 기초로 산출될 수 있다.
채도 데이터 획득부(234)는 채도 변경값이 미리 설정된 임계값을 초과하는 에지 픽셀에 대한 채도 변경값을 획득할 수 있다. 이때, 채도 데이터 획득부(234)는 에지 픽셀에 대한 채도 변경값과 함께 해당 영역 내에 에지 픽셀의 개수 및 에지 픽셀의 위치 중 적어도 하나도 획득할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 채도 데이터는 복수의 영역들 각각에 대한 채도 평균값을 더 포함할 수 있다. 채도 데이터 획득부(234)는 채도 평균값을 기초로 복수의 영역들 중 일부를 그룹화할 수 있다.
구체적으로, 채도 데이터 획득부(234)는 주변에 배치된 영역들 중 채도 평균값이 동일 또는 유사한 영역들을 그룹화할 수 있다. 이때, 채도 데이터 획득부(234)는 표시 패널(140)에서 동일 게이트 라인에 대응되는 이미지를 포함하는 영역들을 동일한 그룹에 포함시킬 수 있다.
예컨대, 표시 패널(140)의 게이트 라인이 수평 방향으로 연장되는 경우, 수평 방향으로 배치된 복수의 영역들은 동일한 그룹에 포함될 수 있다. 복수의 영역들은 도 6에 도시된 바와 같이, 채도 평균값을 기초로 4개의 그룹 영역(GA1, GA2, GA3, GA4)로 그룹화될 수 있다. 구름이 포함되지 않은 하늘 이미지를 포함하는 복수의 영역들은 제1 그룹 영역(GA1)으로 그룹화될 수 있다. 구름이 포함된 하늘 이미지를 포함하는 복수의 영역들은 구름 이미지로 인하여 채도가 크게 변경되므로, 제1 그룹 영역(GA1)이 아닌 제2 그룹 영역(GA2)으로 그룹화될 수 있다. 또한, 산과 하늘의 경계를 포함하는 복수의 영역들은 제3 그룹 영역(GA3)으로 그룹화될 수 있으며, 나머지 이미지를 포함하는 복수의 영역들은 제4 그룹 영역(GA4)으로 그룹화될 수 있다. 그룹 영역의 개수는 채도 평균값의 유사 범위 설정값에 따라 달라질 수 있다.
휘도 데이터 획득부(236)는 복수의 영역들 각각에 대한 휘도 데이터를 획득한다. 이때, 휘도 데이터는 휘도 최소값 및 휘도 최대값을 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 휘도 데이터 획득부(236)는 복수의 영역들이 채도 평균값을 기초로 그룹화가 이루어진 경우, 복수의 그룹 영역들 각각에 대한 휘도 최소값 및 휘도 최대값을 획득할 수 있다.
한편, 휘도 데이터 획득부(236)는 전체 이미지에 대한 휘도 평균값을 더 획득할 수 있다.
열화도 예측부(238)는 영역 별 휘도 데이터 및 채도 데이터를 기초로 영역 별 픽셀 열화도를 예측한다.
구체적으로, 열화도 예측부(238)는 복수의 영역들 중 높은 휘도가 지속적으로 유지되는 특정 영역을 추출하고, 특정 영역에 대한 픽셀 열화도를 예측할 수 있다. 이를 위하여, 열화도 예측부(238)는 영역 별 휘도 데이터의 추세를 분석할 수 있다. 열화도 예측부(238)는 영역 별 휘도 최소값, 휘도 최대값 및 휘도 평균값 중 적어도 하나를 이용하여 휘도 데이터의 추세를 분석할 수 있다.
열화도 예측부(238)는 추세 분석을 통해 영역 별로 기준치 이상의 고휘도를 사용한 사용빈도를 획득할 수 있다. 예를 들어 설명하면, 열화도 예측부(238)는 영역 별로 400nit 이상의 고휘도를 사용한 사용빈도를 획득할 수 있다. 열화도 예측부(238)는 휘도 최대값, 휘도 최소값 또는 휘도 평균값이 400nit 이상인 경우 400nit 이상의 고휘도를 사용한 것으로 판단할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 열화도 예측부(238)는 추세 분석을 통해 영역 별로 전체 이미지에 대한 휘도 평균값과 비교하여 기준치 이상의 고휘도를 사용한 사용빈도를 획득할 수 있다.
예를 들어 설명하면, 열화도 예측부(238)는 전체 이미지에 대한 휘도 평균값 비교하여 4배 이상의 고휘도를 사용한 사용빈도를 획득할 수 있다. 열화도 예측부(238)는 전체 이미지에 대한 휘도 평균값이 50nit인 경우, 휘도 최대값, 휘도 최소값 또는 휘도 평균값이 200nit 이상인 경우 고휘도를 사용한 것으로 판단할 수 있다.
다른 예를 들어 설명하면, 열화도 예측부(238)는 전체 이미지에 대한 휘도 평균값과 비교하여 300nit 이상의 고휘도를 사용한 사용빈도를 획득할 수 있다. 열화도 예측부(238)는 전체 이미지에 대한 휘도 평균값이 50nit인 경우, 휘도 최대값, 휘도 최소값 또는 휘도 평균값이 200nit 이상인 경우 고휘도를 사용한 것으로 판단할 수 있다.
열화도 예측부(238)는 고휘도 사용빈도를 기초로 영역 별 픽셀 열화도를 예측할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 열화도 예측부(238)는 선형 회귀 모델을 통해 고휘도 사용빈도에 따른 픽셀 열화도를 예측할 수 있다. 이때, 선형 회귀 모델은 이전에 열화 보상이 진행된 픽셀에 대한 픽셀 열화도 및 사용빈도를 기초로 학습된 모델에 해당한다.
한편, 열화도 예측부(238)는 복수의 영역들 각각에 대한 휘도 데이터의 추세를 분석하고, 복수의 영역들 각각에 대하여 고휘도 사용빈도에 따른 픽셀 열화도를 예측할 수 있으나, 반드시 이에 한정되지는 않는다.
일 실시예에 있어서, 열화도 예측부(238)는 복수의 영역들 중 휘도 최소값과 휘도 최대값의 차이가 큰 영역에 대해서만 휘도 데이터의 추세를 분석할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 열화도 예측부(238)는 복수의 영역들 각각에 대하여 픽셀 열화도를 예측하는 것으로 설명하고 있으나, 반드시 이에 한정되지는 않는다. 다른 일 실시예에 있어서, 열화도 예측부(238)는 복수의 영역들이 채도 평균값을 기초로 그룹화가 이루어진 경우, 복수의 그룹 영역들 각각에 대하여 픽셀 열화도를 예측할 수도 있다.
한편, 열화도 예측부(238)는 영역 별 휘도 데이터의 추세 이외에 영역 별 채도 데이터를 더 이용하여 픽셀 열화도를 예측할 수 있다. 채도 데이터는 에지 픽셀에 대한 채도 변경값을 포함하고, 에지 픽셀의 개수 및 에지 픽셀의 위치 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
픽셀 열화도는 에지 픽셀의 채도 변경값이 크거나, 해당 영역에 구비된 에지 픽셀의 개수가 많거나, 에지 픽셀이 고정된 위치에서 사용된 사용빈도, 즉, 에지 픽셀의 사용빈도가 클수록 증가될 수 있다. 예컨대, 도 5에 도시된 바와 같이, 에지 픽셀의 개수가 많은 영역(A2, A3)은 에지 픽셀의 개수가 적은 영역(A1) 보다 픽셀 열화도가 클 수 있다.
이와 같은 점을 반영하기 위하여, 열화도 예측부(238)는 에지 픽셀의 채도 변경값이 크거나, 해당 영역에 구비된 에지 픽셀의 개수가 많거나, 에지 픽셀의 사용빈도가 커질수록 픽셀 열화도를 증가시킬 수 있다.
열화도 예측부(238)는 휘도 데이터의 추세를 기반으로 판단된 제1 픽셀 열화도와 채도 데이터를 기반으로 판단된 제2 픽셀 열화도를 기초로 최종 픽셀 열화도를 결정할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 열화도 예측부(238)는 제1 픽셀 열화도 및 제2 픽셀 열화도 각각에 가중치를 부여하고, 가중치가 부여된 제1 픽셀 열화도 및 제2 픽셀 열화도를 합산하여 최종 픽셀 열화도를 결정할 수 있다.
휘도 보상부(240)는 영역 별 휘도 보상값을 결정한다. 구체적으로, 휘도 보상부(240)는 영역 별 픽셀 열화도를 기초로 영역 별 휘도 보상값을 결정할 수 있다. 픽셀 열화도에 따른 휘도 보상값은 룩업 테이블로 미리 저장될 수 있으며, 휘도 보상값은 픽셀의 열화 정도를 나타내는 픽셀 열화도에 비례할 수 있다. 예컨대, 픽셀 열화도가 제1 값을 가지는 경우, 휘도 보상값은 제1 보상값을 가질 수 있으며, 픽셀 열화도가 제1 값 보다 작은 제2 값을 가지는 경우, 휘도 보상값은 제1 보상값 보다 작은 제2 보상값을 가질 수 있다.
휘도 보상부(240)는 룩업 테이블에서 해당 영역의 픽셀 열화도와 대응되는 보상값을 확인하고, 확인된 값을 해당 영역의 휘도 보상값으로 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 휘도 보상부(240)는 열화도 예측부(238)에 의하여 예측된 픽셀 열화도를 기초로 영역 별 휘도 보상값을 결정한다고 설명하고 있으나, 반드시 이에 한정되지는 않는다.
다른 실시예에 있어서, 열화도 예측부(238)에서 예측하는 픽셀 열화도는 픽셀 열화에 따른 휘도 보상값에 상응할 수도 있다. 이러한 경우, 열화도 예측부(238)는 선형 회귀 모델을 통해 고휘도 사용빈도에 따른 픽셀 열화도를 예측하고, 휘도 보상부(240)는 픽셀 열화도에 상응하도록 휘도 보상값을 결정할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 휘도 보상부(240)는 복수의 영역들 각각에 대하여 픽셀 열화도와 대응되는 휘도 보상값을 결정하는 것으로 설명하고 있으나, 반드시 이에 한정되지는 않는다.
다른 실시예에 있어서, 휘도 보상부(240)는 전체 이미지 휘도 평균값 대비 휘도 취소값 또는 전체 이미지 휘도 평균값 대비 휘도 최대값을 기초로 보상 여부를 판단할 수 있다. 구체적으로, 휘도 보상부(240)는 영역 별로 전체 이미지 휘도 평균값 대비 휘도 취소값 또는 전체 이미지 휘도 평균값 대비 휘도 최대값을 확인할 수 있다.
휘도 보상부(240)는 확인된 값이 기준값을 초과하면, 해당 영역에 대한 휘도 보상이 필요하다고 판단할 수 있다. 이에, 휘도 보상부(240)는 해당 영역의 픽셀 열화도를 기초로 해당 영역에 대한 휘도 보상값을 결정할 수 있다. 예컨대, 전체 이미지 휘도 평균값이 50nit이고, 해당 영역의 휘도 최소값이 500nit인 경우, 휘도 보상부(240)는 해당 영역의 픽셀 열화도를 기초로 해당 영역에 대한 휘도 보상값을 결정할 수 있다. 휘도 보상부(240)는 전체적으로 어두운 이미지에서 특정 영역이 밝은 것이므로, 해당 영역에서 발생한 열화가 사용자에게 인지될 수 있다고 판단하고, 휘도 보상을 수행할 수 있다.
반면, 휘도 보상부(240)는 확인된 값이 기준값 미만이면, 해당 영역에 대한 휘도 보상이 필요하지 않다고 판단할 수 있다. 이에, 휘도 보상부(240)는 해당 영역에 대한 휘도 보상값을 0으로 결정할 수 있다. 예컨대, 전체 이미지 휘도 평균값이 400nit이고, 해당 영역의 휘도 최소값이 500nit인 경우, 휘도 보상부(240)는 해당 영역에 대한 휘도 보상값을 0으로 결정할 수 있다. 휘도 보상부(240)는 전체적으로 밝은 이미지에서 특정 영역이 밝은 것이므로, 해당 영역에서 발생한 열화가 사용자에게 인지되지 않는다고 판단하고, 휘도 보상을 수행하지 않을 수 있다.
휘도 보상부(240)는 영역 별 휘도 보상값을 기초로 이미지 데이터 입력부(210)로 입력된 이미지 데이터를 변환한다.
전류 공급량 예측부(250)는 이미지 데이터를 기초로 전류 공급량을 예측한다. 전류 공급량 예측부(250)는 히스토그램 분석부(242)를 통해 획득된 색상별/계조별 빈도수 및 색상별/계조별 전류 가중치를 기초로 표시 패널(140)에 대한 전류 공급량을 예측할 수 있다. 여기서, 전류 가중치는 구동 전류에 기여하는 정도를 나타내며, 룩업 테이블에 색상별, 계조별로 저장될 수 있다.
전류 공급량 예측부(250)는 휘도 보상부(240)에 의하여 휘도 보상이 이루어진 경우, 휘도 보상이 반영된 이미지 데이터를 기초로 전류 공급량을 예측할 수 있다.
도 3은 도 1의 전원 공급부의 구성을 보여주는 도면이다.
도 3을 참조하면, 전원 공급부(160)는 이미지 데이터 분석부(150)에 의하여 예측된 전류 공급량에 상응하는 전원을 표시 패널(140)에 공급한다. 이를 위하여, 전원 공급부(160)는 모드 결정부(310), 제어부(320) 및 전압 변환부(330)를 포함한다.
전압 변환부(330)는 호스트 시스템(110)으로부터 입력된 입력전압(Vin)을 스위칭 동작에 따라 승압하여, 승압된 출력전압(Vout)을 부하(LOAD)에 출력한다. 이를 위하여, 전압 변환부(330)는 인덕터, 다이오드, 커패시터, 스위칭 트랜지스터를 포함할 수 있다.
스위칭 트랜지스터가 온되면, 인덕터는 입력단자로부터 흐르는 전류를 저장하게 된다. 그 후에, 스위칭 트랜지스터가 오프되면, 인덕터에 저장된 전류가 다이오드를 통해 방출될 수 있다. 이에 따라, 출력단자의 전압(Vout)이 상승하여, 출력전압(Vout)이 입력전압(Vin) 보다 높은 전압으로 승압될 수 있다. 커패시터는 승압된 출력전압(Vout)를 저장하게 된다.
모드 결정부(310)는 이미지 데이터 분석부(150)에 의하여 예측된 전류 공급량을 기초로 전원 공급부(160)의 동작 모드를 결정한다. 구체적으로, 모드 결정부(310)는 예측된 전류 공급량을 기초로 고전원 모드, 중전원 모드 및 저전원 모드 중 하나를 결정할 수 있다.
모드 결정부(310)는 예측된 전류 공급량이 고부하(high load)이면, 전원 공급부(160)의 동작 모드를 고전원 모드로 결정할 수 있다. 모드 결정부(310)는 예측된 전류 공급량이 중부하(middle load)이면, 전원 공급부(160)의 동작 모드를 중전원 모드로 결정할 수 있다. 모드 결정부(310)는 예측된 전류 공급량이 저부하(low load)이면, 전원 공급부(160)의 동작 모드를 저전원 모드로 결정할 수 있다.
제어부(320)는 전압 변환부(330)의 상기 스위칭 트랜지스터의 온/오프 스위칭 동작을 제어하여 예측된 전류 공급량에 상응하는 전원이 표시 패널(140)에 출력되도록 한다. 제어부(320)는 제어부(320)는 전압 변환부(330)의 상기 스위칭 트랜지스터의 온/오프 스위칭 동작을 제어하는 스위칭 신호인 스위칭 펄스를 생성할 수 있다. 이때, 스위칭 펄스는 모드 결정부(310)에 의하여 결정된 동작 모드에 따라 다른 방식으로 구동되어 출력될 수 있다.
이를 위하여, 제어부(320)는 제1 스위칭 제어부(322) 및 제2 스위칭 제어부(324)을 포함할 수 있다.
제1 스위칭 제어부(322)는 모드 결정부(310)에 의하여 고전원 모드가 결정되면, PWM(Pulse Width Modulation) 방식으로 구동하여 예측된 전류 공급량에 상응하는 전원이 표시 패널(140)에 출력되도록 제어할 수 있다.
PWM 방식은 주파수가 일정하고, 입력전압(Vin)에서 출력 상당분을 스위치 온하여 출력하는 구동 방식이다. PWM 방식은 스위칭 시 발생하는 노이즈가 정기적이기 때문에 노이즈 제거가 용이하므로, 전류 사용량이 많아 노이즈 발생이 많은 고부하 시에 효율적이다. 반면, PWM 방식은 전류 사용량이 많지 않은 저부하 시에는 오프 시간이 불필요하게 길어지므로 비효율적이다.
제2 스위칭 제어부(324)는 모드 결정부(310)에 의하여 중전원 모드 또는 저전원 모드가 결정되면, PFM(Pulse Frequency Modulation) 방식으로 구동하여 예측된 전류 공급량에 상응하는 전원이 표시 패널(140)에 출력되도록 제어할 수 있다.
PFM 방식은 스위치 온 시간을 일정하게 하고, 주파수를 변경하여 출력 상당분을 출력하는 구동 방식이다. PFM 방식은 출력 전류량에 따라 주파수를 변경하므로, 전류 사용량이 많지 않은 저부하에서 효율적이다. 반면, PFM 방식은 스위칭 시 발생하는 노이즈가 비정기적이어서 노이즈 제거가 어렵다. 따라서, PFM 방식은 노이즈가 많이 발생하는 고부하 시에 적절하지 않다.
본 발명의 일 실시예에 따른 전원 공급부(160)는 고부하시 PWM 방식으로 구동하고, 저부하 또는 중부하시 PFM 방식으로 구동하여 표시 패널(140)에 전원이 공급되도록 제어함으로써, 동작 효율성을 향상시킬 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 전원 공급부(160)는 중전원 모드에서 PFM 방식으로 구동하는 것으로 설명하고 있으나, 반드시 이에 한정되지는 않는다. 다른 일 실시예에 있어서, 제어부(320)는 제3 스위칭 제어부(326)를 더 포함할 수 있다.
제3 스위칭 제어부(326)는 모드 결정부(310)에 의하여 중전원 모드가 결정되면, PWM/PFM 방식으로 구동하여 예측된 전류 공급량에 상응하는 전원이 표시 패널(140)에 출력되도록 제어할 수 있다. 이를 통해, 본 발명의 일 실시예에 따른 전원 공급부(160)는 중부하에서도 동작 효율성을 향상시킬 수 있다.
한편, 도 3에서는 모드 결정부(310)가 전원 공급부(160)에 포함된 것으로 도시하고 있으나, 반드시 이에 한정되지는 않는다. 다른 실시예에 있어서, 모드 결정부(310)는 이미지 데이터 분석부(150)에 포함될 수도 있다.
도 7은 이미지 데이터를 기초로 사용 패턴을 분석한 일 예를 설명하기 위한 도면이고, 도 8은 이미지 데이터를 기초로 사용 패턴을 분석한 다른 예를 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 전원 시스템(145)은 이미지 데이터를 입력 받고, 입력된 이미지 데이터를 기초로 사용자의 사용 패턴을 분석할 수 있다. 구체적으로, 전원 시스템(145)은 이미지를 복수의 영역들로 분할하고, 이미지에서 윤곽선에 대응되는 에지 정보를 얻기 위하여, 복수의 영역들 각각에 대한 채도 데이터를 획득할 수 있다. 이때, 채도 데이터는 채도 변경값, 특히, 해당 영역에 포함된 복수의 픽셀들 중 에지에 해당하는 에지 픽셀에 대한 채도 변경값 및 채도 평균값을 포함할 수 있다.
전원 시스템(145)은 채도 평균값을 기초로 복수의 영역들 중 일부를 그룹화할 수 있다. 전원 시스템(145)은 도 7과 같은 이미지에 대하여 상단의 블랙 이미지가 포함된 영역들로 이루어진 제1 그룹 영역, 하단의 블랙 이미지가 포함된 영역들로 이루어진 제2 그룹 영역, 상단의 블랙 이미지와 하단의 블랙 이미지 사이에 배치된 풍경 이미지에서 하늘 이미지가 포함된 영역들로 이루어진 제3 그룹 영역 및 나머지 영역들로 이루어진 제4 그룹 영역으로 그룹화될 수 있다.
전원 시스템(145)은 제1 내지 제4 그룹 영역들 각각에 대한 휘도 데이터를 획득할 수 있다. 이때, 휘도 데이터는 휘도 최소값, 휘도 최대값 및 휘도 평균값을 포함할 수 있다. 이하 설명의 편의를 위하여 휘도 최소값, 휘도 최대값 및 휘도 평균값을 모두 휘도값이라고 한다.
도 7과 같은 이미지의 경우에는 제1 그룹 영역 및 제2 그룹 영역에서 낮은 휘도값을 가지므로, 제1 그룹 영역 및 제2 그룹 영역에 대하여 낮은 전류 공급량(Low Load)에 상응하는 전원이 출력될 수 있다. 한편, 제3 그룹 영역에서는 높은 휘도값을 가지므로, 제3 그룹 영역에 대하여 높은 전류 공급량(High Load)에 상응하는 전원이 출력되며, 제4 그룹 영역에서는 중간 휘도값을 가지므로, 제4 그룹 영역에 대하여 중간 전류 공급량(Middle Load)에 상응하는 전원이 출력될 수 있다.
전원 시스템(145)은 영역 별 또는 그룹 영역 별 휘도값을 누적하여 휘도값 빈도의 추세를 확인할 수 있다. 전원 시스템(145)은 영역 별 또는 그룹 영역 별 휘도값 빈도의 추세를 기초로 사용자의 사용 패턴을 분석하고, 사용 패턴을 기반으로 영역 별 또는 그룹 영역 별 픽셀 열화도를 예측할 수 있다. 사
사용자가 도 7과 같은 이미지를 표시 패널(140)에 표시하는 빈도가 높은 경우, 전원 시스템(145)은 제3 그룹 영역에 대응되는 픽셀들의 픽셀 열화도가 높다고 판단하고, 제3 그룹 영역에 대응되는 픽셀들에 대하여 휘도 보상을 수행할 수 있다.
전원 시스템(145)은 휘도 보상된 이미지 데이터를 기초로 전류 공급량을 예측하고, 예측된 전류 공급량에 상응하는 전원을 표시 패널(140)에 공급할 수 있다.
한편, 도 8에 도시된 바와 같이 이미지 내에 텍스트를 포함하는 경우, 텍스트를 포함하는 그룹 영역들에서는 높은 휘도값을 가지고, 높은 전류 공급량(High Load)에 상응하는 전원이 출력될 수 있다. 사용자가 텍스트를 포함하는 이미지를 표시 패널(140)에 표시하는 빈도가 높은 경우, 전원 시스템(145)은 텍스트를 포함하는 그룹 영역에 대응되는 픽셀들에 대하여 휘도 보상을 수행할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 전원 공급 방법을 보여주는 흐름도이다.
도 9를 참조하면, 먼저, 전원 시스템(145)은 외부의 호스트 시스템(110)으로부터 이미지 데이터를 입력 받는다(S901). 호스트 시스템(110)은 이미지 데이터를 표시 패널(140)에 표시하기에 적합한 포맷으로 변환하고, 변환된 이미지 데이터를 타이밍 제어부(120) 및 이미지 데이터 분석부(150)에 전송할 수 있다.
다음, 전원 시스템(145)은 이미지 데이터에 상응하는 이미지의 유형을 분류한다(S902). 전원 시스템(145)은 이미지 유형 결정 모델에 이미지를 입력하여 이미지 유형을 결정할 수 있다. 이미지 유형 결정 모델은 이미지에 대한 이미지 유형을 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘을 이용하여 미리 학습된 모델에 해당한다. 이러한 이미지 유형 결정 모델은 이미지가 입력되면 복수의 이미지 유형들 중 어느 하나를 해당 이미지에 대한 이미지 유형으로 출력될 수 있다.
다음, 전원 시스템(145)은 이미지의 채도 데이터 및 휘도 데이터를 획득한다(S903). 구체적으로, 전원 시스템(145)은 결정된 이미지 유형을 기초로 분할하고자 하는 영역의 크기를 결정할 수 있다. 복수의 이미지 유형들 각각에 대한 영역의 크기는 미리 설정되거나 사용자에 의하여 설정될 수 있다. 예컨대, 이미지 유형 중 텍스트 또는 야간은 계조, 채도 또는 휘도와 같은 이미지 특성의 변화가 작으므로, 분할하는 영역의 크기는 상대적으로 크게 설정될 수 있다. 반면, 이미지 유형 중 동물 또는 도심은 계조, 채도 또는 휘도와 같은 이미지 특성의 변화가 크므로, 분할하는 영역의 크기가 상대적으로 작게 설정될 수 있다.
전원 시스템(145)은 이미지를 결정된 크기를 가지는 복수의 영역들로 분할하고, 복수의 영역들 각각에 대한 채도 데이터 및 휘도 데이터를 획득할 수 있다.
전원 시스템(145)은 이미지에서 윤곽선에 대응되는 에지 정보를 얻기 위하여, 복수의 영역들 각각에 대한 채도 데이터를 획득할 수 있다. 이때, 채도 데이터는 채도 변경값, 특히, 해당 영역에 포함된 복수의 픽셀들 중 에지에 해당하는 에지 픽셀에 대한 채도 변경값 및 채도 평균값을 포함할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 채도 데이터는 해당 영역 내에 에지 픽셀의 개수 및 에지 픽셀의 위치 중 적어도 하나도 더 포함할 수 있다.
전원 시스템(145)은 채도 평균값을 기초로 복수의 영역들 중 일부를 그룹화할 수 있다. 전원 시스템(145)은 주변에 배치된 영역들 중 채도 평균값이 동일 또는 유사한 영역들을 그룹화할 수 있다. 이때, 전원 시스템(145)은 표시 패널(140)에서 동일 게이트 라인에 대응되는 이미지를 포함하는 영역들을 동일한 그룹에 포함시킬 수 있다.
전원 시스템(145)은 복수의 영역들 각각에 대한 휘도 데이터를 획득한다. 이때, 휘도 데이터는 휘도 최소값 및 휘도 최대값을 포함할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 전원 시스템(145)은 복수의 그룹 영역들 각각에 대한 휘도 최소값, 휘도 최대값 및 휘도 평균값 중 적어도 하나를 획득할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 전원 시스템(145)은 전체 이미지에 대한 휘도 평균값을 더 획득할 수 있다.
다음, 전원 시스템(145)은 영역 별 휘도 데이터 및 채도 데이터를 기초로 영역 별 픽셀 열화도를 예측한다(S904).
구체적으로, 전원 시스템(145)은 복수의 영역들 중 높은 휘도가 지속적으로 유지되는 특정 영역을 추출하고, 특정 영역에 대한 픽셀 열화도를 예측할 수 있다. 이를 위하여, 전원 시스템(145)은 영역 별 또는 그룹 영역 별로 휘도 최소값, 휘도 최대값 및 휘도 평균값 중 적어도 하나를 이용하여 휘도 데이터의 추세를 분석하고, 고휘도 사용빈도를 획득할 수 있다.
전원 시스템(145)은 고휘도 사용빈도를 기초로 영역 별 또는 그룹 영역 별로 픽셀 열화도를 예측할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 열화도 예측부(238)는 선형 회귀 모델을 통해 고휘도 사용빈도에 따른 픽셀 열화도를 예측할 수 있다.
전원 시스템(145)은 영역 별 또는 그룹 영역 별 휘도 데이터의 추세 이외에 영역 별 또는 별 채도 데이터를 더 이용하여 픽셀 열화도를 예측할 수 있다. 채도 데이터는 에지 픽셀에 대한 채도 변경값을 포함하고, 에지 픽셀의 개수 및 에지 픽셀의 위치 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
전원 시스템(145)은 휘도 데이터의 추세를 기반으로 판단된 제1 픽셀 열화도와 채도 데이터를 기반으로 판단된 제2 픽셀 열화도를 기초로 최종 픽셀 열화도를 결정할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 전원 시스템(145)은 제1 픽셀 열화도 및 제2 픽셀 열화도 각각에 가중치를 부여하고, 가중치가 부여된 제1 픽셀 열화도 및 제2 픽셀 열화도를 합산하여 최종 픽셀 열화도를 결정할 수 있다.
전원 시스템(145)은 영역 별 픽셀 열화도를 기초로 영역 별 휘도 보상값을 결정하고, 영역 별 휘도 보상값을 기초로 이미지 데이터 입력부(210)로 입력된 이미지 데이터를 변환할 수 있다.
다음, 전원 시스템(145)은 변환된 이미지 데이터를 기초로 전류 공급량을 예측한다(S905). 구체적으로, 전원 시스템(145)은 변환된 이미지 데이터의 히스토그램을 분석하여 복수의 색상들 각각에 대한 계조별 빈도수를 획득할 수 있다. 이미지 데이터는 픽셀들 각각에 대한 색상 및 계조 정보를 포함할 수 있다. 색상은 적색, 녹색 및 청색을 포함할 수 있고, 계조는 0부터 255를 포함할 수 있다.
전원 시스템(145)은 라인 별로 색상별, 계조별 빈도수를 획득할 수 있다. 상기 라인은 게이트 라인에 대응될 수 있다. 일 실시예에 있어서, 전원 시스템(145)은 프레임 별 또는 구동 IC 별 색상별, 계조별 빈도수를 획득할 수도 있다.
전원 시스템(145)은 히스토그램 분석을 통해 획득된 색상별/계조별 빈도수 및 색상별/계조별 전류 가중치를 기초로 표시 패널(140)에 대한 전류 공급량을 예측할 수 있다. 여기서, 전류 가중치는 구동 전류에 기여하는 정도를 나타내며, 룩업 테이블에 색상별, 계조별로 저장될 수 있다.
다음, 전원 시스템(145)은 예측된 전류 공급량에 상응하는 전원을 표시 패널(140)에 공급한다(S906).
본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 상술한 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
또한, 본 명세서에 설명되어 있는 방법들은 적어도 부분적으로, 하나 이상의 컴퓨터 프로그램 또는 구성요소를 사용하여 구현될 수 있다.　 이 구성요소는 휘발성 및 비휘발성 메모리를 포함하는 컴퓨터로 판독 가능한 매체 또는 기계 판독 가능한 매체를 통해 일련의 컴퓨터 지시어들로서 제공될 수 있다. 상기 지시어들은 소프트웨어 또는 펌웨어로서 제공될 수 있으며, 전체적 또는 부분적으로, ASICs, FPGAs, DSPs, 또는 그 밖의 다른 유사 소자와 같은 하드웨어 구성에 구현될 수도 있다. 상기 지시어들은 하나 이상의 프로세서 또는 다른 하드웨어 구성에 의해 실행되도록 구성될 수 있는데, 상기 프로세서 또는 다른 하드웨어 구성은 상기 일련의 컴퓨터 지시어들을 실행할 때 본 명세서에 개시된 방법들 및 절차들의 모두 또는 일부를 수행하거나 수행할 수 있도록 한다.
이상에서 설명한 본 명세서는 전술한 실시 예 및 첨부된 도면에 한정되는 것이 아니고, 본 명세서의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것이 본 명세서가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백할 것이다. 그러므로, 본 명세서의 범위는 후술하는 청구범위에 의하여 나타내어지며, 청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 명세서의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 표시 장치 110: 호스트 시스템
120: 타이밍 제어부 130: 패널 구동부
140: 표시 패널 145: 전원 시스템
150: 이미지 데이터 분석부 160: 전원 공급부

Claims (16)

  1. 외부로부터 입력되는 이미지 데이터를 분석하여 표시 패널에 구비된 픽셀들의 픽셀 열화도를 예측하고, 상기 예측된 픽셀 열화도를 기초로 상기 표시 패널에 대한 전류 공급량을 예측하는 이미지 데이터 분석부; 및
    상기 예측된 전류 공급량에 상응하는 전원을 상기 표시 패널에 공급하는 전원 공급부를 포함하는, 표시 장치를 위한 전원 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 이미지 데이터 분석부는,
    상기 이미지 데이터에 상응하는 이미지의 채도 데이터 및 휘도 데이터를 기초로 상기 픽셀 열화도를 예측하는, 표시 장치를 위한 전원 시스템.
  3. 제2항에 있어서, 상기 이미지 데이터 분석부는,
    상기 이미지를 복수의 영역으로 분할하고, 상기 복수의 영역들 각각에 대한 채도 데이터 및 휘도 데이터를 기초로 상기 영역 별 픽셀 열화도를 예측하는, 표시 장치를 위한 전원 시스템.
  4. 제3항에 있어서, 상기 이미지 데이터 분석부는,
    CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘을 이용하여 미리 학습된 이미지 유형 결정 모델에 상기 이미지 데이터를 입력하여 이미지 유형을 결정하는 이미지 유형 결정부; 및
    상기 이미지 유형에 따라 영역의 크기를 결정하고, 상기 이미지를 상기 결정된 크기를 가지는 복수의 영역들로 분할하는 영역 분할부를 포함하는, 표시 장치를 위한 전원 시스템.
  5. 제3항에 있어서, 상기 이미지 데이터 분석부는,
    상기 복수의 영역들 각각에 대한 휘도 최소값, 휘도 최대값 및 휘도 평균값 중 적어도 하나를 포함하는 휘도 데이터를 획득하는 휘도 데이터 획득부를 포함하는, 표시 장치를 위한 전원 시스템.
  6. 제3항에 있어서, 상기 이미지 데이터 분석부는,
    상기 복수의 영역들 각각에 대한 채도 평균값 및 채도 변경값 중 적어도 하나를 포함하는 채도 데이터를 획득하는 채도 데이터 획득부를 포함하는, 표시 장치를 위한 전원 시스템.
  7. 제3항에 있어서, 상기 이미지 데이터 분석부는,
    영역 별 휘도 데이터의 추세를 분석하고, 상기 영역 별 휘도 데이터의 추세 및 채도 데이터를 기초로 영역 별 픽셀 열화도를 예측하는 열화도 예측부를 포함하는, 표시 장치를 위한 전원 시스템.
  8. 제3항에 있어서, 상기 이미지 데이터 분석부는,
    상기 영역 별 픽셀 열화도를 기초로 영역 별 휘도 보상값을 결정하고, 상기 영역 별 휘도 보상값을 기초로 상기 이미지 데이터를 변환하는 휘도 보상부; 및
    상기 변환된 이미지 데이터를 기초로 상기 전류 공급량을 예측하는 전류 공급량 예측부를 포함하는, 표시 장치를 위한 전원 시스템.
  9. 제8항에 있어서, 상기 휘도 보상부는,
    영역 별로 전체 이미지 휘도 평균값 대비 휘도 최소값 또는 전체 이미지 휘도 평균값 대비 휘도 최대값을 확인하고, 확인된 값이 기준값을 초과하면, 해당 영역의 픽셀 열화도를 기초로 상기 해당 영역에 대한 휘도 보상값을 결정하고, 상기 확인된 값이 상기 기준값 미만이면, 해당 영역에 대한 휘도 보상값을 0으로 결정하는, 표시 장치를 위한 전원 시스템.
  10. 제1항에 있어서, 상기 전원 공급부는,
    상기 예측된 전원 공급량을 기초로 고전원 모드, 중전원 모드 및 저전원 모드 중 하나를 동작 모드로 결정하는 모드 결정부; 및
    상기 결정된 동작 모드에 따라 구동하여 상기 예측된 전류 공급량에 상응하는 전원이 상기 표시 패널에 출력되도록 제어하는 제어부를 포함하는, 표시 장치를 위한 전원 시스템.
  11. 제10항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 고전원 모드가 결정되면, PWM(Pulse Width Modulation) 방식으로 구동하여 상기 예측된 전류 공급량에 상응하는 전원이 상기 표시 패널에 출력되도록 제어하는 제1 스위칭 제어부; 및
    상기 중전원 모드 또는 저전원 모드가 결정되면, PFM(Pulse Frequency Modulation) 방식으로 구동하여 상기 예측된 전류 공급량에 상응하는 전원이 상기 표시 패널에 출력되도록 제어하는 제2 스위칭 제어부를 포함하는, 표시 장치를 위한 전원 시스템.
  12. 표시 패널에 입력되는 이미지 데이터로부터 이미지의 채도 데이터 및 휘도 데이터를 획득하고, 상기 획득된 채도 데이터 및 휘도 데이터를 기초로 상기 표시 패널에 대한 전류 공급량을 예측하는 이미지 데이터 분석부; 및
    상기 예측된 전류 공급량에 상응하는 전원을 상기 표시 패널에 공급하는 전원 공급부를 포함하는, 표시 장치를 위한 전원 시스템.
  13. 제12항에 있어서, 상기 이미지 데이터 분석부는,
    상기 이미지 데이터의 히스토그램을 분석하여 복수의 색상들 각각에 대한 계조별 빈도수를 획득하고, 상기 복수의 색상들 각각에 대한 계조별 빈도수 및 상기 복수의 색상들 각각에 대한 계조별 전류 가중치를 기초로 상기 표시 패널에 대한 전류 공급량을 예측하는, 표시 장치를 위한 전원 시스템.
  14. 제12항에 있어서, 상기 이미지 데이터 분석부는,
    상기 이미지의 채도 데이터 및 휘도 데이터를 기초로 상기 표시 패널에 구비된 픽셀들의 픽셀 열화도를 예측하고, 상기 예측된 픽셀 열화도를 기초로 상기 이미지 데이터를 변환하며, 상기 변환된 이미지 데이터에 대한 전류 공급량을 예측하는, 표시 장치를 위한 전원 시스템.
  15. 제14항에 있어서, 상기 이미지 데이터 분석부는,
    상기 이미지를 복수의 영역으로 분할하고, 상기 복수의 영역들 각각에 대한 채도 데이터 및 휘도 데이터 중 적어도 하나의 추세를 분석하여 상기 영역 별 픽셀 열화도를 예측하는, 표시 장치를 위한 전원 시스템.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 휘도 데이터는 상기 복수의 영역들 각각에 대한 휘도 최소값, 휘도 최대값 및 휘도 평균값 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 채도 데이터는 상기 복수의 영역들 각각에 대한 채도 평균값 및 채도 변경값 중 적어도 하나를 포함하는, 표시 장치를 위한 전원 시스템.
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