KR20230050546A - 표시 장치 및 이의 구동 방법 - Google Patents

표시 장치 및 이의 구동 방법 Download PDF

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Abstract

일 실시예에 따른 표시 장치는 데이터선 및 센싱선에 연결된 화소들; 상기 데이터선으로 영상 데이터 신호 및 센싱 데이터 신호 중 하나를 공급하는 데이터 구동부; 상기 화소들 중 적어도 하나의 화소에 상기 센싱선을 통해 초기화 전압을 공급하고, 상기 센싱선을 통해 상기 화소들 중 적어도 하나의 화소로부터 센싱 전류 값을 획득하는 센싱부; 및 상기 센싱 전류 값 중 적어도 하나의 기준 센싱 전류 값에 대응하는 기준 영상 데이터가 출력되도록 학습된 인공 신경망 모델을 이용하여, 상기 센싱 전류 값 중 센싱 화소 전류 값에 따른 보상 영상 데이터를 생성하는 보상부를 포함한다.

Description

표시 장치 및 이의 구동 방법{DISPLAY DEVICE AND DRIVING METHOD OF THE SAME}
본 발명은 표시 장치 및 이의 구동 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 외부 보상 방식이 적용되는 표시 장치 및 이의 구동 방법에 관한 것이다.
정보 디스플레이에 관한 관심이 고조되고 휴대가 가능한 정보 매체를 이용하려는 요구가 높아지면서, 표시 장치에 대한 요구 및 상업화가 중점적으로 이루어지고 있다.
표시 장치는 복수의 주사선들 및 데이터선들에 접속되는 화소들을 이용하여 영상을 표시한다. 이를 위하여, 화소들 각각은 발광 소자 및 구동 트랜지스터를 구비한다.
구동 트랜지스터는 데이터선으로부터 공급된 데이터 신호에 대응하여 발광 소자로 공급되는 전류량을 제어하고, 발광 소자는 구동 트랜지스터로부터 공급되는 전류량에 대응하여 소정 휘도의 빛을 생성한다.
표시 장치가 균일한 화질의 영상을 표시하기 위해서 화소들 각각에 포함된 구동 트랜지스터는 데이터 신호(또는, 영상 데이터 신호)에 대응하여 균일한 전류를 발광 소자로 공급하여야 한다. 하지만, 화소들 각각에 포함된 구동 트랜지스터는 공정 편차 등의 이유로 화소들 마다 문턱 전압 및/또는 이동도(mobility) 등과 같은 특성 차이를 갖고, 발광 소자의 열화 등에 따라 화소들 각각에 휘도 편차 및 잔상 등이 발생하게 된다.
이에 따라, 화소들 각각에 포함되는 구동 트랜지스터의 특성 차이를 센싱하여, 화소들에 공급되는 데이터 신호를 보상할 필요성이 요구된다.
본 발명은 휘도 편차 및 잔상 등이 개선된 표시 장치 및 이의 구동 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치는 데이터선 및 센싱선에 연결된 화소들; 상기 데이터선으로 영상 데이터 신호 및 센싱 데이터 신호 중 하나를 공급하는 데이터 구동부; 상기 화소들 중 적어도 하나의 화소에 상기 센싱선을 통해 초기화 전압을 공급하고, 상기 센싱선을 통해 상기 화소들 중 적어도 하나의 화소로부터 센싱 전류 값을 획득하는 센싱부; 및 상기 센싱 전류 값 중 적어도 하나의 기준 센싱 전류 값에 대응하는 기준 영상 데이터가 출력되도록 학습된 인공 신경망 모델을 이용하여, 상기 센싱 전류 값 중 센싱 화소 전류 값에 따른 보상 영상 데이터를 생성하는 보상부를 포함한다.
상기 센싱부는 상기 초기화 전압 중 미리 설정된 기준 초기화 전압을 상기 화소들에 공급하고, 상기 적어도 하나의 기준 센싱 전류 값을 획득하고, 상기 적어도 하나의 기준 센싱 전류 값은 제1 기준 센싱 전류 값 및 제2 기준 센싱 전류 값을 포함할 수 있다.
상기 센싱부는 상기 초기화 전압 중 미리 설정된 제1 기준 초기화 전압 및 미리 설정된 제2 기준 초기화 전압을 상기 화소들에 공급하고, 상기 화소들 각각에서 상기 제1 기준 초기화 전압에 대응하는 제1 기준 센싱 전류 값과 상기 제2 기준 초기화 전압에 대응하는 제2 기준 센싱 전류 값을 획득할 수 있다.
상기 인공 신경망 모델은 인공 뉴런들이 결합된 입력층, 은닉층, 및 출력층을 포함할 수 있다.
상기 입력층은 상기 화소들 중 각 화소에 대한 상기 제1 기준 센싱 전류 값 및 상기 제2 기준 센싱 전류 값을 입력받고, 상기 출력층은 상기 제1 기준 센싱 전류 값 및 상기 제2 기준 센싱 전류 값에 대응하는 상기 기준 영상 데이터를 출력할 수 있다.
상기 인공 신경망 모델은 상기 화소들 각각에서 상기 제1 기준 센싱 전류 값 및 상기 제2 기준 센싱 전류 값에 대응하는 상기 기준 영상 데이터가 출력되도록 상기 인공 뉴런들을 통해 심층 학습을 수행할 수 있다.
상기 입력층은 상기 센싱 화소 전류 값을 입력받고, 상기 보상부는 상기 학습된 인공 신경망 모델을 이용하여 상기 센싱 화소 전류 값에 대응하는 상기 보상 영상 데이터를 생성할 수 있다.
상기 보상부는 상기 보상 영상 데이터를 상기 데이터 구동부에 제공하고, 상기 데이터 구동부는 상기 보상 영상 데이터에 기초하여 상기 영상 데이터 신호를 상기 화소들에 공급할 수 있다.
상기 화소들은 주사선 및 제어선에 연결되고, 상기 화소들 중 각 화소는, 발광 소자; 제1 노드에 접속된 게이트 전극, 제1 전원선을 통해 제1 구동 전압에 접속된 제1 전극, 및 상기 발광 소자의 제1 전극에 접속된 제2 전극을 포함하는 제1 트랜지스터; 상기 주사선에 접속된 게이트 전극, 상기 데이터선에 접속된 제1 전극, 및 상기 제1 노드에 접속된 제2 전극을 포함하는 제2 트랜지스터; 상기 제어선에 접속된 게이트 전극, 상기 센싱선에 접속된 제1 전극, 및 상기 제1 트랜지스터의 제2 전극에 접속된 제2 전극을 포함하는 제3 트랜지스터; 및 상기 제1 노드와 상기 제1 트랜지스터의 제2 전극 사이에 접속되는 스토리지 커패시터를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 주사선, 제어선, 데이터선, 및 센싱선에 연결된 화소들을 포함하고, 영상을 표시하는 표시 기간 및 상기 화소들 각각에 포함된 구동 트랜지스터의 특성을 센싱하는 센싱 기간을 포함하도록 구동되는 표시 장치의 구동 방법에 있어서, 상기 센싱 기간에 상기 데이터선으로 센싱 데이터 신호 및 상기 센싱선으로 초기화 전압을 공급하는 단계; 상기 센싱선을 통해 상기 화소들 중 적어도 하나의 화소로부터 센싱 전류 값을 획득하는 단계; 상기 센싱 전류 값 중 적어도 하나의 기준 센싱 전류 값에 대응하는 기준 영상 데이터가 출력되도록 학습된 인공 신경망 모델을 이용하여, 상기 센싱 전류 값 중 센싱 화소 전류 값에 따른 보상 영상 데이터를 생성하는 단계를 포함한다.
상기 초기화 전압을 공급하는 단계는, 상기 초기화 전압 중 미리 설정된 기준 초기화 전압을 상기 화소들에 공급하고, 상기 센싱 전류 값을 획득하는 단계는, 상기 적어도 하나의 기준 센싱 전류 값을 획득할 수 있다.
상기 초기화 전압 중 미리 설정된 제1 기준 초기화 전압을 상기 화소들에 공급하고, 상기 제1 기준 초기화 전압에 대응하는 제1 기준 센싱 전류 값을 획득하고, 상기 초기화 전압 중 미리 설정된 제2 기준 초기화 전압을 상기 화소들에 공급하고, 상기 제2 기준 초기화 전압에 대응하는 제2 기준 센싱 전류 값을 획득할 수 있다.
상기 제1 기준 센싱 전류 값 및 상기 제2 기준 센싱 전류 값을 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 화소들 각각에서 상기 제1 기준 센싱 전류 값 및 상기 제2 기준 센싱 전류 값에 대응하는 상기 기준 영상 데이터가 출력되도록 상기 인공 신경망 모델을 이용하여 심층 학습을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 인공 신경망 모델은 인공 뉴런들이 결합된 입력층, 은닉층, 및 출력층을 포함하고, 상기 입력층은 상기 센싱 전류 값을 입력받고, 상기 출력층은 상기 보상 영상 데이터를 출력할 수 있다.
상기 입력층은 상기 화소들 중 각 화소에 대한 상기 제1 기준 센싱 전류 값 및 상기 제2 기준 센싱 전류 값을 입력받고, 상기 출력층은 상기 제1 기준 센싱 전류 값 및 상기 제2 기준 센싱 전류 값에 대응하는 상기 기준 영상 데이터를 출력할 수 있다.
상기 입력층은 상기 센싱 화소 전류 값을 입력받고, 상기 학습된 인공 신경망 모델을 이용하여 상기 센싱 화소 전류 값에 대응하는 상기 보상 영상 데이터를 생성할 수 있다.
상기 보상 영상 데이터에 기초하여 생성된 영상 데이터 신호를 상기 데이터선을 통해 상기 화소들에 공급하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 학습된 인공 신경망 모델을 이용하여 구동 트랜지스터의 특성을 반영한 보상 영상 데이터를 생성하므로, 휘도 편차 및 잔상 등이 개선된 표시 장치를 구현할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따르면, 2개의 기준 센싱 전류 값을 이용하여 보상 영상 데이터를 생성하므로, 센싱 시간이 단축될 수 있다.
일 실시예에 따른 효과는 이상에서 예시된 내용에 의해 제한되지 않으며, 더욱 다양한 효과들이 본 명세서 내에 포함되어 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 표시 장치를 도시한 블록도이다.
도 2는 도 1의 표시 장치에 포함되는 화소의 일 예를 도시한 회로도이다.
도 3 및 도 4는 도 1 및 도 2의 표시 장치 및 화소의 동작의 일 예를 도시한 타이밍도들이다.
도 5는 일 실시예에 따른 표시 장치의 영상 데이터 보상 과정을 설명하기 위한 블록도이다.
도 6은 일 실시예에 따른 표시 장치에서, 구동 트랜지스터의 게이트-소스 전압에 대한 구동 트랜지스터의 센싱 전류를 도시한 그래프이다.
도 7 및 도 8은 일 실시예에 따른 표시 장치에서 구현되는 인공 신경망 모델을 도시한 도면들이다.
도 9는 비교예에 따른 표시 장치 및 일 실시예에 따른 표시 장치에서 영상 데이터의 보상에 따른 표시부 개선 효과를 도시한 이미지들이다.
도 10은 비교예에 따른 표시 장치 및 일 실시예에 따른 표시 장치에서 영상 데이터의 보상에 따른 표시부 개선 효과를 도시한 표이다.
도 11은 일 실시예에 따른 표시 장치의 보상 방법을 설명하기 위한 블록도이다.
도 12는 일 실시예에 따른 표시 장치의 구동 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
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.
본 출원에서, "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, 본 발명의 실시예들과 관련된 도면들을 참고하여, 본 발명의 실시예에 따른 표시 장치에 대해 설명하도록 한다.
도 1은 일 실시예에 따른 표시 장치를 도시한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 표시 장치(1000)는 화소부(100), 타이밍 제어부(200), 주사 구동부(300), 데이터 구동부(400), 센싱부(500), 및 보상부(700)를 포함할 수 있다.
표시 장치(1000)는 평면 표시 장치, 플렉서블(flexible) 표시 장치, 커브드(curved) 표시 장치, 폴더블(foldable) 표시 장치, 벤더블(bendable) 표시 장치일 수 있다. 또한, 표시 장치는 투명 표시 장치, 헤드 마운트(head-mounted) 표시 장치, 웨어러블(wearable) 표시 장치 등에 적용될 수 있다. 또한, 표시 장치(1000)는 스마트폰, 태블릿, 스마트 패드, TV, 모니터 등의 다양한 전자 기기에 적용될 수 있다.
한편, 표시 장치(1000)는 유기 발광 표시 장치, 무기 발광 표시 장치, 마이크로 스케일 내지 나노 스케일 무기 발광 소자 표시 장치 등으로 구현될 수 있다. 다만, 이는 예시적인 것으로서, 표시 장치(1000)의 구성이 이에 한정되는 것은 아니다.
일 실시예에서, 표시 장치(1000)는 영상을 표시하는 표시 기간 및 화소(PX)들 각각에 포함된 구동 트랜지스터의 특성(예를 들면, 문턱 전압 및/또는 이동도)을 센싱하는 센싱 기간을 포함하도록 구동될 수 있다. 표시 장치(1000)의 구동 방법은 후술하는 도 2및 도 3을 참조하여 상세히 살펴본다.
화소부(100)는 데이터선들(DL1 내지 DLm, 단, m은 자연수), 주사선들(SL1 내지 SLn, 단, n은 자연수), 제어선들(CL1 내지 CLn), 및 센싱선들(SSL1 내지 SSLm)에 각각 연결되는 화소(PX)들을 구비한다. 화소(PX)들은 외부(예를 들면, 전압 공급부)로부터 제1 구동 전압(VDD), 제2 구동 전압(VSS), 및 초기화 전압(VINT)을 공급받을 수 있다.
한편, 도 1에서는 n개의 주사선들(SL1 내지 SLn)이 도시되었지만, 본 발명이 이에 한정되지는 않는다. 일례로, 화소(PX)의 회로 구조에 대응하여 화소부(100)에는 하나 이상의 제어선, 주사선, 발광 제어선, 센싱선 등이 추가로 형성될 수 있다.
타이밍 제어부(200)는 외부로부터 공급되는 동기 신호들에 대응하여 데이터 구동 제어 신호(DCS) 및 주사 구동 제어 신호(SCS)를 생성할 수 있다. 타이밍 제어부(200)에서 생성된 주사 구동 제어 신호(SCS)는 주사 구동부(300)로 공급되고, 데이터 구동 제어 신호(DCS)는 데이터 구동부(400)로 공급될 수 있다.
주사 구동 제어 신호(SCS)에는 주사 시작 신호, 제어 시작 신호, 및 클럭 신호들이 포함될 수 있다. 주사 시작 신호는 주사 신호의 타이밍을 제어할 수 있고, 제어 시작 신호는 제어 신호의 타이밍을 제어할 수 있다. 클럭 신호들은 주사 시작 신호 및/또는 제어 시작 신호를 쉬프트시키기 위하여 사용될 수 있다.
데이터 구동 제어 신호(DCS)에는 소스 시작 신호 및 클럭 신호들이 포함될 수 있다. 소스 시작 신호는 데이터의 샘플링 시작 시점을 제어할 수 있다. 클럭 신호들은 샘플링 동작을 제어하기 위하여 사용될 수 있다.
타이밍 제어부(200)는 센싱부(500)의 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 타이밍 제어부(200)는 센싱선(SSL1 내지 SSLm)들을 통해 화소(PX)들에 초기화 전압(VINT)을 공급하는 타이밍 및/또는 센싱선들(SSL1 내지 SSLm)을 통해 화소(PX)에서 생성된 전류를 센싱하는 타이밍을 제어할 수 있다.
또한, 일 실시예에서, 타이밍 제어부(200)는 센싱부(500)로부터 센싱 전압 제어 신호를 수신하고, 센싱 전압 제어 신호에 기초하여 센싱 데이터 신호 및/또는 초기화 전압(VINT)을 변경하기 위한 신호를 후술하는 데이터 구동부(400) 및/또는 보상부(700)에 제공할 수 있다.
주사 구동부(300)는 타이밍 제어부(200)로부터 주사 구동 제어 신호(SCS)를 수신할 수 있다. 주사 구동 제어 신호(SCS)를 공급받은 주사 구동부(300)는 주사선들(SL1 내지 SLn)로 주사 신호를 공급하고, 제어선들(CL1 내지 CLn)로 제어 신호를 공급할 수 있다.
일례로, 주사 구동부(300)는 주사선들(SL1 내지 SLn)로 주사 신호를 순차적으로 공급할 수 있다. 주사선들(SL1 내지 SLn)로 주사 신호가 순차적으로 공급되면 화소(PX)들이 수평라인 단위로 선택될 수 있다. 이를 위하여, 주사 신호는 화소(PX)들에 포함된 트랜지스터가 턴-온될 수 있도록 게이트 온 전압(예를 들면, 논리 하이 레벨)으로 설정될 수 있다.
마찬가지로, 주사 구동부(300)는 제어선들(CL1 내지 CLn)로 제어 신호를 공급할 수 있다. 제어 신호는 화소(PX)에 흐르는 구동 전류(즉, 구동 트랜지스터를 통해 흐르는 전류)를 센싱(또는, 추출)하는 데에 이용될 수 있다. 주사 신호와 제어 신호가 공급되는 타이밍 및 파형은 표시 기간 및 센싱 기간에 따라 다르게 설정될 수 있다.
한편, 도 1에는 하나의 주사 구동부(300)가 주사 신호와 제어 신호를 모두 출력하는 것으로 도시되었으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 주사 구동부(300)는 주사 신호를 화소부(100)에 공급하는 제1 주사 구동부 및 제어 신호를 화소부(100)에 공급하는 제2 주사 구동부를 포함할 수 있다.
데이터 구동부(400)는 타이밍 제어부(200)로부터 데이터 구동 제어 신호(DCS)를 공급받을 수 있다. 데이터 구동부(400)는 센싱 기간에 화소 특성 검출을 위한 데이터 신호(예를 들어, 센싱 데이터 신호)를 화소부(100)에 공급할 수 있다. 데이터 구동부(400)는 표시 기간에 보상 영상 데이터(CDATA)에 기초하여 영상 표시를 위한 데이터 신호(예를 들어, 영상 데이터 신호)를 화소부(100)에 공급할 수 있다.
표시 기간 동안, 센싱부(500)는 센싱선들(SSL1 내지 SSLm)을 통해 영상 표시를 위한 소정의 전압을 화소부(100)에 공급할 수 있다.
센싱 기간 동안, 센싱부(500)는 센싱선들(SSL1 내지 SSLm)을 통해 소정의 기준 전압(예를 들면, 초기화 전압(VINT))이 화소(PX)들에 공급되도록 하고, 화소(PX)로부터 추출되는 전류 또는 전압을 제공받을 수 있다. 화소(PX)로부터 추출되는 전류 또는 전압은 센싱 값에 대응하고, 센싱 값은 구동 트랜지스터의 특성 정보 또는 발광 소자의 정보 등을 포함할 수 있다. 센싱부(500)에 관한 구체적인 내용은 후술하는 도 5를 통해 상세히 살펴본다.
센싱부(500)는 센싱선(SSLk)을 통해 추출된 센싱 값(예를 들면, 센싱 전류 값)을 메모리(600)에 저장할 수 있다. 여기서, 센싱 전류 값은 기준 센싱 전류 값 및 센싱 화소 전류 값을 포함할 수 있다. 기준 센싱 전류 값은 화소(PX)들 각각에 대응하여 추출된 센싱 값일 수 있고, 센싱 화소 전류 값은 센싱 화소(PX)에 대응하여 추출된 센싱 값일 수 있다.
일 실시예에서, 메모리(600)는 각 화소(PX)에 대하여 2개의 기준 센싱 전류 값(예를 들면, 제1 기준 센싱 전류 값, 제2 기준 센싱 전류 값)을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(600)는 센싱 화소의 센싱 전류 값도 저장할 수 있다.
보상부(700)는 메모리(600)에서 제공된 센싱 값(예를 들면, 센싱 화소 전류 값)에 기초하여 화소(PX)들의 특성 값을 보상하는 보상 영상 데이터(CDATA)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 보상부(700)는 화소(PX)에 포함되는 구동 트랜지스터의 문턱 전압 변화, 이동도 변화, 및 발광 소자의 특성 변화 등을 반영하여 입력 영상 데이터(IDATA)를 보상하여 보상 영상 데이터(CDATA)를 생성할 수 있다.
일 실시예에서, 보상부(700)는 센싱 전류 값 중 적어도 하나의 기준 센싱 전류 값에 대응하는 기준 영상 데이터가 출력되도록 학습된 인공 신경망 모델을 이용하여, 센싱 전류 값 중 센싱 화소 전류 값에 따른 보상 영상 데이터(CDATA)를 생성할 수 있다. 여기서, 센싱 전류 값 중 적어도 하나의 기준 센싱 전류 값은 메모리(600)로부터 제공받을 수 있다. 보상부(700)에 관한 구체적인 내용은 후술하는 도 5를 참조하여 상세히 살펴본다.
보상부(700)는 생성된 보상 영상 데이터(CDATA)를 데이터 구동부(400)에 제공할 수 있다. 입력 영상 데이터(IDATA) 및 보상 영상 데이터(CDATA)는 표시 장치(1000)에 설정된 계조 범위에 포함되는 계조 정보들을 포함할 수 있다. 데이터 구동부(400)는 보상 영상 데이터(CDATA)에 기초하여 생성된 영상 데이터 신호를 화소부(100)에 공급할 수 있다.
이에 따라, 일 실시예에서는 학습된 인공 신경망 모델을 이용하여 구동 트랜지스터의 특성을 반영한 보상 영상 데이터를 생성하므로, 휘도 편차 및 잔상 등이 개선된 표시 장치를 구현할 수 있다.
도 1에서는 센싱부(500)가 타이밍 제어부(200)와 별개의 구성인 것으로 도시되었으나, 센싱부(500)의 적어도 일부의 구성은 타이밍 제어부(200)에 포함될 수 있다. 예를 들어, 센싱부(500)와 타이밍 제어부(200)는 하나의 구동 IC로 형성될 수 있다. 나아가, 데이터 구동부(400) 또한 타이밍 제어부(200)에 포함될 수 있다. 따라서, 센싱부(500), 데이터 구동부(400), 및 타이밍 제어부(200) 중 적어도 일부는 하나의 구동 IC로 형성될 수 있다.
이하에서는, 도 2를 참조하여 일 실시예에 따른 표시 장치에 포함되는 화소에 관하여 살펴본다.
도 2는 도 1의 표시 장치에 포함되는 화소의 일 예를 도시한 회로도이다. 도 2에서는 설명의 편의를 위하여 j번째 행(또는, 수평라인)에 위치하며, k번째 열에 위치하는 화소(PX)를 도시하였다.
도 2를 참조하면, 화소(PX)는 발광 소자(LD), 제1 트랜지스터(T1), 제2 트랜지스터(T2), 제3 트랜지스터(T3), 및 스토리지 커패시터(Cst)를 포함할 수 있다.
발광 소자(LD)의 제1 전극은 제2 노드(N2)에 접속되고 제2 전극은 제2 전원선(PL2)을 통해 제2 구동 전압(VSS)에 접속된다. 일 실시예에서, 제1 전극은 애노드이고, 제2 전극은 캐소드일 수 있다. 실시예에 따라, 제1 전극이 캐소드이고, 제2 전극이 애노드일 수도 있다. 발광 소자(LD)는 제1 트랜지스터(T1)로부터 공급되는 전류량에 대응하여 소정 휘도의 빛을 생성할 수 있다.
제1 트랜지스터(T1)(또는, 구동 트랜지스터)의 제1 전극은 제1 전원선(PL1)을 통해 제1 구동 전압(VDD)에 접속되고, 제2 전극은 발광 소자(LD)의 제1 전극에 접속될 수 있다. 제1 트랜지스터(T1)의 게이트 전극은 제1 노드(N1)에 접속될 수 있다. 제1 트랜지스터(T1)는 제1 노드(N1)의 전압에 대응하여 발광 소자(LD)로 흐르는 전류량을 제어할 수 있다.
제2 트랜지스터(T2)(또는, 스위칭 트랜지스터)의 제1 전극은 데이터선(DLk)에 접속되고, 제2 전극은 제1 노드(N1)에 접속될 수 있다. 제2 트랜지스터(T2)의 게이트 전극은 주사선(SLj)에 접속될 수 있다. 제2 트랜지스터(T2)는 주사선(SLj)으로 주사 신호가 공급될 때 턴-온되어 데이터선(DLk)으로부터의 데이터 신호를 제1 노드(N1)로 전달할 수 있다.
제3 트랜지스터(T3)(또는, 센싱 트랜지스터)는 센싱선(SSLk)과 제1 트랜지스터(T1)의 제2 전극(즉, 제2 노드(N2)) 사이에 접속될 수 있다. 즉, 제3 트랜지스터(T3)의 제1 전극은 센싱선(SSLk)에 접속될 수 있고, 제2 전극은 제1 트랜지스터(T1)의 제2 전극에 접속될 수 있으며, 제3 트랜지스터(T3)의 게이트 전극은 제어선(CLj)에 접속될 수 있다. 제3 트랜지스터(T3)는 제어선(CLj)으로 제어 신호가 공급될 때 턴-온되어 센싱선(SSLk)과 제2 노드(N2, 즉, 제1 트랜지스터(T1)의 제2 전극)를 전기적으로 접속시킬 수 있다.
일 실시예에서, 제3 트랜지스터(T3)가 턴-온되면, 초기화 전압(VINT)이 제2 노드(N2)로 공급될 수 있다. 또한, 제3 트랜지스터(T3)가 턴-온되면, 제1 트랜지스터(T1)에서 생성된 전류가 센싱부(500, 도 1 참조)로 공급될 수 있다.
스토리지 커패시터(Cst)는 제1 노드(N1)와 제2 노드(N2) 사이에 접속될 수 있다. 스토리지 커패시터(Cst)는 제1 노드(N1)와 제2 노드(N2) 사이의 전압 차에 대응하는 전압을 저장할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예에서 화소(PX)의 회로 구조는 도 2에 의하여 한정되지 않는다. 일례로, 발광 소자(LD)는 제1 전원선(PL1)과 제1 트랜지스터(T1)의 제1 전극 사이에 위치될 수도 있다. 또한, 제1 트랜지스터(T1)의 게이트 전극(즉, 제1 노드(N1))과 드레인 전극 사이에는 기생 커패시터가 형성될 수도 있다.
한편, 도 2에서는 트랜지스터들(T1, T2, T3)을 NMOS로 도시하였지만, 본 발명이 이에 한정되지는 않는다. 일례로, 트랜지스터들(T1, T2, T3) 중 적어도 하나는 PMOS로 형성될 수 있다. 또한, 도 2에 도시된 트랜지스터들(T1, T2, T3)은 산화물 반도체, 비정질 실리콘 반도체, 다결정 실리콘 반도체 중 적어도 하나를 포함하는 박막 트랜지스터일 수 있다.
이하에서는, 도 3을 참조하여, 도 1 및 도 2의 표시 장치 및 화소의 구동 방법에 관하여 살펴본다.
도 3 및 도 4는 도 1 및 도 2의 표시 장치 및 화소의 동작의 일 예를 도시한 타이밍도들이다. 이하에서는, 도 1 및 도 2를 함께 참고하여 설명한다.
도 3을 참조하면, 표시 장치(1000)는 영상을 표시하는 표시 기간(DP) 및 화소(PX)들 각각에 포함된 구동 트랜지스터(또는, 제1 트랜지스터(T1))의 특성을 센싱하는 센싱 기간(SP)을 포함하도록 구동될 수 있다.
표시 기간(DP) 동안 주사 구동부(300)는 주사선들(SL1 내지 SLn)로 주사 신호를 순차적으로 공급할 수 있다. 표시 기간(DP) 동안 주사 구동부(300)는 제어선들(CL1 내지 CLn)로 제어 신호를 순차적으로 공급할 수 있다. 또한, 표시 기간(DP) 동안 센싱선들(SSL1 내지 SSLm)로 정전압인 초기화 전압(VINT)이 공급될 수 있다.
j번째 수평라인에 대하여, 주사 신호와 제어 신호는 실질적으로 동시에 공급될 수 있다. 따라서, 제2 트랜지스터(T2) 및 제3 트랜지스터(T3)는 동시에 턴-온 또는 턴-오프될 수 있다.
제2 트랜지스터(T2)가 턴-온되면 보상 영상 데이터(CDATA)에 대응하는 영상 데이터 신호(DS)가 제1 노드(N1)로 공급될 수 있다.
제3 트랜지스터(T3)가 턴-온되면 초기화 전압(VINT)이 제2 노드(N2)로 공급될 수 있다. 따라서, 스토리지 커패시터(Cst)는 영상 데이터 신호(DS)와 초기화 전압(VINT)의 전압 차에 대응하는 전압을 저장할 수 있다. 여기서, 초기화 전압(VINT)은 정전압으로 설정되기 때문에 스토리지 커패시터(Cst)에 저장되는 전압은 영상 데이터 신호(DS)에 의해 안정적으로 결정될 수 있다.
제j 주사선(SLj) 및 제j 제어선(CLj)으로 주사 신호 및 제어 신호의 공급이 중단되면, 제2 트랜지스터(T2) 및 제3 트랜지스터(T3)가 턴-오프될 수 있다.
이후, 제1 트랜지스터(T1)는 스토리지 커패시터(Cst)에 저장된 전압에 대응하여 발광 소자(LD)로 공급되는 전류량(구동 전류)을 제어할 수 있다. 이에 따라, 발광 소자(LD)는 제1 트랜지스터(T1)의 구동 전류에 대응하는 휘도로 발광할 수 있다.
센싱 기간(SP) 동안 주사 구동부(300)는 주사선들(SL1 내지 SLn)로 주사 신호를 순차적으로 공급할 수 있다. 또한, 센싱 기간(SP) 동안 주사 구동부(300)는 제어선들(CL1 내지 CLn)로 제어 신호를 순차적으로 공급할 수 있다.
센싱 기간(SP)에 공급되는 제어 신호의 길이는 표시 기간(DP)에 공급되는 제어 신호의 길이보다 길 수 있다. 또한, 센싱 기간(SP)에, 제j 제어선(CLj)으로 공급되는 제어 신호의 일부는 제j 주사선(SLj)으로 공급되는 주사 신호와 중첩할 수 있다. 제어 신호의 길이는 주사 신호의 길이보다 길 수 있다. 예를 들어, 제j 제어선(CLj)으로 공급되는 제어 신호는 제j 주사선(SLj)으로 공급되는 주사 신호와 동시에 공급되기 시작하고, 제어 신호가 주사 신호보다 더 오랫동안 공급될 수 있다.
도 4를 참조하면, 주사 신호와 제어 신호가 동시에 공급되는 구간에서, 제2 및 제3 트랜지스터들(T2, T3)은 턴-온된다. 제2 트랜지스터(T2)가 턴-온되면 센싱을 위한 센싱 데이터 신호(SGV, 또는 센싱 데이터 전압)가 제1 노드(N1)로 공급될 수 있다. 이와 동시에 제3 트랜지스터(T3)의 턴-온에 의해 제2 노드(N2)에 초기화 전압(VINT)이 공급될 수 있다. 이에 따라, 스토리지 커패시터(Cst)에는 센싱 데이터 신호(SGV)와 초기화 전압(VINT)의 전압 차에 대응하는 전압이 저장될 수 있다.
이후, 주사 신호의 공급이 중단되면 제2 트랜지스터(T2)가 턴-오프될 수 있고, 제1 트랜지스터(T1)는 센싱 데이터 신호(SGV)(또는, 제1 노드(N1)의 전압)와 초기화 전압(VINT)(또는, 제2 노드(N2)의 전압)의 전압 차에 대응하는 센싱 전류를 제2 노드(N2)로 공급할 수 있다.
이때, 제n 주사선(SLn)에 공급되는 주사 신호보다 길게 제n 제어선(CLn)에 제어 신호가 공급되므로, 제3 트랜지스터(T3)는 턴-온 상태이고, 센싱선(SSLk)을 통해 제2 노드(N2)로 공급된 센싱 전류가 흐를 수 있다. 센싱선(SSLk)의 전압은 점차 상승할 수 있고, 센싱선(SSLk)의 전압 변화량(ㅿV)은 제1 트랜지스터(T1)의 전자 이동도 성분이 반영된 센싱 전류(Ids)와 시간 변화량(ㅿT)의 곱에 센싱선(SSLk)에 형성되는 센싱 커패시터(CSSLk)를 나눈 값에 해당할 수 있다. 이후, 제3 트랜지스터(T3)가 턴-오프되고, 센싱선(SSLk)의 전압 변화량은 아날로그-디지털 컨버터를 통해 샘플링됨으로써, 전자 이동도가 센싱될 수 있다. 즉, 센싱 전류는 센싱선(SSLk)을 통해 센싱부(500)에 제공될 수 있고, 센싱부(500)는 아날로그-디지털 컨버터를 이용하여 아날로그 센싱 전류를 디지털 센싱 전류 값(또는, 센싱 전류 값)으로 변환하여 획득할 수 있다.
이하에서는, 도 5 내지 도 8을 참조하여, 센싱 전류 값을 이용하여 보상을 수행하는 표시 장치에 관하여 살펴본다. 도 5 내지 도 8은 전술한 도 1 내지 도 4를 함께 참조하여 설명한다.
도 5는 일 실시예에 따른 표시 장치의 영상 데이터 보상 과정을 설명하기 위한 블록도이고, 도 6은 일 실시예에 따른 표시 장치에서, 구동 트랜지스터의 게이트-소스 전압에 대한 구동 트랜지스터의 센싱 전류를 도시한 그래프이며, 도 7 및 도 8은 일 실시예에 따른 표시 장치에서 구현되는 인공 신경망 모델을 도시한 도면들이다.
도 5를 참조하면, 일 실시예에 따른 표시 장치는 화소부(100), 센싱부(500), 메모리(600), 및 보상부(700)를 포함할 수 있다.
센싱부(500)는 화소(PX)들 중 적어도 하나의 화소(PX)에 센싱선(SSLk)을 통해 초기화 전압(VINT)을 공급할 수 있다. 또한, 센싱부(500)는 센싱선(SSLk)을 통해 화소(PX)들 중 적어도 하나의 화소(PX)로부터 센싱 전류 값을 획득할 수 있다.
일 실시예에서, 센싱부(500)는 초기화 전압(VINT) 중 미리 설정된 기준 초기화 전압을 화소(PX)에 공급하고, 적어도 하나의 기준 센싱 전류 값을 획득할 수 있다. 여기서, 적어도 하나의 기준 센싱 전류 값은 제1 기준 센싱 전류 값 및 제2 기준 센싱 전류 값을 포함할 수 있다. 기준 초기화 전압과 기준 센싱 전류의 관계는 도 6을 참조하여 살펴볼 수 있다.
도 6을 참조하면, 구동 트랜지스터(T1)의 게이트-소스 전압(Vgs)에 따른 센싱 전류(Ids)의 변화를 확인할 수 있다.
센싱 전류(Ids)는 구동 트랜지스터(T1)의 게이트-소스 전압(Vgs)이 커질수록 증가할 수 있다. 또한, 각 화소(PX)에서 구동 트랜지스터(T1)의 게이트-소스 전압(Vgs)에 대응하는 센싱 전류(Ids)를 예측할 수 있다. 예를 들면, 소정의 센싱 화소(PX)에서 구동 트랜지스터(T1)의 게이트-소스 전압(*Vgs)에 대응하는 센싱 전류(Target Ids)를 예측할 수 있다. 여기서, 구동 트랜지스터(T1)의 게이트 전압은 도 2를 참조하여 설명한 제1 트랜지스터(T1)의 게이트 전극에 연결된 제1 노드(N1)의 전압이고, 구동 트랜지스터(T1)의 소스 전압은 도 2를 참조하여 설명한 제1 트랜지스터(T1)의 제2 전극에 연결된 제2 노드(N2)의 전압일 수 있다. 또한, 제1 노드(N1)에는 센싱 기간(SP)에 센싱 데이터 신호(SGV)가 인가될 수 있고, 제2 노드(N2)에는 센싱 기간(SP)에 초기화 전압(VINT)이 인가될 수 있다. 이에 따라, 구동 트랜지스터(T1)의 게이트-소스 전압(Vgs)은 센싱 기간(SP)의 센싱 데이터 신호(SGV)와 초기화 전압(VINT)의 전압 차에 해당할 수 있다.
일 실시예에서, 센싱부(500)는 초기화 전압(VINT) 중 미리 설정된 제1 기준 초기화 전압(Vr1)을 화소(PX)들에 공급하고, 제1 기준 초기화 전압(Vr1)에 대응하는 제1 기준 센싱 전류(Ids1)를 추출할 수 있다. 또한, 센싱부(500)는 제2 기준 초기화 전압(Vr2)을 화소(PX)들에 공급하고, 제2 기준 초기화 전압(Vr2)에 대응하는 제2 기준 센싱 전류(Ids2)를 추출할 수 있다. 여기서, 제1 기준 초기화 전압(Vr1) 및 제2 기준 초기화 전압(Vr2)은 기 설정된 값일 수 있다.
제1 기준 초기화 전압(Vr1) 및 제2 기준 초기화 전압(Vr2)은 다른 타이밍에 한 화소(PX)에 공급될 수 있고, 각각의 기준 초기화 전압에 따라 해당 화소(PX)에서 제1 기준 센싱 전류(Ids1) 및 제2 기준 센싱 전류(Ids2)가 각각 추출될 수 있다. 예를 들면, 제1 화소에 제1 기준 초기화 전압(Vr1)을 공급하여 제1 기준 센싱 전류(Ids1)를 추출하고, 제2 기준 초기화 전압(Vr2)을 공급하여 제2 기준 센싱 전류(Ids2)를 추출할 수 있다. 즉, 일 실시예는, 한 화소(PX)에 대하여 2개의 기준 센싱 전류를 추출할 수 있다. 일 실시예에서는 2개의 기준 센싱 전류를 이용하여 보상 영상 데이터를 생성할 수 있으므로, 센싱 시간이 단축될 수 있다.
따라서, 일 실시예에 따른 표시 장치에서, 센싱부(500)는 화소(PX)들에 제1 기준 초기화 전압(Vr1) 및 제2 기준 초기화 전압(Vr2)을 각각 공급하여, 화소(PX)들 각각에서 제1 기준 초기화 전압(Vr1)에 대응하는 제1 기준 센싱 전류 값과 제2 기준 초기화 전압(Vr2)에 대응하는 제2 기준 센싱 전류 값을 획득할 수 있다.
보상부(700)는 제1 기준 센싱 전류 값 및 제2 기준 센싱 전류 값에 대응하는 기준 영상 데이터가 출력되도록 학습된 인공 신경망 모델을 이용하여, 센싱 화소 전류 값에 따른 보상 영상 데이터(CDATA)를 생성할 수 있다. 즉, 일 실시예에 따른 보상부(700)는 인공 신경망 모델을 포함할 수 있다.
도 7 및 도 8을 참조하면, 인공 신경망 모델은 인공 뉴런들(AN)이 결합된 입력층(IL), 은닉층(HL1, HL2), 및 출력층(OL)을 포함할 수 있다. 즉, 입력층(IL), 은닉층(HL1, HL2), 및 출력층(OL)은 각각 복수의 인공 뉴런들(AN)을 포함할 수 있다.
인공 신경망 모델은 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성하는 인공 뉴런들(AN)이 학습을 통해 시냅스의 결합 세기를 변화시켜, 문제 해결 능력을 가질 수 있다. 인공 신경망 모델은 딥 뉴럴 네트워크(Deep Neural Network; DNN)이라 할 수 있고, 딥 뉴럴 네트워크를 사용하는 학습은 심층 학습이라고 할 수 있다. 일 예로, 인공 신경망 모델은 퍼셉트론(perceptron)에 의해 학습될 수 있다. 여기서, 인공 신경망 모델의 알고리즘은 방사 신경망(Radial basis function network), 코헨 자기조직 신경망(kohonen self-organizing network), 순환 인공 신경망(Recurrent neural network) 등과 같은 다양한 알고리즘으로 적용될 수 있다.
입력층(IL)의 인공 뉴런들(AN)은 입력 값에 대응하는 신호를 출력할 수 있고, 입력층(IL)의 신호들은 은닉층(HL1, HL2)의 인공 뉴런들(AN)에 의해 가중치 값이 반영될 수 있고, 출력층(OL)의 인공 뉴런들(AN)은 입력 값에 대응되는 값을 출력할 수 있다.
일 실시예에서, 입력층(IL)에는 각 화소(PX)에 대한 제1 기준 센싱 전류 값(Ir1) 및 제2 기준 센싱 전류 값(Ir2)이 입력될 수 있다. 이에 따라, 인공 신경망 모델은 각 화소(PX)의 기준 센싱 전류 값(Ir1, Ir2)에 대응한 기준 영상 데이터(RDATA)가 출력되도록 인공 뉴런들(AN)을 통해 심층 학습을 수행할 수 있다.
예를 들면, 도 7에는 제1 기준 센싱 전류 값(Ir1) 및 제2 기준 센싱 전류 값(Ir2)이 입력층(IL)에 입력되고, 심층 학습을 통해 제1 기준 센싱 전류 값(Ir1) 및 제2 기준 센싱 전류 값(Ir2)에 대응한 기준 영상 데이터(RDATA)가 출력되는 알고리즘이 도시되었다.
일 실시예에서는 기준 센싱 전류 값에 대응한 기준 영상 데이터(RDATA)가 출력되는 인공 신경망 모델을 형성하기 위하여, 모든 화소(PX)들에 관하여, 각 화소(PX)에 대한 2개의 기준 센싱 전류 값(Ir1, Ir2)을 입력층(IL)에 입력하고, 출력층(OL)을 통해 이러한 기준 센싱 전류 값(Ir1, Ir2)에 대응한 기준 영상 데이터(RDATA)를 출력하도록 할 수 있다. 인공 신경망 모델은 수백 내지 수천번의 기준 센싱 전류 값에 대응한 기준 영상 데이터(RDATA) 출력을 수행하여, 최적의 센싱 전류 값에 대응한 보상 영상 데이터 출력 모델을 형성할 수 있다.
또한, 일 실시예에서, 입력층(IL)은 센싱 화소 전류 값(Isds)을 입력받을 수 있다.
입력층(IL)에 소정의 화소(PX)의 센싱 화소 전류 값(Isds)이 입력될 때, 일 실시예에 따른 보상부(700)는 학습된 인공 신경망 모델을 이용하여 센싱 화소 전류 값(Isds)에 대응하는 보상 영상 데이터(CDATA)를 출력할 수 있다. 예를 들면, 도 8에는 특정 화소(예를 들면, 센싱 화소)에 대한 센싱 화소 전류 값(Isds)이 입력층(IL)에 입력되고, 인공 신경망 모델을 통해 보상 영상 데이터(CDATA)가 출력될 수 있다.
센싱 화소에 대한 보상 영상 데이터(CDATA)는 화소부(100)의 구동 트랜지스터들의 특성 편차를 개선하기 위한 값으로, 데이터 구동부(400, 도 1 참조)를 통해 화소부(100)에 공급될 수 있다.
이에 따라, 일 실시예에서는 학습된 인공 신경망 모델을 이용하여 구동 트랜지스터의 특성을 반영한 보상 영상 데이터를 생성하므로, 휘도 편차 및 잔상 등이 개선된 표시 장치를 구현할 수 있다.
이하에서는, 도 9 및 도 10을 참조하여 일 실시예에 따른 표시 장치의 효과를 살펴본다.
도 9는 비교예에 따른 표시 장치 및 일 실시예에 따른 표시 장치에서 영상 데이터의 보상에 따른 표시부 개선 효과를 도시한 이미지들이고, 도 10은 비교예에 따른 표시 장치 및 일 실시예에 따른 표시 장치에서 영상 데이터의 보상에 따른 표시부 개선 효과를 도시한 표이다.
도 9를 참조하면, 일 실시예에 따른 표시 장치는 인공 신경망 모델을 통해 보상 영상 데이터를 생성하므로, 휘도 편차 및 잔상 등이 개선된 표시 품질이 우수한 표시 장치를 제공할 수 있다. 도 9에 도시된 이미지들은 도 1을 참조하여 설명한 화소부(100)의 일 영역일 수 있다.
예를 들면, 16계조(gray) 및 64계조(gray)에서, 일 실시예에 따른 표시부는 비교예에 따른 표시부보다 휘도 편차(σ)가 작을 수 있다. 구체적으로, 일 실시예에 따른 표시부의 휘도 편차(σ)는 0.1 nit, 0.3 nit 일 수 있고, 비교예에 따른 표시부의 휘도 편차(σ)는 1.0 nit, 2.0 nit 일 수 있다. 보상이 되지 않는 비표예에 따른 표시부의 휘도 편차(σ)는 1.6 nit, 4.2 nit로, 일 실시예에 따른 표시 장치보다 휘도 편차(σ)가 현저하게 크게 나타날 수 있다.
도 10을 참조하면, 일 실시예에 따른 표시 장치는 인공 신경망 모델을 통해 보상 영상 데이터를 생성하므로, 휘도 편차 및 잔상 등이 개선된 표시 품질이 우수한 표시 장치를 제공할 수 있다.
예를 들면, 16계조(gray) 및 64계조(gray)에서, 일 실시예에 따른 표시 장치는 비교예에 따른 표시 장치보다 구동 트랜지스터의 센싱 전류(Ids)가 작을 수 있다. 구체적으로, 일 실시예에 따른 표시 장치의 센싱 전류(Ids)는 0.1 nA, 0.3 nA 일 수 있고, 비교예에 따른 표시 장치의 센싱 전류(Ids)는 1.0 nA, 2.0 nA 일 수 있다. 또한, 보상이 되지 않는 비교예에 따른 표시 장치의 센싱 전류(Ids)는 1.6 nA, 4.2 nA 일 수 있다. 즉, 일 실시예에 따른 표시 장치는 학습된 인공 신경망 모델을 이용하여 구동 트랜지스터의 특성을 반영한 보상을 수행하므로, 구동 트랜지스터의 센싱 전류가 감소한 것을 통해 센싱선의 전압 변화량, 구동 트랜지스터의 이동도 변화량이 감소함을 확인할 수 있다.
또한, 16계조(gray) 및 64계조(gray)에서, 일 실시예에 따른 표시 장치는 비교예에 따른 표시 장치보다 휘도 편차(σ)가 작을 수 있다. 구체적으로, 일 실시예에 따른 표시부의 휘도 편차(σ)는 0.3 nit, 0.9 nit 일 수 있고, 비교예에 따른 표시부의 휘도 편차(σ)는 0.1 nit, 1.4 nit 일 수 있다. 보상이 되지 않는 표시부의 휘도 편차(σ)는 0.8 nit, 2.6 nit로, 일 실시예에 따른 표시 장치보다 휘도 편차(σ)가 현저하게 크게 나타날 수 있다.
따라서, 일 실시예에 따른 표시 장치는 학습된 인공 신경망 모델을 이용하여 구동 트랜지스터의 특성을 반영하여 보상된 영상 데이터 신호를 생성하므로, 휘도 편차가 개선된 표시 장치를 구현할 수 있다.
이하에서는, 도 11을 참조하여 일 실시예에 따른 표시 장치의 보상 방법에 관하여 살펴본다.
도 11은 일 실시예에 따른 표시 장치의 보상 방법을 설명하기 위한 블록도이다.
도 11을 참조하면, 일 실시예에 따른 표시 장치의 보상부(700)는 제1 보상부(710) 및 제2 보상부(720)를 포함할 수 있다. 도 11의 센싱부(500) 및 보상부(700)는 도 1 및 도 5를 참조하여 설명한 센싱부 및 보상부와 동일한바 중복된 설명은 생략한다.
제1 보상부(710)는 센싱부(500)를 통해 획득된 기준 센싱 전류 값에 대하여, 구동 트랜지스터의 문턱 전압 및/또는 전자 이동도를 반영한 보상을 먼저 수행할 수 있다. 여기서, 기준 센싱 전류 값은 메모리(600, 도 1 참조)에서 제공받을 수도 있고, 센싱부(500)에서 직접 제공받을 수도 있다.
제1 보상부(710)는 각 화소(PX)에 대한 제1 기준 센싱 전류 값 및 제2 기준 센싱 전류 값을 반영하여, 각 화소(PX)에 대한 제1 보상 영상 데이터(CDATA')를 생성할 수 있다. 여기서, 제1 보상 영상 데이터(CDATA')를 생성하는 것은 보상 영상 데이터(CDATA)를 생성하기 위한 데이터 전처리 과정에 해당할 수 있다.
제2 보상부(720)는 제1 보상부(710)에서 제공된 제1 보상 영상 데이터(CDATA')를 입력받아, 인공 신경망 모델을 이용하여 보상 영상 데이터(CDATA)를 생성하기 위한 심층 학습을 수행할 수 있다.
이에 따라, 일 실시예에서는 두 번의 보상 과정을 통해 보상 영상 데이터를 생성할 수 있으므로, 인공 신경망 모델을 이용한 과정이 간소화될 수 있고 정확도가 개선될 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 표시 장치는 학습된 인공 신경망 모델을 이용하여 구동 트랜지스터의 특성을 반영한 보상 영상 데이터를 생성하므로, 휘도 편차 및 잔상 등이 개선된 표시 장치를 구현할 수 있다.
이하에서는, 도 12를 참조하여 일 실시예에 따른 표시 장치의 구동 방법을 살펴본다.
도 12는 일 실시예에 따른 표시 장치의 구동 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 12를 참조하면, 일 실시예에 따른 표시 장치의 구동 방법은 센싱 기간에 데이터선으로 센싱 데이터 신호 및 센싱선으로 초기화 전압을 공급받는 단계(S1200), 센싱선을 통해 화소들 중 적어도 하나의 화소로부터 기준 센싱 전류 값을 획득하는 단계(S1210), 기준 센싱 전류 값을 저장하는 단계(S1220), 인공 신경망 모델을 이용하여 센싱 전류 값 중 적어도 하나의 기준 센싱 전류 값에 대응하는 보상 영상 데이터가 출력되도록 심층 학습하는 단계(S1230), 센싱 화소의 센싱 화소 전류 값에 따른 보상 영상 데이터를 생성하는 단계(S1240), 및 보상 영상 데이터에 기초하여 생성된 영상 데이터 신호를 공급하는 단계(S1250)를 포함할 수 있다.
도 12에서 설명한 각 단계를 도 1 내지 도 9를 참조하여 설명한 표시 장치의 각 구성에서 상세히 설명되었는바, 자세한 내용은 생략하였다.
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 정해져야만 할 것이다.
100: 화소부 200: 타이밍 제어부
300: 주사 구동부 400: 데이터 구동부
500: 센싱부 600: 메모리
700: 보상부

Claims (18)

  1. 데이터선 및 센싱선에 연결된 화소들;
    상기 데이터선으로 영상 데이터 신호 및 센싱 데이터 신호 중 하나를 공급하는 데이터 구동부;
    상기 화소들 중 적어도 하나의 화소에 상기 센싱선을 통해 초기화 전압을 공급하고, 상기 센싱선을 통해 상기 화소들 중 적어도 하나의 화소로부터 센싱 전류 값을 획득하는 센싱부; 및
    상기 센싱 전류 값 중 적어도 하나의 기준 센싱 전류 값에 대응하는 기준 영상 데이터가 출력되도록 학습된 인공 신경망 모델을 이용하여, 상기 센싱 전류 값 중 센싱 화소 전류 값에 따른 보상 영상 데이터를 생성하는 보상부를 포함하는 표시 장치.
  2. 제1항에서,
    상기 센싱부는 상기 초기화 전압 중 미리 설정된 기준 초기화 전압을 상기 화소들에 공급하고, 상기 적어도 하나의 기준 센싱 전류 값을 획득하고,
    상기 적어도 하나의 기준 센싱 전류 값은 제1 기준 센싱 전류 값 및 제2 기준 센싱 전류 값을 포함하는 표시 장치.
  3. 제2항에서,
    상기 센싱부는 상기 초기화 전압 중 미리 설정된 제1 기준 초기화 전압 및 미리 설정된 제2 기준 초기화 전압을 상기 화소들에 공급하고, 상기 화소들 각각에서 상기 제1 기준 초기화 전압에 대응하는 제1 기준 센싱 전류 값과 상기 제2 기준 초기화 전압에 대응하는 제2 기준 센싱 전류 값을 획득하는 표시 장치.
  4. 제3항에서,
    상기 인공 신경망 모델은 인공 뉴런들이 결합된 입력층, 은닉층, 및 출력층을 포함하는 표시 장치.
  5. 제4항에서,
    상기 입력층은 상기 화소들 중 각 화소에 대한 상기 제1 기준 센싱 전류 값 및 상기 제2 기준 센싱 전류 값을 입력받고,
    상기 출력층은 상기 제1 기준 센싱 전류 값 및 상기 제2 기준 센싱 전류 값에 대응하는 상기 기준 영상 데이터를 출력하는 표시 장치.
  6. 제5항에서,
    상기 인공 신경망 모델은 상기 화소들 각각에서 상기 제1 기준 센싱 전류 값 및 상기 제2 기준 센싱 전류 값에 대응하는 상기 기준 영상 데이터가 출력되도록 상기 인공 뉴런들을 통해 심층 학습을 수행하는 표시 장치.
  7. 제4항에서,
    상기 입력층은 상기 센싱 화소 전류 값을 입력받고,
    상기 보상부는 상기 학습된 인공 신경망 모델을 이용하여 상기 센싱 화소 전류 값에 대응하는 상기 보상 영상 데이터를 생성하는 표시 장치.
  8. 제7항에서,
    상기 보상부는 상기 보상 영상 데이터를 상기 데이터 구동부에 제공하고, 상기 데이터 구동부는 상기 보상 영상 데이터에 기초하여 상기 영상 데이터 신호를 상기 화소들에 공급하는 표시 장치.
  9. 제1항에서,
    상기 화소들은 주사선 및 제어선에 연결되고,
    상기 화소들 중 각 화소는,
    발광 소자;
    제1 노드에 접속된 게이트 전극, 제1 전원선을 통해 제1 구동 전압에 접속된 제1 전극, 및 상기 발광 소자의 제1 전극에 접속된 제2 전극을 포함하는 제1 트랜지스터;
    상기 주사선에 접속된 게이트 전극, 상기 데이터선에 접속된 제1 전극, 및 상기 제1 노드에 접속된 제2 전극을 포함하는 제2 트랜지스터;
    상기 제어선에 접속된 게이트 전극, 상기 센싱선에 접속된 제1 전극, 및 상기 제1 트랜지스터의 제2 전극에 접속된 제2 전극을 포함하는 제3 트랜지스터; 및
    상기 제1 노드와 상기 제1 트랜지스터의 제2 전극 사이에 접속되는 스토리지 커패시터를 포함하는 표시 장치.
  10. 주사선, 제어선, 데이터선, 및 센싱선에 연결된 화소들을 포함하고, 영상을 표시하는 표시 기간 및 상기 화소들 각각에 포함된 구동 트랜지스터의 특성을 센싱하는 센싱 기간을 포함하도록 구동되는 표시 장치의 구동 방법에 있어서,
    상기 센싱 기간에 상기 데이터선으로 센싱 데이터 신호 및 상기 센싱선으로 초기화 전압을 공급하는 단계;
    상기 센싱선을 통해 상기 화소들 중 적어도 하나의 화소로부터 센싱 전류 값을 획득하는 단계;
    상기 센싱 전류 값 중 적어도 하나의 기준 센싱 전류 값에 대응하는 기준 영상 데이터가 출력되도록 학습된 인공 신경망 모델을 이용하여, 상기 센싱 전류 값 중 센싱 화소 전류 값에 따른 보상 영상 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 표시 장치의 구동 방법.
  11. 제10항에서,
    상기 초기화 전압을 공급하는 단계는, 상기 초기화 전압 중 미리 설정된 기준 초기화 전압을 상기 화소들에 공급하고,
    상기 센싱 전류 값을 획득하는 단계는, 상기 적어도 하나의 기준 센싱 전류 값을 획득하는 표시 장치의 구동 방법.
  12. 제11항에서,
    상기 초기화 전압 중 미리 설정된 제1 기준 초기화 전압을 상기 화소들에 공급하고, 상기 제1 기준 초기화 전압에 대응하는 제1 기준 센싱 전류 값을 획득하고,
    상기 초기화 전압 중 미리 설정된 제2 기준 초기화 전압을 상기 화소들에 공급하고, 상기 제2 기준 초기화 전압에 대응하는 제2 기준 센싱 전류 값을 획득하는 표시 장치의 구동 방법.
  13. 제12항에서,
    상기 제1 기준 센싱 전류 값 및 상기 제2 기준 센싱 전류 값을 저장하는 단계를 더 포함하는 표시 장치의 구동 방법.
  14. 제13항에서,
    상기 화소들 각각에서 상기 제1 기준 센싱 전류 값 및 상기 제2 기준 센싱 전류 값에 대응하는 상기 기준 영상 데이터가 출력되도록 상기 인공 신경망 모델을 이용하여 심층 학습을 수행하는 단계를 더 포함하는 표시 장치의 구동 방법.
  15. 제14항에서,
    상기 인공 신경망 모델은 인공 뉴런들이 결합된 입력층, 은닉층, 및 출력층을 포함하고,
    상기 입력층은 상기 센싱 전류 값을 입력받고,
    상기 출력층은 상기 보상 영상 데이터를 출력하는 표시 장치의 구동 방법.
  16. 제15항에서,
    상기 입력층은 상기 화소들 중 각 화소에 대한 상기 제1 기준 센싱 전류 값 및 상기 제2 기준 센싱 전류 값을 입력받고,
    상기 출력층은 상기 제1 기준 센싱 전류 값 및 상기 제2 기준 센싱 전류 값에 대응하는 상기 기준 영상 데이터를 출력하는 표시 장치의 구동 방법.
  17. 제15항에서,
    상기 입력층은 상기 센싱 화소 전류 값을 입력받고,
    상기 학습된 인공 신경망 모델을 이용하여 상기 센싱 화소 전류 값에 대응하는 상기 보상 영상 데이터를 생성하는 표시 장치의 구동 방법.
  18. 제10항에서,
    상기 보상 영상 데이터에 기초하여 생성된 영상 데이터 신호를 상기 데이터선을 통해 상기 화소들에 공급하는 단계를 더 포함하는 표시 장치의 구동 방법.
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