KR20230053192A - 무라 보상 기능을 갖는 디스플레이 구동 장치 및 그의 무라 보상 방법 - Google Patents

무라 보상 기능을 갖는 디스플레이 구동 장치 및 그의 무라 보상 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 무라 보상 기능을 갖는 디스플레이 구동 장치 및 그의 무라 보상 방법을 개시하며, 이를 위하여 디스플레이 구동 장치는 무라 보상식의 계수값들에 해당하는 보상 데이터를 저장하는 무라 메모리; 및 상기 보상 데이터를 적용한 상기 무라 보상식으로써 디스플레이 데이터에 대한 무라 보상을 수행하는 무라 보상부;를 구비할 수 있다.

Description

무라 보상 기능을 갖는 디스플레이 구동 장치 및 그의 무라 보상 방법{DISPLAY DRIVING APPARATUS HAVING MURA COMPENSATION FUNCTION AND METHOD FOR COMPENSATING MURA OF THE SAME}
본 발명은 디스플레이의 무라 보상에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 무라 보상식의 보상 데이터를 이용하여 무라를 보상하는 무라 보상 기능을 갖는 디스플레이 구동 장치 및 그의 무라 보상 방법에 관한 것이다.
최근 LCD 패널이나 OLED 패널이 디스플레이 패널로서 많이 이용되고 있다.
상기한 디스플레이 패널에는 제조 공정 상의 오류 등의 이유로 무라(Mura)가 발생할 수 있다. 무라는 주어진 디스플레이이 데이터에 대응하여 화소가 목표한 정확한 휘도로 발광하지 않는 경우의 결함을 의미한다. 무라는 디스플레이 영상에 화소(Pixel) 또는 일부 영역의 얼룩 형태로 불균일한 휘도를 갖도록 존재할 수 있다.
정확한 무라의 보상을 위해서는, 화소에 표현되는 모든 계조의 보상 데이터가 필요하다. 그러나, 상기한 보상을 디스플레이 패널 전체의 화소에 적용하기 위해서는, 모든 화소에 대한 모든 계조의 보상 데이터를 저장할 수 있는 큰 용량의 메모리가 필요하다.
그러므로, 일반적인 무라의 보상 방법은 계조 범위에 포함된 전체 계조 중 주어진 선택 계조들에 대한 무라에 의한 휘도의 차이값들을 구하는 단계, 구해진 차이값들로써 무라 보상식을 모델링하는 단계 및 추후 임의의 계조에 대하여 무라 보상식을 이용하여 보상값을 구하는 단계를 포함할 수 있다.
상기한 무라 보상 방법의 경우, 전체 계조 중 최소 계조와 최대 계조 사이의 중간 계조 범위에 해당하는 일부 선택 계조들의 휘도의 차이값들을 이용하여 무라 보상식이 모델링될 수 있다.
상기한 무라 보상식으로 무라 보상을 하는 경우, 최소 계조와 최소 계조 부근의 계조들 그리고 최대 계조와 최대 계조 부근의 계조들의 휘도의 차이값이 무라 보상식에 의해 구해지는 보상값에 의해 보상될 수 있다.
그러나, 일부 선택 계조들로써 모델링된 무라 보상식의 경우, 최소 계조와 최소 계조 부근의 계조들 그리고 최대 계조와 최대 계조 부근의 계조들에 대한 보상값은 실제 무라 보상에 필요한 휘도의 차이값과 큰 차이를 갖게 된다.
그러므로, 일반적인 무라 보상 방법은 성능이 크게 저하된 무라 보상 결과를 얻을 수 있다.
상기한 이유로, 최대 계조와 최소 계조를 포함한 전 계조에 대해 무라 보상을 보다 정확히 할 수 있는 무라 보상 방법의 개발이 필요한 실정이다.
본 발명의 목적은 최대 계조와 최소 계조를 포함한 전 계조에 대해 무라 보상을 보다 정확히 할 수 있는 무라 보상 기능을 갖는 디스플레이 구동 장치 및 무라 보상 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 무라 보상 기능을 갖는 디스플레이 구동 장치는, 무라 보상식의 계수값들에 해당하는 보상 데이터를 저장하는 무라 메모리; 및 상기 보상 데이터를 적용한 상기 무라 보상식으로써 디스플레이 데이터에 대한 무라 보상을 수행하는 무라 보상부;를 구비하며, 상기 계수값들은 상기 무라 보상식이 선택 계조들의 알고 있는 차이값들, 상기 선택 계조들보다 높은 제1 추정 계조에 대한 제1 추정 차이값 및 상기 선택 계조들보다 낮은 제2 추정 계조에 대한 제2 추정 차이값을 만족하는 커브를 갖도록 피팅된 것임을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 디스플레이 구동 장치의 무라 보상 방법은, 선택 계조들의 알고 있는 차이값들을 이용하여 멀티-레이어 퍼셉트론 방식으로 진행되는 제1 엑스트라폴레이션을 통하여 상기 선택 계조들보다 높은 제1 추정 계조에 대한 제1 추정 차이값을 구하는 제1 단계; 상기 선택 계조들의 상기 차이값들을 이용하여 상기 멀티-레이어 퍼셉트론 방식으로 진행되는 제2 엑스트라폴레이션을 통하여 상기 선택 계조들보다 낮은 제2 추정 계조에 대한 제2 추정 차이값을 구하는 제2 단계; 및 상기 선택 계조들의 차이값들, 상기 제1 추정 차이값 및 상기 제2 추정 차이값을 만족하는 커브를 갖도록 무라 보정식을 피팅한 계수값들을 무라 데이터로 생성하는 제3 단계;를 포함함을 특징으로 한다.
본 발명은 주어진 선택 계조들보다 높은 추정 계조 바람직하게는 최대 계조와 선택 계조들 보다 낮은 추정 계조 바람직하게는 최소 계조를 포함한 일부 선택 계조들에 대해 피팅된 무라 보정식을 구할 수 있다.
그러므로 본 발명은 전 계조에 대해 정확한 무라 보상 데이터를 구할 수 있으며, 크게 향상된 무라 보상 성능을 가질 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 무라 보상 기능을 갖는 디스플레이 구동 장치의 바람직한 실시예를 나타내는 블록도.
도 2는 보상 데이터를 생성하는 방법을 설명하는 흐름도.
도 3은 휘도의 차이값을 설명하기 위한 그래프.
도 4는 본 발명의 무라 보상 방법을 설명하는 흐름도.
도 5는 제1 엑스트라폴레이션을 설명하기 위한 도면.
도 6은 제2 엑스트라폴레이션을 설명하기 위한 도면.
도 7은 멀티-레이어 퍼셉트론 방식을 설명하기 위한 도면.
도 8은 일반적인 무라 보상 방법에 의한 무라 보상식을 예시한 그래프.
도 9는 본 발명의 무라 보상 방법에 의한 무라 보상식을 예시한 그래프.
본 발명의 디스플레이 구동 장치는 LCD 패널이나 OLED 패널과 같은 디스플레이 패널을 구동하기 위한 것이다.
본 발명의 디스플레이 구동 장치의 실시예는 타이밍 컨트롤러(도시되지 않음)로부터 데이터 패킷 형태로 전송되는 디스플레이 데이터를 수신하고, 디스플레이 데이터에 대응하는 아날로그 디스플레이 신호를 디스플레이 패널에 제공하도록 구성된다.
본 발명의 디스플레이 구동 장치의 실시예는 도 1을 참조하여 설명할 수 있다.
도 1에서, 디스플레이 구동 장치는 복원부(10), 무라 보상부(20), 무라 메모리(30), 디지털 아날로그 변환 회로(DAC)(40), 감마 회로(50) 및 출력 회로(60)를 포함할 수 있다.
복원부(10)는 데이터 패킷에 포함되어 전송되는 디스플레이 데이터를 수신하고, 데이터 패킷에서 디스플레이 데이터를 복원한다. 데이터 패킷은 디스플레이 데이터, 클럭 및 제어 데이터를 포함할 수 있다.
복원부(10)는 클럭을 복원하고, 복원된 클럭을 이용하여 디스플레이 데이터를 복원할 수 있다. 제어 데이터는 디스플레이 데이터의 복원과 동일한 방법으로 복원될 수 있다.
복원된 클럭, 디스플레이 데이터 및 제어 데이터는 디스플레이 구동 장치 내의 필요한 부품들로 제공될 수 있다.
본 발명의 실시예는 무라의 보상을 위하여 디스플레이 데이터를 보상하는 구성을 예시하며, 클럭 및 제어 데이터의 처리에 관한 구성의 기재 및 설명은 생략한다.
상기한 무라 보상 기능을 위하여 본 발명의 실시예는 무라 보상부(20) 및 무라 메모리(30)를 포함한다.
무라 보상부(20)는 무라 보상식을 저장하며, 복원부(10)로부터 디스플레이 데이터를 수신하고, 무라 메모리(30)로부터 화소 별 보상 데이터를 수신할 수 있다. 무라 보상식은 예시적으로 이차 함수로 표현될 수 있다.
무라 메모리(30)는 무라 보상식의 계수들에 대입하기 위한 보상 데이터를 저장하며, 보상 데이터는 화소 별 계수값들을 포함할 수 있다. 무라 메모리(30)는 무라 보상부(20)의 요청에 대응하여 화소 별 보상 데이터를 제공할 수 있다.
무라는 디스플레이 패널의 화소, 블록 단위 또는 화면 전체에 나타날 수 있고, 예시적으로 화소 별로 보상될 수 있다. 무라 보상은 디무라(De-Mura)로 표현될 수 있다.
무라 메모리(30)의 보상 데이터는 화소 별로 대응하도록 디스플레이 패널의 위치 정보를 갖도록 저장될 수 있으며, 무라 보상부(20)는 화소의 위치 정보를 이용하여 보상 데이터를 무라 메모리(30)에 요청할 수 있다. 화소의 위치 정보는 디스플레이 패널의 로우(Raw) 및 컬럼(Column)에 대한 위치 값을 표현하도록 구성될 수 있다.
무라 보상부(20)는 무리 보상식의 계수들에 무라 메모리(30)의 보상 데이터를 적용하고 무라 보상식의 변수에 수신된 디스플레이 데이터를 적용함으로써 무라가 보상된 디스플레이 데이터를 출력할 수 있다. 무라가 보상된 디스플레이 데이터는 무라 보상을 위하여 화소의 휘도를 개선하기 위한 값을 갖는 것으로 이해될 수 있다. 이를 위하여, 보상 데이터로서 저장되는 특정 화소의 계수값들은 무라 보상식 즉 이차 함수가 무라의 보상을 위하여 피팅된 커브를 갖도록 설정될 수 있다.
무라 보상부(20)는 보상 데이터로써 보상된 디스플레이 데이터를 DAC(40)로 출력한다.
감마 회로(60)는 각 계조에 대응하는 감마 전압들을 DAC(50)에 제공하도록 구성된다.
DAC(40)는 무라 보상부(20)에서 디스플레이 데이터를 수신하고, 감마 회로(50)로부터 계조 범위 내의 계조들에 대한 감마 전압들을 제공받는다.
계조 범위에는 미리 설정된 해상도에 대응하는 수의 계조들이 포함된 것으로 이해될 수 있다. 계조 범위 중, 가장 높은 휘도를 갖는 계조는 최대 계조라 정의하고, 가장 낮은 휘도를 갖는 계조는 최소 계조라 정의할 수 있다. 예시적으로 계조 범위가 256개의 계조를 갖는 경우, 0 계조부터 255 계조가 계조 범위에 포함되고, 최대 계조는 255 계조이며, 최소 계조는 0 계조이다.
도 1에서, DAC(40)는 설명의 편의를 위하여 간략히 도시된 것이며, 래치(도시되지 않음) 및 디지털 아날로그 컨버터(도시되지 않음)를 포함할 수 있다. 래치는 디스플레이 데이터를 래치하는 것이며, 디지털 아날로그 컨버터는 감마 전압들을 이용하여 래치된 디스플레이 데이터를 아날로그 신호로 변환하는 것이다.
DAC(40)는 상기한 구성에 의해 디스플레이 데이터의 디지털 값에 대응하는 감마 전압을 선택하고, 감마 전압에 해당하는 아날로그 신호를 출력한다.
출력 회로(60)는 DAC(40)의 아날로그 신호를 구동함으로써 디스플레이 신호를 출력하도록 구성된다. 출력 회로(60)는 예시적으로 아날로그 신호를 증폭함으로써 디스플레이 신호를 출력하는 출력 버퍼를 포함하여 구성될 수 있다.
본 발명의 실시예는 선택 계조들의 휘도에 대한 알고 있는 차이값들을 이용하는 엑스트라폴레이션(Extrapolation)을 통하여 확장 계조들에 대한 추정 차이값들을 구하고, 확장 계조들의 추정 차이값들과 선택 계조들의 차이값들을 만족하도록 무라 보상식을 피팅함으로써 보상 데이터를 생성할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 선택 계조들 보다 높은 계조의 확장 계조는 제1 추정 계조로 표현되고, 선택 계조들 보다 낮은 계조의 확장 계조는 제2 추정 계조로 표현된다.
상기한 보상 데이터의 생성 방법은 도 2를 참조하여 설명될 수 있다.
도 2를 참조하면, 보상 데이터는 촬영 이미지에서 무라를 검출하는 단계(S10), 무라 보상식을 취득하는 단계(S12), 입력 계조를 평가하는 단계(S14), 무라 보상식을 피팅하는 단계(S16) 및 보상 데이터를 생성하는 단계(S18)를 통하여 생성될 수 있다.
촬영 이미지에서 무라를 검출하는 단계(S10)는 촬영 이미지를 확보하고 촬영 이미지에서 무라를 검출하기 위한 것이다.
테스트를 위한 입력 데이터가 촬영 이미지의 확보를 위하여 디스플레이 패널에 제공될 수 있다. 입력 데이터는 복수의 계조들에 대한 이미지 프레임을 형성하도록 디스플레이 패널에 제공되며, 디스플레이 패널은 복수의 계조들 별로 테스트 화면을 표시한다.
테스트를 위하여 선택된 복수의 계조는 선택 계조들로 표현될 수 있다.
예시적으로, 256개의 계조를 갖는 계조 범위의 경우, 16 계조, 32 계조, 64 계조, 128 계조 및 192계조가 선택 계조들로 정해질 수 있다. 상기한 선택 계조들은 계조 범위 중 무라를 보정하기 위한 최적의 계조들인 것으로 제작자에 의해 판단된 것들로 설정될 수 있다.
상기한 선택 계조들에 해당하는 입력 데이터가 디스플레이 패널에 순차적으로 제공될 수 있으며, 선택 계조들에 해당하는 테스트 화면이 디스플레이 패널에 순차적으로 표시될 수 있다.
무라를 검출하기 위한 촬영 이미지들은 디스플레이 패널의 상기한 테스트 화면들을 순차적으로 촬영함으로써 확보될 수 있다. 상기 촬영 이미지들은 고정된 고성능 카메라에 의해 촬영될 수 있다.
촬영 이미지들은 선택 계조 별로 확보되는 것으로 이해될 수 있다. 그리고, 촬영 이미지의 무라는 디스플레이 패널의 각 화소들에 대해 선택 계조 별로 검출될 수 있다. 화소에 해당하는 위치의 촬영 이미지의 휘도가 입력 데이터에 의해 표현되어야 할 휘도와 차이가 있는 경우, 해당 화소에 무라가 있는 것으로 판단된다.
화소들에 대한 선택 계조 별 무라가 상기한 방법에 의해 판단되며, 화소의 선택 계조들 별 휘도에 대한 차이값들이 구해질 수 있다. 이하, 설명에서 차이값들은 휘도 차이값으로 이해될 수 있다.
화소의 선택 계조 별 상기 차이값들은 도 3과 같이 구해질 수 있다.
도 3에서, 상부의 그래프는 입력 데이터에 의한 입력 그레이 레벨와 출력 그레이 레벨을 대비한 것이며, 하부의 그래프는 촬영 이미지에서 입력 데이터에 의해 표현되어야 할 휘도(입력 그레이 레벨)를 기준으로 무라에 의해 계조들의 차이값들이 분포하는 것을 나타내는 것이다.
도 3에서, 이상 픽셀 값(Ideal pixel value)을 표현하는 라인은 무라가 없는 경우에 입력 그레이 레벨에 대응하여 출력 그레이 레벨이 형성되어야 할 이상적인 값을 예시한 것이며, 차이값(Diff 값)은 입력 그레이 레벨과 실제 출력 그레이 레벨의 휘도 차에 해당하는 값을 의미한다.
도 3과 같이 화소에 대응한 선택 계조들의 차이값들이 구해지면, 차이값들로써 화소의 무라 보상식을 모델링하는 무라 보상식을 취득하는 단계(S12)가 수행될 수 있다.
단계 S12의 무라 보상식은 선택 계조들의 차이값들을 이용하여 모델링된 것으로 이해될 수 있다.
그러나, 선택 계조들보다 작거나 큰 계조의 디스플레이 데이터를 보상하는 경우, 단계 S12에서 구해진 무라 보상식은 무라 보상에 필요한 차이값과 큰 차이를 갖도록 디스플레이 데이터를 보상할 수 있다.
보다 구체적으로, 최소 계조와 최소 계조 부근의 계조들 또는 최대 계조와 최대 계조 부근의 계조들에서 디스플레이 데이터는 무라 보상에 필요한 차이값과 큰 차이를 갖도록 보상될 수 있다.
본 발명의 실시예는 이를 해소하기 위하여 입력 계조를 평가하는 단계(S14) 및 무라 보상식을 피팅하는 단계(S16)를 수행한다. 본 발명의 실시예에 의한 보상 데이터는 단계 S16에서 무라 보상식을 피팅한 결과로써 생성될 수 있다.
본 발명의 실시예는 선택 계조들의 알고 있는 차이값들을 이용하는 엑스트라폴레이션(Extrapolation)을 통하여 확장 계조들에 대한 추정 차이값들을 구하고, 확장 계조들의 추정 차이값들과 선택 계조들의 차이값들을 만족하도록 무라 보상식을 피팅함으로써 보상 데이터를 생성할 수 있다.
본 발명의 실시예는 입력 계조를 평가하는 단계(S14)에서 선택 계조들의 차이값들을 이용하여 확장 계조에 대한 추정 차이값을 추정하는 엑스트라폴레이션(Extrapolation)을 수행할 수 있다.
엑스트라몰레이션은 제1 엑스트라폴레이션과 제2 엑스트라폴레이션을 포함하며, 제1 엑스트라폴레이션은 선택 계조들의 알고 있는 차이값들로부터 선택 계조들보다 높은 제1 추정 계조에 대한 제1 추정 차이값을 구하는 것으로 정의될 수 있고, 제2 엑스트라폴레이션은 선택 계조들의 알고 있는 차이값들로부터 선택 계조들보다 낮은 제2 추정 계조에 대한 제2 추정 차이값을 구하는 것으로 정의될 수 있다.
본 발명의 실시예는 상기한 엑스트라폴레이션에 의해서 제1 추정 차이값과 제2 추정 차이값이 구해지면 무라 보상식을 피팅할 수 있다(S16). 이때, 무라 보상식은 선택 계조들의 차이값들, 제1 추정 차이값 및 제2 추정 차이값이 모두 미리 설정된 오차 범위 이내의 차이를 갖는 것을 만족하는 계수값을 갖도록 피팅된다.
단계 S16에서 피팅된 무라 보상식의 계수값들이 보상 데이터로써 생성될 수 있다.(S18)
보상 데이터는 무라 보상을 위하여 화소 별로 설정되는 무라 보상식의 계수값들을 포함한다. 즉, 계수값들은 선택 계조들의 알고 있는 차이값들, 선택 계조들보다 높은 제1 추정 계조에 대한 제1 추정 차이값 및 선택 계조들보다 낮은 제2 추정 계조에 대한 제2 추정 차이값을 만족하는 커브를 갖도록 피팅한 무라 보상식의 계수들에 해당하는 것이다.
여기에서, 제1 추정 계조는 계조 범위 중 최대 계조로 설정될 수 있고, 제1 추정 계조의 차이값이 제1 추정 차이값이 될 수 있다. 256 계조의 경우, 최대 계조인 255 계조가 제1 추정 계조로 설정될 수 있다. 그리고, 제2 추정 계조는 계조 범위 중 최소 계조로 설정될 수 있고, 제2 추정 계조의 차이값이 제2 추정 값이 될 수 있다. 256 계조의 경우, 최소 계조인 0 계조가 제2 추정 계조로 설정될 수 있다.
보상 데이터는 무라 보상식에 의해 보상된 디스플레이 데이터가 선택 계조들의 차이값들, 제1 추정 차이값 및 제2 추정 차이값과 모두 미리 설정된 오차 범위 이내의 차이를 갖는 것을 만족하는 무라 보정식의 계수값들을 포함하는 것으로 이해될 수 있다.
상기한 보상 데이터는 화소 별로 계조 별 계수값들이 매칭되는 룩업 테이블로 구성될 수 있으며, 상기한 보상 데이터는 도 1의 무라 메모리(30)에 저장될 수 있다.
한편, 도 2의 단계 S14 및 단계 S16을 통하여 보상 데이터를 구하는 것은 도 4의 본 발명의 무라 보상 방법에 해당된다.
선택 계조들의 차이값들로부터 보상 데이터를 생성하는 본 발명의 무라 보상 방법은 도 4를 참조하여 설명한다.
본 발명의 무라 보상 방법은 선택 계조들의 차이값들(Diff 값들)을 추출하는 단계(S20), 192 계조의 제1 목표값을 훈련하는 단계(S21), 255 계조의 제1 추정 차이값을 추정하는 단계(S22), 16 계조의 제2 목표값을 훈련하는 단계(S23), 0 계조의 제2 추정 차이값을 추정하는 단계(S24) 및 룩업 테이블을 생성하는 단계(S25)를 포함하는 것으로 예시될 수 있다.
단계 S20은 도 3과 같이 화소에 대응한 선택 계조들의 차이값들을 구하는 것이며, 이에 대한 구체적인 설명은 도 2 및 도 3을 참조하여 설명된 바 있으므로 생략한다.
단계 S21 내지 단계 S24는 엑스트라폴레이션을 통한 제1 추정 차이값과 제2 추정 차이값을 구하는 것에 해당된다. 보다 구체적으로, 단계 S21 내지 단계 S24의 엑스트라폴레이션은 선택 계조들의 차이값들을 입력으로 이용하는 멀티-레이어 퍼셉트론 방식으로 진행되며 제1 추정 차이값과 제2 추정 차이값을 구하는 것이다.
단계 S25는 선택 계조들의 차이값들, 제1 추정 계조의 제1 추정 차이값 및 제2 추정 계조의 제2 추정 차이값으로써 보상 데이터를 룩업 테이블 형태로 구하는 것에 해당된다.
상기한 바에서, 단계 S21 및 단계 S22는 제1 엑스트라폴레이션에 해당하고, 제1 엑스트라폴레이션은 선택 계조들의 알고 있는 차이값들로부터 선택 계조들보다 높은 제1 추정 계조 즉 255 계조에 대한 제1 추정 차이값을 구하는 것이다.
제1 엑스트라폴레이션은 도 5 및 도 7을 참조하여 설명될 수 있다.
도 5에서, 0 계조의 차이값은 Diff 0으로 표시되고, 16 계조의 차이값은 Diff 16으로 표시되며, 32 계조의 차이값은 Diff 32로 표시되고, 64 계조의 차이값은 Diff 64로 표시되며, 128 계조의 차이값은 Diff 128로 표시되고, 192 계조의 차이값은 Diff 192로 표시되고, 255 계조의 차이값은 Diff 255로 표시된다.
상기한 계조들 중, 0 계조, 16 계조, 32 계조, 64 계조, 128 계조 및 192 계조가 선택 계조들에 포함된다.
선택 계조들에서 가장 높은 계조인 192 계조가 제1 선택 계조로 설정될 수 있고, 계조 범위에서 255 계조가 제1 추정 계조로 설정될 수 있다. 192 계조의 차이값은 훈련 타겟으로 이용되며 훈련을 위한 목표값으로 설정될 수 있다. 그리고, 나머지 선택 계조들 16 계조, 32 계조, 64 계조 및 128 계조의 차이값들은 훈련 입력들로 이용될 수 있다. 또한, 255 계조의 제1 추정 차이값은 추정 타겟으로 이용된다.
상술한 바에서 선택 계조들에 포함된 16 계조, 32 계조, 64 계조, 128 계조 및 192 계조의 차이값들은 알고 있는 값이다.
제1 엑스트라폴레이션을 위한 단계 S21에서, 선택 계조들 중 192 계조의 차이값이 제1 목표값으로 정해지고, 나머지 선택 계조들의 차이값들을 훈련 입력으로 이용하는 멀티-레이어 퍼셉트론 방식으로 192 계조의 제1 훈련값이 구해진다.
제1 엑스트라폴레이션에서, 16 계조, 32 계조, 64 계조, 128 계조의 알고 있는 차이값들이 멀티-레이어 퍼셉트론을 위한 훈련 입력으로 이용되며, 멀티-레이어 퍼셉트론을 통하여 192 계조의 제1 훈련값을 구한다. 멀티-레이어 퍼셉트론은 192 계조의 알고 있는 차이값에 미리 설정된 오차 범위 내의 차이로 근사하는 제1 훈련값을 구하기 위한 것이다.
제1 엑스트라폴레이션에서 상기한 훈련을 통하여 192 계조의 차이값 즉 목표값에 미리 설정된 오차 범위 내의 차이로 근사하는 제1 훈련값이 구해진 경우, 제1 훈련값을 생성한 멀티-레이어 퍼셉트론의 레이어별 노드들의 입력들에 대한 제1 가중치들이 저장될 수 있다.
상기한 멀티-레이어 퍼셉트론은 도 7과 같이 입력층(1st Layer), 중간층(은닉층)(2nd Layer) 및 출력층(3rd Layer)을 포함하는 멀티-레이어 구조를 갖는다. 입력층(1st Layer)은 훈력 입력이 주어지는 층이며 훈련 입력에 해당하는 결과를 다음 층으로 전달하는 역할을 한다. 출력층(3rd Layer)은 마지막 층이며 학습 결과인 훈력값을 출력하는 역할을 한다. 본 발명의 실시예에서, 입력층(1st Layer)에는 16 계조, 32 계조, 64 계조 및 128 계조의 차이값들이 입력되고, 출력층(3rd Layer)은 192 계조의 제1 훈련값을 출력한다.
멀티-레이어 퍼셉트론에서 인접한 층(Layer) 간은 연결선으로 연결되며, 각 연결선에는 각각 다른 가중치가 적용될 수 있다.
입력층(1st Layer)과 중간층(은닉층)(2nd Layer)은 서로 다른 복수의 노드를 가질 수 있으며, 출력층(3rd Layer)은 출력을 위한 노드를 가질 수 있다. 각 층의 노드들은 퍼셉트론이다. 도 7에서, 입력층(1st Layer)의 노드들은 "1H1~1Hn"으로 표시되고, 중간층(2nd Layer)의 노드들은 "2H1~2Hn"으로 표시되고, 출력층(3rd Layer)의 노드는 "Hi"로 표시된다. 도 7에서, X0~X3은 훈련 입력을 표시하는 것이며, 이들에 대응하여 16 계조, 32 계조, 64 계조 및 128 계조의 차이값들이 기재되어 있다. 그리고, Yp는 훈련값에 해당하는 것으로 이해할 수 있다.
멀티-레이어 퍼셉트론은 입력과 출력 쌍의 학습 데이터를 사용하여 학습한다. 이러한 멀티-레이어 퍼셉트론은 입력이 주어질 때 어떤 값이 출력되어야 하는지에 대한 정보가 있고 중간층은 어떤 값이 출력되어야 하는지에 대한 정보가 없다.
멀티-레이어 퍼셉트론은 입력이 주어지면 정방향으로 레이어 별로 순차적으로 계산하면서 출력을 생성한다.
이를 위하여, 입력층(1st Layer)은 복수의 노드들(1H1~1Hn)을 가지며, 각 노드들은 훈련 입력을 위한 16 계조, 32 계조, 64 계조, 128 계조의 차이값들이 입력되는 연결선들을 가지며, 각 연결선들에 서로 다른 가중치가 적용된다. 입력층(1st Layer)의 각 노드들은 모든 입력들에 서로 다른 가중치를 곱한 것들을 모두 합한 것에 대응하는 출력을 가질 수 있다. 입력층(1st Layer)의 각 노드들의 출력들은 중간층(2nd Layer)으로 전달될 수 있다.
중간층(2nd Layer)은 입력층(1st Layer)의 노드들과 같거나 다른 수의 노드들을 가질 수 있다. 중간층(2nd Layer)의 각 노드들은 입력층(1st Layer)의 모든 노드들의 출력이 입력되는 연결선들을 가지며, 각 연결선들에 서로 다른 가중치가 적용된다. 중간층(2nd Layer)은 각 노드들은 모든 입력들에 서로 다른 가중치를 곱한 것들을 모두 합한 것에 대응하는 출력을 가질 수 있다. 중간층(2nd Layer)의 각 노드들의 출력들은 출력층(3rd Layer)으로 전달될 수 있다.
출력층(3rd Layer)은 노드(Hi)를 가질 수 있다. 출력층(3rd Layer)의 노드(Hi)는 중간층(2nd Layer)의 모든 출력이 입력되는 연결선들을 가지며, 각 연결선들에 서로 다른 가중치가 적용된다. 출력층(3rd Layer)의 노드(Hi)는 모든 입력들에 서로 다른 가중치를 곱한 것들을 모두 합한 것에 대응하는 출력을 가질 수 있다. 출력층(3rd Layer)의 출력은 훈련값 Yp로 이해할 수 있다.
멀티-레이어 퍼셉트론에서 학습은 입력에 대응하는 학습 데이터가 출력되도록 입력층(1st Layer)과 중간층(2nd Layer) 사이의 가중치와 중간층(2nd Layer)과 출력층(3rd Layer) 사이의 가중치를 결정하는 것이다.
제1 엑스트라폴레이션을 위한 단계 S21에서 상기한 훈련을 통하여 192 계조의 차이값 즉 목표값에 미리 설정된 오차 범위 내의 차이로 근사하는 제1 훈련값 Yp가 구해진 경우, 제1 훈련값 Yp를 생성한 멀티-레이어 퍼셉트론의 레이어들 사이에 적용되는 노드들의 입력들에 대한 제1 가중치들이 학습 결과로서 저장될 수 있다.
그 후, 제1 엑스트라폴레이션을 위한 단계 S22에서, 학습된 제1 가중치들을 적용한 멀티-레이어 퍼셉트론 방식으로 제1 추정 계조에 대한 상기 제1 추정 차이값이 생성될 수 있다.
이를 위하여, 32 계조, 64 계조, 128 계조, 192 계조의 알고 있는 차이값들이 멀티-레이어 퍼셉트론의 입력으로 이용될 수 있고, 학습 결과로서 저장된 제1 가중치들이 입력층(1st Layer)과 중간층(2nd Layer) 사이의 가중치와 중간층(2nd Layer)과 출력층(3rd Layer) 사이에 적용될 수 있다. 그 결과, 32 계조, 64 계조, 128 계조, 192 계조의 알고 있는 차이값들을 입력으로 이용하는 멀티-레이어 퍼셉트론에 의해 255 계조의 추정 차이값 즉 제1 추정 계조에 대한 제1 추정 차이값이 생성될 수 있다.
이상 설명된 단계 S21 및 단계 S22를 통한 상기의 제1 엑스트라폴레이션에 의해, 제1 추정 계조에 대한 제1 추정 차이값이 훈련을 통해 구해진 제1 가중치들을 이용함으로써 생성될 수 있다.
한편, 제2 엑스트라폴레이션을 위하여 단계 S23 및 단계 S24가 수행될 수 있다. 제2 엑스트라폴레이션은 선택 계조들의 알고 있는 차이값들로부터 선택 계조들보다 낮은 제2 추정 계조 즉 0 계조에 대한 제2 추정 차이값을 구하는 것이다.
제2 엑스트라폴레이션은 도 6 및 도 7을 참조하여 설명될 수 있다.
도 6에서, 선택 계조들에서 가장 낮은 계조인 16 계조가 제2 선택 계조로 설정될 수 있고, 계조 범위에서 0 계조가 제2 추정 계조로 설정될 수 있다. 16 계조의 차이값은 훈련 타겟으로 이용되며 훈련을 위한 목표값으로 설정될 수 있다. 그리고, 나머지 선택 계조들 32 계조, 64 계조, 128 계조 및 192 계조의 차이값들은 훈련 입력들로 이용될 수 있다. 또한, 0 계조의 제2 추정 차이값은 추정 타겟으로 이용된다.
제2 엑스트라폴레이션을 위한 단계 S23에서, 선택 계조들 중 16 계조의 차이값이 제1 목표값으로 정해지고, 나머지 선택 계조들의 차이값들을 훈련 입력으로 이용하는 멀티-레이어 퍼셉트론 방식으로 16 계조의 제2 훈련값이 구해진다.
제2 엑스트라폴레이션에서, 32 계조, 64 계조, 128 계조, 192 계조의 알고 있는 차이값들이 멀티-레이어 퍼셉트론을 위한 훈련 입력으로 이용되며, 멀티-레이어 퍼셉트론을 통하여 16 계조의 제2 훈련값을 구한다. 멀티-레이어 퍼셉트론은 16 계조의 알고 있는 차이값에 미리 설정된 오차 범위 내의 차이로 근사하는 제2 훈련값을 구하기 위한 것이다.
제2 엑스트라폴레이션에서 상기한 훈련을 통하여 16 계조의 차이값 즉 목표값에 미리 설정된 오차 범위 내의 차이로 근사하는 제2 훈련값이 구해진 경우, 제2 훈련값을 생성한 멀티-레이어 퍼셉트론의 레이어별 노드들의 입력들에 대한 제2 가중치들이 저장될 수 있다.
제2 엑스트라폴레이션의 멀티-레이어 퍼셉트론은 도 4 및 도 6을 참조하여 설명한 바로써 이해될 수 있으므로 구체적인 설명은 생략한다.
제2 엑스트라폴레이션을 위한 단계 S23에서 상기한 훈련을 통하여 16 계조의 차이값 즉 목표값에 미리 설정된 오차 범위 내의 차이로 근사하는 제2 훈련값 Yp가 구해진 경우, 제2 훈련값 Yp를 생성한 멀티-레이어 퍼셉트론의 레이어들 사이에 적용되는 노드들의 입력들에 대한 제2 가중치들이 학습 결과로서 저장될 수 있다.
그 후, 제2 엑스트라폴레이션을 위한 단계 S24에서, 학습된 제2 가중치들을 적용한 멀티-레이어 퍼셉트론 방식으로 제2 추정 계조에 대한 제2 추정 차이값이 생성될 수 있다.
이를 위하여, 16 계조, 32 계조, 64 계조, 128 계조의 알고 있는 차이값들이 멀티-레이어 퍼셉트론의 입력으로 이용될 수 있고, 학습 결과로서 저장된 제2 가중치들이 입력층(1st Layer)과 중간층(2nd Layer) 사이의 가중치와 중간층(2nd Layer)과 출력층(3rd Layer) 사이에 적용될 수 있다. 그 결과, 16 계조, 32 계조, 64 계조, 128 계조의 알고 있는 차이값들을 입력으로 이용하는 멀티-레이어 퍼셉트론에 의해 0 계조의 추정 차이값 즉 제2 추정 계조에 대한 제2 추정 차이값이 생성될 수 있다.
이상 설명된 단계 S21 내지 단계 S24를 통한 상기의 엑스트라폴레이션에 의해, 255 계조에 대한 추정 차이값 및 0 계조에 대한 추정 차이값이 생성될 수 있다. 즉, 제1 추정 계조에 대한 제1 추정 차이값 및 제2 추정 계조에 대한 제2 추정 차이값이 생성될 수 있다.
그 후 본 발명의 실시예는 룩업 테이블을 생성하는 단계 S25를 수행할 수 있다.
룩업 테이블은 보상 데이터로써 구성되며, 본 발명의 실시예에 의한 보상 데이터는 단계 S16에서 무라 보상식을 피팅한 결과로써 생성될 수 있다.
보상 데이터는 단계 S25에서 확장 계조들의 추정 차이값들과 선택 계조들의 차이값들을 만족하도록 무라 보상식을 피팅함으로써 보상 데이터를 생성할 수 있다. 이때, 보상 데이터는 무라 보상식의 계수값들을 포함할 수 있으며, 계수값들은 무라 보상식이 선택 계조들의 알고 있는 차이값들, 제1 추정 계조에 대한 제1 추정 차이값 및 제2 추정 계조에 대한 제2 추정 차이값을 만족하는 커브를 갖도록 피팅된 것으로 결정될 수 있다.
상술한 보상 데이터는 화소 별로 계조 별 계수값들이 매칭되는 룩업 테이블로 구성될 수 있다.
도 8은 일반적인 무라 보상 방법에 의한 무라 보상식을 예시한 그래프이다. 도 8은 선택 계조들의 알고 있는 차이값들로 무라 보상을 위한 커브가 구현된 것이다. 그러므로, 최소 계조와 최소 계조 부근의 계조들 그리고 최대 계조와 최대 계조 부근의 계조들에 대한 보상값은 실제 무라 보상에 필요한 휘도의 차이값과 큰 차이를 갖는 것을 예시한다.
본 발명은 도 8과 같이 최소 계조와 최소 계조 부근의 계조들 그리고 최대 계조와 최대 계조 부근의 계조들을 추정 Diff 영역으로 가정하고, 최대 계조와 최소 계조에 대한 추정 차이값을 구함으로써 도 9와 같이 피팅된 커브를 얻을 수 있다.
도 9는 무라 보상식의 피팅 전 커브와 피팅 후 커브를 나타내고 있다. 피팅 후 커브는 추정 차이값을 이용하여 구해진 계수값을 갖는 무라 보상식에 의해 표현되는 것으로 이해될 수 있다.
그러므로, 본 발명은 도 9와 같이 최소 계조와 최소 계조 부근의 계조들 그리고 최대 계조와 최대 계조 부근의 계조들에 대한 보상값이 실제 무라 보상에 필요한 휘도의 차이값과 큰 차이를 갖지 않게 된다.
따라서, 본 발명은 전 계조에 대해 정확한 무라 보상 데이터를 구할 수 있으며, 크게 향상된 무라 보상 성능을 가질 수 있는 효과가 있다.

Claims (11)

  1. 무라 보상식의 계수값들에 해당하는 보상 데이터를 저장하는 무라 메모리;
    상기 보상 데이터를 적용한 상기 무라 보상식으로써 디스플레이 데이터에 대한 무라 보상을 수행하는 무라 보상부;를 구비하며,
    상기 계수값들은 상기 무라 보상식이 선택 계조들의 알고 있는 차이값들, 상기 선택 계조들보다 높은 제1 추정 계조에 대한 제1 추정 차이값 및 상기 선택 계조들보다 낮은 제2 추정 계조에 대한 제2 추정 차이값을 만족하는 커브를 갖도록 피팅된 것임을 특징으로 하는 무라 보상 기능을 갖는 디스플레이 구동 장치.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 제1 추정 차이값과 상기 제2 추정 차이값은 상기 선택 계조들의 상기 차이값들을 이용하며 멀티-레이어 퍼셉트론 방식으로 진행되는 엑스트라폴레이션을 통하여 생성된 값인 무라 보상 기능을 갖는 디스플레이 구동 장치.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 제1 추정 차이값은 제1 엑스트라폴레이션을 통하여 생성된 값이고,
    상기 제2 추정 차이값은 제2 엑스트라폴레이션을 통하여 생성된 값이며,
    상기 제1 엑스트라폴레이션은,
    상기 선택 계조들 중 가장 높은 제1 선택 계조의 제1 차이값을 제1 목표값으로 정하고, 나머지 선택 계조들의 상기 차이값들로써 멀티-레이어 퍼셉트론 방식으로 상기 제1 선택 계조의 제1 훈련값을 구하며,
    상기 제1 목표값에 만족하도록 근사하는 상기 제1 훈련값을 생성하는 상기 멀티-레이어 퍼셉트론 방식의 레이어별 노드들을 위한 제1 가중치들을 저장하고, 그리고,
    상기 제1 가중치들을 적용한 상기 멀티-레이어 퍼셉트론 방식으로 상기 제1 추정 계조에 대한 상기 제1 추정 차이값을 생성하도록 구성되며,
    상기 제2 엑스트라폴레이션은,
    상기 선택 계조들 중 가장 낮은 제2 선택 계조의 제2 차이값을 제2 목표값으로 정하고, 나머지 선택 계조들의 상기 차이값들로써 멀티-레이어 퍼셉트론 방식으로 상기 제2 선택 계조의 제2 훈련값을 구하며,
    상기 제2 목표값에 만족하도록 근사하는 상기 제2 훈련값을 생성하는 상기 멀티-레이어 퍼셉트론 방식의 레이어별 노드들을 위한 제2 가중치들을 저장하고, 그리고,
    상기 제2 가중치들을 적용한 상기 멀티-레이어 퍼셉트론 방식으로 상기 제2 추정 계조에 대한 상기 제2 추정 차이값을 생성하도록 구성되는 무라 보상 기능을 갖는 디스플레이 구동 장치.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 제1 목표값에 만족하도록 근사하는 상기 제1 훈련값은 상기 제1 목표값을 기준으로 상기 제1 훈련값이 미리 설정된 제1 오차 범위 이내의 차이를 갖는 것이며,
    상기 제2 목표값에 만족하도록 근사하는 상기 제2 훈련값은 상기 제2 목표값을 기준으로 상기 제2 훈련값이 미리 설정된 제2 오차 범위 이내의 차이를 갖는 것인 무라 보상 기능을 갖는 디스플레이 구동 장치.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 보상 데이터는 상기 선택 계조들의 상기 차이값들, 상기 제1 추정 차이값 및 상기 제2 추정 차이값이 모두 미리 설정된 오차 범위 이내의 차이를 갖는 상기 무라 보정식의 계수값들을 포함하는 무라 보상 기능을 갖는 디스플레이 구동 장치.
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 제1 추정 계조는 계조 범위 중 최대 계조이며, 상기 제2 추정 계조는 상기 계조 범위 중 최소 계조인 무라 보상 기능을 갖는 디스플레이 구동 장치.
  7. 선택 계조들의 알고 있는 차이값들을 이용하여 멀티-레이어 퍼셉트론 방식으로 진행되는 제1 엑스트라폴레이션을 통하여 상기 선택 계조들보다 높은 제1 추정 계조에 대한 제1 추정 차이값을 구하는 제1 단계;
    상기 선택 계조들의 상기 차이값들을 이용하여 상기 멀티-레이어 퍼셉트론 방식으로 진행되는 제2 엑스트라폴레이션을 통하여 상기 선택 계조들보다 낮은 제2 추정 계조에 대한 제2 추정 차이값을 구하는 제2 단계; 및
    상기 선택 계조들의 차이값들, 상기 제1 추정 차이값 및 상기 제2 추정 차이값을 만족하는 커브를 갖도록 무라 보정식을 피팅한 계수값들을 무라 데이터로 생성하는 제3 단계;를 포함함을 특징으로 하는 디스플레이 구동 장치의 무라 보상 방법.
  8. 제7 항에 있어서,
    상기 제1 엑스트라폴레이션은,
    상기 선택 계조들 중 가장 높은 제1 선택 계조의 제1 차이값을 제1 목표값으로 정하고, 나머지 선택 계조들의 상기 차이값들로써 멀티-레이어 퍼셉트론 방식으로 상기 제1 선택 계조의 제1 훈련값을 구하며,
    상기 제1 목표값에 만족하도록 근사하는 상기 제1 훈련값을 생성하는 상기 멀티-레이어 퍼셉트론 방식의 레이어별 노드들을 위한 제1 가중치들을 저장하고, 그리고,
    상기 제1 가중치들을 적용한 상기 멀티-레이어 퍼셉트론 방식으로 상기 제1 추정 계조에 대한 상기 제1 추정 차이값을 생성하도록 구성되며,
    상기 제2 엑스트라폴레이션은,
    상기 선택 계조들 중 가장 낮은 제2 선택 계조의 제2 차이값을 제2 목표값으로 정하고, 나머지 선택 계조들의 상기 차이값들로써 멀티-레이어 퍼셉트론 방식으로 상기 제2 선택 계조의 제2 훈련값을 구하며,
    상기 제2 목표값에 만족하도록 근사하는 상기 제2 훈련값을 생성하는 상기 멀티-레이어 퍼셉트론 방식의 레이어별 노드들을 위한 제2 가중치들을 저장하고, 그리고,
    상기 제2 가중치들을 적용한 상기 멀티-레이어 퍼셉트론 방식으로 상기 제2 추정 계조에 대한 상기 제2 추정 차이값을 생성하도록 구성되는 무라 보상 기능을 갖는 디스플레이 구동 장치.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 제1 목표값에 만족하도록 근사하는 상기 제1 훈련값은 상기 제1 목표값을 기준으로 상기 제1 훈련값이 미리 설정된 제1 오차 범위 이내의 차이를 갖는 것이며,
    상기 제2 목표값에 만족하도록 근사하는 상기 제2 훈련값은 상기 제2 목표값을 기준으로 상기 제2 훈련값이 미리 설정된 제2 오차 범위 이내의 차이를 갖는 것인 무라 보상 기능을 갖는 디스플레이 구동 장치.
  10. 제7 항에 있어서,
    상기 보상 데이터는 상기 선택 계조들의 상기 차이값들, 상기 제1 추정 차이값 및 상기 제2 추정 차이값이 모두 미리 설정된 오차 범위 이내의 차이를 갖는 상기 무라 보정식의 계수값들을 포함함을 특징으로 하는 무라 보상 기능을 갖는 디스플레이 구동 장치.
  11. 제7 항에 있어서,
    상기 제1 추정 계조는 계조 범위 중 최대 계조이며, 상기 제2 추정 계조는 상기 계조 범위 중 최소 계조인 무라 보상 기능을 갖는 디스플레이 구동 장치.
KR1020210136445A 2021-10-14 2021-10-14 무라 보상 기능을 갖는 디스플레이 구동 장치 및 그의 무라 보상 방법 KR20230053192A (ko)

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