KR20230064137A - 터치 센서에 대한 노이즈를 예측하는 디스플레이 장치 및 컴퓨팅 시스템 - Google Patents

터치 센서에 대한 노이즈를 예측하는 디스플레이 장치 및 컴퓨팅 시스템 Download PDF

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박운기
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임현욱
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Abstract

디스플레이 장치는 디스플레이 패널, 터치 센서, 입력 영상 데이터에 기초하여 디스플레이 패널을 구동하고, 인공 신경망을 이용하여 입력 영상 데이터에 상응하는 예측 노이즈 데이터를 생성하는 디스플레이 드라이버, 및 터치 센서를 구동하여 터치 센서로부터 터치 센싱 신호를 수신하고, 아날로그 신호인 터치 센싱 신호를 디지털 데이터인 터치 센싱 데이터로 변환하며, 예측 노이즈 데이터에 기초하여 터치 센싱 데이터를 보상하는 터치 컨트롤러를 포함한다. 이에 따라, 디스플레이 패널의 구동에 의한 터치 센서에 대한 노이즈가 정확하게 예측 및 제거될 수 있다.

Description

터치 센서에 대한 노이즈를 예측하는 디스플레이 장치 및 컴퓨팅 시스템{Display device predicting noise for touch sensor and computing system}
본 발명은 반도체 집적 회로에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 인공 신경망(Artificial Neural Network)을 이용하여 터치 센서에 대한 노이즈를 예측하는 디스플레이 장치 및 컴퓨팅 시스템에 관한 것이다.
터치 센서는 사용자에 의한 입력 행위 또는 이벤트를 인식하기 위한 장치이다. 통상적으로, 터치 센서는, 손가락, 스타일러스 펜 등과 같은 도전성 물체에 의해 터치될 때, 전기적 신호를 생성하여 터치의 존재 및 위치를 검출할 수 있다. 이러한 터치 센서는 저항막 방식, 커패시턴스 방식, 전자기장 방식, 적외선 방식, 표면탄성파(Surface Acoustic Wave; SAW) 방식, 근접장 이미징(Near Field Imaging; NFI) 방식 등으로 구분될 수 있다. 이러한 다양한 방식의 터치 센서들 중 커패시턴스 방식의 터치 센서는 빠른 응답 속도와 얇은 두께를 가져 널리 사용되고 있다.
이러한 터치 센서는 유기 발광 다이오드 디스플레이 패널, 액정 디스플레이 패널 등과 같은 디스플레이 패널의 일 면에 장착되거나, 디스플레이 패널 내에 형성될 수 있다. 이에 따라, 상기 디스플레이 패널의 전극과 상기 터치 센서의 전극 사이의 커플링에 기인하여, 상기 디스플레이 패널의 구동에 의한 상기 터치 센서에 대한 노이즈가 발생될 수 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 일 목적은 인공 신경망을 이용하여 터치 센서에 대한 노이즈를 예측 및 보상할 수 있는 디스플레이 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 인공 신경망을 이용하여 터치 센서에 대한 노이즈를 예측 및 보상할 수 있는 컴퓨팅 시스템을 제공하는 것이다.
상기 일 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 실시예들에 따른 디스플레이 장치는 디스플레이 패널, 터치 센서, 입력 영상 데이터에 기초하여 상기 디스플레이 패널을 구동하고, 인공 신경망을 이용하여 상기 입력 영상 데이터에 상응하는 예측 노이즈 데이터를 생성하는 디스플레이 드라이버, 및 상기 터치 센서를 구동하여 상기 터치 센서로부터 터치 센싱 신호를 수신하고, 아날로그 신호인 상기 터치 센싱 신호를 디지털 데이터인 터치 센싱 데이터로 변환하며, 상기 예측 노이즈 데이터에 기초하여 상기 터치 센싱 데이터를 보상하는 터치 컨트롤러를 포함한다.
상기 다른 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 실시예들에 따른 컴퓨팅 시스템은 입력 영상 데이터에 기초하여 영상을 표시하고, 터치 센싱 데이터를 생성하는 디스플레이 장치, 및 상기 디스플레이 장치에 상기 입력 영상 데이터를 제공하고, 상기 디스플레이 장치로부터 터치 센싱 데이터를 수신하는 호스트 프로세서를 포함한다. 상기 호스트 프로세서는, 인공 신경망을 이용하여 상기 입력 영상 데이터에 상응하는 예측 노이즈 데이터를 생성하고, 상기 예측 노이즈 데이터에 기초하여 상기 터치 센싱 데이터를 보상한다.
상기와 같은 본 발명의 실시예들에 따른 디스플레이 장치 및 컴퓨팅 시스템은 신경망(Artificial Neural Network)을 이용하여 입력 영상 데이터에 상응하는 예측 노이즈 데이터를 생성하고, 상기 예측 노이즈 데이터에 기초하여 터치 센싱 데이터를 보상할 수 있다. 이에 따라, 디스플레이 패널의 구동에 의한 터치 센서에 대한 노이즈가 정확하게 예측 및 제거될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예들에 따른 디스플레이 장치를 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예들에 따른 디스플레이 패널의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예들에 따른 화소의 일 예를 나타내는 회로도이다.
도 4는 본 발명의 실시예들에 따른 터치 센서의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예들에 따른 터치 센서의 다른 예를 나타내는 도면이다.
도 6는 본 발명의 실시예들에 따른 인공 신경망에 포함된 칼럼 레이어의 칼럼 방향 연산의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예들에 따른 인공 신경망에 포함된 로우 레이어의 로우 방향 연산의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예들에 따른 인공 신경망에 포함된 칼럼 레이어 및 로우 레이어를 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시예들에 따른 디스플레이 장치에 저장된 파라미터 세트의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 10은 본 발명의 실시예들에 따른 디스플레이 드라이버를 나타내는 블록도이다.
도 11은 도 10의 디스플레이 드라이버에 포함된 전처리기의 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 도 10의 디스플레이 드라이버에 포함된 전처리기의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 13은 도 10의 디스플레이 드라이버에 포함된 인공 신경망의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 14는 본 발명의 실시예들에 따른 터치 컨트롤러를 나타내는 블록도이다.
도 15는 디스플레이 패널이 영상을 표시하도록 구동되는 동안 할 때 터치 센싱 데이터의 노이즈 레벨의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 16은 본 발명의 다른 실시예들에 따른 디스플레이 드라이버를 나타내는 블록도이다.
도 17은 본 발명의 실시예들에 따른 인공 신경망이 학습되는 일 예를 나타내는 도면이다.
도 18은 본 발명의 실시예들에 따른 컴퓨팅 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 19는 본 발명의 실시예들에 따른 컴퓨팅 시스템이 액티브 펜을 인식하는 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 20은 본 발명의 다른 실시예들에 따른 컴퓨팅 시스템을 나타내는 블록도이다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 실시예들에 따른 디스플레이 장치를 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 디스플레이 장치(100)는 디스플레이 패널(110), 터치 센서(130), 디스플레이 드라이버(130) 및 터치 컨트롤러(170)를 포함할 수 있다.
디스플레이 패널(110)은 복수의 화소들을 포함하고, 영상을 표시할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이 패널(110)은 디스플레이 드라이버(130)로부터 디스플레이 구동 신호(DDS)를 수신하고, 디스플레이 구동 신호(DDS)에 응답하여 영상을 표시할 수 있다.
터치 센서(120)는 복수의 구동 라인들 및 복수의 센싱 라인들을 포함하고, 터치의 존재, 근접 및/또는 위치를 검출할 수 있다. 일 실시예에서, 터치 센서(120)는 커패시턴스 방식의 터치 센서일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
실시예들에 따라, 터치 센서(120)는 디스플레이 패널(110) 상에 부착되는 애드-온 방식(Add-On Type)의 터치 센서이거나, 디스플레이 패널(110) 내에 형성되는 내장형 방식(Embedded Type)의 터치 센서일 수 있다. 예를 들어, 터치 센서(120)는 온-셀 타입(On-Cell Type)의 내장형 터치 센서이거나, 인-셀 타입(In-Cell Type)의 내장형 터치 센서일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 터치 센서(120)가 디스플레이 패널(110) 상에 또는 내에 형성되므로, 디스플레이 패널(110) 및 터치 센서(120)는 단일한 패널로 구현될 수 있고, 이러한 단일한 패널은 터치 스크린 패널(Touch Screen Panel; TSP)로 불릴 수 있다.
디스플레이 드라이버(130)는 호스트 프로세서(예를 들어, 어플리케이션 프로세서(Application Processor; AP), 그래픽 처리 유닛(Graphics Processing Unit; GPU), 또는 그래픽 카드)로부터 입력 영상 데이터(IDAT)를 수신하고, 입력 영상 데이터(IDAT)에 기초하여 디스플레이 패널(110)을 구동할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이 드라이버(130)는 입력 영상 데이터(IDAT)에 상응하는 디스플레이 구동 신호(DDS)를 생성하고, 영상을 표시하도록 디스플레이 패널(110)에 디스플레이 구동 신호(DDS)를 제공할 수 있다.
디스플레이 드라이버(130)는 인공 신경망(Artificial Neural Network)(150)을 포함하고, 인공 신경망(150)을 이용하여 디스플레이 패널(110)의 구동에 의한 터치 센서(120)에 대한 노이즈를 예측할 수 있다. 상기 노이즈를 예측하도록, 디스플레이 드라이버(130)는 인공 신경망(150)을 이용하여 입력 영상 데이터(IDAT)에 상응하는 예측 노이즈 데이터(PND)를 생성할 수 있다. 일 실시예에서, 디스플레이 드라이버(130)는 입력 영상 데이터(IDAT)를 전류 맵(CM)으로 변환하고, 인공 신경망(150)을 이용하여 전류 맵(CM)에 상응하는 예측 노이즈 데이터(PND)를 생성할 수 있다. 예측 노이즈 데이터(PND)는 디스플레이 패널(110)의 구동에 의한 터치 센서(120)에 대한 상기 노이즈에 상응할 수 있다. 일 실시예에서, 디스플레이 드라이버(130)는 인공 신경망(150)에 대한 파라미터 세트(PS)를 저장하고, 파라미터 세트(PS)가 적용된 인공 신경망(150)에 전류 맵(CM)을 인가하여 예측 노이즈 데이터(PND)를 생성할 수 있다.
터치 컨트롤러(170)는 터치 센서(120)를 구동하여 터치 센서(120)로부터 터치 센싱 신호(RXS)를 수신할 수 있다. 예를 들어, 터치 컨트롤러(170)는 터치 센서(120)의 상기 복수의 구동 라인들에 터치 구동 신호(TXS)를 제공할 수 있다. 상기 복수의 구동 라인들에 터치 구동 신호(TXS)가 인가되면, 터치 센서(120)의 상기 복수의 센싱 라인들에, 상기 복수의 구동 라인들과 상기 복수의 센싱 라인들 사이의 커패시티브 커플링에 의해, 터치 센싱 신호(RXS)가 유도될 수 있다. 터치 컨트롤러(170)는 상기 복수의 센싱 라인들을 통하여 터치 센싱 신호(RXS)를 수신할 수 있다.
터치 컨트롤러(170)는 아날로그 신호인 터치 센싱 신호(RXS)를 디지털 데이터인 터치 센싱 데이터(TSD)로 변환할 수 있다. 한편, 터치 센서(120)가 디스플레이 패널(110) 상에 또는 내에 형성되므로, 디스플레이 패널(110)이 영상을 표시하도록 구동되면, 디스플레이 패널(110)의 전극과 터치 센서(120)의 전극 사이의 커플링에 기인하여, 터치 센서(120)의 터치 센싱 신호(RXS)는 디스플레이 패널(110)의 구동에 의한 노이즈 성분을 가질 수 있고, 터치 센싱 신호(RXS)로부터 변환된 터치 센싱 데이터(TSD) 또한 상기 노이즈 성분을 가질 수 있다. 그러나, 본 발명의 실시예들에 따른 디스플레이 장치(100)에서는, 터치 컨트롤러(170)가 디스플레이 드라이버(130)로부터 인공 신경망(150)을 이용하여 생성된 예측 노이즈 데이터(PND)를 수신하고, 예측 노이즈 데이터(PND)에 기초하여 터치 센싱 데이터(TSD)를 보상할 수 있다. 일 실시예에서, 터치 컨트롤러(170)는 예측 터치 센싱 데이터(TSD)로부터 예측 노이즈 데이터(PND)를 감산하여 보상된 터치 센싱 데이터(TSD)를 생성할 수 있다. 보상된 터치 센싱 데이터(CTSD)는 상기 노이즈 성분을 가지지 않거나, 작은 노이즈 성분만을 가질 수 있다.
터치 컨트롤러(170)는 보상된 터치 센싱 데이터(CTSD)에 기초하여 터치 위치를 나타내는 터치 좌표 데이터(TCD)를 생성할 수 있다. 예를 들어, 도전성 물체가 터치 센서(120)를 터치하거나, 터치 센서(120)에 근접한 경우, 상기 복수의 구동 라인들과 상기 복수의 센싱 라인들 사이의 상호 커패시턴스가 변경될 수 있고, 상기 상호 커패시턴스의 변경에 의해 터치 센싱 신호(RXS) 및 이로부터 생성된 보상된 터치 센싱 데이터(CTSD)가 변경될 수 있다. 터치 컨트롤러(170)는 이러한 보상된 터치 센싱 데이터(CTSD)의 변경에 기초하여 상기 도전성 물체의 터치 및/또는 근접을 검출할 수 있다. 한편, 보상된 터치 센싱 데이터(CTSD)가 상기 노이즈 성분을 가지지 않거나, 작은 노이즈 성분만을 가지므로, 터치 컨트롤러(170)는 상기 도전성 물체의 터치 및/또는 근접을 보다 정확하게 검출할 수 있다. 일 실시예에서, 터치 컨트롤러(170)는, 상기 도전성 물체의 터치의 위치를 나타내는 터치 좌표 데이터(TCD)뿐만 아니라, 보상된 터치 센싱 데이터(CTSD)에 기초하여 상기 도전성 물체의 근접을 나타내는 근접 센싱 데이터(PSD)를 더욱 생성할 수 있다.
종래의 디스플레이 장치에서는, 디스플레이 패널의 구동에 의한 터치 센서에 대한 노이즈를 감소시키도록, 상기 디스플레이 패널에 디스플레이 구동 신호가 제공되는 않는 구간, 즉 수직 블랭크 구간에서 상기 터치 센서를 구동하였다. 이 경우, 터치 리포팅 레이트가 감소될 뿐만 아니라, 상기 디스플레이 패널에서 흐르는 전류에 의해 상기 노이즈가 여전히 발생될 수 있다. 또한, 다른 종래의 디스플레이 장치에서는, 비활성화 상태의 터치 구동 전극을 이용하여 디스플레이 패널의 전극(예를 들어, 저전원 전압(ELVSS)의 전극)의 노이즈 전압이 센싱되고, 터치 센싱 신호에서 상기 노이즈 전압을 제거하였다. 이 경우, 상기 노이즈 전압이 센싱되는 위치의 노이즈만이 제거되고, 터치 센서의 전체 영역의 노이즈 성분이 정확하게 제거되지 않았다. 그러나, 본 발명의 실시예들에 따른 디스플레이 장치(100)는 인공 신경망(150)을 이용하여 디스플레이 패널(110)의 구동에 의한 터치 센서(120)에 대한 노이즈를 예측할 수 있다. 이에 따라, 본 발명의 실시예들에 따른 디스플레이 장치(100)에서는, 디스플레이 패널(110)의 구동에 의한 터치 센서(120)에 대한 상기 노이즈가 정확하게 예측 및 제거될 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예들에 따른 디스플레이 패널의 일 예를 나타내는 도면이고, 도 3은 본 발명의 실시예들에 따른 화소의 일 예를 나타내는 회로도이다.
도 2를 참조하면, 디스플레이 패널(110)은 복수의 데이터 라인들(DL), 복수의 스캔 라인들(SL), 및 이들에 연결된 복수의 화소들(PX)을 포함할 수 있다. 복수의 화소들(PX)은 복수의 데이터 라인들(DL)을 통하여 데이터 전압(DV)을 수신하고, 복수의 스캔 라인들(SL)을 통하여 스캔 신호들(SS)을 수신하며, 데이터 전압들(DV) 및 스캔 신호들(SS)에 기초하여 영상을 표시할 수 있다. 일 실시예에서, 디스플레이 패널(110)은 도 1의 디스플레이 드라이버(130)로부터 디스플레이 구동 신호(DDS)로서 데이터 전압들(DV) 및 스캔 신호들(SS)을 수신할 수 있다. 다른 실시예에서, 디스플레이 패널(110)은 도 1의 디스플레이 드라이버(130)로부터 디스플레이 구동 신호(DDS)로서 데이터 전압들(DV)을 수신하고, 스캔 신호들(SS)을 생성하는 스캔 드라이버가 디스플레이 패널(110) 상에 형성될 수 있다.
일 실시예에서, 각 화소(PX)는 발광 소자(예를 들어, 자발광(Self-luminous) 소자)를 포함하고, 디스플레이 패널(110)은 발광 디스플레이 패널일 수 있다. 예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, 각 화소(PX)는 스캔 신호(SS)에 응답하여 데이터 라인(DL)의 데이터 전압(DV)을 전송하는 스캔 트랜지스터(T2), 스캔 트랜지스터(T2)에 의해 전송된 데이터 전압(DV)을 저장하는 저장 커패시터(CST), 저장 커패시터(CST)에 저장된 데이터 전압(DV)에 기초하여 구동 전류를 생성하는 구동 트랜지스터(T1), 및 고전원 전압(ELVDD)의 라인으로부터 저전원 전압(ELVSS)의 라인으로 흐르는 상기 구동 전류에 기초하여 발광하는 발광 소자(EL)를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 발광 소자(EL)는 유기 발광 다이오드(Organic Light Emitting Diode; OLED)일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 다른 실시예에서, 발광 소자(EL)는 임의의 적합한 발광 소자일 수 있다. 예를 들어, 발광 소자(EL)는 나노 발광 다이오드(Nano light Emitting Diode; NED), 퀀텀 닷(Quantum Dot; QD) 발광 다이오드, 마이크로 발광 다이오드, 무기 발광 다이오드, 또는 다른 임의의 적합한 발광 소자일 수 있다. 한편, 도 3에는 각 화소(PX)가 두 개의 트랜지스터들(T1, T2) 및 하나의 커패시터(CST)를 가지는 2T1C 구조를 가지는 예가 도시되어 있으나, 본 발명의 실시예들에 다른 화소(PX)의 구조는 상기 2T1C 구조에 한정되지 않는다.
다른 실시예에서, 디스플레이 패널(110)은 상기 발광 디스플레이 패널에 한정되지 않고, 임의의 디스플레이 패널, 예를 들어, LCD(Liquid Crystal Display) 패널, FED(Field Emission Display) 패널 등일 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예들에 따른 터치 센서의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 4를 참조하면, 터치 센서(120a)는 복수의 구동 라인들(TXL) 및 복수의 센싱 라인들(RXL)을 포함할 수 있다. 복수의 구동 라인들(TXL)는 터치 구동 신호(TXS)를 수신할 수 있다. 일 실시예에서, 복수의 구동 라인들(TXL)는 터치 구동 신호(TXS)를 순차적으로 수신할 수 있다. 복수의 구동 라인들(TXL)이 터치 구동 신호(TXS)를 수신하면, 복수의 구동 라인들(TXL)과 복수의 센싱 라인들(RXL) 사이의 커패시티브 커플링에 의해, 복수의 센싱 라인들(RXL)에 터치 센싱 신호(RXS)가 유도될 수 있다. 복수의 센싱 라인들(RXL)은 터치 컨트롤러에 터치 센싱 신호(RXS)를 제공할 수 있다.
복수의 구동 라인들(TXL) 및 복수의 센싱 라인들(RXL)에 의해 터치 센서(120a)의 복수의 센싱 유닛들(SU)이 정의될 수 있다. 예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이, 복수의 구동 라인들(TXL)과 복수의 센싱 라인들(RXL)의 교차점들에서 복수의 센싱 유닛들(SU)이 정의될 수 있다. 복수의 구동 라인들(TXL)과 복수의 센싱 라인들(RXL) 사이의 상호 커패시턴스의 변경, 즉 복수의 센싱 유닛들(SU)에서의 상기 상호 커패시턴스의 변경이 검출됨으로써, 도전성 물체의 터치 및/또는 근접이 검출될 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예들에 따른 터치 센서의 다른 예를 나타내는 도면이다.
도 5를 참조하면, 터치 센서(120b)는 복수의 구동 라인들(TXL) 및 복수의 센싱 라인들(RXL)을 포함할 수 있다. 도 5의 터치 센서(120b)는, 각 구동 라인(TXL)의 전극들 및 각 센싱 라인(RXL)의 전극들이 다이아몬드 형태를 가지고, 복수의 구동 라인들(TXL) 및 복수의 센싱 라인들(RXL)이 동일한 층에 배치되는 것을 제외하고, 도 4의 터치 센서(120a)와 유사한 구성 및 유사한 동작을 수행할 수 있다.
복수의 구동 라인들(TXL) 및 복수의 센싱 라인들(RXL)에 의해 터치 센서(120b)의 복수의 센싱 유닛들(SU)이 정의될 수 있다. 예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이, 각 구동 라인(TXL)과 각 센싱 라인(RXL)의 인접한 전극들에 의해 각 센싱 유닛(SU)이 정의될 수 있다. 각 구동 라인(TXL)과 각 센싱 라인(RXL)의 인접한 전극들 사이의 상호 커패시턴스의 변경, 즉 각 센싱 유닛(SU)의 상기 상호 커패시턴스의 변경이 검출됨으로써, 도전성 물체의 터치 및/또는 근접이 검출될 수 있다.
도 6는 본 발명의 실시예들에 따른 인공 신경망에 포함된 칼럼 레이어의 칼럼 방향 연산의 일 예를 설명하기 위한 도면이고, 도 7은 본 발명의 실시예들에 따른 인공 신경망에 포함된 로우 레이어의 로우 방향 연산의 일 예를 설명하기 위한 도면이고, 도 8은 본 발명의 실시예들에 따른 인공 신경망에 포함된 칼럼 레이어 및 로우 레이어를 나타내는 도면이다.
도 1, 도 6, 도 7 및 도 8을 참조하면, 디스플레이 장치(100)의 인공 신경망(150)은 적어도 하나의 칼럼 레이어(CL) 및 적어도 하나의 로우 레이어(RL)를 포함할 수 있다.
칼럼 레이어(CL)는, 파라미터 세트(PS)로서, 칼럼 가중치들(CW11, CW12, …, CW1N, …, CWN1, CWN2, …, CWNN)(또는 칼럼 가중치 파라미터들)을 수신하고, 칼럼 가중치들(CW11 내지 CWNN)에 기초하여 입력 특징 맵(IFM)에 대한 칼럼 방향 연산을 수행하여 출력 특징 맵(OFM)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 입력 특징 맵(IFM)이 N개의 로우들(N은 1 이상의 정수) 및 M개의 칼럼들(M은 1 이상의 정수)을 가지는 경우, 칼럼 레이어(CL)는 N^2개의 칼럼 가중치들(CW11 내지 CWNN)을 수신할 수 있다. 즉, 칼럼 가중치들(CW11 내지 CWNN)의 개수는 상기 로우들의 개수의 제곱, 즉 각 칼럼의 길이의 제곱에 상응할 수 있다. 또한, 칼럼 레이어(CL)는 입력 특징 맵(IFM)의 각 칼럼에 대하여 칼럼 가중치들(CW11 내지 CWNN)을 이용한 칼럼 방향 가중 합 연산들을 수행하여 출력 특징 맵(OFM)의 상응하는 칼럼을 생성하고, 이에 따라 N개의 로우들 및 M개의 칼럼들을 가지는 출력 특징맵(OFM)을 생성할 수 있다.
예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이, 칼럼 레이어(CL)는 입력 특징 맵(IFM)의 제1 칼럼의 엘리먼트들(IE11, IE21, …, IEN1)과 제1 칼럼 가중치들(CW11, CW12, …, CW1N)의 곱들과 제1 칼럼 바이어스(CBIAS1)을 합산하여, 즉 수학식 "OE11 = IE11*CW11 + IE21*CW12 + … + IEN1*CW1N + CBIAS1"을 이용하여 출력 특징맵(OFM)의 제1 로우 및 제1 칼럼의 엘리먼트(OE11)를 생성할 수 있고, 입력 특징 맵(IFM)의 제1 칼럼의 엘리먼트들(IE11, IE21, …, IEN1)과 제N 칼럼 가중치들(CWN1, CWN2, …, CWNN)의 곱들과 제1 칼럼 바이어스(CBIAS1)을 합산하여, 즉 수학식 "OEN1 = IE11*CWN1 + IE21*CWN2 + … + IEN1*CWNN + CBIAS1"을 이용하여 출력 특징맵(OFM)의 제N 로우 및 제1 칼럼의 엘리먼트(OEN1)를 생성할 수 있다. 이와 유사하게, 칼럼 레이어(CL)는 입력 특징 맵(IFM)의 제M 칼럼의 엘리먼트들(IE1M, IE2M, …, IENM)과 제1 칼럼 가중치들(CW11, CW12, …, CW1N)의 곱들과 제M 칼럼 바이어스(CBIASM)을 합산하여, 즉 수학식 "OE1M = IE1M*CW11 + IE2M*CW12 + … + IENM*CW1N + CBIASM"을 이용하여 출력 특징맵(OFM)의 제1 로우 및 제M 칼럼의 엘리먼트(OE1M)를 생성할 수 있고, 입력 특징 맵(IFM)의 제M 칼럼의 엘리먼트들(IE1M, IE2M, …, IENM)과 제N 칼럼 가중치들(CWN1, CWN2, …, CWNN)의 곱들과 제M 칼럼 바이어스(CBIASM)을 합산하여, 즉 수학식 "OENM = IE1M*CWN1 + IE2M*CWN2 + … + IENM*CWNN + CBIASM"을 이용하여 출력 특징맵(OFM)의 제N 로우 및 제M 칼럼의 엘리먼트(OENM)를 생성할 수 있다.
로우 레이어(RL)는, 파라미터 세트(PS)로서, 로우 가중치들(RW11, RW12, …, RW1M, …, RWM1, RWM2, …, RWMM)(또는 로우 가중치 파라미터들)을 수신하고, 로우 가중치들(RW11 내지 RWMM)에 기초하여 입력 특징 맵(IFM)에 대한 로우 방향 연산을 수행하여 출력 특징 맵(OFM)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 입력 특징 맵(IFM)이 N개의 로우들 및 M개의 칼럼들을 가지는 경우, 로우 레이어(RL)는 M^2개의 로우 가중치들(RW11 내지 RWMM)을 수신할 수 있다. 즉, 로우 가중치들(RW11 내지 RWMM)의 개수는 상기 칼럼들의 개수의 제곱, 즉 각 로우의 길이의 제곱에 상응할 수 있다. 또한, 로우 레이어(RL)는 입력 특징 맵(IFM)의 각 로우에 대하여 로우 가중치들(RW11 내지 RWMM)을 이용한 로우 방향 가중 합 연산들을 수행하여 출력 특징 맵(OFM)의 상응하는 로우를 생성하고, 이에 따라 N개의 로우들 및 M개의 칼럼들을 가지는 출력 특징맵(OFM)을 생성할 수 있다.
예를 들어, 도 7에 도시된 바와 같이, 로우 레이어(RL)는 입력 특징 맵(IFM)의 제1 로우의 엘리먼트들(IE11, IE12, …, IE1M)과 제1 로우 가중치들(RW11, RW12, …, RW1M)의 곱들과 제1 로우 바이어스(RBIAS1)을 합산하여, 즉 수학식 "OE11 = IE11*RW11 + IE12*RW12 + … + IE1M*RW1M + RBIAS1"을 이용하여 출력 특징맵(OFM)의 제1 로우 및 제1 칼럼의 엘리먼트(OE11)를 생성할 수 있고, 입력 특징 맵(IFM)의 제1 로우의 엘리먼트들(IE11, IE12, …, IE1M)과 제M 로우 가중치들(RWM1, RWM2, …, RWMM)의 곱들과 제1 로우 바이어스(RBIAS1)을 합산하여, 즉 수학식 "OE1M = IE11*RWM1 + IE12*RWM2 + … + IE1M*RWMM + RBIAS1"을 이용하여 출력 특징맵(OFM)의 제1 로우 및 제M 칼럼의 엘리먼트(OE1M)를 생성할 수 있다. 이와 유사하게, 로우 레이어(RL)는 입력 특징 맵(IFM)의 제N 로우의 엘리먼트들(IEN1, IEN2, …, IENM)과 제1 로우 가중치들(RW11, RW12, …, RW1M)의 곱들과 제N 로우 바이어스(RBIASN)을 합산하여, 즉 수학식 "OEN1 = IEN1*RW11 + IEN2*RW12 + … + IENM*RW1M + RBIASN"을 이용하여 출력 특징맵(OFM)의 제N 로우 및 제1 칼럼의 엘리먼트(OEN1)를 생성할 수 있고, 입력 특징 맵(IFM)의 제N 로우의 엘리먼트들(IEN1, IEN2, …, IENM)과 제M 로우 가중치들(RWM1, RWM2, …, RWMM)의 곱들과 제N 로우 바이어스(RBIASN)을 합산하여, 즉 수학식 "OENM = IEN1*RWM1 + IEN2*RWM2 + … + IENM*RWMM + RBIASN"을 이용하여 출력 특징맵(OFM)의 제N 로우 및 제M 칼럼의 엘리먼트(OENM)를 생성할 수 있다.
도 8에 도시된 바와 같이, 종래의 인공 신경망은 출력 특징 맵(OFM)의 각 엘리먼트를 생성하도록 입력 특징 맵(IFM)의 모든 엘리먼트들과 가중치 파라미터들에 대한 연산들을 수행하는 완전 연결 레이어(Fully-connected Layer)를 포함할 수 있다. 이러한 완전 연결 레이어는 다수의 가중치 파라미터들 및 다수의 연산들을 가진다. 예를 들어, 상기 완전 연결 레이어의 가중치 파라미터들의 개수(PARA_NUM)는 칼럼 길이(COL_LEN)와 로우 길이(ROW_LEN)의 곱의 제곱에 상응하고, 상기 완전 연결 레이어의 연산들의 횟수(OP_NUM) 또한 칼럼 길이(COL_LEN)와 로우 길이(ROW_LEN)의 곱의 제곱에 상응할 수 있다. 그러나, 본 발명의 실시예들에 따른 디스플레이 장치(100)의 인공 신경망(150)은, 상기 완전 연결 레이어를 대신하여, 칼럼 레이어(CL) 및 로우 레이어(RL)를 포함할 수 있고, 이에 따라 가중치들(CW11 내지 CWNN, 및 RW11 내지 RWMM)의 개수, 즉 가중치 파라미터들의 개수(PARA_NUM)가 감소되고, 연산들의 횟수(OP_NUM)가 감소될 수 있다. 예를 들어, 칼럼 레이어(CL)의 가중치 파라미터들의 개수(PARA_NUM)가 로우 길이(ROW_LEN)의 제곱에 상응하고, 로우 레이어(RL)의 가중치 파라미터들의 개수(PARA_NUM)가 칼럼 길이(COL_LEN)의 제곱에 상응하므로, 칼럼 레이어(CL) 및 로우 레이어(RL)의 가중치 파라미터들의 개수(PARA_NUM)는 칼럼 길이(COL_LEN)의 제곱과 로우 길이(ROW_LEN)의 제곱의 합에 상응하고, 상기 완전 연결 레이어의 가중치 파라미터들의 개수(PARA_NUM)보다 감소될 수 있다. 이에 따라, 디스플레이 장치(100)에서 파라미터 세트(PS)를 저장하는 메모리의 사이즈가 감소될 수 있다. 또한, 칼럼 레이어(CL)의 연산들의 횟수(OP_NUM)가 칼럼 길이(COL_LEN)의 제곱과 로우 길이(ROW_LEN)의 곱에 상응하고, 로우 레이어(RL)의 연산들의 횟수(OP_NUM)가 로우 길이(ROW_LEN)의 제곱과 칼럼 길이(COL_LEN)의 곱에 상응하므로, 칼럼 레이어(CL) 및 로우 레이어(RL)의 연산들의 횟수(OP_NUM)는 칼럼 길이(COL_LEN)의 제곱과 로우 길이(ROW_LEN)의 곱과, 로우 길이(ROW_LEN)의 제곱과 칼럼 길이(COL_LEN)의 곱의 합에 상응하고, 상기 완전 연결 레이어의 연산들의 횟수(OP_NUM)보다 감소될 수 있다. 이에 따라, 디스플레이 장치(100)의 인공 신경망(150)의 연산량이 감소될 수 있다.
가중치 파라미터들의 개수(PARA_NUM) 및 연산들의 횟수(OP_NUM)를 감소시키도록, 다른 종래의 인공 신경망은 출력 특징 맵(OFM)의 각 엘리먼트를 생성하도록 입력 특징 맵(IFM)의 인접 영역의 엘리먼트들에 대한 연산들을 수행하는 국부 연결 레이어(Locally-connected Layer) 또는 콘볼루셔널 레이어(Convolutional Layer)를 포함할 수 있다. 이러한 국부 연결 레이어 또는 콘볼루셔널 레이어에서는, 출력 특징 맵(OFM)의 각 엘리먼트를 생성하는 데에 상기 엘리먼트에 인접한 입력 특징 맵(IFM)의 엘리먼트들만이 고려되므로, 디스플레이 패널(100)의 구동에 의한 터치 센서(120)에 대한 노이즈가 정확하게 예측되지 못할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이 패널(100)의 임의의 전극과 터치 센서(120)의 각 구동 라인(TXL) 사이의 커플링에 의해, 디스플레이 패널(100)의 임의의 위치에서의 전압 또는 전류에 의해 구동 라인(TXL)의 연장 방향(예를 들어, 칼럼 방향)을 따라 터치 센서(120)에서 노이즈가 발생될 수 있다. 또한, 디스플레이 패널(100)의 임의의 전극과 터치 센서(120)의 각 센싱 라인(RXL) 사이의 커플링에 의해, 디스플레이 패널(100)의 임의의 위치에서의 전압 또는 전류에 의해 센싱 라인(RXL)의 연장 방향(예를 들어, 로우 방향)을 따라 터치 센서(120)에서 노이즈가 발생될 수 있다. 상기 국부 연결 레이어 또는 상기 콘볼루셔널 레이어에서는, 이러한 칼럼 방향 또는 로우 방향을 따른 노이즈가 정확하게 예측되지 못할 수 있다. 그러나, 본 발명의 실시예들에 디스플레이 장치(100)의 인공 신경망(150)은 칼럼 방향 연산을 수행하는 칼럼 레이어(CL) 및 로우 방향 연산을 수행하는 로우 레이어(RL)를 포함할 수 있고, 이에 따라 상기 칼럼 방향 또는 상기 로우 방향을 따른 상기 노이즈가 정확하게 예측될 수 있다. 즉, 디스플레이 장치(100)는 디스플레이 패널(110)과 터치 센서(130) 사이의 노이즈를 예측하는 데에 적합한 칼럼 및 로우 레이어들(CL, RL)을 가지는 인공 신경망(150)을 포함할 수 있다.
도 9는 본 발명의 실시예들에 따른 디스플레이 장치에 저장된 파라미터 세트의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 1 및 도 9를 참조하면, 디스플레이 드라이버(130)에 저장된 파라미터 세트(PS)는 복수의 시나리오들(SCENARIO1 내지 SCENARIOK)에 대하여 공통된 베이스 파라미터 세트(BPS), 및 복수의 시나리오들(SCENARIO1 내지 SCENARIOK)에 각각 상응하는 복수의 파인 튜닝 파라미터 세트들(FTPS1, FTPS2, …, FTPSK)을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 복수의 시나리오들(SCENARIO1 내지 SCENARIOK)은 디스플레이 패널(110)의 구동 주파수, 디스플레이 패널(110)의 온도, 디스플레이 패널(110)의 구동 모드, 터치 센서(120)의 구동 모드 및 터치 센서(120)의 캘리브레이션 조건 중 적어도 하나가 서로 다를 수 있다. 예를 들어, 복수의 시나리오들(SCENARIO1 내지 SCENARIOK)은 기본 시나리오 및 하나 이상의 추가 시나리오들을 포함하고, 상기 기본 시나리오는 디스플레이 패널(110)의 구동 주파수가 약 60Hz인 시나리오이고, 상기 추가 시나리오들은 다른 구동 주파수들을 가지는 시나리오들일 수 있다.
디스플레이 드라이버(130)는 디스플레이 구동 정보(DDI) 및 터치 구동 정보(TDI) 중 적어도 하나에 기초하여 복수의 시나리오들(SCENARIO1 내지 SCENARIOK) 중 하나의 시나리오를 선택할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이 드라이버(130)는 디스플레이 패널(110)의 현재 구동 주파수를 나타내는 디스플레이 구동 정보(DDI) 및 터치 센서(120)의 현재 캘리브레이션 조건을 나타내는 터치 구동 정보(TDI)를 수신하고, 상기 현재 구동 주파수 및 상기 현재 캘리브레이션 조건에 따라 복수의 시나리오들(SCENARIO1 내지 SCENARIOK) 중 하나의 시나리오를 선택할 수 있다.
디스플레이 드라이버(130)는 인공 신경망(150)에 베이스 파라미터 세트(BPS) 및 복수의 파인 튜닝 파라미터 세트들(FTPS1, FTPS2, …, FTPSK) 중 상기 선택된 시나리오에 상응하는 하나의 파인 튜닝 파라미터 세트를 적용하고, 베이스 파라미터 세트(BPS) 및 상기 하나의 파인 튜닝 파라미터 세트가 적용된 인공 신경망(150)에 입력 영상 데이터(IDAT)에 상응하는 전류 맵(CM)을 인가하여 상기 선택된 시나리오에 적합한 예측 노이즈 데이터(PND)를 생성할 수 있다.
한편, 디스플레이 드라이버(130)가 복수의 시나리오들(SCENARIO1 내지 SCENARIOK)에 각각 상응하는 파라미터 세트들(PS)을 저장하는 경우, 파라미터 세트들(PS)을 저장하는 메모리의 사이즈가 과도하게 클 수 있다. 그러나, 본 발명의 실시예들에 따른 디스플레이 장치(100)에서는, 디스플레이 드라이버(130)가 모든 시나리오들(SCENARIO1 내지 SCENARIOK)에 대하여 공통된 베이스 파라미터 세트(BPS)를 저장하고, 복수의 시나리오들(SCENARIO1 내지 SCENARIOK)에 각각 상응하는 복수의 파인 튜닝 파라미터 세트들(FTPS1, FTPS2, …, FTPSK)을 저장할 수 있다. 이에 따라, 파라미터들의 개수가 감소되고, 파라미터 세트(PS)를 저장하는 메모리의 사이즈가 감소될 수 있다. 또한, 새로운 시나리오가 추가되더라도, 새로운 시나리오에 상응하는 파인 튜닝 파라미터 세트만이 추가적으로 저장되므로, 메모리 사이즈가 과도하게 증가되지 않을 수 있고, 새로운 시나리오가 용이하게 추가될 수 있다.
도 10은 본 발명의 실시예들에 따른 디스플레이 드라이버를 나타내는 블록도이고, 도 11은 도 10의 디스플레이 드라이버에 포함된 전처리기의 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이고, 도 12는 도 10의 디스플레이 드라이버에 포함된 전처리기의 일 예를 나타내는 블록도이고, 도 13은 도 10의 디스플레이 드라이버에 포함된 인공 신경망의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 10을 참조하면, 디스플레이 드라이버(200)는 데이터 드라이버(210), 전처리기(230), 파라미터 저장부(250) 및 노이즈 추정기(270)를 포함할 수 있다.
데이터 드라이버(210)는 입력 영상 데이터(IDAT)에 기초하여 디스플레이 패널을 구동할 수 있다. 예를 들어, 데이터 드라이버(210)는 입력 영상 데이터(IDAT)에 기초하여 디스플레이 구동 신호(DDS)를 생성하고, 상기 디스플레이 패널에 디스플레이 구동 신호(DDS)를 제공할 수 있다.
전처리기(230)는 입력 영상 데이터(IDAT)를 전류 맵(CM)으로 변환할 수 있다. 일 실시예에서, 상기 디스플레이 패널 해상도, 즉 화소들의 개수는 터치 센서의 해상도, 즉 센싱 유닛들의 개수보다 클 수 있고, 전처리기(230)는 상기 디스플레이 패널의 상기 화소들을 상기 센싱 유닛들의 개수와 동일한 개수의 화소 블록들로 그룹화할 수 있다. 예를 들어, 도 11에 도시된 바와 같이, 전처리기(230)는 디스플레이 패널(110)의 복수의 화소들을 터치 센서(120)의 복수의 센싱 유닛들(SU)에 각각 상응하는 복수의 화소 블록들(PB)로 그룹화할 수 있다. 또한, 전처리기(230)는 입력 영상 데이터(IDAT)에 기초하여 복수의 화소 블록들(PB)의 블록 전류량들(BC)을 나타내는 전류 맵(CM)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 전처리기(230)는 각 계조 레벨에 따른 전류량을 저장하는 계조-전류 룩업 테이블을 포함하고, 상기 전류 룩업 테이블을 이용하여 각각의 화소들에 대한 계조 레벨들을 나타내는 입력 영상 데이터(IDAT)를 각각의 화소들에 대한 전류량들을 나타내는 화소 전류 맵으로 변환하며, 화소 블록(PB) 단위로 각각의 화소들에 대한 전류량들의 합 또는 평균을 계산하여 복수의 화소 블록들(PB)의 블록 전류량들(BC)을 나타내는 전류 맵(CM)을 생성할 수 있다. 이에 따라, 전처리기(230)에 의해 생성된 전류 맵(CM)의 해상도는 터치 컨트롤러에 의해 생성된 터치 센싱 데이터의 해상도와 실질적으로 동일할 수 있다.
일 실시예에서, 전처리기(230)는 상기 디스플레이 패널의 휘도 값(또는 디밍 값)에 적합하게 전류 맵(CM)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 전처리기(230)는 복수의 휘도 값들(DVB1, …, DBVL)에 상응하는 복수의 계조-전류 룩업 테이블들(GCLUT1, …, GCLUTL)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 계조-전류 룩업 테이블(GCLUT1)은 제1 휘도 값(DVB1)으로 구동되는 상기 디스플레이 패널에서의 복수의 계조 레벨들(G1, G2, …, G255)에 상응하는 복수의 전류량들(C1_1, C2_1, …, C255_1)을 저장할 수 있다. 또한, 제L 계조-전류 룩업 테이블(GCLUTL)(여기서, L은 2 이상의 임의의 정수)은 제L 휘도 값(DVBL)으로 구동되는 상기 디스플레이 패널에서의 복수의 계조 레벨들(G1, G2, …, G255)에 상응하는 복수의 전류량들(C1_L, C2_L, …, C255_L)을 저장할 수 있다. 전처리기(230)는 현재 휘도 값(CDBV)을 나타내는 디스플레이 구동 정보(DDI)를 수신하고, 복수의 계조-전류 룩업 테이블들(GCLUT1, …, GCLUTL) 중 현재 휘도 값(CDBV)에 상응하는 하나의 계조-전류 룩업 테이블을 선택하며, 상기 선택된 계조-전류 룩업 테이블을 이용하여 입력 영상 데이터(IDAT)에 상응하는 전류 맵(CM)을 생성할 수 있다. 일 실시예에서, 전류 맵(CM)은 도 11을 참조하여 상술한 바와 같이 복수의 화소 블록들(PB)의 블록 전류량들(BC)을 나타낼 수 있다.
파라미터 저장부(250)는 인공 신경망(290)에 대한 파라미터 세트(PS)를 저장할 수 있다. 일 실시예에서, 도 9에 도시된 바와 같이, 파라미터 저장부(250)에 저장된 파라미터 세트(PS)는 복수의 시나리오들(SCENARIO1 내지 SCENARIOK)에 대하여 공통된 베이스 파라미터 세트(BPS), 및 복수의 시나리오들(SCENARIO1 내지 SCENARIOK)에 각각 상응하는 복수의 파인 튜닝 파라미터 세트들(FTPS1, FTPS2, …, FTPSK)을 포함할 수 있다.
노이즈 추정기(270)는 인공 신경망(290)을 포함하고, 인공 신경망(290)에 파라미터 세트(PS)를 적용하며, 인공 신경망(290)에 전류 맵(CM)을 인가하여 예측 노이즈 데이터(PND)를 생성할 수 있다. 일 실시예에서, 도 13에 도시된 바와 같이, 인공 신경망(290)은 베이스 파라미터 세트(BPS)가 적용되는 베이스 레이어(BL), 및 복수의 파인 튜닝 파라미터 세트들(FTPS1, FTPS2, …, FTPSK) 중 선택된 파인 튜닝 파라미터 세트가 적용되는 파인 튜닝 레이어(FTL)를 포함할 수 있다.
베이스 레이어(BL)는 베이스 파라미터 세트(BPS)의 칼럼 가중치들(BPS_CW1, BPS_CW2, …, BPS_CWP)을 이용하여 전류 맵(CM)에 대한 칼럼 방향 가중 합 연산을 수행함으로써 제1 특징 맵(FM1)을 생성하는 하나 이상의 칼럼 레이어들(CL1, CL2, …, CLP), 및 베이스 파라미터 세트(BPS)의 로우 가중치들(BPS_RW1, BPS_RW2, …, BPS_RWQ)을 이용하여 제1 특징 맵(FM1)에 대한 로우 방향 가중 합 연산을 수행함으로써 제2 특징 맵(FM2)을 생성하는 하나 이상의 로우 레이어들(RL1, RS2, …, RLQ)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 13에 도시된 바와 같이, 베이스 레이어(BL)는 제1 내지 제P 칼럼 레이어들(CL1, CL2, …, CLP)을 포함하고(P은 1 이상의 정수), 제1 칼럼 레이어(CL1)는 베이스 파라미터 세트(BPS)의 제1 칼럼 가중치(BPS_CW1)을 이용하여 도 6에 도시된 칼럼 방향 가중 합 연산들을 수행하고, 제2 칼럼 레이어(CL2)는 베이스 파라미터 세트(BPS)의 제2 칼럼 가중치(BPS_CW2)을 이용하여 도 6에 도시된 칼럼 방향 가중 합 연산들을 수행하고, 제P 칼럼 레이어(CLP)는 베이스 파라미터 세트(BPS)의 제P 칼럼 가중치(BPS_CWP)을 이용하여 도 6에 도시된 칼럼 방향 가중 합 연산들을 수행할 수 있다. 또한, 베이스 레이어(BL)는 제1 내지 제Q 로우 레이어들(RL1, RL2, …, RLQ)을 포함하고(Q는 1 이상의 정수), 제1 로우 레이어(RL1)는 베이스 파라미터 세트(BPS)의 제1 로우 가중치(BPS_RW1)을 이용하여 도 7에 도시된 로우 방향 가중 합 연산들을 수행하고, 제2 로우 레이어(RL2)는 베이스 파라미터 세트(BPS)의 제2 로우 가중치(BPS_RW2)을 이용하여 도 7에 도시된 로우 방향 가중 합 연산들을 수행하고, 제Q 로우 레이어(RLQ)는 베이스 파라미터 세트(BPS)의 제Q 로우 가중치(BPS_RWQ)을 이용하여 도 7에 도시된 로우 방향 가중 합 연산들을 수행할 수 있다.
베이스 레이어(BL)는 각 레이어(CL1, CL2, …, CLP, RL1, RL2, …, RLQ)의 출력 특징 맵에 대하여 활성화 함수(Activation Function)를 수행하는 활성화 유닛을 더 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 도 13에 도시된 바와 같이, 베이스 레이어(BL)는 하나 이상의 칼럼 레이어들(CL1, CL2, …, CLP) 및 하나 이상의 로우 레이어들(RL1, RL2, …, RLQ)의 출력 특징 맵들에 대하여 정류 선형 연산들을 수행하는 정류 선형 유닛들(ReLU)을 더 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 상기 정류 선형 연산은 음수를 양수로 변환하는 연산일 수 있고, 예를 들어 수학식 "max(0, x)"에 상응할 수 있다. 예를 들어, 도 13에 도시된 바와 같이, 베이스 레이어(BL)는 제1 칼럼 레이어(CL1)의 출력 특징 맵에 대하여 상기 정류 선형 연산을 수행하는 제1 정류 선형 유닛(ReLU), 제2 칼럼 레이어(CL2)의 출력 특징 맵에 대하여 상기 정류 선형 연산을 수행하는 제2 정류 선형 유닛(ReLU), 제P 칼럼 레이어(CLP)의 출력 특징 맵에 대하여 상기 정류 선형 연산을 수행하는 제P 정류 선형 유닛(ReLU), 제1 로우 레이어(RL1)의 출력 특징 맵에 대하여 상기 정류 선형 연산을 수행하는 제P+1 정류 선형 유닛(ReLU), 제2 로우 레이어(RL2)의 출력 특징 맵에 대하여 상기 정류 선형 연산을 수행하는 제P+2 정류 선형 유닛(ReLU), 및 제Q 로우 레이어(RLQ)의 출력 특징 맵에 대하여 상기 정류 선형 연산을 수행하는 제P+Q 정류 선형 유닛(ReLU)을 더 포함할 수 있다.
도 13의 예에서 P 및 Q 각각은 1 이상의 임의의 정수일 수 있고, 베이스 레이어(BL)는 임의의 개수의 칼럼 레이어 및 임의의 개수의 로우 레이어를 포함할 수 있다. 또한, 도 13에는 베이스 레이어(BL)가 제1 칼럼 레이어(CL1), 제2 칼럼 레이어(CL2), 제P 칼럼 레이어(CLP), 제1 로우 레이어(RL1), 제2 로우 레이어(RL2) 및 제Q 로우 레이어(RLQ)의 순서로 칼럼 및 로우 레이어들(CL1, CL2, …, CLP, RL1, RL2, …, RLQ)을 포함하는 예가 도시되어 있으나, 베이스 레이어(BL)는 임의의 순서로 칼럼 및 로우 레이어들(CL1, CL2, …, CLP, RL1, RL2, …, RLQ)을 포함할 수 있다.
파인 튜닝 레이어(FTL)는 선택된 파인 튜닝 파라미터 세트의 칼럼 가중치들(SFTPS_CW1, …, SFTPS_CWR)을 이용하여 제2 특징 맵(FM2)에 대한 칼럼 방향 가중 합 연산을 수행함으로써 제3 특징 맵(FM3)을 생성하는 R개의 칼럼 레이어들(CLP+1, …, CLP+R)(R은 1 이상의 정수), 및 선택된 파인 튜닝 파라미터 세트의 로우 가중치들(SFTPS_RW1, …, SFTPS_RWS)을 이용하여 제3 특징 맵(FM3)에 대한 로우 방향 가중 합 연산을 수행함으로써 예측 노이즈 데이터(PND)를 생성하는 S개의 로우 레이어들(RLQ+1, …, RLQ+S)(S는 1 이상의 정수)를 포함할 수 있다.
파인 튜닝 레이어(FTL)는 마지막 레이어(RLQ+S)를 제외한 각 레이어(CLP+1, …, CLP+R, RLQ+1, …)의 출력 특징 맵에 대하여 활성화 함수를 수행하는 활성화 유닛을 더 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 도 13에 도시된 바와 같이, 파인 튜닝 레이어(FTL), 마지막 레이어(RLQ+S)를 제외한 레이어들(CLP+1, …, CLP+R, RLQ+1, …)의 출력 특징 맵들에 대하여 정류 선형 연산들을 수행하는 정류 선형 유닛들(ReLU)을 더 포함할 수 있다.
도 13의 예에서 R 및 S 각각은 1 이상의 임의의 정수일 수 있고, 파인 튜닝 레이어(FTL)는 임의의 개수의 칼럼 레이어 및 임의의 개수의 로우 레이어를 포함할 수 있다. 또한, 도 13에는 파인 튜닝 레이어(FTL)가 R개의 칼럼 레이어들(CLP+1, …, CLP+R) 및 S개의 로우 레이어(RLQ+1, …, RLQ+S)의 순서로 칼럼 및 로우 레이어들(CLP+1, …, CLP+R, RLQ+1, …, RLQ+S)을 포함하는 예가 도시되어 있으나, 파인 튜닝 레이어(FTL)는 임의의 순서로 칼럼 및 로우 레이어들(CL3, RL3)을 포함할 수 있다.
노이즈 추정기(270)는 디스플레이 구동 정보(DDI) 및 터치 구동 정보(TDI) 중 적어도 하나에 기초하여 복수의 시나리오들(SCENARIO1 내지 SCENARIOK) 중 하나의 시나리오를 선택하고, 인공 신경망(290)의 베이스 레이어(BP)에 베이스 파라미터 세트(BPS)를 적용하고, 인공 신경망(290)의 파인 튜닝 레이어(FTL)에 복수의 파인 튜닝 파라미터 세트들(FTPS1, FTPS2, …, FTPSK) 중 상기 선택된 시나리오에 상응하는 하나의 파인 튜닝 파라미터 세트를 적용할 수 있다. 이에 따라, 노이즈 추정기(270)의 인공 신경망(290)에 의해 생성되는 예측 노이즈 데이터(PND)는 상기 선택된 시나리오에 적합할 수 있고, 예측 노이즈 데이터(PND)가 나타내는 노이즈는 다양한 시나리오들에서 정확할 수 있다. 또한, 다양한 시나리오들에 대하여 공통된 베이스 파라미터 세트(BPS)가 이용되므로, 파라미터 세트(PS)를 저장하는 파라미터 세트(PS)의 사이즈가 감소될 수 있다.
도 14는 본 발명의 실시예들에 따른 터치 컨트롤러를 나타내는 블록도이고, 도 15는 디스플레이 패널이 영상을 표시하도록 구동되는 동안 할 때 터치 센싱 데이터의 노이즈 레벨의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 14를 참조하면, 터치 컨트롤러(300)는 터치 드라이버(310), 터치 수신기(330), 보상기(350) 및 터치 처리기(370)를 포함할 수 있다.
터치 드라이버(310)는 터치 센서의 복수의 구동 라인들에 터치 구동 신호(310)를 제공하고, 터치 수신기(330)는 상기 터치 센서의 복수의 센싱 라인들로부터 터치 센싱 신호(RXS)를 수신할 수 있다. 또한, 터치 수신기(330)는 아날로그 신호인 터치 센싱 신호(RXS)를 디지털 데이터인 터치 센싱 데이터(TSD)로 변환할 수 있다.
보상기(350)는 디스플레이 드라이버로부터 예측 노이즈 데이터(PND)를 수신하고, 예측 노이즈 데이터(PND)에 기초하여 터치 센싱 데이터(TSD)를 보상함으로써 보상된 터치 센싱 데이터(CTSD)를 생성할 수 있다. 일 실시예에서, 예측 노이즈 데이터(PND)에 기초하여 터치 센싱 데이터(TSD)를 보상하도록, 보상기(350)는 터치 센싱 데이터(TSD)로부터 예측 노이즈 데이터(PND)를 감산하여 보상된 터치 센싱 데이터(CTSD)를 생성하는 감산기(360)를 포함할 수 있다.
터치 처리기(370)는 보상된 터치 센싱 데이터(CTSD)에 기초하여 터치 존재 및/또는 터치 위치를 나타내는 터치 좌표 데이터(TCD)를 생성할 수 있다. 한편, 보상된 터치 센싱 데이터(CTSD)는 노이즈 성분이 없거나 작은 노이즈 성분을 가질 수 있고, 이에 따라 터치 좌표 데이터(TCD)는 정확한 터치 위치를 나타낼 수 있다.
일 실시예에서, 터치 처리기(370)는 보상된 터치 센싱 데이터(CTSD)에 기초하여 물체의 근접을 나타내는 근접 센싱 데이터(PSD)를 더욱 생성할 수 있다. 한편, 보상된 터치 센싱 데이터(CTSD)는 노이즈 성분이 없거나 작은 노이즈 성분을 가지므로, 근접 센싱 데이터(PSD)는 상기 물체의 근접을 정확하게 나타낼 수 있다. 예를 들어, 도 15에 도시된 바와 같이, 예측 노이즈 데이터(PND)에 기초하여 보상되지 않은 터치 센싱 데이터(TSD)는 디스플레이 패널에서 표시되는 영상들(410)에 따라 레벨이 변경되는 노이즈 성분(420)을 가질 수 있다. 특히, 인접한 영상들(412, 414) 사이에서 휘도가 급격히 변경되는 경우, 터치 센싱 데이터(TSD)의 노이즈 성분(420)이 큰 레벨 차이(425)로 변경될 수 있고, 터치 처리기(370)가 노이즈 성분(420)의 레벨 차이(425)에 기초하여 물체가 근접한 것을 나타내는 잘못된 근접 센싱 데이터(PSD)를 생성할 수 있다. 그러나, 예측 노이즈 데이터(PND)에 기초하여 보상된 터치 센싱 데이터(CTSD)는 변동이 작은 노이즈 성분(430)을 가질 수 있다. 또한, 인접한 영상들(412, 414) 사이에서 휘도가 급격히 변경되더라도, 보상된 터치 센싱 데이터(CTSD)의 노이즈 성분(430)이 작은 레벨 차이(435)로 변경될 수 있고, 터치 처리기(370)는 보상된 터치 센싱 데이터(CTSD)에 기초하여 정확한 근접 센싱 데이터(PSD)를 생성할 수 있다.
도 16은 본 발명의 다른 실시예들에 따른 디스플레이 드라이버를 나타내는 블록도이고, 도 17은 본 발명의 실시예들에 따른 인공 신경망이 학습되는 일 예를 나타내는 도면이다.
도 16을 참조하면, 디스플레이 드라이버(500)는 데이터 드라이버(210), 전처리기(230), 파라미터 저장부(250), 노이즈 추정기(270), 패턴 생성기(520), 제1 멀티플렉서(540) 및 제2 멀티플렉서(560)를 포함할 수 있다. 도 16의 디스플레이 드라이버(500)는, 디스플레이 드라이버(500)가 패턴 생성기(520), 제1 멀티플렉서(540) 및 제2 멀티플렉서(560)를 더 포함하는 것을 제외하고, 도 10의 디스플레이 드라이버(200)와 유사한 구성 및 유사한 동작을 가질 수 있다.
패턴 생성기(520)는 트레이닝 영상 데이터(TID)를 생성할 수 있다. 제1 멀티플렉서(540)는 인공 신경망(290)이 학습될 때 전처리기(230)에 트레이닝 영상 데이터(TID)를 제공하고, 예측 노이즈 데이터(PND)가 생성될 때 전처리기(230)에 입력 영상 데이터(IDAT)를 제공할 수 있다. 제2 멀티플렉서(560)는 인공 신경망(290)이 학습될 때 데이터 드라이버(210)에 트레이닝 영상 데이터(TID)를 제공하고, 예측 노이즈 데이터(PND)가 생성될 때 데이터 드라이버(210)에 입력 영상 데이터(IDAT)를 제공할 수 있다.
인공 신경망(290)을 학습시키도록, 전처리기(230)는 트레이닝 영상 데이터(TID)에 상응하는 트레이닝 전류 맵(TCM)을 생성할 수 있다. 또한, 디스플레이 패널이 트레이닝 영상 데이터(TID)에 기초하여 구동되는 동안, 터치 컨트롤러(170)는 터치 센서에 대한 터치가 없는 상태에서 트레이닝 터치 센싱 데이터(TTSD)를 생성할 수 있다. 이와 같이 생성된 트레이닝 터치 센싱 데이터(TTSD)는 상기 디스플레이 패널의 구동에 의한 상기 터치 센서에 대한 노이즈를 나타낼 수 있다. 이와 같이 생성된 트레이닝 전류 맵(TCM) 및 트레이닝 터치 센싱 데이터(TTSD)에 기초하여 인공 신경망(290)이 학습되어 파라미터 세트(PS)가 생성될 수 있다. 한편, 디스플레이 장치의 노이즈를 예측하기 위한 인공 신경망(290)이 동일한 디스플레이 장치에서 생성된 트레이닝 전류 맵(TCM) 및 트레이닝 터치 센싱 데이터(TTSD)에 기초하여 학습되므로, 이와 같이 학습된 인공 신경망(290)은 상기 디스플레이 장치의 노이즈를 정확하게 예측할 수 있다.
일 실시예에서, 인공 신경망(290)은 복수의 시나리오들에 대하여 학습되고, 상기 복수의 시나리오들에 대한 파라미터 세트(PS)가 생성될 수 있다. 예를 들어, 도 17에 도시된 바와 같이, 상기 복수의 시나리오들은 기본 시나리오 및 하나 이상의 추가 시나리오들을 포함할 수 있고, 패턴 생성기(520)는 상기 기본 시나리오에 대한 제1 트레이닝 영상 데이터 및 상기 하나 이상의 추가 시나리오들, 예를 들어 제1 및 제2 추가 시나리오들에 대한 제2 및 제3 트레이닝 영상 데이터들을 순차적으로 생성할 수 있다. 전처리기(230)는 상기 제1 트레이닝 영상 데이터에 상응하는 제1 트레이닝 전류 맵(TCM1) 및 상기 제2 및 제3 트레이닝 영상 데이터들에 각각 상응하는 제2 및 제3 트레이닝 전류 맵들(TCM2, TCM3)을 생성할 수 있다. 터치 컨트롤러(170)는 상기 디스플레이 패널이 상기 제1 트레이닝 영상 데이터에 기초하여 구동되는 동안 상기 터치 센서에 대한 터치가 없는 상태에서 제1 트레이닝 전류 맵(TCM1)에 상응하는 제1 트레이닝 터치 센싱 데이터(TTSD1)를 생성할 수 있다. 또한, 상기 디스플레이 패널이 상기 제2 및 제3 트레이닝 영상 데이터들 각각에 기초하여 구동되는 동안, 터치 컨트롤러(170)는 상기 터치 센서에 대한 터치가 없는 상태에서 제2 및 제3 트레이닝 전류 맵들(TCM2, TCM3)에 각각 상응하는 제2 및 제3 트레이닝 터치 센싱 데이터들(TTSD2, TTSD3)을 생성할 수 있다. 인공 신경망(290)의 베이스 레이어(BL) 및 파인 튜닝 레이어(FTL)는 상기 기본 시나리오에 상응하는 제1 트레이닝 전류 맵(TCM1) 및 제1 트레이닝 터치 센싱 데이터(TTSD1)에 기초하여 학습되고, 이에 따라 베이스 파라미터 세트(BPS) 및 상기 기본 시나리오에 대한 제1 파인 튜닝 파라미터 세트(FTPS1)가 생성될 수 있다. 그 후, 인공 신경망(290)의 베이스 레이어(BL)에는 베이스 파라미터 세트(BPS)가 적용되고, 인공 신경망(290)의 파인 튜닝 레이어(FTL)는 상기 제1 추가 시나리오에 상응하는 제2 트레이닝 전류 맵(TCM2) 및 제2 트레이닝 터치 센싱 데이터(TTSD2)에 기초하여 재학습되며, 이에 따라 상기 제1 추가 시나리오에 상응하는 제2 파인 튜닝 파라미터 세트(FTPS2)가 생성될 수 있다. 또한, 인공 신경망(290)의 파인 튜닝 레이어(FTL)는 상기 제2 추가 시나리오에 상응하는 제3 트레이닝 전류 맵(TCM3) 및 제3 트레이닝 터치 센싱 데이터(TTSD3)에 기초하여 재학습되며, 이에 따라 상기 제2 추가 시나리오에 상응하는 제3 파인 튜닝 파라미터 세트(FTPS3)가 생성될 수 있다. 이와 같이, 베이스 레이어(BL)는 상기 기본 시나리오에 대해서만 학습되므로, 인공 신경망(290)의 학습 시간이 단축될 수 있다. 또한, 각 추가 시나리오에 대하여, 파라미터 저장부(250)가 파인 튜닝 파라미터 세트(FTPS2, FTPS3)만을 저장하므로, 파라미터 저장부(250)의 사이즈가 감소될 수 있다.
도 18은 본 발명의 실시예들에 따른 컴퓨팅 시스템을 나타내는 블록도이고, 도 19는 본 발명의 실시예들에 따른 컴퓨팅 시스템이 액티브 펜을 인식하는 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 18을 참조하면, 컴퓨팅 시스템(600)은 디스플레이 장치(100) 및 호스트 프로세서(650)를 포함할 수 있다. 컴퓨팅 시스템(600)은 디스플레이 장치(100)를 포함하는 임의의 전자 기기일 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 시스템(600)은 휴대폰(Mobile Phone), 스마트 폰(Smart Phone), 태블릿 컴퓨터(Tablet Computer), 디지털 TV(Digital Television), 3D TV, 개인용 컴퓨터(Personal Computer; PC), 가정용 전자기기, 노트북 컴퓨터(Laptop Computer), 웨어러블(wearable) 기기, IoT(Internet of Things) 기기, IoE(Internet of Everything) 기기, e-북(e-book), VR(Virtual Reality) 기기, AR(Augmented Reality) 기기, 드론(drone) 등일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
디스플레이 장치(100)는 호스트 프로세서(650)로부터 수신된 영상 데이터(IDAT)에 기초하여 영상을 표시하도록 디스플레이 패널(110)을 구동할 수 있다. 실시예에 따라, 호스트 프로세서(650)는 어플리케이션 프로세서(Application Processor; AP), 그래픽 처리 유닛(Graphics Processing Unit; GPU) 또는 그래픽 카드일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 또한, 디스플레이 장치(100)는 터치 센서(120)를 이용하여 터치 좌표 데이터(TCD) 및/또는 근접 센싱 데이터(PSD)를 생성하고, 호스트 프로세서(650)에 터치 좌표 데이터(TCD) 및/또는 근접 센싱 데이터(PSD)를 제공할 수 있다. 디스플레이 장치(100)는 인공 신경망(150)을 이용하여 디스플레이 패널(110)의 구동에 의한 터치 센서(120)에 대한 노이즈를 나타내는 예측 노이즈 데이터(PND)를 생성하고, 예측 노이즈 데이터(PND)에 기초하여 터치 센서(120)의 터치 센싱 데이터(TSD)를 보상할 수 있다. 보상된 터치 센싱 데이터(CTSD)에 기초하여 생성된 터치 좌표 데이터(TCD) 및 근접 센싱 데이터(PSD)는 정확한 데이터일 수 있다.
일 실시예에서, 컴퓨팅 시스템(600)은 액티브 펜을 인식할 수 있다. 예를 들어, 도 19에 도시된 바와 같이, 터치 센싱 데이터(TSD)가 예측 노이즈 데이터(PND)에 기초하여 보상되지 않는 경우(620), 컴퓨팅 시스템(600)이 인식한 선이 끊길 수 있다. 그러나, 터치 센싱 데이터(TSD)가 예측 노이즈 데이터(PND)에 기초하여 보상되는 경우(640), 컴퓨팅 시스템(600)이 인식한 선은 상기 액티브 펜에 의해 그려진 선과 실질적으로 동일할 수 있다.
도 20은 본 발명의 다른 실시예들에 따른 컴퓨팅 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 20을 참조하면, 컴퓨팅 시스템(700)은 디스플레이 장치(710) 및 호스트 프로세서(750)를 포함할 수 있다. 디스플레이 장치(100)가 터치 센서(120)에 대한 노이즈를 예측 및 제거하는 도 18의 컴퓨팅 시스템(600)과 달리, 도 20의 컴퓨팅 시스템(700)에서는, 호스트 프로세서(750)가 터치 센서(714)에 대한 노이즈를 예측 및 제거할 수 있다.
디스플레이 장치(710)는 디스플레이 패널(712), 호스트 프로세서(750)로부터 수신된 입력 영상 데이터(IDAT)에 기초하여 디스플레이 패널(712)을 구동하는 디스플레이 드라이버(716), 터치 센서(714), 및 터치 센서(714)를 구동하여 터치 센싱 데이터(TSD)를 생성하는 터치 컨트롤러(718)를 포함할 수 있다. 터치 컨트롤러(718)는 호스트 프로세서(750)에 터치 센싱 데이터(TSD)를 제공할 수 있다.
호스트 프로세서(750)는 디스플레이 장치(710)에 제공되는 입력 영상 데이터(IDAT)를 전류 맵(CM)으로 변환하는 전처리기(760)를 포함할 수 있다. 또한, 호스트 프로세서(750)는 인공 신경망(770)을 더 포함하고, 인공 신경망(770)을 이용하여 전류 맵(CM)에 상응하는 예측 노이즈 데이터(PND)를 생성할 수 있다. 또한, 호스트 프로세서(750)는 예측 노이즈 데이터(PND)에 기초하여 디스플레이 장치(710)로부터 수신된 터치 센싱 데이터(TSD)를 보상하는 보상기(780)를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 보상기(780)는 터치 센싱 데이터(TSD)로부터 예측 노이즈 데이터(PND)를 감산할 수 있다. 또한, 호스트 프로세서(750)는 예측 노이즈 데이터(PND)에 기초하여 보상된 터치 센싱 데이터(TSD)에 기초하여 터치 좌표 데이터(TCD) 및/또는 근접 센싱 데이터(PSD)를 생성하는 터치 처리기(790)를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예들은 터치 센서를 포함하는 디스플레이 장치 및 컴퓨팅 시스템에 적용될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 실시예들은 PC, 서버 컴퓨터, 데이터 센터, 워크스테이션, 노트북, 핸드폰, 스마트 폰, MP3 플레이어, PDA, PMP, 디지털 TV, 디지털 카메라, 포터블 게임 콘솔, 내비게이션 기기, 웨어러블 기기, IoT 기기, IoE 기기, e-북, VR 기기, AR 기기, 드론 등과 같은 컴퓨팅 시스템에 더욱 유용하게 적용될 수 있다.
상기에서는 본 발명이 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술분야의 숙련된 당업자는 하기의 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 것이다.

Claims (10)

  1. 디스플레이 패널;
    터치 센서;
    입력 영상 데이터에 기초하여 상기 디스플레이 패널을 구동하고, 인공 신경망을 이용하여 상기 입력 영상 데이터에 상응하는 예측 노이즈 데이터를 생성하는 디스플레이 드라이버; 및
    상기 터치 센서를 구동하여 상기 터치 센서로부터 터치 센싱 신호를 수신하고, 아날로그 신호인 상기 터치 센싱 신호를 디지털 데이터인 터치 센싱 데이터로 변환하며, 상기 예측 노이즈 데이터에 기초하여 상기 터치 센싱 데이터를 보상하는 터치 컨트롤러를 포함하는 디스플레이 장치.
  2. 제1 항에 있어서, 상기 디스플레이 드라이버에 포함된 상기 인공 신경망은,
    칼럼 방향 연산을 수행하는 적어도 하나의 칼럼 레이어; 및
    로우 방향 연산을 수행하는 적어도 하나의 로우 레이어를 포함하는 디스플레이 장치.
  3. 제1 항에 있어서, 상기 디스플레이 드라이버는,
    복수의 시나리오들에 대하여 공통된 베이스 파라미터 세트, 및 상기 복수의 시나리오들에 각각 상응하는 복수의 파인 튜닝 파라미터 세트들을 저장하고,
    디스플레이 구동 정보 및 터치 구동 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 복수의 시나리오들 중 하나의 시나리오를 선택하고,
    상기 입력 영상 데이터를 전류 맵으로 변환하고,
    상기 인공 신경망에 상기 베이스 파라미터 세트 및 상기 복수의 파인 튜닝 파라미터 세트들 중 상기 하나의 시나리오에 상응하는 하나의 파인 튜닝 파라미터 세트를 적용하고,
    상기 베이스 파라미터 세트 및 상기 하나의 파인 튜닝 파라미터 세트가 적용된 상기 인공 신경망에 상기 전류 맵을 인가하여 상기 예측 노이즈 데이터를 생성하는 디스플레이 장치.
  4. 제1 항에 있어서, 상기 디스플레이 드라이버는,
    상기 입력 영상 데이터에 기초하여 디스플레이 구동 신호를 생성하고, 상기 디스플레이 패널에 상기 디스플레이 구동 신호를 제공하는 데이터 드라이버;
    상기 입력 영상 데이터를 전류 맵으로 변환하는 전처리기;
    상기 인공 신경망에 대한 파라미터 세트를 저장하는 파라미터 저장부; 및
    상기 인공 신경망을 포함하고, 상기 인공 신경망에 상기 파라미터 세트를 적용하며, 상기 인공 신경망에 상기 전류 맵을 인가하여 상기 예측 노이즈 데이터를 생성하는 노이즈 추정기를 포함하는 디스플레이 장치.
  5. 제4 항에 있어서, 상기 터치 센서는 복수의 구동 라인들 및 복수의 센싱 라인들을 포함하고, 상기 복수의 구동 라인들 및 상기 복수의 센싱 라인들에 의해 정의되는 복수의 센싱 유닛들을 가지며,
    상기 전처리기는,
    상기 디스플레이 패널의 복수의 화소들을 상기 복수의 센싱 유닛들에 상응하는 복수의 화소 블록들로 그룹화하고,
    상기 입력 영상 데이터에 기초하여 상기 복수의 화소 블록들의 블록 전류량들을 나타내는 상기 전류 맵을 생성하는 디스플레이 장치.
  6. 제4 항에 있어서, 상기 파라미터 저장부에 저장된 상기 파라미터 세트는,
    복수의 시나리오들에 대하여 공통된 베이스 파라미터 세트; 및
    상기 복수의 시나리오들에 각각 상응하는 복수의 파인 튜닝 파라미터 세트들을 포함하고,
    상기 노이즈 추정기의 상기 인공 신경망은,
    상기 베이스 파라미터 세트가 적용되는 베이스 레이어; 및
    상기 복수의 파인 튜닝 파라미터 세트들 중 선택된 하나의 파인 튜닝 파라미터 세트가 적용되는 파인 튜닝 레이어를 포함하고,
    상기 베이스 레이어는,
    상기 베이스 파라미터 세트의 칼럼 가중치들을 이용하여 상기 전류 맵에 대한 칼럼 방향 가중 합 연산을 수행함으로써 제1 특징 맵을 생성하는 하나 이상의 칼럼 레이어들; 및
    상기 베이스 파라미터 세트의 로우 가중치들을 이용하여 상기 제1 특징 맵에 대한 로우 방향 가중 합 연산을 수행함으로써 제2 특징 맵을 생성하는 하나 이상의 로우 레이어들을 포함하고,
    상기 파인 튜닝 레이어는,
    상기 하나의 파인 튜닝 파라미터 세트의 칼럼 가중치들을 이용하여 상기 제2 특징 맵에 대한 칼럼 방향 가중 합 연산을 수행함으로써 제3 특징 맵을 생성하는 하나 이상의 칼럼 레이어들; 및
    상기 하나의 파인 튜닝 파라미터 세트의 로우 가중치들을 이용하여 상기 제3 특징 맵에 대한 로우 방향 가중 합 연산을 수행함으로써 상기 예측 노이즈 데이터를 생성하는 하나 이상의 로우 레이어들을 포함하는 디스플레이 장치.
  7. 제4 항에 있어서, 상기 디스플레이 드라이버는,
    트레이닝 영상 데이터를 생성하는 패턴 생성기;
    상기 인공 신경망이 학습될 때 상기 전처리기에 상기 트레이닝 영상 데이터를 제공하고, 상기 예측 노이즈 데이터가 생성될 때 상기 전처리기에 상기 입력 영상 데이터를 제공하는 제1 멀티플렉서; 및
    상기 인공 신경망이 학습될 때 상기 데이터 드라이버에 상기 트레이닝 영상 데이터를 제공하고, 상기 예측 노이즈 데이터가 생성될 때 상기 데이터 드라이버에 상기 입력 영상 데이터를 제공하는 제2 멀티플렉서를 더 포함하는 디스플레이 장치.
  8. 제7 항에 있어서, 상기 인공 신경망은 베이스 레이어 및 파인 튜닝 레이어를 포함하고,
    상기 패턴 생성기는 기본 시나리오에 대한 제1 트레이닝 영상 데이터 및 적어도 하나의 추가 시나리오에 대한 적어도 하나의 제2 트레이닝 영상 데이터를 생성하고,
    상기 전처리기는 상기 제1 트레이닝 영상 데이터에 상응하는 제1 트레이닝 전류 맵 및 상기 제2 트레이닝 영상 데이터에 상응하는 제2 트레이닝 전류 맵을 생성하고,
    상기 터치 컨트롤러는 상기 디스플레이 패널이 상기 제1 트레이닝 영상 데이터에 기초하여 구동되는 동안 상기 터치 센서에 대한 터치가 없는 상태에서 상기 제1 트레이닝 전류 맵에 상응하는 제1 트레이닝 터치 센싱 데이터를 생성하고, 상기 디스플레이 패널이 상기 제2 트레이닝 영상 데이터에 기초하여 구동되는 동안 상기 터치 센서에 대한 터치가 없는 상태에서 상기 제2 트레이닝 전류 맵에 상응하는 제2 트레이닝 터치 센싱 데이터를 생성하고,
    상기 제1 트레이닝 전류 맵 및 상기 제1 트레이닝 터치 센싱 데이터에 기초하여 상기 베이스 레이어 및 상기 파인 튜닝 레이어가 학습되어 베이스 파라미터 세트 및 상기 기본 시나리오에 대한 제1 파인 튜닝 파라미터 세트가 생성되고,
    상기 제2 트레이닝 전류 맵 및 상기 제2 트레이닝 터치 센싱 데이터에 기초하여 상기 파인 튜닝 레이어가 재학습되어 상기 추가 시나리오에 대한 제2 파인 튜닝 파라미터 세트가 생성되는 디스플레이 장치.
  9. 제1 항에 있어서, 상기 터치 센서는 복수의 구동 라인들 및 복수의 센싱 라인들을 포함하고, 상기 터치 컨트롤러는,
    상기 복수의 구동 라인들에 터치 구동 신호를 제공하는 터치 드라이버;
    상기 복수의 센싱 라인들로부터 상기 터치 센싱 신호를 수신하고, 상기 터치 센싱 신호를 상기 터치 센싱 데이터로 변환하는 터치 수신기;
    상기 디스플레이 드라이버로부터 상기 예측 노이즈 데이터를 수신하고, 상기 예측 노이즈 데이터에 기초하여 상기 터치 센싱 데이터를 보상하는 보상기; 및
    상기 보상된 터치 센싱 데이터에 기초하여 터치 위치를 나타내는 터치 좌표 데이터를 생성하는 터치 처리기를 포함하는 디스플레이 장치.
  10. 입력 영상 데이터에 기초하여 영상을 표시하고, 터치 센싱 데이터를 생성하는 디스플레이 장치; 및
    상기 디스플레이 장치에 상기 입력 영상 데이터를 제공하고, 상기 디스플레이 장치로부터 터치 센싱 데이터를 수신하는 호스트 프로세서를 포함하고,
    상기 호스트 프로세서는,
    인공 신경망을 이용하여 상기 입력 영상 데이터에 상응하는 예측 노이즈 데이터를 생성하고,
    상기 예측 노이즈 데이터에 기초하여 상기 터치 센싱 데이터를 보상하는 컴퓨팅 시스템.
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