KR20240073449A - 디스플레이 장치 및 그 구동 방법 - Google Patents

디스플레이 장치 및 그 구동 방법 Download PDF

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Abstract

디스플레이 장치가 개시된다. 디스플레이 장치는, 복수의 디스플레이 영역으로 구분된 디스플레이, 복수의 디스플레이 영역 각각에 연결된 복수의 구동 모듈을 포함하는 구동부, 복수의 디스플레이 영역 각각에 대응되는 전류 정보가 저장된 메모리 및, 디스플레이, 구동부 및 메모리와 연결되어 디스플레이 장치를 제어하는 하나 이상의 프로세서를 포함한다. 하나 이상의 프로세서는, 영상을 학습된 인공 지능 모델에 입력하여 영상의 픽셀 값이 임계 값 이하인 다이내믹 피킹(Dynamic Peaking) 적용 대상으로 식별되면, 복수의 디스플레이 영역 각각의 피크(peak) 휘도 레벨을 식별하고, 메모리에 저장된 복수의 디스플레이 영역의 전류 정보에 기초하여 복수의 디스플레이 영역 각각이 식별된 피크 휘도 레벨을 가지도록 복수의 구동 모듈을 제어한다.

Description

디스플레이 장치 및 그 구동 방법 { Display apparatus and driving method thereof }
본 개시는 디스플레이 장치 및 그 구동 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 발광 다이오드를 포함하는 디스플레이 장치 및 그 구동 방법에 관한 것이다.
발광 다이오드(Light Emitting Diode: LED)는 전류를 빛으로 변환시키는 반도체 발광소자이다. 최근 발광 다이오드는 휘도가 점차 증가하게 되어 디스플레이용 광원, 자동차용 광원 및 조명용 광원으로 사용이 증가하고 있으며, 형광 물질을 이용하거나 다양한 색의 발광 다이오드를 조합함으로써 효율이 우수한 백색 광을 발광하는 발광 다이오드도 구현이 가능하다. 이러한 발광 다이오드는 전류를 증가시킴에 따라 영상을 높은 휘도로 표시할 수 있게 된다.
일 실시 예에 따른 디스플레이 장치는, 복수의 디스플레이 영역으로 구분된 디스플레이, 상기 복수의 디스플레이 영역에 연결된 복수의 구동 모듈을 포함하는 구동부, 상기 복수의 디스플레이 영역 각각에 대응되는 전류 정보가 저장된 메모리 및, 상기 디스플레이, 상기 구동부 및 상기 메모리와 연결되어 상기 디스플레이 장치를 제어하는 하나 이상의 프로세서를 포함한다. 상기 하나 이상의 프로세서는, 영상을 학습된 인공 지능 모델에 입력하여 상기 영상의 픽셀 값이 임계 값 이하인 다이내믹 피킹(Dynamic Peaking) 적용 대상으로 식별되면, 상기 복수의 디스플레이 영역 각각의 피크(peak) 휘도 레벨을 식별하고, 상기 메모리에 저장된 상기 복수의 디스플레이 영역의 전류 정보에 기초하여 상기 복수의 디스플레이 영역 각각이 식별된 피크 휘도 레벨을 가지도록 상기 복수의 구동 모듈을 제어한다.
일 예에 따르면, 상기 복수의 디스플레이 영역 각각은, 하나의 드라이버(Driver) IC에 대응되는 픽셀 영역 단위 또는 복수의 드라이버 IC에 대응되는 모듈 단위 중 적어도 하나일 수 있다.
일 예에 따르면, 상기 학습된 인공 지능 모델은, 다이내믹 피킹이 적용된 학습 영상 및 상기 다이내믹 피킹이 적용되지 않은 학습 영상에 기초하여, 입력 영상이 다이내믹 피킹 적용 대상인지 여부를 식별하도록 학습될 수 있다. 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 학습된 인공 지능 모델에 의해 상기 영상이 상기 다이내믹 피킹 적용 대상으로 식별된 경우 상기 영상의 픽셀 값이 임계 값 이하인지 여부를 식별하여 상기 영상의 픽셀 값이 상기 임계 값 이하이면, 상기 복수의 디스플레이 영역 각각의 피크 휘도 레벨을 산출하여 로컬 다이내믹 피킹을 적용하도록 상기 복수의 구동 모듈을 제어할 수 있다. 상기 로컬 다이내믹 피킹은, 상기 복수의 디스플레이 영역 별로 개별적인 피크 휘도 레벨을 가지도록 상기 복수의 구동 모듈을 제어할 수 있다.
일 예에 따르면, 상기 학습된 인공 지능 모델은, 다이내믹 피킹이 적용되며 픽셀 값이 임계 값 이하인 학습 영상 및 상기 다이내믹 피킹이 적용되지 않은 학습 영상에 기초하여, 입력 영상이 로컬 다이내믹 피킹 적용 대상인지 여부를 식별하도록 학습될 수 있다. 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 학습된 인공 지능 모델에 의해 상기 영상이 상기 로컬 다이내믹 피킹 적용 대상으로 식별된 경우 상기 복수의 디스플레이 영역 각각의 피크 휘도 레벨을 산출하여 상기 로컬 다이내믹 피킹을 적용하도록 상기 복수의 구동 모듈을 제어할 수 있다.
일 예에 따르면, 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 복수의 디스플레이 영역 중 제1 디스플레이 영역 및 상기 제1 디스플레이 영역에 인접한 복수의 제2 디스플레이 영역의 픽셀 값이 제1 임계 값 이하이고, 상기 제1 디스플레이 영역 및 상기 복수의 제2 디스플레이 영역 각각 간 차이가 제2 임계 값 이하이면, 상기 제1 디스플레이 영역 및 상기 복수의 제2 디스플레이 영역이 대응되는 피크 휘도 레벨을 가지도록 상기 제1 디스플레이 영역에 대응되는 제1 구동 모듈 및 상기 복수의 제2 디스플레이 영역 각각에 대응되는 제2 구동 모듈을 제어할 수 있다.
일 예에 따르면, 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 복수의 제2 디스플레이 영역에 대응되는 제2 영상 영역 및 상기 복수의 제2 디스플레이 영역에 인접한 복수의 제3 디스플레이 영역에 대응되는 제3 영상 영역 간 밝기 차이 또는 색상 차이 중 적어도 하나에 기초하여 상기 제2 영상 영역 또는 상기 제3 영상 영역에 대한 밝기 또는 색상 중 적어도 하나를 보정할 수 있다.
일 예에 따르면, 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 제1 디스플레이 영역 및 상기 복수의 제2 디스플레이 영역이 대응되는 피크 휘도 레벨을 가지도록 상기 제1 디스플레이 영역에 대응되는 서브 픽셀 별 전류 게인 값을 상기 메모리로부터 획득하고, 상기 획득된 전류 게인 값에 기초하여 상기 제1 구동 모듈 및 상기 복수의 제2 구동 모듈을 제어할 수 있다.
일 예에 따르면, 상기 메모리는, 영상의 계조 별 서브 픽셀 각각의 파워 정보를 더 저장할 수 있다. 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 복수의 디스플레이 영역에 표시되는 영상의 계조 값 및 상기 계조 별 서브 픽셀 각각의 파워 정보에 기초하여 상기 복수의 디스플레이 영역 각각의 개별 소비 파워량을 식별하고, 상기 복수의 디스플레이 영역 각각의 개별 소비 파워량에 기초하여 상기 복수의 디스플레이 영역 각각의 피크 휘도 레벨을 식별할 수 있다.
일 예에 따르면, 상기 전류 정보는, 상기 복수의 디스플레이 영역 각각에 대응되는 서브 픽셀 별 휘도에 따른 전류 제어 정보를 포함하며, 상기 서브 픽셀은,R(Red) LED, G(Green) LED 및 B(Blue) LED 서브 픽셀을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 복수의 디스플레이 영역으로 구분된 디스플레이 장치의 구동 방법은, 영상을 학습된 인공 지능 모델에 입력하여 상기 영상의 픽셀 값이 임계 값 이하인 다이내믹 피킹(Dynamic Peaking) 적용 대상으로 식별되면, 상기 복수의 디스플레이 영역 각각의 피크(peak) 휘도 레벨을 식별하는 단계 및, 상기 복수의 디스플레이 영역의 전류 정보에 기초하여 상기 복수의 디스플레이 영역 각각이 식별된 피크 휘도 레벨을 가지도록 상기 복수의 디스플레이 영역에 대응되는 복수의 구동 모듈을 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 복수의 디스플레이 영역으로 구분된 디스플레이 장치의 프로세서에 의해 실행되는 경우 상기 디스플레이 장치가 동작을 수행하도록 하는 컴퓨터 명령을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 있어서, 상기 동작은,영상을 학습된 인공 지능 모델에 입력하여 상기 영상의 픽셀 값이 임계 값 이하인 다이내믹 피킹(Dynamic Peaking) 적용 대상으로 식별되면, 상기 복수의 디스플레이 영역 각각의 피크(peak) 휘도 레벨을 식별하는 단계 및, 상기 복수의 디스플레이 영역의 전류 정보에 기초하여 상기 복수의 디스플레이 영역 각각이 식별된 피크 휘도 레벨을 가지도록 상기 복수의 디스플레이 영역에 대응되는 복수의 구동 모듈을 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
도 1a 및 도 1b는 본 개시의 일 실시 예에 따른 디스플레이 장치의 동작을 개략적으로 설명하기 위한 도면들이다.
도 2a는 본 개시의 일 실시 예에 따른 디스플레이 장치의 구성을 나타내는 블럭도이다.
도 2b는 일 실시 예에 따른 디스플레이 장치의 구성을 구체적으로 나타내는 블럭도이다.
도 3a는 일 예에 따른 각 서브 픽셀의 휘도 별 전류 게인 정보를 설명하기 위한 도면이다.
도 3b는 일 예에 따른 영상의 계조 별 서브 픽셀 각각의 파워 정보를 설명하기 위한 도면이다.
도 4 및 도 5는 일 실시 예에 따른 디스플레이 장치의 구동 방법을 설명하기 위한 도면들이다.
도 6a 및 도 6b는 일 실시 예에 따른 디스플레이 장치의 구동 방법을 설명하기 위한 도면들이다.
도 7a 및 도 7b는 일 실시 예에 따른 디스플레이 장치의 구동 방법을 설명하기 위한 도면들이다.
도 8 및 도 9는 일 실시 예에 따른 디스플레이 구동 방법을 설명하기 위한 도면들이다.
도 10은 일 예에 따른 전류 증가에 따른 R/G/B LED 소자의 휘도 특성을 설명하기 위한 도면이다.
도 11a 내지 도 11c는 일 예에 따른 전류 증가에 따른 R/G/B LED 소자의 색상 시프트 특성을 설명하기 위한 도면들이다.
도 12는 일 실시 예에 따른 디스플레이 구동 방법을 설명하기 위한 도면이다.
본 명세서에서 이용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 개시에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.　
본 개시의 이용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 이용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 개시의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 이용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 이용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 이용된다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "구성되다" 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, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
A 또는 B 중 적어도 하나라는 표현은 "A" 또는 "B" 또는 "A 및 B" 중 어느 하나를 나타내는 것으로 이해되어야 한다.
본 개시에서 "모듈" 혹은 "부"는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 "모듈" 혹은 복수의 "부"는 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 "모듈" 혹은 "부"를 제외하고는 적어도 하나의 모듈로 일체화되어 하나 이상의 프로세서(미도시)로 구현될 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 개시의 실시 예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.　그러나 본 개시는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 개시를 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
이하 첨부된 도면들을 참조하여 본 개시의 일 실시 예를 보다 상세하게 설명한다.
도 1a 및 도 1b는 본 개시의 일 실시 예에 따른 디스플레이 장치의 동작을 개략적으로 설명하기 위한 도면들이다.
일 실시 예에 따른 디스플레이 장치(100)는 도 1a에 도시된 바와 같이 복수의 디스플레이 모듈(110-1, 110-2, 110-3, 110-4....)을 물리적으로 연결한 형태로 구현될 수 있다. 여기서, 복수의 디스플레이 모듈 각각은 매트릭스 형태로 배열되는 다수의 픽셀, 예를 들어 자발광 픽셀들을 포함할 수 있다. 특히, 디스플레이 모듈은 다수의 픽셀 각각이 LED(Light Emitting Diodes) 픽셀로 구현되는 LED 모듈 또는 복수의 LED 모듈들이 연결된 LED 캐비넷(cabinet)으로 구현될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 디스플레이 장치(100)는 마이크로 LED(micro LED), Mini LED, OLED(Organic Light Emitting Diodes) 디스플레이, PDP(Plasma Display Panel), QD(Quantum dot) 디스플레이, QLED(Quantum dot light-emitting diodes) 등으로 구현될 수도 있다. 다만, 이하에서는 설명의 편의를 위하여 디스플레이 모듈 각각이 LED 캐비넷으로 구현되는 경우를 상정하여 설명하도록 한다.
LED는 인가되는 전류를 증가시킴에 따라 영상을 높은 휘도로 표시할 수 있으며, 일반적으로 LED 캐비넷로 구성된 디스플레이 사용 시 각 LED 캐비넷에서 제공 가능한 정격 파워 용량에 기초하여 각 LED 캐비넷의 피크 휘도를 결정하게 된다. 일 예에 따라 최대 전력을 소비하는 LED 캐비넷의 전류 게인 모델링 기준으로 결정된 피크 게인(Peak Gain) 값이 전체 셋트에 적용될 수 있다. 여기서, 전류 게인 모델링은 LED 캐비넷 단위로 Full White일 경우 파워 서플라이(예를 들어, SMPS)의 정격 용량을 넘지 않는 최대 피크 휘도로 구동한다. 이에 따라 LED 캐비넷이 Full Black일 시 White Patch image의 사이즈를 조절하여 SMPS의 파워 로드(Power Load)를 측정할 수 있다. 예를 들어, 도 1b에 도시된 그래프는 다이내믹 피킹 적용시 캐비넷 사이즈의 약 10%까지의 White Patch image가 출력되는 파워 로드까지는 피크 휘도를 가지는 Cabinet 모델에 대응되는 그래프일 수 있다. 도 1b에 도시된 바와 같이 White Patch image의 사이즈 증가에 따른 파워 로드 증가에 따라 피크 휘도는 점차 감소하게 된다.
한편, 최대 전력을 소비하는 LED 캐비넷의 전류 게인 모델링 기준으로 결정된 피크 게인(Peak Gain) 값이 전체 셋트에 적용되는 경우, 입력 영상에 R/G/B 휘도 레벨이 상대적으로 높은(즉, White에 가까운) 캐비넷 단위 패턴(pattern)이 1개라도 존재하게 되면 전체 영상에 낮은 피크 게인이 적용될 수 있다. 예를 들어, 도 5에 도시된 영상에서 지구 부분을 송출하는 캐비넷의 R/G/B 휘도 레벨이 높기 때문에 우주선이나 별을 출력하는 캐비넷은 SMPS 전력 용량이 많이 남더라도 낮은 피크 게인을 적용할 수 밖에 없게 된다.
이에 따라 이하에서는, 캐비넷 보다 더 작은 모듈 단위 또는 디스플레이 영역 단위로 피크 게인을 개별적으로 산출하여 영상에서 부분 별 콘트라스트(ㅊontrast) 효과를 극대화할 수 있는 다양한 실시 예에 대해 설명하도록 한다.
도 2a는 본 개시의 일 실시 예에 따른 디스플레이 장치의 구성을 나타내는 블럭도이다.
도 2a에 따르면, 디스플레이 장치(100)는 디스플레이(110), 구동부(120), 메모리(130) 및 하나 이상의 프로세서(130)를 포함한다.
디스플레이(110)는 복수의 디스플레이 모듈을 포함한다. 특히, 디스플레이(110)는 복수의 디스플레이 모듈(110-1,...110-n)을 연결하여 조립한 형태로 구성될 수 있다. 여기서, 복수의 디스플레이 모듈 각각은 매트릭스 형태로 배열되는 다수의 픽셀, 예를 들어 자발광 픽셀들을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따라 디스플레이(110)는 복수의 LED 모듈(적어도 하나의 LED 소자를 포함하는 LED 모듈) 및/또는, 복수의 LED 캐비넷(cabinet)으로 구현될 수 있다. 또한 LED 모듈은 복수 개의 LED 픽셀들을 포함할 수 있는데, 일 예에 따라 LED 픽셀은 RGB LED로 구현될 수 있으며, RGB LED는 RED LED, GREEN LED 및 BLUE LED를 함께 포함할 수 있다.
구동부(120)는 하나 이상의 프로세서(140)의 제어에 따라 디스플레이(110)를 구동한다. 예를 들어, 구동부(120)는 프로세서(140)의 제어에 따라 디스플레이 패널(110)을 구성하는 각 자발광 소자, 예를 들어 LED 픽셀을 구동하기 위해 구동 전압을 인가하거나 구동 전류를 흐르게 함으로써, 각 LED 픽셀을 구동한다.
구동부(120)는 복수의 디스플레이 모듈(110-1,...110-n)에 연결된 복수의 구동 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들어, 하나의 디스플레이 모듈(110-1)(예를 들어, 캐비넷 또는 모듈)은 복수의 디스플레이 영역으로 구분되고 복수의 디스플레이 영역 각각에 복수의 구동 모듈이 연결될 수 있다. 복수의 구동 모듈은, 프로세서(140)로부터 입력되는 각각의 제어 신호에 대응되도록 복수의 디스플레이 영역 각각으로 구동 전류를 공급할 수 있다. 구체적으로, 복수의 구동 모듈은 프로세서(140)로부터 입력되는 각각의 제어 신호에 대응되도록 복수의 디스플레이 영역에 공급되는 구동 전류의 공급 시간 또는 세기 중 적어도 하나를 조정하여 출력할 수 있다.
일 예에 따라 복수의 디스플레이 모듈(110-1,...110-n) 각각에는 전원 공급을 위한 파워 서플라이(power supply)가 구비될 수 있다. 파워 서플라이는 교류 전류를 복수의 디스플레이 모듈(110-1,...110-n) 각각에서 안정적으로 사용할 수 있도록 직류 전류로 변환해 각각의 시스템에 맞게 전원을 공급하는 하드웨어이다. 파워 서플라이는 크게, 입력 전자파장애(EMI) 필터부, 교류-직류 정류부, 직류-직류 스위칭 변환부, 출력필터 및 출력부로 이루어질 수 있다. 파워 서플라이는 예를 들어 SMPS(switched mode power supply)로 구현될 수 있다. SMPS는 반도체 스위치 소자의 온오프(on-off) 시간 비율을 제어하여 출력을 안정화시킨 직류 안정화 전원 장치로 고효율, 소형 및 경량화가 가능하여, 복수의 디스플레이 모듈(110-1, ...110-n) 각각을 구동하는데 이용될 수 있다. 다만, 다른 예에 따르면, 구동부(120)는 복수의 디스플레이 모듈(110-1,...110-n) 각각에 전원을 공급하는 복수의 SMPS를 별개로 구동하는 하나의 구동 모듈 형태로 구현될 수 있다.
메모리(130)는 다양한 실시 예를 위해 필요한 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(130)는 데이터 저장 용도에 따라 디스플레이 장치(100)에 임베디드된 메모리 형태로 구현되거나, 디스플레이 장치(100)에 탈부착이 가능한 메모리 형태로 구현될 수도 있다. 예를 들어, 디스플레이 장치(100)의 구동을 위한 데이터의 경우 디스플레이 장치(100')에 임베디드된 메모리에 저장되고, 디스플레이 장치(100)의 확장 기능을 위한 데이터의 경우 디스플레이 장치(100)에 탈부착이 가능한 메모리에 저장될 수 있다. 한편, 디스플레이 장치(100)에 임베디드된 메모리의 경우 휘발성 메모리(예: DRAM(dynamic RAM), SRAM(static RAM), 또는 SDRAM(synchronous dynamic RAM) 등), 비휘발성 메모리(non-volatile Memory)(예: OTPROM(one time programmable ROM), PROM(programmable ROM), EPROM(erasable and programmable ROM), EEPROM(electrically erasable and programmable ROM), mask ROM, flash ROM, 플래시 메모리(예: NAND flash 또는 NOR flash 등), 하드 드라이브, 또는 솔리드 스테이트 드라이브(solid state drive(SSD)) 중 적어도 하나로 구현될 수 있다. 또한, 디스플레이 장치(100')에 탈부착이 가능한 메모리의 경우 메모리 카드(예를 들어, CF(compact flash), SD(secure digital), Micro-SD(micro secure digital), Mini-SD(mini secure digital), xD(extreme digital), MMC(multi-media card) 등), USB 포트에 연결가능한 외부 메모리(예를 들어, USB 메모리) 등과 같은 형태로 구현될 수 있다.
일 예에 따라 메모리(130)는 복수의 디스플레이 모듈(110-1,.., 110-n)의 전류 정보를 저장할 수 있다. 여기서, 전류 정보는, 디스플레이 모듈을 구성하는 각 서브 픽셀 별의 휘도에 따른 전류 제어 정보일 수 있다. 여기서, 각 서브 픽셀 별의 휘도에 따른 전류 제어 정보는, 각 서브 픽셀의 전류에 따른 휘도 특성 및 색상 쉬프트(shift) 특성에 기초하여 캘리브레이션된(모델링된) 서브 픽셀 별 휘도에 따른 전류 제어 정보가 될 수 있다.
구체적으로, 서브 픽셀 별의 휘도에 따른 전류 제어 정보는, 각 서브 픽셀의 전류에 따른 휘도 레벨 정보 및 각 서브 픽셀의 전류에 따른 색상 쉬프트(shift) 정보에 기초하여 캘리브레이션된 각 서브 픽셀의 휘도 별 전류 게인 정보가 될 수 있다. 예를 들어, 각 서브 픽셀 별 전류에 따른 휘도 레벨 정보는 R/B/G LED 소자 별 전류 변화에 따른 휘도 변화 정보가 되고, 각 서브 픽셀 별 전류에 따른 색상 정보는 R/B/G LED 소자 별 전류 변화에 따른 색좌표(예를 들어, x, y 색좌표) 변화 정도가 될 수 있다. 이 경우, 서브 픽셀 별 휘도에 따른 전류 게인 정보는, 전류 변화에 따른 R/B/G LED 소자 별 휘도 변화량이 유사하도록 전류 값을 캘리브레이션하면서, 전류 변화에 따른 R/B/G LED 소자 별 컬러 시프트 현상이 발생되지 않도록 캘리브레이션하여 획득한 각 서브 픽셀의 휘도 별 전류 게인 값이 될 수 있다. 예를 들어, 도 3a에 도시된 바와 같이 각 서브 픽셀의 휘도 별 전류 게인 정보는 전류 증가에 따른 각 서브 픽셀의 휘도 및 색상 특성에 기초하여 캘리브레이션된 각 서브 픽셀의 휘도 별 전류 게인 값을 포함할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 전류 제어 정보는 전류 게인 값이 아닌, 전류 값 그 자체가 될 수도 있다.
또한, 메모리(130)는 디스플레이 모듈에 제공되는 파워 별 휘도 레벨 정보를 저장할 수 있다. 즉, 디스플레이 모듈로 공급되는 파워가 증가함에 따라 디스플레이 모듈의 휘도도 증가하지만, 공급 파워가 기설정된 임계 값을 초과하게 되면 디스플레이 모듈의 휘도 증가율은 점차 감소하면서 최대 휘도 값 이상 증가하지 않게 된다. 이에 따른 공급 파워 변화량에 따른 디스플레이 모듈의 휘도 변화량에 대한 정보가 기 측정되어 메모리(130)에 저장될 수 있다. 이 경우, 파워 별 휘도 레벨 정보는 파워 상승량에 따른 휘도 상승량 정보가 될 수 있다. 다만, 이러한 형태의 정보가 아니더라도 공급 파워와 휘도와의 관계를 나타내는 정보이면 이에 한정되지 않고 적용 가능하다.
또한, 메모리(130)는 계조 별 서브 픽셀 각각의 파워 정보를 저장할 수 있다. 영상의 계조는 휘도 값과 연관되므로, 기설정된 계조의 영상을 표현하기 위해 필요한 R/G/B LED 소자 별 파워는 변하게 된다. 이와 같이 영상의 계조 별 R/G/B LED 소자 각각의 파워 정보가 메모리(130)에 저장될 수 있다. 예를 들어, 255 계조 값(영상이 RGB의 각 색 신호에 대해 256 단계의 계조를 가지는 경우) 또는 1024 계조(영상이 RGB의 각 색 신호에 대해 1024 단계의 계조를 가지는 경우)이 각 계조 별 R/G/B LED 소자 각각의 파워 정보가 메모리(130)에 저장될 수 있다. 이러한 각 계조 별 파워 정보는 기 측정되어 메모리(130)에 저장될 수 있다. 즉, 디스플레이 모듈에 계조 별 영상을 각각 디스플레이한 상태에서 R/G/B LED 소자에서 소비되는 파워량을 측정하여 각 계조 별 파워 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 도 3b에 도시된 바와 같이 R/G/B LED 소자 각각이 1024 계조의 계조 값 각각을 표현하는 경우 소비되는 파워량은 상이할 수 있다. 일반적으로 Red LED 소자의 경우 Green LED 소자 및 Blue LED 소자와 비교하여 동일한 계조 값을 표현하기 위해 필요한 파워가 상대적으로 크고, Green LED 소자 및 Blue LED 소자는 동일한 계조 값을 표현하기 위해 거의 동일한 파워가 요구된다.
그 밖에 메모리(130)는 Binning group에 대한 정보, 픽셀 별 최대 휘도에 대한 정보, 픽셀 별 색상에 대한 정보, 픽셀 별 휘도 보정 계수 등을 저장할 수 있다. 여기서, Binning group 이란, LED 픽셀의 경우 최대한 동일한 특성(휘도, 색좌표 등)을 갖는 LED 픽셀 그룹이 될 수 있다.
예를 들어, 복수의 LED 픽셀 간 유니포미티(uniformity) 특성을 위해 최대 휘도(luminance)를 타겟 휘도에 맞추기 위하여 휘도 보정 계수(correction coefficient)를 활용하여 캘리브레이션을 통해 휘도를 하향 조정하게 된다. 이 경우, 휘도 보정 계수는 타겟 R/G/B 휘도를 구현하기 위한 3*3 매트릭스 형태가 될 수 있으며, 각 픽셀에 서로 다른 휘도 보정 계수를 적용하여 최대 휘도가 타겟 휘도가 되도록 하여 유니포미티(uniformity)를 구현할 수 있게 된다. 또한, R/G/B 요소 각각에 대응되는 3*3 매트릭스 형태의 파라미터에 기초하여 타겟 휘도를 구현하면서, 색 온도 또한 유니포미티(uniformity)를 갖도록 캘리브레이션될 수 있다.
또한, 메모리(130)는 복수의 디스플레이 모듈 각각을 구성하는 픽셀의 개수, 픽셀의 사이즈 및 픽셀 간 간격에 대한 정보를 더 저장할 수 있다.
한편, 다른 실시 예에 따르면, 메모리(130)에 저장된 상술한 정보들은, 메모리(130)에 저장되어 있지 않고 외부 장치로부터 획득되는 것도 가능하다. 예를 들어, 일부 정보는, 셋탑 박스, 외부 서버, 사용자 단말 등과 같은 외부 장치로부터 실시간으로 수신될 수도 있다.
하나 이상의 프로세서(140)는 디스플레이 장치(100)의 동작을 전반적으로 제어한다. 구체적으로, 하나 이상의 프로세서(140)는 디스플레이 장치(100)의 각 구성과 연결되어 디스플레이 장치(100)의 동작을 전반적으로 제어할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 프로세서(140)는 디스플레이(110) 및 메모리(130)와 전기적으로 연결되어 디스플레이 장치(100))의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 프로세서(140)는 하나 또는 복수의 프로세서로 구성될 수 있다
하나 이상의 프로세서(140)는 메모리(130)에 저장된 적어도 하나의 인스트럭션(instruction)을 실행함으로써, 다양한 실시 예에 따른 디스플레이 장치(100)의 동작을 수행할 수 있다.
하나 이상의 프로세서(140)는 CPU (Central Processing Unit), GPU (Graphics Processing Unit), APU (Accelerated Processing Unit), MIC (Many Integrated Core), DSP (Digital Signal Processor), NPU (Neural Processing Unit), 하드웨어 가속기 또는 머신 러닝 가속기 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(140)는 디스플레이 장치의 다른 구성요소 중 하나 또는 임의의 조합을 제어할 수 있으며, 통신에 관한 동작 또는 데이터 처리를 수행할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(140)는 메모리에 저장된 하나 이상의 프로그램 또는 명령어(instruction)을 실행할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 프로세서는 메모리에 저장된 하나 이상의 명령어를 실행함으로써, 본 개시의 일 실시 예에 따른 방법을 수행할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 방법이 복수의 동작을 포함하는 경우, 복수의 동작은 하나의 프로세서에 의해 수행될 수도 있고, 복수의 프로세서에 의해 수행될 수도 있다. 예를 들어, 일 실시 예에 따른 방법에 의해 제 1 동작, 제 2 동작, 제 3 동작이 수행될 때, 제 1 동작, 제 2 동작, 및 제 3 동작 모두 제 1 프로세서에 의해 수행될 수도 있고, 제 1 동작 및 제 2 동작은 제 1 프로세서(예를 들어, 범용 프로세서)에 의해 수행되고 제 3 동작은 제 2 프로세서(예를 들어, 인공지능 전용 프로세서)에 의해 수행될 수도 있다.
하나 이상의 프로세서(140)는 하나의 코어를 포함하는 단일 코어 프로세서(single core processor)로 구현될 수도 있고, 복수의 코어(예를 들어, 동종 멀티 코어 또는 이종 멀티 코어)를 포함하는 하나 이상의 멀티 코어 프로세서(multicore processor)로 구현될 수도 있다. 하나 이상의 프로세서(140)가 멀티 코어 프로세서로 구현되는 경우, 멀티 코어 프로세서에 포함된 복수의 코어 각각은 캐시 메모리, 온 칩(On-chip) 메모리와 같은 프로세서 내부 메모리를 포함할 수 있으며, 복수의 코어에 의해 공유되는 공통 캐시가 멀티 코어 프로세서에 포함될 수 있다. 또한, 멀티 코어 프로세서에 포함된 복수의 코어 각각(또는 복수의 코어 중 일부)은 독립적으로 본 개시의 일 실시 예에 따른 방법을 구현하기 위한 프로그램 명령을 판독하여 수행할 수도 있고, 복수의 코어 전체(또는 일부)가 연계되어 본 개시의 일 실시 예에 따른 방법을 구현하기 위한 프로그램 명령을 판독하여 수행할 수도 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 방법이 복수의 동작을 포함하는 경우, 복수의 동작은 멀티 코어 프로세서에 포함된 복수의 코어 중 하나의 코어에 의해 수행될 수도 있고, 복수의 코어에 의해 수행될 수도 있다. 예를 들어, 일 실시 예에 따른 방법에 의해 제 1 동작, 제 2 동작, 및 제 3 동작이 수행될 때, 제 1 동작, 제2 동작, 및 제3 동작 모두 멀티 코어 프로세서에 포함된 제 1 코어에 의해 수행될 수도 있고, 제 1 동작 및 제 2 동작은 멀티 코어 프로세서에 포함된 제 1 코어에 의해 수행되고 제 3 동작은 멀티 코어 프로세서에 포함된 제 2 코어에 의해 수행될 수도 있다.
본 개시의 실시 예들에서, 프로세서는 하나 이상의 프로세서 및 기타 전자 부품들이 집적된 시스템 온 칩(SoC), 단일 코어 프로세서, 멀티 코어 프로세서, 또는 단일 코어 프로세서 또는 멀티 코어 프로세서에 포함된 코어를 의미할 수 있으며, 여기서 코어는 CPU, GPU, APU, MIC, DSP, NPU, 하드웨어 가속기 또는 기계 학습 가속기 등으로 구현될 수 있으나, 본 개시의 실시 예들이 이에 한정되는 것은 아니다.
GPU는 그래픽 처리에 이용되는 부동 소수점 연산 등과 같은 대량 연산을 위한 프로세서로서, 코어를 대량으로 집적하여 대규모 연산을 병렬로 수행할 수 있다. 특히, GPU는 CPU에 비해 컨볼루션(Convolution) 연산 등과 같은 병렬 처리 방식에 유리할 수 있다. 또한, GPU는 CPU의 기능을 보완하기 위한 보조 프로세서(co-processor)로 이용될 수 있다. 대량 연산을 위한 프로세서는 전술한 GPU로 명시한 경우를 제외하고 전술한 예에 한정되지 않는다.
NPU는 인공 신경망을 이용한 인공지능 연산에 특화된 프로세서로서, 인공 신경망을 구성하는 각 레이어를 하드웨어(예로, 실리콘)로 구현할 수 있다. 이때, NPU는 업체의 요구 사양에 따라 특화되어 설계되므로, CPU나 GPU에 비해 자유도가 낮으나, 업체가 요구하기 위한 인공지능 연산을 효율적으로 처리할 수 있다. 한편, 인공지능 연산에 특화된 프로세서로, NPU 는 TPU(Tensor Processing Unit), IPU(Intelligence Processing Unit), VPU(Vision processing unit) 등과 같은 다양한 형태로 구현 될 수 있다. 인공 지능 프로세서는 전술한 NPU로 명시한 경우를 제외하고 전술한 예에 한정되지 않는다.
또한, 하나 또는 복수의 프로세서는 SoC(System on Chip)으로 구현될 수 있다. 이때, SoC에는 하나 또는 복수의 프로세서 이외에 메모리, 및 프로세서와 메모리 사이의 데이터 통신을 위한 버스(Bus)등과 같은 네트워크 인터페이스를 더 포함할 수 있다. 디스플레이 장치(100)에 포함된 SoC(System on Chip)에 복수의 프로세서가 포함된 경우, 디스플레이 장치(100)는 복수의 프로세서 중 일부 프로세서를 이용하여 인공지능과 관련된 연산(예를 들어, 인공 지능 모델의 학습(learning)이나 추론(inference)에 관련된 연산)을 수행할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이 장치(100)는 복수의 프로세서 중 컨볼루션 연산, 행렬 곱 연산 등과 같은 인공지능 연산에 특화된 GPU, NPU, VPU, TPU, 하드웨어 가속기 중 적어도 하나를 이용하여 인공지능과 관련된 연산을 수행할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, CPU 등과 범용 프로세서를 이용하여 인공지능과 관련된 연산을 처리할 수 있음은 물론이다.
또한, 디스플레이 장치(100)는 하나의 프로세서에 포함된 멀티 코어(예를 들어, 듀얼 코어, 쿼드 코어 등)를 이용하여 인공지능과 관련된 기능에 대한 연산을 수행할 수 있다. 특히, 디스플레이 장치(100)는 프로세서에 포함된 멀티 코어를 이용하여 병렬적으로 컨볼루션 연산, 행렬 곱 연산 등과 같은 인공 지능 연산을 수행할 수 있다.
이하에서는 설명의 편의를 위하여 하나 이상의 프로세서(140)를 프로세서(140)로 명명하도록 한다.
도 2b는 일 실시 예에 따른 디스플레이 장치의 구성을 구체적으로 나타내는 블럭도이다.
도 2b에 따르면, 디스플레이 장치(100')은 디스플레이(110), 구동부(120), 메모리(130), 하나 이상의 프로세서(140), 통신 인터페이스(150), 사용자 인터페이스(160) 및 스피커(160)를 포함할 수 있다. 도 2b에 도시된 구성 중 도 2a에 도시된 구성과 중복되는 구성에 대해서는 자세한 설명을 생략하도록 한다.
통신 인터페이스(150)는 디스플레이 장치(100')의 구현 예에 따라 다양한 인터페이스로 구현될 수 있음은 물론이다. 예를 들어 통신 인터페이스(120)는 블루투스(Bluetooth), AP 기반의 Wi-Fi(와이파이, Wireless LAN 네트워크), 지그비(Zigbee), 유/무선 LAN(Local Area Network), WAN(Wide Area Network), 이더넷(Ethernet), IEEE 1394, HDMI(High-Definition Multimedia Interface), USB(Universal Serial Bus), MHL(Mobile High-Definition Link), AES/EBU(Audio Engineering Society/ European Broadcasting Union), 옵티컬(Optical), 코액셜(Coaxial) 등과 같은 통신 방식을 통해 외부 장치, 외부 저장 매체(예를 들어, USB 메모리), 외부 서버(예를 들어 웹 하드) 등으로부터 스트리밍 또는 다운로드 방식으로 입력 영상을 수신할 수 있다. 여기서, 입력 영상은 SD(Standard Definition), HD(High Definition), Full HD 또는 Ultra HD 영상 중 어느 하나의 디지털 영상이 될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
사용자 인터페이스(160)는 버튼, 터치 패드, 마우스 및 키보드와 같은 장치로 구현되거나, 상술한 디스플레이 기능 및 조작 입력 기능도 함께 수행 가능한 터치 스크린 등으로 구현될 수 있다.
스피커(170)는 각종 오디오 데이터뿐만 아니라 각종 알림 음이나 음성 메시지 등을 출력하는 구성일 수 있다. 프로세서(140)는 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 피드백 또는 각종 알림을 오디오 형태로 출력하도록 스피커(170)를 제어할 수 있다.
그 밖에 디스플레이 장치(100')는 구현 예에 따라 카메라(미도시), 마이크(미도시), 튜너(미도시) 및 복조부(미도시) 등을 포함할 수 있다.
카메라(미도시)는 기 설정된 이벤트에 따라 턴 온 되어 촬영을 수행할 수 있다. 카메라(미도시)는 사용자의 제스처 명령을 인식하거나 주변 컨텍스트 정보를 획득하는데 이용될 수 있다.
마이크(미도시)는 사용자 음성이나 기타 소리를 입력받아 오디오 데이터로 변환하기 위한 구성이다. 다만, 다른 실시 예에 따라 디스플레이 장치(100')는 외부 장치를 통해 입력된 사용자 음성을 통신 인터페이스(150)를 통해 수신할 수 있다.
튜너(미도시)는 안테나를 통해 수신되는 RF(Radio Frequency) 방송 신호 중 사용자에 의해 선택된 채널 또는 기 저장된 모든 채널을 튜닝하여 RF 방송 신호를 수신할 수 있다.
복조부(미도시)는 튜너에서 변환된 디지털 IF 신호(DIF)를 수신하여 복조하고, 채널 복호화 등을 수행할 수도 있다.
도 4는 일 실시 예에 따른 디스플레이 장치의 구동 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4에 도시된 실시 예에 따르면, 프로세서(140)는 영상을 학습된 인공 지능 모델에 입력하여 영상의 픽셀 값이 임계 값 이하인 다이내믹 피킹(Dynamic Peaking) 적용 대상인지 여부를 식별할 수 있다(S410). 예를 들어, 전자 장치(100)는 다양한 압축 영상 및/또는 다양한 해상도의 영상을 수신할 수 있다. 예를 들어, 영상 처리 장치(100)는 MPEG(Moving Picture Experts Group)(예를 들어, MP2, MP4, MP7 등), JPEG(joint photographic coding experts group), AVC(Advanced Video Coding), H.264, H.265, HEVC(High Efficiency Video Codec) 등으로 압축된 형태로 영상을 수신할 수 있다. 또는 전자 장치(100)는 SD(Standard Definition), HD(High Definition), Full HD, Ultra HD 영상 중 어느 하나의 영상을 수신할 수 있다.
이어서, 프로세서(140)는 영상이 픽셀 값이 임계 값 이하인 다이내믹 피킹 적용 대상인 것으로 식별되면, 복수의 디스플레이 영역 각각의 피크(peak) 휘도 레벨을 식별할 수 있다(S420). 여기서, 복수의 디스플레이 영역은, 하나의 드라이버(Driver) IC(integrated chip)에 대응되는 픽셀 영역 단위 또는 복수의 드라이버 IC에 대응되는 모듈 단위 중 적어도 하나일 수 있다. 또는 경우에 따라서는 복수의 디스플레이 영역은, 하나의 드라이버(Driver) IC에 대응되는 픽셀 영역 단위보다 작은 픽셀 영역 단위일 수도 있다. 여기서, 드라이버 IC는 프로세서(140)로부터 어떤 화면을 구동할지 신호를 입력받아서 디스플레이 패널을 동작시키기 위한 출력 신호를 생성하고 제어하는 기능을 하며, 디스플레이 패널의 각 픽셀로 제어 신호를 전송할 수 있다. 예를 들어, 드라이버 IC는 Gate IC 및 Source IC 등으로 구성될 수 있다.
이 후, 프로세서(130)는 메모리(130)에 저장된 복수의 디스플레이 영역의 전류 정보에 기초하여 복수의 디스플레이 영역 각각이 식별된 피크 휘도 레벨을 가지도록 복수의 구동 모듈을 제어할 수 있다. 즉, 프로세서(140)는 복수의 디스플레이 영역 별로 개별적인 피크 휘도 레벨을 가지도록 복수의 구동 모듈(예를 들어, 드라이버 IC)을 제어할 수 있다. 이하에서는, 복수의 디스플레이 영역 별로 개별적인 피크 휘도 레벨을 가지도록 구동하는 기술을 로컬 다이내믹 피킹(local dynamic peaking)이라 명명하도록 한다.
일 예에 따라 프로세서(140)는 복수의 디스플레이 영역 각각에 대해 산출된 개별 소비 파워량에 기초하여 복수의 디스플레이 영역 각각의 피크(peak) 휘도 레벨을 산출할 수 있다. 이어서, 프로세서(140)는 메모리(130)에 저장된 휘도 별 전류 정보에 기초하여 복수의 디스플레이 영역 각각이 대응되는 피크 휘도 레벨을 가지도록 복수의 구동 모듈 각각을 제어할 수 있다.
이 경우, 프로세서(140)는 복수의 디스플레이 영역 각각에 디스플레이되는 영상의 계조 값 및, 메모리(130)로부터 획득된 계조 별 서브 픽셀 각각의 파워 정보에 기초하여 복수의 디스플레이 영역 각각에서 소비되는 파워량을 산출할 수 있다.
예를 들어, 복수의 디스플레이 모듈(110-1,...110-n)이 16 개의 캐비넷으로 구현되는 경우를 상정하도록 한다. 이 경우, 도 5a에 도시된 바와 같이 전체 영상(510)에 포함된 복수의 분할 영역, 예를 들어, 제1 내지 제16 분할 영역(510-1, 510-2, ...510-16)이 각 캐비넷(110-1,...110-n)에 제공될 수 있다. 또한, 도 5b에 도시된 바와 같이 하나의 캐비넷(110-1)은 복수의 모듈(511, 512, 513, 514)을 포함할 수 있고, 전체 영상(510)에 복수의 분할 영역 중 제1 분할 영역은(510-1)은 각각 복수의 모듈(511, 512, 513, 514)에 분할되어 제공될 수 있다. 또한, 복수의 모듈 중 하나의 모듈(511)은 복수의 디스플레이 영역(511-1 내지 511-20)으로 구분될 수 있다. 예를 들어, 복수의 디스플레이 영역(511-1 내지 511-20)은 하나의 드라이버(Driver) IC(integrated chip)에 대응되는 픽셀 영역 단위일 수 있다.
일 예에 따르면, 프로세서(140)는 복수의 디스플레이 영역(511-1 내지 511-20) 각각에 대해 각 서브 픽셀들 즉, R/G/B 각각이 표현해야 하는 영상 계조 값에 기초하여 각 디스플레이 영역(511-1 내지 511-20)에서 소비되는 파워량을 산출할 수 있다. 이 경우 프로세서(140)는 메모리(130)에 저장된 계조 별 R/G/B LED 소자 각각의 파워 정보에 기초하여 각 디스플레이 영역(511-1 내지 511-20)에서 소비되는 파워량을 산출할 수 있다. 이러한, R/G/B LED 소자 별 영상의 계조 표현에 요구되는 파워 값이 메모리(130)에 기 저장되어 있으며, 프로세서(140)는 기 저장된 정보에 기초하여 각 디스플레이 영역(511-1 내지 511-20) 각각의 개별 소비 파워량을 산출할 수 있다.
이어서, 프로세서(140)는 복수의 디스플레이 영역(511-1 내지 511-20) 각각의 개별 소비 파워량 및 복수의 구동 모듈에 의해 제공 가능한 파워 용량에 기초하여 복수의 디스플레이 영역(511-1 내지 511-20) 각각의 피크 휘도 레벨을 산출할 수 있다. 여기서, 복수의 구동 모듈에 의해 제공 가능한 용량은 각 캐비넷(110-1, ..., 110-n)에 구비된 SMPS의 정격 용량(또는 정격 출력)에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 제1 캐비넷(110-1)에 구비된 SMPS의 정격 용량에 기초하여 각 디스플레이 영역(511-1 내지 511-20)에 대응되는 복수의 구동 모듈에 의해 제공 가능한 용량이 결정될 수 있다.
도 6a 및 도 6b는 일 실시 예에 따른 디스플레이 장치의 구동 방법을 설명하기 위한 도면들이다.
일 예에 따르면, 학습된 인공 지능 모델은, 다이내믹 피킹이 적용된 학습 영상 및 다이내믹 피킹이 적용되지 않은 학습 영상에 기초하여, 입력 영상이 다이내믹 피킹 적용 대상인지 여부를 식별하도록 학습을 통해 만들어질 수 있다. 다이내믹 피킹이 적용된 학습 영상은 사용자가 다이내믹 피킹 기능을 턴 온 한 상태로 시청한 영상일 수 있다. 또한, 다이내믹 피킹이 적용되지 않은 학습 영상은 사용자가 다이내믹 피킹 기능을 턴 오프 한 상태로 시청한 영상일 수 있다.
여기서, 학습을 통해 만들어진다는 것은, 다수의 학습 데이터들에 학습 알고리즘을 적용함으로써, 원하는 특성의 인공 지능 모델이 만들어짐을 의미한다. 이러한 학습은 본 개시에 따른 인공지능이 수행되는 기기 자체에서 이루어질 수도 있고, 별도의 서버/시스템을 통해 이루어 질 수도 있다. 인공 지능 모델은, 복수의 신경망 레이어들로 구성될 수 있다. 적어도 하나의 레이어는 적어도 하나의 가중치(weight values)을 갖고 있으며, 이전(previous) 레이어의 연산 결과와 적어도 하나의 정의된 연산을 통해 레이어의 연산을 수행한다. 신경망의 예로는, CNN (Convolutional Neural Network), DNN (Deep Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network), RBM (Restricted Boltzmann Machine), DBN (Deep Belief Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network) 및 심층 Q-네트워크 (Deep Q-Networks), Transformer가 있으며, 본 개시에서의 신경망은 명시한 경우를 제외하고 전술한 예에 한정되지 않는다.
학습 알고리즘은, 다수의 학습 데이터들을 이용하여 소정의 대상 기기(예컨대, 로봇)을 훈련시켜 소정의 대상 기기 스스로 결정을 내리거나 예측을 할 수 있도록 하는 방법이다. 학습 알고리즘의 예로는, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)이 있으며, 본 개시에서의 학습 알고리즘은 명시한 경우를 제외하고 전술한 예에 한정되지 않는다. 예를 들어, 인공 지능 모델은, 학습 영상 및 대응되는 다이내믹 피킹 적용 대상 여부에 대한 식별 정보를 입출력 훈련 데이터 쌍으로 이용하여 학습되거나, 학습 영상 및 대응되는 다이내믹 피킹 적용 대상 여부를 입력 데이터로 하여 학습될 수 있다.
도 6a에 따르면, 프로세서(140)는 학습된 인공 지능 모델에 의해 입력 영상이 다이내믹 피킹 적용 대상인지 식별할 수 있다(S610).
프로세서(140)는 영상이 다이내믹 피킹 적용 대상인지 식별되면(S610:Y) 영상의 픽셀 값이 임계 값 이하인지 여부를 식별할 수 있다(S620).
프로세서(140)는 영상의 픽셀 값이 임계 값 이하로 식별되면(S620:Y), 복수의 디스플레이 영역 각각의 피크 휘도 레벨을 산출하여 로컬 다이내믹 피킹을 적용하도록 복수의 구동 모듈을 제어할 수 있다(S630).
도 6b에 따르면, 인공 지능 모델(640)은 영상(510)이 입력되면, 해당 영상(510)이 다이내믹 피킹 적용 대상인지 여부에 대한 식별 정보를 출력할 수 있다. 이 경우 프로세서(140)는 영상(510)이 인공 지능 모델(640)에 의해 다이내믹 피킹 적용 대상으로 식별되면, 영상(510)의 픽셀 값이 임계 값 이하인지 여부에 기초하여 로컬 다이내믹 피킹 적용 여부를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(140)는 인공 지능 모델(640)에 의해 다이내믹 피킹 적용 대상으로 식별되고 영상(510)의 픽셀 값이 임계 값 이하인 것으로 식별되면, 영상(510)에 대해 로컬 다이내믹 피킹 처리를 수행할 수 있다.
도 7a 및 도 7b는 일 실시 예에 따른 디스플레이 장치의 구동 방법을 설명하기 위한 도면들이다.
일 예에 따르면, 학습된 인공 지능 모델은, 다이내믹 피킹이 적용되며 픽셀 값이 임계 값 이하인 학습 영상, 다이내믹 피킹이 적용되며 픽셀 값이 임계 값을 초과하는 학습 영상 및 다이내믹 피킹이 적용되지 않은 학습 영상에 기초하여, 입력 영상이 로컬 다이내믹 피킹 적용 대상인지 여부를 식별하도록 학습될 수 있다. 예를 들어, 예를 들어, 인공 지능 모델은, (다이내믹 피킹이 적용되며 픽셀 값이 임계 값 이하인 학습 영상, 로컬 다이내믹 적용), (다이내믹 피킹이 적용되며 픽셀 값이 임계 값 초과인 학습 영상, 로컬 다이내믹 적용 안함), (다이내믹 피킹이 적용되지 않은 학습 영상, 로컬 다이내믹 적용 안함)을 각각 입출력 훈련 데이터 쌍으로 이용하여 학습되거나, 해당 데이터를 입력 데이터로 하여 학습될 수 있다.
도 7a에 따르면, 프로세서(140)는 학습된 인공 지능 모델에 의해 영상이 로컬 다이내믹 피킹 적용 대상인지 식별할 수 있다(S710).
영상이 로컬 다이내믹 피킹 적용 대상으로 식별된 경우(S710:Y), 복수의 디스플레이 영역 각각의 피크 휘도 레벨을 산출하여 로컬 다이내믹 피킹을 적용하도록 상기 복수의 구동 모듈을 제어할 수 있다(S720).
도 7b에 따르면, 인공 지능 모델(650)은 영상(510)이 입력되면, 해당 영상이 로컬 다이내믹 피킹 적용 대상인지 여부에 대한 식별 정보를 출력할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(140)는 인공 지능 모델(650)에 의해 로컬 다이내믹 피킹 적용 대상으로 식별되면, 영상(510)에 대해 로컬 다이내믹 피킹 처리를 수행할 수 있다.
도 8 및 도 9는 일 실시 예에 따른 디스플레이 구동 방법을 설명하기 위한 도면들이다.
도 8에 도시된 일 실시 예에 따르면, 프로세서(140)는 복수의 디스플레이 영역 중 제1 디스플레이 영역 및 제1 디스플레이 영역에 인접한 복수의 제2 디스플레이 영역의 픽셀 값이 제1 임계 값 이하인지 식별할 수 있다(S810). 일 예에 따라 각 디스플레이 영역의 픽셀 값은 각 영역의 평균 값, 중간 값, 최대 값 또는 최소 값 중 적어도 하나일 수 있다. 여기서, 제1 임계 값은 로컬 다이내믹 피킹을 적용하여 콘트라스트 효과를 극대화할 수 있는 값으로 설정될 수 있으며, 실험에 의해 제조사에 의해 기 설정된 값일 수 있다.
프로세서(140)는 복수의 디스플레이 영역 중 제1 디스플레이 영역 및 제1 디스플레이 영역에 인접한 복수의 제2 디스플레이 영역의 픽셀 값이 제1 임계 값 이하인 것으로 식별되면(S810:Y), 제1 디스플레이 영역 및 복수의 제2 디스플레이 영역 각각 간 차이가 제2 임계 값 이하인지 식별할 수 있다(S820). 여기서, 제2 임계 값은 로컬 다이내믹 피킹을 적용하여 콘트라스트 효과를 극대화할 수 있는 값으로 설정될 수 있으며, 실험에 의해 제조사에 의해 기 설정된 값일 수 있다.
프로세서(140)는 제1 디스플레이 영역 및 복수의 제2 디스플레이 영역 각각 간 차이가 제2 임계 값 이하인 것으로 식별되면(S820:Y), 제1 디스플레이 영역 및 복수의 제2 디스플레이 영역이 대응되는 피크 휘도 레벨을 가지도록 제1 디스플레이 영역에 대응되는 제1 구동 모듈 및 복수의 제2 디스플레이 영역 각각에 대응되는 제2 구동 모듈을 제어할 수 있다(S830).
일 예에 따라 도 9에 도시된 바와 같이 복수의 디스플레이 영역 중 제1 디스플레이 영역(511-13) 및 제1 디스플레이 영역에 인접한 복수의 제2 디스플레이 영역(511-6, 511-7, 511-8, 511-12, 511-14, 511-17, 511-18, 511-19)의 픽셀 값이 제1 임계 값 이하이고, 제1 디스플레이 영역(511-13) 및 복수의 제2 디스플레이 영역(511-6, 511-7, 511-8, 511-12, 511-14, 511-17, 511-18, 511-19) 각각 간 차이가 제2 임계 값 이하이면, 제1 디스플레이 영역 및 복수의 제2 디스플레이 영역이 대응되는 피크 휘도 레벨을 가지도록 제1 디스플레이 영역에 대응되는 제1 구동 모듈 및 복수의 제2 디스플레이 영역 각각에 대응되는 제2 구동 모듈을 제어할 수 있다.
일 예에 따라 프로세서(140)는 제1 디스플레이 영역 및 복수의 제2 디스플레이 영역이 대응되는 피크 휘도 레벨을 가지도록 제1 디스플레이 영역에 대응되는 서브 픽셀 별 전류 게인 값을 메모리(130)로부터 획득할 수 있다. 프로세서(140)는 획득된 전류 게인 값에 기초하여 제1 디스플레이 영역 및 복수의 제2 디스플레이 영역에 포함된 픽셀들 각각에 대응되는 전류 값을 제공하도록 제1 구동 모듈 및 복수의 제2 구동 모듈을 제어할 수 있다.
예를 들어, R/G/B LED 소자는 도 10에 도시된 바와 같이 전류 증가에 따라 상이한 휘도 증가 특성을 가진다. 또한, 도 11a 내지 도 11b에 도시된 바와 같이 R/G/B LED 소자는 전류 증가에 따라 색좌표가 상이한 형태로 달라져 서로 다른 색상 시프트 특성을 가진다. 예를 들어, 도 11a에 도시된 바와 같이 Red 픽셀은 전류 증가에 따라 x, y 좌표가 동일한 값을 유지하지만, 도 11b에 도시된 바와 같이 Green 픽셀은 x, y 좌표가 조금씩 변경되며, 도 11b 및 도 11c에 도시된 바와 Blue 픽셀은 전류 증가에 따라 x, y 좌표가 상당량 변경되는 것을 확인할 수 있다. 메모리(130)에는 도 10에 도시된 바와 같은 R/G/B LED 소자의 전류에 따른 휘도 특성 및 도 11a 내지 도 11c에 도시된 바와 같은 R/G/B LED 소자의 전류에 따른 색상 특성이 반영되어 산출된 R/G/B LED 소자의 휘도 별 전류 게인 값이 저장되어 있을 수 있다. 예를 들어, 각 디스플레이 영역에 대응되는 피크 휘도 레벨이 식별되면, 식별된 각 휘도 레벨을 구현하는데 필요한 특정 전류값에 대해 도 3a의 그래프에 기초하여 R/G/B LED 소자 각각에 흐르는 전류의 게인 값이 적용될 수 있다. 즉, 각 디스플레이 영역 각각의 피크 휘도 레벨을 구현하기 위한 각각의 전류 값에 R/G/B LED 소자의 특성에 따른 전류 게인 값이 적용된 최종 전류 값이 각 디스플레이 영역에 대응되는 구동 모듈로 인가될 수 있다. 다만, 하나의 구동 모듈이 복수의 디스플레이 영역의 구동을 제어하는 경우, 복수의 디스플레이 영역에 대응되는 전류 게인 값이 하나의 구동 모듈로 제공될 수도 있다.
예를 들어, 제1 디스플레이 영역(도 5, 511-1)의 R/G/B LED 소자를 각각 구동하기 위한 게인 값 gr1, gg1, gb1를 각각 대응되는 전류 값 a에 적용하고, 제2 디스플레이 영역(도 5, 511-2)의 R/G/B LED 소자를 각각 구동하기 위한 게인 값 gr2, gg2, gb2를 각각 대응되는 전류 값 b에 적용하고, 동일한 방식으로 나머지 디스플레이 영역, 예를 들어, 제16 디스플레이 영역(도 5, 511-16)의 R/G/B LED 소자를 구동하기 위한 게인 값 gr16, gg16, gb16를 각각 대응되는 전류 값 c에 적용함으로써, 복수의 디스플레이 영역의 휘도를 피크 휘도 레벨로 제어할 수 있다.
도 12는 일 실시 예에 따른 디스플레이 구동 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 12에 도시된 일 실시 예에 따르면, 프로세서(140)는 복수의 디스플레이 영역 중 제1 디스플레이 영역 및 제1 디스플레이 영역에 인접한 복수의 제2 디스플레이 영역의 픽셀 값이 제1 임계 값 이하인지 식별할 수 있다(S1210).
프로세서(140)는 복수의 디스플레이 영역 중 제1 디스플레이 영역 및 제1 디스플레이 영역에 인접한 복수의 제2 디스플레이 영역의 픽셀 값이 제1 임계 값 이하인 것으로 식별되면(S1210:Y), 제1 디스플레이 영역 및 복수의 제2 디스플레이 영역 각각 간 차이가 제2 임계 값 이하인지 식별할 수 있다(S1220).
프로세서(140)는 제1 디스플레이 영역 및 복수의 제2 디스플레이 영역 각각 간 차이가 제2 임계 값 이하인 것으로 식별되면(S1220:Y), 제1 디스플레이 영역 및 복수의 제2 디스플레이 영역이 대응되는 피크 휘도 레벨을 가지도록 제1 디스플레이 영역에 대응되는 제1 구동 모듈 및 복수의 제2 디스플레이 영역 각각에 대응되는 제2 구동 모듈을 제어할 수 있다(S1230).
이 후, 프로세서(140)는 복수의 제2 디스플레이 영역에 대응되는 제2 영상 영역 및 복수의 제2 디스플레이 영역에 인접한 복수의 제3 디스플레이 영역에 대응되는 제3 영상 영역 간 밝기 차이 또는 색상 차이 중 적어도 하나에 기초하여 제2 영상 영역 또는 제3 영상 영역에 대한 밝기 또는 색상 중 적어도 하나를 보정할 수 있다(S1240).
일 예에 따라 프로세서(140)는 복수의 제2 디스플레이 영역에 대응되는 제2 영상 영역 및 복수의 제2 디스플레이 영역에 인접한 복수의 제3 디스플레이 영역에 대응되는 제3 영상 영역 간 밝기 차이가 제3 임계 값 이상인 경우, 제2 영상 영역의 경계(또는 에지)에 위치한 픽셀 영역에 인접한 복수의 제2 디스플레이 영역의 경계에 위치한 픽셀 영역 중 적어도 하나의 픽셀 영역의 밝기 값을 조정하여 밝기 차이를 조정하거나, 경계 영역에서의 스무딩(smoothing) 처리와 같은 영상 처리를 수행할 수 있다.
일 예에 따라 프로세서(140)는 복수의 제2 디스플레이 영역에 대응되는 제2 영상 영역 및 복수의 제2 디스플레이 영역에 인접한 복수의 제3 디스플레이 영역에 대응되는 제3 영상 영역 간 색상 차이가 제4 임계 값 이상인 경우, 제2 영상 영역의 경계에 위치한 픽셀 영역에 인접한 복수의 제2 디스플레이 영역의 경계에 위치한 픽셀 영역 중 적어도 하나의 픽셀 영역의 색상 값을 조정하여 색상 차이를 조정하거나, 경계 영역에서의 스무딩(smoothing) 처리와 같은 영상 처리를 수행할 수 있다.
상술한 바와 같은 다양한 실시 예에 따르면, 캐비넷 보다 더 작은 모듈 단위 또는 디스플레이 영역 단위로 피크 게인을 개별적으로 산출하여 영상에서 부분 별 콘트라스트(ㅊontrast) 효과를 극대화할 수 있게 된다. 또한 인공 지능을 이용하여 사용자들의 다이내믹 피킹(또는 로컬 다이내믹 피킹) 적용 선호도가 높은 영상 타입을 식별하여 적용하므로 사용자의 편의성이 향상될 수 있다.
상술한 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 방법들은, 기존 디스플레이 장치에 대한 소프트웨어 업그레이드, 또는 하드웨어 업그레이드 만으로도 구현될 수 있다.
또한, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들은 디스플레이 장치에 구비된 임베디드 서버, 또는 디스플레이 장치의 외부 서버를 통해 수행되는 것도 가능하다.
한편, 본 개시의 일시 예에 따르면, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들은 기기(machine)(예: 컴퓨터)로 읽을 수 있는 저장 매체(machine-readable storage media)에 저장된 명령어를 포함하는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 기기는, 저장 매체로부터 저장된 명령어를 호출하고, 호출된 명령어에 따라 동작이 가능한 장치로서, 개시된 실시 예들에 따른 디스플레이 장치(예: 디스플레이 장치(A))를 포함할 수 있다. 명령이 프로세서에 의해 실행될 경우, 프로세서가 직접, 또는 프로세서의 제어 하에 다른 구성요소들을 이용하여 명령에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 명령은 컴파일러 또는 인터프리터에 의해 생성 또는 실행되는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 신호(signal)를 포함하지 않으며 실재(tangible)한다는 것을 의미할 뿐 데이터가 저장매체에 반영구적 또는 임시적으로 저장됨을 구분하지 않는다.
또한, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 온라인으로 배포될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
또한, 상술한 다양한 실시 예들에 따른 구성 요소(예: 모듈 또는 프로그램) 각각은 단수 또는 복수의 개체로 구성될 수 있으며, 전술한 해당 서브 구성 요소들 중 일부 서브 구성 요소가 생략되거나, 또는 다른 서브 구성 요소가 다양한 실시 예에 더 포함될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 일부 구성 요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 개체로 통합되어, 통합되기 이전의 각각의 해당 구성 요소에 의해 수행되는 기능을 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따른, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성 요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 적어도 일부 동작이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.
이상에서는 본 개시의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 개시는 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 개시의 요지를 벗어남이 없이 당해 개시에 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 개시의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안될 것이다.
110: 디스플레이 120: 구동부
130: 메모리 140: 하나 이상의 프로세서

Claims (19)

  1. 디스플레이 장치에 있어서,
    복수의 디스플레이 영역으로 구분된 디스플레이;
    상기 복수의 디스플레이 영역에 연결된 복수의 구동 모듈을 포함하는 구동부;
    상기 복수의 디스플레이 영역 각각에 대응되는 전류 정보가 저장된 메모리; 및
    상기 디스플레이, 상기 구동부 및 상기 메모리와 연결되어 상기 디스플레이 장치를 제어하는 하나 이상의 프로세서;를 포함하며,
    상기 하나 이상의 프로세서는,
    영상을 학습된 인공 지능 모델에 입력하여 상기 영상의 픽셀 값이 임계 값 이하인 다이내믹 피킹(Dynamic Peaking) 적용 대상으로 식별되면, 상기 복수의 디스플레이 영역 각각의 피크(peak) 휘도 레벨을 식별하고,
    상기 메모리에 저장된 상기 복수의 디스플레이 영역의 전류 정보에 기초하여 상기 복수의 디스플레이 영역 각각이 식별된 피크 휘도 레벨을 가지도록 상기 복수의 구동 모듈을 제어하는, 디스플레이 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 디스플레이 영역 각각은,
    하나의 드라이버(Driver) IC에 대응되는 픽셀 영역 단위 또는 복수의 드라이버 IC에 대응되는 모듈 단위 중 적어도 하나인, 디스플레이 장치.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 학습된 인공 지능 모델은,
    다이내믹 피킹이 적용된 학습 영상 및 상기 다이내믹 피킹이 적용되지 않은 학습 영상에 기초하여, 입력 영상이 다이내믹 피킹 적용 대상인지 여부를 식별하도록 학습되며,
    상기 하나 이상의 프로세서는,
    상기 학습된 인공 지능 모델에 의해 상기 영상이 상기 다이내믹 피킹 적용 대상으로 식별된 경우 상기 영상의 픽셀 값이 임계 값 이하인지 여부를 식별하여 상기 영상의 픽셀 값이 상기 임계 값 이하이면, 상기 복수의 디스플레이 영역 각각의 피크 휘도 레벨을 산출하여 로컬 다이내믹 피킹을 적용하도록 상기 복수의 구동 모듈을 제어하며,
    상기 로컬 다이내믹 피킹은,
    상기 복수의 디스플레이 영역 별로 개별적인 피크 휘도 레벨을 가지도록 상기 복수의 구동 모듈을 제어하는, 디스플레이 장치.
  4. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 학습된 인공 지능 모델은,
    다이내믹 피킹이 적용되며 픽셀 값이 임계 값 이하인 학습 영상 및 상기 다이내믹 피킹이 적용되지 않은 학습 영상에 기초하여, 입력 영상이 로컬 다이내믹 피킹 적용 대상인지 여부를 식별하도록 학습되며,
    상기 하나 이상의 프로세서는,
    상기 학습된 인공 지능 모델에 의해 상기 영상이 상기 로컬 다이내믹 피킹 적용 대상으로 식별된 경우 상기 복수의 디스플레이 영역 각각의 피크 휘도 레벨을 산출하여 상기 로컬 다이내믹 피킹을 적용하도록 상기 복수의 구동 모듈을 제어하며,
    상기 로컬 다이내믹 피킹은,
    상기 복수의 디스플레이 영역 별로 개별적인 피크 휘도 레벨을 가지도록 상기 복수의 구동 모듈을 제어하는, 디스플레이 장치.
  5. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서는,
    상기 복수의 디스플레이 영역 중 제1 디스플레이 영역 및 상기 제1 디스플레이 영역에 인접한 복수의 제2 디스플레이 영역의 픽셀 값이 제1 임계 값 이하이고, 상기 제1 디스플레이 영역 및 상기 복수의 제2 디스플레이 영역 각각 간 차이가 제2 임계 값 이하이면, 상기 제1 디스플레이 영역 및 상기 복수의 제2 디스플레이 영역이 대응되는 피크 휘도 레벨을 가지도록 상기 제1 디스플레이 영역에 대응되는 제1 구동 모듈 및 상기 복수의 제2 디스플레이 영역 각각에 대응되는 제2 구동 모듈을 제어하는, 디스플레이 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서는,
    상기 복수의 제2 디스플레이 영역에 대응되는 제2 영상 영역 및 상기 복수의 제2 디스플레이 영역에 인접한 복수의 제3 디스플레이 영역에 대응되는 제3 영상 영역 간 밝기 차이 또는 색상 차이 중 적어도 하나에 기초하여 상기 제2 영상 영역 또는 상기 제3 영상 영역에 대한 밝기 또는 색상 중 적어도 하나를 보정하는, 디스플레이 장치.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서는,
    상기 제1 디스플레이 영역 및 상기 복수의 제2 디스플레이 영역이 대응되는 피크 휘도 레벨을 가지도록 상기 제1 디스플레이 영역에 대응되는 서브 픽셀 별 전류 게인 값을 상기 메모리로부터 획득하고, 상기 획득된 전류 게인 값에 기초하여 상기 제1 구동 모듈 및 상기 복수의 제2 구동 모듈을 제어하는, 디스플레이 장치.
  8. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 메모리는,
    영상의 계조 별 서브 픽셀 각각의 파워 정보를 더 저장하며,
    상기 하나 이상의 프로세서는,
    상기 복수의 디스플레이 영역에 표시되는 영상의 계조 값 및 상기 계조 별 서브 픽셀 각각의 파워 정보에 기초하여 상기 복수의 디스플레이 영역 각각의 개별 소비 파워량을 식별하고,
    상기 복수의 디스플레이 영역 각각의 개별 소비 파워량에 기초하여 상기 복수의 디스플레이 영역 각각의 피크 휘도 레벨을 식별하는, 디스플레이 장치.
  9. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 전류 정보는,
    상기 복수의 디스플레이 영역 각각에 대응되는 서브 픽셀 별 휘도에 따른 전류 제어 정보를 포함하며,
    상기 서브 픽셀은,
    R(Red) LED, G(Green) LED 및 B(Blue) LED 서브 픽셀을 포함하는, 디스플레이 장치.
  10. 복수의 디스플레이 영역으로 구분된 디스플레이 장치의 구동 방법에 있어서,
    영상을 학습된 인공 지능 모델에 입력하여 상기 영상의 픽셀 값이 임계 값 이하인 다이내믹 피킹(Dynamic Peaking) 적용 대상으로 식별되면, 상기 복수의 디스플레이 영역 각각의 피크(peak) 휘도 레벨을 식별하는 단계; 및
    상기 복수의 디스플레이 영역의 전류 정보에 기초하여 상기 복수의 디스플레이 영역 각각이 식별된 피크 휘도 레벨을 가지도록 상기 복수의 디스플레이 영역에 대응되는 복수의 구동 모듈을 제어하는 단계;를 포함하는 구동 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 복수의 디스플레이 영역 각각은,
    하나의 드라이버(Driver) IC에 대응되는 픽셀 영역 단위 또는 복수의 드라이버 IC에 대응되는 모듈 단위 중 적어도 하나인, 구동 방법.
  12. 제10항 또는 제11항에 있어서,
    상기 학습된 인공 지능 모델은,
    다이내믹 피킹이 적용된 학습 영상 및 상기 다이내믹 피킹이 적용되지 않은 학습 영상에 기초하여, 입력 영상이 다이내믹 피킹 적용 대상인지 여부를 식별하도록 학습되며,
    상기 복수의 구동 모듈을 제어하는 단계는,
    상기 학습된 인공 지능 모델에 의해 상기 영상이 상기 다이내믹 피킹 적용 대상으로 식별된 경우 상기 영상의 픽셀 값이 임계 값 이하인지 여부를 식별하여 상기 영상의 픽셀 값이 상기 임계 값 이하이면, 상기 복수의 디스플레이 영역 각각의 피크 휘도 레벨을 산출하여 로컬 다이내믹 피킹을 적용하도록 상기 복수의 구동 모듈을 제어하며,
    상기 로컬 다이내믹 피킹은,
    상기 복수의 디스플레이 영역 별로 개별적인 피크 휘도 레벨을 가지도록 상기 복수의 구동 모듈을 제어하는, 구동 방법.
  13. 제10항 또는 제11항에 있어서,
    상기 학습된 인공 지능 모델은,
    다이내믹 피킹이 적용되며 픽셀 값이 임계 값 이하인 학습 영상 및 상기 다이내믹 피킹이 적용되지 않은 학습 영상에 기초하여, 입력 영상이 로컬 다이내믹 피킹 적용 대상인지 여부를 식별하도록 학습되며,
    상기 복수의 구동 모듈을 제어하는 단계는,
    상기 학습된 인공 지능 모델에 의해 상기 영상이 상기 로컬 다이내믹 피킹 적용 대상으로 식별된 경우 상기 복수의 디스플레이 영역 각각의 피크 휘도 레벨을 산출하여 상기 로컬 다이내믹 피킹을 적용하도록 상기 복수의 구동 모듈을 제어하며,
    상기 로컬 다이내믹 피킹은,
    상기 복수의 디스플레이 영역 별로 개별적인 피크 휘도 레벨을 가지도록 상기 복수의 구동 모듈을 제어하는, 구동 방법.
  14. 제10항 또는 제11항에 있어서,
    상기 복수의 구동 모듈을 제어하는 단계는,
    상기 복수의 디스플레이 영역 중 제1 디스플레이 영역 및 상기 제1 디스플레이 영역에 인접한 복수의 제2 디스플레이 영역의 픽셀 값이 제1 임계 값 이하이고, 상기 제1 디스플레이 영역 및 상기 복수의 제2 디스플레이 영역 각각 간 차이가 제2 임계 값 이하이면, 상기 제1 디스플레이 영역 및 상기 복수의 제2 디스플레이 영역이 대응되는 피크 휘도 레벨을 가지도록 상기 제1 디스플레이 영역에 대응되는 제1 구동 모듈 및 상기 복수의 제2 디스플레이 영역 각각에 대응되는 제2 구동 모듈을 제어하는 단계;를 포함하는, 구동 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 복수의 제2 디스플레이 영역에 대응되는 제2 영상 영역 및 상기 복수의 제2 디스플레이 영역에 인접한 복수의 제3 디스플레이 영역에 대응되는 제3 영상 영역 간 밝기 차이 또는 색상 차이 중 적어도 하나에 기초하여 상기 제2 영상 영역 또는 상기 제3 영상 영역에 대한 밝기 또는 색상 중 적어도 하나를 보정하는 단계;를 더 포함하는, 구동 방법.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 복수의 구동 모듈을 제어하는 단계는,
    상기 제1 디스플레이 영역 및 상기 복수의 제2 디스플레이 영역이 대응되는 피크 휘도 레벨을 가지도록 상기 제1 디스플레이 영역에 대응되는 서브 픽셀 별 전류 게인 값을 획득하고, 상기 획득된 전류 게인 값에 기초하여 상기 제1 구동 모듈 및 상기 복수의 제2 구동 모듈을 제어하는, 구동 방법.
  17. 제10항 또는 제11항에 있어서,
    상기 복수의 디스플레이 영역 각각의 피크 휘도 레벨을 식별하는 단계는,
    상기 복수의 디스플레이 영역에 표시되는 영상의 계조 값 및 상기 계조 별 서브 픽셀 각각의 파워 정보에 기초하여 상기 복수의 디스플레이 영역 각각의 개별 소비 파워량을 식별하는 단계; 및
    상기 복수의 디스플레이 영역 각각의 개별 소비 파워량에 기초하여 상기 복수의 디스플레이 영역 각각의 피크 휘도 레벨을 식별하는 단계;를 포함하는, 구동 방법.
  18. 제10항 또는 제11항에 있어서,
    상기 전류 정보는,
    상기 복수의 디스플레이 영역 각각에 대응되는 서브 픽셀 별 휘도에 따른 전류 제어 정보를 포함하며,
    상기 서브 픽셀은,
    R(Red) LED, G(Green) LED 및 B(Blue) LED 서브 픽셀을 포함하는, 구동 방법.
  19. 복수의 디스플레이 영역으로 구분된 디스플레이 장치의 프로세서에 의해 실행되는 경우 상기 디스플레이 장치가 동작을 수행하도록 하는 컴퓨터 명령을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 있어서,
    상기 동작은,
    영상을 학습된 인공 지능 모델에 입력하여 상기 영상의 픽셀 값이 임계 값 이하인 다이내믹 피킹(Dynamic Peaking) 적용 대상으로 식별되면, 상기 복수의 디스플레이 영역 각각의 피크(peak) 휘도 레벨을 식별하는 단계; 및
    상기 복수의 디스플레이 영역의 전류 정보에 기초하여 상기 복수의 디스플레이 영역 각각이 식별된 피크 휘도 레벨을 가지도록 상기 복수의 디스플레이 영역에 대응되는 복수의 구동 모듈을 제어하는 단계;를 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체.
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