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KR102818265B1 - 표시 장치 - Google Patents

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KR102818265B1
KR102818265B1 KR1020200108135A KR20200108135A KR102818265B1 KR 102818265 B1 KR102818265 B1 KR 102818265B1 KR 1020200108135 A KR1020200108135 A KR 1020200108135A KR 20200108135 A KR20200108135 A KR 20200108135A KR 102818265 B1 KR102818265 B1 KR 102818265B1
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neural network
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light
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김현민
이준규
임현준
전병기
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삼성디스플레이 주식회사
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Abstract

일 실시예에 따른 표시 장치는 복수의 스캔 라인 및 복수의 데이터 라인에 각각 연결되는 복수의 화소; 발광 모드로 구동될 때, 상기 복수의 데이터 라인들에 데이터 전압을 공급하고, 인공 신경망 모드로 구동될 때, 상기 복수의 데이터 라인들에 신경망 입력 전압을 공급하는 데이터 구동부; 및 상기 인공 신경망 모드로 구동될 때, 상기 복수의 화소 중 적어도 하나 이상의 화소를 이용하여 딥러닝 연산을 수행하기 위한 미리 결정된 가중치를 반영하여 생성된, 가중치 제어 신호를 상기 데이터 구동부로 공급하는 타이밍 제어부를 포함한다.

Description

표시 장치{DISPLAY DEVICE}
본 발명은 표시 장치에 관한 것이다.
정보 디스플레이에 관한 관심이 고조되고 휴대가 가능한 정보 매체를 이용하려는 요구가 높아지면서, 표시 장치에 대한 요구 및 상업화가 중점적으로 이루어지고 있다.
본 발명은, 딥 러닝 추론을 통한 연산을 수행할 수 있는 표시 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 표시 장치는 복수의 스캔 라인 및 복수의 데이터 라인에 각각 연결되는 복수의 화소; 발광 모드로 구동될 때, 상기 복수의 데이터 라인에 데이터 전압을 공급하고, 인공 신경망 모드로 구동될 때, 상기 복수의 데이터 라인에 신경망 입력 전압을 공급하는 데이터 구동부; 및 상기 인공 신경망 모드로 구동될 때, 상기 복수의 화소 중 적어도 하나 이상의 화소를 이용하여 딥러닝 연산을 수행하기 위한 미리 결정된 가중치를 반영하여 생성된, 가중치 제어 신호를 상기 데이터 구동부로 공급하는 타이밍 제어부를 포함한다.
상기 데이터 구동부는 상기 가중치 제어 신호에 기초하여 생성된 상기 신경망 입력 전압을 상기 복수의 데이터 라인에 제공할 수 있다.
상기 복수의 화소는 복수의 제1 화소 및 복수의 제2 화소를 포함하고, 상기 발광 모드로 구동될 때, 상기 복수의 제1 화소 및 상기 복수의 제2 화소는 발광하고, 상기 인공 신경망 모드로 구동될 때, 상기 복수의 제2 화소는 상기 딥러닝 연산을 수행할 수 있다.
상기 발광 모드로 구동될 때, 상기 복수의 제1 화소 및 상기 복수의 제2 화소는 비발광될 수 있다.
상기 복수의 제2 화소와 연결되는 활성 회로를 더 포함하고, 상기 활성 회로는 연결된 상기 복수의 제2 화소로부터 상기 딥러닝 연산에 대응하는 활성 전류를 입력받고, 상기 활성 전류에 대응하는 신경망 출력 전압을 상기 타이밍 제어부로 공급할 수 있다.
상기 타이밍 제어부는 상기 신경망 출력 전압에 상기 미리 결정된 가중치를 반영하여 상기 가중치 제어 신호를 생성할 수 있다.
상기 활성 회로는 상기 복수의 제2 화소가 배치되는 화소 행 마다 적어도 하나 이상으로 배치될 수 있다.
상기 활성 회로는 커런트 미러 회로일 수 있다.
일 실시예에 따른 표시 장치는 복수의 스캔 라인 및 복수의 데이터 라인에 연결된 복수의 제1 화소, 복수의 스캔 라인, 복수의 데이터 라인, 복수의 발광 제어 라인 및 복수의 신경망 라인에 연결된 복수의 제2 화소 및 상기 복수의 제2 화소와 연결된 활성 회로를 포함하는 표시부; 상기 복수의 스캔 라인에 스캔 신호를 제공하는 스캔 구동부; 상기 복수의 신경망 라인에 신경망 제어 신호를 제공하는 신경망 구동부; 상기 복수의 데이터 라인에 데이터 전압 또는 신경망 입력 전압을 제공하는 데이터 구동부; 및 상기 스캔 구동부, 상기 신경망 구동부 및 상기 데이터 구동부가 구동되기 위한 제어 신호를 각각 제공하는 타이밍 제어부를 포함하고, 상기 타이밍 제어부는, 상기 활성 회로로부터 수신된 신경망 출력 전압을 기초로 가중치를 반영하여 생성된 가중치 제어 신호를 상기 데이터 구동부에 제공하고, 상기 데이터 구동부는 상기 가중치 제어 신호에 기초하여 생성된 상기 신경망 입력 전압을 상기 복수의 데이터 라인에 제공한다.
상기 표시부는 상기 복수의 제1 화소 및 상기 복수의 제2 화소의 발광 소자들이 발광하는 발광 모드와 상기 복수의 제1 화소 및 상기 복수의 제2 화소의 발광 소자들이 발광하지 않는 인공 신경망 모드로 구동될 수 있다.
상기 복수의 제1 화소 중 각각의 제1 화소는, 제1 전원에 연결된 제1 전극, 발광 소자의 애노드에 연결된 제2 전극 및 게이트 전극을 포함하는 제1 트랜지스터; 상기 데이터 라인에 연결된 제1 전극, 상기 제1 트랜지스터의 게이트 전극에 연결된 제2 전극 및 상기 스캔 라인에 연결된 게이트 전극을 포함하는 제2 트랜지스터; 및 상기 제1 트랜지스터에 연결된 상기 발광 소자를 포함할 수 있다.
복수의 발광 제어 라인에 발광 제어 신호를 순차적으로 제공하는 발광 제어 구동부를 더 포함하고, 상기 복수의 제2 화소는 상기 복수의 발광 제어 라인에 각각 연결될 수 있다.
상기 복수의 제2 화소 중 각각의 제2 화소는, 제1 전원에 연결된 제1 전극, 제1 노드에 연결된 제2 전극 및 게이트 전극을 포함하는 제1 트랜지스터; 상기 데이터 라인에 연결된 제1 전극, 상기 제1 트랜지스터의 게이트 전극에 연결된 제2 전극, 및 상기 스캔 라인에 연결된 게이트 전극을 포함하는 제2 트랜지스터; 상기 제1 노드에 연결된 제1 전극, 발광 소자의 애노드에 연결된 제2 전극, 및 발광 제어 라인에 연결된 제3 트랜지스터; 상기 제1 노드에 연결된 제1 전극, 제2 노드에 연결된 제2 전극 및 제4 트랜지스터; 및 상기 제3 트랜지스터에 연결된 상기 발광 소자를 포함할 수 있다.
상기 표시부가 상기 발광 모드일 때, 상기 제2 트랜지스터는 상기 스캔 신호에 대응하여 상기 데이터 전압을 상기 제1 트랜지스터로 전달하며, 상기 제1 트랜지스터는 상기 데이터 전압에 대응하여 상기 제3 트랜지스터를 통해 상기 발광 소자로 흐르는 구동 전류를 제어하고, 상기 발광 소자는 상기 제3 트랜지스터를 통해 공급되는 상기 구동 전류에 대응하여 발광할 수 있다.
상기 표시부가 상기 인공 신경망 모드일 때, 상기 제2 트랜지스터는 상기 스캔 신호에 대응하여 상기 신경망 입력 전압을 상기 제1 트랜지스터에 전달하고, 상기 제1 트랜지스터는 상기 신경망 입력 전압에 대응하여 상기 제1 노드에 인가되는 제1 노드 전류를 제어하고, 상기 제4 트랜지스터는 상기 제1 노드 전류에 대응하는 활성 전류를 상기 제2 노드에 출력할 수 있다.
상기 활성 회로는 상기 제2 노드와 출력 단자 사이에 접속되고, 상기 출력 단자는 상기 타이밍 제어부와 신경망 출력 라인을 통해 연결되어, 상기 타이밍 제어부에 상기 신경망 출력 전압을 전달할 수 있다.
상기 활성 회로는 커런트 미러 회로일 수 있다.
상기 활성 회로는 상기 제2 노드를 기점으로 상기 복수의 제2 회로 중 적어도 하나의 제2 회로와 연결되고, 상기 제2 노드에는 상기 복수의 제2 회로 중 적어도 하나의 제2 회로에 대응하는 상기 활성 전류가 인가될 수 있다.
일 실시예에 따른 표시 장치는 복수의 스캔 라인, 복수의 데이터 라인, 복수의 발광 제어 라인 및 복수의 신경망 라인에 연결된 복수의 화소 및 상기 복수의 화소에 연결된 활성 회로를 포함하는 표시부; 상기 복수의 스캔 라인에 스캔 신호를 순차적으로 제공하는 스캔 구동부; 상기 복수의 발광 제어 라인에 발광 제어 신호를 순차적으로 제공하는 발광 제어 구동부; 상기 복수의 신경망 라인에 신경망 제어 신호를 순차적으로 제공하는 신경망 구동부; 상기 복수의 데이터 라인에 데이터 전압 또는 신경망 입력 전압을 순차적으로 제공하는 데이터 구동부; 및 상기 스캔 구동부, 상기 발광 제어 구동부, 상기 신경망 구동부 및 상기 데이터 구동부가 구동되기 위한 제어 신호를 각각 제공하는 타이밍 제어부를 포함하고, 상기 타이밍 제어부는, 상기 활성 회로로부터 수신된 신경망 출력 전압을 기초로 가중치를 반영하여 생성된 가중치 제어 신호를 상기 데이터 구동부에 제공하고, 상기 데이터 구동부는 상기 가중치 제어 신호에 기초하여 생성된 상기 신경망 입력 전압을 상기 복수의 데이터 라인에 제공할 수 있다.
상기 표시부는 상기 복수의 화소의 발광 소자들이 발광하는 발광 모드와 상기 복수의 화소의 발광 소자들이 발광하지 않는 인공 신경망 모드로 구동될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 화소가 발광하지 않을 때, 화소들을 인공 신경망 네트워크로 이용함으로써, 구성요소의 추가 없이 딥 러닝 추론을 통한 연산을 수행할 수 있다. 이에 따라, 표시 장치의 제조 비용 감소, 표시 장치의 슬림화를 구현할 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 나타내는 개략적인 평면도이다.
도 2 및 도 3은 일 실시예에 따른 표시 장치를 나타낸 개략적인 블록도이다.
도 4 및 도 5는 일 실시예에 따른 표시 장치에서 한 화소를 나타내는 회로도이다.
도 6 및 도 7은 일 실시예에 따른 표시 장치에서 구현되는 인공 신경망의 개략적인 개념도이다.
도 8 내지 도 10은 일 실시예에 따른 표시 장치에서 화소들에 인공 신경망 알고리즘이 적용되는 일 예를 개략적으로 나타내는 구성도이다.
도 11은 일 실시예에 따른 표시 장치에서 복수의 화소가 연결된 일 예를 나타내는 회로도이다.
도 12는 도 11에 도시된 복수의 화소의 동작의 일 예를 나타내는 타이밍도이다.
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. 또한, 층, 막, 영역, 판 등의 부분이 다른 부분 "상에" 있다고 할 경우, 이는 다른 부분 "바로 위에" 있는 경우뿐만 아니라 그 중간에 또 다른 부분이 있는 경우도 포함한다. 또한, 본 명세서에 있어서, 어느 층, 막, 영역, 판 등의 부분이 다른 부분 상(on)에 형성되었다고 할 경우, 형성된 방향은 상부 방향만 한정되지 않으며 측면이나 하부 방향으로 형성된 것을 포함한다. 반대로 층, 막, 영역, 판 등의 부분이 다른 부분 "아래에" 있다고 할 경우, 이는 다른 부분 "바로 아래에" 있는 경우뿐만 아니라 그 중간에 또 다른 부분이 있는 경우도 포함한다.
본 출원에서, "연결"은 전기적인 연결뿐만 아니라, 물리적인 연결을 포함하며, 직접적인 연결뿐만 아니라 다른 구성 요소를 통한 간접적인 연결을 포함할 수 있다.
이하, 본 발명의 실시예들과 관련된 도면들을 참고하여, 본 발명의 실시예에 따른 표시 장치에 대해 설명하도록 한다.
도 1은 일 실시예에 따른 표시 장치를 나타내는 개략적인 평면도이다.
도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 표시 장치(1000)는 표시 패널(100), 연결 필름(200) 및 구동칩(300)을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 표시 장치(1000)는 액정 표시 장치 또는 발광 표시 장치로 구현되는 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.
표시 패널(100)은 표시 영역(NA) 및 비표시 영역(NDA)을 포함한다. 표시 영역(NA)은 복수의 화소(PX)를 포함하여 영상을 표시하는 영역이고, 비표시 영역(NDA)은 표시 영역(DA)을 제외한 영역으로써 영상이 표시되지 않는 영역이다. 비표시 영역(NDA)은 표시 영역(DA)을 둘러싸는 베젤(Bezel) 영역일 수 있다.
비표시 영역(NDA)은 표시 영역(DA)을 둘러싸도록 표시 영역(DA)의 주변에 위치하고, 표시 영역(DA)의 화소(PX)들에 연결되는 배선들, 패드들, 구동 회로 등을 선택적으로 포함할 수 있다. 예를 들면, 비표시 영역(NDA)에는 복수의 화소(PX)와 연결되도록 스캔선, 데이터선, 구동 전압선, 구동 저전압선 등이 배치될 수 있다.
연결 필름(200)은 표시 패널(100)의 일측에 위치한다. 일 실시예에서, 연결 필름(200)은 표시 패널(100)의 비표시 영역(NDA)의 하측에 위치할 수 있으나, 본 발명이 이에 한정되지는 않는다.
연결 필름(200) 위에는 복수의 화소(PX)를 구동하는 구동칩(300)이 배치된다. 구동칩(300)은 복수의 화소(PX)에, 스캔 신호를 인가하는 스캔 구동부(도 2의 310), 발광 제어 신호를 인가하는 발광 제어 구동부(도 2의 320), 신경망 구동부(도 2의 330), 데이터 전압을 인가하는 데이터 구동부(도 2의 340), 타이밍 제어부(도 2의 350) 등을 포함할 수 있다. 다만, 본 발명이 이에 한정되지는 않는다.
연결 필름(200)은 표시 패널(100)과 연성 회로 기판(FPCB, 미도시)를 연결할 수 있다. 실시예에 따라, 연결 필름(200)은 칩 온 필름(Chip On Film), 칩 온 글래스(Chip On Glass), 칩 온 플라스틱(Chip On Plastic), 테이프 캐리어 패키지(Tape Carrier Package) 등과 같은 다양한 구성으로 구현될 수 있다.
또한, 실시예에 따라, 전술한 스캔 구동부(도 2의 310), 발광 제어 구동부(도 2의 320), 신경망 구동부(도 2의 330), 데이터 구동부(도 2의 340), 타이밍 제어부(도 2의 350) 등은 연성 회로 기판(미도시)에 실장되는 별도의 집적회로 칩(IC Chip)에 포함될 수 있다.
이하, 도 2 및 도 3을 참조하여 표시 장치의 화소를 구동할 수 있는 구성에 관하여 살펴본다.
도 2 및 도 3은 일 실시예에 따른 표시 장치를 나타낸 개략적인 블록도이다.
도 2 및 도 3을 참조하면, 일 실시예에 따른 표시 장치(1000)는 표시부(110), 스캔 구동부(310), 발광 제어 구동부(320), 신경망 구동부(330), 데이터 구동부(340) 및 타이밍 제어부(350)를 포함할 수 있다.
표시부(110)는 소정의 표시 패널(100) 내에 형성될 수 있고, 도 1의 표시 영역(DA)에 대응될 수 있다.
표시부(110)는 복수의 스캔 라인(SL), 복수의 발광 제어 라인(EL), 복수의 신경망 제어 라인(NL), 복수의 데이터 라인(DL), 복수의 연결 라인(CL) 및 복수의 신경망 출력 라인(NOL)을 포함한다. 또한, 표시부(110)는 복수의 스캔 라인(SL), 복수의 발광 제어 라인(EL), 복수의 신경망 제어 라인(NL), 복수의 데이터 라인(DL) 중 적어도 하나와 연결되는 화소(PX)를 포함할 수 있다.
복수의 화소(PX)는 연결되는 라인에 따라 구분되는 복수의 제1 화소(PX1) 및 복수의 제2 화소(PX2)를 포함할 수 있다. 복수의 제1 화소(PX1)는 복수의 스캔 라인(SL), 복수의 발광 제어 라인(EL) 및 복수의 데이터 라인(DL)에 각각 연결될 수 있고, 복수의 제2 화소(PX2)는 복수의 스캔 라인(SL), 복수의 데이터 라인(DL), 복수의 발광 제어 라인(EL), 복수의 신경망 제어 라인(NL) 및 복수의 연결 라인(CL)에 각각 연결될 수 있다.
일 실시예에서, 도 2를 참조하면, 표시부(110)는 복수의 제1 화소(PX1)가 배치되는 제1 영역(DA1) 및 복수의 제2 화소(PX2)와 활성 회로(AC)가 배치되는 제2 영역(DA2)을 포함할 수 있다. 실시예에 따라, 활성 회로(AC)는 표시 패널(100)의 비표시 영역(NDA)에 배치될 수도 있다.
또한, 실시예에 따라, 도 3에 도시된 바와 같이, 표시부(110)에는 복수의 제2 화소(PX2) 및 활성 회로(AC)가 전체적으로 배치될 수도 있다.
제1 화소(PX1) 및 제2 화소(PX2)는 발광 소자(도 4 및 도 5의 LD) 및 발광 소자(LD)에 구동 전류를 제공하거나 제공하기 위한 적어도 하나의 트랜지스터, 커패시터를 포함할 수 있다. 이에 따라, 제1 화소(PX1) 및 제2 화소(PX2)는 스캔 라인(SL)을 통해 제공되는 스캔 신호에 응답하여 데이터 라인(DL)을 통해 제공되는 데이터 전압(또는 데이터 신호)에 대응하는 휘도로 발광할 수 있다. 예를 들면, i번째 행 및 j번째 열에 위치하는 화소는 제i 스캔 라인을 통해 제공되는 스캔 신호에 응답하여, 제j 데이터 라인을 통해 제공되는 데이터 전압에 대응하는 휘도로 발광할 수 있다. 제2 화소(PX2)는 제1 화소(PX1)보다 신경망 트랜지스터를 더 포함하고, 딥러닝 연산을 수행할 수 있다. 제2 화소(PX2)의 구체적인 구성은 이하 도 4 및 도 5에서 상세히 살펴본다.
표시부(110)는 제1 영역(DA1) 및 제2 영역(DA2)에서 복수의 제1 화소(PX1) 및 복수의 제2 화소(PX2)의 발광 소자(도 4 및 도 5의 LD)가 발광하는 발광 모드와 복수의 제1 화소(PX1) 및 복수의 제2 화소(PX2)의 발광 소자(LD)가 발광하지 않는 인공 신경망 모드로 구동될 수 있다. 표시부(110)는 발광 소자(LD)가 오프(off)되는 구간이나, 발광 구간 사이에 인공 신경망 모드로 작동될 수 있다.
발광 모드에서, 복수의 제1 화소(PX1) 및 복수의 제2 화소(PX2)에는 스캔 신호, 데이터 전압 및 발광 제어 신호가 인가되어, 제1 화소(PX1) 및 제2 화소(PX2)의 발광 소자(LD)가 데이터 전압에 대응하는 소정 휘도의 광을 생성할 수 있다.
인공 신경망 모드에서, 복수의 제2 화소(PX2)에는 신경망 제어 신호 가 인가되어, 제2 화소(PX2)의 신경망 트랜지스터가 작동되고, 신경망 트랜지스터에 연결된 활성 회로(AC)와 함께, 신경망 입력 전압(또는, 신경망 입력 신호)에 대응하는 신경망 출력 전압(또는, 신경망 출력 신호)이 생성될 수 있다. 따라서, 일 실시예에 따른 표시 장치에서는 화소가 발광하지 않을 때, 화소들을 인공 신경망 네트워크로 이용함으로써, 구성요소의 추가 없이 딥 러닝 추론을 통한 연산을 수행할 수 있다. 이에 따라, 표시 장치의 제조 비용 감소, 표시 장치의 슬림화를 구현할 수 있다. 인공 신경망 모드에서 제2 화소(PX2) 및 활성 회로(AC)의 동작은 후술하는 도 11 및 도 12에서 상세히 살펴본다.
스캔 구동부(310)는 제1 제어 신호(SCS)에 기초하여 스캔 신호를 생성하고, 스캔 라인들(SL)에 스캔 신호들을 순차적으로 제공할 수 있다. 스캔 신호가 순차적으로 인가되면, 화소들(PX)은 수평 라인 단위(또는, 화소행 단위)로 선택될 수 있다. 여기서, 제1 제어 신호(SCS)는 스캔 개시 신호(또는, 스캔 스타트 펄스), 스캔 클럭 신호 등을 포함할 수 있고, 제1 제어 신호(SCS)는 타이밍 제어부(350)로부터 제공될 수 있다.
발광 제어 구동부(320)는 제2 제어 신호(ECS)에 기초하여 발광 제어 신호를 생성하고, 발광 제어 라인들(EL)에 발광 제어 신호들을 순차적으로 제공할 수 있다. 이 때, 발광 제어 신호는 발광 제어 신호를 공급받는 트랜지스터가 턴-오프(turn-off)될 수 있는 전압 레벨을 가질 수 있다.
신경망 구동부(330)는 신경망 구동 제어 신호(NCS)에 기초하여 신경망 제어 라인들(NL)에 신경망 제어 신호(또는, 신경망 제어 전압)들을 제공할 수 있다. 이 때, 신경망 제어 신호는 신경망 트랜지스터가 턴-온될 수 있는 전압 레벨을 가질 수 있다. 신경망 트랜지스터의 동작에 관하여는 후술하기로 한다.
데이터 구동부(340)는 발광 모드에서, 타이밍 제어부(350)로부터 제공되는 영상 데이터(DATA) 및 제3 제어 신호(DCS)에 기초하여 데이터 전압들(또는, 데이터 신호들)을 생성하며, 데이터 라인들(DL)에 데이터 전압들을 제공할 수 있다. 데이터 라인들(DL)로 제공된 데이터 전압은 스캔 신호에 의하여 선택된 화소들(PX)로 공급될 수 있다. 이에 따라, 데이터 구동부(340)는 스캔 신호와 동기화되도록 데이터 라인들(DL)에 데이터 전압을 공급할 수 있다. 여기서, 제3 제어 신호(DCS)는 데이터 구동부(340)의 동작을 제어하기 위한 신호로써, 유효 데이터 전압의 출력을 지시하는 로드 신호(또는, 데이터 인에이블 신호)를 포함할 수 있다.
데이터 구동부(340)는 인공 신경망 모드에서, 타이밍 제어부(350)로부터 제공되는 가중치가 반영된 가중치 제어 신호(WCS)에 기초하여 신경망 입력 전압(또는, 신경망 입력 신호)을 생성하고, 생성된 신경망 입력 전압을 데이터 라인들(DL)에 제공할 수 있다. 여기서, 가중치는 표시 패널의 특성 데이터, 로고 보상 데이터, 잔상 보상 데이터, 외부 보상 등에 따른 가중치일 수 있다.
타이밍 제어부(350)는 외부(예를 들면, 그래픽 프로세서)로부터 입력 영상 데이터 및 제어 신호를 수신하고, 제어 신호에 기초하여 제1 제어 신호(SCS), 제2 제어 신호(ECS), 제3 제어 신호(DCS), 신경망 구동 제어 신호(NCS) 및 가중치 제어 신호(WCS)를 생성할 수 있다. 여기서, 제어 신호는 수직 동기 신호, 수평 동기 신호, 클럭 신호 등을 포함할 수 있다. 또한, 타이밍 제어부(350)는 입력 영상 데이터를 변환하여 데이터 구동부(340)에 제공되는 영상 데이터(DATA)를 생성할 수 있다.
타이밍 제어부(350)는 생성된 제1 제어 신호(SCS)를 스캔 구동부(310)에 제공할 수 있고, 제2 제어 신호(ECS)를 발광 제어 구동부(320)에 제공할 수 있으며, 제3 제어 신호(DCS)를 데이터 구동부(340)에 제공할 수 있다. 타이밍 제어부(350)는 생성된 신경망 구동 제어 신호(NCS)를 신경망 구동부(330)에 제공할 수 있다.
타이밍 제어부(350)는 신경망 출력 라인들(NOL)로부터 신경망 출력 전압(또는, 신경망 출력 신호)을 제공받을 수 있고, 제공된 신경망 출력 전압에 대응하는 가중치를 반영하여 가중치 제어 신호(WCS)를 생성할 수 있다. 가중치는 외부의 하드웨어 또는 소프트웨어에서 미리 트레이닝된 값으로써, 신경망 알고리즘을 통해 추론(inference)을 하기 위한 소정의 값이다.
또한, 타이밍 제어부(350)는 데이터 구동부(340)에 가중치 제어 신호(WCS)를 제공할 수 있다. 데이터 구동부(340)는 타이밍 제어부(350)로부터 제공된 가중치 제어 신호(WCS)를 기초로, 데이터 라인들(DL)에 신경망 입력 전압(또는, 신경망 입력 신호)을 제공할 수 있다. 여기서, 신경망 입력 전압은 이전 수평 라인 단위(또는, 이전 화소행 라인 단위)에서 제공된 신경망 출력 데이터에 표시 패널의 특성 데이터, 로고 보상 데이터, 잔상 보상 데이터, 외부 센싱 보상 등에 따른 가중치를 반영된 데이터일 수 있다. 일 실시예에서, 표시 장치는 화소에 소정의 전원을 공급하는 전원 공급부(미도시)를 더 포함할 수 있다.
이하에서는, 도 4 및 도 5를 참조하여, 일 실시예에 따른 표시 장치에서 화소의 구성 및 동작에 대하여 살펴본다.
도 4 및 도 5는 일 실시예에 따른 표시 장치에서 한 화소를 나타내는 회로도이다.
도 4에 도시된 한 화소는 도 2의 제1 화소(PX1)일 수 있고, 도 5에 도시된 한 화소는 도 2 및 도 3의 제2 화소(PX2)일 수 있다. 하지만, 본 발명은 이에 한정되는 것이 아니며, 일 실시예에 따른 화소(PX)는 모두 제2 화소(PX2)를 지칭하는 것일 수 있다.
도 4를 참조하면, 한 화소는 제1 트랜지스터(T1), 제2 트랜지스터(T2), 제3 트랜지스터(T3), 스토리지 커패시터(Cst), 및 발광 소자(LD)를 포함할 수 있다.
제1 트랜지스터(T1) 및 제2 트랜지스터(T2) 각각은 실리콘 반도체를 포함하며, 예를 들어, P형 트랜지스터일 수 있다. 다만, 제1 트랜지스터(T1) 및 제2 트랜지스터(T2)가 이에 한정되는 것은 아니며, 제1 트랜지스터(T1) 및 제2 트랜지스터(T2) 중 적어도 하나는 산화물 반도체를 포함하거나 N형 트랜지스터로 구현될 수도 있다.
제1 트랜지스터(T1)(또는, 구동 트랜지스터)는 발광 소자(LD)를 구동하기 위한 트랜지스터로써, 제1 트랜지스터(T1)의 제1 전극은 제1 전원(VDD)에 연결되고, 제1 트랜지스터(T1)의 제2 전극은 발광 소자(LD)의 애노드(anode)에 연결된다. 제1 트랜지스터(T1)의 게이트 전극은 제2 트랜지스터(T2)의 제2 전극 및 스토리지 커패시터(Cst)의 일 전극과 연결된다.
일 실시예에서, 제1 트랜지스터(T1)의 제1 전극은 소스 전극이고, 제1 트랜지스터(T1)의 제2 전극은 드레인 전극일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 제1 트랜지스터(T1)는 게이트 전극에 인가된 전압에 대응하여 발광 소자(LD)로 흐르는 구동 전류(ID)의 전류량을 제어할 수 있다.
제2 트랜지스터(T2)(또는, 스위칭 트랜지스터)는 스캔 신호에 응답하여 화소(PX)를 선택하고, 화소(PX)를 활성화하는 트랜지스터로써, 제2 트랜지스터(T2)의 제1 전극은 데이터 라인(DL)에 연결되고, 제2 트랜지스터(T2)의 제2 전극은 제1 트랜지스터(T1)의 게이트 전극 및 스토리지 커패시터(Cst)의 일 전극과 연결된다. 제2 트랜지스터(T2)의 게이트 전극은 스캔 라인(SL)에 연결된다. 이에 따라, 스캔 라인(SL)으로 게이트-온 전압 레벨의 신호가 공급될 때, 제2 트랜지스터(T2)는 턴-온되고, 데이터 라인(DL)으로부터 제1 트랜지스터(T1)의 게이트 전극에 데이터 전압이 전달될 수 있다.
일 실시예에서, 스캔 라인(SL)에 로우 레벨의 신호가 공급되고, 실질적으로 동일한 타이밍에 데이터 라인(DL)으로 데이터 전압이 인가될 수 있다. 이에 따라, 제2 트랜지스터(T2)는 데이터 전압을 제1 트랜지스터(T1)의 게이트 전극에 전달할 수 있다.
제3 트랜지스터(T3)(또는, 발광 트랜지스터)는 발광 소자(LD)의 발광 시간을 제어할 수 있는 발광 트랜지스터로써, 제3 트랜지스터(T3)의 제1 전극은 제1 트랜지스터(T1)의 제2 전극에 연결되고, 제3 트랜지스터(T3)의 제2 전극은 발광 소자(LD)의 애노드에 연결된다. 제3 트랜지스터(T3)의 게이트 전극은 발광 제어 라인(EL)에 연결된다. 이에 따라, 발광 제어 라인(EL)으로 게이트-온 전압 레벨의 신호가 공급될 때, 제3 트랜지스터(T3)는 턴-온되고, 애노드에 구동 전류(ID)가 인가되어, 발광 소자(LD)가 소정 휘도의 광을 생성할 수 있다. 스토리지 커패시터(Cst)는 제1 전원(VDD)과 제1 트랜지스터(T1)의 게이트 전극 사이에 형성되거나 접속될 수 있다. 구체적으로, 스토리지 커패시터(Cst)의 일 전극은 제1 트랜지스터(T1)의 게이트 전극에 연결될 수 있고, 스토리지 커패시터(Cst)의 타 전극은 제1 전원(VDD)에 연결될 수 있다. 스토리지 커패시터(Cst)는 제1 트랜지스터(T1)의 게이트 전극의 전압(즉, 데이터 전압)을 저장할 수 있다.
발광 소자(LD)의 애노드는 제1 트랜지스터(T1)를 통해 제1 전원(VDD)에 연결되고, 발광 소자(LD)의 캐소드(cathode)는 제2 전원(VSS)에 연결된다. 발광 소자(LD)는 제1 트랜지스터(T1)를 통해 공급되는 전류량(또는, 구동 전류)에 대응하여 소정 휘도의 광을 생성할 수 있다. 발광 소자(LD)는 유기 발광 다이오드(Organic Light Emitting Diode) 또는 마이크로 LED(Light Emitting Diode), 양자점 발광 다이오드(Quantum Dot Light Emitting Diode)와 같은 무기 발광 다이오드(inorganic Light Emitting Diode)로 구성될 수 있다. 또한, 발광 소자(LD)는 유기물과 무기물이 복합적으로 구성된 발광 소자일 수도 있다. 도 4에서 한 화소(PX)는 하나의 발광 소자(LD)를 포함하는 것으로 도시되어 있으나, 실시예에 따라, 한 화소(PX)는 복수의 발광 소자(LD)들을 포함하며, 복수의 발광 소자(LD)들은 상호 직렬, 병렬 또는 직병렬로 연결될 수 있다.
도 5를 참조하면, 한 화소는 적어도 하나의 트랜지스터를 포함하는 구동 회로부(DCU), 적어도 하나의 발광 소자(LD), 제3 트랜지스터(T3), 제4 트랜지스터(T4), 및 적어도 하나의 저항(R)을 포함할 수 있다.
구동 회로부(DCU)는 전술한 제1 트랜지스터(T1), 제2 트랜지스터(T2) 및 스토리지 커패시터(Cst)를 포함한다. 제3 트랜지스터(T3) 및 제4 트랜지스터(T4) 각각은 실리콘 반도체를 포함하며, 예를 들어, P형 트랜지스터일 수 있다. 다만, 제3 트랜지스터(T3) 및 제4 트랜지스터(T4)가 이에 한정되는 것은 아니며, 제3 트랜지스터(T3) 및 제4 트랜지스터(T4) 중 적어도 하나는 산화물 반도체를 포함하거나 N형 트랜지스터로 구현될 수도 있다.
제1 트랜지스터(T1)의 제2 전극은 제1 노드(node 1)에 연결된다. 제1 트랜지스터(T1)는 발광 모드에서, 게이트 전극에 인가되는 전압에 대응하여 제1 노드(node 1)에 연결된 제3 트랜지스터(T3)를 통해 발광 소자(LD)로 흐르는 구동 전류(ID)를 제어할 수 있다. 반면, 인공 신경망 모드에서, 제1 트랜지스터(T1)는 게이트 전극에 인가되는 전압(즉, 신경망 입력 전압)에 대응하여 제1 노드(node 1)에 연결된 제4 트랜지스터(T4)에 인가되는 제1 노드 전류(IN)를 제어할 수 있다. 제1 노드 전류(IN)는 발광 모드에서 발광 소자(LD)로 그대로 인가될 수 있고(여기서, 제1 노드 전류(IN)는 구동 전류(ID)가 될 수 있다), 인공 신경망 모드에서, 제4 트랜지스터(T4)로 그대로 인가될 수 있다.
제2 트랜지스터(T2)는 발광 모드에서, 스캔 신호에 응답하여 발광을 위한 데이터 전압을 제1 트랜지스터(T1)의 게이트 전극에 전달할 수 있다. 반면, 제2 트랜지스터(T2)는 인공 신경망 모드에서, 스캔 신호에 응답하여 신경망 알고리즘을 위한 신경망 입력 전압(또는, 신경망 입력 신호)을 제1 트랜지스터(T1)의 게이트 전극에 전달할 수 있다.
스토리지 커패시터(Cst)는 발광 모드에서, 데이터 전압이 스토리지 커패시터(Cst)의 일 전극에 인가되면, 스토리지 커패시터(Cst)의 타 전극에 인가되는 제1 전원(VDD)과의 차이에 대응하는 전압을 저장할 수 있다. 이에 따라, 발광 모드에서, 한 화소(PX)는 구동 전류(ID)를 발생시킬 수 있고, 구동 전류(ID)는 발광 소자(LD)로 흐를 수 있다.
제3 트랜지스터(T3)(또는, 발광 트랜지스터)는 발광 소자(LD)의 발광 시간을 제어할 수 있는 발광 트랜지스터로써, 제3 트랜지스터(T3)의 제1 전극은 제1 노드(node 1)에 연결되고, 제3 트랜지스터(T3)의 제2 전극은 발광 소자(LD)의 애노드에 연결된다. 제3 트랜지스터(T3)의 게이트 전극은 발광 제어 라인(EL)에 연결된다. 이에 따라, 발광 제어 라인(EL)으로 게이트-온 전압 레벨의 신호가 공급될 때, 제3 트랜지스터(T3)는 턴-온되고, 애노드에 구동 전류(ID)가 인가되어, 발광 소자(LD)가 소정 휘도의 광을 생성할 수 있다. 제3 트랜지스터(T3)가 턴-오프되는 구간에는, 제1 트랜지스터(T1)에서 출력되는 제1 노드 전류(IN)가 제4 트랜지스터(T4)로 흐를 수 있다.
제4 트랜지스터(T4)(또는, 신경망 트랜지스터)는 인공 신경망 모드에서 구동되는 트랜지스터로써, 제4 트랜지스터(T4)의 제1 전극은 제1 노드(node 1)에 연결되고, 제4 트랜지스터(T4)의 제2 전극은 적어도 하나의 저항(R)을 통해 제2 노드(node 2)에 연결된다. 제4 트랜지스터(T4)의 게이트 전극은 신경망 제어 라인(NL)에 연결된다. 이에 따라, 신경망 제어 라인(NL)으로 게이트-온 전압 레벨의 신호가 공급될 때, 제4 트랜지스터(T4)는 턴-온되고, 제1 노드(node 1)로부터 제2 노드(node 2)로 신경망 입력 전압에 대응한 활성 전류(IA)를 생성할 수 있다. 즉, 제4 트랜지스터(T4)는 신경망 제어 라인(NL)을 통해 제공되는 신경망 제어 신호에 응답하여, 데이터 라인(DL)을 통해 제공되는 신경망 입력 전압을 반영하여, 활성 전류(IA)를 출력할 수 있다.
발광 소자(LD)의 애노드는 제1 트랜지스터(T1) 및 제3 트랜지스터(T3)를 통해 제1 전원(VDD)에 연결되고, 발광 소자(LD)의 캐소드(cathode)는 제2 전원(VSS)에 연결된다. 발광 모드에서, 발광 소자(LD)는 제1 트랜지스터(T1) 및 제3 트랜지스터(T3)를 통해 공급되는 전류량(또는, 구동 전류)에 대응하여 소정 휘도의 광을 생성할 수 있다. 반면, 인공 신경망 모드에서 발광 소자(LD)는 구동 전류가 인가되지 않아, 광을 생성하지 않을 수 있다.
일 실시예에서, 표시 장치의 한 화소의 구조는 도 4 및 도 5에 도시된 것에 한정되는 것이 아니며, 다양하게 변경될 수 있다. 예를 들면, 한 화소는 제1 트랜지스터(T1)의 문턱 전압을 보상하기 위한 보상 트랜지스터, 제1 트랜지스터(T1)의 게이트 전극을 초기화하기 위한 초기화 트랜지스터 등과 같은 적어도 하나의 트랜지스터를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 표시 장치는 화소가 발광하지 않을 때, 복수의 화소를 인공 신경망 네트워크로 이용할 수 있으므로, 이하에서는, 도 6 및 도 7을 참조하여, 인공 신경망에 대하여 살펴본다.
도 6 및 도 7은 일 실시예에 따른 표시 장치에서 구현되는 인공 신경망의 개략적인 개념도이다.
도 6을 참조하면, 일 실시예에 따른 표시 장치가 인공 신경망 모드로 구동될 때, 인공 신경망 네트워크(NN)는 입력층(IL), 은닉층(HL) 및 출력층(OL)을 포함할 수 있다. 입력층(IL), 은닉층(HL) 및 출력층(OL)은 각각 복수의 화소(PX)를 포함할 수 있다. 여기서, 복수의 화소(PX)는 전술한 제2 화소(PX2)일 수 있다.
입력층(IL) 및 출력층(OL)은 각각 단일의 수평 라인 단위(또는, 행 단위)로 구분되는 복수의 제2 화소(PX2)를 포함할 수 있고, 하나의 수평 라인 단위에서 일부 블록으로 구분되는 복수의 제2 화소(PX2)를 포함할 수도 있다. 예를 들면, 도 2 및 도 3을 다시 참조할 때, 입력층(IL) 및 출력층(OL)은 각각 제h(h는 자연수) 행 및 제h+2 행에 위치하는 복수의 제2 화소(PX2)를 포함할 수 있고, 각각 제h 행 및 제h+2 행에 위치하는 복수의 제2 화소(PX2) 중 제j열, 제j+1열, 제j+2열(수직 라인 방향)에 위치하는 화소들만 포함할 수도 있다.
은닉층(HL)은 단일의 수평 라인 단위(또는, 행 단위)로 구분되는 복수의 제2 화소(PX2)를 포함할 수 있고, 복수의 수평 라인 단위로 구분되는 복수의 제2 화소(PX2)를 포함할 수도 있다. 예를 들면, 은닉층(HL)은 i행(여기서, i는 자연수)에 위치하는 화소들만 포함할 수 있고, i행, i+1행, i+2행에 위치하는 복수의 제2 화소(PX2)를 포함할 수도 있다. i행은 h행의 다음행을 나타낼 수 있다. 또한, 은닉층(HL)은 적어도 하나의 수평 라인 단위에서, 일부 블록으로 구분되는 복수의 제2 화소(PX2)를 포함할 수 있다. 예를 들면, i행에 위치하는 화소 중 j(j는 자연수)열, j+1열, j+2열에 위치하는 화소들만 포함할 수 있다. 은닉층(HL)이 2개 이상의 수평 라인 단위의 화소들을 포함할 때, 일 실시예에 따른 신경망은 딥 뉴럴 네트워크(Deep Neural Network; DNN)이라 할 수 있고, 딥 뉴럴 네트워크를 사용하는 학습은 심층 학습이라고 할 수 있다.
입력층(IL)에는 각각 입력 데이터가 입력되고, 은닉층(HL)에는 이전 층의 복수의 제2 화소(PX2)의 출력 신호가 입력되고, 출력층(OL)에는 이전 층의 복수의 제2 화소(PX2)의 출력 신호가 입력될 수 있다. 여기서, 이전 층은 각각 단일의 수평 라인 단위 또는 단일의 수평 라인 단위에서 일부 블록으로 구분되는 제2 화소(PX2)들을 말할 수 있다.
입력층(IL), 은닉층(HL) 및 출력층(OL)에 각각 포함되는 제2 화소(PX2)들은 이전 층 및 다음 층의 제2 화소(PX2)들과 모두 대응되도록 연결될 수 있고, 실시예에 따라, 입력층(IL), 은닉층(HL) 및 출력층(OL)에 각각 포함되는 제2 화소(PX2)들은 일부 제2 화소(PX2)들과 대응되도록 연결될 수도 있다.
입력층(IL)에 입력되는 입력 데이터는 은닉층(HL)을 통해 출력층(OL)으로 전달될 수 있고, 일 방향으로만 데이터가 전달될 수 있다.
도 7을 참조하면, 일 실시예에 따른 표시 장치에서 수행되는 인공 신경망 알고리즘의 종류를 파악할 수 있다. 일 실시예에서, 표시 장치의 인공 신경망 알고리즘의 종류는 퍼셉트론(perceptron)이나, 본 발명이 이에 한정되지는 않는다.
N은 N번째 행의 하나의 화소에 대응하는 연산부를 도시한 것이고, x1, x2는 N-1번째 행의 두 개의 화소에서 출력하는 출력 데이터를 도시한 것이다. w1, w2는 N-1번째 행의 두 개의 화소에 대응되는 가중치이다.
N번째 행의 하나의 화소에 대응하는 출력 데이터 x1, x2가 입력되면, N번째 행의 하나의 화소에 대응되도록, 연산부는 출력 x1과 가중치 w1의 곱셈 결과(x1w1)와 출력 x2와 가중치 w2의 곱셈 결과(x2w2)의 총합인 x1w1+x2w2의 값을 계산한다. 이후, 필요에 따라 바이어스 b가 가산되어 값 a=x1w1+x2w2+b가 얻어진다. 그리고 값 a는 활성화 함수 h에 의하여 변환되고, N번째 행의 하나의 화소에 대응하는 연산부로부터 출력 신호(또는 출력 데이터) y=h(a)가 출력된다. 출력 신호는 N번째 행의 하나의 화소에 대응하는 N+1번째 행의 적어도 하나의 화소에 입력될 수 있다. 일 실시예에서 연산부 및 활성화 함수는 활성 회로에 의해 구현될 수 있다.
이하에서는 도 8 내지 도 10을 참조하여, N-1번째, N번째, N+1번째 행에 위치하는 화소들에 대하여, 도 7에서 설명한, 인공 신경망 알고리즘이 적용되는 일 예에 관하여 살펴본다.
도 8 내지 도 10은 일 실시예에 따른 표시 장치에서 화소들에 인공 신경망 알고리즘이 적용되는 일 예를 개략적으로 나타내는 구성도이다. 도 8 내지 도 10에서는 N-1번째, N번째, N+1번째 행에 위치하는 매트릭스 형태의 9개의 화소들(PX)을 도시하고 있으나, 실시예에 따라, 화소의 배열 형태, 개수는 다양하게 변형될 수 있다. 또한, 도 8 내지 도 10에서 제2 화소(PX2)는 직사각형 형상이고, 활성부(AP)는 원 형상으로 도시되어 있으나, 본 발명은 이에 한정되지 않고, 화소 및 연산부는 다양한 형상으로 구현될 수 있다.
도 8 내지 도 10에서는 N-1번째, N번째, N+1번째 행에 각각 위치하는 3개의 제2 화소(PX2)가 서로 연결되어 있는 배선을 모두 도시하고 있지 않으나, N-1번째 행의 3개의 제2 화소(PX2)는 N번째 행의 3개의 제2 화소(PX2)에 1:3의 비율로 서로 연결될 수 있고, N번째 행의 3개의 제2 화소(PX2)는 N+1번째 행의 3개의 제2 화소(PX2)에 1:3의 비율로 서로 연결될 수 있다. 실시예에 따라, N-1번째 행의 3개의 제2 화소(PX2)는 N번째 행의 3개의 제2 화소(PX2) 중 적어도 하나의 제2 화소(PX2)에만 연결될 수 있고, N번째 행의 3개의 제2 화소(PX2)는 N+1번째 행의 적어도 하나의 제2 화소(PX2)에만 연결될 수도 있다.
도 8 및 도 9를 참조하면, N-1번째 행의 제2 화소(PX2)들에는 각각 N-1번째 행의 제2 화소(PX2)들에 대응하는 N-2번째 행의 제2 화소(PX2)들의 출력 데이터 및 가중치가 입력된다. 여기서, N-2번째 행의 제2 화소(PX2)들의 출력 데이터 및 가중치는 신경망 입력 신호(또는, 신경망 입력 데이터)일 수 있다.
활성부(AP)는 N-2번째 행의 제2 화소(PX2)들의 출력 데이터 및 가중치가 반영된 신경망 입력 데이터를 N-1번째 행의 제2 화소(PX2)들에 각각 제공할 수 있다. 예를 들면, N-1번째 행의 첫번째 열에 위치하는 제2 화소(PX2)에는 Xn-2aW0a값이 입력되고, N-1번째 행의 두번째 열에 위치하는 제2 화소(PX2)에는 Xn-2bW0b값이 입력되고, N-1번째 행의 세번째 열에 위치하는 제2 화소(PX2)에는 Xn-2cW0c값이 입력될 수 있다.
N-1번째 행의 제2 화소(PX2)들은 입력된 N-2번째 행의 제2 화소(PX2)들의 출력 데이터 및 가중치를 반영하여 생성된 출력 데이터를 활성부(AP)에 제공할 수 있다. 예를 들면, N-1번째 행의 제2 화소(PX2)들에서 출력하는 데이터는 Xn-1a, Xn-1b, Xn-1c일 수 있다. 활성부(AP)는 N-1번째 행의 각 제2 화소(PX2)의 출력 데이터에 가중치를 반영하고, 합산하여, N번째 행의 제2 화소(PX2)들의 입력 데이터로 제공할 수 있다.
활성부(AP)는 도 1 내지 도 5에 도시된, 일 실시예에 따른 활성 회로(AC), 및 타이밍 제어부(350)를 포함한다. 이에 따라, 활성부(AP)는 전단 행에 연결된 제2 화소(PX2)들의 출력 데이터를 전달받고, 전달된 각각의 제2 화소(PX2)의 출력 데이터를 합산할 수 있다. 또한, 합산된 값에 가중치를 다시 반영하여 다음 행에 연결된 제2 화소(PX2)들에 신경망 입력 신호로써, 출력할 수 있다. 전단 행에서 전달받은 제2 화소(PX2)들의 출력 데이터는 신경망 출력 신호일 수 있다.
전술한 방법으로, N번째 행의 제2 화소(PX2)들은 입력된 N-1번째 행의 제2 화소(PX2)들의 신경망 입력 신호를 반영하여, 출력 데이터를 생성하고, 활성부(AP)에 제공할 수 있다.
도 10을 참조하면, N번째 행에 위치하는 제2 화소(PX2)들은 N-1번째 행에 위치하는 제2 화소(PX2)들 및 N+1번째 행에 위치하는 제2 화소(PX2)들에 각각 연결되어 있다.
이에 따라, N-1번째 행에 위치하는 제2 화소(PX2)들은 N번째 행에 위치하는 제2 화소(PX2)들에 각각 출력 데이터 및 가중치가 반영된 값을 제공할 수 있고, N번째 행에 위치하는 제2 화소(PX2)들은 N+1번째 행에 위치하는 제2 화소(PX2)들에 각각 출력 데이터 및 가중치가 반영된 값을 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 각 행에서 제공하는 출력 데이터는 신경망 출력 전압(또는, 신경망 출력 신호)일 수 있고, 각 행에서 제공받는 출력 데이터 및 가중치가 반영된 값은 신경망 입력 전압(또는, 신경망 입력 신호)일 수 있다.
이하에서는, 도 11 및 도 12를 참조하여, 일 실시예에 따른 표시 장치에서 인공 신경망 모드가 구현될 때의 구조 및 동작을 살펴본다.
도 11은 일 실시예에 따른 표시 장치에서 복수의 화소가 연결된 일 예를 나타내는 회로도이고, 도 12는 도 11에 도시된 복수의 화소의 동작의 일 예를 나타내는 타이밍도이다.
도 11을 참조하면, 일 실시예에 따른 표시 장치는 복수의 화소(PX) 및 활성 회로(AC)를 포함할 수 있다. 도 12에 도시된 각 화소(PX)는 도 5의 제2 화소(PX2)고, 이하에서 화소(PX)는 제2 화소(PX2)를 지칭하는 것이다. 일 실시예에서 표시 장치는 제2 화소(PX2)만으로 구성될 수 있다.
i번째 행에 위치하는 복수의 화소(PX)는 제2 노드(node 2)를 통해 활성 회로(AC)에 연결된다. 즉, 각 화소(PX)에서 제4 트랜지스터(T4)의 제2 전극은 저항(R)을 통해 활성 회로(AC)에 연결된다. 활성 회로(AC)는 제2 노드(node 2)와 출력 단자(VO) 사이에 접속되고, 출력 단자(VO)는 신경망 출력 라인(NOL)과 연결된다.
본 실시예에서, 활성 회로(AC)는 전술한 인공 신경망 알고리즘을 적용하기 위한 활성화 함수에 대응될 수 있다.
일 실시예에서, 활성 회로(AC)는 커런트 미러(current mirror) 회로로 구현될 수 있다. 커런트 미러 회로는 복수의 트랜지스터를 포함하고, 원하는 회로에 원하는 전류값을 갖는 전류를 공급할 수 있다. 본 실시예에서, 커런트 미러 회로는 두 개의 트랜지스터(AT1, AT2)를 포함하고, 각 트랜지스터(AT1, AT2)는 P형 트랜지스터인 것으로 도시되어 있다. 실시예에 따라, 커런트 미러 회로를 구성하는 트랜지스터의 개수는 변할 수 있고, 각 트랜지스터는 N형 트랜지스터로 구현될 수도 있다.
활성 회로(AC)에서 제1 활성 트랜지스터(AT1)의 제1 전극 및 게이트 전극은 제2 노드(node 2)에 연결되고, 제2 활성 트랜지스터(AT2)의 게이트 전극은 제1 활성 트랜지스터(AT1)의 게이트 전극 및 제1 활성 트랜지스터(AT1)의 제1 전극에 연결된다. 제2 활성 트랜지스터(AT2)의 제1 전극은 제2 노드(node 2)에 연결된다.
제2 노드(node 2)의 전압에 따라 제1 및 제2 활성 트랜지스터(AT1, AT2)의 구동 전압이 결정될 수 있다. 제2 활성 트랜지스터(AT2)의 제1 전극에 인가되는 전류는 제1 활성 트랜지스터(AT1)의 제1 전극에 인가되는 전류와 동일한 값을 가질 수 있다. 즉, 미러 전류(IM)는 활성 전류(IA)와 동일한 값을 가질 수 있다. 이에 따라, 출력 단자(VO)의 전압은 활성 전류(IA)와 저항(R)을 곱한 값에 의해 결정될 수 있다.
출력 단자(VO)는 신경망 출력 라인(NOL)에 연결되어, 출력 단자(VO)의 전압은 신경망 출력 라인(NOL)을 통해 타이밍 제어부(350)에 제공될 수 있다. 즉, 활성 회로(AC)는 활성 회로(AC)와 연결된 복수의 화소(PX)에 대응하는 활성 전류(IA)를 연산하여 신경망 출력 라인(NOL)에 신경망 출력 전압을 제공할 수 있다. 이후, 타이밍 제어부(350)는 제공된 신경망 출력 전압에 대응하는 가중치를 반영하여, 가중치 제어 신호(WCS)를 생성할 수 있다. 타이밍 제어부(350)는 가중치 제어 신호(WCS)를 데이터 구동부(340)에 제공하고, 데이터 구동부(340)는 가중치 제어 신호(WCS)에 기초하여 신경망 입력 전압을 생성하며, i+1번째 행에 위치하는 복수의 화소(PX)에 연결된 데이터 라인(DL)을 통해 신경망 입력 전압을 제공할 수 있다.
i+1번째 행에 위치하는 복수의 화소(PX)도 전술한 i번째 행의 복수의 화소(PX)와 동일하게 구동될 수 있다.
도 12를 참조하여, j번째 열의 데이터선(DLj), j+1번째 열의 데이터선(DLj+1), j+2번째 열의 데이터선(DLj+2)과 연결된 i번째 행의 화소(PX)의 동작을 예로써 설명한다.
먼저, i번째 행의 스캔 라인(SLi)과 j번째 열의 데이터선(DLj)에 연결된 구동 회로부(DCU)의 구동을 중심으로 살펴보면, i번째 행의 스캔 라인(SLi)에 로우 레벨의 스캔 신호가 인가되고, j번째 열의 데이터선(DLj)에 가중치가 반영된 신경망 입력 전압(또는, 신경망 입력 신호)이 인가된다. 이에 따라, 구동 회로부(DCU)를 통해 제1 노드(node 1)에는 제1 노드 전류(IN)가 인가된다.
이후, i번째 신경망 제어 라인(NLi)에 로우 레벨의 신경망 제어 신호가 인가되면, 제4 트랜지스터(T4)는 턴-온 되고, 제4 트랜지스터(T4) 및 저항(R)을 통해 제2 노드(node 2)로 활성 전류(IAa)가 인가된다. 이 때, i번째 행의 발광 제어 라인(ELi)에는 하이 레벨 신호이거나 발광 제어 신호가 인가되지 않아, 제3 트랜지스터(T3)는 턴-오프되어 있다.
i번째 행의 스캔 라인(SLi)과 j+1번째 열의 데이터선(DLj+1)에 연결된 화소(PX)의 제2 노드(node 2)에는 활성 전류(IAb)가 인가되고, i번째 행의 스캔 라인(SLi)과 j+2번째 열의 데이터선(DLj+2)에 연결된 화소(PX)의 제2 노드(node 2)에도 활성 전류(IAc)가 인가된다.
이에 따라, 제2 노드(node 2)에는 j번째 열, j+1번째 열 및 j+2번째 열에 위치하는 화소(PX)에 대응하는 활성 전류(IA)가 합산되어 활성 회로(AC)로 인가된다. 실시예에 따라, 활성 회로(AC)와 연결되는 복수의 화소(PX)의 개수에 따라서, 제2 노드(node 2)로 인가되는 활성 전류(IA)의 값은 달라질 수 있다.
활성 회로(AC)에 인가된 활성 전류(IA)는 활성 전류(IA)와 동일한 미러 전류(IM)가 되고, 출력 단자(VO)의 전압은 미러 전류(IM)와 저항(R)을 곱한 값에 의해 결정될 수 있다.
출력 단자(VO)는 신경망 출력 라인(NOL)에 연결되어, 출력 단자(VO)의 전압은 신경망 출력 라인(NOL)을 통해 타이밍 제어부(350)에 제공될 수 있다. 즉, 활성 회로(AC)는 활성 회로(AC)와 연결된 복수의 화소(PX)에 대응하는 활성 전류(IA)를 연산하여 신경망 출력 라인(NOL)에 신경망 출력 전압을 제공할 수 있다.
i번째 행의 스캔 라인(SLi)과 j+1번째 열의 데이터선(DLj+1)에 연결된 화소(PX) 및 i번째 행의 스캔 라인(SLi)과 j+1번째 열의 데이터선(DLj+2)에 연결된 화소(PX)도 전술한 i번째 행의 스캔 라인(SLi)과 j번째 열의 데이터선(DLj)에 연결된 화소(PX)와 동일하게 구동될 수 있다.
따라서, 일 실시예에 따른 표시 장치에서는 화소가 발광하지 않을 때, 화소들을 인공 신경망 네트워크로 이용함으로써, 구성요소의 추가 없이 딥 러닝 추론을 통한 연산을 수행할 수 있다. 이에 따라, 표시 장치의 제조 비용 감소, 표시 장치의 슬림화를 구현할 수 있다.
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: 표시 패널 200: 연결 필름
300: 구동칩 110: 표시부
310: 스캔 구동부 320: 발광 제어 구동부
330: 신경망 구동부 340: 데이터 구동부
350: 타이밍 제어부 DA: 표시 영역
NDA: 비표시 영역

Claims (20)

  1. 복수의 스캔 라인 및 복수의 데이터 라인에 각각 연결되는 복수의 화소;
    발광 모드로 구동될 때, 상기 복수의 데이터 라인에 데이터 전압을 공급하고, 인공 신경망 모드로 구동될 때, 상기 복수의 데이터 라인에 신경망 입력 전압을 공급하는 데이터 구동부; 및
    상기 인공 신경망 모드로 구동될 때, 상기 복수의 화소 중 적어도 하나 이상의 화소를 이용하여 딥러닝 연산을 수행하기 위한 미리 결정된 가중치를 반영하여 생성된, 가중치 제어 신호를 상기 데이터 구동부로 공급하는 타이밍 제어부를 포함하며,
    상기 복수의 화소는 복수의 제1 화소 및 복수의 제2 화소를 포함하고,
    상기 발광 모드로 구동될 때, 상기 복수의 제1 화소 및 상기 복수의 제2 화소는 발광하고,
    상기 인공 신경망 모드로 구동될 때, 상기 복수의 제2 화소는 상기 딥러닝 연산을 수행하는 표시 장치.
  2. 제1항에서,
    상기 데이터 구동부는 상기 가중치 제어 신호에 기초하여 생성된 상기 신경망 입력 전압을 상기 복수의 데이터 라인에 제공하는 표시 장치.
  3. 삭제
  4. 제1항에서,
    상기 인공 신경망 모드로 구동될 때, 상기 복수의 제1 화소 및 상기 복수의 제2 화소는 비발광되는 표시 장치.
  5. 제1항에서,
    상기 복수의 제2 화소와 연결되는 활성 회로를 더 포함하고,
    상기 활성 회로는 연결된 상기 복수의 제2 화소로부터 상기 딥러닝 연산에 대응하는 활성 전류를 입력받고, 상기 활성 전류에 대응하는 신경망 출력 전압을 상기 타이밍 제어부로 공급하는 표시 장치.
  6. 제5항에서,
    상기 타이밍 제어부는 상기 신경망 출력 전압에 상기 미리 결정된 가중치를 반영하여 상기 가중치 제어 신호를 생성하는 표시 장치.
  7. 제5항에서,
    상기 활성 회로는 상기 복수의 제2 화소가 배치되는 화소 행 마다 적어도 하나 이상으로 배치되는 표시 장치.
  8. 제7항에서,
    상기 활성 회로는 커런트 미러 회로인 표시 장치.
  9. 복수의 스캔 라인 및 복수의 데이터 라인에 연결된 복수의 제1 화소, 복수의 스캔 라인, 복수의 데이터 라인, 복수의 발광 제어 라인 및 복수의 신경망 라인에 연결된 복수의 제2 화소 및 상기 복수의 제2 화소와 연결된 활성 회로를 포함하는 표시부;
    상기 복수의 스캔 라인에 스캔 신호를 제공하는 스캔 구동부;
    상기 복수의 신경망 라인에 신경망 제어 신호를 제공하는 신경망 구동부;
    상기 복수의 데이터 라인에 데이터 전압 또는 신경망 입력 전압을 제공하는 데이터 구동부; 및
    상기 스캔 구동부, 상기 신경망 구동부 및 상기 데이터 구동부가 구동되기 위한 제어 신호를 각각 제공하는 타이밍 제어부를 포함하고,
    상기 타이밍 제어부는,
    상기 활성 회로로부터 수신된 신경망 출력 전압을 기초로 가중치를 반영하여 생성된 가중치 제어 신호를 상기 데이터 구동부에 제공하고, 상기 데이터 구동부는 상기 가중치 제어 신호에 기초하여 생성된 상기 신경망 입력 전압을 상기 복수의 데이터 라인에 제공하며,
    상기 표시부가 발광 모드로 구동될 때, 상기 복수의 제1 화소 및 상기 복수의 제2 화소는 발광하고,
    상기 표시부가 인공 신경망 모드로 구동될 때, 상기 복수의 제2 화소는 딥러닝 연산을 수행하는 표시 장치.
  10. 제9항에서,
    상기 인공 신경망 모드에서, 상기 복수의 제1 화소 및 상기 복수의 제2 화소의 발광 소자들이 발광하지 않는 표시 장치.
  11. 제10항에서,
    상기 복수의 제1 화소 중 각각의 제1 화소는,
    제1 전원에 연결된 제1 전극, 발광 소자의 애노드에 연결된 제2 전극 및 게이트 전극을 포함하는 제1 트랜지스터;
    상기 데이터 라인에 연결된 제1 전극, 상기 제1 트랜지스터의 게이트 전극에 연결된 제2 전극 및 상기 스캔 라인에 연결된 게이트 전극을 포함하는 제2 트랜지스터; 및
    상기 제1 트랜지스터에 연결된 상기 발광 소자를 포함하는 표시 장치.
  12. 제10항에서,
    복수의 발광 제어 라인에 발광 제어 신호를 순차적으로 제공하는 발광 제어 구동부를 더 포함하고,
    상기 복수의 제2 화소는 상기 복수의 발광 제어 라인에 각각 연결된 표시 장치.
  13. 제12항에서,
    상기 복수의 제2 화소 중 각각의 제2 화소는,
    제1 전원에 연결된 제1 전극, 제1 노드에 연결된 제2 전극 및 게이트 전극을 포함하는 제1 트랜지스터;
    상기 데이터 라인에 연결된 제1 전극, 상기 제1 트랜지스터의 게이트 전극에 연결된 제2 전극, 및 상기 스캔 라인에 연결된 게이트 전극을 포함하는 제2 트랜지스터;
    상기 제1 노드에 연결된 제1 전극, 발광 소자의 애노드에 연결된 제2 전극, 및 발광 제어 라인에 연결된 제3 트랜지스터;
    상기 제1 노드에 연결된 제1 전극, 제2 노드에 연결된 제2 전극 및 제4 트랜지스터; 및
    상기 제3 트랜지스터에 연결된 상기 발광 소자를 포함하는 표시 장치.
  14. 제13항에서,
    상기 표시부가 상기 발광 모드일 때,
    상기 제2 트랜지스터는 상기 스캔 신호에 대응하여 상기 데이터 전압을 상기 제1 트랜지스터로 전달하며,
    상기 제1 트랜지스터는 상기 데이터 전압에 대응하여 상기 제3 트랜지스터를 통해 상기 발광 소자로 흐르는 구동 전류를 제어하고,
    상기 발광 소자는 상기 제3 트랜지스터를 통해 공급되는 상기 구동 전류에 대응하여 발광하는 표시 장치.
  15. 제13항에서,
    상기 표시부가 상기 인공 신경망 모드일 때,
    상기 제2 트랜지스터는 상기 스캔 신호에 대응하여 상기 신경망 입력 전압을 상기 제1 트랜지스터에 전달하고,
    상기 제1 트랜지스터는 상기 신경망 입력 전압에 대응하여 상기 제1 노드에 인가되는 제1 노드 전류를 제어하고,
    상기 제4 트랜지스터는 상기 제1 노드 전류에 대응하는 활성 전류를 상기 제2 노드에 출력하는 표시 장치.
  16. 제15항에서,
    상기 활성 회로는 상기 제2 노드와 출력 단자 사이에 접속되고,
    상기 출력 단자는 상기 타이밍 제어부와 신경망 출력 라인을 통해 연결되어, 상기 타이밍 제어부에 상기 신경망 출력 전압을 전달하는 표시 장치.
  17. 제16항에서,
    상기 활성 회로는 커런트 미러 회로인 표시 장치.
  18. 제17항에서,
    상기 활성 회로는 상기 제2 노드를 기점으로 상기 복수의 제2 회로 중 적어도 하나의 제2 회로와 연결되고,
    상기 제2 노드에는 상기 복수의 제2 회로 중 적어도 하나의 제2 회로에 대응하는 상기 활성 전류가 인가되는 표시 장치.
  19. 복수의 스캔 라인, 복수의 데이터 라인, 복수의 발광 제어 라인 및 복수의 신경망 라인에 연결된 복수의 화소 및 상기 복수의 화소에 연결된 활성 회로를 포함하는 표시부;
    상기 복수의 스캔 라인에 스캔 신호를 순차적으로 제공하는 스캔 구동부;
    상기 복수의 발광 제어 라인에 발광 제어 신호를 순차적으로 제공하는 발광 제어 구동부;
    상기 복수의 신경망 라인에 신경망 제어 신호를 순차적으로 제공하는 신경망 구동부;
    상기 복수의 데이터 라인에 데이터 전압 또는 신경망 입력 전압을 순차적으로 제공하는 데이터 구동부; 및
    상기 스캔 구동부, 상기 발광 제어 구동부, 상기 신경망 구동부 및 상기 데이터 구동부가 구동되기 위한 제어 신호를 각각 제공하는 타이밍 제어부를 포함하고,
    상기 타이밍 제어부는,
    상기 활성 회로로부터 수신된 신경망 출력 전압을 기초로 가중치를 반영하여 생성된 가중치 제어 신호를 상기 데이터 구동부에 제공하고, 상기 데이터 구동부는 상기 가중치 제어 신호에 기초하여 생성된 상기 신경망 입력 전압을 상기 복수의 데이터 라인에 제공하며,
    상기 복수의 화소는 복수의 제1 화소 및 복수의 제2 화소를 포함하고,
    상기 표시부가 발광 모드로 구동될 때, 상기 복수의 제1 화소 및 상기 복수의 제2 화소는 발광하고,
    상기 표시부가 인공 신경망 모드로 구동될 때, 상기 복수의 제2 화소는 딥러닝 연산을 수행하는 표시 장치.
  20. 제19항에서,
    상기 인공 신경망 모드에서, 상기 복수의 제1 화소 및 상기 복수의 제2 화소의 발광 소자들이 발광하지 않는 표시 장치.
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