OLED 광특성을 이용한 Gamma전압 예측 및 최적화 기법 연구 = Study on Gamma Voltage Prediction and Optimization Techniques Using OLED Optical Characteristics

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The accuracy of low-luminance optical characteristics in OLED displays is one of the most crucial performance metrics. This is because the human eye perceives differences in color and brightness more easily in low-luminance areas than in high-luminance areas. Additionally, the use of dark mode has become widespread to reduce power consumption in OLED displays and alleviate eye strain. Accurate low-luminance optical characteristics are also critical for HDR (High Dynamic Range) transformation, which has been actively developed in recent years. However, fine-tuning the optical characteristics in low-luminance areas presents significant challenges. Generally, gamma tuning is performed by dividing the gray scale into 255 levels and adjusting the brightness and color coordinates of each level to specific values by controlling the red, green, and blue sub-pixels. Nevertheless, due to the current crosstalk phenomenon through the common layers of the OLED structure in low-luminance regions, the current flows unintentionally into other sub-pixels, making it difficult to achieve the desired optical characteristics. This current crosstalk issue is further complicated by its varying degrees and tendencies across individual panels, making it difficult to predict. In this study, we propose a methodology for quantifying the degree of crosstalk for each panel and sub-pixel without additional equipment and demonstrate how this quantified value can be utilized in gamma prediction to enhance the accuracy of low-luminance optical characteristics. First, the optical characteristics before and after gamma tuning, as well as the voltage differences of each sub-pixel, are calculated. We then compute the gap between the theoretical and actual voltage differences when decomposing white into the theoretical values of Red, Green, and Blue, using this gap as the crosstalk parameter. Using the calculated optical differences and the derived crosstalk parameter as inputs, we build a model that predicts the gamma voltage required to achieve the target optical characteristics for each pixel. The proposed method is modeled based on data measured in the production line and verified through panel optical characteristic measurements in the laboratory, demonstrating superior performance in quantitative evaluations. This research is expected to make a significant contribution to improving the quality of low-gray optical characteristics in OLED displays.

국문 초록 (Abstract)

OLED Display에서 저휘도 광특성 정확도는 매우 중요한 성능 중에 하나이다. 인간의 눈은 고휘도 영역보다 저휘도 영역에서 색상차이나 휘도차이를 더 쉽게 느끼는 반면, OLED Display의 전력 사용을 줄이고 사용자의 눈 피로도를 저하시키기 위해서 다크모드의 사용이 일반화되고 있기 때문이다. 또한 최근 활발히 진행되고 있는 HDR(High Dynamic Range) 변환을 위해서도 저휘도의 광특성 정확도는 매우 중요하다. 하지만 저휘도 영역의 광특성을 정확한 값으로 튜닝하는데는 큰 어려움이 따른다. 일반적으로 Gray 단계를 255개로 나누어 각 단계의 휘도와 색좌표를 특정한 값에 맞추는 Gamma 튜닝을 진행하게 되는데 red, green, blue로 구성된 sub pixel을 조절함으로써 이루어진다. 하지만 저휘도에서는 OLED 적층구조의 공통층을 통한 Sub pixel 전류 crosstalk 현상으로 인해, 전류가 의도치 않는 sub pixel로 흘러들어가게 되어 의도한 광특성으로 튜닝하기 어렵다. 또한 해당 전류 crosstalk 현상은 개별 panel 마다 정도와 경향이 달라서 예측이 쉽지 않다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 panel 및 sub pixcel 별 crosstalk 정도를 추가 장비 없이 정량화 하는 방법론을 제시하고 해당 수치를 gamma 예측에 활용함으로써 저휘도 광특성을 향상 시킬 수 있는 방안을 제시한다. 먼저, gamma 튜닝이 진행되기 전/후 광특성 차이와 각 sub pixel의 전압 차이를 산출한다. 그리고 white를 Red, Green, Blue의 이론적인 값으로 분해했을 때 전압 차이와 실제 전압 차이의 간극을 산출하고 해당 값을 crosstalk 파라미터로 사용한다. 산출된 광특성의 차이 및 계산된 crosstalk 파라미터를 입력으로 하고 pixel 별 gamma 전압을 출력으로 하는 모델을 생성하여 Target 광특성을 구현하기 위한 gamma 전압을 예측할 수 있다. 제안된 방법은 생산라인에서 측정된 값을 기반으로 모델링 하였고, 실험실에서 panel 광특성 측정을 통해 검증하였으며, 정량적 평가 지표를 통해 우수한 성능을 보인다. 이 연구는 OLED 저계조 광특성 품질을 높이는데 중요한 기여를 할 것으로 기대된다.

목차 (Table of Contents)

• I. 서론 1
• 1.1 연구 동기 1
• 1.2 문제 정의 및 연구내용 2
• 1.3 논문의 구성 3
• II. OLED 디스플레이 및 gamma 튜닝 개요 4
• 2.1 OLED 디스플레이 구동 원리 4
• 2.1.1 OLED 적층구조 및 발광원리 4
• 2.1.2 OLED 픽셀회로 구조 5
• 2.2 광특성 (L, u’, v’)와 gamma 전압 관계 7
• 2.2.1 Gamma 전압과 sub-pixel 휘도의 관계 7
• 2.2.2 EL Current와 OLED sub-pixel 휘도의 관계 8
• 2.2.3 Sub-pixel 발광에 따른 휘도 및 색상 조절 9
• 2.3 gamma 튜닝의 필요성 및 방법론 10
• III. 관련연구 13
• 3.1 gamma 전압 예측 13
• 3.2 Sub-pixel 전류 crosstalk 현상 모델링 15
• IV. 모델개발 17
• 4.1 Data set 구성 및 모델링 방법 17
• 4.1.1 Data set 구성 17
• 4.1.2 모델링 방법 고찰 18
• iii
• 4.2 모델링 진행 결과 19
• 4.2.1 모델링 진행 19
• 4.2.2 모델링 결과 분석 20
• V. Sub-pixel current crosstalk 현상과 정량화 parameter 개발 25
• 5.1 Sub-pixel current Crosstalk 현상 25
• 5.2 Sub-pixel current Crosstalk 현상 정량화 parameter 개발 27
• 5.2.1 Primary color를 이용한 휘도 분해 27
• 5.2.2 LUT를 이용한 gamma voltage 계산 29
• 5.2.3 Sub-pixel current Crosstalk parameter 정의 30
• VI. Crosstalk parameter 적용한 모델링 결과 32
• 6.1 Crosstalk 파라미터 적용 전후 모델링 성능 비교 32
• 6.2 Validataion 40
• 6.2.1 k-fold cross validataion 40
• 6.2.2 Crosstalk parameter feature dependency validataion 42
• VII. 실험결과 44
• VIII.결론 46
• 참고 문헌 48