디지털 영상 시대를 맞아 영화 업계에서 제정한 디지털 영사기용 색영역인 DCI-P3.
최근 스마트폰, 태블릿 등 모바일 플랫폼의 등장과 더불어 영상 시청 환경의 확대에 따라 영상 감상에 더 최적화된 색영역입니다.

디스플레이 용어알기
2019/03/06
[디스플레이 용어 알기] 10. NTSC
NTSC는 National Television System Committee의 약자로, 방송용 전파에 대한 미국 표준화 담당기구의 이름이자, NTSC가 제정한 아날로그 방송 기술 표준을 의미합니다. 영상의 한 장면을 디스플레이 세로 480 라인으로 표현하며, 초당 30프레임, 60Hz의 주파수로 구현합니다. NTSC는 1953년 컬러 TV 방송의 기술 표준을 제정하며 색 편차를 최소화하기 위해 색공간 기준도 함께 마련했습니다.
![[디스플레이 용어 알기] 9. 색영역 (Color Gamut)](https://news.samsungdisplay.com/wp-content/uploads/2019/02/dfdfadfsa.png)
디스플레이 용어알기
2019/02/27
[디스플레이 용어 알기] 9. 색영역 (Color Gamut)
디스플레이에서 색영역 (Color Gamut)은 색재현율, 색역이라고도 불립니다. 원본이 표현하는 색을 화면에서 어느 정도까지 표현 가능한지를 수치화한 것으로, 디스플레이에서 표현 가능한 색상의 범위를 의미합니다. 일반적으로 CIE 색좌표계에서 표현하는 sRGB, Adobe RGB, DCI-P3와 같은 색상 규격을 기준으로 얼마나 색 표현이 가능한지를 백분율로 표기합니다.
![[디스플레이 용어 알기] 8. 색심도 (Color Depth)](https://news.samsungdisplay.com/wp-content/uploads/2019/02/dfdf.png)
디스플레이 용어알기
2019/02/20
[디스플레이 용어 알기] 8. 색심도 (Color Depth)
디스플레이에서 색심도(色深度, Color Depth)란 디스플레이가 표현할 수 있는 색의 가짓수를 의미합니다. 일반적으로 디스플레이는 R, G, B 색을 내는 서브픽셀(Sub-pixel)의 조합을 통해 색을 내는데 R, G, B의 배합과 R, G, B 각각의 밝고 어두운 정도(계조)를 조절해 다양한 색상을 표현할 수 있습니다. 색심도가 높을수록 더욱 풍부한 색 표현이 가능합니다.
![[디스플레이 용어 알기] 7. 계조 (Gradation)](https://news.samsungdisplay.com/wp-content/uploads/2019/02/ddd.png)
디스플레이 용어알기
2019/02/13
[디스플레이 용어 알기] 7. 계조 (Gradation)
디스플레이에서 계조(Gradation)는 색의 농도 차이를 단계별로 표현한 것입니다. 한마디로 가장 밝은 부분부터 가장 어두운 부분까지를 표현할 수 있는 단계를 의미합니다. 계조가 적으면 표현할 수 있는 중간 색의 단계가 적어, 이미지에 계단 현상이 발생하며 디테일이 떨어집니다. 반면에 계조가 풍부할수록 더 자연스러운 이미지를 표현합니다.

디스플레이 용어알기
2019/02/07
[디스플레이 용어 알기] 6. 화면비 (Aspect Ratio)
화면비는 디스플레이 화면 가로와 세로 길이의 비율을 뜻합니다. 일반적으로 ‘1.33:1’과 같이 ‘x:y’의 형태로 표시하며, 대중적으로는 4:3 또는 16:9로 표시하기도 합니다. 영상의 몰입감을 높이기 위해 점차 가로로 긴 ‘와이드 포맷’ 형태로 진화해 왔습니다.
![[디스플레이 용어 알기] 5. 명암비 (Contrast Ratio)](https://news.samsungdisplay.com/wp-content/uploads/2019/01/dfdf.png)
디스플레이 용어알기
2019/01/30
[디스플레이 용어 알기] 5. 명암비 (Contrast Ratio)
명암비는 디스플레이가 표현하는 가장 밝고, 어두운 정도의 차이를 나타내는 것입니다. 디스플레이의 최대 휘도(화이트)와 최소 휘도(블랙) 차이를 수치로 표현한 것으로, 화질을 평가하는 주요 요소 중 하나입니다. 명암비가 높을수록 우수한 화질 표현이 가능합니다.

트렌드
2022/06/28
음성인식 기술의 한계와 가능성_국경과 언어를 넘는 소통의 단초가 되다
“열려라, 참깨!” ‘알리바바와 40인의 도둑들’의 주문을 기억하시나요? 음성 명령어의 원형이라고 할 만한 이 장면은 오랜 시간 후에 실제로 구현되었습니다. 1952년 미국 벨 연구소(Bell Labs)가 최초로 개발한 오드리(Audrey)는 음성인식 서비스의 효시로, 그 후 비약적인 발전을 거듭해 왔는데요. 오늘날 일상적으로 사용하는 음성 키오스크 주문기, 시리와 인공지능 스피커, 내비게이션 등 음성인식 기술은 인간과 기계를 잇는 일상적 가교로 작용하고 있습니다. 음성인식 기술은 인간의 편리한 삶을 가능하게 해주지만, 언어별로 적용 가능한 범위가 크게 다른 양극화 현상이 존재합니다. 국내외 플레이어 동향과 기술의 발전상, 향후 해결 과제를 한 번 알아볼까요? 글. MIT Technology Review 편집팀 기술과 서비스의 각축장, 음성인식 시장의 확장 최근 코로나 팬데믹 기간을 거치면서 음성 기술의 중요성이 훨씬 더 커졌습니다. 매거진 <음성 기술> 최신호에 따르면 음성인식 시장의 규모는 2025년까지 268억 달러(약 31조 7,000억 원)에 달할 것으로 전망하고 있으며 향후 발전 가능성 또한 높습니다. 국내는 주요 가전업체와 통신사, 플랫폼 기업이 시장을 주도하고 있는데요. 주요 기기와 서비스로는 ▲삼성 ‘빅스비’ ▲LG ‘Q보이스’ ▲SK텔레콤 ‘누구’ ▲KT ‘기가지니’ ▲네이버 ‘클로바’ ▲카카오 ‘카카오’ 등이 있습니다. 국내 음성 AI 플랫폼은 한국어에 특화된 음성 인식∙합성 성능과 IPTV 셋톱박스 기능, 검색, 팟캐스트나 음악 스트리밍 등 국내 인터넷∙모바일 서비스와의 연동을 강조하고 있습니다. 반면 글로벌 음성…

디스플레이 용어알기
2022/06/24
[디스플레이 용어알기] 98편: 배면•전면 발광
OLED 디스플레이는 빛을 방출하는 방향에 따라서 배면 발광, 전면 발광으로 구분됩니다. 배면 발광(Bottom Emission)은 디스플레이의 빛이 TFT 기판 방향으로 나오게 하는 방식이고, 전면 발광(Top Emission)은 반대로 빛이 TFT 기판을 거치지 않고 나오게 하는 방식입니다. ▲ 배면 발광(좌)과 전면 발광(우)의 방식 비교. BP(Backplane, TFT가 포함된 기판)의 위치가 다르다. 배면 발광 방식은 OLED가 개발되던 초기에 등장한 방식이었습니다. 당시 OLED 발광원에서 빛이 방출될 때 음극(-)은 금속 소재였기 때문에 빛이 통과할 수가 없어 투명한 양극(+) 소재를 적용했습니다. 하지만 이렇게 양극 방향 즉 기판 방향으로 빛을 발산할 경우 빛의 일부가 TFT 면적 만큼 가려져 개구율이 하락합니다. 개구율이 줄어든 만큼 같은 픽셀 면적에 전류의 밀도를 높여야 하기 때문에 발광 소자의 수명에 악영향을 주게 되는데, 특히 픽셀을 촘촘하게 배치하는 모바일 디스플레이에서 고해상도 구현에 불리합니다. 전면 발광 방식은 기판의 반대 방향으로 빛이 나오는 구조입니다. 따라서 기판위에 회로들을 자유롭게 구성할 수 있고, 빛이 가려지는 부분이 최소화 돼 개구율이 크게 높아집니다. 개구율이 높은 만큼 동일 밝기에서 전력 소모가 적고 전류 밀도를 낮출 수 있어, OLED 발광 소자의 수명에 유리하고, 중소형부터 대형에 이르기까지 고해상도 디스플레이 구현에 유리합니다.

D shorts
2022/06/22
[디쇼츠] 콘텐츠 따라 배터리도 스마트하게!

Replay the Display
2022/06/21
[REPLAY THE DISPLAY] VOL.8 국내 최초 10.4인치 컬러 TFT-LCD 개발
‘리플레이 더 디스플레이’는 디스플레이 분야의 글로벌 리더 삼성디스플레이가 걸어온 발자취를 따라 디스플레이 산업의 역사적 순간들을 포착해 공유하는 코너입니다.

칼럼
2022/06/20
AI 미술의 진화 창작의 경계를 묻다
인공지능의 탄생과 함께, 창의성은 인간만이 가지는 고유한 특성이라 믿었던 생각은 ‘고정관념’에 불과했음을 알게 되었습니다. 미켈란젤로가 말한 것처럼, 인식과 창작은 매우 밀접하게 연결되어 있으므로 과연 기계가 창의성을 가질 수 있는가, 하는 문제는 예전부터 꾸준히 제기된 질문이죠. 하지만 이제 AI와 인간의 협업은 우리 주변의 갤러리에서도 어렵지 않게 만나볼 수 있게 되었습니다. 이제는 질문이 바뀌고 있습니다. 인공지능은 사람의 도움이나 판단 없이 인간의 창조성을 뛰어넘는 그림을 그릴 수 있을까요? 글. MIT Technology Review 편집팀 알고리즘에서 출발한 인공지능 아티스트 ▲ (1번) 스케치하는 알고리즘 ‘아론(AARON)’ (출처: Computer History Museum),(2번) 구글의 머신 러닝 ‘Deep dream’의 작품 (출처: Deepdream generator 홈페이지) 기계와 인간의 창작적 협업에 대한 논의는 1973년으로 거슬러 올라갑니다. 샌디에이고 대학교의 해롤드 코헨 교수는 이미지를 추상할 수 있는 알고리즘에 따라 그림을 그리는 ‘아론(AARON)’을 만들어 기계와 인간의 창작적 협업에 대한 이야기를 시작했는데요. 초기에는 아론이 스케치를 하면 해롤드 코헨 박사가 색을 칠했지만, 나중에는 색의 개수에 따라 명도의 차이를 알고리즘으로 만들어 프로그래밍하여 아론 스스로 색을 칠할 수 있게 되었습니다. 사람이 주제마다 프로그래밍을 해야 하는 단점이 있지만 해롤드 코헨 박사의 40년 간의 연구는 컴퓨터와 예술의 교차점에서 큰 주목을 받았습니다. 이후 기술적 진보가 이뤄진 2016년, 구글의 머신 러닝팀 디렉터인 블레이즈 아게라는 TED@BCG Paris에서 ‘딥 드림(Deep dream)’…
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